📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、与えられたWEIスコアデータに基づく詳細なデータ分析の結果です。
### 1. **時系列推移と全体のトレンド**
– **総合WEIスコア：** 集中している期間の最初に見られる急上昇（特に7月6日の異常値0.86）が目立ちます。一部の期間では、スコアは安定的に0.7台から0.8台を推移。しかし、複数の日に渡る急激な変動も検出されており、これは特定のイベントや外部要因による影響が疑われます。
– **個人WEI平均：** スコアは0.7前後で安定していますが、7月6日の0.82はやや高めの値です。これは社会的な要因や個人の生活満足度の向上が影響している可能性があります。
– **社会WEI平均：** 他と比べて高水準で推移しており、7月7日、8日の高いスコア（0.91）が特に目立ちます。
### 2. **異常値**
– 7月6日の総合WEIスコアの0.86、7月7日以降の社会WEI平均の0.91などが異常値として検出されています。これは、特定の政策変更や大きな社会イベント、天候や市場の影響を示唆するかもしれません。
### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **STL分解の結果：** データに明確な季節性のパターンは見られませんが、長期的なトレンドとしては、スコアは上昇傾向にあると思われます。しかし、残差は特に7月6日から7月8日にかけて他の期間と比較して高くなっており、特異日や特定の外部イベントの影響が読み取れます。
### 4. **項目間の相関**
– **相関ヒートマップ：** 各項目の中で、特に個人の経済的要素と社会の持続可能性の間で高い相関があります。これは、経済的安定が社会全体の持続可能性に強く寄与していることを示唆します。
### 5. **データ分布と箱ひげ図**
– 多くの項目で0.7から0.9に集中している一方、個人の心理的ストレスと社会の公平性が広範に変動していることがわかります。外れ値としては、7月6日の異常に高い数値が特に顕著です。
### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1の寄与率が0.76：** これは、WEIの変動に最も影響を与えている要素が1つの主要な軸に集約されていることを示唆しています。多くの項目が1つの広範なファクターによって説明されていると考えられます。
– **PC2の寄与率が0.08：** 二次的な要因であり、特定の小さな変数が全体のWEIに影響を与えている可能性があります。
### 結論
このデータセットは、明確な上昇トレンドを持ちながらも、特定の期間における変動が大きく、その変動原因として外部のイベントや個人および社会的な要因が大きく影響を与えていることを示しています。特に社会的な要因の変動が個人の幸福感に影響を与えている可能性があります。PCAの結果から、全体としての動きが1つの主要因に強く依存していることから、多様な政策や経済的介入がWEIの改善に寄与していることが示唆されます。
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:
分析結果:
1. トレンド:
– 「実績」(青いプロット)は初期に集中しているが、その後データは空いており、最後に「前年」（緑のプロット）が現れる。
– 「予測」データ（赤と各色の線）は初期段階で高いスコアを示し、その後、空白期間を過ぎて予測が続いている。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期の段階で異常値（黒い円）が確認できるが、全体的に安定している。
3. 各プロットや要素の意味:
– 「実績AI」(青いプロット)は過去の実績データ。
– 「予測」(赤いプロット)は予測されたデータ。
– 「異常値」(黒い円)は通常の範囲を超えた数値。
– 各線は異なる予測モデルを示し、モデル間での予測の差異を視覚化している。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測は、初期の実績データを基にしつつ、それぞれ違った予測を提供している。
– 「前年」データが最後に現れることで、過去データとの比較を可能にしている。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 「実績」と「前年」データにより、予測との相関や一致度が評価できる。予測データのスコアは一貫性があり、第一印象ではデータが追従しているように見える。
6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響:
– 人間として直感的に感じられるのは、初期と後期のデータギャップに対する警戒心。このギャップが何を意味するのかを探ることが求められる。
– ビジネスや社会において、電力需要予測の正確性が経済効率や持続可能性に大きく影響を及ぼす可能性があり、予測の精度向上がカギになる。
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:
こちらのグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– グラフ全体としては横ばいの期間が長く、特に実績データ（青い点）において、初期の段階で約0.7から0.8の範囲に集中しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）が紫色の線で表示されていますが、一時的な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値とされたデータ（黒い円）は、実績データの中に混在しています。これが示しているのは、他のデータと比較して顕著な違いがあることを指しています。
– 予測範囲外への急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値（青の点）は過去のデータポイントを表し、予測（X）との比較の基準になります。
– 前年の比較データ（緑の点）は、過去年度との比較を行うための情報を与えています。
– 予測のそれぞれ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる手法による予測の結果を示しており、予測モデル間のばらつきを顕著に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データがあるため、季節性や長期的なトレンドの確認に役立ちます。ただし、このグラフではその変動はほとんど見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を示すデータがあることで、特定のパフォーマンスのピークや谷を見つけるためのさらなる分析が必要です。
