📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEI**: 全体的に、月の初めは0.62から始まり、徐々にスコアが上昇。特に7月6日から8日間PI 、また7月11日から13日までの高スコアが観察されるところで中央値0.80台に達し、その後低下し、月末には再び約0.69に落ちる。この変動は、始まりと終わりの2つの安定した低スコアと、月の中間でスコアが上昇する特徴を持つ。
– **個々のWEI平均**: 各カテゴリは、通常0.6から0.9の間で推移。また、社会平均WEIは一時的に0.9を超える値を示し、それ以降徐々に下降するトレンドがみられる。
#### 2. **異常値**
– 幾つかの日付で異常値として記録されたスコアが突出している。これらの異常は、特定のカテゴリまたは出来事に関連している可能性がある。
– **例**: 7月26日と24日に記録された低スコアは、個人ストレスや社会予算・多様性に関連するスコアの低下に結びつく可能性がある。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **STL分解**: トレンドは特定の時点で上昇し、その後に安定している。残差は、それほど大きな変動や予測困難な変化は示されない。季節性パターンは、短期的な上昇期と下降期を示唆するが長期的な影響は少ない。
#### 4. **項目間の相関**
– **相関ヒートマップ**: 個人の経済的余裕や心理的ストレスは他の項目と強く連動するが、健康状態や自由度は独立性が高い。
– 社会持続可能性は、他の項目との高い相関を示していることから、特に重要な役割を果たしている可能性があり、多様性や自由の保証と連携している。
#### 5. **データ分布**
– **箱ひげ図**: 偏りなくデータは大部分が0.7から0.9の範囲で集中している。個別の外れ値は、特定の出来事や短期間の影響が原因と考えられる。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1**: 主要な要因であることから、指標全体の約79%の分散を説明∴しており、特に経済的な側面が大きくWEIに影響を与えていることがわかる。
– **PC2**はあまり影響力がないが、そこには心理的軽減因子が存在している可能性がある。
### 結論
データ内で観察されるトレンドは、経済的状況の改善と連動してスコアが上昇することを示すものの、同時に個人の心理的ストレスや社会基盤の変動による影響が負の影響を与えている場面も観察される。異常値やスコア変動に関与する具体的な社会要因を特定することは、将来の評価・改善に役立つでしょう。この情報を基に、施策の有効性や新たなアプローチの計画を推進することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– この30日間のデータは、概ね0.6から0.9の範囲で横ばいの動きを示しています。全体として安定しているものの、微細な上下の動きが見られ、一部期間での変動が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた外れ値がいくつか確認されます。これらは通常の変動範囲を外れるデータ点であり、特定の原因（システムの不具合、異常な消費パターンなど）がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、実際の観測データを表しています。
– 赤い×は「予測（予測AI）」を示し、今後の予測値を提供しています。
– 灰色の背景は「予測の不確かさ範囲」を表し、予想されるデータの変動範囲を示しています。
– 緑、青、紫の線は、それぞれ「線形回帰」「決定木回帰」「ランダムフォレスト回帰」による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の差を観察することで、予測モデルの精度を評価することが可能です。また、各回帰モデルの予測線を比較することで、予測の安定性や適用可能性を分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間とともに大きなトレンド変化はありませんが、予測モデルはわずかな減少傾向を示しています。これにより、今後のWEIスコアの低下が考えられます。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**:
– グラフ全体から、エネルギー供給や消費における全体的な安定性が示唆されますが、一部外れ値があるためこの点を注視すべきです。また、予測として示される緩やかな下降傾向は、将来的なエネルギー管理戦略や供給計画の見直しを検討する余地を示唆しています。ビジネスや社会への影響として、エネルギー効率を向上させるための技術革新や政策の実施が必要となるかもしれません。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
グラフは2025年7月1日から2025年8月30日までの電力カテゴリにおけるWEIスコアの推移を示しています。実績データ（青い点）は、7月上旬には比較的安定していて、軽微な上下動があります。その後、8月にかけては、若干の下降傾向が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
異常値（黒い円で囲まれた点）は全体の中ではそれほど多くはないですが、期間中にいくつか散在しています。これらは、予期せぬ事象やシステムエラーに起因する可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 実際のWEIスコアの推移を表しています。
– **予測（赤いバツ）**: 未来のスコアの予測値で、実績の中心傾向を捉えようとしています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**: 未来の予測値に対する不確実性の範囲を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
複数の予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。これらはそれぞれ異なった予測値を提供していますが、全体的な傾向は大きく逸脱していないようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
