📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析の分析結果:
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEI**は全体としては横ばいですが、7月の初めから中旬にかけて0.62から0.87まで上昇し、その後小幅な下降と上昇を繰り返しています。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**の推移も似通っており、個人要因と社会要因が総合WEIに強く影響していることが示唆されます。
– 各詳細項目のスコア（経済的余裕、健康状態、心理的ストレス、自由度と自治、公平性・公正さなど）は日単位での変動が大きく、特に社会的側面（社会基盤や社会的多様性）のスコアに起因していると考えられます。
#### 2. **異常値**
– 異常値と見なされた日は、7月6日以降に集中しており、特に異常値の多くは高いスコアに関連しています（7月6日の0.86や7月8日の0.87など）。
– これらの日は、社会基盤や持続可能性に関連する好意的なイベントや政策が実施された可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– 季節的なパターンにははっきりとした振れ幅は認められず、ノイズとして各日単位での不規則な変動が目立ちます。
– 長期的なトレンドは安定しているものの、周期的に社会情勢や政策対応などの影響を受けて変動している。
#### 4. **項目間の相関**
– 経済的余裕と心理的ストレスの間には弱い負の相関が見られ、これが個人WEIに影響を与えていると推測できます。
– 社会基盤と持続可能性は強い相関を示しており、社会のインフラとその持続可能性によるWEIの影響が示唆されます。
#### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図を用いて各WEIスコアを確認した場合、多くの項目で下方の外れ値が発見されることから、時々の悪化がWEIにより大きな影響を与えることが示唆されます。
– 平均よりも高いスコアをデータセットが頻発して含み、正の歪みを示唆しています。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PC1の寄与率が0.80と非常に高いため、大部分の分散が1つの軸で説明されることを示しています。この軸は、社会基盤や持続可能性などの一部の社会的要因に関連している可能性があります。
– PC2は寄与率0.05と低く、個人感情や日ごとの政策イベントなど、あまり一貫して影響を与えない要因に関係しているようです。
### 総括
WEIスコアは大部分が社会基盤や持続可能性のスコアに依存しており、一定の政策の影響を強く受けています。また、個人の経済状況とストレスレベルがWEI全体に影響を与えていることが、相関の解析から示唆されました。これらの洞察は、政策決定や社内の心理的支援策を検討する上での参考となるでしょう。
総合WEI 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**:
– グラフには二つの主要な期間が見られ、初期の青い散布が過去を示し、後半の緑の散布が将来の予測を示しているようです。初期のデータはやや一貫している一方、将来の予測は大きな範囲に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青いデータポイントにおいて、いくつかのデータは黒い円で囲まれており、これが外れ値を示しているようです。将来の予測データは比較的広範囲で分布しており、一定の変動が予測されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラフルな線は異なる予測モデルを表している可能性があります。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰がありますが、どれも大きく異なった傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは非常に集中しており、比較的安定しているのに対し、予測データの分布は広がっているため、将来の不確実性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現実データと将来予測のデータの間には明らかな不連続性があります。これはモデルが歴史的なトレンドを捉えきれていない可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネス/社会への影響**:
– このグラフからは、将来のWEIスコアの予測が非常に不確実であることが強烈に感じられます。実績データと予測データの相違は、モデルの信頼性に課題があることを意味しているかもしれません。ビジネスへの影響としては、電力会社が将来の供給と需要を把握するために、より精度の高いモデルを必要とする可能性があります。
個人WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間にデータを分けて示しています。
– 前半（2025年）では、実績はほぼ0.6から0.8の範囲に位置しています。
– 後半（2026年）も同様の範囲内での変動が見られますが、色が異なるため知覚的な変更があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– どちらの期間でも、データは比較的一定の範囲内に留まっており、明確な外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データ、緑は前年（比較AI）のデータを示しています。
– 異常値を示す黒い円がありますが、特に突出した異常値は見受けられません。
– 影の範囲は「予測の不確かさ範囲」として示されており、実際の範囲内でデータが変動しています。
