📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析
**時系列推移**:
– 30日間にわたる総合WEIスコアを観察すると、最初と最後でスコアが下がっていることがわかります。7月初旬にある程度の増加傾向（7月4日から7月12日）が見られた後、7月26日前後で最低ポイント（0.59）に達しています。その後、わずかに回復していますが、最終的にやや低めのスコアで終わっています。
**異常値**:
– 異常値として取り上げられた日は数多くありますが、特に注目するのは7月6日から7月8日、7月24日から7月26日の異常変動です。7月6日はスコアが急上昇（0.8625）し、その後数日で高値を維持した後に急降下しています。
**季節性・トレンド・残差**:
– STL分解によれば、7月中旬にトレンドのピークが見られ、後半には下降しています。季節的な要因というよりも、短期的なイベントや環境の変化が影響している可能性があります。残差成分の不規則性からは、短期的な不確実性や予測不能な出来事がスコアに影響を与えた可能性があります。
**項目間の相関**:
– 相関ヒートマップを通じて、個人WEIの「経済的余裕」と総合WEIスコアの間に強い相関が見られるかもしれません。特に高スコア期（7月の第1週から第2週）には、「自由度と自治」「社会基盤と教育機会」との連携が見られます。
**データ分布**:
– 箱ひげ図で見た場合、多くのスコアが0.7付近から0.9の範囲内に存在していますが、7月26日のデータは全体の分布から外れており、これが特に社会的な不安定性を示している可能性があります。
**主要な構成要素 (PCA)**:
– PCAの結果からは、PC1が0.79の寄与率を持ち、データの大部分の変動を説明しています。これにより、WEIスコアの変動は主に1つの主要要因によって説明できることが示唆され、その要因は「持続可能性と自治性」や「社会基盤・教育機会」に関連している可能性があります。
### 考察と可能性のある要因:
– **政策や社会的なイベント**: 7月6日のスコア急上昇や社会的なイベントに関する報道の影響、また、政策変更（例: 経済施策や給与制度の改変）によって、短期的なスコア変動が生じた可能性があります。
– **季節要因**: 夏季のエネルギー使用量の増加や関連する経済・健康問題がスコアに影響した可能性が考えられます。特に予想外の気温変化やそれに伴う需要の変動が影響しているかもしれません。
この分析結果をもとに、さらに具体的な政策や社会的要因を特定するため、追加のデータと分析により詳細化が必要でしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコアは全体的に0.7から0.9の範囲で推移し、やや下降傾向が見られます。
– 最初の数日に上昇し、その後やや安定しながらも緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれたプロットは外れ値を示しており、数日間にわたってWEIスコアが通常の範囲を超えています。
– 特定の日において急激な変動が見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績AIによる実績スコアを示しています。
– **赤い十字**は予測AIによる予測スコア。
– 灰色の背景範囲は予測の不確かさを示し、xAIと3σの範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AI（青い点）と予測AI（赤い十字）は全体的に近い値を示していますが、予測に対して多少の変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアは一貫して高い値を維持していますが、時々不安定な動きを見せています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は未来の推移を直線的または一定の範囲として捉えています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– WEIスコアが高いことは電力カテゴリの効率が良好であることを示していますが、予測が不確実であることはリスク管理が必要であることを示唆しています。
– スコアの安定性が重要で、外れ値がビジネスの信頼性に影響を与える可能性があります。
– 予測方法の選択が将来の決定に影響を与えるため、異なる予測アプローチの精度評価が必要です。
この分析を基に、電力の運用効率や予測精度向上のための施策を検討することが有益です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– WEIスコアは全体的に横ばいであるが、若干の変動が見られます。
– 大きな上昇や下降のトレンドは特に観察されません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値としてマークされたデータポイントがいくつかあります。それらは黒い枠で囲まれています。
– 一部のデータポイントが他の点と大きく離れて分布していることが視覚的に確認できます。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値を示しています。
– 赤い×は予測データを示し、予測の不確かさ範囲が灰色の帯で示されています。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレストによる予測線が別々に示されています（それぞれ異なる色で）。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 現在の実績と予測データの間に、大きなずれがないように見受けられます。
– 各モデルの予測線は似たような傾向を示していますが、すべて予測が一致しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– WEIスコアの分布は0.6から0.8の間に多くの点が密集していることから、安定した範囲内での変動が主であることがわかります。
– 予測の不確定性が大きくない範囲で収まっていることも視覚的に確認可能です。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響:**
– WEIスコアの安定性は、電力消費の一貫性や予測可能性を示唆している可能性があります。
– 外れ値が少なく、多くのデータポイントが安定した範囲内にあることから、日々の運用や計画に大きな混乱を引き起こす要素が少ないと考えられます。
– 電力需要の予測が可能であるため、効率的なリソース配分やコストの最適化に貢献できるでしょう。
このグラフは、安定性に関連する指標がしっかりと管理されていることを示し、電力管理における戦略的な意思決定にとって重要な視覚的情報を提供します。
