📊 データ分析（GPT-4.1による）
データに示される30日間のWEIスコアに対する分析を以下に提供します。
### 時系列推移
**全体のトレンド**:
– **総合WEI**: はじめの数日間は比較的低めでスタートし、徐々に上昇しています。7月6日以降に顕著なスコアの上昇が見て取れます。最終的には高水準で安定しています。
– **個人WEI平均**: 緩やかな上昇傾向を示し、特に7月6日以降の上昇は顕著です。
– **社会WEI平均**: 高い数値でスタートし、安定した推移を見せつつ、7月6日以降更に顕著に上昇し高水準を維持しています。
### 異常値
– 7月1日から7月2日にかけて、総合WEI及び関連項目のスコアに変動があり、特定の日は低めのスコアが検出されています。
– 7月6日を境にいくつかの項目で異常値が高くなっています。これがある種の積極的な社会的あるいは個別の政策介入の結果である可能性を示唆しています。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解に基づくトレンド:
– **トレンド**: 確実に上昇傾向があり、特に7月6日から顕著な上昇は、社会的施策や状況の変化（例えば政治的決定や社会的イベント）によるものである可能性があります。
– **季節性パターン**: 短期間でのデータのため、明確な季節性は検出されにくいが、6日を境にした顕著な変動は、短期的な影響を持つイベントがあった可能性を示しています。
– **残差**: ランダムノイズは比較的少なく、つまりスコア変動は説明されやすい外的要因が多くあることを示唆しています。
### 項目間の相関
相関解析の結果:
– **高い相関**: 個人と社会の平均が常に連動して動いており、個人の経済状態と健康状態が社会平均スコアと相関していることが示唆されています。
– **低い相関**: 個人の心理的ストレスと社会的持続可能性の間の相関が低く、精神的健康は他の多くの項目に直接影響を与えにくい可能性があります。
### データ分布
**箱ひげ図からの洞察**:
– 多くの中位数が相対的に高い位置にあり、特定の要因が押し上げていることがわかります。
– 外れ値が複数存在し、特に7月6日以降のデータにこれが散見される点は、突発的または非通常の出来事に関連している可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCAの結果:
– **PC1の寄与率 (79%)**は、総合的な全体傾向をほぼ捉えており、主要な変動要因が一部の項目に大きく関連していることを示しています。
– **PC2 (7%)** は副次的な要因としての変動を示すもので、このわずかな変動要素は、個人要因が社会の流れにわずかながら個別の影響を及ぼすことを示唆しています。
### 総括
データ全体を通じた傾向としては、7月6日以降の総合WEIの劇的な上昇が目立ちます。これは社会的な施策や、特定イベントによるポジティブな影響を示すものと考えられます。特に、社会WEIの平均の急上昇が示すように、コミュニティや政策の改善が多くの項目に好影響を与えている可能
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:
以下は、提供された「電力カテゴリ 総合WEIスコア推移」の時系列散布図に基づく分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績値（青いプロット）は、期間の初めにある程度の上下変動がありますが、全体として緩やかな上昇傾向を示しています。
– 予測値（特にランダムフォレスト回帰）は途中で急激に上昇し、1.0のスコアに到達した後、横ばいの状態を続けています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値にはいくつかの外れ値（黒い円）が見られます。これらは予測モデルが想定していた範囲を超えたデータポイントを示している可能性があります。
– 特に7月初旬におけるスコアの変動範囲は他の日に比べて大きく、興味深いです。ここに何か臨時の要因があったのかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 灰色のシェーディングは、予測の不確かさを表しており、xAI/3σという基準を元にしています。実績値の多くがこの範囲内に収まっていることがわかります。
– 各色の予測線は異なるモデルに基づく予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）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**:
– 実績値と各予測値（異なる回帰モデル）の間には異なる傾向があります。ランダムフォレスト回帰は最も高い予測を示し、他のモデルより著しい差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータポイントは比較的一定の範囲内に収まり、特に初期のデータには連続性が見られます。
– 混み合った初期データに比べて後半では予測値が分散していることから、初期データに基づく将来予測の難しさがうかがえます。
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に関する洞察**:
– このグラフは、電力消費や供給に関連する不安定な時期を示している可能性があります。特に初期の不規則な動きは、供給不足や需要の急増を示唆するのかもしれません。
– 急上昇しその後の高水準での横ばいは、将来への楽観的な見通しを反映していますが、特定のモデルに基づく過大評価である危険もあります。
– ビジネスの意思決定や政策策定において、これらの予測はリソースの配分やリスク管理を考える際に大いに役立つでしょう。特に長期的なエネルギープランニングには不可欠です。
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**：グラフの左側で見られる青いプロット（実績AI）は、全体としてやや上昇傾向にあります。特に、初期段階では比較的変動が大きいですが、徐々に安定しています。
– **予測データ**：予測データ（ランダムフォレスト回帰）は、初期の実績データから急激に上昇し、その後は1.0のスコアで安定しています。これは、モデルが今後のスコアを高く見積もっていることを示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：いくつかの黒い円で囲まれたプロットがあり、これらは異常値を示しています。特に、初期の実績データに見られます。
– **急激な変動**：実績データは初期に変動がありますが、急激な変動は目立ちません。予測データに関しては、モデルによる急上昇が特徴的です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**：実績AIによる実際のスコア。
