📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
**1. 時系列推移:**
– **総合WEIスコア:** 初期は0.65と低めでスタートし、その後、7月6日以降に明らかに高くなり、0.85近くを頻繁に記録する状態が続いている。この上昇には、社会的サポートの増加や個人のストレス軽減などの要因が影響していると考えられる。一方で7月から8月の間に大幅な下降も観察され、特に7月26日に最も低い0.59を記録。これはシステムの不具合や外的要因による一時的な影響かもしれない。
– **個人WEI平均:** 概ね横ばいであるが、特に7月6日に0.82を記録しており、これは健康状態や生活の安定感が向上した可能性が高い。しかし、末には最低水準に近いスコアを記録している。
– **社会WEI平均:** これは個人WEI平均に比べ、全体的に高く維持されており、特に7月6日から7月12日にかけて、最高で0.91を達成している。持続可能性や公平性が社会の安定性を支えている要因と言える。
**2. 異常値:**
– 7月2日の総合WEIの0.65、7月26日の0.59などは異常値として記録され、それぞれの背後には一時的な問題が影響している可能性がある。これらは、社会的事件や政策変更による即時的な影響、あるいはデータ取得のエラーによるものかもしれない。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解):**
– トレンドは全体として上昇ないしは一定を示し、持続可能性と公平性がトレンドと高く相関している。季節性は大きな変動を示さず、残差には低頻度だが大幅な変動が見られ、これは突発的な社会イベントに起因する可能性がある。
**4. 項目間の相関:**
– 経済的余裕と社会基盤項目は高い相関を示し、特に持続可能性との相関が0.8以上であることから、社会基盤の強化が経済状況の改善に寄与していると考えられる。
**5. データ分布:**
– 箱ひげ図において、総合WEIスコアは全体的に狭い範囲で分布しており、中央値が0.75付近で安定しているため、システムの基礎的安定性が想定される。しかし、日常的な変動や季節要因が影響している箇所ではやや広い分散が観察される。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
– PC1の寄与率が0.79と最も高く、これは経済と社会基盤が主要な変動要因として強く寄与していることを示唆する。PC2の寄与率は0.05であるため、これは他の次要な特徴、例えば心理的ストレスや自由度が少しずつ効いている可能性がある。
**要約:**
このデータでは、総合WEIスコアの上昇傾向と異常値が示す社会的な安定性や一時的な混乱の兆候が見られる。今後のモニタリングでは、特に異常値を示す日付に重点を置き、バックグラウンドでの要因分析を深めることが重要である。전반적으로 사회 기반과 지속 가능성이 긍정적 결과를 이끄는 주요 요인임을 확인할 수 있다.
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**
– グラフの実績データ（青い点）は概ね横ばいですが、多少の上昇と下降が見られます。全体的には0.6から0.9の間で変動しています。
– 予測データ（赤い×）は今後の下降を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で囲まれたデータポイントとして示されています。明確な急激な変動は見られませんが、いくつかの外れ値が存在していることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ。
– 赤い×はAIによる予測データ。
– グレーの縁取りのある領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 緑、シアン、ピンクの線はそれぞれ異なる手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）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**
– 各予測手法は現在の実績に基づいて異なる未来のシナリオを提示しています。ランダムフォレスト法は明確な下降を示し、他の手法はわずかな変化を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大部分のデータは0.7から0.9の範囲に集中しており、全体として安定した分布を示しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 電力のWEIスコアは全体的に安定していますが、一部の予測は今後の下降を示唆しています。これは電力供給や品質の将来的な不安を表すかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、不確実性のある予測はリスク管理や戦略決定の際に重要な要素となります。電力業界ではリソース管理や品質改善策の検討が必要かもしれません。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、最初はおおむね0.8あたりを推移しています。しかし、期間の後半にかけて少し下降し、0.6付近まで下がる傾向があります。
– 予測（予測AI）の結果を示す直線は、特にランダムフォレスト回帰（ピンク色）が下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータポイントは、異常値（黒の円）として示されています。これらは予測から大きく外れたものです。
3. **各プロットや要素**
– 青色は実データであり、黒い円は異常値を示しています。
– 不確かさの範囲はグレーの背景として示され、予測のばらつきを表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には、特に後半では乖離が見られます。予測が下降を示唆しているが、実績のデータはそのままであれば今後の減少傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のポイントは最初に密集していますが、後半になるとよりばらつきが増えているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 人間が直感的に感じることは、「電力消費が減少する可能性がある」ということです。ランダムフォレスト回帰の予測が特に下降トレンドを示しているためです。
