📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたWEIスコアデータを分析した結果は以下の通りです。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全体としてわずかな上昇傾向を示しています。特に、7月1日19時14分から7月2日8時2分にかけてスコアが上昇しています（0.625から0.74375へ）。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も類似のトレンドを示しており、初期は上昇するが、7月2日の後半になるとスコアが減少しています。
### 2. 異常値
– 異常値は検出されていませんが、7月2日8時2分の高スコア（0.74375）が一時的なピークであり、その後のスコアの減少は注意が必要かもしれません。これはデータポイントの多くが早朝から午後にかけて高い値になっていることに起因している可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– データの期間が短いため、季節性に関する結論を出すのは難しいですが、短期的な上昇傾向が認められます。トレンドから外れる点の少なさは、全体的に安定した推移を示唆しています。残差が少ないこともこの安定性を裏付けます。
### 4. 項目間の相関
– **経済的余裕**と**社会WEI**は高い相関が示唆されます。これは、経済的な側面が社会的評価に寄与している可能性を示しています。
– **心理的ストレス**が低いことは個人WEIの向上に関連していると推測されます。これはストレス管理が個人の評価に大きく影響することを示しているかもしれません。
### 5. データ分布
– 各指標において中央値は比較的高く、ばらつきが小さいです。これは全体としてスコアが均一に高いことを示しています。現在のデータでは外れ値は特定されませんが、若干のスコア幅の狭さが見られます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素（PC1、0.74）**はデータの大部分の変動を説明しています。これは、経済的余裕と社会的安定性が総合WEIに強く寄与していることを示唆しています。
– **第二の構成要素（PC2、0.14）**は個々の要素のバラつきを反映しており、特定の日時やイベントの影響を説明するのに役立ちます。
### まとめ
総合的に見て、提供された期間内でWEIスコアは安定し、一時的な上昇が見られるものの大きな変動はありません。経済的要素や社会基盤が評価に大きく寄与していることを考慮すると、これらの領域での変化が将来的なWEIのトレンドに影響を与える可能性があります。PCA分析の結果、スコアは強く関連した構成要素に基づいており、一貫した政策や経済状況を維持することが重要です。
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**
– 実績（青いプロット）は7月1日から7月7日までであり、比較的安定しています。
– 予測データは各回帰手法によって異なり、ランダムフォレスト回帰（紫色）は初期に上昇し、その後横ばい状態です。他の模式回帰や法定木回帰は、その値を一定に保っているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットには目立った外れ値や急激な変動は見られませんが、予測自体が急激に上昇する傾向があるものの、実績値の動きは少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実際のAIデータ。
– 灰色のボックス：予測の不確かさの範囲を示します。
– ランダムフォレスト回帰は予測値の上昇を示しますが、他の線形および法定木回帰は、基本的に横ばいの予測をしています。
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の間には一貫性がなく、特にランダムフォレスト回帰は他の予測より高い傾向があります。しかし、実績に収束させる明確な動きはないです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは相対的に一定であり、あまり変動の兆候はありません。
– 予測は手法によって異なるが、実績値はそれほど変動していないため、現時点では高い相関は見られない。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績があまり変動していないことは、電力消費が安定している可能性を示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰による高い予測は、潜在的な消費増加や予測モデルの過大推定を示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、電力需要が増加する場合には供給体制の強化が必要となるでしょう。また、予測の精度向上のため、さらなるデータと調整が求められます。
この分析では、特にランダムフォレストの予測が他の手法と異なるため、その要因を特定することが重要です。これにより、長期的な計画策定や電力管理の最適化に役立てることができます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**: 初期データ（2025-07-01から2025-07-05）は概ね横ばいで、WEIスコアは約0.6付近に集まっています。
– 各予測手法の結果も一定または上昇する傾向を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに関する外れ値や大きな変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– **青い点（実績データ）**: 一定の範囲に分布しています。
– **赤いバツ（予測データ）**: 予測値として強調されており、異なる手法の予測結果に一貫性があることを示しています。
