📊 データ分析（GPT-4.1による）
### **分析結果の要約: WEIスコアに関する洞察**
#### **1. 時系列推移**
– **総合WEIの推移**: 総合WEIスコアは、最初の時点で0.625から始まり、7月1日から7月3日にかけて一時的に0.74375まで上昇、その後0.71625で落ち着く動きを見せています。全体として、短期間での変動は観察されるものの、大きな上昇トレンドが伺えます。
– **個人WEI平均の推移**: 個人WEIのスコアは、全体的に小幅な上昇傾向を見せています。7月1日には0.625から始まり、7月3日には0.675に安定しています。これにより、個人の生活の質が少しずつ向上している兆候があります。
– **社会WEI平均の推移**: 社会WEIが最初に0.625として開始し、最高点は0.8125に達し、最終的には0.7575と非常に高いレベルを保ちます。この上昇は、社会的要素の改善を示唆しています。
#### **2. 異常値**
– 提供されたデータセットでは異常値は検出されていません。しかし、個人と社会のWEI間で一日中では大きな差が見られ、社会WEIが比較的高いスコアを維持していることは注目に値します。
#### **3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– **トレンド**: 長期的な観点で見ると、社会WEIの上昇傾向が著しく、社会的要因がより安定し、持続的に向上しているように見受けられます。
– **季節性**: 四季などによる規則的なパターンは分析期間が短いため識別が困難ですが、短期的には人々の経済的余裕や健康状態による変動が見られます。
– **残差**: 説明できない変動は少ないですが、個々のWEI項目で微細な変動が観察されます。
#### **4. 項目間の相関**
– **相関の強弱**: 経済的余裕と健康状態は、それぞれ個人と社会のWEIスコアに強い相関をもつ可能性があります。特に健康状態の変化は、短期間でのWEIの変動に大きく影響しているようです。
– **社会と個人間の関連性**: 社会的要素（特に社会的インフラと持続可能性）が、個人のWEIスコアに影響を与えている可能性が示唆されます。
#### **5. データ分布**
– **箱ひげ図**: データの箱ひげ図は提供されていませんが、各スコアのばらつきから、中程度の変動幅と分散を持ち、スコアの中央値は代表的なスコアを示唆します。
#### **6. 主要な構成要素 (PCA)**
– PCA分析では、PC1が71%の寄与率を持ち、WEIの変動に対する基礎的要因を中程度に説明しています。これは、おそらく個々の生活水準における経済的および健康的な要素が主要因であることを示唆します。PC2は17%の寄与率で、社会的要素や持続可能性の影響が軽度ながら重要な役割を果たしていると考えられます。
### **結論**
全体的に、短い観察期間においても、経済的および健康的な要因がWEIの動向に強い影響を及ぼしていることが明らかになりました。社会的インフラや持続可能性の高い社会が個人の生活の質向上に寄与している可能性があり、今後も注視すべき要素といえ
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:
以下に、グラフの分析結果とインサイトを示します。
1. **トレンド：**
– 実績値（青色の点）は、期間の初めに集中しており、全体的に横ばいですが、わずかに上昇する傾向が見られます。
– 予測値（異なる色の線）は、予測手法により異なる動きを示しています。特にランダムフォレスト回帰（紫色）は最も高い値を維持し、法定木回帰（濃いピンク色）は中間に位置し、線形回帰（水色）は最も低い値にとどまっています。
2. **外れ値や急激な変動：**
– グラフ内に明確な外れ値は見られません。実績データは安定していますが、予測値には手法ごとの違いが見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味：**
– 青色の点は実績値を示しており、実際の観測データです。
– 予測値は異なる色の線で示され、各手法の予測結果を表しています。
– 灰色の影の領域は予測の不確かさを示し、標準偏差の範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 実績値と予測値の間で見られる乖離は、各手法の予測精度の違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 実績値と各予測手法の結果の間には相関が薄い可能性があります。予測値は手法によってかなり異なるため、手法の選択が結果に大きな影響を与えます。
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：**
– 実績値の安定性は、過去のデータが比較的一貫していることを示唆し、今後の予測にある程度の信頼性を持たせる要因となります。
– 各種モデルの予測結果は大きく異なるため、電力需要の正確な予測は非常に重要です。ビジネスでは、予測精度を高めることで、計画的な資源配分やコスト管理が可能となり、社会的には需要の変動に適応したエネルギー供給が実現できます。
これらの洞察は、今後の予測モデルの精度向上に役立つ可能性があります。予測の不確かさを減少させるためには、データの質と量の向上、モデルの改善が求められます。
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:
以下はこのグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は初期の数日間にわたって安定しているように見えます。
– 線形回帰と決定木回帰による予測（緑と紫）は横ばい、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は上昇後に横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ自体には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**:
– 青い点: 実績データ。
– 赤い×印: 予測データポイント。
– グレーの範囲: 予測の不確かさ範囲、xAI/3σという方法で示され、やや狭い範囲。
– 線の色は異なる回帰手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法毎に異なる傾向を示しており、特にランダムフォレストによる予測は他と異なった上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られませんが、ランダムフォレストが中期的な上昇を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– グラフから、人々はランダムフォレストによる予測の上昇に注目するかもしれません。これが正確なら、電力消費の増加や効率の向上が予測される可能性があります。
