📊 データ分析（GPT-4.1による）
この分析では、360日間にわたる電力カテゴリのWEIスコアを取り上げ、特に総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均の推移について考察します。また、異常値の識別とその要因、項目間の相関、データ分布、PCAの結果などを分析します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全般的に上昇傾向を示しています。特に、2025年7月6日から7日にかけては0.86から0.85に高い値で安定しています。
– **個人WEI平均**も増加傾向が見られ、7月7日には0.78、7月8日に0.83に達しています。
– **社会WEI平均**は、高値安定を示しており、特に7月7日から8日の間に0.91のピークが見られます。
### 異常値とその背景
異常値として検出されたスコアは、特に開始時点の7月1日および7月3日、7月5日に集中しています。可能性のある背景としては、データの分散や、特定の日に発生した予期しないイベントが考えられます。例えば、7月6日にいくつか異常値（0.86）があり、これは一時的な外部要因の影響を示唆しています。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的トレンド**: 総合WEIの全体的な傾向として、上向きのスロープが確認できます。
– **季節性**: データセットには明確な季節性パターンは見られませんが、日毎の小さな変動が存在します。
– **残差**: 時折の異常値やランダムな変動が残差成分として現れており、予測困難な外部要因の存在を示唆します。
### 項目間の相関
相関ヒートマップからは、特に以下の点が重要です:
– **個人と社会WEI**の強い相関: これらが共に調整される傾向があることを示唆します。
– **心理的ストレスと健康状態**: スコアが逆に振れることがあり、心理的安定が健康に影響している可能性があります。
### データ分布
箱ひげ図を用いた分析により、:
– 総合WEIは比較的狭い範囲に集中しており、多くの日で中央値が安定しています。
– 特に社会基盤・教育機会や公平性におけるばらつきが目立ち、これらの項目での日々の変動が大きいことが示されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
主要な構成要素は以下の通り:
– **PC1 (78%)**: WEIの大部分の変動を説明し、社会的要因が大きな寄与を占めている可能性があります。
– **PC2 (7%)**: 比較的少ない影響であり、特定の個人的または社会的要因に結びつくかもしれません。
### 結論
全体として、WEIスコアは健康状態、個人の自由度、公平性・公正さが重要な役割を果たしていると考えられます。特に高スコアの期間は社会基盤と持続可能性が非常に強く影響している可能性が高いです。異常値は外部ショックまたはデータ収集過程でのノイズによる可能性があり、さらなる分析が望まれます。
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:
## グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**:
– 予測期間の初期にはWEIスコアは高位安定していますが、その後、スコアが一度リセットまたは途切れ、改めて導入された予測データで一定のトレンドが見られない状態です。この場合、一定期間後に新たなデータポイントや予測が行われている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績AIで複数のデータポイントが密集しており、高いスコアを示しています。異常値が初期に多く見られるため、異常なデータまたはノイズが含まれ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示しており、紫色の線はさまざまな予測手法による予測を示しています。これに対して、異常値は黒い枠で強調されています。
– 前年（比較AI）として緑のデータポイントが表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データの後に、予測の広がり（xAI/3σ）が示されています。特にランダムフォレスト回帰の予測が際立っているため、AIのモデルの間で予測精度や視点の違いを知る手がかりとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が実績AI部分に見られるため、それらが全体のスコアに強い影響を与えている可能性があります。予測のばらつきは他の予測手法よりも多様であり、統計的なアプローチの違いが影響しているかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の安定した高スコアから予測期に移るにあたり、データが途切れているような状態は、新しい戦略の導入やモデル変換を示唆しています。これにより、産業や実務での急激な再評価や新規テクノロジーの採用が求められる可能性があります。
– 異常値の頻出は、システムの不安定さやデータ取得方法の再評価を必要とする兆候であり、リソースの最適化や安全性の向上に役立ちます。
この分析を基に、予測モデルの改良や異常値検出システムの強化などを検討することが可能です。
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
– **短期横ばい、長期上昇の兆し**: 初期のデータポイントは一定の範囲に収まっていますが、予測値（紫の線）が大幅に上昇する傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期データには、いくつかの異常値が観察されます（黒丸で表示）。これらは一時的な不規則が原因かもしれません。
– **急激な変動なし**: 予測の線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰も、一貫した上昇傾向を示しており、急速な変動は見受けられません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ**（青）は安定しており、外れ値（黒丸）が状況を示唆。
– **過去データ**（薄緑の丸）は、新しいデータと似た傾向を持っています。
– **予測範囲**（グレーのシェード）は、将来の不確実性を示しますが、安定しています。
– **予測線**（紫、薄紫、ピンク）はそれぞれ異なる回帰手法によるものです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各回帰手法による予測が似た傾向を持ち、お互いを補完する関係にあります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現在の実績値と過去のデータとの間に類似した分布があります。
