📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: データの初期段階（2025-07-07〜07-13）は比較的高い範囲（0.8〜0.87）で推移していますが、その後、全体的に下降傾向が見られます。特に、07-19以降に顕著な低下が観察され、最低値は07-26における0.59です。それ以降は小幅な回復が見られるものの、再び08-01に低下しています。
– **個人WEI平均**: こちらも初期は高く、07-20以降に急激な低下が生じています。
– **社会WEI平均**: 始めは高く、07-12以降、07-20ごろにかけて低下していますが、個人WEIよりも変動範囲は小さいです。
#### 異常値
– 明らかに高いスコア（0.87以上）や低いスコア（0.65以下）が、特定の日に観察される。この異常値は、多くの場合、特定の日のみならずその周辺期間も含めた急激な変動で見られます。特定した日は、WEIの変動が激しく、または不均衡な個別要素の影響が考えられるため、詳細分析が必要です。
#### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 長期的には下降トレンドが見られ、特に07-20を過ぎた後、スコアの急落が顕著で、基本的に戻りが不十分な段階です。
– **季節性**: 時間帯や特定の日の周期性は、詳細には見られませんが、特定の日植にスコアの極値が見られます。
– **残差**: 不安定な外的要因や社会的イベントが一時的な影響を及ぼした可能性があります。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを参照すると、個々の項目間での強い相関を示す組み合わせがあります。例えば、経済的余裕と社会的資源（社会基盤など）との間の相関は強く、経済状況の改善がその他の社会的要因に及ぼす影響力を示唆しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図により、ばらつきがかなりあることが判明します。中央値から外れ値が一定数観測され、特に個人の心理的ストレスや自由度の項目で顕著です。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1の寄与率 79%は、データの大部分の分散を説明し、高い相関がある要因（経済、社会基盤、自由度など）を反映していると推測できます。PC2の寄与率 (5%)は低いため、この結果からは、この2つ目の成分は変動に対して重要性が低いと見なせます。
### 総括
全体として、データは一貫した傾向を示すよりも、外部要因に敏感な変動パターンが見られます。異常値が見られるところでは、特に特定のイベントが影響を及ぼしたか、もしくはサンプリングや評価基準の不整合が疑われます。このような観察結果は、特定の政策やプログラムの影響を測定する際に非常に興味深い示唆を与えるかもしれません。データの観察に基づき、特定の要因に基づく分析を進行することを推奨します。
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:
このグラフは電力カテゴリにおける30日間の総合WEIスコア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提供します。
1. **トレンド**
– 全体的にWEIスコアは横ばいからやや下降傾向にあります。
– 最初は0.8付近を中心に変動しているものの、徐々にスコアは低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒の縁取された円で示されています。これらは通常の変動範囲を外れたスコアを意味します。
– 特にグラフの中盤から後半にかけて目立つ外れ値がいくつかあります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロットは実績値を示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示していますが、現状実績はこの範囲内に収まっています。
– 紫、シアン、ピンクの線はそれぞれ異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の範囲が狭いため、比較的一貫性があるといえます。
– 各予測モデルの結果が一致していないことから、予測の難しさや不確実性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は0.6～0.8の間に集中していますが、全体の平均はやや低下傾向です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間的な直感としては、電力部門のパフォーマンスが最近の30日間で安定していないことが感じられます。
– ビジネス的には、外れ値が多発している時期には特に対策が必要かもしれません。
– モデル間の予測のズレは、予測手法の改善や追加データの収集が必要であることを示唆しています。
全体として、電力業界のパフォーマンスの不安定さとその影響を理解し、改善のためのアクションを考えることが求められます。
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:
グラフを分析し、以下の洞察を導き出しました。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体として横ばいの傾向を示しています。一部の期間で変動はありますが、大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部に外れ値が見られ、円で強調されています。これらは特定の異常事象や計測誤差を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示しており、予測値（赤い×）との比較が可能です。
– 不確かさの範囲（グレー帯）は、予測の信頼性を示しています。データは主にこの範囲内で推移しています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）により、異なる将来予測が提示されています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績と予測の間に大きな乖離はなく、予測が概ね正確であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は一定の範囲内に収まっており、極端な偏向は見られません。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– グラフを見る限り、個人の電力消費効率（WEIスコア）は安定しており、大きな変化は期待されていないようです。
