📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 重要な傾向、異常、パターン、および隠れた意味
#### 時系列推移:
– **全体のトレンド**: データの全体的なトレンドを見ると、2025年7月1日から7月7日にかけて、総合WEIスコアは上昇しています。特に、7月6日以降、非常に高いスコアを示しており、これはこの期間中の社会および個人の要因の好転を示唆しています。
– **顕著な変動期間**: 特に、7月6日には大きくスコアが上昇しており、0.8625という異常に高い値が記録されています。
#### 異常値の考察:
– **異常値の指摘**: 特定の日付において、個別スコアがかなり変動しています。例えば、7月6日の総合WEIの0.8625は明らかに高く、特異な要因が影響している可能性があります。個人WEIの平均や社会WEI平均にも同様の傾向が見られ、全般的に指標が高騰しています。
– **考えられる要因**: 社会基盤の安定化、インフラ整備の改善、もしくは心理的ストレスの軽減などが、こうした高スコアの原因である可能性があります。それぞれの項目のスコアも上昇していることから、多様な側面での改良が同時に起こったと推測されます。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解):
– **長期的なトレンド**: データの限られた期間からは長期トレンドの完全な把握は難しいですが、短期間での上昇傾向が顕著です。
– **季節的なパターン**: DEIや社会基盤、自由度の部分で、日により変動があるものの、特定の曜日や日時において安定性が向上している可能性が示唆されます。
– **説明できない残差**: 一部スコアでは予測しにくい変動が見られ、こうした残差は経済的ショックや社会的イベントなど予期しない要因が一時的にスコアに影響を与えたのかもしれません。
#### 項目間の相関:
– **相関ヒートマップの分析**: 個人WEIと社会WEI間の相関が高いことが示唆され、個別な個人の経験が、社会の全体的な幸福度や公平性に影響を与えていることが考えられます。特に公平性や公正さ、持続可能性と自治性が高く相関し、これらが社会的幸福度の向上に重要である可能性があります。
#### データ分布:
– **箱ひげ図**: 個々のWEIスコア間でばらつきがありますが、中央値は全体としては高めに設定されており、特に経済的余裕や自由度の中央値がやや高いことは、安定性を示唆します。外れ値の存在は異常な社会イベントや個人の突発的な変化を示唆するかもしれません。
#### 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1とPC2**: PC1が0.77を示していることから、一つの主要な要因がデータの大部分を説明できることが示されています。これは、経済的余裕や社会的安定性といった要因が広範な影響を与えている可能性が高いです。PC2は0.08と低く、他の細かい要因が影響を与えていることも示しています。
### 全体的な洞察
このデータからは、個別の経済的・社会的指標が総合WEIスコアに大きな影響を与えていることが伺えます。特に7月6日以降のスコアの飛躍的向上は、社会的、経済
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:
以下の点に注目して視覚的な特徴を分析し、そこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、若干の変動が見られますが、比較的一定した範囲内で推移しています。
– 予測データ（線形回帰と決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なるが、全体として上昇傾向が予想されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中の数値を囲む円で表示された部分は異常値として識別されています。時系列の前半に集中して見られます。
– 特に、初期段階での変動が大きく、それに対して後半は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– グレーの範囲は予測の信頼区間を示し、予測の不確実性を表しています。
– 実績データのプロットは、AIによる分析結果を表しており、その周辺の円は異常値の強調を示します。
– 色違いの線はそれぞれ異なる予測手法に基づく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の間にズレが見られます。特に実績データの方が信頼区間の下限に近い場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期には実績データに変動があるため、ある程度の不確実性や予測誤差が示唆されます。
– 予測モデルにより違いはありますが、後半の期間に渡って予測値が安定しています。
6. **人間的な直感とビジネス・社会への影響**:
– 実績データが予測区間の下限に近い場合は、潜在的なリスク要因となる可能性があります。
– 異常値が多く発生しているため、その原因を突き止めて改善することで、ビジネスの効率化に寄与する可能性があります。
– 予測の信頼区間が狭い部分は、予測の精度が高いと見なされ、計画を立てやすくします。
全体として、このグラフからは電力カテゴリにおけるWEIスコアの安定性とともに、初期段階での大きな変動が注目され、改善の余地を感じさせます。特に予測モデルの選択に伴うビジネスへの影響は大きいと言えるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、開始直後に若干の上昇トレンドが見られ、その後は横ばいです。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、急速に上昇し、一定に保たれています。
– 日付が進むにつれ、予測は実績をやや上回る傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値として認識されています（黒丸で強調）。
– 実績データの分布は比較的狭い範囲でまとまっていますが、予測データとの差異が目立ちます。
3. **プロットや要素の意味**
– グラフ内の灰色の陰影は、予測の不確かさ範囲を示しており、実績はこの範囲内に収まっていることが多いです。
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（特にランダムフォレスト回帰）の間には、一貫性が見られません。