– 実績と予測が一致している部分が多いですが、個々の予測モデルでの結果のばらつきには注視する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 現在のスコアが安定していることは、電力の効率的な個人利用がある程度うまくいっている可能性を示します。
– 一方で、予測モデルによるスコアの急激な変化は、将来的な市場や技術の変化によって個人のエネルギー効率に大きな影響がある可能性を暗示しています。ビジネスとしては、こうした変化に対応する技術やサービスの開発が重要です。
このように、グラフからは今後の動向を見据えた戦略的な意思決定が求められることが分かります。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは時間軸に沿って大きく分かれた二つの集団が見られます。一つ目の集団（青い点）は初期に密集し、その後、別の集団（緑の点）に切り替わっています。この遷移には一度大きなギャップがあります。
– 横ばいが続いていないため、全体的に大きな変動が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青い点の中には黒で囲まれた異常値が観察されます。これにより、特定の期間に予想外のデータポイントが存在していたことが示唆されます。
– 緑の点は基本的に一つの範囲内に収束しており、異常値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を表し、緑の点は前年のデータを示しています。
– 予測には4つのモデルが用いられており、ランダムフォレスト回帰ラインは青い点と重なり、線形回帰や決定木回帰はそれに微調整が加えられた形で表示されています。
– 紫色の範囲は予測の不確かさを示していますが、その算出範囲は狭く設定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期のデータと前年のデータの間に相関があるように見えます。前年のデータはそのまま移行しているため、過去のデータと実績AIのデータに繋がりがあること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**
– 実績値と前年のデータは大まかに一致しており、実績AIと前年のデータがきちんと調整された形で示されています。
6. **直感的印象とビジネス・社会への影響**
– 初期とその後のデータの間のギャップは、急激な環境変化や戦略転換が起こり得る状況を反映しています。電力カテゴリにおけるこれらの変動は、政策変更や市場の変化の影響と考えられます。
– 不確かさの範囲が狭いため、予測モデルは高い信頼性を持つ可能性が高く、経済活動や政策決定に際して、実務的な洞察を提供することができるでしょう。
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**
– グラフの左側に実績データ（青色）が集中しており、0.7から0.8付近で安定しています。
– 右側に予測データ（緑色）がありますが、同様に0.7から0.8の範囲で分布しており、大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円）がいくつか見られますが、これらは実績が特定の評価日に急上昇したものと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績、緑色の点は予測データを表しています。
– ピンク、紫、そしてシアンの線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しており、全体として0.7から0.8の範囲で平行線を描いています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、それほど広くないため、モデルによる予測に一定の信頼性があることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータは一貫して同じ範囲で推移しており、モデルによって異なる傾向はほとんど見られません。
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強い相関関係があり、予測アルゴリズムが過去の傾向をうまく捉えていることが示されています。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 人間はこのグラフを見たとき、実績と予測が低リスクで安定していることを直感的に理解できるでしょう。
– 経済的余裕（WEI）がこの範囲で安定していることは、個人にとっての財政的安定を示唆し、電力関連のビジネスにおいてもリスクが低いことを意味します。
– この安定した指標は、今後のビジネス計画や消費予測に対してプラスに働く可能性があります。
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:
グラフ分析の専門家として、与えられた時系列散布図から以下の洞察を提供します：
1. **トレンド**
– グラフの左側で、実績のWEIスコア（青のプロット）は0.6以上の値で安定しており、全体的に横ばいの傾向。
– 予測データ（赤のプロット）は、左側に数値が薄く青に重なっています。
– 線形回帰（薄紫）、決定木回帰（黒）、ランダムフォレスト回帰（濃いピンク）は、急激な上昇を示しており、将来的なスコアの増加を予測していると見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青いプロットの中に黒い円で示された異常値がいくつか見られるが、それらは周囲の値と大きく異ならないため、急激な変動とはいえない。
3. **要素の意味**
– 青：実績のスコア。データは信頼性が高い。
– 赤：予測スコア。異なる予測技術で将来の変動を示そうとしている。
– 円：異常値。観測値から外れたデータポイント。
– 線：予測モデルによる将来のスコアの推移。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルがそれぞれ異なるトレンドを示しているが、いずれもスコア増加の方向に一致している。
– 実測値との比較において、予測モデルが有用であるか評価するための基準になる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測手法が類似のスコア範囲を示していることから、実際のデータと一貫性がある可能性が高い。