– 紫系統の線は異なる予測アルゴリズムによる予測ですが、ここには明確な傾向が描かれていない（図には予測線が表示されていない）ため、視覚的な比較は難しいです。
4. **複数の時系列データとその関係**:
– 2025年のデータ（実績）と2026年のデータ（前年比較AI）間で似たような分布が見られるため、年をまたいでも大きな変動がないことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両年のデータは、似たような範囲内での分布を示しているため、安定したパターンであると考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、電力消費における安定性を示しており、前年比で大きな変動がないことを視覚的に示しています。
– ビジネスにおいて、このような安定性は予測可能性を示し、計画や予算編成の際に有益です。
全体として、データは計画的・戦略的なアプローチを可能にする安定した傾向を示しています。予測アルゴリズムが異なるものの、安定したパフォーマンスを継続することの重要性を強調します。
社会WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
**グラフ分析と洞察**
1. **トレンド**:
– 左側のデータポイントは、2025年7月から2025年9月ごろにかけて、比較的一貫したWEIスコアを示しています。
– グラフの右側には、2026年3月からのデータがあり、やや高い位置で安定しているようです。
– トレンドとしては、一旦安定した後、WEIスコアが高まる変化を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青いデータポイントの中に、異常値がいくつか見られます。これらは異常な変動を示しており、特異なイベントやエラーの可能性があります。
– 右側のデータに対しての異常値は視覚的には少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年の比較データを示しています。
– 紫やピンクの線は異なる予測方法を示しており、それぞれの予測結果の幅と精度を示唆している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データは、それぞれの時期でのエネルギー使用状況の違いを示しており、実績が前年より高い傾向があります。
– 予測データは、将来的なWEIスコアを示し、実績が予測よりも上であることで、将来の成長性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列データにおいては、全体的に水平移動が見られ、シーズナルな変動はあまり見られません。
– スコアの上昇傾向は、正の成長を示しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– エネルギーの使用効率が過去と比較して改善している可能性があります。
– 将来的な需要増加の予測が正しければ、電力供給やインフラの拡充が必要となるかもしれません。
– 業界の成長ポテンシャルを示唆しており、新たな投資や技術革新の機会があるでしょう。
この分析を基に、電力業界の戦略立案やリソース配分の改善に役立てることができるでしょう。
個人WEI（経済的余裕） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下はこのグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績（青）のデータは期間の前半部に集中し、期間後半には見られません。一方、予測データ（赤）や予測範囲内でのその他の特徴は見られますが、全体的なWEIスコアの大きな上下変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、何点かのデータが異常値（黒丸）としてプロットされていますが、大きな変動は見られないようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青の実績データは2025年半ばに集中していますが、これに続く予測（赤）のポイントは示されていないため、一貫性ある成績を示すことができていません。
– 緑色のデータ（前年度）は期間後半に示されており、実績とは異なる位置に存在しています。予測モデルの違いによるトレンドの違いが読み取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの間で、特に目立った相関は見られません。実績データと予測データの間には明確な連続性がありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の期間における実績データの密集度は高いですが、その後の予測や前年の分布とは関係が薄く、相関性は低いようです。
6. **直感的なインサイトと社会・ビジネスへの影響**
– 実績データが主に2025年後半にあり、その後の予測データの欠如は、未来のパフォーマンスの不確定性を示唆します。
– 電力分野における個人の経済的余裕（WEI）スコアの予測が連続的でないことは、将来的なプランニングにおいてリスクを抱える可能性があります。
– 知覚的には、データのばらつきによって未来の予測が困難であることを示しており、政策の策定にも不確定が伴うかもしれません。
これらの洞察が、電力分野における経済的余裕のモニタリングや戦略的な意思決定に役立つでしょう。
個人WEI（健康状態） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青色）は横ばいですが、分析対象期間の後半（緑色）では全体的に分布が下方へシフトしているようです。これは健康状態が悪化している可能性を示唆します。
– 紫色の予測線（線形回帰など）は、この下降トレンドを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中に黒い枠で囲まれた異常値がいくつかあります。これらはデータセット内の変動や外れ値として検出されています。