– 社会的には、エネルギー効率を維持できている可能性があり、持続可能な消費行動が含意されます。
– 効率性の向上が求められる場合、異常値の原因分析や予測モデルの精度向上が課題となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は概ね横ばいで、WEIスコアが0.8付近からやや低下し、その後安定しています。
– 予測（ピンクの線、ランダムフォレスト回帰）は、将来的にスコアが減少する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイント（黒い縁取りの青い点）が異常値として識別されています。これは予想される範囲（灰色の範囲外）から外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のAIによる実績データを示しています。
– ピンクの線は予測データを示しており、異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）に基づく予測がそれぞれ示されています。
– 灰色の範囲は不確かさの範囲を示しており、実績値がこの範囲内に大部分収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値を比較すると、ランダムフォレスト回帰の予測が最も急激な下降を示しており、今後の変動を考慮に入れる必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアに周期性は見られず、点データは比較的一貫性があるが、一部の外れ値が全体の分布に影響を与えています。
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**
– 合計的なトレンドは一見安定しているように見えますが、将来の予測では不安材料が示されています。特にランダムフォレスト回帰による急激な下降は注意が必要です。
– ビジネスや社会への影響として、電力業界における効率性や信頼性の維持が重要であり、予測に基づく戦略的計画が求められる場面です。
– 異常値のコントロールや予測精度の向上が、今後の安定した運用に寄与すると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの実績データ（青い点）は、ほぼ横ばいですが、わずかな変動があります。7月末から8月にかけてはやや上昇気味です。
– 予測データ（線）は、8月中旬以降、一定の水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数個の外れ値が存在し、標準から大きく外れた点が黒い円で囲まれています。
– 特に7月中旬と8月上旬に観察されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、実績の変動を確認できます。
– X印は予測データで、モデルによる将来の傾向を示しています。
– グラフの背景にある灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています。
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おおむね一致しており、モデルの予測が現実にうまく対応していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8付近での集中が見られますが、一部に外れ値も存在します。
– 予測は安定しているため、実績の変動を吸収している可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– グラフから、個人の経済的余裕（WEI）は比較的一定で、予測も安定していることが伺えます。
– 外れ値は特定の経済的ショックや個別の事情によるものであるかもしれません。
– 予測の安定性は、ビジネスにおいてリスク管理がしやすい状況を示し、経済政策の効果検証や戦略の見直しの際に有益です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ上の実際のWEIスコアは、全体として安定していますが、多少の変動が見られます。大きな上昇や下降は存在しません。
– 予測ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はいずれも異なります。線形回帰はそのままの水準を維持し、決定木とランダムフォレストはわずかな下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数点で外れ値が存在し、特に7月下旬から8月初旬にかけて多数確認されます。これらは灰色の領域を超えています。
– WEIスコアの急激な変動はあまり見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示しており、ほとんどが灰色の範囲内に収まっています。
– 外れ値の丸印は、システム上の警告を示す可能性があります。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、その範囲は一貫性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は実績に基づいており、将来の健康状態を示しますが、それぞれのアルゴリズムによる異なる予測トレンドが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は一定の範囲内で安定して分布しており、予測不確かさの範囲内に多くが収まっています。
– 特定のパターンは見られず、スコアの変動は一定範囲内にとどまっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はWEIスコアが安定していることから、現状を維持していると安心感を持つでしょう。ただし、予測されるわずかな下降トレンドには注意が必要です。