– 予測手法間の一貫性は、人間の健康評価における複数の要因が関係していることを示唆する。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、過去から未来への順調な成長が見込まれる。
– スコアの上昇は、個人の健康状態が改善される可能性を示唆しており、電力の消費や持続可能性向上の一環として評価される。
– 健康状態の改善は、社会的な健康促進プログラムやエネルギー効率化の取り組みにおいて大きな意義を持つ。
これらの洞察がグラフの見方を助け、より深い理解を促進することを願います。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドについては、グラフの右側に点が集まっており、ここに重点が置かれています。ただし、具体的な長期的な上昇、下降や周期性は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の「異常値」としてマークされた点がいくつかあります。これらの点は予測範囲から逸脱しており、特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青）**: 実際に測定された心理的ストレススコア。
– **予測（赤X）**: 予測モデルに基づくスコア。ただし、予測の少ないデータポイントがある。
– **異常値（黒丸）**: 正常範囲を逸脱した点。
– **前年度（緑）**: 過去のデータと比較したスコア。
– **予測モデル（ピンク、紫、青紫）**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストによる予測。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と異なる予測値が存在し、異常値としての黒丸が特出しています。特に過去のデータと比較しても、これらの異常値が際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは特定の時期に密集しており、その周辺での相関が考えられます。
– 異常値は予測モデルの信頼性や入力データの変動を表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**:
– グラフは心理的ストレスの変動を示しており、異常値はストレス管理が必要なポイントを示唆しています。これにより労働環境の改善や健康管理が可能です。
– ビジネスにおいては労働者のストレスレベルの低減が生産性向上につながるため、グラフから得られるデータは非常に重要です。
全体として、異常なストレスレベルの原因を特定し、適切な対策を講じることが、個人および組織にとって重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（青の実績）はスコアが約0.8で安定しており、明確な上昇や下降は見られません。
– 以降、予測（緑の前年度データや他の予測技法を示す線）が増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青のポイントの多くは異常値として認識されています。予測（X）の位置から試みた場合、これらが予想から逸脱していることが示唆されます。
– 特に、初期段階での狭い範囲内での変動が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は実際のスコアを示し、異常値は黒の円でハイライトされています。
– 予測値（×印）は、モデル間で異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により表示され、これが予測の不確実性を示します。
– 灰色の帯は予測の不確実性の範囲（おそらく±3σ）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測技法で提供されたスコアが異なり、予測に対する信頼度や選択されるべきモデルの違いを示しています。
– 昨年のデータ（緑）は、モデルによる予測のベースラインまたは参照としての役割を果たしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のスコアは0.8に集中していますが、その後の予測ではスプレッドが増える傾向にあります。
– 各時点での予測と実績との間に一定の乖離が見られ、これが予測モデルの改善の必要性を示唆する可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEI（自由度と自治）のスコアが一定の予測値を下回ると警告が表示される可能性があります。
– 初期段階での異常値の存在は、さらなる調査やデータの精査が必要であることを示唆します。
– 特に電力の分野では、自由度と自治のスコアが業務効率やリソース管理に直接影響する可能性があるため、精度の高い予測が求められます。
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:
このグラフの分析は以下のとおりです。
1. **トレンド**:
– データは極端に分かれて表示されており、左側（2025年）には実績データがあります。右側（2026年）には予測データが示されています。
– 実績データのスコアは高め（おおよそ0.7から1.0の間）に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に外れ値（異常値）がいくつか見受けられ、「異常値」として黒い枠で強調されています。
– 急激な変動が見られる時期はなく、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、一貫して高いスコアを維持しています。
– 予測データは淡い緑色で、未来の予測として示されています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、信頼区間を可視化しています。
– 紫色の線は複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測結果を示しており、予測技法ごとに異なるパターンが示されている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータ（実績データ）と予測データは明確に分かれており、同時に分析することは難しいですが、予測は現状の高いスコアを保つことが期待されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアの分布は高スコアに集中し、予測データも同様の傾向を示すことを意図しているようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 現在のWEIスコアは高水準を維持しており、予測もこの水準が保たれる見込みであるため、電力カテゴリにおける公平性・公正さの評価は堅調です。
