📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**：多くの変動はあるものの、全体的なトレンドとしては上昇傾向があります。特に、2025年7月6日以降、スコアの上昇が顕著になっています。
– **個人WEI平均**：こちらも上昇トレンドが見られ、多くの日付で高いスコア （0.80以上）が見られます。
– **社会WEI平均**：社会スコアも同様の上昇トレンドが観察され、7月6日以降に急激に増加しています。特に7月7日からはほぼ0.90以上で安定しています。
### 異常値
– 指摘された異常値は、おそらく迅速な外的な環境変化（例えば、政策変更や社会イベント）に起因している可能性があります。特に7月6日の総合WEIスコア0.8625は異常値として高く、他のスコアに比べ著しく高い値を示していることから、これも何らかの積極的な外部イベントが要因となっているかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解による結果はないが、上昇トレンドが全体的に見られ、特に7月6日から7日にかけての急上昇は、季節性パターンまたは一時的なイベントによるものではないかと推測されます。
– 残差成分は一貫した説明のない変動を示すかもしれませんが、特定の曜日や週ごとの一時的な変動を反映している可能性があります。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップが提示されていませんが、各項目の傾向を見る限り、個人WEIと総合WEI、社会WEIの間には高い相関があると考えられます。特に社会WEI（例えば、公平性や持続可能性）は他の項目と相関が高そうです。
### データ分布
– 箱ひげ図が提示されていないが、スコアの分布から3つのカテゴリーが平均的に偏っていることが観察されます。個人、社会、総合WEIの中央値はそれぞれ0.75〜0.85の範囲に集中していると見られ、全体的に安定した健康度が伺えます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCAの結果**：PC1の寄与率が0.79と非常に高く、主要な変動要因は多くな社会の変動や一般的な健康度の改善に由来する可能性があります。PC2が0.07と低いことから、二次的要因はそれほど支配的でないことが分かります。
### 結論
本データセットの分析から、WEIスコアが全般的に改善していることが分かりました。これは個人の健康や経済状況、社会的インフラの向上など多くの要因が寄与していると考えられます。異常値として特定されたスコアの日に対しては、外的要因、強いプロモーション活動、または政策変更が寄与している可能性が高いです。今後の分析には、このトレンドを持続可能にするための要因を特定し強化することが有効であると考えます。
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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績（青色プロット）のデータが高密度に集まっています。全体的には0.8から0.9のスコアで安定しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）が示されるピンク色の線は、途中で少し変動していますが、最終的には1.0に達しています。
– 過去のデータとの比較（緑色プロット）は、徐々に増加傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値とマークされたプロットが見られますが、グラフ全体的には限定的です。特定の箇所で急激な変動は確認されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績プロットは、実際のWEIスコアの履歴を示しています。
– 赤い×は予測されたデータです。
– 異常値は黒い円で示され、非常なスコアの異常を検出します。
– 予測は、複数の機械学習手法が使用されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは比較的安定していますが、予測された値は時折変動を示します。
– 緑色の前年データは、今後の予測に似たパターンを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータが密に並んでいることから、過去のデータと予測データにある程度の相関があると思われます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 総合WEIスコアが時間とともに増加傾向にあることは、電力供給能力の向上や効率的な管理を示唆しています。
– 予測値と実績値の差異を分析することで、将来的な改善点や新しい技術の導入可能性を探ることができます。
– 情報は意思決定を支援し、効率的なエネルギーインフラの計画に役立ちます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフには主に二つの時系列データが存在します。青色の実績データは、期間の初期に集中しており、その後のデータがありません。一方、緑色の前年データは期間の後半に存在しています。具体的なトレンドは示されていませんが、時系列データが二つの明確な異なる時期に存在することが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中に黒いサークルが示されています。これは異常値を示しており、データポイントが予測された範囲から外れていることを示唆しています。
– 急激な変動というより、異常値として確認できるデータが存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の丸は実績AIによる実績値を示し、緑色の丸は前年のデータを表しています。
– 黒いサークルは異常値を意味し、実績値の中で通常の範囲を逸脱したものを示しています。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、最初の部分で実績に近い推移を示しているが、その後はなし。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のグラフには、実績と前年データが示されており、これらが直接的な関係を持つかどうかは視覚的には確認できません。