– 予測が現状の範囲を超えているため、将来の成長が期待されます。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的な理解**: グラフ全体から、現在は安定しているものの、技術や改革による未来的な成長の余地があることを感じさせます。
– **ビジネス影響**: 酷似した将来の予測は、経済や技術投資の増加を示唆し、電力業界の発展につながる可能性があります。
– **社会影響**: 長期的な電力供給の安定化を背景に、持続可能な社会の実現に寄与することを期待できます。
このグラフは、今後による成長とその管理の可能性を表しており、より戦略的な計画の策定が求められることを示しています。
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:
以下がグラフ分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– データの初期（2025年7月頃）は高いWEIスコアを示しているが、2026年5月頃から急激な変化があり、スコアが低下しています。
– 時期によりトレンドが変わっており、特に年初は安定していましたが、年末にかけて不安定な動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測範囲（グレーの帯域）を超える大きな変動があります。異常値として識別されています。
– 大きなスコアの変動が見られる時期があり、それが社会的または技術的要因による可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のプロットは実績値であり、黒の丸で囲まれたものが異常値。
– 緑色は前年の予測値として示されています。
– 紫やピンクの線は異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– モデルによる異なる予測が示されており、それぞれ異なる結果を示しています。
– ランダムフォレストの予測と実績値が近い関係にあるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実際のスコアと各種予測モデルとの間に相関が見られます。
– モデルによって予測精度に差があり、これがモデルの選択に影響を与えます。
6. **直感的な評価と影響**:
– 初期の安定したスコアから一転して不安定になることで、電力供給の信頼性や効率に課題があることを示唆しています。
– これにより、業界や消費者に不安が広がり、持続可能なエネルギー管理の必要性が指摘される可能性があります。
このグラフを通じて、電力関連の効果的な管理戦略やモデルの選択が重要となることが強調されています。
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:
このグラフについての分析を行います。
### 1. トレンド
– **全体的な風景**: 時系列データが360日にわたって表示されていますが、実際のデータ（青い点）が集中しているのは初期の期間です。
– **予測データ**: 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線が見られますが、予測値が実績値と大きく逸脱しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常に見えるデータ**: 異常値（黒い円で囲まれた青い点）が初期のデータに存在しています。
– **急激な変動**: 時系列の中で、実績値だけが特定の期間中に存在し、それ以降は予測値が示されています。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形の違い**: 青い点は実績データ、異常値は黒い円で引き立てられています。予測データは赤い点で示されていますが、予測モデルによって異なる線の色が存在しています。
– **密度**: 青い点が比較的密集しているのに対し、予測データは広範囲にわたりバラけています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**: 実績データと予測データに明確な離散が見られ、予測モデルがあまり実績に対応できていないように見えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関の欠如？**: 明確に予測と実績に線形や非線形の相関が見られないため、モデルの再評価が必要かもしれません。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスへの洞察
– **信頼性の問題**: このグラフを見た場合、予測モデルの現状の信頼性に疑問を持つかもしれません。
– **修正が必要**: ビジネス的には、少なくとも現状のモデルが実績値を適切に予測できていないため、電力需要予測の精度向上が必要です。
このグラフを見る限り、モデルの性能を改善し、異常値の原因を特定することが重要です。適切なフィードバックループを開発することで、より正確な予測が可能になるでしょう。
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:
このグラフの分析について、以下の点を考慮します。
1. **トレンド**:
– グラフには、青、緑、紫のデータセットが示されています。青（実績）は初期に集中しており、その後のデータは予測値（赤、緑、紫）として示されています。
– 予測値は、異なる回帰モデリングによって示されており、期間後半においては一定の水平傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示されている異常値が存在し、他のデータポイントから逸脱していることが確認できます。
– 急激な変動は見られませんが、予測値の最初の部分において一定の乖離が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青が実績AIのデータポイントであり、緑は前年の比較AIに基づくものです。
– 紫色の異なる線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、予測の不確かさ範囲もグレーで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測方法によるデータの密度はほぼ一定で、特定の方法に大きな変化や異なるパターンは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には大きな相関が見られないことから、予測モデルが実績に対して乖離している可能性が疑われます。
– グラフ全体では、期間が大きく二分されているため、分布としては期間初期と後期で異なる特性があることが想定されます。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– データの初期の集中と予測のばらつきから、実績データの信頼性や予測モデルの精度に懸念が生じる可能性があります。