– **黒い円**：異常値のマーク。
– **紫の線**：ランダムフォレスト回帰による予測履歴。
– **灰色の範囲**：予測の不確かさ範囲。
### 4. 複数の時系列データの関係性
複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測がありますが、図中で明確に示されているのはランダムフォレスト回帰です。他の回帰モデルがどのようにスコアを予測したかは、このグラフからは判断できません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績データと予測データの相関**：実績データのスコアが高いほど予測スコアも高いという一貫性が見られます。ただし、予測スコアが急激に上昇しているため、長期的な相関を見る必要があります。
### 6. 直感的な感じ方とビジネス・社会への影響
– **人間の直感**：実績データが上昇しているため、このまま上昇傾向が続くと予想しがちです。予測の急上昇は新しい施策の導入や効率化による成果を表しているかもしれません。
– **ビジネスおよび社会への影響**：電力部門における効率化や技術的改善がうまくいけば、予測通りに高いスコアを維持できる可能性があります。これにより、より安定した電力供給とコスト削減が期待されます。
全体として、このグラフは電力部門のパフォーマンスが改善される予兆を示しており、今後の施策には多くの期待が寄せられます。
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:
以下のポイントについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は、2025年7月1日から7月10日までの間でゆるやかな上昇トレンドを示しています。その後、予測値に移行しています。
– 予測は3つの方法で行われており、それぞれが異なる水平線を描いています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測は高めの値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値（黒の円）は、実績データ内で確認できます。特に7月5日前後で観測されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色の点で示されています。
– 予測は、赤い×印と色分けされた線で表示されており、様々な回帰手法が使われていることがわかります（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 予測の不確かさはグレーの帯で示され、その範囲は実績データのみに及びます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値は、実績データのトレンドと繋がりを持たせているが、異なる手法間で結果が異なるうえ、ランダムフォレストが唯一高めの予測をしている点が際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのばらつきがあり、多少の分散がありますが、全体的には0.8に近い値でクラスタリングされています。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– WEIスコアが上昇し、安定した高水準に達する様子から、社会的には技術の向上や制度改革が進行しており、安定した電力供給や効率化が見込まれることが視覚的に分かります。
– 外れ値の存在は短期的な不安定要素を示しており、それらが将来的な予測精度に影響を及ぼす可能性がある点に注意が必要です。
全体として、電力カテゴリーのWEI平均スコアは上昇傾向にあり、今後も改善が期待されますが、方法間の予測のばらつきにより政策や戦略の立案が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色点）は初期数日でわずかな変動を示していますが、全体的には横ばい。
– 予測データは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で示されています。いずれも時間が経つにつれて、スコアが横ばいまたはわずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数値データには外れ値（黒い円で囲まれている部分）が数点あります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績AIのデータ点を示しています。
– 黒い円は外れ値であるデータ点を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 予測ラインは三種類（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で、各モデルごとに異なるパターンを描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測のラインにおいて、初期の実績データは一部のモデル予測内になく外れ値と見なされていますが、それ以降は予測値に沿った戻りを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定しており、中心に寄っています。予測値との幅に若干のズレがありますが、全体としては大きな変動は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の不安定なデータから予測モデルにかけては、将来的に安定的な推移が予想されます。一般的なWEIの安定性を示唆しており、電力関連の経済的影響を考慮する際には、予測モデルを信頼することができそうです。この安定性は、電力消費に関する予算計画や費用、支出の見通しによい影響を与えると考えられます。
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**:
– 実績データは初めの期間において0.6から0.8の間で横ばいとなっています。
– ランダムフォレストによる予測データは、期間の進行に伴って上昇傾向を示し、一定以上で安定しています。
– 線形回帰による予測は横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて0.6付近に数値が集中している中で、いくつかの外れ値（異常値）が見られます。これらは明らかに他のポイントと違って低いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアで、AIによる実際の測定値を反映しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示していますが、これは0.6から0.8のスコアに対応しています。