実績データは0.6〜0.8の間に密集しており、中央値付近に推移していることがわかります。予測モデルによる異なる線も、こうした中央領域に収束していることから、全体的な予測の信頼性が見受けられます。
### 6. 直感的な洞察と影響
このグラフから直感的に感じられることは、全体的には安定した販売傾向があるものの、微細な変動と異常値が存在することです。予測モデルは、事業計画や電力供給計画の立案において重要な参考となるでしょう。不確実性が示唆される部分は、リスク管理や調整施策を検討する上での重要な指標となります。企業はこのデータを活用して、より効果的な戦略を策定し、エネルギー効率を最適化できるでしょう。
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:**
– 全体として、WEIスコアは横ばいで一定の範囲を維持しています。小刻みな上下動はあるものの、大きな上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値と見なされたデータポイントがいくつかあります。これらは平均的なデータポイントから大きく離れており、グラフ中で強調されています。急激な変動は特に観察されません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は「実績AI」による実績値を表し、赤い×は「予測AI」による予測値を示しています。予測の不確かさ範囲が灰色の帯で示され、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）による異なる予測ラインが描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実際のデータと予測データが近くに位置しており、予測が現実にどれだけ近いかを評価することができます。各モデルによる予測の違いも観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データは主に0.6から0.9の範囲に集中しています。予測精度を上げるためには、外れ値の原因となる要因の分析が重要です。
6. **直感的感覚とビジネス、社会への影響:**
– WEIスコアが一定の水準を維持していることから、電力関連のパフォーマンスが安定していると捉えることができます。ただし、外れ値に注意し、急なリスクや問題が潜んでいるかを確認することが重要です。
– ビジネス観点では、予測の精度向上によって今後の計画や戦略がより正確に立てられることが期待されます。特に外れ値の原因分析による改善が、社会的にも重要な要素になります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績値は概して横ばいで、約0.8の範囲で変動しています。
– 予測はわずかに上昇傾向を示しています（線形回帰とランダムフォレスト回帰の両方で確認できます）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか確認できますが、ほとんどは0.6未満の箇所に出現しています。これらの外れ値は注目が必要です。
3. **要素の意味**:
– 実績（実績AI）は青色のプロットで示され、観察されたWEIスコアを示しています。
– 予測は異なる色とラインスタイルで表示されています。線形回帰、決定木、ランダムフォレストの3種類の予測モデルの結果があります。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法間での傾向は似ており、予測の信頼性が一定程度あることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値における一貫したスコアは、システムや個人の経済的な安定性を示唆します。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることから、経済的余裕が維持されていると解釈できます。これは、ビジネスにとって顧客の購買能力が一定であることを示し、戦略を立てる際に参考になります。
– 予測スコアが上昇傾向にあることは、将来的な経済的安定性の向上を意味しており、これは電力業界における消費者の購買力の増大を意味する可能性があります。
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:
## グラフからの洞察
1. **トレンド：**
– 実績（青い点）は主に0.6から0.8の範囲にあり、安定しています。ただし、最初と最後に向かって若干の変動があります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰・紫色線）は僅かに下降していますが、大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動：**
– グラフにはいくつかの外れ値が観測されます。特に終盤には0.6を下回る点がいくつかあります。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 青色の点は実績AIからの実測データを示し、これが主要な観測データです。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、今後のトレンドを予測しています。
– 灰色の範囲は予測値の不確かさを示し、それによりどの程度のバラツキが許容されるかが示されます。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 実績データは全体的に予測の不確かさ範囲内にありますが、外れ値がその範囲外に出る場合もあります。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– データは比較的一定の範囲内で密集しており、分布に大きな偏りは見られません。
– 予測範囲の中心付近にデータが多く集まっており、予測が精度高くされていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響：**
– 全体として安定したパフォーマンスが見られるため、この健康状態スコアが電力カテゴリにおける他の変数とどう関係するかを更に探るべきです。
– フォレストの予測が若干下降傾向を示すことから、今後のパフォーマンスに警戒が必要かもしれません。
– モニタリングを強化し、外れ値や急激な変動が発生する場合の要因を特定することで、より健全なシステム運用につながる可能性があります。