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:
以下は、この電力カテゴリにおける社会WEI平均時系列散布図から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して、大きな上昇や下降のトレンドは見られず、概ね横ばい状態です。
– ただし、ある一定の期間においてわずかな変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円として表示されており、時々現れています。これらは特定の日に異常な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が「実績（実績AI）」を示しており、実際の観測データです。
– 予測は赤い×で示され、予測モデルによるスコアです。
– 灰色の影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**:
– グラフ上に複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が表示されています。これらは特定の傾向を予測しようとしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データの間における相関関係は明示されていないが、実績データに対する上記の予測モデルの影響が視覚化されています。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人間の直感的な印象としては、全体の変動が少ないため、電力に関連する社会的指標は比較的安定していると感じます。
– ビジネスや社会への影響としては、異常値が意図せず発生した場合、それがプロセスの改善や新たな調整の必要性を示す可能性があります。このデータは、電力消費の安定性を示す指標として利用することができ、長期的な計画や政策に寄与するでしょう。
データ自体が安定しているため、短期的な影響は少ないかもしれませんが、安定性が示され続ければ、長期戦略にポジティブな影響を与える可能性があります。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– **横ばいからのわずかな上昇**: 最初の期間ではスコアが横ばいで推移しており、後半からわずかに上昇傾向が見られます。このトレンドは、経済的余裕のわずかな改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 一部のスコアが他と離れて低下しており、異常値としてマークされています。これらは一時的な経済的困難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**
– **実績（青い点）**: 過去の実際のデータを示しています。
– **予測（X 印）**: ３つの異なる方法による未来の予測値が表示されています。予測の信頼範囲も影響を考慮する上で重要な情報です。
– **不確かさ範囲（灰色の範囲）**: 予測における不確実性を示し、風景の理解を助けます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルが類似したトレンドラインを示しており、数値は比較的安定していますが、未来の小幅な上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは全体的に0.8付近に集まりがちですが、少数の外れ値が存在。これらは個別の影響要因によって変動した可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– **経済的余裕の安定感**: スコアが大きく変動していないため、全体として経済的余裕は安定すると感じられます。
– **不安要因の存在**: 一部の外れ値が不安要因を示唆しており、これらは個々の財政的状況や予期せぬ出来事の影響と解釈されるかもしれません。
– **予測の上昇トレンド**: 経済政策や市場の変化により、個人の財政状態にポジティブな影響が及ぶ可能性。この予測が信頼に足るものであれば、投資や消費の改善につながる可能性があります。
全体として、このグラフは個人の経済的余裕を評価し、スコアが安定しており将来には若干の改善が期待できることを示しています。政策決定者やビジネスリーダーにとっては、安心感を与えつつ注意深く観察を続けることが推奨されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績の点は0.6から0.8の範囲に分布し、全体的には横ばいのトレンドが見られます。
– ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測線は緩やかな下降傾向を示しています。緩やかな変化であり、将来的に大きな変動は予測されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としていくつかのデータポイントが特定されており、明らかに他のデータポイントから離れています。それらは0.6付近で発生しています。
– 特に大きな急激な変動は見られませんが、極端に低いスコアのデータポイントは健康状態の変化を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）は、30日間の日々のデータを示しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の領域で示され、予測の信頼性を示しています。
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれのモデルによる将来のトレンドを示していますが、いずれも安定的に見え、過激な変動を示唆していません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間で大きな乖離は見られず、どのモデルも類似の緩やかな下降トレンドを示しています。これはモデル間の一般的な合意を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは0.6から0.8の範囲で比較的一様に分布しています。個々の測定は日々の健康状態を示していると考えられますが、特定のパターンや周期性は見られません。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 健康状態が比較的安定しているものの、予測モデルは若干の低下を示唆しています。原因が不明な外れ値は、特定のイベントや環境要因による影響かもしれません。
– 継続的な監視が必要で、外れ値に対する対策を講じることで、全体の健康状態が向上できる可能性があります。
