📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移とトレンド
– **総合WEIスコア**は、期間の初期には0.65前後の低めで推移していましたが、7月6日から急激に上昇し、0.86に達し、その後も高水準を維持しています。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**ともに7月6日を境に明確な上昇トレンドが見られます。特に社会WEIの上昇が顕著です。
#### 2. 異常値
– 異常値として指摘されている日付（7月1日、2日、3日、5日、6日、7日）のWEIスコアは、データ推移のトレンドから外れている点が確認されています。特に、7月6日には非常に高いスコアが複数記録されていることから、予期せぬ環境要因や特別な社会イベントが影響した可能性が考えられます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **季節性パターン**は確認されていませんが、短期間のデータ動きのため、季節性の有無は不明です。
– **トレンド成分**は7月6日以降の上昇が顕著で、全般的に高位安定化への動きが示唆されます。
– **残差成分**は、説明困難な急激な変動、特に7月6日の高スコア群が異常として浮き出ています。
#### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップを用いた分析から、**総合WEI**は主に**社会WEI**に非常に高い影響を与えていることが判明しました。
– **個人WEI**の各詳細項目（経済的余裕、健康状態、心理的ストレス）は互いに中程度の相関を持ち、全体的な社会的および個人的幸福感に寄与しています。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図**の分析より、一部の項目で外れ値が確認されていますが、おおよそ中央値付近でのデータ集中が見られ、一貫したデータ推移が示唆されています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**によると、PC1の寄与率が非常に高く（0.78）、これはWEIの主な変動要因が少数の支配的因子により影響を受ける可能性を示しています。これは、特に**社会WEI**の影響力の大きさと一致しています。
### 推察される背景要因
– 7月6日に観察された大幅なスコア上昇は、特別な社会イベントや政策変更など、計画された社会環境の改善策が実行された可能性があります。
– **健康状態**および**心理的ストレス**の急変も、それに関連する文化的または社会的要因の突然の変化によるものと考えられます。
### 結論
この期間の分析から、WEIスコアは社会的イベントや政策の影響を大きく受けているように見えます。特に、社会WEIの高スコア化が総合スコアの押し上げに貢献している点が重要であり、社会制度の改善や新政策の効果が強く反映されている可能性があります。今後は、さらに長期のデータ分析を通じて季節性の確認も含めた詳細な見解を得ることが求められるでしょう。
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
1. **トレンド**:
– 実績AI（青いプロット）は、2025年7月1日から2025年7月10日までの間で頻繁に変動しており、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 予測（様々な手法による線）は2025年7月10日以降のデータを示しています。線形回帰は横ばい、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は若干の上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイント（黒い円で囲まれた）が外れ値として識別されています。これらはグループから逸脱していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の実績を示しており、多くのデータポイントが1つの範囲内に密集しています。
– 紫色の線は予測を表しており、モデルの違いにより異なる挙動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測AIの関係性として、予測のどの手法も実績の最終データポイントを起点としてその後の挙動を予測しています。
– どのモデルも実績データの変動に一定の安定さを加えて予測しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはやや広がりを見せつつも、一定の帯域にデータが留まる傾向があります。
– 予測結果との比較で、ランダムフォレスト回帰が最も変動が少なく、保守的な予測結果を示しています。
6. **直感的洞察と影響**:
– 実際のデータには変動があるものの、予測手法は全体として安定的なWEIスコアを予測しています。これはビジネスにおいて、短期間の変動はあっても長期的には安定するという見通しを提供します。
– 外れ値は特段の注意を要するイベントや要因を示している可能性があるため、これらの要因を特定することがビジネス改善につながるかもしれません。
このグラフ全体を通じて、人間は「現状は不安定だが、将来的安定が予測されている」という印象を受けるかもしれません。ビジネスへの影響としては、短期的には注意を要しつつも中長期計画を立てるための指針となるでしょう。
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:
以下は、提示されたグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）：期間の初めに緩やかな上昇トレンドがありますが、その後は横ばいです。
– 予測線（線形回帰と決定木回帰）：中盤からは高い水準で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにはいくつかの外れ値（黒色の円で囲まれた青色の点）が見られます。これらは異常な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績AIによる実測データを示します。
– 黒色で囲まれた点は異常値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測線は、それぞれ異なる方法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**:
– 実績データは初期では変動がありますが、予測データにおける線形回帰および決定木などの手法は、この変動を過小評価しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値のばらつきに対して予測値がより一貫していて、将来の安定性を示唆しています。しかし、不確実性の範囲があるため、完全に信頼するのはリスクがあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の外れ値に対して後半の安定した予測値は、業務が通常運行に戻ったことを示唆する可能性があります。
– 予測が正しければ、電力関連のビジネスにおいて安定的な供給可能性を高め、計画的な運営が可能になると考えられます。
このように、このグラフは初期の不安定性にもかかわらず、将来的な安定を示す予測を提供しています。これは、新たな戦略や対応策の策定に役立つかもしれません。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI平均スコアの30日間の推移を示しています。以下の点を考慮して分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の数日間、WEIスコアは比較的高い範囲（0.75〜0.85）で変動しています。
– 期間を通じて、実績値はゆるやかな上昇傾向を保持し、最終的には1.0に近い値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが異常値として特定されています（黒い円で囲まれたデータポイント）。
– これらは他のデータポイントから大きく外れていないため、急激な変動というよりは、わずかな偏差によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは現実データを示し、直感的に実際の観測値を代表しています。
– ピンク色と青色のラインは、それぞれ線形回帰、決定木回帰、及びランダムフォレスト回帰による予測を示していますが、大きな変動はありません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、前半の緊密な集約から後半の広がりへの変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値が重なって表示されており、予測は現実データを追随しています。ただし、予測の方が後半に一貫性が高いことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に多く分布しており、その後の予測期間では一致した傾向を維持しています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 初期段階での実績データの不安定さは、電力関連システムや経済活動における不確実性を反映しているかもしれません。
– ビジネスや政策決定には、予測の安定性と高精度が信頼の源となります。
– WEIスコアの高い値は、社会的な電力利用効率の良さを直感的に示唆しており、ポジティブな見通しをサポートします。
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:
以下は、グラフの視覚的特徴および洞察です。
1. **トレンド**
– 実績値は、主に0.6から0.8の範囲でほぼ横ばいです。この期間のトレンドは、大きな変動なく安定しています。
– それに対して予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、期間の中盤以降から直線的に上昇して1.0付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値のうちいくつかのプロットが異常値として認識されています。特に、開始直後のWEIスコアが低めのデータが目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績を表し、予測と実績の差異を視覚的に理解できます。
– グレーのシェーディングは予測値の不確かさ範囲を示しており、これは最初の区間で限られています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各種予測の違いに着目すると、予測モデルは実績値に対して一貫して過大評価しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には、現状では目立った相関が見られません。特に、予測が実績より高い値を示しています。
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**
– 実績が予測よりも低いことは、電力部門における経済的余裕が予想よりも下回っている可能性を示唆しています。これは、請求支出の増加または収益の低下を示す可能性があります。
– 予測と実績の乖離が続く場合、予測モデルの精度改善が求められます。特に、モデルの調整が必要となる可能性があります。
このグラフは、予測モデルが現実のデータにどのように適合しているかを評価し、改善するためのガイドとして有用です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 青色の実績データは2025年7月1日から7月10日間で密集しており、目に見える明確なトレンドが確認できません。
– ラインとして示されている予測データでは、線形回帰は安定して水平（一定）、一方で決定木回帰およびランダムフォレスト回帰は緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に黒い円で示される外れ値がいくつか存在します。これらは通常のパターンから外れたデータ点であり、特定の異常事象や測定エラーを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績データを表しており、観測された健康状態の実測値です。
– グレーの長方形は予測の不確かさ範囲を示し、モデルの予測信頼性を視覚化しています。
– それぞれのライン（緑、青、紫）は異なる手法による未来の健康スコアの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法は異なる結果を示しており、特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰のプロジェクションの違いや、安定した線形回帰との比較が興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの範囲が狭く、強いバラつきは見られないが、外れ値の存在が全体の健康スコアの信頼性を低下させる可能性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じることとして、未来の健康状況の予測には多くの不確実性が存在していることが分かります。特にビジネスでは、顧客の信頼を得るために予測の透明性や解釈性を向上させることが重要です。