この解析は、さらなるデータや関連するデータセットと合わせて、より深いインサイトが得られる可能性があります。
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:
このグラフは30日間の個人WEI（心理的ストレス）の時系列データを示しています。以下に分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は一定の範囲内で多少の変動を伴いながらもおおむね横ばいです。
– 予測データは線形、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの手法で示され、いずれも今後のWEIスコアの動きに関する異なるシナリオを提案しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒で囲まれたデータポイント）はおおむね標準範囲内に収まっていますが、一部のデータポイントが異常値として識別されています。これは短期間における急激な変動による可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際のスコアを示し、予測の不確かさは灰色の領域で示されています。
– 予測手法として、赤い×印は予測（予測AI）を示し、それに基づく各種回帰手法の予測ラインが異なる線で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は長期的な下降トレンドを示唆していますが、線形回帰と決定木回帰は横ばいトレンドを予測します。これらの相違はモデルの特徴とデータ解釈の違いを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は一定の範囲内で密集しており、大きな偏りは見られません。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人間はこのグラフから、心理的ストレスが概ね一定であるが、時折大きなストレス変動があることを感じ取るでしょう。ビジネスや社会的には、ストレス管理やメンタルヘルスの支援が必要であることを示唆しています。異常値が頻繁に発生する場合、特定のストレス要因に対する対策が必要かもしれません。
この分析を通じて、心理的ストレスのマネジメントにおける重要な洞察を得ることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 期間の前半において、WEIスコアは0.6から0.8の範囲内で比較的一定しています。ただし、わずかに上昇しています。
– 後半になるとスコアが緩やかに減少する傾向が見られ、ばらつきが増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が黒い円で強調されています。特に後半に集中しています。
– これにより、最近のデータに対する信頼性が低下する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しています。
– x印は予測データを示し、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）による予測が示されています。
– 灰色の領域は不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間には一定の乖離が見られます。
– 予測モデルの不確かさが大きい部分に注目する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、一部の外れ値を除き、かなりの範囲で均一に分布しています。ただし、時間が経過するにつれて不規則性が増しています。
6. **人間の直感及びビジネスや社会への影響**
– 徐々に広がるデータのばらつきや外れ値は、業務プロセスの変更や外部要因（例えば、政策変更または天候の変動）を反映している可能性があります。
– WEIスコアの低下傾向は、自由度と自治が減少していることを示唆し、ビジネスにおいては柔軟性の欠如や従業員のモチベーション低下に繋がる恐れがあります。
– 予測精度を改善するためには、新しいデータや外部要因を考慮に入れたモデルの再検討が必要となるかもしれません。
これらの洞察は、データのさらなる分析やビジネス戦略の立案に役立ちます。
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:
## グラフの洞察:
1. **トレンド:**
– 実績データ（青色の点）は、期間の初期では比較的高いWEIスコアを保持しており、後半にかけてやや低下しています。
– 線形回帰（紫色の線）は明らかに下降傾向を示しており、WEIスコアが期間全体を通じて低下する予測です。
– 決定木回帰（シアン色）とランダムフォレスト回帰（マゼンタ色）は横ばいで、スコアが比較的一貫して推移する予測です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかのデータポイント（円で囲まれたもの）は、異常値として識別され、実績データから外れています。
– 特に初期の段階で異常値が多く見られ、期間の後半では数が減少しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の点は実績の実データを示しています。
– 赤い「X」は予測されたデータポイントです。
– 円で囲まれた点は異常値を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは予測よりも高い変動を示していますが、予測は比較的安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの変動が予測に対して大きく、予測のモデルが異常値を除去することで、より安定を目指していることが考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– WEIスコアの下降傾向は、エネルギー分野における公平性や公正さに対する問題を示す可能性があります。
– 異常値の多さは、システムの予測モデルやデータ収集に対する改善の必要性を示唆しています。
– ビジネスや政策決定において、どの予測モデルが実績データと最も一致しているかを考慮し、それに基づいた意思決定を行うことが重要となります。
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:
このグラフを分析すると、以下の要点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– WEIスコアの実績は全体的に高水準にあり、大きな変動はありませんが、わずかな上昇傾向が見られます。
– 特に期間の後半に向けて、予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）には下向きの予測が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として挙げられたデータポイントが数点ありますが、これらはグラフの平均的な範囲内に留まっています。
– 外れ値は特定の日に一時的にスコアが低下した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績の数値を示しています。
– 外れ値として白抜きの円が描かれているデータポイントがあります。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで示されており、予測精度に関する情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の相関性を示唆しており、予測が実績をやや下回る傾向にあります。
– 異なる回帰モデルの予測がかなり類似していることから、強い相関関係が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の中で一定の安定性が見られるものの、予測は下方に向かう傾向にあるため、将来的には安定性が保たれない可能性が考えられます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが高いことは、持続可能性と自治性がある程度確保されていることを示しており、電力カテゴリーにおける良好な状況を表しています。
– しかし予測の下方傾向は、今後のリスクを警告するものであり、持続可能性の維持のためにさらなる対策が必要です。
このグラフからは、現在の高いパフォーマンスが続くか監視し、予測された下振れを改善できる可能性を模索する必要があることが示されています。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 全体的に30日間でWEIスコアは安定しているものの、若干の下落傾向が見られます。
– グラフ後半では予測されたスコアが緩やかに下降する傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が数点確認され、WEIスコアが急落している箇所もありますが、全体の分布には大きな影響を与えていないようです。
3. **プロットや要素**
– 青い点は実績AIによるスコアを示しており、安定して0.8付近を中心に分布しています。
– 円で囲まれた点は外れ値を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示し、WEIスコアがこの範囲内に概ね収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は終盤で異なるトレンドを示していますが、全体的には横ばいから下降を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは0.8付近に高密度で分布していることから、安定した状態を示しています。外れ値は特異な事象による影響と推測されます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが概ね安定しているため、電力関連の社会基盤や教育機会が一定水準を維持していると考えられます。
– 予測が下降傾向を示しているため、今後の維持や改善策が必要かもしれません。また、外れ値や急激な変動を引き起こす要因を特定し、それに対する対応策も検討する必要があります。
このような視点から、電力カテゴリーにおけるWEIの現状と今後の見通しを分析し、適切な対策を講じるための手がかりを得ることが可能です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績の青いプロットは周期的な変動を示しているが、全体として横ばいの傾向があります。
– 予測（線形回帰）は減少傾向を示していますが、予測（決定木回帰）と予測（ランダムフォレスト回帰）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた外れ値は、特定の時点で急激にWEIスコアが変動していることを示しています。これらの外れ値が何らかの異常な状況を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い実績プロットは過去のWEIスコアの実際のデータです。
– 赤い「予測」は未来の予測データポイント、異常値としてマークされた黒い輪郭は予測の不確かさを示しています。
– 灰色の範囲は予測の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは実績データの最近の動向を元にしており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる手法で予測されていますが、手法間で異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは0.6以上のスコアに密集しており、全体として高いWEIスコアを維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体として安定したWEIスコアは、電力カテゴリが一定の社会的基準を維持していることを示唆しています。
– 外れ値や予測の違いは、政策変更や他の外部要因が影響を及ぼす可能性を示しています。
– ビジネス上では、安定した社会的評価を持続するための戦略的見直しと改善が必要かもしれません。また、異常値への対応策を講じることで、信頼性をさらに高めることができるでしょう。
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:
ヒートマップの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯（特に8時、16時、23時）に色が明るくなり、高いスコアを示しています。