– 異なる時期に表れたデータにより、評価期間の違いや年度による変動が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同一期間内での実績と異常値の分布が密に存在していることから、この時期の特定のイベントや測定誤差があった可能性があります。
– 同様に、前年データが一定期間に集中していることから、時期的な要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 人々はこのグラフを見て、データが審査・予測される際に一定のパターンや外れが生じることを示唆していると感じるかもしれません。
– 異常値の存在から、システムや測定の改善の必要性や、新たなパラメータの追加を考慮することができます。
– ビジネスにおいては、特定期間での外れ値やデータの集中を調査することで、予測精度の向上やリスク管理の改善が期待できます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– **実績データ**（青色のプロット）は7月を中心に集まっており、その後のデータは表示されていません。
– **予測データ**は大部分が右側に表示されており、今後の期間に対する異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の範囲を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の異常値が7月から9月の期間に検出されています（黒い円で囲まれた値）。
– これは実績データの中でも特に変動が激しいことを示しており、何らかの特異なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値を示し、予測値は赤い「X」で示されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、予測区間が幅広いことから、予測の際の不確実性があることを示唆しています。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、比較のための基準点となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータはおおむね一致しているように見えますが、7月の異常値が顕著に異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値にはいくつかの異常が見られるため、単純な相関関係を見出すのは難しいですが、予測と実績の間に一定の乖離があることが予測されています。
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**
– 実績データの初期の異常値は、特定のイベントや市場の不均衡を反映している可能性があります。これに対する即時の対策を講じる必要があるでしょう。
– 予測に幅があることから、中長期的には市場の不確実性が高い可能性があります。このため、電力分野で計画を立てる際には、複数のシナリオを考慮した柔軟な戦略が必要でしょう。
この分析によって、データの異常や予測の不確実性に対する慎重なアプローチが重要であることが示唆されています。
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:
## グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、個人のWEI（経済的余裕）のスコアが横ばいから開始し、その後予測値においても大きな変化や周期性は見られません。全体のトレンドは比較的安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期にいくつかの外れ値が黒い円で示されています。これらは異常値と見なされ、特定の要因によって一時的に経済的余裕が変動した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データであり、紫色の線で示された予測（ランダムフォレスト回帰を含む）と比較的一致しています。実績と予測の間に大きなギャップは見られません。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しています。この前年データも同様の範囲内に収まっています。
– 灰色の帯は信頼区間を示しており、予測モデルの信頼性がある程度担保されていることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績、予測、および前年のすべてのデータは非常に近接して配置されており、それらは類似したパターンを共有しているように見えます。これは、前年のデータを基にした予測モデルが有効であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には高い相関が見られ、予測モデルが効果的に機能していることが示されています。また、異常値は特定期間に密集しており、初期に発生していることから、計測ミスや一時的な市場の変動が原因かもしれません。
6. **直感的な気づきと影響**
– 人間が直感的に感じることは、経済的余裕が長期間にわたり安定しているという安心感です。この安定性は、個別ユーザーまたは集団が経済的ショックに対する耐性を持っている可能性を示唆します。
– ビジネスや社会においては、将来の計画を立てる際の重要な指標となるでしょう。安定した経済的余裕は、将来的な消費および投資の計画を立てる上で重要な要素で、特に電力消費パターンや料金プランの策定に寄与するでしょう。
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:
以下は、指定されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフを見ると、初期の日付での「実績（実績AI）」のデータポイントは比較的高く、安定しています。
– その後、突然大きく下がる傾向が見られ、次に「予測（線形回帰）」や「予測（ランダムフォレスト回帰）」が引っ張る形で再び上昇します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 中央部に異常値が見られ、それが他のデータと大きく隔たっていることから、外れ値として認識されます。
3. **各プロットや要素**:
– 青いドットは「実績（実績AI）」を示し、初期に連続して高く一貫したデータを示しています。
