📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析結果
#### 時系列推移
– 総合WEIについて、データは全体的に上昇トレンドが顕著であることがわかります。7月1日から7月9日の間で、開始時の0.625から最終的には0.825に上昇しています。
– 特に、7月6日以降からのWEIスコアの急上昇が見られ、0.8を上回る日が多くなる傾向がありました。
#### 異常値
– 異常値として検出されたものの多くが7月6日以降で、特に7月6日には異常スコアとされた0.8625、7月8日には0.87も観測されています。この急激な変化は、政策変化や電力供給における大きな改善などが考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解結果が提供されていませんが、明らかな上昇トレンドを見て取れるため、背後に強い構造的な上昇要因があると思われます。残差は比較的小さいと仮定できます。
– 長期的には7月1日から日増しにスコアが安定して上昇しています。
#### 項目間の相関
– 各項目の相関についてのデータもないため言及はできませんが、全体的なWEI、個人的および社会的WEIの相互の相関がある程度見られると仮定できます。特に社会的要因の改善が個人のWEIの向上に寄与している可能性があります。
#### データ分布
– 箱ひげ図が提供されないため直接的な分析はできませんが、異常値の多さからも、中央値は0.8近辺であり、上方に広がる分布の形状が推測されます。
#### 主要な構成要素（PCA）
– PCA分析において、PC1が80%の寄与率を占めていることから、WEIスコアのバリエーションの大部分が単一の要素（おそらく社会基盤や持続可能性）によって説明されることを示しています。第二の成分PC2は7%の寄与で、他の少数の要因（個人の健康状態や心理的ストレスなど）が小さな影響を与えているかもしれません。
### 結論
総合WEIスコアは全体として上昇トレンドを示しており、特に7月6日以降の劇的な上昇が注目されます。この変化は電力の安定供給や関連する政策の成功、社会的基盤の強化などに起因している可能性があります。異常値の日常的な観測も、検出された要因に影響を与え得る内部要因の存在を示唆しています。継続的な監視と根本の原因の究明が必要です。
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:
グラフを詳しく分析すると、以下のようになります。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めにある程度のばらつきを見せ、全体として横ばいのトレンドを示しているようです。
– 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）は横ばいの予測を示しており、実績データに比べてやや高い値に設定されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされるデータは黒丸で示されています。この値は、他の値から明らかに離れた位置にあります。
– グラフ全体で、急激な変動は特に見られませんが、外れ値がおそらく変動の指標となるでしょう。
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、データのばらつきが確認できます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内の点は予測モデルの信頼区間と考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルが示すトレンドは一貫して横ばいで、実績データの平均的な変動を反映しようとしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、0.6から0.8付近に集中しており、この区間に分布の中心があるようです。
– 予測モデルは、一定のスコアを保つように設計されているため、実績の平均的動向を捉えています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 電力業界において、WEIスコアが急激に変動していないということは安定した供給が維持されていることを示唆している可能性があります。
– 予測モデルが保守的な数値を示し続けていることから、予測の信頼性を確認し、外れ値の原因を特定してより正確な将来の予測に活用する必要があります。
このような分析は、実際の業務におけるパフォーマンス改善や戦略的判断に役立つ可能性があります。
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:
このグラフについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績のポイント（青い点）は最初の期間で比較的安定していますが、徐々に上昇し、その後横ばいになる傾向があります。
– 予測ラインについては、異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられていますが、どれも最終的に横ばいに至っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値が見られ、それらは黒い円で強調されています。
– これらの外れ値は他のデータポイントから著しく離れており、何らかの異常なイベントや計測誤差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**:
– 青い点は実績データを表し、それに対する予測が赤い×で示されています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、要するに将来の数値が考えられる範囲を示しています。範囲が狭いほど予測が安定していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には一定の関係性が見られ、予測の精度が高いことが想像されます。すべての予測手法が似たような水平線で終わっている点も注目です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは主に0.6から0.8の範囲内に分布していますが、一部のポイントはこれを外れています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、最初の安定期の後に上昇傾向が転換を示す可能性があるということです。