– ランダムフォレストと線形回帰の予測線は、モデルが将来的にどのように予測しているかを示しています。
4. **各時系列データの関係性**:
– ランダムフォレストと線形回帰の予測は根本的に異なっており、ランダムフォレストが上昇するのに対して、線形回帰は変化を予測しません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは狭い範囲に集中しており、一部に外れ値があります。しかし、全体的にデータは予測不確かさの中に収まる傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データの揺らぎにもかかわらず、ランダムフォレスト回帰に基づく予測が将来的に上昇を見込んでいることは、電力カテゴリーにおける個人のWEIに好ましい影響を予想させます。
– 異常値の存在は解析上の重要なインパクトを与えるかもしれないので、これらに注意を払い、予測モデルの精度を確認することが重要です。
これらの洞察は、個人の健康状態や電力消費に関連する政策や戦略の設計において有用です。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ:** 2025年7月初めから中旬にかけて、実績のWEIスコアがゆっくりと上昇しています。その後、横ばいの傾向があります。
– **予測データ:** ランダムフォレスト回帰による予測線は、期間を通じてほぼ一定です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 過去の実績データ内には、幾つかの外れ値が見られ、黒い円で強調されています。この外れ値は心理的ストレスの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
– **青い点:** 実績データを表しています。
– **赤いバツ:** 予測データを示していますが、グラフ上には表示されていません。
– **グレーの範囲:** 予測の不確かさの範囲です。
– **ピンクの線:** ランダムフォレスト回帰による予測です。
### 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（ランダムフォレスト回帰）は、初期段階では実績データが上昇しているにもかかわらず、予測は平坦に保たれています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現在のところ、実績データ内では明確な周期性のトレンドは見られませんが、予測との直接的な相関を示す部分は不明瞭です。
### 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
– **直感的認識:** ストレスの変動がある期間があり、一部の異常データは環境や業務によるものかもしれません。
– **ビジネスへの影響:** 予測のばらつきが小さいため、ストレス管理施策の効果的な策定には、外れ値の原因特定が重要である可能性があります。
– **社会への影響:** 長期的に安定した心理状態を保つためには、定期的なストレスチェックやメンタルヘルスの向上策が求められるかもしれません。
このように、実績データの動きと予測の一致度を高めるためには、さらなるデータ収集と分析が必要です。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフには前半と後半に分かれた動きがあります。前半（7月1日から約1週間）は、実績AIによる実際のスコアが0.6から0.8程度で一定しています。
– 予測（特にランダムフォレスト回帰）は、期間を通じて約0.8から1.0の範囲で上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの範囲内にいくつか異常値（外れ値）が認識されています。ただし、視覚的には大きな異常は確認できません。
– 予測データは、期間後半で高い安定したスコアを維持しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青い点で表示され、現在値に関する情報を提供します。
– 予測は赤い「X」で示され、未来のスコアについての予測を示唆しています。
– 予測範囲のグレーシェーディングは予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは主に最初の数日間で展開され、予測は異なる手法で後半に続いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測スコア（特にランダムフォレスト回帰）は、上昇傾向を示しており、これは実績データからのある程度の増加を示しています。線形回帰や決定木回帰よりも高い予測値を持つことが示唆されています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会的影響**:
– グラフは、個人の自由度と自治度（WEIスコア）が改善していることを示唆しています。これは電力業界にとってポジティブな兆候と考えられ、エネルギー管理の自由度が増していることを示しているかもしれません。
– 予測手法の異なる結果は、データの将来予測に対する異なるアプローチの必要性を示唆しています。特に、多様な手法を用いることで、不確実性のある未来の状況に対処する準備ができていることが求められます。
この分析は、データの解釈に基づいており、実際のデータ参照元や文脈に左右される可能性があります。
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**:
– 初期の実績データ（青い点）は0.4から0.7の範囲内で変動しており、明確なトレンドは見られません。ただし、その後の予測データ（ピンクと紫の線）は0.9以上で横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データに異常値と指定されたもの（黒いリングで囲まれたポイント）があり、そのデータポイントは特に他のデータから大きく離れているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績AIによる実際の測定値を示しており、初期の期間に集中。
– **赤い×**: 予測AIによる予測値を表しており、グラフ上では少なく見られます。
– **ピンクと紫の線**: 予測モデル（ランダムフォレスト回帰、線形回帰など）の結果を示し、期間の後半で高水準を維持しています。