– エネルギー需給の調整や最適化に関連した意思決定を行う際に、異なるモデルの結果を比較する重要性が問われます。判断を慎重に行うことで、より効率的なリソース管理が可能になるでしょう。
このグラフの視覚的情報を活用することで、各モデルの予測能力やその信頼性に基づいて、電力消費の戦略的な計画を立てる手助けとなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは初期数日間のデータのみで、以降横ばい状態。
– ランダムフォレスト回帰の予測は高い値で安定しているが、他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は一定の値で下方に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データが収まっている期間は短く、それ以外は急激な変動は見られません。
– 初期の数日間の実績値はばらつきが少なく、ほぼ0.7から0.8の範囲に納まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績データ（実測値）を示しており、初期に集中しています。
– **赤い×**: 予測された実績ポイント。
– 他の線はそれぞれ異なる回帰モデルによる予測であり、各モデルが異なる予測を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**
– 実績データに対して各予測モデルが異なる挙動を見せており、特にランダムフォレストの予測は他のモデルと大きく異なります。
– ランダムフォレスト回帰が高値で推移しており、他の回帰モデルよりも楽観的な予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間の明確な相関関係は確認できません。
– 各モデルの予測値の分布は、多様性を持ち、それぞれが異なるパターンを提示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はランダムフォレストモデルの楽観的な予測に期待を寄せるかもしれませんが、異なるモデルの予測を注意深く考慮することが重要です。
– 電力部門におけるこのような態勢は、将来的なエネルギー需要や供給の予測に影響を与える可能性があり、特に計画や資源割り当てにおいて重要です。
– 経営陣や政策立案者にとっては、複数の予測モデルを比較して意思決定に役立てる必要があります。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）：序盤に集中しており、明確な上昇や下降トレンドはないです。
– 予測（複数の回帰モデル）：線形回帰（紫線）は徐々に上昇していますが、他の回帰モデル（決定木、ランダムフォレスト）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの範囲は狭く外れ値は見受けられません。
– 急激な変動も特にありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実際の経済的余裕指数（WEI）を示しています。
– グレーの範囲：3σによる予測の不確かさを表しています。
– 線形、決定木、ランダムフォレストの予測：それぞれ異なる統計モデルでの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間では、線形回帰が上昇傾向を示している一方で、他のモデルは横ばいで一貫性があることがわかります。これは異なる予測アプローチが異なる傾向を示す例です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値が密集している期間では変動が小さいため、安定した指標期間であ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**
– 実績値の安定性を考慮に入れると、現在の経済的余裕が安定していることを示唆しています。回帰モデルの予測では、線形回帰が未来の成長を示唆していますが、他のモデルが横ばいであることから予測の不確かさが理解できます。
– 電力カテゴリにおける経済的余裕の安定は、消費行動や価格政策に対する将来的な計画に影響を与える可能性があります。
この分析はビジネス戦略や政策設計において、予測モデルの選択や現在の実績をどのように評価するかについて考慮する価値があるでしょう。
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:
このグラフには、個人のWEI（健康状態）のスコアが30日間の間にどのように変動したかが示されています。以下に重要な視覚的特徴とそれに基づく洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、最初の数日間でスコアが徐々に増加した後、安定しています。
– 予測データ（異なる色の線）は、それぞれのモデルに基づいて異なるが、多くの場合、一定の線をたどっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の数日間の実績データで若干の変動がありますが、特別な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WEIスコアです。
– 異なる色の線（紫、シアン、ピンク）は、それぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値を示しています。
– グレーの帯は、予測の不確実さ（xAI/3σ）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測値は、実績データの初期値に基づいて状態が継続することを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルの予測が横ばいであることから、短期間での劇的な健康状態の変化は予測されていないようです。これらの予測は、実績値の安定したパターンと一致しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから、期間中の健康状態は比較的安定しており、モデルの予測もそれを支持しています。
– これは、個人または組織の健康管理戦略が現在のところ効果的であることを示唆しているかもしれません。