– 日付が進むにつれて、特に7月下旬に色が濃くなる傾向があります。これは、WEIスコアが低下することを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日、7月25日付近で紫色の外れ値が見られ、非常に低いスコアを示しています。
– 逆に、7月6日と7月19日付近で黄色のマスがあり、高いスコアを示します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さはスコアの大きさを示し、黄色が高値、紫に近い色が低値を示しています。
– 特定の時間（特に終日ではない時間帯）にのみデータが集中的に示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一日の中でも特定の時間帯で変動が見られ、それはおそらく、電力使用のピーク時間帯と関連しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、時間帯ごとのスコアの分布には明確な規則性があり、昼と夜で変動があります。
– データはおそらく、電力消費または供給に関連している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 電力のピーク時間があり、その管理は重要です。特に、低スコアの時間帯に改善が必要です。
– 電力需要の高い時間帯や供給不足の時間帯を特定し、効率的な対策を講じることで、社会的およびビジネスの効率を改善できる可能性があります。
全体として、このヒートマップは電力使用のパターンを視覚的に示し、電力供給の効率化やシステム改善の手がかりを提供します。
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:
このヒートマップは、30日間にわたる電力消費のWEI平均スコアを時系列で示しています。以下の観点から分析を行います。
1. **トレンド**:
– 主に色の変化を通じてトレンドが見られます。初期と終盤にかけて濃い青色や緑が見られ、真ん中の期間では黄色の頻度が高いです。これは特定の期間における電力消費の増減を示しています。
– 明確な周期性は確認できませんが、特定の日において集中的な消費が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日や18日のように、昼間の時間帯で急激な色の変化があります。これらは日中の急激な電力消費の増加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**:
– 色の変化（紫色から黄色まで）は、異なる電力消費レベルを示しています。黄色に近づくほど高い消費を示し、紫や青は比較的低い消費を示しています。
– 特定の時間帯（例: 8時、18時、23時）での繰り返しの傾向が観察され、これらの時間帯での消費パターンが強調されています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 異なる日付間で似たような時間帯の色のパターンが見られるため、全体としての消費パターンに一定の規則性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝（8時）と夜（18時、23時）に消費が集中しているようです。これが特定の曜日や日付に関連しているならば、さらなる分析で正確なパターンを特定できるでしょう。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– このヒートマップからは、特定の日や時間帯における電力消費のピークが視覚的に分かりやすく、効率的なエネルギー管理やピークシフト戦略を考慮する上で重要な情報を提供します。
– 社会的には、消費が急増する時間帯に対し、節電キャンペーンやインセンティブを設けることで、より持続可能なエネルギー利用促進が期待できます。
このヒートマップは、時間帯や日による使用パターンを視覚的に把握するための重要なツールとなり得ます。
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:
このヒートマップについて分析し、以下の点に基づいて洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列におけるWEIスコアは、一定の周期性を持っているように見えます。特定の時間帯（15時～18時）で明るい緑から黄の色（高いスコア）が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月24日に異常低下（紫色）が見られます。この日は他の日とは異なるパターンを示しており、何らかの特異な条件があった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃度と密度がスコアの高さを示しており、黄色は最も高いスコア（0.90に近い）を示しています。時間帯ごとにスコアが大きく異なることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でのスコア変化を見ると、日ごとにパターンが変わるものの、特定の時間帯での高スコアが一貫していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにスコアの集中度が異なっており、15時から18時にかけてスコアが高くなる傾向があります。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 電力使用のピークタイムが一定して高いスコアを示しているため、日中の特定の時間帯に電力需要が高いことが伺えます。この情報は電力供給計画や節電対策に活用できるでしょう。7月24日の異常値は計画外の需要変動として注視すべきポイントです。