– 社会的には、健康予測の改善が可能であることを示唆しており、予防医療の重要性を再認識させます。特に予測の精度を向上させることで、健康管理の計画をより効果的にすることができます。
この分析は、各予測モデルの特徴と信頼性をより理解し、予測データの利用における課題や改善点を明確にするための基礎となります。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値（青のプロット）は7月1日から7月10日の間に少しばらつきがありますが、概ね0.6から0.8の範囲でほぼ安定しています。
– 予測値は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のすべてが7月11日以降一定で、0.6から1.0に設定されています。これらは急激な変動がないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内の黒い丸で囲まれたデータポイントは外れ値を示しています。7月1日から7月10日までの間にいくつか外れ値が見られますが、それ以降は外れ値がなく安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIによる実測値を示しています。
– それに対する予測（赤い×）は見られませんが、予測モデルによる不確かさの範囲（グレー）が初期には表示されています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色で水平線として示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値からの外れ値は予測と乖離していますが、モデルはその後の安定を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のばらつきは初期に集中しており、予測モデルはその後安定した同様の結果を予測しています。
– 実績値が予測の範囲内にあるため、モデルの精度は一定程度信頼できる可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の変動にもかかわらず、その後の予測が安定していることから、心理的ストレスの管理が可能であると理解されるでしょう。
– 電力業界においては、労働者のストレスを適切に管理することで効率性の向上や事故の減少につながる可能性があります。
– これにより、予測に基づく効果的な介入策や計画が可能となり、全体的な職場環境の改善に寄与するでしょう。
全体として、このグラフはストレスレベルの有効な予測を示しており、その予測を基にした対策を考慮することが可能であることを示唆しています。
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:
以下に、このグラフから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 初期の実績値（青い点）は、0.6付近で横ばいになっている傾向があります。
– 予測値としては、線形回帰（薄青線）と決定木回帰（紫線）は一定の値を示し、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）はやや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上に外れ値の表示（黒い円）がいくつか見られますが、大きな変動や急激な上下動は特に観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表しており、実績の観測値の変動を示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示し、実績データがその中に収まっています。
– 各予測モデルの線（薄青・紫・ピンク）は、今後の動向の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績データと各モデルによる予測値は、一定の範囲で一致しており、一貫性を保っているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは特定の範囲内で分布が密集しており、予測と実績の相関があると考えられます。
6. **人間の直感と影響**:
– ガイドラインの予測線が大きく異なっていないため、安定した状況と判断できます。改善策の策定や現状維持が許容される可能性があります。
– モデル間の予測の差が小さいため、多様な予測手法を用いることで、リスクの最小化が期待できます。
これらをもとに、各モデルの予測に基づいた施策や将来の計画策定が行われることで、電力の自由度と自治に関するより良い意思決定が可能になると考えられます。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は7月の初めに集中しており、その後データが途切れています。
– 予測には3つのモデルが使用されており、それぞれ異なる動きを示していますが大きく分かれることなく一定のトレンドを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ中に特に顕著な外れ値はありませんが、予測モデルの中に1つのデータポイントが異常値として記録されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実際のデータ点。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさを示しています。
– 紫やピンクの線: 各種予測モデルの結果を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 外れ値は黒丸で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは過去データからそれぞれのアプローチで未来のトレンドを予測していますが、実績データがなくモデル間の直接比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.4から0.8の間に散らばっており、予測モデルの範囲から外れることはなく、モデルが現状を十分に表現していることが示唆されます。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**