– 医療管理や健康増進プログラムにおいて、この安定性はポジティブな指標であり、予測と実績の整合性が高ければ、さらなる改善を施す余地があるかどうか検討できます。
このグラフから、健康状態の維持が成功していることを示していますが、引き続きモニタリングを行い、必要に応じて戦略を調整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:
グラフの分析結果は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、最初の数日間にわたってほぼ一定のレベルに留まっているようです。
– 予測（紫の線）では、開始時にスコアが急激に上昇し、その後30日間にわたり横ばいのトレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測は初期に急激な上昇を見せますが、実績データの範囲では特に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**:
– 青い点は実績データを示し、赤い×印はいて予測データの開始点を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、その中に実績データが収まっています。
– シアン、マゼンタ、紫の水平線はそれぞれ異なる回帰モデル（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が、いずれもスコアは一定です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルによる予測は、開始点以降はすべて同様の横ばいトレンドを示しており、特に大きな差はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データには、視覚的に見る限り強い相関関係は見られませんが、実績が予測の不確かさの範囲内に収まっています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– WEIスコアが一定であることから、心理的ストレスレベルが今後も安定していると感じられるかもしれません。
– ビジネスや社会において、心理的ストレスの安定は労働生産性や社会的健康にとってプラス材料となります。
– 予測の信頼性が高いと仮定すると、WEIの管理は効率的かつ計画的に行える可能性があります。
グラフから得られるこれらの洞察が、電力業界や個人の心理的健康管理のために有効に活用されることが期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、期間の初めで横ばいに見えます。この範囲では、個人WEIスコアが0.6から0.8の間に安定しています。
– 線形回帰（灰色）、ランダムフォレスト回帰（水色）の予測は横ばいで、一定のスコアで推移することを示しています。
– 法定木回帰（紫色）予測は急激な下降を示しており、今後スコアが減少する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測データでは、法定木回帰の急激な下降が顕著ですが、他のモデルはこのような変動を示していません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績を示し、一定のWEIスコアとしてパフォーマンスが評価されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内でスコアが変動する可能性を示唆しています。
– 予測手法の異なるラインは、異なるアルゴリズムによる未来のスコア推移の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、ランダムフォレスト回帰は似た傾向を示し安定していますが、法定木回帰は違った予測を提供しており、これが非常に異なる解釈を導くかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは初期に安定しており、予測手法間でのばらつきが見られます。法定木回帰が急激な変化を示しており、予測手法間での多様性が認識されます。
6. **直感的感覚とビジネスや社会への影響**
– 人々は安定性や予測の精度を重視するため、法定木回帰が示す急激な下降傾向は懸念を引き起こすかもしれません。
– 電力分野においては、予測の正確性が重要であり、異なるモデルが示す結果の多様性をよりよく理解することが求められます。これは、持続可能なエネルギー管理や戦略的計画に直接的な影響を及ぼします。
この分析は、異なる予測モデルから洞察を引き出し、どのモデルに基づいて行動をとるかの決定に幅広い視野を提供します。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、最初の期間に変動していますが、大きな傾向は見られません。
– 予測データ（線形回帰、水色線）はほぼ一定の値を示しています。
– 他の予測モデル（法令木回帰、ランダムフォレスト回帰）は安定して高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには一部変動が見られますが、外れ値といえるほどではありません。
– 予測データでは大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績）は、データの実測値。
– 予測値は異なるモデル（線形回帰、法令木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、モデルごとの予測の違いが色の違いで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデルの中では、線形回帰の予測が実績に最も近い位置にありますが、全体的な傾向は異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、予測モデルと比較して若干の変動が見られるが、全体の分布としては一部のモデルと類似しています。
6. **洞察と影響**
– 実績に対する予測モデルの信頼性評価が重要です。特に、社会的な公平性に関しては安定した予測が求められるでしょう。
– ビジネスや社会において、高いWEIスコアを維持することで、電力部門の公平性をアピールできます。
このグラフは、異なる予測モデルがどの程度実績値を反映しているかを直感的に理解する助けとなり、モデル選定や改善に有用な情報を提供します。
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
### 1. トレンド
– **実績データ（青いプロット）**: 日付2025-07-01から2025-07-06までに表示されています。点の間には若干の上下があり、全般的には0.8付近に留まっています。