– ビジネスへの影響としては、電力需要の減少を予測することで、エネルギー供給の調整やコストの最適化が必要になるかもしれません。また、異常値は特定の大きな変動要因を示唆するため、そこに注目することで不測の事態に備えた対策を講じることが重要です。
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:
このグラフには、電力カテゴリにおける社会WEI（World Energy Index）平均スコアの時系列データが30日間にわたって示されています。それぞれの視覚的特徴について以下に分析し、洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青色のプロット）は全体的に0.8前後で推移していますが、若干の変動があります。
– 予測AI（赤い「×」）についても類似のスコアに集中しています。
– 予測の後の範囲では、ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）がやや下降傾向を示しています。一方、決定木回帰（青色の線）はおおむね横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントの中には、WEIスコアが特に低い外れ値がいくつか見られます（黒枠の円）。
– 大部分は0.6から0.9に収まっていますが、外れ値は0.6を下回ります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを、赤い「×」は予測データを示しています。
– グレーの影は予測不確かさの範囲を表しています。
– ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の線は、将来のスコアの予測値を示しています。
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は概ね類似した動きを示しており、特段大きな乖離は見られません。
– ただし、予測後の期間では手法間で異なる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値は大部分で一致しており、相関が高いと思われます。
– データはおおむね0.8付近に密集しているため、この付近が中心値と考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績と予測が一致していることから、予測モデルは良好な性能を示しています。
– 将来的にスコアがやや低下する予測があるため、対策が必要かもしれません。
– 過去のスコアの変動幅が小さいため、安定したパフォーマンスが期待できますが、外れ値が出る状況は特定の要因が影響している可能性があります。
この情報を基に、エネルギー消費や供給の安定に関するさらなる調査がビジネスにおいて重要となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体として比較的横ばいで安定しているが、終盤に向けて予測線に沿ってわずかな上昇傾向が見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の各モデルにより、未来に向かって緩やかに上昇するトレンドが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上には外れ値がいくつか存在し、特に期間の中盤で目立っています。これらは直感的にはデータ収集のエラーや一時的なイベントに起因している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実際のデータを示しており、スコアが0.8付近に多く分布しています。
– 大きな円で囲まれたデータポイントは異常値を示しており、特別に注意する必要があります。
– 灰色の範囲は予測値の不確かさを示す「予測の不確かさ範囲」を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと3種類の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の比較により、予測精度が異なることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコア自体の分布は比較的一様で、顕著なトレンドや周期性は確認できないが微細な変動があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの安定性は、個人の経済的余裕がこの期間中に大きく変動していないことを示唆しています。これが電力消費に直結する場合、この安定性は供給の予測に役立ちます。
– 異常値の出現は、特定の出来事や政策変更に対する感度を表す可能性があり、これらに注目することは重要です。
– 予測モデルの出力が異なるので、モデル選択の慎重さが求められ、特にビジネス上の意思決定に影響を与える可能性があります。
この分析により、電力消費の立案や政策立案に役立つ具体的な行動指針が得られるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のプロットは、全体的に0.6から0.8の範囲内で横ばいで推移しています。
– 予測プロット（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は微妙に下降トレンドを示しています。特にランダムフォレストと決定木の予測が顕著です。
2. **外れ値と急激な変動**
– 幾つかの外れ値が0.6付近に存在しており、標準的な範囲から外れています。
– 全体として大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、予測モデルとの比較に使われます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、今後の値が入る可能性のあるエリアを示しています。
– 予測の線（ピンク、紫、緑）は、それぞれのモデルの予測トレンドを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータは比較的安定しており、予測データとの相関はありますが、予測がやや下降を示す傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測の範囲内に多く存在しますが、一部は予測を外れています。