– 予測（線形回帰や決定木回帰）はこの範囲を外れています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測の不確かさ範囲内に位置していますが、予測の傾向と大きくずれており、予測の精度改善が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 電力消費の実状と予測が一致していないため、予測モデルの再評価が重要です。
– 実績と予測の差異は、電力供給の計画やリソース配分に影響を及ぼす可能性があり、モデル精度が向上すればコスト削減につながるかもしれません。
この分析を通じて、現状の予測モデルを見直し、より精度の高い予測が可能となるように再調整することが重要であると考えられます。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に描かれている実績データ（青い点）は、最初はやや増加傾向が見られ、その後は横ばいに近い状態に移行しています。
– 予測データ（赤い点やライン）は、特にラストのピンクのライン（ランダムフォレスト回帰）が右側に示されており、一定の値を継続しています。このことから、将来的には大きな変動は予測されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数点の青い点が黒い輪（異常値）で囲まれています。これは実績データの中で異常な動きを示した日を指しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のAIデータを、赤い点は予測のAIデータを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、通常の変動範囲を指します。
– ピンク、青、緑のラインは異なる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測値の変遷を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測手法による予測データに大きな乖離は見られず、いずれも比較的安定した推移を示しています。これにより、予測の信頼性が比較的高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間には高い一致が見られ、モデルの予測が実測データに対して妥当であると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 一定範囲内で安定した実績を維持しているため、電力の需要や供給の安定性が続くと予測されます。
– 異常値が出現するタイミングを分析することで、リスク管理やオペレーションの改善に役立つ可能性があります。
– 全体的に、信頼できる予測が確立されているため、企業は長期的な戦略を立てやすい状況にあると言えます。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初期のデータで、わずかな変動が見られますが、大きなトレンドは特に見受けられません。
– 予測（ピンクの線/緑の線/水色の線）は全て高い値（0.8以上）で横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データ（青い点）には異常値（黒枠の円）が含まれています。これらは他のデータに比べて低い値を示しています。
– 予測データは大きな変動を示していないため、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青い点で示され、異常値は黒枠の円で特定されています。
– 予測は異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるもので、それぞれ異なる色でプロットされています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は、現状の数値と将来の予測を対比する形になっています。
– 実績は若干のばらつきを見せますが、予測は一貫して高いスコアを維持しており、今後の見通しが安定していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの一部は予測と一致していない点が見受けられますが、全体的には高い相関があるように見えます。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**:
– 異常値が一部見られるものの、全体的な予測値が高く安定していることから、経済的な余裕が持続する見込みであることが考えられます。
– ビジネスにおいては、現状のばらつきに注意しつつ、安定した将来予測を基にした戦略を立てることができるでしょう。
– 社会的には、経済的余裕の改善は消費者信頼感の向上につながる可能性があります。
この分析結果をもとに、さらなる詳細な調査やデータの精査を行うことで、より精緻な洞察を引き出すことが可能です。
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**
– 実績データ（青い点）は全体的に安定しており、特定の方向への明確なトレンドは観察されません。
– 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、ランダムフォレスト回帰（紫色の線）が上昇傾向を示しています。一方、決定木回帰の予測（緑色の線）は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として識別された点（黒い円で囲まれた点）が数個ありますが、全体のパターンに大きな影響を及ぼすようには見えません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の健康状態スコアを示しています。
– 線分は異なる予測手法による予測値を示し、それぞれの方法による将来的なシナリオを示しています。
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で大きな乖離は見られません。それぞれの予測モデルは過去の実績データと整合性を持つ形で未来を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に0.6から0.8の間に分布しています。予測データもこれに準じた範囲で結果を示しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、電力消費の健康状態モニタリングに使用できる可能性があり、予測モデルを使って未来の動向を評価することで、事前の対応策を策定することが考えられます。