– **予測データ（赤いプロット）と回帰線**: 線形回帰（シアン）は横ばいで、予測値の中央値を示しているようです。決定木回帰（紫）とランダムフォレスト回帰（ピンク）はいずれも1.0に近い位置で横ばい。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 実績データは大きな外れ値を見せていないようです。予測の不確かさ範囲内（灰色の帯）に収まっています。
### 3. プロットや要素の意味
– **青いプロット（実績AI）**: 実際の電力WEIスコアを示しています。
– **赤いプロット（予測AI）**: 予測されるスコアで、線形的に計算された中央で固定されています。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさを示し、実績データがどれだけ予測から外れているかを示唆しています。
### 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**: 実績値は予測値の中間値の範囲内にあります。
– **モデル間の予測（線形, 決定木, ランダムフォレスト）**：すべてのモデルが横ばいの予測をしており、大きな予測の違いは示されていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績と予測**: 実績の変動が少なく、予測帯内で大きな偏差は見られません。
– **分布**: 実績データが特定の範囲内（おおよそ0.8）でほぼ一貫しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感**: 実績データが予測の範囲内で、安定していることから大きな変動やリスクはないように見えます。
– **ビジネスや社会への影響**: 電力カテゴリのWEIスコアが安定しているため、持続的かつ自律的な電力管理がされていることが示唆されます。予測も安定しているため、今後のプランニングやリソース管理において予期せぬ問題は少ないでしょう。
このグラフは、電力の持続可能性評価において、現在の管理方法や体制が効果的であることを示唆しています。組織や政府機関は、持続可能性の高い運用を継続することが重要です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド:**
– 青色の実績データは初期に0.8付近を記録し、その後データがないようです。
– ランダムフォレスト予測（紫色）は最初に急上昇し、その後1.0で横ばいになっています。
– 線形回帰予測（青色）は0.8で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 電力カテゴリのスコアは相対的に安定しており、急激な変動は見られません。
– ランダムフォレスト予測の初期上昇は注目に値しますが、外れ値とは言いがたいです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の実績データ点は観測されたスコアを示しています。
– ランダムフォレスト予測は、より高いスコアを保持しており、予測において変動が少ないことを示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、他の予測データはこの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:**
– 不同な予測モデルが同じ期間でそれぞれ異なる推定をしていますが、全体的には安定しています。
– 実績値が若干低めの地点での予測が行われていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値と予測値の相関は見られず、予測はモデルのみに基づいています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 社会基盤・教育機会に関連する電力カテゴリが注目を集めていることを示しています。異なる予測モデルの使い分けにより、将来の変動に対する備えが可能です。
– ランダムフォレストの上昇は、何らかの改善や政策の効果があるかのような印象を与えます。
– ビジネスや政策決定において、このような予測データを活用して、安定したエネルギー供給を目指し、社会基盤の向上に寄与できるかもしれません。
このようなグラフは、将来の計画立案や政策策定において、長期的な安定性を評価するための重要な要素となるでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリの社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア推移を30日間にわたって示しています。以下に主な視覚的特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は7月1日から5日までに集中していますが、その後のデータはありません。
– 線形回帰（ピンク）とランダムフォレスト回帰（紫）は時間が進むにつれて上昇トレンドを示しています。法決定木回帰（シアン）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの中に大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、期間の後半にデータが不足しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを示しています。
– X印は予測値で、このグラフでは表示されていません。
– ピンク、紫、シアンの線はそれぞれ異なる回帰モデルによる予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、実績データ全体はその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**:
– 回帰モデル間でのトレンドの違い（上昇 vs 横ばい）が目立ちます。様々なモデルが異なる将来予測をしていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには明確な分布のパターンは見られませんが、短期間に偏っています。
6. **直感的に感じること、社会・ビジネスへの影響**:
– 実績データと予測データの間にギャップがあります。特に、予測が上昇トレンドを示しているモデルが多い一方で、実際のデータがそれを追随できるかが不透明です。
– 電力カテゴリの社会的評価が今後上昇する可能性があり得るが、データ不足による不確実性も高いです。この不確実性を念頭に置き、将来を見据えた計画作りが求められます。