このグラフから、特定の日や時間帯における電力需要の異常や増加がどのような社会的または経済的イベントに関連しているのかをさらに調査することが推奨されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 現在のヒートマップでは、時系列データの変動を直接的に示しているわけではありませんが、相関関係の強さを見ることができます。色の濃さは、相関の強さを示しており、赤が高相関、青が低相関を表します。全般的に見て、赤が多く、全WEI項目同士に高い相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色分布においてブルー系のブロックがある場合は、他の項目と比べて相関が低いことを示しています。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と低い相関を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 各セルの色が相関の強さを示し、赤に近いほど相関が強いことを示しています。「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」など、主要なWEI項目間では特に相関が強く見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの関係性を見るという点では、ヒートマップ全体で項目間の関係が一定期間にわたって安定しているか、どの項目間で特に相関が強いかを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と他の項目の多くが0.9以上の高い相関を持っています。特に、「個人WEI（自由度と自治）」とは非常に高い相関を持っています。一方で、「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と0.5以下の低い相関しかもっていないことが注目されます。
6. **洞察と影響**
– **直感的な感覚**: 高い相関を示す項目群に対して、これらのWEIが互いに影響し合う可能性が高いことが直感的に受け止められます。
– **ビジネスや社会への影響**: 高い相関を示す「個人WEI」と「社会WEI」の項目は、電力市場のトレンドや消費者行動に影響を与える可能性があります。特に、自由度や自治性という要素が強調されていることから、電力の選択や自主的な消費行動が重要なカギとなるかもしれません。ビジネス戦略においても、これらの相関を考慮に入れた意思決定が求められるでしょう。
このようなヒートマップによって、複雑な相関関係が一目で分かり、戦略策定や問題解決に役立つ情報を提供できると考えられます。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEIスコアの分布を示しています。これに基づき、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 各カテゴリのスコアには顕著なトレンドは見られませんが、個々の分布の中心（中央値）は異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリ、特に「社会WEI（持続可能性と自治体）」や「個人WEI（心理的ストレス）」において外れ値が存在します。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図のボックスの幅は分布の範囲を示し、幅が広いほどデータのばらつきが大きいことを示します。たとえば、「社会WEI（社会整備・教育機会）」はばらつきが比較的大きいです。
– 一方、「個人WEI（健康状態）」はばらつきが小さいことから、スコアがより集中していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIスコアが他のカテゴリとどのように関連しているかを視覚的に示していますが、直接的な因果関係はグラフからは判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にスコアは0.6から0.9の範囲に集中しており、多くのカテゴリで中央値が0.8付近に位置しています。
– 「社会WEI（公正性・公平さ）」は最も中央値が0.6付近で、相対的に低いことが視覚的に目立ちます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般的にスコアが高いことは、電力部門においての各要素のパフォーマンスが良好である可能性を示唆します。
– スコアのばらつきが大きいカテゴリは、改善の余地や調整の可能性がある領域として識別されるかもしれません。
– 外れ値の存在は、特殊なケースや異常値の考慮が必要であることを示す可能性があります。
この分析は、電力業界や関連する政策立案に対する影響を意識しつつ、WEIスコアの分布を戦略的に評価する手助けになるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットから、スコアは始め緩やかに上昇した後、中盤から後半にかけては下降しています。これは、一定の上昇期の後に下降傾向が始まったことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットには顕著な急変動があります。特に中盤で大きなピークが見られ、その後に大きな谷が続いているため、この期間に何らかの特異なイベントが発生した可能性があります。
3. **プロットの要素**:
– オブザーブドプロットは全体の動向を示し、これにトレンド、季節性、および残差が分解されています。トレンドプロットは全体の向きを、季節プロットは周期的なパターンを、残差プロットは不規則な変動を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンド、季節性、残差がオブザーブドデータを構成する要素として、それぞれが異なる情報を提供していますが、一番の影響を与えているのはトレンドの変動でしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性プロットに見られるわずかな周期性があり、特定の日に向けた周期的な変動がある可能性があります。残差からピークと谷の変動が多いことも示唆されています。
6. **インサイトとビジネス・社会への影響**:
– 電力消費や関連指標における上昇と下降のトレンドは、エネルギー供給の管理や需要予測に影響を与える可能性があります。急激な変動については、予期せぬイベントの発生や市場動向の変化を考慮する必要があります。周期性のパターンを把握することで、効率的なリソース管理や計画が可能になるでしょう。
全体として、データの変化に対応した迅速な意思決定が求められ、特に変動が大きい部分についてのさらなる調査が推奨されます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– **Trend（トレンド）グラフ**では、評価の初期から中盤にかけて上昇し、その後下降しています。これは30日間の期間で評価スコアが当初上昇して後半に減少していることを表しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **Observed（観測値）グラフ**では、後半に急激な下降が観察され、外れ値や急激な変動が疑われます。