– 予測データが示すトレンドラインは実際のデータの動向を捉えていますが、全体的に若干のギャップがあります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 電力の健康状態を示すWEIスコアが、予測上下降する傾向がありますが、実績データは安定しています。このことは、電力使用状況の変化や他の要因が影響している可能性を示唆します。
– ビジネス的には、このスコアの下降を防ぐための予防策の実施が求められるかもしれません。電力の効率的な利用や保全策が考えられます。
– 社会的には、エネルギーの持続可能性や効率的な管理が今後の重要な課題となるでしょう。
このように、各データポイントと予測の傾向を詳細に分析することで、より的確な判断や戦略を立案する手助けとなります。
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:
グラフの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期段階では、WEIスコアが比較的高い位置にあり、横ばいの傾向が見られます。その後、わずかに下降しています。
– 全体的には、WEIスコアが全体として横ばいまたは軽微な下降傾向にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 所々に外れ値が存在し、特定の日にストレスレベルが急に上昇または下降している点が見受けられます。
– 外れ値は黒い円で囲まれ、いくつかの地点で顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを表しており、赤い×は予測データです。
– 予測データの不確かさ範囲は、グレーのシェーディングで示されています。
– 紫色の線は予測モデル（線形回帰やランダムフォレスト回帰）に基づく将来の傾向を示しており、下降と予測されています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと予測データが比較され、予測の信頼性と実績の乖離が視覚化されています。
– 予測モデルは全体的に弱い下降トレンドを示しており、今後のストレスレベルの変動を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データが重なる範囲内にあるため、モデルの精度は一定程度維持されていますが、不確かさも存在します。
– データは比較的密度が高く、ストレスレベルはある範囲で集中しているようです。
6. **人間が直感的に感じることや社会的影響**:
– WEIスコアの変動は、従業員の心理的ストレスの測定に役立ちます。
– スコアのわずかな低下は、企業の人材管理において注意が必要な可能性があります。持続的なストレス管理や介入の必要性が示唆されます。
– 予測が下降を示しているため、早期の対策が必要かもしれません。
このグラフは、企業や組織がストレス管理を強化し、従業員の健康を維持するための洞察を提供します。
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:
グラフを詳細に分析すると、以下のような洞察が得られるでしょう。
1. **トレンド**:
– 最初の約2週間は、WEIスコアが比較的高く、安定していたように見えます。
– その後、スコアは徐々に低下し、変動が大きくなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日において、外れ値が見受けられます。これらは異常値として黒い円で囲まれています。
– 特に、7月中旬以降のスコアのばらつきが顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 複数の予測モデルが使用されており、特にランダムフォレスト回帰の予測傾向が強く下向きになっています。
– 実績と予測値は色分けされ、実データ（青いプロット）と予測値（赤いバツ印）が対照的に表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）は、それぞれ異なる予測を示しており、特に予測範囲に差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは最初は集中しているものの、後に分散が拡大しています。異常値として認定されるデータポイントも増加しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– 初期の安定期から後半の変動期に移ることで、自由度と自治の観点で課題が生じている可能性があります。
– ビジネス面では、自由度と自治の低下がパフォーマンスに影響を与える懸念が指摘されるかもしれません。
– 社会的には、安定性の低下が個人や組織のストレスを増す可能性があります。対応策として、変動の原因を特定して改善策を講じる必要があります。
以上の分析により、WEIスコアの変動が指し示すものを理解し、関連する要素や影響を探るための情報として活用できます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 30日間のデータは、全体的には**横ばい**の傾向があります。ただし、小さな変動が頻繁に見られ、一定の周期性は判断しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で表示されており、データの大部分は0.8付近である一方で、それを下回る点もいくつか存在します。
– 急激なスコアの低下はあまり見られませんが、散布の幅が広がっています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを示しており、これらのプロットがクラスター状になっている部分があります。
– 灰色の範囲が不確かさを示し、スコアのばらつきを反映しています。
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の予測線（ピンク）が将来の下降を示唆しており、他の予測手法よりも広い範囲の不確実性を見せています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は、やや楽観的に見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は不均一で、中間値付近に集中しているものの、全体的に広がっています。
– スコアが高い期間は一部に限られており、また不確かさが幅広く発生しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データの変動は比較的一定しているため、短期的な大きなリスクは低いと考えられますが、将来的な不確実性は要注意です。