要約すると、現状のデータでは、複数の予測モデルが異なるトレンドを示しており、実際のデータが不足しています。このため、将来の動向予測には慎重な分析が必要です。
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:
このヒートマップについての分析を行います。
1. **トレンド**
– 日付ごとに異なる色が示されており、特に明確な上昇や下降のトレンドは確認できません。色の変化は存在しますが、周期的なパターンは見当たりません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時と7月2日の16時の違いが顕著です。特に7月1日19時の色が暗く、他の時間帯と比較してWEIスコアが低い可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はWEIスコアの違いを示しており、色のグラデーションはスコアの増減を示しています。
– 黄色は高いWEIスコアを示しており、紫は低いスコアを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日付内でも時間によってスコアが異なることが分かります。日時と時間ごとの変化が違うことから、24時間内の変動が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯に対応したスコアの分布がある可能性がありますが、詳細な相関を見出すには追加のデータが必要です。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 低いスコアが特定の時間帯に集中している場合、その時間帯の電力使用が効率的ではない可能性が考えられます。効率化が求められる分野かもしれません。
– 高いスコアの時間帯は比較的効率的な電力使用がされていると考えられ、資源管理の良好さを示唆します。
このように、電力使用における時間ごとの変動を詳しく分析することで、さらなる効率化の可能性を探ることができます。
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、個人WEI（電力利用効率）平均スコアの時系列データを視覚化しています。以下に詳しい分析を示します。
1. **トレンド**
– 日ごとに時間帯別で色が示されており、高い値を示す黄色が上部に位置しています。下部には低い値の紫が見られます。7月1日から3日にかけて、昼間時間帯に高い値が見られますが、夜間には低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の夜19時台に非常に低い値を示しています（濃い紫色）。これは、その時間帯における効率が特に悪かったこと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**
– 色は電力利用効率を示し、左の色スケールがこの意味をサポートしています。黄色は高効率、青緑は中程度、紫は低効率を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップは日別、時間別の効率を視覚化しており、時間帯による変動を観察できます。複数の日に渡って特定のパターンが見られるか確認すると良いでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昼間および夜間での効率の違いが明確に観察されます。昼間は高いスコアが多く、特定の時間で効率が落ち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**
– 使用パターンの違いから、昼間の活動が各家庭やオフィスで効率的であることが示唆されます。逆に特定の夜間の効率の低下は、不必要な電力消費が発生している可能性があります。企業や家庭は、特定の時間帯の電力使用を最適化することで効率を改善し、コストを削減する戦略を採用できるでしょう。
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:
この時系列ヒートマップを分析した結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは短期間（3日間）のデータを示しており、長期的なトレンドは把握しにくいです。しかし、各カラーの変化が示すように日ごとの変化があるため、一定の周期性を持つ可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日に19時の値が他の時間と比較し非常に低い（暗い色）ことから、外れ値が存在する可能性があります。この時間帯に何らかの異常事態があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しています。明るい色（黄色や緑）が高いスコアを、暗い色（紫）が低いスコアを表しています。7月1日の朝と昼の時間帯は比較的に高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、それらの関係性**:
– データは日付と時間の2軸で構成されており、日中と夜間のスコアが異なることを示しています。また、日によっても異なるスコアが記録されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアが変動する様子が見られ、特に日中と夜間でのスコアの差異が顕著です。それが何によるものか（例えばエネルギー消費のパターン）が分析の鍵になります。
6. **このグラフから得られる直感的な感想や社会・ビジネスへの影響**:
– 人々は夜間のスコアが低いことに着目するでしょう。これは夜間のエネルギー効率が悪化している可能性を示唆します。このインサイトは、エネルギー消費の改善や行動の変化を誇張し、ピーク時のエネルギー使用を平準化するための措置につながるかもしれません。
全体として、ヒートマップは短期間での詳細なエネルギー効率の変動を視覚化しており、特定の時間帯に特異なパターンの存在を浮き彫りにしています。これにより、エネルギー管理における戦略的な調整の必要性に気付かせてくれます。
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:
この相関ヒートマップから得られる洞察について以下に示します。
1. **トレンド**:
– このグラフでは、期間30日間の中での特定のトレンドよりも、各WEI項目間の相関に焦点が当てられています。数値の大きさが相関の強さを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の範囲が -0.2 から 1.0 の範囲内にあり、特に目立った外れ値はありません。ただし、「個人WEI（自由度と自治）」は多くの他の項目と低い相関を示し、やや異質です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色の濃さが二つのWEI指標間の相関の強さを示しています。赤色に近いほど強い正の相関を示し、青色に近いほど弱い相関または負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に高い相関を示しているのは、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間であり、0.77の相関を持っています。また、社会WEIと個人WEIの項目間には明らかな相関が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い正の相関がある例として、「総合WEI」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の0.93、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の0.80などが挙げられます。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目と比較的低い相関関係を示しています（特に「個人WEI（心理的ストレス）」とは -0.39 の相関）。
6. **直感的な感じとビジネス、社会への影響**:
– このヒートマップから、個人の経済的余裕と健康状態が密接に関連している可能性が示唆され、経済的なサポートが健康改善に寄与する可能性が考えられます。
– 社会的公正性と持続可能性の向上が、総合的なWEIの向上に寄与することが示唆されており、政策決定者にとって社会的インフラの改善が重要であることを示唆しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」が他の項目と低い相関を示しているため、この自由度を向上させることが総合WEIの向上に直接影響しない可能性がありますが、異なる視点での政策介入が必要であることを示しています。
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、異なるWEIタイプのスコア分布を示す箱ひげ図であり、各カテゴリの30日間にわたるデータがまとめられています。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は30日間の集計結果を示しているため、時系列トレンドは見られません。ただし、異なるカテゴリ間の比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」に外れ値が見られます。他のカテゴリでは外れ値が少ないことから、このカテゴリが他に比べて変動が大きいことを示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱は、WEIスコアの中央値、四分位範囲を視覚化しています。箱の長さが短いほど変動が少ないことを示し、長いほど変動が大きいことを示します。
– 色の違いはカテゴリの区別を可視化しており、特定のパターンは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 本グラフは時系列データではないため、単一期間内でのカテゴリ比較です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中央値が高いカテゴリは、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と自然生態系）」であり、これが電力カテゴリの中で特に優れている部分であるかもしれません。
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**:
– 多様なWEIタイプの中で、「個人WEI」および「社会WEI」がどのように分布し、どのリスクや強みを持つかを直感的に理解できます。
– エネルギー産業が影響を受けやすい部門を特定し、問題の解決や改善策を考えるために有用な洞察を提供します。例えば、心理的ストレスが少ないことが競争優位性を示唆するかもしれません。
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:
この主成分分析（PCA）グラフは、電力カテゴリにおけるWEI構成要素を30日間にわたって視覚化しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフに明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントは散在しており、直線的なパターンは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上のデータポイントは他の点からやや離れており、潜在的な外れ値として考慮することができます。この点が重要な変動要因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**:
– 各プロットは2つの主成分軸に沿って配置されています。第1主成分は全体の分散の71%を説明し、第2主成分は17%を説明しています。このことから、第1主成分がデータの大半の変動を担っているといえます。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の時系列的な要素がある場合、それぞれが異なる主成分に強く関与している様子は見受けられません。データポイントの配置がバラバラであり、直接的な相関は見られないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは主に第1主成分軸に沿って分布しています。このことは、データセットの複数の要素が第1主成分によって強く特徴付けられている可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることとしては、データが特定の方向（第1主成分の軸）に偏っていることが挙げられます。ビジネス面や社会への影響としては、これが電力消費や生産における特定の要因が支配的であることを示すかもしれません。これにより、効率的な資源配分や需給予測の改善が図れる可能性があります。
以上のように、このPCAグラフはデータセット内で支配的な変動パターンを明らかにし、それに基づく効率的な戦略立案に寄与します。
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。