– **線の色**: それぞれの回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測値を示しています。ランダムフォレスト回帰（紫）は上昇を示しましたが、他のモデル（緑と青）は一定の値を保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法間での関係性が強調されており、特に線形、決定木回帰が定常状態を示しているのに対し、ランダムフォレストは上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲に集中していますが、予測データの不確かさ範囲（灰色のバー）は一定、もしくは小さく示されています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– 人間が直感的に感じるであろうことは、データが安定している中でランダムフォレストによる予測の上昇は、新たな電力消費パターンの出現を示唆するものかもしれません。
– ビジネスにおいては、予測手法の選択により、今後のエネルギー需要予測や供給計画に異なるインサイトを提供することが考えられます。
– 社会への影響としては、安定したエネルギー供給のため、異なる予測結果の定量的検証が求められるかもしれません。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は期間の初期に集中しているが、その後データポイントはない。予測ライン（紫色等）は横ばいで、時間が経過してもスコアはほぼ一定。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは初期に小さな範囲内で変動しているが、急激な変動は見られない。予測に関しても直線的で大きな外れ値は観測されない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータポイントを示し、Xマークが予測AIを示す。薄紫、緑、ピンクの線はそれぞれ異なる回帰モデルを示している。グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各種予測との間に差異はあまり見られない。予測の不確かさ範囲内での実績と予測の一致が示されている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測が一貫して高いスコアを示し、期間全体として安定していると考えられる。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このデータは比較的安定した電力供給状態を示していると考えられる。時間の経過に伴う予測も安定しており、特に短期的なリスクは低いと直感的に理解できる。この安定性は、電力管理の効率性にポジティブな影響を与える可能性がある。ただし、実際のパフォーマンスと予測との一致が確認できる情報が不足しているため、今後のモニタリングが必要である。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青い点）は7月1日から7月5日の間に密集して存在しており、その後の時点では実績の更新がないようです。
– 予測データ（包括的に線で示されている）は、全体として7月1日から8月1日にかけて横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには目立った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**
– 青い点は実際の実績データを示しています。
– 「予測の不確かさ範囲」は、予測がどれくらいばらつく可能性があるかを示しており、灰色の帯で示されていますが、非常に狭い範囲に収まっています。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はいずれも横ばいで安定したトレンドを示しています。特にランダムフォレスト回帰（紫の線）が1.0の安定した値を示しています。
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の間に大きなギャップはないため、予測はそれなりに実績を反映しているようです。
– 予測手法間での大きな乖離は観察されず、一貫したトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に0.7-0.8付近に集中していますが、決定木回帰やランダムフォレストの予測は0.8以上に位置しています。このギャップが示唆する具体的な要因は不明ですが、過去データに基づく期待値が高めに設定されている可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 個人の経済的余裕としてのWEIスコアが安定していることは、電力関係の支出に対しても予測される変動が少なく、計画的な支出が可能であることを示唆します。
– 予測が安定しているため、消費者や事業者は電力消費に関連するコストを厳密に管理しやすく、長期的な計画のサポートにつながる可能性があります。
この分析をもとに、電力利用者はコストの予測および管理を慎重に行い、電力消費における効率性を向上させるための戦略を立てることができます。また、エネルギー企業は価格の安定を確保することで、消費者の信頼を得る機会として活用できるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績データのプロット（青い点）は短期間（7月1日から7月5日）でわずかに変動しています。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後のトレンドを示しています。
– 特にランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示し、線形回帰と決定木回帰は異なる安定したパターンを描いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。一貫して0.6付近にあります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のWEIスコアを示しており、安定しています。
– 赤いバツは予測値を示しています。
– グレーの領域は予測不確かさの範囲を示し、小さい範囲であることから、予測が安定していることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際の値とそれぞれの予測値の間に大きな差はなく、予測が比較的精度が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアは安定していますが、予測は異なるトレンドを示しています。
– 予測モデルによる将来の変動が想定されていますが、実際のデータがこの通りになるかは不確実です。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 短期間の安定性は、個人の健康状態が一定のバランスを保っていることを示します。