– 予測期間内には大きな外れ値は見受けられません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いポイントは実績データを表し、緑色のポイントは前年との比較データを示しています。
– 各種予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線はデータの将来の動向を示しますが、いずれも下降気味です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データとの関係を比較すると、前年データの健康状態はかなり安定していたようですが、最新データでは変動の頻度が増している印象を受けます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 年間を通して、最初の数か月は一定だったが、次第に不安定になっているように見えます。
– おそらく、環境要因や個人的な健康管理の不足などがこの変動を引き起こしている可能性が考えられます。
6. **人間が感じるであろう直感的なことと影響**
– 当初は安定して良好な状態にあった健康状態（WEIスコア）が、長期的に見て明らかに悪化しているため、何か修正が必要と感じられるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、従業員の健康管理問題や、健康関連の支援をこれから強化していく必要があるかもしれません。このデータは、健康促進プログラムの効果を評価する基礎としても使用できるでしょう。
個人WEI（心理的ストレス） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の視点から分析します。
1. **トレンド**:
– 青い点の「実績（実測AI）」は大きな変動は見られず、特定の期間に平坦な横ばい状態に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点には異常値として黒い丸で囲まれたものもあります。この異常値は、通常のデータから大きく外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際の計測値を指し、緑色の点は前年のデータとして比較の対象となります。
– ピンク、青、紫の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示す範囲であり、xAI/3σの基準によるものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値を比較すると、一部予測が過去のデータを仮定して行われているのが見て取れます。予測モデルは時折実測値と一致しますが、範囲によっては大きく異なる場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測データに関しては、一定の密度で午前中はスコアが高めに保たれており、予測モデルもこれを反映して示しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 人々は実測データが予測範囲内に収まることに安心感を感じるかもしれません。しかし、予測が外れると、モデルの信頼性に対する懸念が生じる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレスレベルが予測どおりであれば、リソースの適切な配分や対策が可能ですが、予測が外れた場合の準備も必要です。
全体として、堅牢な予測モデルを維持・改善しつつ、データの異常値に対する敏感な対処が求められるでしょう。
個人WEI（自由度と自治） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は与えられたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– 時系列の初期段階では、実績（青いプロット）は横ばいで安定しています。
– これに対し、AIによる異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が示すように、未来にかけてのWEIスコアの予測には異なる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの異常値が黒い円で示されています。これらは予測範囲（灰色の領域）を超えており、特異な事象を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績AI（青）は過去の実績データです。
– 比較AI（緑）は前年データを示しており、最近のデータの予測精度を確認するための基準となるでしょう。
– 異常値は実績から逸脱しているポイントです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）と比較データ（緑）は類似の分布ですが、毎年のデータ間に一貫したトレンドは見えません。
– 予測と実績との比較では、予測が実績の変動を正確にモデル化するのは難しいことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは近い範囲にわたって高密度にプロットされています。この領域内の予測も比較的一致していますが、スコアの変動幅はやや大きいです。
6. **直感的に感じること及びビジネスや社会への影響**
– このデータからは、電力の個人WEI（自由度と自治）スコアが安定しているが、外的なショックや特異な事象によって大きな変動を起こしうることがわかります。
– 異常値の存在は、予測モデルの改善の必要性や、新しい市場や規制に対する注意を喚起します。
– ビジネス上、予測モデルの改良によりリスク管理や計画立案の精度向上が期待されます。社会においては、自由度と自治の向上への影響を慎重に観察する必要があります。