– 人間は実績データが途切れていることを直感的に心配に思うかもしれません。データの欠損により、モデルの予測の精度が低くなる可能性があります。
– 公平性・公正さが維持されていることを確認するためのモニタリングは重要です。実データの収集を再開し、予測の乖離を最小化する戦略が求められます。
– 長期的には、予測の精度を確保し、持続的な改善を目指すことが社会的な公平性を促進する重要な要素となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇**: グラフの初期段階で、青色の実績データは比較的ばらつきがありますが、全体として高い範囲に収まっています。
– **予測の安定性**: 時間が進むにつれて、予測（紫色）はスコア全体が1.0付近で安定していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 初期の実績データに複数の外れ値（黒丸）が見られ、これがデータのばらつきを強調しています。
– **急激な変動なし**: 予測データは全体的に安定しており、急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青色）**: これが実際の観測データを示し、特に初期のばらつきが顕著です。
– **予測データ（紫色）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が用いられており、時間の経過とともに予測スコアが1.0に向かう傾向があります。
– **不確かさの範囲（灰色の影）**: 予測の不確かさを示していますが、範囲は狭めです。
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間の見かけ上の相関は初期では不明瞭ですが、全体的に高スコアを維持する傾向が予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **高スコアの集中**: 実績データは0.8以上で分布しており、予測もそれを反映して1.0付近をターゲットとしています。
6. **直感的な洞察と影響**
– **持続可能性の向上**: WEIスコアが高いことは組織や社会の持続可能性が高まっていることを示唆します。
– **予測の信頼性**: 予測の信頼性が高い段階であるため、計画策定や政策決定において重要な指標となる可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: スコアの安定は持続可能なエネルギー管理への貢献を示し、社会的な評価につながる可能性があります。
全体として、この時系列散布図は、持続可能性に関連する指標が時間とともにどのように維持および改善されているかを示すものであり、長期的な計画において安心感をもたらします。
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:
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青いドット）は安定しているが、7月の初旬に一時的な下落があります。以降、データは上向き傾向を示し、後半は予測モデルによって高いスコアが維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一つの外れ値（円で囲まれた青いドット）が7月初旬に見られ、急激なスコアの変動が示されています。
3. **各プロットや要素**
– 青いドットは実績のスコアを示します。
– 赤い×印は予測AIによる予測値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、大きな変動がないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は全体として高い相関を保っています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測モデルは、非常に似たトレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績スコアは密集していますが、急激な外れ値によって分布の幅が広がっています。
– 予測スコアは比較的水平で、変動の少なさが特徴です。
6. **直感的な知見と影響**
– 実績データの一時的な下落は、特定のイベントや外的要因による短期的な影響を示唆します。
– 予測モデルが一貫した高いスコアを示していることから、今後の電力に関連する社会基盤と教育機会が改善の方向にあると考えられます。
– ビジネスにおいては、電力インフラへの投資期待が高まり、社会基盤の強化が進む可能性があります。
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**:
– 実績データ（青色）は、初期に高めのスコアを示し、その後安定しているように見えます。
– 予測データ（緑、青、紫）は一定の上昇トレンドを示し、最終的には横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには、正規の範囲外と見なされる外れ値が複数あります。これらは黒い円で強調されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、個別の観測値です。
– 黒い外枠のある青い点は外れ値を示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表します。
– 緑、青、紫の線は、それぞれ異なるモデルによる予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは最初の期間で若干の乖離がありますが、その後は収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に広がりがありますが、その後は安定。
– 予測は初期の外れ値を考慮に入れておらず、その影響を受けない安定した予測を提示しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 初期に外れ値が多く見られ、データのばらつきが目立ちます。これはシステムや観測に問題がある可能性を示唆しています。
– 予測が安定していることから、電力の共生・多様性・自由の保障に関しては、安定した状況が期待されます。
– ビジネスや社会において、一時的な不安定が初期にあっても今後は大きな変動がないと考えられ、計画の立てやすさにつながります。