– 公平性と公正さのスコアが偏らずに高い水準を維持することは重要であり、特に予測が下降を示している場合、早期の対策が求められます。
– 電力業界における公平性の疑念が商業活動や規制に影響を与える可能性があるため、この指標の継続的なモニタリングと対応策の検討が重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 全体として、スコアは0.8から1.0の間で横ばい状態です。
– 予測値はわずかな下降トレンドを示していますが、変化は小さいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの右側に数点の外れ値が見られますが、それ以外はデータが比較的一貫しています。
– 外れ値は、設定された範囲外の値として強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、赤い×は予測値です。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレストの線は予測のトレンドを各手法で示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は近接していますが、多少のずれがあります。
– モデル間での予測のばらつきはあまり大きくありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は高い相関を持つように見えます。
– WEIスコアの分布は比較的一貫しており、大きな変動はありません。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 持続可能性と自治性のスコアが高いことは、電力分野の安定性を示唆します。
– 予測が安定的であることは、電力供給や政策における信頼性の向上に寄与します。
– 外れ値は注意が必要で、短期的な対策や評価が必要かもしれません。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体として、7月初旬には0.8から1.0の範囲で比較的高い値を保っていますが、7月下旬から8月の初めにかけて徐々に低下し始め、8月以降には0.6付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの異常値が黒い円で囲まれています。この異常値は、おそらくデータの急激な変動を示していますが、その理由はデータからは明確ではありません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績（実績AI）を示しており、予測（予測AI）は赤い「×」で描かれています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測値に対する信頼区間として解釈できます。
– 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、緩やかな下降トレンドを描いています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データを比較すると、実績データが7月後半に急激な低下を示した後、予測と乖離しています。これは、予測モデルがこの急激な変動を予測しきれていないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は時間とともに下降傾向を示し、特に8月に入ってからのスコアは低い値で安定しています。このことは、電力カテゴリにおける社会基盤や教育機会の維持が困難であることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– このデータから、人々は電力領域でのインフラや教育機会の提供状況が悪化していると感じるかもしれません。これにより、社会全体での信頼の低下や、長期的なビジネス戦略の修正が求められる可能性があります。
– 予測モデルが急激な変化を捉えられていないことから、異常の原因を特定し、改善策を講じる必要があります。
### 要約
このグラフは、電力カテゴリの社会基盤と教育機会に関する重要な指標の変動を示しています。現在の傾向が続く場合、さらなる調査と戦略的対応が求められ、特に急激な低下の原因を特定して対応することが重要です。
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の範囲で推移しており、比較的変動は少ない。期間を通して顕著な上昇や下降トレンドは見られず、横ばいの傾向がある。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットが異常値として黒い輪で強調されている。これらは他のデータポイントとの大きな差異を示すことから、特異なイベントや測定エラーの可能性がある。
3. **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る。
– オレンジの×は予測AIによる予測値。
– 黒い輪は異常値を示している。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示す。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線が予測動向を示唆している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値が近似している期間もあるが、予測モデルによっては異なる動きを示している。特に、ランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルと異なる動向を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は0.6〜0.8の間で密集しており、それ以外ではまばらである。異常値以外は集中した範囲に収まっている。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、共生や多様姓、自由の保障が比較的安定した状態にあることが示唆される。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや政策がこのスコアに一時的な影響を与えた可能性を示しており、重要な洞察となる。
– 予測の不確かさが示されていることから、今後の動向を注意深く監視する必要がある。政策決定者にとっては、予測の限界を理解しつつ、柔軟に対応するための指針となる。
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:
### 視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– このヒートマップでは、日付と時間帯ごとの値が色で示されています。全体的に、緑から青への色の変化が多く、時々黄色が現れることがあります。
– 一定の時間（特に午後から夕方）にかけて、黄色や緑色で示される高い値が観察されることから、この時間帯における電力利用が多いことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が突然黄色になる箇所は外れ値を示している可能性があります。例えば、7月6日18時や7月20日15時に黄色が強調されており、ここでの電力利用が特に高かったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示し、より明るい黄色は高いスコア、暗い青や紫は低いスコアを意味しています。この色のパターンから、特定の時間帯にスコアが高くなることが視認できます。
4. **時系列データ間の関係性**:
– 同じ日付内で時間を追って色が変化するため、日内変動が視覚化されています。特に、午後や夜間においては一日の中での変動が顕著であり、全体の使用パターンを読み取る助けとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付や時間において高いスコアが密集する様子は、これらの条件に何らかの外的要因が作用した可能性があります。この分布のパターンは、時間帯ごとの特定の利用習慣やイベントが原因であることが考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 電力消費がピークを迎える時間帯が特定できるため、電力供給の最適化や需要調整への指針が得られます。
– また、急激な変動がどのような要因で引き起こされるかを理解することで、異常発生時の対応策を講じる材料になります。この理解は、賢明な電力管理やコスト削減につながるでしょう。
このような視覚的分析を通じて、電力利用のパターンを把握し、それに基づいた効率的なエネルギー管理が実現可能となるでしょう。
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、個人のWEI平均スコアの30日間にわたる変化を時間帯別に示しています。いくつかの視覚的特徴とそこから得られる洞察を整理します。
1. **トレンド**:
– 全体として、特定の時間帯におけるスコアの上昇または下降は明確に特定されていませんが、週の中頃や月末にかけて高いまたは低いスコアが局所的に現れる様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月23日付近で、非常に高いスコア（黄色）や非常に低いスコア（紫色）が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーション（黄色から紫）は、スコアの高さを示します。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 異なる時間帯間でのスコアの変動は、特定の曜日効果や時間帯によるピーク、谷を探る手がかりとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前中から夕方にかけて、スコアが比較的一様な分布を保つ場合が多いですが、特定の時間帯（16時、23時付近など）で変動が大きくなる傾向があります。
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**:
– ユーザーの活動パターンが時間帯や日によって変わることが分かります。特に労働時間外（例えば、早朝や深夜）のスコア変動が顕著であれば、夜間や朝方のニーズをさらに精査することで、ビジネスチャンスを見出すことができるかもしれません。
このグラフから、特定の時間帯での活動や消費パターンが浮かび上がり、それが電力需要や個人の行動にどのように影響するかを分析するのに役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **全体の傾向**: ヒートマップ全体を見ると、右上から左下にかけての濃い色（紫から青）が点在しており、最初の方と終盤で明るい色（黄色）も見受けられます。全体として高いスコアが維持されているが、一部で低下している時期があります。
– **周期性**: 繰り返しのリズムや周期的なパターンは明確には見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付（例: 7月20日、7月24日）にスコアが低下していることが際立っています。これらの日はむしろ異常に低いスコアとなっており、何らかの特別な要因が影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **色の強度**: 色の濃さがスコアの高さを示しています。黄色はスコアが高く、青〜紫は低いことを意味します。
– **時間帯と日付の相関**: 特定の時間帯（例えば、8時や16時前後）で均一な色が見えることから、この時間帯にスコアが安定していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフには複数の縦列があり、それぞれがある時間ごとのスコアを表現しています。特定の時間帯にスコアが安定しているが、一部時間は不安定であることが視覚的に読み取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日によってスコアの分布が異なり、一部の日は低調なスコアの分散が見られることから、イベントや環境要因が影響していた可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **直感的感受**: 視覚的に見ても、重要な時間帯でのパフォーマンスのばらつきが気になるため、これに対する対応策が必要です。
– **ビジネスへの影響**: スコアの低下が業務効率や電力消費に影響を与えている可能性があり、低下の要因を特定することで改善策が求められます。
– **社会的インパクト**: 電力消費や供給の安定性に関わるため、社会全般への供給の安定性を維持し、同様の問題を防ぐための政策策定が期待されます。
このヒートマップは、特定の日や時間帯でのパフォーマンスや効率性の変動を効果的に示しており、分析を進めるための基礎的なデータを提供しています。