– **Residual（残差）グラフ**にも、特に7月20日から22日にかけて急な変動が見られます。これが観測値とトレンドとの差異を強調しており、予期しないイベントやノイズの可能性があります。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**は観測された生データを示し、全体的な動向を示しています。
– **Trend**は長期的な動向を示し、安定した上昇と下降を見せています。
– **Seasonal（季節成分）**は周期性を示し、全体に小さな変動がありますが、明確な周期性は少ないです。
– **Residual**はトレンドや季節性から外れた変動で、ノイズや予期しない変動を示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– トレンドと観測値の変動が密接に関連しており、特に観測値の変動がトレンドとの乖離を生むことがあります。
– 季節成分が小さく、トレンドが観測値に大きく影響している可能性があります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 一般に、トレンドが観測値の顕著な動きを決定しており、残差部分での急な変動が相関関係に影響します。
#### 6. 人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響
– このグラフは、電力消費などの評価が変動するコンテキストで使用される可能性が高く、上昇トレンドの後、下降に転じる部分の動きが特に重要です。
– ビジネスや社会的には、特に下降フェーズでの急激な変動を分析・予測することで、より効率的な電力管理やコスト最適化につながる可能性があります。
– 短期的なノイズや不確実性にもかかわらず、長期的なトレンドの理解が重要です。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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（Trend）:**
– トレンドは、月初から中旬にかけて上昇し、その後下降する状況が見られます。これは初めの約15日間で電力に対する何らかの需要が増加し、その後落ち着いた可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動（Residual）:**
– 残差のグラフでは、特に7月中旬と下旬に急激な変動があります。これらは特定のイベントや外部要因による一時的な影響を示している可能性があります。安定しない期間がいくつかあるようです。
3. **各プロットや要素の意味（Observed, Seasonal, Residual）:**
– **Observed:** 全体の観測データを示しており、最も注目に値するのは上昇した後、一定の変動を続けながら減少している点です。
– **Seasonal:** 季節性成分は一定の振動があり、このリズムは繰り返しで、約一週間程度の周期であると考えられます。定常的な消費パターンを示しています。
– **Residual:** 外れ値や急激な変動を含む不規則な変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– トレンドと季節性が主に観測データに影響を与えているように見えます。急激な変動を示す残差は別の要因によるものと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– トレンドの上昇と季節性のピークは同期しているようにも見えます。これが意味するのは、ある特定の周期における需要増加と基礎的なトレンド増加が一致することで消費が増えている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 電力消費の需要は時間帯やイベントに大きく依存していることが分かります。トレンドが下降しているため、今後の需要には注意が必要です。
– ビジネス面では、特に中旬以降の変動に基づいて電力供給やコスト管理を行う必要があるかもしれません。
– 社会的には、季節性の傾向が見られるため、関連するイベントや休日が消費に及ぼす影響を考慮することが重要となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）の結果としての分布なので、直接的な時間経過によるトレンド（上昇、下降、周期性など）は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上には明らかな外れ値は見られませんが、散布されたポイントは広がりを持っています。これは、データ内の分散がそれなりにあることを示唆しており、特定の部分で変動が大きい可能性があります。
3. **各プロットや要素（色、密度など）の意味**
– 各プロットはデータのポイントを示しており、「第1主成分」と「第2主成分」で表現されています。
– 第1主成分の寄与率が0.79と高く、「第1主成分」がデータの変動を主に説明していることがわかります。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の時系列データが存在するわけではありませんが、主成分間の相関関係は、データセット内で似たような振る舞いや構造があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2つの主成分間にはそれほど強い相関は見られません。データは全体に広く分布しており、特定の方向性に集束していない印象です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**
– 主成分分析によりデータの次元を圧縮して可視化した結果、どの電力関連指標が全体の変動に寄与しているかの洞察が得られる可能性があります。例えば、電力消費パターンや供給の変動を理解しやすくし、効率的な電力管理や予測につながるかもしれません。
– ビジネス面では、これらの分析を通じて需給のバランスを改善し、コスト削減やリソースの最適化を図ることが可能となるでしょう。社会的な観点からは、持続可能なエネルギー利用の促進につながる可能性があります。
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。