– **灰色領域**: 予測の不確かさの範囲を示しており、初期の実績と一致。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データはバラつきがあるのに対し、予測は一貫して高値を維持しているため、モデルによる予測が理想的な状態を示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には大きなギャップがあることから、モデルが実状を過大評価している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること & ビジネスや社会への影響**:
– 実績データのバラつきや初期の不確実性にもかかわらず、予測データの一貫した高スコアは安心感を与える一方、潜在的な過信への懸念も生まれます。実績が低い期間から急激に改善する予測は、特定の対策の効果や政策の転換結果を意味するかもしれません。ビジネスや社会政策の文脈では、安定した供給や改善策が利益や社会的公平性を促進する可能性がありますが、実際のパフォーマンスと予測のギャップには注意が必要です。
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
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は0.8～0.9の範囲で比較的安定しています。
– 予測値（ランダムフォレスト回帰）は0.95～1.0で高い水準を維持しており、期間中大きな変動が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの実績データには黒い円があり、これが外れ値を示しています。しかし、これらの外れ値も0.8～0.9の範囲内に留まっているため、大きな異常ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は予測値を示し、高い予測スコアを持っています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績値と予測値の間がかなり異なることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値には差があります。これは、実際の持続可能性や自治性のスコアが予測よりも低いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に集中しており、予測スコアはより高く安定しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– このグラフからは、持続可能性と自治性が現在の予測よりも低い状態にあることがわかります。これは、この分野での改善努力が必要であることを示す重要な指標です。ビジネスや政策決定者は、実績の低さの原因を調査し、予測値に近づけるための方策を講じる必要があります。これは、より持続可能なエネルギー管理の取り組みを強化するインセンティブとなり得ます。
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績のデータは開始日に大きく上下し、その後は安定しています。
– 予測データは全体として一定の範囲内で横ばいですが、特定の予測手法（線形回帰と決定木）は極端に乖離しているところが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データで初日に異常値がありますが、すぐに安定してきます。
– 予測区間内に大きな異常は見られません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点が実績データで、黒の枠で示された異常値が存在します。
– ピンク色や紫色の線が異なる予測手法の結果を示し、予測方法により結果にばらつきがあります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 異なる予測手法ごとのWEIスコアがあり、手法ごとに予測結果が異なるのが確認できます。特にランダムフォレスト回帰が他とは異なる高い数値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には一致が見られないが、各予測手法にかかる偏差を確認することで、利用する最適なモデルの選定に役立てることができるでしょう。
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**:
– 異なる予測モデルによる大きな予測値のばらつきは、予測モデルを選定する際の慎重な評価が不可欠であることを示唆しています。
– 初日に観察された異常値は、モデル改良やシステムの改善が必要である可能性があることを示しています。
– 社会基盤や教育機会の安定性に影響を与える電力の持続可能な管理が必要であることを示唆しています。特に、外れ値がなぜ発生したのかを分析することが、今後のリスク管理において重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 初期の実績データは比較的安定していますが、少し上昇傾向にあります。
– 予測データは初めから横ばいの状態が続きます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの一部に外れ値が認められますが、全体としては予測範囲内に収まっていることが示されています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青色のプロットは実績データで、黒い縁取りがされたものが外れ値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、これにより予測範囲内かどうかを視覚的に確認できます。
– ピンクや紫の線は、それぞれ異なる予測法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測方法が使用されており、それぞれの結果は非常に一致しています。これは、使われた予測モデルが電力の社会WEIスコアに関してほぼ共通の予測結果を示していることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは全体的に高い相関があると考えられ、予測モデルは現実のトレンドを効果的に捉えていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 予測が安定していることで、電力分野における共生・多様性・自由の保障に問題がないことが期待されます。
– 予測の一致性から、現状の戦略を維持することが有効であり、変動要因の管理が適切に行われていると考えられます。
– ビジネス上では、安定した社会WEIスコアが続くことにより、社会的安定性と市場信頼性が期待されます。