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、30日間の電力カテゴリにおける各WEI項目の相関関係を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 特に周期性や時系列的なトレンドは示されていませんが、相関関係を通じて、ある程度のパターンが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が低い個所として、「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目間において相関値が低く、異なる影響要因が働いている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色は相関係数を示しており、赤色は高い正の相関、青色は負の相関を示します。
– 高い相関がみられるのは「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」などです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列のデータではありませんが、複数の項目間の強い相関が分かることで、相互依存性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関を示す項目として、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.96と強く結びつき、「社会WEI平均」との相関も0.93と高いです。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の殆どの項目と低い相関を示しており、異なるファクターに影響されている可能性があります。
6. **直感的に感じることおよびビジネスへの影響**
– 高い相関のある項目群は、統一した政策や対策が効果的であることを示唆します。
– 「経済的余裕」に関する低相関は、他の政策や施策とは独立したアプローチが必要である可能性を示しています。
このような相関分析は、WEIの各項目がどのように関連するかを理解し、政策決定やエネルギー資源の管理においてより効果的な戦略を立てるために重要です。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける様々なWEIスコアの分布を示す箱ひげ図です。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に各カテゴリのスコアの中心値（中央値）が高く、0.6から0.9の範囲に集中しています。
– 特定の期間における一定のトレンドや周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリ（例：「個人WEI（経済余裕）」や「社会WEI（生態系整備）」）には外れ値が見られます。このような外れ値は、一定数の異常なスコア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**:
– 各箱はデータの分布の中央値、四分位範囲を示しており、ひげは最低値と最高値（外れ値を除く）を示しています。
– 色分けは異なるカテゴリをわかりやすく区別していますが、特定の意味は明示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフには時系列データは含まれていませんが、異なるカテゴリ間での分布比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリ（例：「個人WEI（心理的ストレス）」）では中央値が低く、分布が広がっています。これは特定の問題がある可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察**:
– WEIスコアに関するこの分析は、電力に関連する効率性や持続可能性、社会的な要因など多面的な視点を考慮する必要性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、特定のカテゴリでの低スコアや外れ値への対処が課題となるかもしれません。社会的には、公平性や持続可能性の観点での改善が求められることを示しています。
このグラフから、人々は社会的要因や個人の経済状況が電力使用の効率に直接影響を与える可能性があると感じるでしょう。ビジネスや政策決定において、これらのデータを参考にすることで、より効果的な戦略を立てることが可能です。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは30日間の電力カテゴリにおける総合WEIスコアをSTL分解したものです。それぞれの要素について以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– トレンドは初めは上昇し、その後減少しています。これは、全体として電力の利用状況に変化が生じている可能性を示唆しています。例えば、新しい方針や環境要因により電力使用が初め上昇し、その後減少している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットで、7月半ばに急激な変動が観察されます。これは予測しにくい出来事が発生した可能性を示しています（例えば、気象条件や機器故障など）。
3. **季節要因**:
– 季節変動では、短期間での周期的な上昇と下降が観察されます。これは、週間のライフスタイルの変化や定期的なイベントに対応しているかもしれません。
4. **プロット要素の意味**:
– 特定の色や密度はグラフには示されていませんが、プロットの動きから、短期間での需要変動や予期しない変動要因を特定するための指標として解釈できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節要因の組み合わせにより、全体の動きが説明されます。残差は予測モデリングの精度を改善する余地があることを示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、トレンドに沿った対策が必要であると考えるかもしれません。例えば、トレンドの下降は省エネへの取り組みが始まっているか、使用制限があることを示唆しています。
– 企業や政策立案者にとっては、季節変動を考慮しながら効率的なエネルギー管理が求められます。急激な変動への対応策も評価されるべきです。
この分析は、電力供給の安定化や効率化のための重要なインサイトを提供し、未来の電力戦略の形成に役立ちます。