– ビジネスや社会への影響として、個人の健康状態が安定していることは、社会全体の健康や生産性にプラスの影響を与えると考えられます。特に電力の分野では、健康的な労働力が維持され、生産性の向上が期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、WEIスコアに上昇や下降の明確なトレンドは見られません。スコアは比較的一定の範囲内での変動を示していますが、若干の低下傾向が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値がいくつか存在し、特定のポイントで通常の変動範囲を超えていることがマーキングされています。これらはストレスレベルに影響を与えた特定の出来事があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実績データを示しており、黒い円は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、現在のデータポイントがその範囲内にあるか確認することができます。
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つの予測手法が示されており、それぞれ違う傾向を示しています。これにより、異なるモデルが異なる将来予測を示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は比較的一定であるため、個別の出来事や季節性による急激な変動は見られません。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– グラフ全体のストレススコアは大きな変動が少ないため、比較的安定した精神状態と見ることができます。しかし、異常値付近でのストレス要因がビジネスや個人のパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。
– 精神的健康の管理が重要な要素となり得るため、企業や組織におけるストレス管理の施策が必要とされます。
### まとめ
このグラフは、個人の心理的ストレスの変動を示しており、特定の出来事や予測モデルの違いが評価されるべきです。直感的には、全体の安定感を感じつつも、異常値が示す潜在的リスクに注意を払う必要があります。
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:
以下は、グラフに基づく詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は30日間にわたり全体的にやや下降している傾向があります。
– 一部の日付にはスコアが急に下がるときもあり、特にグラフ後半での変動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットは黒い円で囲まれており、これは異常値を示しています。これらの外れ値は、ある特定の日に著しく低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しています。
– 赤い「×」は「予測（予測AI）」を示しており、これらは過去データの中であまり見られない、将来の予測スコアの異なる2つのトレンドを表しています（ランダムフォレスト回帰と線形回帰）。
– 灰色の範囲は「予測の不確かさ範囲」を示していますが、実際のデータはこの範囲内に大方収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測データと比較して安定しておらず、むしろ下降傾向と予測の乖離があります。
– 複数の予測手法（例えば、ランダムフォレスト回帰）が見られ、予測手法間でもバリエーションがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に0.8付近に密集しているが、散布も大きく、統一された傾向は見受けられません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの下降は、電力カテゴリーにおける個人の自由度と自治の減少を示唆している可能性があります。
– 外れ値の存在は、不安定な要因が影響していることを示唆しており、これに対処する必要性があるかもしれません。
– 予測データとの乖離を考慮すると、予測モデルの見直しや改善の余地があるかもしれません。
このグラフは、電力に関連した個人の自由度と自治の変動を明らかにし、変動の要因や予測との乖離を分析するためのさらなる調査が求められます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は比較的安定しており、特に上昇や下降の明確なトレンドは見られません。ただし、期間の後半に向けて若干の下降が見られる可能性があります。
– 予測データ（紫の線）は、それに比べて下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイント（黒い円で囲まれている）は異常値として識別されています。これらは実績や予測の外れた値で、特定の期間で急激な変動があった可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、安定した分布を示しています。
– 紫の線は予測データを示し、特にランダムフォレスト回帰に基づく予測が下降を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を示していますが、多くの実績データが範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータはおおよそ一致していますが、特に後半に予測データが下降傾向を示し、実績データとのずれが大きくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは0.8から1.0のスコアの間で高い密度を持ちますが、後半にかけてスコアが下がる傾向が観察されます。
– 予測データは、特に後半で下降傾向を示しており、ランダムフォレスト回帰が他の予測方法よりも大きく下降しています。
6. **直感的解釈とビジネスや社会への影響**
– 初期の安定した高スコアは、電力の公平性・公正さが保たれていることを示していますが、後半での下降傾向は改善が必要な可能性を示唆します。
– 社会的な公平性を評価するための重要な指標となり得るため、この下降は政策的な見直しや技術的な改善の必要性を示唆している可能性があります。
– 特に予測の不確実性が高まる部分は、リスク管理や計画の見直しが求められるかもしれません。