– 上昇予測が正しければ、個人の健康状態が改善する可能性があります。
– 電力に関連する健康データのトラッキングは、関連業界において個人の健康管理や予防策に貢献する可能性があります。
予測が実現するかどうかは、環境要因や個別の状況に依存しますが、モデルによって異なるシナリオを検討することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は7月1日から7月5日までにかけて増加傾向にあります。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は急激に上昇後、安定しています。
– 線形回帰（緑の線）および決定木回帰（赤の線）は一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは比較的安定していますが、ランダムフォレスト回帰が急激に上昇しており、これが今後の動向の不確実性を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、実績データ（青）はこの範囲内に収まっています。
– 色の違いは異なる予測モデルを示しており、それぞれの予測の特徴を視覚的に把握するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデル（特にランダムフォレスト）は、一部一致していますが、将来的な離れを示唆する傾向があります。
– 予測モデル間での大きな差異は、異なるモデルが異なる動向を予測していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データには、ランダムフォレストを除き、それなりの一致が確認できます。ただし、ランダムフォレストは異なる傾向を強く示しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– このデータから、人々の心理的ストレスが時間の経過とともに一定の範囲内で変動しており、不確実性の中で大きな変動が予測される可能性があると感じるかもしれません。
– ストレス管理や電力使用（特に電力不足がストレスを引き起こす場合）の計画において、正確な予測が重要です。モデル間の違いが示すのは、計画の柔軟性が求められるという点です。
この分析に基づき、電力業界はストレス管理の施策を検討する必要があるかもしれませんし、より精密なデータ解析や予測モデルの改善を通じて、不確実性の低減を図ることが求められ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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は短期間しかなく、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンク色）は横ばいで、WEIスコアが安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データがグラフの左側に集中しており、それ以降のデータが不足しています。
– 現在のプロット内には明確な外れ値や急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、予測値を基に測定されたデータです。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を表しており、その範囲内に実績データが収まっています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしては、実績データのみでの比較であり、他の予測手法（線形、決定木回帰など）との比較はピンクの線とのみ示されています。これが他の線よりも直感的な基準となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは期間が短いので相関関係についての分析は難しいですが、どの回帰も大きなズレは無く、予測精度について一定の信頼を持って良いかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることで、今後の期間において電力カテゴリにおける自由度と自治が安定している可能性が示唆されます。
– ビジネスや政策決定においては、この安定性を活かし、電力供給や管理における長期的な計画策定がしやすくなるでしょう。
– 実績値が増えて横ばいの状態が続くことで、予測精度の改善や新たな戦略の検討が可能になるかもしれません。
この分析を参考に、今後はさらなる実績データの収集と追加の分析を通じて、より精緻な予測と戦略が立てられることを期待します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、期間の初期における不確かさを伴って、短期間で上昇しています。
– その後、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる安定した値に収束し、期間を通じて水平に推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値の後に、急激な変動は見られませんが、予測開始時の実績値の範囲が異なった不確かさを示しています。
3. **各プロットの意味**
– 青い点は実際のWEIスコアで、初期の不確かさ範囲（灰色のバー）があります。
– 予測は、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって視覚的に示されています。各モデルは異なる予測の基準を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値が特定期間で提供された後、予測値のそれぞれのモデルによる将来のスコアの異なる見通しが提示されています。これによりモデルの特性や選択がビジネスケースに大きな影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の初期の不確かさは予測に対する信頼性に影響を与える可能性がありますが、その後のモデルの予測は一貫しており、これらのモデルが対象データに適していることを示唆しています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– 社会的公平性のスコアは、初期の変動後に予測モデルを使って安定しています。これにより、予測モデルが公平性の向上や保守に役立つ可能性を示しています。
