📊 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**は、日々の様々なデータポイントによって小さな変動がありますが、期間を通して徐々に上昇する傾向が見られます。特に2025年7月6日に最高値0.8625や0.85を記録しています。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**も同様に、終盤にかけて上昇傾向を示しています。個人Weisは0.825や0.8、社会Weisは0.9という高いスコアを2025年7月6日に記録しています。
#### 2. 異常値
– 異常値として検出されたスコアの多くが、WEIスコアの急激な上下動の結果です。例えば、7月6日のいくつかの高い異常値は、社会的要因、特に共生・多様性・自由の保障や社会基盤の大幅な数値改善によるものと思われます。このような飛び地の高いスコアは、突発的なポジティブなイベントや改善があったことが原因と推測されます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**で観察されるトレンド成分は、WEIスコアの徐々に上昇する傾向を示し、特定の期間で急激に変動することがあります。季節性はデータの中であまり明白ではないため、応じたトレンドの影響が大きいでしょう。残差成分は、ランダムな変動や予測不能な外部要因の影響を示すものです。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**から、経済的余裕と健康状態が個人WEI平均に強く関連していることが読み取れます。社会的には、社会基盤・教育機会と社会的持続可能性が強く関係しています。これらの組み合わせは、全体的なWEIスコア上昇に寄与しています。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図**では、個人WEIスコアと社会WEIスコアのいずれもばらつきが見られますが、全体的な中央値は高い傾向にあり、外れ値として高いスコアがしばしば現れています。これは、突発的なポジティブなイベントの影響があるものと思われます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**の結果、PC1が変動の72%を説明しており、WEIスコアの変動に対して重要な要素であることが確認されました。PC2は10%のみの寄与であり、変動の多くは少数の要因によって主に支配されています。PC1の主要な構成要素は、おそらく経済的および社会的要因と関連していると考えられます。
### 結論
全体として、このデータはポジティブなトレンドを示しており、特に2025年7月6日の大幅な改善が目立ちます。社会的持続可能性や共生・多様性による上昇が寄与しており、WEIスコアの向上が社会の一体性や効率の向上に結びつくことを示唆しています。管理者は、これらの要因が前向きに評価されていることを考慮し、今後の施策に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体にわたって特定の明確なトレンド（上昇、下降、横ばい）は見受けられません。
– 初期のデータポイント（青い実績AI）は狭い範囲に密集していますが、比較ポイント（緑色）は後半に現れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はほとんど観察されず、青い円で囲まれたデータポイントは正常範囲にあることを示しているかもしれません。
– 大きな急変動も見当たりませんが、紫色の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間で予測の分岐が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い実績データは集中しており、安定しているように見える。
– 予測AIの範囲（灰色）は、予測の不確実性を示唆している。
– 紫、ピンク、薄紫の線は異なる予測手法を示しており、手法間の予測誤差や異なる傾向を提供している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータを比較することで、特定期間でのパフォーマンスを相対的に評価することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 狭い範囲に実績データが集中していることから、高度に制御された環境下での運用または予測がされている可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 実績データと予測データの間の相違点を研究することは、予測アルゴリズムの精度や改良の可能性を探るのに役立ちます。
– 安定して高いスコアが維持されていることは、電力カテゴリーのパフォーマンスが良好であることを示唆しており、ビジネスにはポジティブな影響を及ぼすかもしれません。
このグラフからは、安定性と信頼性が鍵となる電力領域において、不確実性を減らし、より精度の高い予測が求められていることが感じ取れます。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド:**
– グラフのデータは主に二つの時間帯（2025年と2026年初頭）に集中しています。2025年のデータは、WEIスコアが比較的高く、安定しています。その後、2026年に入るとスコアが再び上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年中のデータには、いくつかの異常値が観察されます（図中で強調表示されています）。これらはデータの安定性に影響を与える可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績のデータを示しており、2025年には特に密集しています。
– 緑の点は前年と比較したデータです。2026年の初めに示されており、前年との差異を示しています。
– 紫、ピンクの線は異なる予測手法（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）による未来の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績のデータと前年データは、電力使用の傾向やパターンの理解に役立ちます。予測と実績のデータがどれほど一致しているかが、予測の精度を評価する重要な要素です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 2025年と2026年のデータ間での直接の相関は明確ではありませんが、個別のプロットの集中度や異常値のポイントから、データのばらつきがあることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響:**