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、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いドット）は、概ね0.8から1.0の範囲で推移しています。全体として大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（青、緑、紫の線）は期間の終わりに向け一定しており、特にランダムフォレスト回帰（紫の線）は下降気味です。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントに異常値（黒い輪）が示されていますが、これも0.8以上の範囲で収まっています。
– 目立った急激な変動は無さそうです。
3. **各プロットや要素**
– 青いドットが実績を示しています。
– Xマークは予測を示し、異常値は黒い輪で囲まれています。
– グレーのエリアは予測不確かさ範囲を示しており、全体的に安定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**
– 複数の予測モデルによる線がありますが、全般的に比較的一致しているように見えます。特に決定木回帰（緑の線）は、他のモデルよりも高い値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値には大きなズレが見られないため、高い相関関係があると推測できます。
– スコアの分布は比較的狭い範囲（0.8から1.0）に集中しています。
6. **直感的な印象と影響**
– 全体として、電力カテゴリの社会WEIは安定しているという印象を受けます。
– 予測手法に基づく異なる評価がありますが、特に問題が無い限り、大きな変化はないと感じられます。
– ビジネス的には、この安定したWEIスコアは持続可能性と自治性が維持されていることを示し、長期的な計画の信頼性を高める要因となるでしょう。
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**
– 実績データは概ね0.7から1.0の範囲で安定して変動していますが、軽微な下降傾向も見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータポイントは0.6近辺にあり、相対的に低くなっています。これらのポイントは異常値としてマークされていますが、大きな異常は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示し、灰色の背景領域は予測の不確かさの範囲を表しています。異常値は黒い円で囲まれています。
– 予測は複数のモデルで示されており（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、これらは異なる将来の動向を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの指標間で近い点もありますが、特にランダムフォレスト回帰予測は、他のモデルとは異なる下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲内に収まり強い相関関係は見られません。
– 予測モデルの違いが顕著であり、それぞれが異なる分布を示しています。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**
– グラフからは、将来的なスコアの変動に対する不確実さが伺え、特に教育機会や社会基盤の安定性を保つためには、外れ値の原因を考慮する必要があります。
– 複数の予測モデルが異なる方向性を示しているため、実際の施策に対する柔軟な対応が必要です。
### 洞察
– 実績データの安定性は、既存の施策がある程度効果的であることを示していますが、予測の多様性は不確実性を表しています。
– 外れ値の原因を調査し、対策を講じることで、予測の精度を高めることが可能でしょう。これは、電力供給における社会的なインフラのさらなる安定性につながります。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、WEIスコアが徐々に下降しているように見えます。特に月の後半にかけての低下が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの点が黒い円で囲まれており、これらは外れ値を示しています。データの大半が比較的一定の範囲にある中で、これらの外れ値は注意を引きます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示しており、全体として不安定な変動をしています。特に最後の方では予測線が水平もしくは下降しており、異なる回帰モデルの予測を示しています。
– ピンクや紫の線は予測値を示し、異なる予測モデルの違いが見て取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青い点）に対して、予測モデルの結果がどのように違いを見せるかが興味深いです。特に、ランダムフォレストの予測は他のモデルとは異なる傾向を示しており、モデル間での性能の比較が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は幅広く分散しており、一定の変動を示しています。予測モデルがどの程度この変動を把握できるかがポイントです。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと社会への影響**
– WEIスコアの低下は社会的にポジティブではない可能性があり、電力に関連する社会的取り組みの見直しが必要かもしれません。ビジネスへの影響として、持続可能性やCSR活動の強化が求められる可能性があります。また、モデル間での予測の違いは、適切な戦略の選択に影響を与えるため、さらなる分析が求められます。
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:
以下は、この総合WEIスコア時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**
– 色調の変化を見ると、一定の時間帯で緑から紫へと変化する部分があります。これは、WEIスコアが時間とともに低下または増加するトレンドを示している可能性があります。
– 特定の日付（例えば7月23日から8月2日の間）で濃い紫色が頻繁に見られます。これは、その期間においてスコアが低下していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 濃い紫や青の色は、特に注目すべき急激な減少を示しています。