– 企業は、自社の電力サービスの公平性が予測に基づき信頼できるかを評価するために、これらのモデルの精度を更に検討する必要があります。
– 社会において、公平性の向上は重要であり、このグラフはモニタリングシステムの一部として有効に働く可能性があります。
この分析は、電力カテゴリーにおける公平性の将来予測に関する洞察を提供し、持続可能なサービス提供を目指す組織にとって重要な役割を果たします。
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:
グラフ分析の結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は徐々に上昇し、予測データよりも低いが、連続して改善していることが確認できます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は高い水準で安定しており、将来的なWEIスコアの上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のところ、外れ値や急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青の点）はAIによる実際のデータを示しています。
– 予測（紫の線）はランダムフォレスト回帰を用いた未来の予測スコアです。
– 灰色の範囲は不確かさの範囲を示しており、実績が予想内に収まっていることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点では実績データとランダムフォレスト回帰の予測データのみが表示されており、実績データは予測の動向に追随する形で推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の傾向を維持しており、将来的に予測された高いWEIスコアに達する可能性があります。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**:
– グラフ全体として、電力の持続可能性と自治性の改善が進んでいるように見受けられます。予測が一致しているため、この選択が持続可能な発展に貢献する可能性があります。
– ビジネスや社会における影響として、WEIスコアの上昇は持続可能な技術や政策の成功を示唆し、今後の投資判断や政策決定に有利に働く可能性があります。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績AI (青色のプロット)は、2025年7月1日から7月5日にかけてわずかに起伏がありましたが、その後のデータは示されていません。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる定常的な傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰は高位で安定しており、線形回帰は中程度のWEIスコアでほぼ水平に推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIはわずかに変動していますが、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**:
– 灰色の範囲は「予測の不確かさ範囲」を示しており、実績AIのデータがこれにほぼ収まっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は最も高い値に設定され、WEIスコアが非常に良好である可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の回帰手法による予測はWEIスコアに対して異なるアプローチを示し、異なる方法が結果に及ぼす影響を観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ範囲内での実績AIと予測との乖離は少なく、一貫性があるように見えます。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人間は実績データが予測範囲に収まることで信頼性を感じるかもしれません。
– 電力の社会基盤や教育機会への影響を示すこのデータは、安定性を示唆し、政策立案や資源配分における安心感を提供する可能性があります。
この分析から、データが安定かつ予測の範囲内にあることは、信頼される意思決定の支援となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績AIデータ（青色プロット）は、2025年7月1日から7月5日の短期間で横ばいまたはわずかな上昇を見せています。
– 予測（線形回帰）は緩やかな下降トレンドを示しており、時間の経過とともにスコアが低下する予測です。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は一定のトレンドで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 現在のところ外れ値は見受けられませんが、実績データの期間が限られているため、長期的な外れ値検知は困難です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績のデータを示しており、現在のトレンドを表しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は安定した将来の予測を示唆しています。
– 茶色の線（線形回帰）は将来の下降を予測していますが、その精度は観察が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は異なるトレンドを示しており、予測モデルによる結果の違いを観察することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 現段階では大きな相関関係はわかりませんが、将来のデータポイントが増えることでより明確になる可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会への影響:**
– 本データは電力カテゴリに関連しており、社会的なWEIスコア（共生・多様性・自由の保障）が対象となっています。このスコアの低下は社会的な配慮の必要性や政策の見直しを示唆するかもしれません。
– ビジネス面では、持続可能性への取り組みが評価される重要性を示す可能性があります。