– 2025年の電力使用は安定しているようですが、予測では上昇の兆しがあります。これは電力需要が増大する可能性を示しており、エネルギー供給の確保が重要な課題となるでしょう。
– 予測の精度を向上させるために、異常値の原因を突き止めることが重要です。これにより、電力供給と需要のバランスを効率的に計画するためのインサイトを得ることができます。
このグラフは、電力需要の未来を予測する際に、過去のデータと予測モデルを活用する必要性を強調しています。供給の安定化と効率的なプランニングに貢献するデータです。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフには時間の初期部分と終盤部分にプロットが集中しています。
– 初期のデータは大部分が0.8に集中しています。特定のパターンはなく、一定していると考えられます。
– 終盤では、0.6付近に多数のデータが集中しています。トレンドとしては、全体的に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**
– 初期部分には、黒い縁の大きな丸で示される異常値がいくつか存在します。
– 急激な変動は特に観察されませんが、異常値があるため特定の閾値を超えたイベントが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い丸が実績を、赤い×が予測値を示していますが、青い丸のみで、赤い×は見られません。
– 黒い縁の円が異常値を示しています。初期段階に多く見られます。
– 緑の円は前年データと思われ、時間が進むにつれスコアが減少しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）が予測に使われているようですが、そのデータは初期部分に集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データが高い値に集中している一方で、異常値が存在するため、異質なイベントや異常データが含まれ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**
– 初期の高いスコアから多数の異常が発生し、その後の低下は、電力分野での品質やパフォーマンスの維持に問題が生じている可能性を示唆します。
– ビジネスや社会において、これはサービス品質の低下や設備の劣化、需要と供給の不均衡が考えられ、対策が急務であることが示唆されます。
このグラフを基に、さらなる調査や予防策の構築が重要となります。
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:
以下に、提供されたグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには、360日の期間に渡るWEIスコアの変動が示されています。初めの数日間は比較的安定しており、その後、上昇の兆しを見せる予測があります。ただし、全体的な長期的トレンドは明確に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に数個の異常値が確認されます。これにより、他のデータポイントから外れた数値が存在していることがわかります。これらの外れ値は、特定のイベントや条件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**:
– 青色の実績点は、実測値を表しています。
– ピンクと紫のラインは異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）による未来のスコアを示しており、異なるモデル予測が行われています。
– 緑の点は前年のデータで、過去の基準としての役割を果たしています。
– 黒い縁取りのあるプロットは外れ値を示しています。
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が重なり合って表示されており、予測の信頼性を比較する助けとなります。これにより、過去のデータの状況をもとにした将来のパターン予測が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の期間で予測のばらつきが見られますが、異常値を除いて、全体としてデータが比較的一貫しているようです。モデルごとの予測精度や信頼性の評価が可能です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアの上昇は、個人の経済的余裕が改善する可能性を示し、社会的にポジティブな影響を及ぼす可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の経済イベントや政策変更による影響を示唆しているかもしれません。これにより、ビジネス戦略や政策立案への貴重なインプットが得られる可能性があります。
このグラフは、経済状況の把握や将来予測において、重要な指標となる可能性があります。各モデルの予測と実績の比較により、異なる視点からの分析が可能です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階（2025年7月〜11月）では、実績（青い点）が示されており、わずかに上昇しているように見えます。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、2025年11月から2026年7月にかけてのデータを示しているので、期間全体を通していくつかの予測方法が試されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階では、異常値（黒い円で囲まれたデータポイント）がいくつか見られます。
– 急激な変動は見受けられませんが、異常値が実績に対してどのような意味を持つのか、さらなる分析が必要です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は、観測されたデータを示しており、健康状態のトレンドを指しています。
– 異常値（黒い円）は、通常の健康状態から大きく外れたデータポイントを示しており、特別な注意が必要です。
– 前年（緑の点）は、前年の実績と比較するためのデータとして、長期的なトレンドを考慮するために役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が試されていますが、現状のデータセットでは比較するための視覚的情報は制限されています。