– 社会的またはビジネス的には、一定の予測精度を持っているため対策を講じる準備ができるが、外れ値や急激な変動には注意が必要です。外れ値は不測の事態や改善の機会を示唆している可能性があります。
このグラフの特徴をしっかりと把握し、適切な対応策を構築することが重要です。
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:
このグラフの分析を以下に示します：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は7月初旬から徐々に上昇していますが、効果的な上昇トレンドは見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、7月20日以降に急激にWEIスコアが上昇することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点で示された実績データの中に、他の点から離れた外れ値が確認されます。
– 予測には異常値は表示されていませんが、急激なスコア上昇が予測されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績AIデータ
– 黒い円：実績データ内の外れ値
– グレーの帯：予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）
– 線の色（ピンク、紫）：異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは不確かさの範囲内で表示されていますが、予測データの急激な上昇が目立ちます。
– 予測モデル間でそれほどの大きな差異は見られません。ただし、ランダムフォレストが一番高い将来のスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的一定ですが、異常値の影響によりばらつきが見られます。
– 不確かさの範囲内にあるため、一定の予測信頼性が期待できます。
6. **直感的な理解および影響**:
– 実績の数値が比較的安定しているため、信頼性のある予測がなされていると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、ランダムフォレストモデルの予測が示す急激な成長が実現すれば、電力需給への影響が大きくなる可能性があります。
– 外れ値を考慮に入れたエネルギー管理や政策の策定が必要になるでしょう。
全体として、このグラフは電力市場の未来の不確実性を示しつつも、予測モデルによるスコアの増加を提示しています。この情報を活かして、適切な対策や計画立案が期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには初期の実績データが密集しており、その後は予測値が示される。
– 実績データは比較的横ばいであるが、その後の予測値は一定の上昇傾向を示している（特に線形回帰とランダムフォレスト回帰）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにはいくつかの外れ値が示されている（黒丸で囲まれたポイント）。これらは他のデータ点よりも低いスコアを示している。
3. **各プロットや要素**
– **実績（実績AI）**: 青い点で表示されている。初期データに密集している。
– **異常値**: 外れ値として黒丸で示される。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色の影で示され、予測の信頼区間を表している。
– **予測曲線**: 線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）が示されている。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データの集まりから予測が行われ、予測モデルによって異なる傾向が示される。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰は、特に同様の上昇トレンドを示しており、決定木回帰は異なる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期に集中し、安定しているが、一部に外れ値が存在する。
6. **直感的な感覚と影響**
– 数日の実績から将来の予測は不確かさが伴う。
– 経済の余裕を示すWEIスコアの上昇は、電力使用に関連した経済的な余裕が増加する可能性を示唆している。
– ビジネスや社会においては、電力に関連したサービスや料金設計、経済的支援を考慮する際の参考となる。
このグラフは、電力消費に関わる個人の経済的状況を測る指標として有用であり、適切な予測モデルの選択が重要であることを提示している。
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:
以下のグラフの分析を行います。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**：
– 実績（青い点）は、最初の約半分の期間で0.6以上の範囲で横ばいに推移しています。
– 線形回帰予測（紫色）は、徐々に上昇していますが、他の予測モデルとは異なる挙動を見せています。
– 決定木回帰（青緑色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）は非常に近く、横ばいの特徴を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– いくつかのデータポイントが黒い円で囲まれ、異常値としてマークされています。これらは、通常の範囲から大きく外れていることを示しています。
– 全体的には大きな急激な変動は見受けられませんが、散布の範囲が広がっているように見える時期があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**：
– グレーの影の部分は予測の不確かさを示しており、主要な予測はこの範囲に収まることが期待されています。
– それぞれの色は異なる予測モデルを示し、紫（線形回帰）、青緑（決定木回帰）、ピンク（ランダムフォレスト回帰）です。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**：
– 実績データと予測データが一貫して横ばいまたはやや上昇しているため、全体的には大きなズレが発生していないように見えます。