– 7月22日と7月24日に特に低い値が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しており、黄色や緑が高いスコア（0.85）、青や紫が低いスコア（0.60）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとの色の変化から、特定の時間にスコアが一貫して高いまたは低い場合があります。例えば、0時または15時の領域で横ばいに近い緑が見られ、安定して高スコアが維持されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、スコアは時間帯に応じて特定のパターンを描いています。このパターンは電力消費のピークやオフピークに関連し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**
– ヒートマップからの直感的な洞察は、ある期間と時間で電力の効率や利用に大きな変動があり、それが業務や生活に影響を与えている可能性です。特に、スコアの低下は電力効率の悪化や需要と供給の不調和を示すかもしれません。
– このデータは、電力消費の計画やより効率的なエネルギー利用方法の策定に役立つ可能性があります。
この分析は、具体的な背景情報が与えられると更に精緻化することが可能です。
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日間にわたる個人のWEI（エネルギーインジケーター）平均スコアを時系列で示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を詳細に解説します。
1. **トレンド**:
– 午前7時、午後3時、午後11時に一定のパターンが見られ、緑から黄色の色調が支配的で、比較的一定した値を示唆しています。
– 特に7月23日を中心に、他の時間帯で紫から青色が多く、その期間に数値が低下したことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月20日から24日にかけて、午後10時から夜11時の間で、急激に色が暗くなり、数値が低下していることが目立ちます。この期間は異常値や大きな変動が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色のグラデーション（緑から紫）はWEIスコアの高さを示し、緑系は高得点、青紫系は低得点を示しています。
– 午前7時や午後3時の一貫した明るい緑色は、比較的高いスコアを維持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**:
– 時間帯と日付の組み合わせで見た場合、午後11時前後で一貫してスコアが高い日もあれば、急激に低下する日があるため、この時間帯のデータは敏感に変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の期間にスコアが急激に低下することから、外部要因が影響した可能性があります。また、一定の期間での高スコア維持は、安定したエネルギー使用パターンを示しています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 午前7時や午後3時の高スコアは、エネルギー使用が効率的に行われている時間帯を示している可能性があります。
– 7月20日から24日にかけての低スコアは、特定のイベント（例えば、天候、技術的な問題など）が影響した結果かもしれません。この期間に関する原因分析は、エネルギー管理や効率向上のための手がかりとなるでしょう。
– ビジネスや社会的には、電力使用のピーク時や安定した供給が重要な時間帯を特定することで、リソースの適切な配分やコスト削減に寄与できるでしょう。
この分析結果を基に、詳細な原因分析や対策の検討が推奨されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに色が変わっていることから、一定の周期が見られるようです。
– 特に、15時と23時においては、色合い（スコア）が高めであり、逆に12時前後や22時から翌朝にかけてはスコアが低めになる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月18日から7月23日にかけてスコアが急に低下し暗い色を示しています。この期間は異常な変動を示している可能性があります。
3. **密度と色の意味**
– 色の濃淡はWEI平均スコアの大きさを示しています。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示しているようです。
– 一貫して色の変更がない時間帯は、安定したスコアを示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**
– 全体として、複数の時間帯（0-24時）が並行して観察されていますが、特に15時と23時から0時にかけては、他の時間帯に比べてスコアが高い傾向が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中（12時〜18時）と深夜（23時以降）のスコアが高く、その他の時間帯は低いことから、活動が活発な時間に電力関連のスコアが向上する可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高いスコアが昼過ぎと深夜に集中しているため、この時間帯に社会的活動や電力使用が集中している可能性があります。
– 7月18日から23日の急激な低下は、電力インフラの問題や需要の変化を示している可能性があり、対策が必要です。
– ビジネス的には、ピーク時の電力需要管理や効率的な供給計画が重要となるでしょう。
このデータから、特定の時間帯でのスコアの変動が顕著であり、電力供給または需要に影響を及ぼす要因への対策が必要です。
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:
### グラフ分析の専門家としての視点
1. **トレンド**