– 初期のデータを基にした予測が、後半の実際のデータとどのように一致するのかを評価することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の異常値が初期のデータに見られるため、それらが後の予測やトレンドに影響しているかもしれません。
– 健康スコアの変動が小さく、データ全体に一貫性があるように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 健康状態のWEIスコアがある程度安定しているように見えます。これは、個人や企業が健康管理に成功していることを示唆するかもしれません。
– 異常値の存在は注意が必要で、特に個人的な健康管理や企業の健康促進プログラムの改善が考えられます。
– ビジネスや社会において、健康スコアの適切な予測と管理は、労働生産性の向上や医療費の削減に貢献する可能性があります。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体としてのトレンドは明確ではありませんが、初期（左側）の実績データ（青色）はやや安定しています。同時に、予測データ（紫色、ピンク色）はさまざまな増減を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値が初期にいくつか観測されています。これらは予測と実績の不一致を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のデータ点は実際の実績データを示しており、紫色とピンク色の線はそれぞれ線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測を示しています。緑色の点は前年同期の比較データです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと比較して予測データがどのように振る舞っているか見ることが重要です。例えば、初期の予測と実績の差異、年を通じた緑色の前年データとの関係などが確認できそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係を詳しく見るには、時間軸に沿った過去の実績と予測結果の一致度などを分析することが考えられます。今のところ、視覚的には明確な周期性や相関は見当たりません。
6. **人間の直感およびビジネス・社会への影響**:
– 初期の異常値は、ストレス管理上の注意信号を示しているかもしれません。特に予測と実績の差異を理解することで、心理的ストレス管理の改善に役立つ可能性があります。
– ビジネスあるいは社会的には、ストレス管理は従業員の生産性や健康に直接影響するため、適切な管理が必要です。グラフから得られる洞察を活用し、ストレス対策を行うことで、より健全な職場環境を構築できるかもしれません。
このグラフは、ストレス管理における複数の方法の有効性を比較分析するための有意義なデータを提供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:
以下のポイントに基づき、グラフを分析します。
1. トレンド:
– 360日間にわたるデータのグラフで、特定のトレンドは観察しにくいです。初期に実績データが集中しており、後半には前年の比較データのみが示されています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期のデータには「異常値」としてマークされたプロットが見えますが、大きな外れ値や急激な変動は確認できません。基本的には安定しています。
3. 各プロットや要素:
– 青いプロットは実績（実績AI）を示し、緑のプロットは前年の比較として示されています。
– 紫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、これは唯一の予測線です。
4. 複数の時系列データがある場合の関係性:
– 実績データと前年データが示されていますが、直接的な関係性は見えにくいです。時間的に分離されています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 初期データとその後の比較データに強い相関は見られません。ただし、初期の実績データは予測範囲内に収まっています。
6. 直感的な感じ、ビジネスや社会への影響:
– データの大半が初期に集中しており、その後の事象に基づいて推測を行うのは難しいです。
– 自由度や自治の指標であり、電力カテゴリにおける個人のエンパワーメントが測定されています。
– 初期段階での実績と異常値の発見は、以降の政策策定や個人のエンパワーメント戦略の見直しに役立つ可能性があります。
このグラフから得られる情報は限られていますが、データの散布が示す安定性に基づき、過去実績の評価や将来の予測の精度向上に貢献するでしょう。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に実績データが集中しており、右側に予測データがある配置です。
– 実績のデータポイントは主に横ばいですが、予測には複数の回帰モデルが使用されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおける外れ値がいくつか見受けられます（黒丸で表示）。
– 予測データの間にはモデルによって異なる変動がありますが、大幅な上下動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、紫やピンクの線は予測モデル別の予測を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 緑色の点は前年データで比較表示されています。
– 淡いグレー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**:
– 各予測モデルは異なるトレンドや水準を示しており、それぞれのモデルの予測が期間内にどの程度実績に近いかを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度は真ん中に集中しており、予測データの密度はモデルごとに異なります。予測値は実績に対して比較的一貫していますが、モデルによってばらつきが見られます。
6. **直感的な感じと影響**:
– このグラフは、電力における社会的公平性・公正さに関する実績と未来の予測を視覚的に示すもので、モデル毎の予測の違いを理解する手助けをします。
– 企業や社会では、このような公平性指標に基づく予測情報を電力供給の戦略や政策立案に活用し、持続可能性や社会的受容の向上に役立てることができます。
このグラフから得られる洞察は、電力業界において社会的側面を考慮した計画や改善策に貢献すると考えられます。