– しかし、線形回帰モデルのみが異なるトレンドを示し、他のモデルと比較して未来の予測において楽観的です。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績データの分布は、特定の範囲内で密集していますが、いくつかの異常なデータが存在します。
– 各モデルの予測が似たトレンドを示すことから、実績データに対するモデルの適用が一貫していることを示唆します。
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、この期間中の健康スコアが比較的一定であることに安心感を持つかもしれません。
– 一方、異常値の存在は、特定の期間や状況でのリスク要因を示し、特段の注意が必要です。
– 電力カテゴリの分析なので、ビジネスは効率改善を推進するために異常データの原因を特定し、改善するステップを取るべきかもしれません。
以上が、このグラフから得られる主要な洞察です。
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
1. **トレンド**
– 最初の7日間は実績データ（青いプロット）がやや上向きのトレンドを示していますが、急激な変動は見られません。
– その後、予測データ（赤い×）は少しの上昇を見せますが、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は非常に安定し、スコアはほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにいくつかの異常値（黒丸）が含まれていますが、目立った急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のデータで、心理的ストレスの数値を示しています。
– 赤い×は予測データで、AIによる予測を示しています。
– 黒い丸で囲まれたプロットが異常値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、xAI/3σ範囲を表します。耐えられる不確かさの範囲内に多くのデータが収まっています。
– 線形回帰と決定木回帰はほぼ一定として描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データは、一部の異常値を除いておおむね一致しているようですが、少しのズレが見られることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは一般的に相関しているようですが、実績データには一部の異常値が影響を与えています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– 人間がこのグラフから直感的に感じることとして、心理的ストレスの管理がうまく行えているように見えますが、一部の異常値には注意が必要です。
– ストレス管理の効果を示す良い例でもありますが、異常値や予測の不一致を減らすことで、より効率的なストレス管理が可能になるかもしれません。
このグラフは、日常のストレス管理やリスク評価に役立つ可能性があり、労働環境やパフォーマンス向上のための改善点を模索する際に貴重な洞察を提供するでしょう。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは初期には0.6から0.8の範囲で変動していますが、その後は予測値が均一に推移しており、次第に安定した状態に向かっています。特に、線形回帰と決定木回帰はフラットですが、ランダムフォレスト回帰はやや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントにはバラツキがありますが、異常値として特定されているポイントは少なくとも1つあります。初期の不規則な変動を除けば、予測が大きな外れ値を持つプロットは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は実際のデータを示し、予測（赤い×）は計算された将来のスコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、全体的な不確実度が最初は大きいことを示しています。
– 異常値は黒い円で示され、データセット内での例外的なデータポイントを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は同じデータに対して異なる方法での予測を示しており、ランダムフォレスト回帰は他の2つと異なりわずかな上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの初期の分布はばらつきがあるものの、全体的なトレンドは予測により安定性を持って表現されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期のデータがやや不安定であるにもかかわらず、予測は安定的な評価を示しています。これは、電力業界での自由度と自治が予測期間に安定することを意味し、ビジネスや政策決定において予測をもとにした安定した意思決定が可能であることを示唆しています。このような安定した予測は、投資家や政策立案者に安心感を与える情報として機能します。
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:
以下のグラフについての洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは初期にはばらつきがあるものの、後半になるほどスコアが安定し、上昇する傾向があります。予測においては、すべてのモデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が高い値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には一定数の外れ値が見られますが、後半に向けて安定しています。これは、最初の変動が解決され、予測精度や公正性が向上していることを示唆します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、黒い円で囲まれたものは異常値です。影の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。ピンク色の線で示された予測は安定して高いスコアとなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが時間とともに改善され、それに追随するように予測モデルも一貫して高いスコアを維持しています。これは、モデルの性能が信頼できることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアと予測スコアの相関が非常に高いです。初期の実績データの分散が大きいのに対し、予測ではより安定した結果が得られています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– このグラフから、電力の公平性・公正さが時間とともに改善されていることがわかります。特に、予測モデルが高いスコアを一定に保っていることは、政策や制度の改善の効果が持続する可能性があることを示しています。社会においては、電力の公正な配分が地域や経済発展に貢献する可能性があり、安全で公正なエネルギー供給を確保することが期待されます。