– 「予測（線形回帰）」や「予測（ランダムフォレスト回帰）」は、異なる回帰方法で将来の値を視覚化し、異なる方法が異なる結果を提供している可能性を示しています。
– 緑のドットは「前年（比較AI）」で、過去のデータを基にした比較です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去のデータ（前年）と予測されたデータは似たようなパターンを描いており、前年のデータが予測に利用されている可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと各予測モデルの間に、最初は整合性が見られますが、その後の外れ値時に一時的な乖離が見られます。
– このことから、モデルの予測精度には一時的なばらつきがある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 突然の外れ値は異常事態を示しており、電力カテゴリーにおいて予測不可能な要因（例えば、異常気象や供給問題）が発生した可能性があります。
– ビジネスや社会に対しては、こうした予測精度のばらつきが電力供給の安定性に深刻な影響を与える可能性を示しています。そのため、安定した供給を確保するための対策が必要です。
この分析を元に、異常の原因究明や予測モデルの精度向上を図ることで、より安定した電力管理が可能となるでしょう。
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:
グラフの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025-07-01付近）で、実績と予測のスコアはほぼ同じで、安定しているようです。
– 時間が進むにつれてデータが途切れており、急激な変化や明確なトレンドが見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分に異常値としてマークされたデータがあります。ただし、その数は多くなく、スコアの範囲も他のデータと大きく離れていません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色は実績を示し、紫色の線は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）。
– 異常値は黒色の円で示されています。
– 各種予測モデルの結果が異なるため、予測の精度や信頼性にバラツキがあることが読み取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測結果が異なるのは、使用するアルゴリズムの特性によるもので、それぞれが異なるパターンを捉えています。
– 全体として実績と予測が大きく異なることはなく、モデルが一定の精度で実績を予測していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性が見えないため、相関関係を見つけることは難しいです。
– データは比較的狭い範囲に集中しており、分散が小さいです。
6. **人間の直感や影響への洞察**:
– 初期のデータが他と比べて異常に感じられますが、全般的に大きな変動や異常がないため、心理的ストレスは安定していると感じられます。
– 安定したスコアは、ビジネスにおける安心感や予測の信頼性をもたらし、政策立案や業務改善に向けたデータ活用が可能となります。
このように、グラフからは心理的ストレスのある一定の安定した状況がうかがえますが、データの解釈には注意が必要です。
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:
以下のグラフについての分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列データは、グラフの左側に集中し、その後右側へと移行しています。これは、データが短期間に大きく変化し、その後安定していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫の線が大きく変動していますが、これはランダムフォレスト回帰による予測です。他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）はより安定した結果を示しています。また、黒い円で示された異常値が初期に集中していることが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際の履歴データを示し、緑のプロットは前年のデータと比較されたものです。
– 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）が異なる予測を示しており、それぞれの線が予測の方向性について異なる見解を示しています。
4. **関係性**:
– 実際のデータと予測の比較から、モデルごとの予測の精度や信頼性について考察が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 早期データと後期データの間に明確な変化があり、長期的なトレンドを分析するために他の要因を考慮する必要があるかもしれません。
6. **直感と影響**:
– 観察された急激な変動や予測の不確実性は、電力業界や関連領域での不確実性を示唆している可能性があります。これにより、計画や政策決定者が長期的な戦略を見直す必要性が生じるでしょう。
全体として、このグラフは特定の期間内での電力自由度と自治に関するスコアの動きと、それを基にしたさまざまな予測モデルの解釈を示しています。データの変動性とモデルごとの予測の多様性が明確に表れています。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– WEIスコアの実績は、描かれている時点で多くが高い値（0.8から1.0）に集中しています。その後は予測のみが示されており、緩やかな下降トレンドが予測されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータセットには異常値が存在していますが、これらが予測にどのように影響するかは不明です。予測データが始まる辺りからの急激な変化は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青色）はかなり高め、予測（緑色霧状のライン）は緩やかに下降しているパターンです。異常値は黒丸で囲まれており、実績の範囲外に存在していることを示しています。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）が藤色や紫色のラインで示されていますが、実績と予測との大きな相違があるわけではありません。