– 飛び抜けた異常値は、特定の時期における健康状態の大きな変化や、モデルの適用限界を示唆するものであり、介入や追加の調査が必要となるでしょう。
– 電力カテゴリに関連しているため、個々の健康データが電力消費や利用状況にどのように影響を与えるかを考察することは、予測の改善に役立つかもしれません。
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:
以下はグラフ分析の専門家としての視点から見たインサイトです。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（7月から約2ヶ月）は、データポイントが密集して横ばい状態にあります。
– 中盤から後半（特に6月以降）はデータが増え、スコアは高めの領域で再び横ばいが続いているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階でいくつかの外れ値が観察されます。これらは特異な心理的ストレスの変化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**:
– 青い点は実績で、中盤以降は減っていますが、緑色の点（前年データ）は一貫しています。
– 異常値は黒い円で示され、初期の段階に集中しています。
– 複数の予測アルゴリズム（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、それぞれの予測結果が異なる特性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測アルゴリズムが異なる予測を提示しているため、それぞれが取り扱う特徴量やモデルのバランスが異なることが推測されます。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は似た傾向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**:
– 前半のデータは低いスコアに集中している一方で、後半はスコアが高めで安定しているように見えます。
– 異常値の存在は、データ収集の精度や外部要因の影響を疑うきっかけとして捉えるべきでしょう。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– このデータは個人の心理的ストレスをモニターするためのもので、期間内の特定の外部要因（例えば季節やイベント）がストレスに影響を与えている可能性があります。
– 電力業界で従業員の心理的ストレスを管理することで、仕事の効率が上がり、ブレークダウンの防止につながる可能性があります。
このグラフから得られる洞察は、個々の心理的ストレスの変動を把握し、適切な介入を行うことで、個人の健康向上に寄与す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:
このグラフは電力カテゴリの個人WEI（自由度と自治）スコアの推移を示しています。以下の観点から分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月から2025年9月）では、スコアに変動がなく安定しているように見えます。
– その後、データが急速に右側にシフトしていますが、プロット自体が表示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータポイント（青色）は、途中で異常値（黒色の円で囲まれた値）としてマークされています。
– 特に目立った急激な変動はなく、全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色の点）に対して異常値がオーバーレイされています。
– 予測値（ピンク、紫、緑の線）は、それぞれ異なる回帰手法を表していますが、ここで重なり合っており、予測バラツキが少ないことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測値は相互に非常に近いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは平坦で一貫していますが、異常値が相互に関係がないように見受けられます。右側の予測は安定性を示唆しています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 初期の期間にスコアが安定しているため、個人の電力に関する自由度と自治は予測どおりであることが多いと感じられます。
– 異常値の存在は、特定の外的要因や計測ミスの可能性があります。小さな異常があるものの、大きなネガティブインパクトは考えにくいです。
– ビジネスや社会への影響としては、この安定性をベースに、自由度や自治を強化する方針が妥当であると考えられます。
これらの観点から、このグラフは全般的に安定したスコアの状況を示しており、個人の自由度と自治が当面維持されるとの見通しが得られます。
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**（青色）は左側に集中しており、評価の日付が右に進むにつれて無くなっている。右側には未来のデータ予測が存在。
– **前年度データ**（緑色）は右側にあり、継続的な分布を示している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 黒で囲まれた点が**外れ値**を示しているが、過去の実績データの中にわずかに存在する。
– 実績データと予測データは比較的安定しているが、外れ値はある程度存在。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色の実績データ**：過去の実際のWEIスコア。
– **緑色の前年度データ**：前年のスコアを示している。
– **赤い×印の予測**：将来のスコアの予測値。
– 各色のラインは予測手法ごとのスコア範囲を示している（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
– 実績データと予測データは、期間が異なるため直接比較されていないが、前年度データと予測が近い日付で存在しており、一定の関係性が示唆される。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと前年度データの間に直接的な相関は示されていないが、予測データ（赤）と前年度データ（緑）の分布が似ている可能性がある。
### 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
– 実績データが限られた期間のみで表示されているため、その後の変動や予測が重要になると感じる。
– 予測モデルが示している範囲が広いことから、未来のスコアに対する不確実性が高い可能性がある。