この分析に基づいて、さらなるデータの収集やモデルの検討が必要かもしれないという結論が導かれます。
社会WEI（公平性・公正さ） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績データ（青色プロット）**: 期間初期（2025年7月ごろ）には0.4から0.9の間で変動しています。特定の上昇や下降のトレンドは見えず、主に横ばい傾向です。
– **予測（紫色・ピンクの線）**: 予測はいくつかの回帰手法で異なり、線形回帰と決定木の予測は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は急激に低下を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値（黒い縁のある青）**: いくつかの異常値が見られるが、全体的に極端な外れ値は少なく、予測範囲内に収まるものが多い。
### 3. 各プロットや要素
– **実績AI**: 青色のプロットで、異常値は黒枠で示されています。データの大部分が密集しているため、信頼性が高いと見られます。
– **前年の比較データ（緑）**: 時期が大幅にずれているが、スコアが横ばいで、直近の予測範囲と非常に類似しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と前年データ**: 時系列における数値の変動は小さいものの、どちらも全体的に安定しており、共通の環境または条件が影響している可能性があります。
– **予測手法間の差異**: ランダムフォレストは他手法よりも動的で、より低い予測結果を出している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 実績と予測データの間で、直接的な相関は見られないが、それぞれの手法によって異なる結果が出ており、モデルの選択が結果に大きく影響している。
– **分布の特徴**: 実績データが濃密に分布しており、予測に対してこのデータがどこまで有効かに依存します。
### 6. 人間の直感と社会・ビジネスへの影響
– **直感的な感想**: 実績データが過去データと非常に似通っていることから、予測の信頼性が影響されている可能性があります。
– **社会・ビジネスへの影響**: 電力カテゴリでの公平性・公正さが安定していると評価されつつも、予測が安定していないことから、異なるモデルの評価が必要です。特に、ランダムフォレストによる低迷予測が実現するようであれば、事前に対策を検討する必要があります。
この分析に基づき、さらなるモデルの強化や過去データとマッチするリスク評価が推奨されます。
社会WEI（持続可能性と自治性） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、「電力」カテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを360日間にわたって示しています。以下、視覚的な特徴とインサイトを解説します。
1. **トレンド**:
– データは二つの大きな期間に分かれています。2025年7月から2025年9月までの期間と、2026年5月から2026年7月の期間です。
– 最初の期間（2025年）はスコアが0.8以上で横ばいです。次の期間（2026年）は同様に安定しているが、若干の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータの中に、予測AIによる異常値が見られます。これはスコアが高くなっている部分で、他の値から離れています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績AIによる過去のスコアを示し、濃緑色は前年のデータを示しています。
– xマークは異常値を示しています。
– 灰色の範囲は、予測値の不確かさ範囲を示しています。これから、2026年にはより広い範囲の変動が予測されています。
– 薄い緑色のドットは前年の推移を示し、予測に役立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は、一貫して高いスコアを示しており、予測値は前年のデータとの類似性を保ちながら今後の動向を推測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に高スコアの範囲（0.8〜1.0）に集中しており、持続可能性の面で高い評価を維持しています。
6. **直感的なインサイトとビジネスや社会への影響**:
– グラフを見た人は、電力分野において持続可能性と自治性が非常に高い水準にあることを直感的に理解できるでしょう。
– ビジネスにおいては、この安定した高スコアは、持続可能なエネルギー対策や自治的な電力供給の取り組みが継続していることを示唆します。
– 社会的には、予測範囲の広がりが若干の不確実性を示しているため、政策的にはさらなる安定化策が求められるかもしれません。
全体として、このグラフは電力カテゴリにおける持続可能性と自治性が高い水準にあることを示しており、将来的なスコアの変動には一定の注意が必要であることを示唆しています。
社会WEI（社会基盤・教育機会） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初めの180日間では、実績（青いプロット）が高い水準で維持され、おおむね横ばいのトレンドを示しています。
– 180日目以降、過去のデータ（緑）のほうにフォーカスがありますが、ここのトレンドもとりわけ大きな変動は示していません。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 黒で囲まれた青いプロットは異常値として示されていますが、実績データのなかに大きな外れ値はあまり見受けられません。