– 転送性と堅牢性のある予測モデルが選ばれており、信頼性のある健康状態のモニタリングや評価に資する情報を提供しています。
実績データとの整合性を保ちながら、予測データを元に戦略的な意思決定を行うことが望ましいでしょう。特に、ランダムフォレストによる上昇傾向の予測は注視すべきポイントです。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績（青の散布点）は、0.5から0.7付近で変動しています。
– グラフの後半、予測（ピンクの線）が明確に示され、WEIスコアが1.0に向かって急上昇しています。
– 期間全体としては、最初は横ばいから後半にかけて上昇するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の部分にいくつかの異常値（黒の円で囲まれた点）が見られ、これらは平均から外れていますが、範囲内には収まっています。
– 急激な変動としては、予測部分で線形な上昇トレンドが明確に示されており、急上昇が顕著です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の点は実績のデータを示し、日々の心理的ストレスの変動を表しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測で、未来のWEIスコアの上昇を示唆しています。
– グレーの領域は不確かさの範囲を示し、予測には一定の不確実性があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データから予測データへの移行が見られ、ここでの変動が予測にどのように影響を与えているかがポイントです。
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が色分けされ、特にランダムフォレストが他の方法よりも高い予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データでは、WEIスコアが比較的一定の範囲で分布しているが、予測により急上昇が見られる。
– データの分布が急激に変化することで、後の予測が全体に与える影響が大きくなっています。
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のは、現状のストレスレベルが安定しているものの、今後の上昇が懸念されることです。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレスマネジメント対策が必要であることを示唆しています。もし予測が正しければ、対策を講じない限り、ストレスレベルの上昇が他の要因（生産性の低下、健康問題など）に影響を与える可能性が高いです。
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:
1. **トレンド:**
– 実績データ（青いプロット）は、期間の最初に集中的に配置されており、全体的に約0.6から0.8の範囲を維持しています。この範囲内で大きな傾向の変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 黒い円で囲まれた外れ値が1つ存在しています。この点は他のデータポイントから離れた位置にあり、何らかの異常な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:**
– 青いプロットは実績データを示しています。
– 赤い×印は予測AIによる予測値を表しています。ただし、これらはプロットされていないようです。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 線は3種類あり、それぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、実績データの後に急激に1.0に上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測モデルのデータは期間中大きな変動がなく、特にランダムフォレスト回帰モデルは終始評価を上昇させ固定しています。
– 決定木と線形回帰のモデルは0.8付近で横ばいの動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データにおける点の密度は、初期数日に集中しています。
– 外れ値を除けば、データは相対的に一貫しています。
6. **直感的な洞察と社会的・ビジネス的影響:**
– 実績が予測の不確かさ範囲内に収まっていることは、予測モデルが適切に機能している可能性を示唆します。
– 外れ値は特異なイベントや異常があった時間を示しており、さらなる調査が必要です。
– ランダムフォレスト回帰の上昇した評価は未来への楽観的な見通しを示しているのかもしれませんが、過信は危険です。
– 電力分野での自由度と自治の改善、もしくは変化を示唆する指標として、このWEIスコアの変動はビジネス戦略や政策の策定に重要な役割を果たす可能性があります。
このデータへの理解は、特に電力業界の管理者やアナリストにとって、戦略的な意思決定をサポートする重要なツールとなるでしょう。
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:
1. **トレンド：**
– 初期の実績データは0.5から0.8の範囲にありますが、全体としては一定方向への明確なトレンド（上昇や下降）の傾向は見られません。
– 予測データは、3つの異なるモデルによるものであり、一部は高いスコア（一点は1.0付近）を予測しているのが特徴的です。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 実績データの中にいくつかの外れ値が存在し、特に標準的な範囲から逸脱したデータポイントが強調されています。
– 予測に異常な変動は見られませんが、過去の実績データに基づく不確かさの範囲が示されています。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 青い点は実績データ、赤い×印は予測データを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を表しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれており、それらのデータが標準的でないことを強調しています。
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）が使用され、それぞれが異なる未来の見積もりを示しています。