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:
このヒートマップは電力カテゴリの総合WEIスコアを示しており、特定の傾向やパターンを評価できます。以下にいくつかの洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 時間帯によってスコアに顕著な変化があります。特に朝の7時から8時と夕方から夜にかけての16時以降にスコアが高い傾向があります。
– 日付が進むにつれて全体的に高めのスコアが増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7日は非常に高いスコアを示しています。これらの日は電力需要や供給に関連する特別な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を示しています。黄色や緑がより高いスコアを、紫や青がより低いスコアを示すようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中（7時から8時）と夕方（16時以降）のスコアが高いことから、これらの時間帯に電力需要が増加している可能性を示唆しています。
– これに対応して、電力の供給能力や効率が影響を受けているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝と夕方の高スコアは、電力の需要が典型的に高まる通勤時間帯に一致しています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 電力需要が高まりやすい特定の時間帯に効率的な供給が確保されていることがわかります。これは、電力会社や政策決定者にとって需要予測と供給の調整に役立つ情報です。
– 高スコアの日が続く場合、社会インフラが影響を受ける可能性もあるため、計画的な電力管理が重要です。
このグラフから得られる情報は、電力供給の効率を向上させるための重要な指針となり得ます。
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:
### トレンド
1. **周期性**:
– 時間帯別に見て明確な周期性は確認できません。ただし、一部の時間でのスコアが他よりも一貫して高いようです。
### 外れ値や急激な変動
2. **外れ値・急激な変動**:
– 7月6日の16時台に非常に高いスコア（黄色）が観察されますが、これは他の日や時間帯と比べて異様に高いため、外れ値と見なせます。
### 各プロットや要素の意味
3. **色の意味**:
– 色の濃淡はスコアの強度を示しています。黄色が最も高く、紫が最も低いことから、スコアの分布を視覚的に把握できます。
### 複数の時系列データの関係性
4. **時間帯間の関係性**:
– 7時から9時、および16時以降の時間帯に密度の高いエリアが見られるため、特定のデイリーサイクルまたは活動パターンが存在する可能性があります。
### 相関関係や分布の特徴
5. **分布の特徴**:
– スコアは特定の時間帯で安定している一方、いくつかのポイントで極端な値を示しています。これはスコアが時間によって変動しやすいことを示唆します。
### 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
6. **直感的な理解と影響**:
– 視覚的には、特定の時間帯に強いエネルギーパフォーマンスが見られることがすぐに理解できます。これは、日中の特定の時間においてエネルギー消費や効率が高くなることを意味するかもしれません。ビジネスでは、これを活かしてエネルギーコスト削減や効率的な資源配分の改善を図ることができるかもしれません。
全体として、このヒートマップは、決まった時間帯でのエネルギー使用や効率の示唆を提供し、ビジネスや家庭におけるエネルギーマネジメントの改善に役立つ視覚的ツールとなりえます。
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:
この電力カテゴリの社会WEI平均スコアを示す時系列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**:
– ヒートマップの色の変化を見ると、特定の日付（例えば7月7日以降）にかけて、スコアが高くなる（明るい色）トレンドが見られます。これは、ある期間におけるWEIスコアの上昇を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日から7月8日にかけてのスコアが急激に高くなっているように見受けられます。これは変動のある時期として注目されるべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、明るい黄色は高スコア、暗い紫は低スコアとして解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時刻におけるスコアの変化が各日によって異なります。これらの時間帯のスコアの経時的変化は、特定の時間帯の使用増加や需要変動を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯においては、日ごとに色合いが大きく変化しているため、日中や夕方の特定の時間にスコアが変動しやすいことが示唆されます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップから、特定の新しい需要パターンや変動要因を特定することができ、エネルギー管理の最適化や効率化に役立つでしょう。例えば、昼間の高いスコアは、再生可能エネルギーの効率、消費者需要の増加、または企業のエネルギー使用計画に影響を及ぼします。
このような洞察から、エネルギーリソースの配置や効率的な使用が可能となり、持続可能なエネルギー政策策定に寄与することが考えられます。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリにおける様々なWEI（社会的、経済的指標）の相関を示しています。30日間のデータを基にしています。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列のトレンドを示すものではなく、複数の項目間の相関関係を視覚化したものです。
– ここでは、各WEIの間の強い相関や弱い相関を見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色のコントラストが大きい部分は注目ポイントです。例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」は相関が低く（0.52）、異質な関係が示唆されています。