– 社会的には、電力使用に関連する健康データは、電力の効率的な使用や健康管理に役立つインサイトを提供するかもしれません。
この情報から、データをさらに詳細に分析し、実際に何が健康影響を及ぼしているのかを調査することが重要です。
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日間の個人の心理的ストレススコア（WEI）の推移を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– グラフの前半では、WEIスコアは比較的一定の範囲で推移していますが、後半にかけてやや下がる傾向が見られます。
– 特に、8月以降にはスコアが低下する傾向が強まっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントには異常値として丸で強調されています。これらは通常の範囲から外れているものとして、特別な注意が必要です。
– 異常値はグラフ全体に散在していますが、月初めや月末に目立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実績データを表しており、点の濃さはデータの密度を示している可能性があります。
– 予測範囲が灰色で示され、予測手法による異なる線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が将来のトレンドを推測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のスコアには明確な差異があり、特に期間の後半では予測が実際よりも高めに設定されています。
– 各予測方法の線は異なるトレンドを示しており、ランダムフォレストの線は下降トレンドを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは一貫した分布ではなく、変化が多いです。これは、ストレス要因が日によって大きく変動していることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 多くのデータが短期間に集中しているため、ストレスレベルの急激な変動が観察されます。観察期間の後半に現れるスコアの低下は、ストレス軽減の兆候かもしれませんが、それが持続的なものであるかは注意深く監視する必要があります。
– ビジネス上では、心理的ストレスが高まっている期間を特定することで、従業員のサポートや業務の見直しを行うチャンスとなります。特に異常値の出現は、即座の対応が必要なストレスイベントを示している可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– グラフの初めは平均的に高いWEIスコア（約0.8）が観察されますが、全体的には緩やかな下降傾向があります。特に期間の後半になるとスコアが低下する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアの大半が0.5から0.9の間に収まっていますが、一部にスコアが0.5を大きく下回る外れ値があります。
– スコアの急激な増減は見られませんが、一定のばらつきがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIのスコアを示しています。
– 黒の円は異常値を示しており、特定のスコアが予測範囲を外れていることを示します。
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が図示されており、それぞれが今後の動向を異なった方法で予測しています。
– 線形回帰と決定木回帰はほぼ水平で安定した予測を示しますが、ランダムフォレスト回帰は下降を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は全期間を通じて若干のばらつきがありますが、周期的なパターンは確認できません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの全体的な下降は、自由度と自治が最近の動きで弱まっている可能性を示唆します。
– 異常値が一部現れていることは、特定の日に何らかの影響（例えば技術的、組織的な問題）が発生した可能性があります。
– この下降傾向が継続する場合、電力部門の管理や政策に影響を与える可能性があるため、早急な対応が求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 全体的にWEIスコアは横ばいからやや下降気味。特に後半でスコアが低下。
– 時間の経過とともにスコアの変動幅が増しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値が存在し、これらは黒い円で囲まれている。
– 特に7月中旬から8月初旬にかけてスコアに大きなばらつきがあります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実績値を示し、赤い”×”は予測値。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示す範囲。
– 予測は線形回帰（青線）、決定木回帰（緑線）、ランダムフォレスト回帰（紫線）で示されています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の差異が大きく、特にランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルとは異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間内において、スコアの変動パターンは予測モデルごとに異なっており、特定のトレンドや周期性は見受けられません。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 全体として、スコアの不安定さと予測のばらつきが目立ち、電力業界の公平性・公正さに不安がある可能性を示唆。
– 実際のデータと予測の乖離があることで、モデルの改善やさらなるデータ収集の必要性が考えられます。
– 社会全体において、電力の公平性や公正さが不安定だと捉えられると、信頼性の低下や政策の見直しが必要となる可能性があります。
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:
グラフの分析と洞察は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– トレンドとしては、実績データ（青のプロット）は全体的に安定しており、急激な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、わずかに異なる傾向を示していますが、特に大きな変動は予測されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは、異常値として認識され、黒い円で囲まれています。これらは通常のパターンからの逸脱を示します。