– 公平性や公正さのWEIスコアを高める手段を検討することが電力の社会的受け入れに影響を与える可能性がある。
このグラフは、特に予測と実績データの乖離や一致に注目することで、社会やビジネスの場での戦略的な意思決定に利用できると考えられます。
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:
以下は、提供されたグラフの視覚的特徴と洞察についての分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には青い点で示された「実績」が集約されていますが、トレンドは明確ではありません。一方、右側には異なる予測モデルの結果が示されており、それぞれの方法で推移が異なっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青い点に異常値が含まれているかが疑われますが、具体的な外れ値といった急激な変動は視覚的には確認できません。
3. **各プロットや要素**:
– グラフ中の青い点は「実績」、緑の点は「前年」、予測は異なる色の線で示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– これらは、電力カテゴリにおけるWEI（持続可能性と自治性）のスコアを示しており、各予測モデルがどのように異なる結果をもたらすかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル間でのスコア予測が異なり、線形回帰とランダムフォレストはやや安定しているが、決定木回帰は変動が大きいように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータは緑の点で近接して存在し、過去との比較が行われていることが分かります。このことは、実際のデータが過去のデータを基にどの程度変動しているかを考慮するために重要です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人間は電力カテゴリでの持続可能性と自治性のスコアがどのように変動し、どのモデルが最も適切かを直感的に理解することが期待されます。
– ビジネスにおいては、どの予測モデルが最も正確かを評価し、それに基づいて持続可能性を向上させる方策を考える必要があります。
– 社会的には、持続可能性と自治性が十分に保たれているか、また今後どのような改善が必要かを判断するための材料として利用できます。
この分析により、電力分野における持続可能性の維持と向上に対する対応策がより明確化され、より効果的なビジネス戦略の策定に役立つと考えられます。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **2025年7月から2026年7月にかけて**
– **実績AI（青）**: 初期段階で高スコアを示すが、データがその後継続されていない。
– **昨年との差（緑）**: 後期に集中している。昨年の数値と比較して同じレベル（おおよそ0.6）を維持。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値（黒い円）**: 初期データに存在。実績と予測の乖離を示している可能性。
– **予測のばらつき（灰色の帯）**: 一部の予測モデルからの範囲が広く、不確実性を示唆。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と形**:
– **青**: 実績値であり、初期の高スコアから表示されている。
– **赤いX**: 予測値の存在を示すが、詳細は示されていない。
– **緑の点**: 比較対象として、昨年の実績データ。
– **灰色、紫、ピンクのライン**: さまざまな予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の結果を示す。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測モデルが用いられているが、結果が明示されていないため、直接の関係性を確認するのは困難。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の実績データが高スコアを示している一方で、後期のデータは昨年の水準と大差がない。予測モデルのばらつきが広く、不確実性が高い可能性がある。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **ビジネス**:
– 初期の高い実績スコアは電力供給の効率や安定性を示唆し、投資や政策の指針として有望。
– 予測の不確実性が高い場合、新たな技術や戦略を模索する必要性。
– **社会**:
– 教育機会に関連する社会WEIスコアの安定性は、長期的な社会基盤の健全性を示唆。
– 突発的な異常値の原因究明が必要である可能性。
このグラフは、新たな予測技術を採用することの重要性と、持続的なデータ収集の必要性を示しています。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアを示す時系列散布図です。以下に、視覚的な特徴と得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 初期段階（2025年7月から9月）では、スコアに一定の上昇が見られます。ただし、その後のデータが明確には表示されていません。
– 期間の後半では、全体的に横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のプロットに異常値がいくつか見られます（黒い丸で囲まれた箇所）。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）が一時的に急上昇し、その後すぐに安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIを表し、比較的安定したスコアを示しています。
– 緑色の点は前年のAIとみられ、特に期間後半ではスコアの均質性が確認できます。
– 異常値は黒い円で示され、その存在が検討する価値があると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が比較されており、ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも目立った変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じてデータは、実績データと予測の信頼区間内に大部分が収まっていることから、高い予測精度が考えられます。ただし、一部異常値が影響を及ぼしている可能性があります。
6. **グラフから得られる直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期のスコア改善は電力業界における社会的な取り組みの成果を示している可能性があります。しかし、異常値の存在はその取り組みに対する持続可能性への懸念を示しています。