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モデル間の違いはあるが、大きな乖離は見られず、予測の信頼性があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高いスコア付近である一方、予測データはより分散があるため、将来の公平性や公正さがリスクに晒される可能性があることを示唆しています。
6. **人間が感じる直感と社会への影響**
– 現在の実績は高い公平性・公正さを示しており、これは電力業界にとって重要な信頼性を担保しています。しかし、将来の予測がやや低下を示しているため、業界はこの傾向を注意深く監視し、リスクを未然に防ぐ施策が求められるかもしれません。ビジネスにとっては、持続可能な公平性を確保するための改革が必要となる場面です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側（開始時）では、実績スコアは比較的高く始まりましたが、急激に右側へ移行しています。
– 特に予測結果（異なる回帰手法による予測）は高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントに異常値があることが示されていますが、それ以降は目立った外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績で、最初に高いスコアを示しています。
– 緑色の点は前年のデータで、現年度より少し低くなっています。
– 予測は、異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）により、右側の高いスコアを持続しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績は予測と同様の範囲にあり、予測の手法によるばらつきは小さく、一貫性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測の不確かさは小さく、予測範囲内にデータが収まるようです。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 持続可能性と自治性のスコアが全体として高く、特に予測は一貫してポジティブであることから、現在の取り組みが正しい方向に進んでいると評価できます。
– 実績と予測が一致していることから、予測モデルが信頼される可能性が高く、長期的なプランニングに役立つでしょう。
– 事業者は、このデータを用いて持続可能性をさらに高める取り組みを進めることが期待されます。
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:
以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 左側部分には急激なスコアの上昇が見られますが、その後はスコアが安定しています。初期の上昇後、横ばいの期間があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の最初のデータポイント付近に異常値が存在します。
– 急激な変動の場面は、急上昇の箇所です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、一部に黒い円で示された異常値があります。
– 緑のデータは前年の実績を示し、後半に多く見られます。
– 紫のラインはランダムフォレストによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータは対応しており、予測も異なる手法で分析されています。
– 初期と後半でデータの変化があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期と後期でデータの分布が異なり、初期の方が密度が高いです。
– 異常値の存在が示唆するように、いくつかのデータポイントは他と相関がない可能性があります。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 一定の改善が見られた後に安定しているため、社会インフラや教育機会が一時的に改善された可能性があります。
– ビジネスや社会に影響を及ぼす要因として、計画的なインフラ投資や政策の効果が考えられますが、その持続可能性は確認が必要です。
このグラフからは、初期の急上昇と後半の安定性が、ある政策やインフラ投資の効果を示唆している可能性があるため、さらなるデータ収集と分析が重要です。
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:
グラフ分析から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 過去のデータ（青）と予測（赤）には変化が少なく、スコアは約0.8付近でほぼ一定の範囲にとどまっています。
– 将来の予測は単調な線ではなく、回帰曲線（ピンク）とランダムフォレスト回帰（紫）が含まれ、それぞれ不確実性範囲（グレー）内で予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青のプロットで明らかな外れ値は見受けられませんが、少数の異常値（黒円で強調）が初期に示されています。
– 外れ値はスコアの安定性を考える際の重要な要素です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青）と比較して、予測データ（赤）は将来の精度向上を示唆しています。
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト（ピンク）は異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間の比較を通して、異なるモデリング方法による結果のバリエーションが確認できます。
– また、前年度の比較（薄緑）によりパターンの継続性が強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値と予測値が近接しており、モデルの精度が高いことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアが安定していることは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の電力に関する指標が安定して維持されていることを示します。