– 外れ値の存在は、特定時期の異常な事象やデータ収集の問題を示唆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おり、期間中のWEIスコアの変化を視覚化しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、将来のスコアの変動の幅を表しています。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示していますが、僅かな変化しかないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、いずれも類似した傾向を示しており、短期間での大幅なスコア変動を予測していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に高いWEIスコアの範囲に集中しています。これは、対象とするエリアやシステムが持続可能性と自治性の観点で高い評価を受けていることを示唆します。
– 外れ値はこれに反する事象の存在を示唆しており、これらの原因を掘り下げることが重要です。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 人間はこのグラフを見て、システムが一般的に安定していることを感じ取る可能性が高いです。
– ビジネスや社会の観点から、外れ値への対処や安定性のさらなる促進が必要であるかもしれません。持続可能な発展のためには、異常な変動の原因を理解し、それに対する対策を講じることが重要です。
このグラフから得られる情報を基に、持続可能性のあるシステムの安定運用を続けていくための方策を考えることが求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアの大部分は0.75から0.85の間で横ばいの傾向があります。
– ただし、中盤にかけてスコアが急激に下がり、その後回復している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアが一時的に大きく下がる局面があり、この期間には複数の外れ値が観察されます。
– 頻繁に外れ値としてマークされた点があり、これらは突発的な事象の影響を受けている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績を示しています。これらの分布に注目すると、比較的安定している期間と急激な変動が起こりやすい期間が見受けられます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、特に下落のタイミングで予測が大きく外れ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**
– 三つの予測曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
– ランダムフォレスト回帰はトレンドに対し敏感に反応し、下降予測を行っていますが、線形回帰と決定木回帰は横ばいの予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には一定の相関がありますが、スコアが急激に変動するポイントではモデルによる予測との差異が顕著になることがあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、一時的な低下期間を経て安定化しつつある社会的基盤・教育機会の状況を示していると直感されます。
– ビジネスおよび社会への影響としては、電力に関連するインフラストラクチャーが不安定な時期を乗り越え、再び強固な基盤へと向かっていることを示唆しています。電力供給やその管理において、潜在的なリスクが管理されつつあるとも解釈されるでしょう。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体的に0.6から0.8の範囲内で推移しています。
– 初期の期間ではスコアがやや高めで安定していましたが、その後に少し低下しつつあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか確認され、特に後半でスコアの急な低下が見られます。
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、時系列でスコアの変動を追えます。
– 黒い円は外れ値を表し、これらのデータポイントは異常かつ特異な状況として考慮されるべきです。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で表示され、将来のスコア予想の範囲が視覚化されています。
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3つの予測モデルが表示されています。
– 線形回帰と他の2つでは異なる傾向が示されており、特にランダムフォレストはスコアが低下していく予測です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは0.6から0.8の範囲でクラスタを形成しています。期間全体での安定性が見られますが、外れ値が分布を崩しています。
6. **直感、ビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に感じ取れるのは、WEIスコアの不安定性と潜在的な低下リスクです。これは電力部門の社会的責任や多様性に対する取り組みの成果、あるいは不足を示す可能性があります。
– ビジネスや社会的には、スコアの変動と外れ値の原因分析が必要で、これが電力企業の社会的評価や信頼性に影響を及ぼす恐れがあります。
このグラフを利用して、効率的な社会的インパクトを生むためには、外れ値の原因解明と安定的なWEIスコアの維持が課題となるでしょう。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づいた分析です。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見ると、時間帯により異なるWEIスコアが観察できます。特定の時期において上昇（明るい色）、または下降（暗い色）があります。