この分析を基に、定期的なモニタリングとさらなるデータの収集が重要となります。モデルの改良や新しい独立変数の導入も視野に入れることで、より正確な予測が可能になるでしょう。
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:
このヒートマップは電力カテゴリのWEIスコアを表しており、30日間の時系列データを色で示しています。以下は、このグラフの解析です。
1. **トレンド**
– 2日間のデータしか表示されていないため、長期的なトレンドを見るのは難しいですが、各日で色が異なることから、日ごとに変動が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時台には紫色が見られ、これは最も低い値を示しています。一方、7月2日の8時と16時台の黄色は高い値を示しており、これらの時間帯で急激な変動が確認できます。
3. **色の意味**
– 色はWEIスコアの値を示しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫色に近いほどスコアが低いことを示しています。
4. **各日ごとの違い**
– 各時間帯で色が異なるため、日中（特に7月2日）はスコアが高い時間帯がある一方、7月1日の夜間（19時）は特にスコアが低くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主な観察点は7月2日のスコアの変動です。日の時間帯によって大きな変動があるため、午前と午後のエネルギー消費や供給などの変動が考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響**
– 高いスコアが示される時間帯は、エネルギー需要がピークである可能性が考えられ、電力の供給計画やエネルギー効率の改善が求められるかもしれません。また、夜間の低スコアは、エネルギーの過剰供給や低需要に伴うコストを示唆している可能性があります。
このグラフから、人間は一日の中で電力の使用パターンが異なることを直感的に理解でき、それに基づいて対策を講じる必要性を感じるでしょう。ビジネスでは、エネルギーのピンポイントなマネジメントが効率化に大きく役立つ可能性があります。
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:
グラフは電力カテゴリにおける個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップです。以下に視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフは2日間のみが表示されており、長期的なトレンドを識別するのは困難です。しかし、色の変化は日中の電力使用に異なるパターンがある可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時台の値が非常に低く（濃い紫色）、目立っています。この時間帯に特定のイベントや異常が発生して電力使用が激減した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は、電力使用量の相対的な高さを示しています。黄色は高い、紫は低い使用量を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 横軸（日時）と縦軸（時間帯）の組み合わせで、時間による変動を視覚化しています。使用量のピークと谷が日中の異なる時間に現れていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップにより、特定の時間帯により高い使用量が集中していることが示唆されます。例えば、7月2日の日中には、電力使用の集中が見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– ビジネス的には、電力需要のピーク時間を把握することで、効率的な電力供給や節電措置を取ることが可能です。また、外れ値や急激な変動は、予期せぬイベントに対応するためのポリシー改善につながるかもしれません。
このグラフにより、特定の日の特定の時間帯に電力使用に異常があることを直感的に認識でき、それに対する対応策を考えるきっかけになります。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 日付が「2025-07-01」と「2025-07-02」に限定されており、通常の時系列データに比べ期間が短いです。これにより長期的トレンドを識別するのは難しいですが、各日において時間帯によるスコアの変化を観察できます。特定の時間に値が高くなる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「2025-07-01」の19時台は紫色で示されており、スコアが0.70付近と低く出ています。これはその時間帯における大きな変動または外れ値と考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーそのものが温度を示しているように、WEIスコアの大小を示しています。色が暖色系（黄色）になるほどスコアが高く、寒色系（紺、紫）ほどスコアが低いことを意味します。
– 各セルは特定の時間帯におけるスコアを表示しており、高いスコアの時間が重要な時間帯を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日のパターンは異なっており、7月1日と7月2日でスコア分布の変化が観察されます。このことで、異なる日の同じ時間帯で異なる消費パターンがあることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同日の2つの時間帯（例: 8時台と16時台）ではスコアが高い一方、19時台は特にスコアが低いことが明白です。この分布に何らかの社会的またはビジネス的要因がある可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 社会WEI平均スコアが時間ごとに変動しており、特定の時間帯に集中して高いスコアを有することから、電力消費またはその時の社会的活発さに関連する可能性があります。低いスコアの時間帯には効率化や改善の余地があり、エネルギー管理の最適化に寄与するかもしれません。
このデータは、電力量のピーク時間帯の管理やエネルギーコストの制御のための戦略立案に役立つでしょう。