– 予測範囲（xAI/3σ）、特に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が提示されていますが、これらの予測ラインも急激な変動を示さず、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データで、これは実際のパフォーマンスを示しています。
– 緑のプロットは前年度データで、比較のために示されています。
– 異常値のプロットは特に注視すべきデータポイントとして扱われます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年度データの間に大きな相違は見られず、似た傾向を保っていることが分かります。これは、電力カテゴリにおける社会WEIスコアが比較的安定していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各プロット間の相関関係はあまり強くなく、時系列的にも安定した傾向を示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと社会的・ビジネス的インパクト**:
– このデータからは、電力カテゴリにおける社会基盤や教育機会に関する指標である社会WEIが安定していると感じられます。
– ビジネスや政策の文脈では、投資のリスクが低く、安定したパフォーマンスを期待できる領域として認識されるでしょう。
– 異常値が少ないことから、予測も現実的な範囲に収まっており、リスク管理の観点からも安心感を得られるデータであるといえるでしょう。
これらの洞察が、さらに具体的なアクションプランや戦略の策定に活かされることを期待します。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
分析を行いますと、以下の視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフ左側のデータ（青色の実績）は、評価日が進むにつれて連続して観測され、約0.6から0.4のスコアまで滑らかに下降しています。
– 右側の緑色データは後半のデータで、一貫して比較的高いスコアの範囲に密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データ（青色）において、複数の異常値が観測され、この期間に何らかのイベントや計測異常が考えられます。
– 予測データ（紫色の線）には急激な下降を示す線もあり、これが異常に影響されている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色は実績値を示し、緑色は前年の比較AIに基づく予測です。
– 丸で囲まれたデータポイントは異常値を意味します。
– 線の種類（紫色）は異なる予測手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データの後に予測データが続いており、過去の実績がこれからの予測に影響していることが推測されます。
– 右側の緑色データは実績よりも高値を保っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は期間の初めに収束し、一部に異常値が集中していることから、部分的な相関があることが示唆されます。
– 緑色プロットが示すように、予測データのばらつきは小さいです。
6. **直感的な印象とビジネス、社会への影響**:
– 初期のスコア低下や異常値の存在は、電力部門での計画や実行の課題を示している可能性があります。
– 結果として、了解容易な仮説として、予測精度を改良するための異常検知や是正措置が重要であると言えます。
– ビジネスにとっては、不確実性が高い領域での安定化対策が求められている可能性を示唆しています。
この視覚的特徴をもとに、さらなる詳細な分析や対策が求められます。
総合WEI 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
個人WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
社会WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
総合WEI 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 一定の期間で、特定の時間帯に集中して高いWEIスコアが見られます。特に、7月初旬と中旬にかけて明るい色が続いており、比較的高いスコアを示しています。
– 7月下旬には色が暗くなっている箇所があり、スコアが低下していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月23日から24日にかけて、非常に明るい黄色のプロットが見られ、急激に高くなっています。これは一時的に異常に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色のトーンはスコアの大きさを示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを表しています。暗い青紫系はスコアが低いことを示しています。
– ヒートマップの縦軸は時間帯を示しており、特定の時間帯に目立った動きがあることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯や日付ごとに色の密集度が異なり、特定の日付に特定の時間帯でスコアが集中していることがわかります。例えば、昼から夕方にかけて、より高い活動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは特定の時間帯や日に集中しており、スコアが高い日時が明確に分かれているため、その期間における活動や需要の集中が社会的または環境的要因に起因している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップは、電力需要のピーク時間や日を示しています。上昇トレンドの日付が多くの需要を示しているため、企業や電力供給者はこのデータを基に、電力需要のピークに備える準備が必要です。