– 特定の時間帯（特に17時や23時）で、日毎の色の変化が見られますが、一貫した傾向（上昇や下降）は見られず、周期的な変動が存在するようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの時間帯で濃い紫や明るい黄色が見られ、他の時間帯とは異なる急激な変動を示しています。これらは外れ値として捉えられるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 緑から黄色にかけての明るい色は高いWEIスコアを、青から紫にかけての暗い色は低いスコアを表しています。特定の時間帯での色の集中度がその時間の利用状況や負荷を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯間での変動が見られるが、特段の時間帯で顕著な高低が見られるわけではなく、全般的にバラツキが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯における色のパターンにより、特定の時間における電力消費の特性が示唆される。例えば、19時や23時において極端に低いスコアがあるため、これらの時間帯には特殊な状況も考えられます。
6. **直感的に感じられること、およびビジネスや社会への影響**:
– 人々は特定の時間帯に電力消費が偏ることを直感的に感じられるかもしれません。このパターンを理解することで、電力供給の最適化や需要管理に役立てることができます。特に、外れ値が示す時間帯には、供給の調整や新たな戦略の導入が求められるでしょう。
このような分析を通じて、電力供給の効率化や継続的な利用状況の改善が実現される可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体を通して、特に7月上旬（7月1日～7日）と下旬（7月21日～31日）に高いスコア（黄色）の傾向があります。
– 中旬にはほとんど活動が見られず、特定の時間帯でのみスコアが現れています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日、18時に特に高いスコアが確認でき、他の日や時間と比較して目立ったピークとして現れています。
– 7月24日から25日にかけても急激に変動するデータ（低スコア）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はWEI平均スコアの変化を示し、黄色が高スコア、青から紫が低スコアを示しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を表し、どの時間帯に高低スコアが現れるかが視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データに大きな間隔があり、日全体で高スコアが見られる日は限られるため、高スコアの日が特定の条件やイベントと関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付に一貫して高いスコアを持つ時間帯が存在し、同じ時間に集中的に電力使用が高まっている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このヒートマップからは、個別の日程や時間帯にピンポイントで電力使用が集中していることが分かり、イベントの日程や特定の需要が生じている可能性が示唆されます。
– ビジネスとしては、エネルギー供給の最適化やピーク需要の管理に役立つデータとなり得ます。また、このデータをもとに特定の時間帯の電力料金を調整することも考えられます。
この分析は、電力消費のパターンを理解し、エネルギー管理やコスト削減に貢献するための基盤として役立ちます。
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:
以下のグラフの分析を行います。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 全体として、色の濃淡で示されるスコアの変動が視覚的に確認できます。日中の特定の時間帯において高スコア（黄色）が続いており、その後の時間帯は徐々にスコアが低くなっています（緑から青への変化）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日（7月23日, 7月24日）には、19時や21時に非常に低いスコア（紫）が見られ、他の日と比べて異常です。この時間帯での急激な変動が外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 各プロットの色の濃淡（黄色から紫）はスコアの値を示し、時間帯や日によって変動します。黄色は高スコア、紫は低スコアを意味します。
– スコアが最も高いのは、日中の14時から16時までの時間帯です。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 特定の時間帯ごとにスコアの変動があり、特に14時から16時では比較的高いスコアが続いています。逆に、夜間（19時以降）では低いスコアが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中は比較的スコアが高く、夜間にかけてスコアが低下する傾向が見られる。この変動から、昼と夜で電力に関する何らかの要因が異なることが考えられます。
6. **このグラフから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に関する洞察**
– 高スコアが続いている日中は電力供給の安定性が高い可能性がありますが、夜間に低いスコアが見られることから、電力供給の問題が特定の時間帯に集中していると思われます。この時間帯における対策が必要であり、ビジネスにおいても夜間の電力使用を減らす工夫が求められるかもしれません。社会的には、夜間の電力消費の減少や改善策強化が重要です。
このように、時間帯別のスコアの変動から電力供給のパターンや効率改善の可能性が示されています。
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:
このヒートマップは電力カテゴリにおけるWEI（おそらく「ウェルネス・エフィシェンシー・インデックス」）の各項目間の相関を示しています。ここから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップにはトレンドは含まれていませんが、相関関係が固定期間（30日間）で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップに外れ値や急激な変動の情報は含まれていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– セルの色は項目間の相関強度を示しています。赤色系は高い正の相関を、青色系は負の相関を示します。
– たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に高い相関（0.96、0.98）がみられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間で強い相関があるため、例えば「個人WEI平均」が変われば「社会WEI平均」や「総合WEI」も似た傾向で変わる可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に「総合WEI」と他の項目は全体的に強い正の相関をしており、特に「個人WEI（心理的ストレス）」とも高い相関関係（0.90）が見られます。
– 一方で、「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くのカテゴリと低い相関を持っています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々の心理的および経済的状態が電力カテゴリにおける全体の効率や幸福度に大きく影響を及ぼすことが示唆されています。
– 組織は、個人の心理的ストレスを軽減する施策を取ることで、社会全体のウェルネスを向上させることができるかもしれません。
– 持続可能性や自律性といった社会的な要素も考慮することが、総合的な効率の向上につながるでしょう。
このヒートマップを基にした施策は、関連する項目間の相関を考慮に入れた包括的なアプローチが重要です。
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:
以下が、WEIスコア分布比較の箱ひげ図から得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– WEIタイプごとにスコアが異なりますが、全体的には特定の上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」には外れ値が見られます。
– これが示しているのは、特定の期間中に極端に高いまたは低いスコアが報告された可能性があることです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIタイプごとにスコア範囲の違いを示しているようです。
– 例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」などは中央値が低めですが、全体的に変動が大きいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データがある場合、各カテゴリ間で一定の相関が見られますが、このグラフからは直接的な時系列のトレンドを確認することはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプのスコア分布により、中位数や四分位範囲の差が明示的に示されており、異なるカテゴリによる分布の偏りを理解するのに役立ちます。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は比較的高いスコアを維持しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– スコアの変動が大きい場合、対応するカテゴリにおいて改善が必要な側面があり、特に外れ値が多い場合、対応策が必要かもしれません。
– ビジネス面では、特にスコアが高いカテゴリを基に、新たなビジネスモデルの考案や、市場投入戦略に役立てられる可能性があります。
– 社会的には、スコアが低いカテゴリにフォーカスし、政策改善や支援プログラムを検討することが求められるでしょう。
このように、WEIスコア分布比較の箱ひげ図により、電力カテゴリ内の異なる要素の評価を視覚的に捉え、分析することが可能です。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この電力カテゴリの総合WEIスコアをSTL分解したグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドラインは全体として上昇から下降に転じる形を示しています。初めは0.70から上昇し、その後0.80近くでピークを迎え、中旬以降は下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測データでは、7月11日頃から急に増加し、その後軽い減少を示しています。この時期の急激な上昇が特徴的です。
– 残差には7月13日頃に急激な変動が見られます。これは何らかの突発的なイベントが関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– **観測（Observed）**: 実際のデータであり、上昇トレンドと短期間の変動を示しています。
– **トレンド（Trend）**: 長期的な変化を示し、初めの上昇から下降へ移行するトレンドを表しています。
– **季節性（Seasonal）**: 短期間の周期的変動が見られ、5〜10日ごとのサイクルがあります。
– **残差（Residual）**: 短期間の異常値やランダムな変動を含み、7月13日を中心とした大きな変動が注目されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性が明確に分離されており、それぞれの寄与を理解することができます。トレンドの下降が全体的な減少を促進していますが、季節性の影響は短期間に限定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの下降が観測データの減少傾向に大きく寄与していますが、残差による突発的な変動もあり、観測値に対する一定の影響を与えています。
6. **人間の直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**:
– 人間の直感では、初期の上昇トレンドが期待感を生む可能性がありますが、中盤以降の下降は警戒感を呼び起こすかもしれません。
– ビジネスにおいて、トレンドの下降は電力需要の減少を示唆し、供給計画の見直しが必要になる可能性があります。
– 社会的には、7月13日前後の急激な変動は電力供給の不安定化を引き起こす可能性があり、この要因を調査し対処する必要があります。
総じて、このグラフはトレンド、季節性、残差から蝕まれる短・長期の変動要因を詳細に示し、電力利用に関する洞察を提供しています。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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平均スコアについてSTL分解を使用して、観察、トレンド、季節性、残差に分けたものです。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド（Trend）**:
– グラフのトレンド部分を見ると、全体的に最初の半分で上昇し、その後下降する明確なトレンドがあります。最初の上昇は徐々に始まり、7月中旬をピークに、その後徐々に下降していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動（Residual）**:
– 残差部分では、特に7月中旬と7月下旬に急激な変動が見られます。これらは一時的な要因により引き起こされた可能性があります。
– 外れ値がはっきりとは見られませんが、急激な上昇や下降が数日にわたって存在しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– **Observed**: 全体のスコアの動きを示しています。
– **Trend**: 基本的な上昇または下降を示し、長期的な方向性を表しています。
– **Seasonal**: 定期的な変動の特徴を示しており、一定の周期性が一定程度あります。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いたランダムな変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観察されたデータ（Observed）は、トレンド（Trend）、季節性（Seasonal）、残差（Residual）の合計として機能しています。特定の日付における急激な変動は、主に残差成分の影響と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは、高原を形成した後に下降する形でトレンドがあり、季節性と残差によって各時点の値が影響を受けています。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– トレンドの変化は、個人の電力消費や行動が特定の要因に影響されやすいことを示唆しています。
– 例えば、家庭や企業が、効率的なエネルギー管理や需要予測に役立てることができるかもしれません。
– 消費の急激な変動は、電力供給の調整が難しくなる可能性があり、注意が必要です。
この分析により、個人の行動や季節的な要因がエネルギーの消費にどのように影響を与えるかの理解が深まります。ビジネスにおいては、事前の調整や戦略が求められるかもしれません。
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:
この電力カテゴリの社会WEI平均スコアに関するSTL分解グラフから、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– トレンドのグラフでは、初期は上昇していますが、その後は下降しています。このようなトレンドは、電力需要や効率の変動を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差（Residual）のグラフでは大きな変動が見られ、特に中盤にピークと谷があります。これは予期しないイベントや異常値の影響を受けている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測値（Observed）: 実際の観測データ。
– トレンド（Trend）: 長期的な変動を示し、全体の傾向を理解します。
– 季節性（Seasonal）: 短期間での周期的な変動を示し、週間や月ごとのパターンを理解します。
– 残差（Residual）: 観測値からトレンドと季節性を除いた後の変動を示し、予想外の変動を特定します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性がある程度うまく分解されているため、残差グラフに見られる変動は、トレンドや季節性では説明できない要因によるものです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性の変動は小さな幅の中での周期的な動きですが、残差では外れ値が目立つため、これらが全体の変動に大きな影響を与え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**:
– トレンドの下降はビジネスにとっては懸念材料であり、効率の低下や需要の減少を示唆する可能性があります。
– 季節性を考慮した需要予測の改善が可能です。
– 残差の変動は、ビジネスにおけるリスク管理や不確実性への対応が重要であることを示しています。
全体的に、このグラフは短期間の変動や予期せぬイベントが総合的な電力使用の評価にどのように影響を与えるかを示し、ビジネス戦略を調整するための有益な情報を提供します。
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:
この散布図は、WEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、全体的に均等に散らばっています。周期性も特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 何点かは第1主成分および第2主成分の両方から大きく離れている点があります。これらは外れ値であり、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. **各プロットや要素の意味**:
– プロットされている点は各データポイントを示しており、位置は主成分分析による次元削減の結果です。
– 第1主成分の寄与率が0.79と高いので、こちらの軸がデータの分散を最も説明しています。第2主成分は0.06と寄与度が低いため、この軸はデータの細かい特徴を補完的に示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列としての直接的な流れや方向性をこのグラフだけでは読み取れないため、他のグラフと併用して分析する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分上で正負に広がる特徴により、何らかのデータの分離や分類が可能かもしれません。点の密度から、一部の領域で高頻度にデータが集中しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスへの影響**:
– データは主に2つのクラスターに分かれている可能性があります。これが示す具体的なビジネスや技術的な要因（例えば電力消費パターンの違いなど）を掘り下げることで、オペレーションの改善やエネルギー効率の向上に繋がる可能性があります。
– 外れ値の分析は、異常値を特定し、予防保守や異常検知の手がかりとなります。
これらの洞察は、詳細な業務データや背景知識と組み合わせることで、より具体的なアクションプランに結び付けることができるでしょう。
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。