– 各モデルは実績データに対して異なる適合度を示している可能性があり、それに伴う予測精度の違いが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 実績データの範囲が比較的広いため、全体的には安定性に欠けていると言えますが、全体の相関や傾向を判断するにはさらに詳細分析が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響：**
– 外れ値が目立つため、これが何か特異なイベントや環境変動の結果である可能性があり、ビジネス戦略の再評価が必要かもしれません。
– 予測結果はWEIスコアの改善を示唆しており、これが実現すれば電力供給における公平性・公正さが向上すると考えられます。
– 社会的に見て、WEIスコアの改善は持続可能な電力供給体制の構築に寄与する可能性があります。
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）**：評価期間の初めにおいて横ばいの傾向を示しています。
– **予測データ（ピンクの線形回帰）**：2025年7月5日以降、ほぼ水平に推移しています。
– **決定木回帰とランダムフォレスト回帰**：これらの予測線も水平状態を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには外れ値として丸で囲まれたデータポイントがいくつか示されています。それらは予測範囲を逸脱しており、注意が必要です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**
– 色の違いによって実績データ（青）と予測データが区別されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、データの信頼性範囲と考えられます。
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、初期のデータ範囲では密接に一致していますが、後半は乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、ある一定の範囲に密集しています。予測データに対して波動なく比較的一貫しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データが予測値から逸れている部分は、計画からのズレや不確定要素を示しています。このズレがエネルギー管理や持続可能性に影響を及ぼす可能性があり、予防措置が必要です。
– 全体として、電力の持続可能性や自治性が高い位置を維持していることは、社会インフラの安定性にポジティブな影響を与えるでしょう。
この分析を踏まえて、予測の精度を高めるためのモデルの見直しや、外れ値の原因特定が必要と考えられます。
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:
このグラフから読み取れる視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績のスコア（青い点）が観察可能であり、7月上旬に急激な変動があります。
– 見やすく予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、どれもほぼ横ばいを示しており、予測ではスコアの安定が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬にスコアが大きく下がっている外れ値があり、その後急激に上昇しています。この部分が異常値としてマークされています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のAIによるスコア、灰色の範囲は予測の不確かさを示し、黒い円は異常値のマークです。
– 予測の線は異なる回帰手法を示しており、それぞれが予測結果の範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のスコアと予測との乖離は少ないですが、初期には変動があります。予測と実績の整合性が確認されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期には変動が高く、その後安定する様子があります。スコアの変化が少ないため、安定してスコアが維持されると予測されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の急激な変動は、電力供給や社会基盤の問題による一時的な不調と解釈できるでしょう。
– 長期的に見ると、スコアの安定性が確認され、社会インフラとして信頼が置ける状況にあることを示しています。
– 安定したパフォーマンスが期待できるため、教育機会や社会基盤の維持に貢献する可能性があります。
ビジネスや社会への影響としては、予測どおりに安定した状態が続けば、持続可能な電力供給が可能で、さらに教育機会の拡大やインフラの強化に寄与するでしょう。
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:
このグラフについて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は最初の数週間、ほぼ一定でありますが、わずかな変動を示しています。
– 予測ライン（緑、紫、マゼンタ）は、期間の後半に向かって明確な上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くの実績データに異常値が含まれています（黒い輪で強調）。これは通常とは異なるイベントがあった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値、赤いクロスが予測値です。異常値は黒い輪で強調されています。
– 灰色の背景は予測の不確かさの幅を示しており、初期段階では狭いですが、後半は上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に実績値と予測値が密接しているが、一部外れ値が見られます。
– 予測モデルの結果は時間の経過に伴い、上がっていく傾向を見せます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には一定の相関がありますが、初期の外れ値は予測とのずれを表しています。
– 予測範囲は時間の経過とともに広がり、信頼区間が広がっています。
6. **直感的に感じ取れることとその影響**:
– 初期の実績の変動に対し、後半は予測が改善または修正された可能性があります。
– 社会的または産業的な外部要因が初期の異常値の原因かもしれません。