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
1. **トレンド**
– **上昇・下降**: 全体的に、初期段階でのスコアは高く（0.8〜1.0付近）、その後のデータがないため、長期的なトレンドは判別できません。
– **周期性**: 提示されているデータ範囲内では、周期性は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントには青い実線と赤い×印があり、これらは予測値と実績値の明確な違いを示していますが、外れ値としては認識されていません。
– 大きな変動や急激な変化は見られません。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– **実績（青の丸）**と**予測（赤の×）**が一部異なることが分かります。
– **異常値（黒の丸）**の表示があるが、これも0.8〜1.0の範囲内に収まっています。
– **前年のデータ（緑のポイント）**はスコアが低い場所に位置しており、改善された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**
– 実績値と予測値が重なる箇所が多いですが、完全には一致していないため、予測の精度についての検討が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は限られた範囲に集中し、相関関係を評価するには不足しているものの、予測モデルの異なるアプローチ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が適用され、比較が暗示されています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 初期の実績値が高いことから、電力の持続可能性と自治性のスコアが高い状況が続いていると考えられます。
– モデルの予測能力が高ければ、このパフォーマンスが維持できる可能性があるが、実績との誤差があるエリアに注意が必要です。
– 高いスコアを維持する場合、社会的およびビジネス的に好影響を与え続ける可能性があります。特に、グリーンエネルギー政策や持続可能なビジネスプラクティスの導入を検討する際に有益です。
### 結論
このグラフは、電力分野の持続可能性と自治性に対する高い評価を示し、新たな技術や方針に対する適応能力の高さを示唆しています。ただし、予測モデルの精度向上が今後のスコア維持に寄与するでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフでは、実績データ（青いプロット）が左側で表示されています。それに対し、予測データ（緑、紫、ピンクの線）が右側に示されています。
– 実績データは期間（2025年7月からおそらく2026年7月）にわたり、短期間で水平または僅かな変動を示しています。
– 予測データも極端な下降や上昇を示していないため、全体として横ばいのトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値が強く示されていますが、特定の急激な変動は見られません。
– 異常値のポイントには黒い円で強調されています。これは通常の範囲外のデータを示していますが、具体的な影響については更なる分析が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青で、予測値は異なる回帰手法ごとに異なる色で表示されています。
– 線形, 決定木, ランダムフォレストの予測範囲が示され、予測の不確実性や許容範囲なども含まれているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと比較データが一致している部分と、それを補完する予測データのパフォーマンスを比較することで、それぞれの予測モデルの有効性を判断する材料になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値の存在は、データの異常値処理や予測の際に考慮すべき可能性を示しています。
– 相関関係については示されていませんが、異なる予測モデルの比較により補完できます。
6. **人間が直感的に感じる要素と影響**:
– プロットの集中度合いや異常値の検出は、電力関連の政策や戦略の調整可能性を示すかもしれません。
– 横ばいだったり一定の範囲内での変動が大きければ、電力供給の安定性や教育機会の向上が考えられます。
– 電力部門の安定性は社会基盤において重要であり、これにより教育機会の改善にも寄与できる可能性があります。
このグラフから引き出される洞察は、電力に関連する社会基盤の効率的な運用や、教育機械の均等化を目指した戦略立案の一助となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青いプロット）は開始時に比較的高いWEIスコアを示しており、その後、急激な変動が観察されます。全体として大きな上昇や下降は見られず、多くは0.6から0.8の範囲内で変動しています。
– 予測データ（紫色、ピンク、灰色）は右側にプロットされており、予測範囲内でほぼ一貫しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 異常値（黒い円で囲まれたもの）が指摘されており、特に予測時系列の初期に現れます。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 実績データは、青色で示され、過去の堅調なパフォーマンスを示唆しています。
– 予測データは、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）を使用しており、それぞれピンク、紫、灰色のラインで示されています。これにより、予測の信頼性や多様性を示しています。
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一貫性が見られます。いくつかの異なる予測手法が、比較的近い範囲のスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データの分布に大きな偏りはないように見えますが、予測データは時間と共に若干の上昇傾向を示しており、前向きな見通しを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– 人間の直感として、エネルギー分野における「共生」「多様性」「自由の保障」を確保するための社会WEIスコアは、現在の高いレベルを維持しながらも、将来的にはさらなる向上の可能性があると予想されます。