– 外れ値の日には特に注意が必要で、これらの日に対する原因分析は、将来的な予防策に貢献します。
このグラフは、電力の効果的な配分やエネルギーマネジメントにおいて重要な手がかりを提供しています。
個人WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 色の分布は均一ではなく、特定の時間帯に明るい色（高スコア）が集中しています。特に午前中（8時から10時）と深夜（23時から0時）が注目されます。
– 期間中の全体的な変動はやや周期的で、一部の時間帯において高スコアのクラスターが見られるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と23日の深夜には、明るい黄色が目立ちます。これは、他の時間帯と比較して急激なスコア上昇を示している可能性があります。
– 逆に、暗い色のプライムタイム（18時から20時）に見られる減少は、何らかの異常な減少を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を示しており、緑から黄色へのグラデーションはスコアの上昇、青から紫へのグラデーションはスコアの下降を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯毎にスコアパターンが異なり、日による関係性よりも、時間帯におけるパターンが支配的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前や深夜の時間帯での高スコアと、全体としてプライムタイムでの低スコアは、特定時間帯での電力需要や供給状況の変化が影響している可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 一般的に電力使用は消費が高まる時間帯にピークを迎えるイメージがあるため、このデータは電力消費のパターンが典型的ではないことを示しているかもしれません。
– 特定の時間帯でWEIスコアが高いということは、電力供給が安定または効率的であった可能性があり、エネルギー効率向上施策としてこの時間帯を基準に他の時間の改善を図る材料になり得ます。
– また、うまく調整することでピーク時の負荷を軽減し、電力の効率的な使用を促進することができると考えられます。
以上の分析を基に、電力消費と供給の最適化に関する戦略を考えることができます。
社会WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフには明確な周期性が見られる。日付の横軸上、特定の期間に色の変化が周期的に見られる。
– 朝から昼にかけての時間帯（特に7-10時と14-17時）は黄色から緑の色調で示され、相対的に高いスコアを持つようだ。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日および24日の夜間時間帯（19時と23時）の紫色のプロットが、スコアが低い外れ値を示唆している。これらは注目すべき急激な変動かもしれない。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の違いは、各時間帯のスコアの違いを示す。黄色は高スコア（約0.90）、青から紫にかけては低スコア（約0.60）を示す。
– プロットの密度と色の分布により、一日の中でスコアが高い時間帯と低い時間帯が観察できる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日中で異なる時間帯のスコアを比較することで、例えば昼間の高スコアと夜間の低スコアの違いが分かる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前と午後の特定の時間帯にスコアが高くなる傾向が見られる一方で、特定の日の夜間に急激な低下がある。これが特定のイベント（メンテナンスや需要の変動）と関わっている可能性がある。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– グラフを直感的に見ると、エネルギー利用が日中に集中していることを示唆している。企業や公共機関はこの情報を活用して、エネルギー供給の最適化やピーク負荷管理を行うことができる。
– 夜間の低スコアは節電度合いを高める必要性や、夜間の需要変動への備えを示唆している。
この分析を基に、エネルギー管理の効果的な戦略を実施し、効率的な電力利用を目指すことが可能です。
全WEI項目 相関ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供されたヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**
– ヒートマップは特定の期間における相関関係を示しているので、周期性や明確なトレンドラインは示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップにおける急激な変動は、相関の強さに大きく差があるマトリックスの部分から判断できます。ここでは極端に高い相関（赤）や低い相関（青）が、それぞれ異なる強さを示します。
3. **各プロットや要素**
– 色が赤に近いほど相関が高く、青に近いほど相関が低いことを示しています。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関（0.96）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップは時系列データではなく、異なる項目間の相関を示しています。したがって、時間的な関係ではなく、項目間の関係性が主です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 強い相関は以下の項目間に見られます：
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」