– 安定的なスコアの維持は、共生・多様性・自由の保障に向けた政策が長期的に成果を上げていることを示唆しています。
– ビジネス面では、急激な変動に対するさらなる分析と対応策が必要であり、この安定性が企業の信頼性に寄与する可能性があります。
この分析に基づき、特に異常値の発生要因を調査し、それに基づいた改善策を検討することが重要です。
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:
この電力カテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップを基に、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 各時間帯におけるWEIスコアの変動は日を追うごとに色の変化として現れています。特に、日付が進むにつれて黄色や緑色のエリアが増えており、WEIスコアが上昇していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日あたりの16時において、突然黄色の色調が現れ、急激なスコアの上昇が見られます。この時間帯は特に重要なイベントや需要の変化などが起きた可能性があります。
3. **各要素の意味**
– 色はWEIスコアの高さを示しており、紫から黄色にかけてスコアが高くなっています。密度が高い＝濃い色のエリアは、その時間帯における高スコアの固定化を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日ごとにある時間帯（16時や19時）のスコアが他よりも低く、この時間における需要の減少や問題が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは日を追うごとに全体として上昇傾向にありますが、特定の時間帯によって均一に上昇していないことがわかります。
6. **直感的に感じるポイントと影響**
– 人々はこのヒートマップから、特定の時間帯に電力需要や供給が安定しない可能性を読み取るでしょう。ビジネスでは、この時間帯に備えた電力管理策の検討が求められるかもしれません。特に、スコア上昇が顕著な時間帯に資源を集中的に投資するなどの戦略が考えられます。
これらの洞察から、電力の管理や供給計画を最適化するための有効なデータとして活用できるでしょう。
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:
グラフ分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から、特定の時間帯でのWEIスコアの傾向が確認できます。全体的に、時間帯によってスコアが異なり、一部の時間帯でスコアが高くなる様子がみられます。具体的には、日付が進むにつれてスコアが改善する傾向が見られる時間帯も存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「16時」や「19時」、「23時」において、異なる日ごとのスコアの上昇が目立ち、急激な変動を示します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色のグラデーションはWEIスコアを表しており、明るい黄色が高スコア、濃い紫が低スコアを示しています。時間と日付の軸に対するスコアの分布を通じて、特定の時間帯の電力使用の効率性が理解できるでしょう。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯間でのスコアの変動を見ることで、特定の時間帯における効率性の向上や低下の傾向を捉えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコア分布の色から示されるように、一部の時間帯では高い相関が見られ、同じようなパターンでスコアが変動します。具体的な相関の程度を知るには、さらに統計的な手法が必要ですが、視覚的には似た変動パターンが目立ちます。
6. **直感的なインサイトとビジネスや社会への影響**:
– 時間帯によるWEIスコアの差異から、エネルギー効率の最大化を目指した行動が考えられます。例えば、高スコアの時間帯に合わせた電力消費のシフトや、省エネ施策の効果測定に役立つかもしれません。また、社会的にはエネルギー資源の有効利用を通じた持続可能なモデルの確立に貢献できます。
このグラフは、時間ごとの電力消費効率のトレンドを理解するための有意義な視点を提供します。
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）**:
– グラフは7月1日から7月10日までの期間を示しており、各時間帯で色の変化が見られます。
– 全体的に、青から緑、黄色への移行が見られるため、日にちが進むにつれてスコアが上昇しているトレンドが考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に夜間の19時では、非常に低いスコア（濃い紫色）が見られ、他の時間帯とは異なる動きを示しています。
– これは、特定のイベントや状況（例：電力需要の高まりやトラブル）が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の違いはWEIスコアの高低を示しており、紫は低、黄色は高を示しています。
– 時間軸と日付軸は、人々の活動や電力需要のパターンを示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各時間帯ごとにスコアがプロットされており、全体的な日ごとのパターンが分析可能です。
– 同じ時間帯での数日にわたる変化を観察することで、平日と週末の傾向や特定の曜日に特化した変化が見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中のスコアは高く、夜間には変動が大きい傾向が見られます。
– 時間帯ごとに異なるパターンがあり、昼間の安定した需要と夜間の変動的な需要の違いが示されています。
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**:
– 電力需要に応じた供給の調整が必要であることが示唆されます。
– 日中の需要が高く安定しているため、ビジネス活動が活発な時間帯であると言えます。
– 夜間のスコアの変動から、特定の時間において電力効率の改善が求められるかもしれません。
– グラフからは、効率的なエネルギー管理や消費パターンの理解が、社会およびビジネスの安定運営に重要であることが理解できます。
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:
この相関ヒートマップには、電力に関連するさまざまなWEI項目の相関関係が示されています。以下にグラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 各項目の間に高い正の相関が多く見られ、特に「総合WEI」や「個人WEI平均」は他の多くの項目と強く相関しています。このことから、電力に関連する指標は全体的に連動していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が低い組み合わせとしては、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心里的ストレス）」が0.53と比較的低めであることがわかります。また、相関が非常に高い（0.95以上）の組み合わせもあり、例えば「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.95の相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 上記のように、赤色が濃い部分ほど高い相関を示し、青色に近づくほど低い相関を示しています。例えば、「個人WEI（健康状態）」は他の項目と比較的低い相関を示しており、多様な要因が絡んでいる可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは相関を示しており時系列ではないため、時間の流れや変化については直接的な情報は得られません。しかし、高い相関が多いため、長期的に同じ方向性を持つ動きをする可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関を持つ項目が多々見られるため、電力使用が経済や社会的要因と強く関係していることが伺えます。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の0.95の相関は、社会的要因が電力に関わる施策に影響を与えている可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– 高い相関の多さから、電力に関連した政策や施策が一部の社会的指標にも直接影響を及ぼしていることが考えられます。これは、持続可能なエネルギー戦略や公平な資源分配の重要性を示しており、政策立案者や企業にとって、包括的なアプローチが求められるでしょう。
このヒートマップから、電力関連の指標が多様な社会的・個別的要素と強く関連していることが直感的に感じ取れます。
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:
このグラフは、期間360日間の電力カテゴリにおける様々なWEIスコアの分布を箱ひげ図で示しています。以下のオブザベーションがあります。
### 1. トレンド
– 明確なトレンド（上昇、下降、周期性など）は示されておらず、各 WEI タイプごとの静的な状態を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 個人 WEI（精神的ストレス）と社会 WEI（共生、公平性）には外れ値が見られ、これらは異常なスコアを示していることを示唆します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– ボックスの範囲はデータの四分位数を示し、中央値は箱の中の線で表されています。ひげは最大範囲を示し、外れ値は独立したポイントで示されています。
– 色の違いは異なる WEI タイプを視覚的に区別するためのものです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– この図では個々の WEI タイプ間の直接的な時系列データの関係ではなく、各タイプのスコア分布の比較を行っています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各 WEI タイプのスコアの中央値や分散は異なっており、例えば個人 WEI（自由度と自治）は比較的狭い範囲に分布していますが、個人 WEI（経済的余裕）は広範囲にわたっています。
### 6. 人間の直感およびビジネス・社会への影響
– 高い中央値のタイプがいくつかあり、これがどのように電力セクターの健全性や持続可能性に関係しているのかを考察することができます。
– 組織や政策立案者は、外れ値や広い分散を示すカテゴリに注目し、これをどう改善するかを検討することが重要です。
– 個人の精神的ストレスや公平性の問題に関連したカテゴリで外れ値が見られるため、これらは社会的な問題として取り組むべき領域を示しているかもしれません。
この分析に基づき、各 WEI タイプの施策や改善点を検討することで、電力分野の全体的なパフォーマンスを向上させる助けとなるでしょう。
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、電力カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、プロット全体は右下から左上方向に緩やかに広がっています。このことは、データが均等に分布している可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上と左下にいくつかのポイントがあり、他のデータからやや離れています。これらは外れ値の可能性があり、特定の時期や条件で他とは異なる電力消費パターンがあったことを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は特定の日や期間のデータポイントを示しており、第一主成分と第二主成分にプロットされています。第一主成分の寄与率が高いため、この軸がデータの主要な変動要因を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ主成分上にプロットされているため、時系列的な変化よりも、変動要因の違いによる分布が強調されています。個別の期間ごとのパターンはこのグラフだけでは明らかではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の間に直接の相関は見られませんが、第一主成分の値が広く散らばっていることから、全体的なバラつきがあることが示されています。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会・ビジネスへの影響**:
– 各データポイントは異なる消費パターンを示している可能性があります。ビジネスや政策立案者は、これを利用して需要予測や供給計画の改善を行うことができるでしょう。外れ値の要因を特定することで、電力供給の安定性を改善する手段が見つかるかもしれません。直感的には、バラつきの原因（例えば、季節要因や特定のイベント）を探ることが、電力の効率的管理に貢献するという考えが思い浮かぶでしょう。
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。