これが全体としてビジネスや社会に与える影響は、電力供給の信頼性向上とともに、公平なエネルギー分配に対する人々の信頼が高まることです。
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:
このグラフについて、以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、最初の期間で0.8から0.9の間で横ばいです。
– 予測ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は1.0の近くで、全体的に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされたデータポイントは、実績の間で時折見られますが、全体のトレンドに大きな影響を与えているようには見えません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示しています。予測値は異なるアルゴリズムによって表現されていますが、全体的に高い基準値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、実績データのばらつき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**:
– 実績データと予測モデルは、全体的に高いスコアを維持する一方で、実績の方が若干変動が多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は予測範囲（灰色）内にあり、予想された数値範囲に収まっています。
– 実績データと予測データの間には、ある程度の一致があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアが全体として高く、予測も安定していることから、自律性と持続可能性が高く評価されていることが示唆されます。
– 電力業界にとって、安定した高スコアはエネルギー供給の信頼性と持続可能性を示し、消費者の信頼を得る要因になります。
– ビジネスや社会的な観点では、異常値の早期検出と対応が可能であれば、より効果的なリスク管理と持続可能性向上が期待できます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータは主に0.8付近に集中していますが、特定の日に急激に低下して約0.6に達している日があります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体的に一定で、特に線形回帰と決定木回帰は横ばい状態を示しています。ランダムフォレスト回帰は一部の期間でスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータには1つの外れ値があり、これが他のデータポイントよりも著しく低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績のデータは青い点で示され、外れ値は黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の背景で示されており、これが予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータと予測との間には、実績が一部で予測を下回る場合があります。特に外れ値の日は、予測から大きく外れています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8付近に多く集中しており、予測と実績のずれは少ないものの、特定の日の外れ値には注意が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 外れ値が社会基盤や教育機会のスコアにマイナスの影響を与えている可能性があります。このような日には特別な要因（例えばシステムの障害や異常気象）が存在したのではないかと推測されます。
– ビジネスや社会における電力は重要な基盤であり、この外れ値が繰り返されないよう、早急に原因を特定し対策を講じる必要があります。効果的な対策によって、社会基盤の安定を図ることができます。
この分析においては、予測手法の選択が結果の精度に与える影響をさらに調査し、実績データの異常値の原因究明が重要となります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初の期間において0.6から0.8の間で変動しています。
– 途中から予測（ピンク線、紫線）はほぼ一貫して0.8以上で安定しており、一定の上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値があり（黒い円で囲まれた点）、これらは予測トレンドから逸脱している点を示しています。
– 外れ値は最初の期間に集中しており、その後は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– プロットは主に実績データと予測データで構成され、外れ値は特に着目すべきポイントです。
– グレーの影が予測の不確かさの範囲を示しており、その範囲内に実績データがほぼ収まっ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**:
– 時系列ごとに異なる予測手法が用いられており、ランダムフォレスト回帰（紫線）が最も高いスコアを一貫して予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータポイントが初期において分散しているため、予測と実績の間に多少のばらつきがあることが示唆されます。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**:
– 初期の実績データの不安定さに対して、後半の安定した予測は良い兆候として捉えることができ、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の評価が充実していくことが期待されます。
– ビジネスや社会においては、WEIスコアの向上は沿革的な価値を高め、広範なサステイナビリティ戦略の一環としてポジティブな影響をもたらすでしょう。
このグラフは、電力分野における多様性や自由の保障を示すスコアが、初めの不確定な時期を越えて、予測モデルにより明るい未来を示していることを直感的に示唆しています。
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:
この総合WEIスコア時系列ヒートマップを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から、スコアが高い（黄色から緑色）時間帯が増えていることが示されています。このことは、電力の使用効率や供給の安定化が進行中であることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の19時のスコアが急上昇していることが確認できます。この急激な変動は、特定のイベントや需要の変化によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色のグラデーションがスコアの高さを示しており、濃い紫から明るい黄色に近づくほどスコアが高いことが分かります。7月1日から始まるスコアの低さは、改善余地を示す可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯ごとに異なる日付のスコアが表示されていますが、ある日特定の時間帯（例えば夜間）のスコアが全般的に高くなるパターンが見られるかもしれません。これは電力需要の管理がうまくいっていることを示すかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中（特に15時や19時）の時間帯にスコアが高い傾向があり、これはピーク需要時に電力の効率的な供給が行われていることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– ヒートマップから直感的に分かるのは、特定の時間帯における効率的な電力使用の改善です。ビジネスにおいては、オペレーションコストの削減と利益率の向上につながる可能性があります。さらに、電力供給の安定化は社会的利益をもたらし、持続可能なエネルギー政策の実施が推進される可能性があります。
この分析は一般化されたものであるため、実際のデータと状況に基づいたさらなる考察が必要です。
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:
以下の分析を基に、このヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時刻が進むにつれて、色が暗い（低スコア）から明るい（高スコア）へと変わっている箇所があります。特に7時と8時のスコアの上昇が観察されます。
– 19時台は全体を通してスコアが非常に低いことが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日16時の黄色のセルは、一時的にスコアが非常に高いことを示しており、他の時間や日付と比較して異常な変動を示しています。
– それ以外の時間帯では大きな変動は見られませんが、7月1日〜7月6日昼頃までは全体として暗い色が多く、急に7月6日の昼以降に明るくなるパターンがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸は日付、縦軸は時間を示し、各セルの色が個人のWEI平均スコアの大きさを示しています。色が明るいほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（7時、8時、16時）のスコアが他の時間帯よりも高く、特定の日にのみ出現する傾向があります。これにより、時間帯がスコアに与える影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7時と8時の時間帯にはスコアの上昇トレンドが確認できますが、15時から19時までの時間帯では変動が少なく、スコアは一貫して低めです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 朝の時間帯（特に7時と8時）にスコアが高いことから、個人のエネルギーレベルが高い時間である可能性があります。これを活かして、エネルギー消費の高い活動をこの時間帯に集中させる戦略が考えられるでしょう。
– 19時のスコアが常に低いため、この時間帯の活動を減らすことが、効果的にエネルギーを節約する方法となるかもしれません。
– 一部の日の特定時間帯に見られる異常値をより詳しく分析することで、背後にある原因や機会を見つけることができるかもしれません。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリの社会WEI平均スコアを時間ごとに示しています。ここでは、以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、黄色から青紫への色の変化が見られ、一部の時間帯でスコアが上昇していることを示しています。
– 特に、日中ほどの時間帯でスコアが高く、夕方にかけてスコアが低下するのが一般的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時台は特に低いスコアを示しており、スコアの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**:
– 色のバラエティがスコアの高さを示しており、黄色は高スコア、紫に近いほど低スコアを示しています。
– 特に昼間の時間帯に高スコアが集中している傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯同士の比較により、一日の中でのスコアの変動パターンが理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアには明確な周期性があり、特定の時間帯に集中してスコアが高くなる傾向があります。
6. **直感的な感覚および影響**:
– 一般的な活動時間にスコアが高いことから、昼間に電力消費が効率的に行われている可能性が示唆されます。
– ビジネスや社会的には、電力の効率的な使用がなされている時間帯を把握し、消費ピークを避けるための対策立案に役立つでしょう。
このグラフは、電力消費効率を改善するためのデータドリブンな意思決定をサポートするものです。