– 「個人WEI平均」と「社会WEI （公平性・公正さ）」
– 「社会WEI （共生・多様性・自由の保障）」は多くの項目と強い相関を持っています。
6. **直感的に感じること、社会への影響**
– 相関の高い項目同士は、関連する社会的要因が同時に変動すると考えられます。例えば、「社会WEI （共生・多様性・自由の保障）」は多くの他のWEIと強い相関があるため、この領域の変化は他の分野にも影響を与える可能性が高いです。
– 高い相関を持つ項目の改善や悪化は、全体的な電力カテゴリーのパフォーマンスに影響を与えうることが示唆されます。
このように、ヒートマップを通して、どの要素が互いに密接に関連しているかの理解が促進され、それにより、効果的な意思決定を支える基礎を確立することができます。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### 視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド**
– 各カテゴリごとに箱ひげ図が存在し、全体としてのトレンドは分かりにくいが、異なるWEIタイプの分布を比較することができる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（ストレス）」カテゴリーでいくつかの外れ値が見られる。
– 外れ値の存在はこのカテゴリーにおけるデータのばらつきが大きいことを示唆している。
3. **プロットや要素の示す意味**
– 各箱は四分位範囲を示し、中央の線は中央値を表している。
– 色の違いにより、コンセプト的に関連するデータを視覚的に区別している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフ自身には時系列データは示されていないが、360日間のデータから作成されているため、時間的な要素はバックグラウンドに存在する可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済）」と「社会WEI（経済）」は類似の分布を持ち、これらの間の相関性が示唆される。
– 一方、「社会WEI（公共性）」は中央値が低く、分布が広い。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 全体的に中央部に集中したデータは、エネルギー分野で一般的に均衡がとれていることを示している。
– 外れ値が多いカテゴリーは、特別な注意が必要かもしれない。例えば、「心理的ストレス」は電力業界における働き方の改善が必要である可能性がある。
– データがより狭い範囲に集中しているカテゴリーは、予測可能で管理が容易であることを示唆している。
電力業界における効率性や持続可能性の指標として、このようなWEIスコアの分析は、長期的な戦略を立てるうえで重要な役割を果たす。高い中央集中性は安定性を示し、外れ値は改善のポイントを示す可能性がある。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この主成分分析（PCA）のグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**：
– 散布図に特定の上昇または下降のトレンドは見られません。点はランダムに分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 右上と左下に少数の外れ値が見られます。これらの点は他の多くの点から遠く離れた位置にあり、異常値や特異なデータポイントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**：
– 各点は、電力データの個々の観測を第1主成分と第2主成分の空間で表しています。第1主成分が全体のデータの80%の変動を説明しており、第2主成分は5%を説明します。主成分の重みから、横軸はデータの最も重要な変動要因を表していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 時系列間に明確な周期性や規則性は見られません。データの位置がランダムケースで分散しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 全体としては、第1主成分軸に沿った拡がりが大きく、第2主成分軸には比較的少量の情報が追加されているようです。このことは、第1主成分が主要な変動要因であることを意味します。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**：
– 直感的には、電力消費パターンにおける主要な変動要因を特定するための重要なステップとして理解されるでしょう。この主成分分析の結果をもとにして、電力管理や新しい消費パターンの発見に役立つかもしれません。
– ビジネスにおいては、この分析が電力消費の最適化やコスト削減のための戦略立案に寄与する可能性があります。また、異常な点が示す特異なパターンを調査することで、市場や消費者行動の変化を洞察することができるかもしれません。
このPCAの結果を活用することで、電力使用の効率化や潜在的な異常検出がより容易になるでしょう。
本分析には、実績AI・予測AI・比較AI（前年比較）、説明可能AI（xAI/3σ誤差）に加え、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の**複数の機械学習モデルによる予測**を統合し、社会の変化を多角的に可視化しています。また、時系列データの詳細な傾向を捉えるための**異常検知**と**季節性分解（STL）**、さらに多変量データの構造を明らかにするための**主成分分析（PCA）**も導入しました。
各モデルの予測が実績とどのように異なるか、そしてどのモデルが最も高い精度で未来を予測しているかをご確認ください。表示されているデータ点やラベルに注目することで、より深い分析が可能です。インタラクティブグラフでは、直接操作して詳細な情報にアクセスできます。