– ビジネスには、特にエネルギー政策や持続可能な開発における戦略的計画において、これらの予測が重要なインプットとなるでしょう。社会全体において、多様性と自由の保障を強化するための政策決定と関連する行動が必要とされる可能性があります。
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:
専門的な見地と直感によるグラフ分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップにおいて、色の濃淡や明暗を通じて周期性や特定のトレンドが見られます。
– 特に7月5日から7月6日にかけて数値が急激に上昇している様子がうかがえるため、上昇トレンドが認められます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日において急激な色の変化（黄色）が見られ、明らかに他の日よりも異なる数値を示しています。これは外れ値や急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーバーを見る限り、黄色は最も高いWEIスコアを示しており、青から紫へかけてスコアが低くなります。
– 時間帯による変動も考慮する必要があり、夜間（特に19時以降）での変動が顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦軸の時間帯と横軸の日付の組み合わせによって、特定の日の時間帯ごとのWEIスコアの変化が示されています。
– 特に夜間の時間帯と日付で顕著な変化が見られ、この関連性は解析の焦点となります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアが特定の時間帯や日付に集中しており、周期的な傾向があるように見えます。
– データ分布としては偏りがあり、一部の時間帯に高い値が密集しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスへの影響として、特定の時間帯や日付における電力使用がピークに達する可能性が示唆され、これに基づく需要予測や資源配分が必要です。
– 社会的には、夜間の特定日（例えば週末や特別なイベント日）に電力需要が高まる傾向があるかもしれません。
この分析を基に、電力消費の効率的な管理や最適化に役立てることができます。
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:
解析してみましょう。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な周期性は見られず、一定期間の変動を示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日に急激な変動が見られ、色が黄色に変化しています。これは、この日または特定の時間帯において異常なほど高いWEIスコアが記録されたことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が時間や日にちにわたるスコアの変動を示しています。濃い紫は低いスコア、黄色や緑は高いスコアを示しています。
– 縦軸が時間帯を示しているため、特定の時間帯におけるWEIスコアの変動傾向は、日中に比べて夜間や早朝で異なる可能性を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアが日により異なる傾向にあるため、消費行動や外部要因の影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付や時間帯においてスコアが突発的に増減していることから、スコアは不均一に分布しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 人々は電力消費パターンの変動があること、特に特定の時間帯で大きなスコアの違いがあることを気づくでしょう。
– 特に2025年7月6日の急激なスコア上昇は、予期せぬ需要増である可能性があります。電力供給者やインフラ管理者にとって、こうした急激な変動を予測し対応することが重要です。
このヒートマップは、電力消費パターンの変動を視覚的に理解するのに役立ちます。これに基づき、需要予測やエネルギー効率化のための施策を考えることができます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体的な時間枠では、周期性は特に見られず、色の変化から特定の日に特定の時間帯で変動があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月6日の一部時間帯（特に夜間）は、著しく高いスコア（黄色）が観察され、急激な変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の違いはスコアの大小を表しています。鮮やかな黄色は高スコア（0.900近く）を示し、濃い紫は低スコア（0.675付近）を示しています。
– 時間帯（縦軸）によってスコアが異なり、日中と夜間で変動し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**
– 同じ日でも時間帯によってスコアが異なることから、 diariaなパターンが見られます。特に2025年7月6日は一日を通して変動している様子です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 視覚的に目立つ箇所（色の変化）は、何らかのイベントや需要の増減によって生じた可能性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– スコアの高さは効率の良いエネルギー使用を示すかもしれません。特に高スコアが観察される時間帯は、エネルギー消費が効率的に行われエネルギー供給が適切に管理されている可能性があります。
– ビジネスへの影響として、エネルギー供給の効率的な時間帯を活用することでコスト削減や環境負荷の低減が期待されるかもしれません。
このようなヒートマップは、電力消費の最適化やピーク時の供給調整に役立つ洞察を与えることがあります。
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以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド（周期性など）**:
– ヒートマップ自体は時系列データではありませんが、相関関係から長期間にわたる傾向を読み取ることができます。高相関の指標は、共に増減する可能性が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動を直接視覚することはできませんが、個々の相関が極端な場合、その関連性が非常に強いか弱いことを示します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関が強いことを示します。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」間の0.95という高い相関は非常に類似した動きをしていることを示唆します。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と他の項目は比較的相関が低く、多くの場合独自の動きが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個々の「個人WEI」と「社会WEI」間には高い相関が見られ、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間の0.83など、特に強い関連性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全般的に正の相関が強い組み合わせが多く、カテゴリ同士が互いに影響し合っていることが示唆されます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、個々の要素が社会の様々な面で相互に影響を与え合っていることが感じ取れます。特に、個人のウェルビーイング（経済的余裕、ストレス）が社会全体の幸福度や持続可能性と密接に関連していることが示唆され、政策立案の際に重要なデータとなり得ます。
– 企業戦略や社会政策において、個々の項目間の相関を理解することは、包括的なアプローチで持続可能な発展を目指すための基礎となります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 各ボックスは異なるWEIタイプのスコア分布を示しており、トレンドというよりは特定期間内の統計分布を示しているため、時間的なトレンドはこのグラフでは読み取りにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 箱ひげ図にはいくつか外れ値が観察され、特に「個人WEI（経済状況）」、「個人WEI（心理的ストレス）」、「社会WEI（公平性・公正さ）」のデータで明確です。
– 急激な変動というよりは、分布の広がりや異常値として外れ値があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– ボックス部分はWEIスコアの四分位範囲を示しており、中央線は中央値を示しています。
– 上下のひげはデータの最大値と最小値（外れ値を考慮しない）を示しており、外れ点は異常値です。
– カラーは視覚的な識別を容易にするためのデザインと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各「WEIタイプ」は異なる観点（個人、社会など）を示しているため、直接的な時系列相関はないと思われます。比較により異なる観点での分布特性を理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済状況）」と「個人WEI（心理的ストレス）」で分布が広がる一方、「社会WEI（持続可能性と自給自足）」では比較的狭い範囲でのスコア分布です。
– 特定のWEIタイプで最低値が非常に低く、一部では高スコアも観察されるため、内部的な不均一性が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 経済状況や心理的ストレスのバリエーションの多さは、個人の抱える課題が多様であることを示しています。エネルギー政策やサービス提供において、個別化された解決策が求められるかもしれません。
– 公平性や公正さにおける外れ値は、社会的な公正に関する問題が潜在的に存在する可能性を示します。政策立案者はこれを考慮して対策を進める必要があります。
全体として、この分布比較はエネルギーに関わる個人・社会のさまざまな課題を浮き彫りにし、継続的なモニタリングと適応策の開発が重要であることを示唆しています。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いて視覚化されており、電力カテゴリのデータを360日間にわたって分析した結果を示しています。以下に、このグラフから得られる洞察を順に説明します。
1. **トレンド**
– 各データポイントは、第一主成分（寄与率: 72%）と第二主成分（寄与率: 10%）でプロットされています。特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は示されていませんが、データポイントは全体的に広く散らばっている様子が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの右上部にあるポイントは他のデータポイントとはやや離れており、外れ値の可能性があります。これは、特定の要素が他の要素とは異なる動きをしていることを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットはデータセットの異なる観測を示しています。第一主成分が72%の情報を保持しているため、この軸がデータ全体の特性を最も表していると考えられます。データのばらつきが第一主成分に大きく影響され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**
– このグラフは全体としてデータセットの内在的構造に関する情報を提供しますが、時系列性よりも空間的な洞察を目的としています。時系列の相関を直接示すものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分の方が高い寄与率を持っているため、データの主要な変動はこの軸に沿っていると考えられます。第二主成分はサブの変動要素を示しており、特定のパターンは見えません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフから、特定のデータポイントが他と異なる特性を持っていることが直感的に感じられます。これにより、電力使用において異常なパターンや異常値を識別するのに役立つかもしれません。ビジネス的には効率化の余地や異常検出の指標となり得る情報を提供する可能性があります。
全体として、PCAによるこの視覚化は、データの異なる特徴間の相関を把握し、特異な動きやパターンを識別するために有用です。
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。