– このヒートマップは、特定の期間（30日間）の相関関係を示しており、時間的なトレンドそのものを視覚化するものではありません。ただし、高い相関が持続する場合、特定の変数が連動して動くことが予想されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動は明示的には示されませんが、相関が極端に低い（青色に近い）部分を注目することで、通常のパターンから外れた関係性を洗い出せます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示しており、赤色が濃いほど強い正の相関、青色が濃いほど強い負の相関を示します。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 高い相関係数を持つ組み合わせは、例えば「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」で0.96以上と強い正の相関があります。これらは一緒に増減する傾向が強いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の相関は0.61であり、中程度の正の相関があります。心理的ストレスが増すと健康状態が悪化する可能性があることを示唆します。
– 社会的な項目（例: 公平性・公正さ、持続可能性）も互いに0.7以上の相関があり、相互に関連していることがわかります。
### 直感的なAIとしての洞察
1. **人間が直感的に感じること**
– ヒートマップを見ると、全体的に赤色が多いことから、WEIのさまざまな項目が総じて関連し合っていることを直感的に感じ取ることができます。
2. **ビジネスや社会への影響**
– 組織や企業にとって、個人および社会レベルでのWEIの一貫した向上が、全体的な幸福感やパフォーマンスの向上につながる可能性があります。
– 政策立案者にとっても、強い相関を持つ項目間にフォーカスした政策を実施することで、効果を最大化できる可能性があると言えます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアに関する明確な上昇や下降トレンドは見受けられません。各カテゴリは30日間のスコアを示す箱ひげ図で表現されており、カテゴリーごとにスコアの分布が異なっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリ（例えば「個人WEI（経済余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」）に外れ値が見られます。外れ値はこれらのカテゴリで予期せぬ高低のスコアがあったことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱の長さはスコアの分布範囲を示し、上下のひげはデータの全範囲を表します。色の変化は異なるWEIタイプを区別し、視覚的に比較しやすくしています。
– 例えば、「個人WEI（経済余裕）」の箱が広いことから、スコアのばらつきが大きいことが示されています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 時系列的な観点よりも、異なるWEIタイプ間のスコア分布の違いが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くのスコア範囲が0.6から0.9に集中しており、これは一般的に良好なスコアを示唆しています。
– 「個人WEI（経済余裕）」と「個人WEI（自由度と自律）」はスコアのばらつきが大きく、個々に異なる経験・環境が影響している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 社会WEIの項目（例えば、「社会WEI（共生、持続性、自立の尊重）」）が高いことは、持続可能な社会の構築に向けた好ましい状況を示します。
– 経済的要素や心理的要素に関するWEIが異なることで、個々の対応策や施策が求められ、それに基づいた戦略的な意思決定が必要と思われます。
– 外れ値を分析することで、特定のイベントや状況がスコアにどのように影響したかを理解し、改善策を見出す手がかりになります。
このグラフを通じて、人々や組織は自らの状況を理解し、必要な改善策を特定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:
このグラフは、電力カテゴリーの総合WEIスコアをSTL分解したもので、観察されたデータ、トレンド、季節性、残差に分けています。それぞれのプロットが与える洞察を以下に示します。
1. **トレンド**：
– **下降トレンド**：トレンドプロットは全体にわたり下降しています。これは、30日間の間に総合WEIスコアが低下していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– **観察されたデータ**や**残差プロット**において、特に2025年7月末に急激な変動が見られます。この期間は異常なイベントが発生していた可能性があります。
3. **プロットの意味**：
– **Observed**（観察データ）：全体の動きを示し、トレンドや季節性を含んだ実際のデータです。
– **Trend**（トレンド）：長期的な変化を示します。
– **Seasonal**（季節性）：季節的な変動を示し、短期間での周期的な動きを表しています。
– **Residual**（残差）：観察データとトレンド＋季節性のモデルとの差を示し、予測できない変動が含まれます。
4. **時系列データの関係性**：
– 観察データにはトレンドと季節性が反映されていますが、残差はそれに含まれない予測不能な変動を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 季節性は小幅であり、周期的パターンが微妙に存在していることが示唆されます。
– トレンドと残差の間に逆相関的な動きは見られないため、主に外生的な要因が残差に影響を与えている可能性があります。
6. **直感や影響**：
– トレンドの下降は、電力供給の需要低下や効率低下を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、電力関連の需要予測や資源配分戦略に再検討が必要です。急変動期では不足や過剰供給を避けるためのクイックな対応が求められるでしょう。
これらの情報を踏まえると、エネルギー政策や運用管理において、特に短期的な対応だけでなく、長期的な視点に立った施策が重要であることがわかります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンド要素を見ると、全体的に下降傾向があります。これは、期間全体で平均スコアが徐々に低下していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差グラフにおいて、7月25日時点で大きなマイナスの値があります。これは予測値に対して実測値が大きく外れたことを示しており、何らかの異常な要因があった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– **Observed（観測値）**: 元のデータであり、全体的な傾向や季節変動、残差のすべてを含んでいます。