– 予測の上昇傾向は、将来的な改善または進展を示唆しており、ビジネス戦略に肯定的な影響を与える可能性があります。
このような分析は、ビジネスや公共政策における予測可能性を改善し、予防的な行動を取るのに役立ちます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色が時間（縦軸）と日付（横軸）に沿って変化していますが、週を通して特定のパターンが顕著に現れているわけではなく、全体的には日々の変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7月7日にかけての夜間（特に19時と23時）に明るい緑や黄色の色が目立ち、この部分で急激なスコアの上昇、つまり高い活動が示されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の変化はWEIスコアの値を示しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。ヒートマップの棒は日付と時間帯を対応付けて表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時系列のデータは、互いに独立した活動を示しているよりも、特定の時間帯に異常な変動が集中していることがわかります。特に夜間に色の明るさが集中的に変わっていることが特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明らかな相関関係は視覚的には見られませんが、特定の日付における夜間の活動が高まる傾向があることがわかります。
6. **直感的に感じることと影響**
– 人間がこのグラフを見たとき、週後半になるにつれて夜間の活動が増加していることに気づくでしょう。ビジネスや社会においては、この時間帯に特別なイベントがあるのか、電力需給の増加などの対応が必要であることが示唆されます。
### まとめ
このヒートマップから、特に7月6日から7日にかけての夜間に電力需要や活動が増加する傾向が示されており、何かしらのイベントや行動パターンが裏にある可能性があります。電力供給の調整や夜間の活動増加に対応する戦略が求められるかもしれません。
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:
このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– 横軸の日付において、各日における異なる時間帯の色の変化を確認できます。全体的に、特定の周期性やパターンらしきものは見られないが、時間帯ごとの差異が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7日にかけて、特定の時間帯（23時や19時）で明るい黄色から緑色に変化しており、その他の時間帯と異なるWEIスコアを示しています。これは顕著な変動として注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、色が明るいほど高いスコアを示します。特に明るい黄色の部分はスコアが高く、紫色の部分は低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアの変化が日毎に異なります。特に19時から23時の間の変動が大きく、昼間の時間帯は比較的安定している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時刻でのスコアが安定的に高い日とそうでない日があり、時間帯ごとのスコアのピークやボトムが曜日の影響など外部要因によるものか、深掘りする価値があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 日中はスコアが中程度で安定しているが、夜間には大きな変動がある点を、ビジネスへの影響として注目できます。例えば、夜間や早朝の電力消費パターンの改善により、エネルギー消費の最適化が図れる可能性があります。
これらの観察結果を基に、ピーク時のエネルギー管理や、ポリシー変更の検討を通じた持続可能性の向上に繋げることができます。
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ全体を通じて、色の変遷は穏やかです。急激な上昇や下降のトレンドは見受けられず、横ばい傾向が強いです。しかし、特定の日付や時間帯での変化が見られるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付と時間帯（例えば7月6日午後8時以降）で、黄色の色が顕著であり、この部分は特に高いスコアを示しています。これは外れ値や急激な変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡が指標の強さを示しています。濃い紫から黄色にかけて色が変遷することにより、スコアが低いから高いへと変わっています。緑から黄色への遷移が見られる箇所は特に指標が高い部分です。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各時間帯でのスコアの変化が視覚化されており、これが日々のデータの関連性を示しています。特定時間のみの変化が他のものと関係している可能性は低そうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同一時間帯における複数日にわたるスコアの類似は、他の時間帯と比べて一貫しています。特に夜間（23時）から翌朝（午前）の間で高いスコアが見受けられることがあります。
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に関する洞察**:
– このグラフを見た人は、週末や特定の夜間の時間帯で電力指標が高いことを直感的に理解できるでしょう。
– 社会的に見ると、電力消費のピーク時間やそれに伴う負担を示すために利用される可能性があります。電力会社はこの情報を活用して、ピークシフトのプログラムを実施し、エネルギー効率を改善するための施策を講じることが考えられます。また、このようなデータは需要予測や供給計画の策定に大いに役立つでしょう。
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:
この相関ヒートマップは、電力カテゴリにおけるWEI項目間の相関関係を示しており、いくつかの興味深い洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データのトレンドを示さないが、相関の強さや方向が見て取れる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はないが、「個人WEI（健康状態）」と他の項目との相関が相対的に低い。