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
### 1. トレンド
– ヒートマップでは、直線的なトレンドは表示されませんが、相関関係が視覚化されています。高い相関（赤色）は、特定の要素間での一致した動きが示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値や急激な変動は特に明示されていませんが、「個人WEI（自由度と自治）」の値が他の要素と比較して低く、特異な挙動を示しているようです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃淡は、各要素間の相関の強さを示しています。赤が濃いほど正の相関が強く、青が濃いほど負の相関が強いことを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– ヒートマップ自体は時系列データを直接反映していませんが、全体の相関を分析することで、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」との間に一定の相関が見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 最も高い相関は「個人WEI平均」と「社会WEI平均」（0.97）で示されています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は多くの項目と低い相関を示しています。
– 負の相関は目立ちませんが、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間には弱い負の相関が見られます。
### 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
– 高い相関が示されている要素間では、改善や変化の際に一緒に取り組むべき可能性があります。
– 「個人WEI（自由度と自治）」の低い相関は、個々の自由や自治の状態が他の要素とは独立している可能性を示唆し、社会政策の検討が求められます。
– 全体として、エネルギー利用における様々な側面間の関係性を理解することで、包括的な戦略策定が可能になります。
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:
このグラフは電力カテゴリにおける各WEIタイプのスコア分布を示す箱ひげ図です。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプごとに一貫したトレンドは明確ではありませんが、全体としてはばらつきが見られます。
– 一部のカテゴリでは中央値が高く一定している一方で、他のカテゴリでは中央値が低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（生態整備・持続会）」において外れ値が観察されます。これらの外れ値は突出しているため、特定の異常事象や例外的なデータポイント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**:
– 箱ひげ図は分布の中心傾向とばらつきを示します。箱の中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示します。
– 箱の上下に伸びる線はデータの範囲を示し、外に出た点が外れ値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものではないため、直接的な関係性の観察は難しいが、各カテゴリ間でスコア分布の違いがあることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のWEIタイプにおける中央値の高さやばらつきの度合いが異なります。
– 「個人WEI（経済充実度）」や「個人WEI（心理的ストレス）」は他のカテゴリに比べて中央値が高く、ばらつきも大きい傾向があります。
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**:
– 高い中央値を持つカテゴリは、対象カテゴリにおいて比較的安定的またはポジティブな要素を含む可能性があります。
– 外れ値が多い場合は、特定の調整が必要であるか、市場や社会条件の変動が影響していると推測されます。
– 各カテゴリのバランスが偏っている場合、特定の分野での改善や介入が考慮されるべきです。
この分析から、電力業界における特定の領域での戦略的な対応や政策改善が必要であると考えられます。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）のプロットであり、特定のトレンドは確認できませんが、第1主成分と第2主成分におけるデータの分布を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットされたデータ点は4つあり、大きな外れ値や急激な変動は見られません。各点は比較的一様に散らばっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– このPCAプロットでは、x軸が第1主成分（寄与率: 0.74）、y軸が第2主成分（寄与率: 0.14）を示しています。第1主成分がデータの大部分を説明していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のデータポイントは、それぞれ異なる電力に関連する要素の30日間の変動を示しており、これらを主成分空間上で比較しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ点は比較的均等に分布しており、明らかな相関関係は示されていません。第1主成分が主要なバリエーションの説明に寄与しているため、この成分が全体の傾向を左右しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析により、データの次元を削減して最も影響力のある要因を特定しています。第1主成分が圧倒的に大きな寄与を示していることから、この軸に沿った変動が電力データの主要な変動要因であるといえるでしょう。
– 実際の業務においては、この情報を活用して重要な要素を特定し、効率改善やコスト削減のための方策を検討することができます。また、電力消費の最適化や需要予測に役立てることが考えられます。
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。