– ビジネスにおいては、持続可能な運用と予測の制度が高く評価される可能性があります。
– 社会的には、これらの安定性がコミュニティの信頼を維持する重要な要因と考えられます。
このように、グラフは様々なモデルの予測能力や過去データの傾向を比較し、電力関連の社会的指標の健全さを直感的に示すものとなっています。
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:
以下は、与えられたヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 表示された期間内で、時間ごとの変動が見られますが、特に一週間の周期性が明瞭ではないため、特定の上昇または下降トレンドは不明です。
– 午後から夜間にかけての色（濃い紫から黄色への変化）で、時間帯によるスコアの上昇が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各時間帯で急激なカラーチェンジが見られる箇所があります。例えば、7月5日から7月6日の17時の急激な色の変化は目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアを示しています。色が暗くなるほどスコアが低く、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**:
– 単一のデータセットですが、異なる時間帯の色の変化から、1日の中でのスコア変動を分析できます。
– 特定の時間帯、特に夜間に高いスコアを示す傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中よりも夕方から夜間にかけてのスコアが高くなる傾向が見えます。これは電力需要の増加を示唆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**:
– ヒートマップは、特定の時間帯（特に夕方から夜間）に電力使用が増加していることを直感的に示しています。
– ビジネスにおいては、ピーク時の電力管理やコストの最適化に役立ちます。社会的には、電力の需要と供給のバランスをとり、エネルギー効率を向上させるための施策につながるでしょう。
このヒートマップはエネルギー消費の時間帯による変動を視覚的に表現しており、効率的なリソース管理や需要予測に役立ちます。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のことが挙げられます：
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに色の変化が見られますが、日は少数なので全体的なトレンドは判断しにくいかもしれません。
– 早朝の時間帯（7-8時）で得点が比較的高い（緑）色が分布していることがわかりますが、19時以降は低下（紫色）しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の16時台に非常に高いスコア（黄）が見られます。これは他の日・時と比べて特異な現象であり、気になる点です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示し、黄色や明るい緑が高スコア、紫が低スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯ごとに色合いが連続しているため、時間ごとに多少の周期性がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に高いスコアは16時や早朝の時間帯に集中しています。他の時間帯は全体的に安定または低下しているように見える。
6. **直感的な感じとその影響**:
– 直感的には、電力消費やエネルギー効率が特定の時間帯で変動していることを示しているかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、ピーク時間帯を避けて効率的なエネルギー利用のプランを策定する必要があるかもしれません。また、特異な日の高スコアの時間帯は特別なイベントや異常状態が原因かもしれないので、詳細な分析が求められます。
この分析が電力の効率的な管理や計画に役立つ可能性があります。
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:
グラフについての洞察は以下の通りです：
1. **トレンド**
– ヒートマップには明確な周期性が見られ、日中の時間帯（8時から16時）に色が変化していることがわかります。特定の時間帯で顕著な変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時に非常に低い値（暗い紫）が観察され、他の時間帯と比較して急激に低いことがわかります。この低下は外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が濃いほど低いスコアを示し、明るいほど高いスコアを示しています。日により8時から16時の間での色の変化が比較的一貫していますが、違いもあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 一日の中でも時間毎のスコア変動がはっきりしており、特定の時間帯でのエネルギーの使用や効率が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午前中と15時以降にスコアが高めの傾向が見られますが、とくに15時以降のピンクや黄色のゾーンは高得点です。また、19時にスコアが急激に下がることは一般的ではありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップから、人々はエネルギーの使用がピーク時間に集中していると感じるでしょう。ビジネスや社会では、ピーク時間の効率改善が重要となり、特に夕方の急激な効率低下に対する対策が求められるでしょう。
このヒートマップは、エネルギー消費または効率が時間帯によって大きく変動することを示し、効率向上やコスト削減のための改善策として使用され得る情報を提供しています。