3. **各プロットや要素（色）の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示し、赤は高い正の相関、青は負の相関または低い相関を示している。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.96の高い正の相関があり、これはこれらの要素がお互いに密接に関連していることを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ではないためトレンド自体は示していないが、関連性は明確に示されている。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関が0.96と高く、これらの項目が社会的な側面で密接に関連していることがわかる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は多くの項目と0.8以上の相関を持ち、総合的な測定が個々の項目の集合体として機能していると考えられる。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の多くの項目と低い相関があり、この要素が独立的な影響を持っている可能性がある。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**:
– 全体として高い相関が多いため、個別のWEI項目が強く関連し合っている。
– 社会的側面や個人の心理的健康が総合WEIに強い影響を与えている可能性があり、これらを重視した政策が有益であることを示唆している。
– ビジネスにおいては、これらの相関を理解し、特定のWEI指標を改善する際に他の指標も調整し影響を与えるように、包括的なアプローチが求められる。
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:
以下は、提供されたWEIスコア分布比較の箱ひげ図に基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的にスコアは安定しており、特に顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」には外れ値が見られます。これは特定のケースで通常の範囲を逸脱したデータが存在することを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲はデータの四分位範囲（IQR）を表し、中央値は箱内のラインで示されています。
– 各WEIタイプは異なる色で示されていますが、これは視覚的な識別を容易にするためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEIタイプ間での直接的な時間的関係は読み取れませんが、異なるタイプごとの変動幅や中央値に違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」のスコアは比較的ばらつきが大きく、これはこの指標が多様な測定要素を含んでいる可能性を示しています。
– 「個人WEI（持続可能性と自給自足）」は中央値が高めである一方で、ばらつきが少ないです。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– 一般的に高いWEIスコアは電力カテゴリにおける良好な状況を示唆します。
– 外れ値の存在は、特定の領域での特殊事情を反映している可能性があり、特別な施策や観察が必要かもしれません。
– ビジネスへの影響としては、高いスコアが電力関連のサービスや政策の効果を示している可能性があります。
全体として、グラフは30日間という安定した観測期間にわたって、電力関連のWEIスコアが大きな変動を示さず、比較的高いレベルで維持されていることを示しています。これにより、電力カテゴリにおける品質やパフォーマンスが全般的に良好であると評されることができるでしょう。
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WEI（おそらく電力関連の指標）の主成分分析（PCA）を示しています。以下の視点で分析します。
1. **トレンド**
– 主成分分析では時間的な順序は考慮されていないため、トレンドというよりもデータの分布やクラスタリングを理解することが重要です。
– 第1主成分上で右側に密集したグループが見られます。その区域は特徴的なパターンを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下のプロット、あるいは右上方の密集から外れたプロットは異常値として検討する価値があるかもしれません。
– 特に他のプロットと離れている点があり、これが何を示しているかを調べる必要があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 第1主成分の寄与率が0.77と高いことから、これがデータの分散を最もよく説明しています。第2主成分は追加の特徴を提供しているかもしれませんが、第1主成分ほど影響力はないかもしれません。
– プロットの集中している部分から、データが特定の方向に偏っていることが示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– PCA自体は時間的相関を示しませんが、この分布は一部のパラメータや観察結果が類似した動きをする可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 横軸に沿って広がるのが確認できるため、第1主成分に多くの情報が集約されていることがわかります。
– 第2主成分はプロットの幅を少し広げていますが、明確なグループ化が左右されています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– この分析は、電力の利用パターンや供給の最適化に関する決定を支援するデータを提供できます。特に異常値は供給問題や需要の変動に関連しているかもしれません。
– クラスタリングされている部分は、特定のパターンがあることを示しており、それに基づいて効率的な電力管理や新しい戦略の策定が可能です。
この分析をもとに、さらに詳細なデータの検討や追加情報を収集しながら、特定の特徴や異常の原因を探ると、より具体的な対応策が検討できるでしょう。
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。