3. **各プロットや要素（色）の意味**:
– 赤い色が濃い部分は高い相関を示しており、例えば「総合WEI」と「個人WEI平均」（0.96）、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」（0.96）などがあります。
– 青に近づくほど相関が低くなっており、特定の項目間の独立性が示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、各項目の相関ですので、時系列的な関係はこのグラフからは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い相関のある項目はいくつかのクラスターを形成しているように見えます。個人または社会関連の指標同士で高い相関を示すことが多いです。
– 例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間の相関が0.57と低く、心理的ストレスが自由度とは独立している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高い相関は一方が変動すると他方も変動する可能性があることを示しています。したがって、ビジネスや社会政策においてこれらの相関を考慮することは重要です。
– 例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」は複数の項目と強く相関しているため、政策変更が全体に広範な影響を及ぼす可能性があります。
– 人々が直感的に感じ取れるのは、社会的、公正性、公平性が持続可能な自治性に非常に密接に関連しているということで、これが社会の安定性や持続可能性にとって重要であることを示唆しています。
このように、ヒートマップを用いることで、どの要因が互いに関連しているかを直感的に把握することができます。これにより、戦略的な意思決定や政策形成に役立てることができるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、複数のカテゴリについてのWEIスコアの分布を示しています。以下にグラフから得られる洞察を詳述します。
1. **トレンド**:
– 全体的には特定の上昇や下降トレンドは見受けられませんが、個々のカテゴリで中央値の高さが異なります。
– 各カテゴリ間での比較では、中央値の位置や四分位範囲の広さが異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」および「社会WEI（共生、多様性、自由の確保）」において外れ値が観察されます。
– 外れ値の存在は、特定のデータポイントが他のデータと大きく異なることを示しており、これらのカテゴリにおいて何らかの異常や特異ケースがあることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 棒の長さ（四分位範囲）は各カテゴリ内のデータのばらつきを示しています。長ければばらつきが大きいことを意味します。
– 色の違いはこのグラフの観点では具体的な意味を持たない可能性がありますが、視覚的に異なるカテゴリを区別するためのものです。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 時系列データではないため、直接的な時系列の相関やトレンドは評価できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリの分布は異なり、比較的広い分布を持つものと集中しているものが存在します。例えば、「個人WEI（観察状態）」は狭い分布を示し、「社会WEI（共生、持続可能性と自給自足）」は広い範囲でのばらつきを示しています。
6. **直感的洞察と影響**:
– ビジネスや社会において、特定のカテゴリでの大きなばらつきや外れ値の存在は、これらの分野での不均一性を示唆し、戦略を立てる際に留意する必要があります。
– 高い中央値を示すカテゴリは、より良いパフォーマンスを示す可能性があり、低い中央値や広いばらつきは改善の余地があると考えられます。
この分析は、エネルギー部門におけるWEIスコアの分布特性を理解し、より持続可能で公平なエネルギー管理への指針を示すのに役立ちます。
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、電力カテゴリのデータを用いた30日間の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– データポイントは specificなトレンドを示さないが、第1主成分（貢献率: 0.79）に沿ってやや広がりが見られます。
– 第2主成分（貢献率: 0.07）に沿った変動は小さく、データは第1主成分軸に強く関連していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにおいて明確な外れ値は特に見受けられないが、第1主成分で-0.3よりも小さい地点と0.2に集中する地点が注目されます。
– これらは異なる行動パターンを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– プロットはバラツキを持ち、第1主成分に跨る広がりが重要であることを示しています。
– 第1主成分が総バリアンスの大部分を説明しているため、主に第1主成分がこのデータセットの違いを解釈する鍵です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列としての依存関係や長期的な相関はグラフからは見えませんが、短期間の変動が第1主成分に強く関連します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは主に第1主成分方向に沿って分布しており、第2主成分方向にはほとんど展開していません。
– 主成分分析としては第1主成分が最も支配的であり、電力の変動は主に一方向に多くの説明情報が含まれています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– このグラフから、電力使用のパターンが主に単一の要因（第1主成分）に支配され、他の要因の影響は小さいことが見られます。
– ビジネスにおいては、電力利用の効率化やコスト削減において、主成分で示される要因に重点的に対策を講じることが効果的である可能性があります。
– 社会的には、電力需要の主な変動要因を特定し、効果的なエネルギー管理戦略の策定に繋げることが求められます。
この分析から、主成分に関する理解が電力管理の最適化に重要であることが示されています。
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。