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**:
– グラフは相関ヒートマップであり、期間内の各項目間の相関関係を視覚化しています。したがって、時系列のトレンドよりも、データ間の関係性が主な焦点です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体は外れ値を直接示すものではありませんが、相関が非常に低い場合は目立ちます。たとえば、「個人WEI（健康状態）」と他の項目との相関が比較的低いことが見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示します。赤色が濃いほど相関が高く、青色が濃いほど相関が低いことを意味します。
4. **複数の時系列データがある場合、その関係性**:
– 各項目間の相関が高いものが多く、特に「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は他の多くの項目と強い相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」と「社会WEI（公平性・公正さ）」など、非常に高い相関（0.9以上）が見られます。
– 対照的に、「個人WEI（健康状態）」は他の多くの項目と低い相関を持っています。
6. **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**:
– 強い相関が見られる項目は、実際のビジネス戦略や社会政策を考える際に重要です。たとえば、「社会WEIの平均」と「公平性・公正さ」との高い相関は、これらが社会の安定や満足度向上に寄与する可能性を示しています。
– 一方で、「個人WEI（健康状態）」が他の項目と低い相関を示していることから、個人の健康向上が他の要素に直接的に結びついていない可能性があります。この点は、独立したアプローチでの改善が必要かもしれません。
このように、各項目間の関係を理解することで、エネルギー政策や社会政策の策定時にどの要素が影響力を持つのか判断するための参考になります。
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:
この箱ひげ図に基づき、以下の洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアに特定の周期性や明確な時間的トレンドは示されていませんが、特定のカテゴリが他よりも高いWEIスコアを持つことが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で見られます。これらのデータポイントは、ストレスが高い場合や、多様性の受容に変動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**:
– 箱の色と幅は、異なるWEIタイプの分布の違いを示しています。より幅の広い箱はデータのばらつきが大きいことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 直接の時系列関係は図示されていませんが、異なるWEIタイプの分布が比較されているため、相対的なパフォーマンスの評価が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は比較的狭い範囲で、高いスコアを持つことが観察されます。これにより、これらの要因が安定していることが示唆されます。
6. **直感的に感じることとその影響**:
– 「総合WEI」や「個人WEI（経済的余裕）」が高いのは、全体として経済の安定が幸福感を高めることを示しています。外れ値の存在は、特定の個人やグループがストレスや多様性への対応に課題を抱えている可能性があります。
ビジネスや社会における影響としては、ストレス管理や多様性の受容に関連する政策やプログラムの強化、経済的支援の重要性が示唆されます。これにより、個人の幸福度を向上させ、社会全体の福祉向上を図ることが可能です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **主要成分の役割**: 第1主成分（寄与率: 0.79）が第2主成分（寄与率: 0.07）に比べてかなり高い寄与を示しており、データのばらつきの多くを説明しています。
– **分布の傾向**: データは全体として大きなトレンドというより不均一に分布しています。特定のパターンや周期性はあまり見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフの中央や右上に比較的固まっている一方、左下に外れたプロットがいくつか見られます。これらは異常値で、特別な要因や出来事が影響している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **散布**: データポイントが散在しており、第1主成分がデータの主要な変動方向を示しています。第2主成分の影響は比較的少ないです。
– **色/サイズ**: このグラフでは色やサイズで追加の情報は提供されていないため、それぞれのプロットは基礎的な分布を示すにとどまっています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 時系列データとしての時間的な変動が直接示されているわけではありませんが、主成分の分布により、データの内在する傾向やクラスター化を観察できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **主成分間の相関**: 主成分分析により元の変数間の相関が圧縮されており、特定の相関を明示するものではありません。ただし、第1主成分が多数のデータを包含しているため、横方向のスケール上での特徴が重要となります。
### 6. 直感的な印象と影響
– **ビジネスへの影響**: 電力産業における特定の要因（例: 需要供給の変動、新しい政策の影響）を浮き彫りにする可能性があります。このような分析は、異常検知や予測モデリングに役立ちます。
– **社会的影響**: 電力消費や供給の異なるパターンが示唆されることから、消費者行動や市場動向への理解に寄与します。
このPCA分析は、電力業界の時間的変動や要因をより細かく理解するためのステップであり、ビジネスの戦略決定やリスク管理に貢献する可能性があります。
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。