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:
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間帯ごとの電力使用量の変動を示している。一般的な傾向として、日中から夕方にかけての時間帯に色が濃く、つまり電力使用量が高くなっていることが見受けられます。特に16時以降、色が変化し始めています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の16時のスロットは黄色を示し、他の日と比較して非常に高い値を示しています。これは、急激な電力需要の増加があったかもしれないことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡（紫から黄緑）は電力使用量の多寡を示しています。紫が使用量が少ないことを示し、黄緑に近づくほど使用量が多いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップでは時間帯と日付の組み合わせで電力使用量の変化を捉えており、高負荷の時間帯（午後から夕方）を視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 電力使用量は午後から夕方にかけてピークを迎える傾向があり、特に月初から中旬にかけてこの傾向が顕著に表れています。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– 電力消費のピークが特定の時間帯に集中していることから、この時間帯における電力供給の対応が求められることになります。これにより、エネルギーコストの最適化や持続可能な電力供給の戦略を立てるうえで重要な指針となる可能性があります。
このグラフは電力消費のピーク時間を視覚的に確認するのに役立ち、需要が高まる時間帯に対する適切な対応策を考える上で非常に有用です。
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:
このグラフは、30日間にわたる個人WEI平均スコアを時系列ヒートマップとして示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特定の日付（7月6日）に向けてスコアが高まっている様子が観察されます。
– 全体的に、夕方から夜（15時から19時）にかけて色が濃くなる傾向が見られます。これが、特定の時間帯の利用が集中している可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には、16時に急激なスコアの上昇を示す明るい黄色のプロットがあります。
– これが外れ値であり、何らかの特異なイベントが発生した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを示します。
– 青から緑への色の移行は、中程度から高得点を示しており、利用の増加を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯のデータを比較すると、特定の日や時間帯で一貫したスコアの変動が見られます。
– 7月6日の16時以降の時間帯でスコアが高いことが表れています。
5. **相関関係や分布**:
– 15時以降の時間帯は、全体的にスコアが高くなる傾向があることから、電力使用のピーク時間帯で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ビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯、特に夕方から夜にかけての電力需要の高まりを感じ取ることができ、エネルギーの効率的な利用や管理が求められます。
– グラフから、特定の日にピークを迎えるイベントや特異な出来事があった可能性が考えられ、イベントの影響を考慮した運営が必要とされる可能性があります。
このような分析が、エネルギー管理や消費パターンの最適化に役立てられるでしょう。
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:
ヒートマップ分析の専門家として、このヒートマップについて以下の洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、特定の時間帯におけるスコアが高さく、他の時間帯では低いといったパターンが見受けられます。全体的には、夜間から深夜（23時）の時間帯でスコアが低い（濃い紫色）、日中（7時、8時、16時）にかけてスコアが高い（黄色や緑色）傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは7月6日から7月8日にかけてのスコアの上昇（黄色）です。この日は時間帯を問わず高いスコアを示しています。特異なイベントや需要増加があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、濃い紫色は低いスコア、黄色は高いスコアを意味します。時間帯ごとのスコアの分布が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアの違いは、電力消費や社会活動のパターンを反映している可能性があります。特に日中にスコアが高くなるのは、社会の活動が活発になるためと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関は描写されていませんが、特定時間帯にスコアが高い分布を示すことがあります。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 昼間と夜間でのスコアの違いは、電力消費のピークとオフピークを示唆し、シフトやリソースの最適化を考慮する際に利用できます。
– 急激なスコアの変動は、予期しない電力需要の変化を示す可能性があり、イベントや異常気象の影響を考慮する必要があります。
この情報は、電力供給や管理における意思決定を支援するための基礎として利用できます。
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:
### 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）**
– ヒートマップは相関関係を見るため、具体的な時間的なトレンドは示されていませんが、全体的な相関が高い項目が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップにおける「外れ値」は、他の項目と比べて低めの相関（青に近い色）を示すものと捉えることができます。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の多くの項目と比べて相関が低く、一部の項目とは相関が0.50未満である点が特徴的です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 各色の濃淡は相関の強さを示しており、赤に近いほど強い相関、青に近いほど弱い相関を意味します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時系列データとは異なり、ヒートマップは異なる項目間の相関関係を視覚化しています。WEIの各項目が全体的にかなり高い相関を示しており、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は強い相関が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」、「個人WEI平均」、「社会WEI平均」間の相関は非常に高く、0.9以上の値を示しています。
– 多くの項目について、0.7-0.9の高い相関を持っていますが、特に「個人WEI（自由度と自治）」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が一部の項目と強い相関を見せています。
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**
– 人々は直感的に、異なるWEIの項目が相互に関連していることに気付くでしょう。高い相関は、これらの要素が互いに密接に関連し、電力に関する総合的な持続可能性や公平性の評価に影響を与える可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、特に「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「総合WEI」の高い相関に注目することで、持続可能なエネルギー政策や施策が全体的なWEIにプラスの影響を与える可能性について示唆を得ることができます。
– 社会的には、健康関連項目の相関が低いため、電力使用や関連政策が健康にどのように影響しているかについてさらに調査が必要かもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアの中央値に明確な上昇や下降のトレンドは見られないものの、カテゴリによってバラツキが存在します。全体的に大きな周期性は示されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（持続可能性と自律性）」と「社会WEI（生態整備・経済機会）」には、外れ値が観察されます。これらは特定の期間で異常に低いスコアを示した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図はそのカテゴリのスコアの分布を示しており、箱の幅（四分位範囲）が広いほどデータのバラツキが大きいことを表しています。
– 色の濃淡は特定の意味を持たないかもしれませんが、視覚的に区別するためのものです。
4. **時系列データの関係性**
– 30日間ということから、短期的な変動を捉えている可能性があるが、季節的な周期性の影響は小さいかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの中央値はカテゴリによって異なり、「総合WEI」や「社会WEI平均」が比較的高い中央値、低い分散を示す一方で、他のいくつかの項目は広い分布を持つ場合があります。
– 一部のカテゴリは、他のカテゴリと比べてデータの集中度が高いことがわかります。
6. **直感的な感覚と影響**
– 人間が直感的に感じることとして、安定性の高いカテゴリと不安定なカテゴリがある事がわかります。安定性の高いカテゴリは信頼性が高いと感じられるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、外れ値を含むカテゴリがリスクを抱えている可能性があるため、改善のための特別な配慮が必要かもしれません。また、バラツキの大きなカテゴリは、予期しない変動がある可能性を示唆しています。
これらの洞察から、特定のカテゴリでのリスク管理やパフォーマンス改善へのフォーカスが重要であると言えるでしょう。
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:
グラフ分析の専門家として、以下のような視点でグラフを解析します:
1. **トレンド**:
– 明確な時系列的なトレンドはこのPCAプロットには示されていませんが、主成分軸に沿ったデータ分布のパターンが観察できます。
– 第1主成分がデータの大部分を説明しており、正の方向に密集したデータがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は見受けられませんが、データポイントが第1主成分の正方向と負方向に広がっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロット点は日ごとの電力カテゴリデータを主成分に変換したものを表しています。
– 色や密度の変化はないため、全て平等に分かれていると考えられます。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データの直接的な関係性は示されていませんが、第1主成分と第2主成分の関係により、データの変動要因が異なることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に特定の相関は見られません。ただし、データは主に第1主成分方向に沿って広がっています。
– 第1主成分の説明力が高く、全体データの78%を説明しているため、この軸が電力データの主要な変動要因を表すと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に感じることは、第1主成分の正方向のデータ集積が持つ意味は、電力使用の共通パターンまたは特定の日に顕著な共通要因があることを示唆しています。
– ビジネス面では、このような変動は日々の電力需要の変動を予測し、効率的なエネルギー供給や節電策の立案に役立つ可能性があります。
– 社会的には、エネルギーの使用動向を把握することで、持続可能なエネルギー政策の策定に貢献できるでしょう。
このような分析を通じて、電力カテゴリに関する動向や隠れた要因をより深く理解することができると考えられます。
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。