– **Trend（トレンド）**: 長期的な動きを示しており、下降傾向です。
– **Seasonal（季節性）**: 短期の周期的パターンを示します。このグラフでは、上下に振れる周期的な変動があります。
– **Residual（残差）**: トレンドや季節性を除いた後の不規則な変動です。これは外れ値や異常値の検出に役立ちます。
4. **時系列データの関係性**
– 観測値はトレンド、季節性、残差の合成であり、それぞれの要因がどのように影響しているかを理解することが重要です。トレンドが下降しているため、観測値全体もそれに引きずられていますが、季節性の影響で小さな周期的変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと観測値の間には強い相関がある一方で、トレンドが平均を下回る期間には残差による変動が観測される可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 業務やビジネスにおいては、この下降トレンドが何を示しているのか分析が必要です。特にエネルギー消費に関するデータであれば、効率改善や節電キャンペーンが有効に機能しているか、または他の外的要因（例えば気候や経済状況）が影響している可能性があります。
– 社会的には、この下降が持続可能なエネルギー利用方針の成功を示しているのであれば、そうした取り組みを拡大する意義があります。
このグラフからの主な洞察は、観測値の下降傾向を捉え、季節性の変動があるものの、特定の時点での異常値に注目する必要があるということです。これにより、さらなるデータ分析や経済的、環境的要因を考慮に入れることが重要です。
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:
このSTL分解グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体的にゆるやかな下降傾向を示しています。これは電力関連のWEIスコアが時間とともに低下していることを意味しており、構造的な要因が影響している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「観測値」のグラフでは、7月後半に急激な低下とその後の回復があります。この一時的な変動は異常気象や電力需要の急増といった外部要因による可能性があります。
– 「残差」のグラフにも7月後半に大きな変動が見られますが、これは観測された急変動を反映しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「観測値」は実際のWEIスコアを表示しており、全体的な傾向と変動パターンを示します。
– 「トレンド」は長期の統計的変化を表し、基礎的な流れを反映しています。
– 「季節性」は周期的な変動を示し、短期的な変動パターンを捉えており、一定の周期的振動が確認できます。
– 「残差」は予測しきれなかった不規則な変動を表示し、ランダム・ノイズを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値はトレンド、季節性、残差によって構成されているため、それぞれの影響度を見ることで電力WEIスコアの変動要因を分解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが下降しているのに対し、季節性の変動はより小さな振幅で周期的な動きをしています。両者が相まって観測値の全体的な形を形成しています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 電力需給における長期的な低下は、供給の過剰、需要の低迷、エネルギー効率の向上など、多様な要因が考えられます。このまま低下が続く場合、エネルギー管理や政策の見直しが必要かもしれません。
– 7月後半の急激な変動は、電力供給に対する何らかのショックイベントへの対応が必要であることを示唆しています。
全体として、このグラフは電力関連の状況把握に重要な示唆を与え、経済や政策決定に向けた基礎情報となるでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおけるデータの主成分分析（PCA）を表しており、第1主成分（寄与率: 0.79）と第2主成分（寄与率: 0.05）を軸にしています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。データはランダムに散らばっており、特定の方向性を示していないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが他のデータから離れた位置にあり、これらは外れ値とみなせる可能性があります。特に、第1主成分が-0.4付近の場合と、第2主成分が-0.15付近に外れ点があります。
3. **プロットの意味**
– プロットは各サンプルの位置を示しています。第1主成分が0.79の高い寄与率を持つため、この軸がデータの分散を多く説明しています。
4. **時系列データの関係性**
– 30日間の期間に対して、明確な周期性や連動性は見られません。点が全体に散らばっているため、特定の時系列的関連性は図では判断しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分によって多くの分散が説明されているため、観測には第1主成分がより多く寄与していることがわかります。第2主成分の寄与は少ないですが、第1主成分との相関は弱いです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– データのばらつきが示すのは、電力に関連する要素が複雑で、多くの要因が影響している可能性があります。特定のトレンドが見られないことから、不確実性が高い市場や状況である可能性があります。電力供給の安定や効率性を考慮する際に、これらの結果をもとに更なる分析が必要です。
このような散布図の分析により、電力の供給や消費に関するより深い理解が可能になり、効率的な資源配分や政策決定につながるかもしれません。
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。