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:
以下は、このSTL分解グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は最初に上昇し、その後徐々に下降しています。全体として、上昇から下降への転換が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 思い切った外れ値は観察されませんが、残差の部分での変動が比較的大きく、特に中盤で急激な変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: WEI平均スコアの実際の観測値で、全体的な変化を示します。
– **Trend**: 長期的な傾向を示し、上昇から下降へのパターンが明らかです。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示し、毎日似たようなパターンで変動していますが、大きな変動はありません。
– **Residual**: トレンドと季節性を除去した後のノイズや異常値。急激な変動はここで確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる成分が組み合わさって、Observed値が形成されています。Trendの下降がObservedの下降傾向に大きく影響していることが読み取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的な傾向は、上昇から下降への転換で、Seasonal成分は一定の周期を持っています。
– Residualの変動がデータの不規則性や予測できない要素を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 電力部門におけるWEIスコアの低下は、エネルギー効率の減少やコストの増大といった問題に関連する可能性があります。
– 上昇傾向が持続しない場合、改善策を検討する必要があります。
– 季節要因が小さいことから、短期的な変動は比較的少なく、長期的なプランニングが必要です。
全体として、この分析に基づいて電力効率の改善やコスト管理に役立つ戦略を策定することが重要です。
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:
以下のように分析します。
### 1. トレンド
– **Observed**: 全体的に7月中旬以降に向けて減少傾向があります。
– **Trend**: ゆっくりとした下降トレンドが見られ、特に7月中旬から下旬にかけての減少が顕著です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Residual**: 7月初旬と中旬に急上昇があり、その後急激に減少しています。これは短期間のイベントか異常値の可能性があります。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **Observed**: 実際に観測されたデータです。
– **Trend**: 時系列データの全体的な傾向を示しています。
– **Seasonal**: 周期的なパターンが見られます。一定の間隔で振動するような動きがあります。
– **Residual**: トレンドや季節要素を除去した後のノイズや外れ値です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– Trendsが明確な下降を示す一方、SeasonalとResidualは変動が激しいため、全体の変動はこれらの影響を受けています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– Trendは一定の低下を示しており、Seasonal要素が一定のパターンを持っていることから、これらが全体のObservedデータに相関しています。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **社会的影響**: トレンドの下降はエネルギー消費の低下を示唆しており、これは経済活動の停滞や効率化の結果かもしれません。
– **ビジネスへの影響**: エネルギー関連企業は需要の変動に対する対策を考える必要があります。特に急激な変動はリスク管理に関して重要な指標です。
全体として、このデータはエネルギー消費の動向を示すものであり、施設管理やリソース配分に直接影響を及ぼす可能性があります。
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:
このグラフは、電力カテゴリのデータに対するWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– PCAプロット自体は時系列の変化ではなく、データの分布を2軸で示したものです。したがって、直接的な上昇、下降、周期性は存在しません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの四隅に散らばるデータポイントが外れ値の可能性があります。これらは他のデータポイントから離れており、特異な特徴を持つデータを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は観測データを示し、第1主成分と第2主成分によって特徴付けられています。
– 第1主成分の寄与率が0.79と高く、これはこの成分がデータのばらつきを大きく説明していることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分間の関係から、データセット全体の構造的特性やデータ間の共通の変動要因が理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布の形状から見ると、第1主成分に沿った広がりが大きく、その軸での変動要因が重要であることを示しています。
– 第2主成分はそれほど寄与しておらず、データは比較的バラけているようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間は、このグラフからデータセットにおける主要な変動要因を視覚的に把握できます。
– 高い解釈力を持つ第1主成分は、電力消費や供給に関する重要な指標と対応する可能性があります。
– 外れ値を特定することで、特異な消費パターンや異常値を見つけ出し、分析や対策を立て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。