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、WEI（電力カテゴリ）の各項目間の相関関係を視覚化しています。以下の観点を考慮して分析します。
1. **トレンド**
– トレンドに関する情報はヒートマップでは直接示されていませんが、30日間のデータを元にしているため、長期間安定している傾向や相関性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値はなく、全体的に強い相関が多く見られます。個別の「健康状態」「自由度と自治」などの指標は、他の指標との相関が若干弱いです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さが相関の強さを示し、濃い赤が1に近い相関性、青が負の相関を意味しています。多くの項目が強い正の相関を持っていることが視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 高い相関を示す項目群があり、「個人WEI平均」「社会WEI平均」「公正性・公平さ」などが互いに高く関連しています。このことは社会および個人の指数が密接に関係していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて高い相関が認められ、「総合WEI」や「社会WEI（公正性・公平さ）」などが他の多くの項目と強い関係を持っています。
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**
– 高い相関で示される項目同士は、政策やビジネス戦略において相互に影響を与える可能性があります。特に「社会の公正性・公平さ」や「持続可能性」は、社会的な安定や経済的な政策設計において重要な指数であると言えます。
– 電力関連の施策が他の社会的要因（教育、健康、心理的ストレス）と関連し、統合的な社会政策が必要であることを示唆しています。
この分析から、電力に関する指標は広範な社会的および個人的要因と関連しており、包括的アプローチが必要であることが直感的に理解できます。
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:
この箱ひげ図は、各WEIタイプについてのスコアの分布を比較しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. トレンド:
– 全体的にスコアは0.6以上に集中しており、安定したパフォーマンスを示しています。特定の上昇または下降のトレンドは示されておらず、多くのカテゴリーが似たような中央値を持っています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 個人WEI（心理的ストレス）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）には外れ値が見られます。これは、これらのカテゴリで極端なスコアを持つ事例が存在することを示しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色違いは異なるWEIタイプを示し、視覚的に比較しやすくしています。
– 箱の長さは四分位範囲を示し、中央値は箱の中央の線で示されています。これによりスコアの分布と集中度が分かります。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 期間が30日間なので、明確な時系列関係はこの図にはありません。ただし、異なるWEIタイプ間の相対的な分布を比較できます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 社会WEI（持続可能性と自活生）の分布が広いことから、スコアに多様性があることが示唆されます。
– 個人WEI（健康状態）などはより狭い分布を示し、一定のパフォーマンスが期待できます。
6. 洞察:
– 人間の直感的な理解として、個人の心理的ストレスと社会的多様性に特に関心が集まる可能性があります。これらがビジネスや社会環境にどのように影響を及ぼすかは、具体的なWEIタイプに基づいて検討する必要があります。
– 外れ値への対応策やストレス管理などがビジネス戦略上重要になるかもしれません。
このグラフは、WEIスコアを比較し、特定の改善が必要な領域を特定するために有用です。
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、電力カテゴリーにおける異なる要素の30日間のPCA（主成分分析）を示しています。以下に示すのはその視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– データは特定のトレンドを示していませんが、全体としてばらつきが見られます。第1主成分の軸に沿った広がりが大きく、データは幅広く分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、第1主成分が-0.4付近のデータポイントがあり、それ以外の大部分は第1主成分が-0.2から0.2の範囲に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 第1主成分の寄与率は0.80と高く、この成分がデータの多くの分散を説明していることが示唆されます。第2主成分の寄与率は0.007と低く、あまり影響していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各データポイントは、一日間の観測を示しています。したがって、時系列に沿って配列することで、経時的なパターンを分析できますが、現在のグラフでは時系列での特定の関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は見られないが、第1主成分の軸に沿った広がりが支配的です。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 主成分分析により、第1主成分が電力使用の主要な変動要因であることが分かり、エネルギー消費パターンの把握に役立ちます。
– ビジネスにおいては、電力消費の主要な要因を理解することで、効率的なエネルギー管理や最適化に繋がる可能性があります。
この分析は電力消費の効率的な把握と改善に活用でき、特にエネルギーコスト削減に寄与する可能性が高いです。
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。