– 社会的には電力供給の公平性は安心感をもたらし、事業者や政策決定者にとってはポジティブな指標となりそうです。
全体として、電力カテゴリのWEIスコアは非常に安定しており、将来的にもこの傾向が続くことが予想されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは評価日の初期から、急激に電力の社会WEIスコアが1に接近している上昇トレンドを示しています。その後、スコアは高い状態で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の段階で、異常値のプロット（黒い円）が見られますが、その後の評価では異常値が発生していません。急激な変動は特に観察されません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青のプロットは、実績値を示しています。多くの実績が高いスコアを維持しています。
– 緑のプロットは前年の同時期の値を示していますが、非常に限られています。
– 予測の範囲（灰色）は比較的狭くモデルの信頼性が高いことがうかがえます。
– ラインは異なる回帰モデルの予測を示しており、それぞれが社会WEIスコアの高水準を維持すると予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値と予測が緊密に一致していることから、モデルはデータに基づく予測をうまく反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– WEIスコアが高い領域でのデータの密度が高く、継続的な改善や進行があることが示唆されています。
6. **直感的な気づきとビジネス・社会的影響:**
– 直感的には、電力の社会的な持続可能性と自治性が大幅に改善され、かつ今後も高いレベルを維持することが期待されます。
– ビジネスにおいては、この安定した高スコアは、再生可能エネルギーへの切り替えや効率の向上が成功している可能性を示唆します。サステナビリティに焦点を合わせる戦略が実りつつあると考えられます。
– 社会的にも、持続可能なエネルギーインフラへの影響を強化し、環境へのポジティブな影響をもたらす可能性があります。
この解析により、直感的な持続可能性の推進が観察され、今後の電力事業の方向性に対する指針を提供しています。
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:
以下のグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフの大部分は、初期の数日間において急な変化を示し、その後、しばらく値が更新されていない状態が見られます。最終的にごく最近の時点でデータが再び更新されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側でいくつかの点が外れ値（大きな円で囲まれた点）として示され、急激な変動があったことが示唆されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年のデータを示し、予測の不確かさが灰色の範囲で表現されています。また、予測には異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が用いられ、その結果が異なる色とシンボルで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績および予測データがあることから、過去の実績が将来の予測にどの程度影響を与えているのかを比較することで、新たな予測手法の精度比較を行うことが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の点群が密集しており、変動が特異であることから、その時期に特定の出来事や要因が関連している可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 過去データが予測に影響を与えているが、長期間のデータ更新がない点から電力カテゴリーの社会構造や教育機会において、特定の期間に何らかの大規模な変動があったと直感されます。この変動が社会基盤の安定や教育機会に影響を与えている可能性があり、対策が必要です。
このグラフは、過去1年間における電力関連の社会的インフラや教育機会への影響を追跡し、急激な変動や予測の不確実性に対処するうえで有用なツールとなります。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフ全体のトレンドとして、初期の値（左側）は安定していますが、急上昇が見られます。その後、水平になり、さらなる変動があまりない状態になります。
– 時系列的に見ると、特にランダムフォレストによる予測が大幅に増加した後、安定化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイント（実績）は狭い範囲で分布しているのに対し、予測のデータで急激な上昇が見られます。
– 前年のデータとの比較により、外れ値は特に見られませんが、一部の実績が予測範囲外と位置している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色：青は実績、紫と緑系は異なる予測手法を示しています。
– 青いプロットが実測値で、他の色は線形回帰や決定木、ランダムフォレストなどの異なる予測方式を表しています。
– 線形回帰予測が異常値として示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測値間で、最初の期間では強い相関性があるが、その後の期間で予測が分岐しているのが見られます。
– 緑の前年比較データからも、過去のパターンを参考にしていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の数値（実績）は予測の範囲内にあり、相関性が認められます。
– 予測が多様なモデルに基づいているため、幅広い見積もりが行われている。
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**
– 初期の安定した数値は、電力カテゴリにおける現状の理解がある程度出来ていることを示唆していますが、中期的に急速な変化が予測されていることで、電力市場や関連する社会的要因に何らかの影響が予想されます。
– 特に、ランダムフォレストによる予測の急騰が、将来的な需要や市場の変動を示唆している可能性があるため、ビジネス戦略の再評価が求められるかもしれません。
全体として、このグラフから得られる洞察としては、電力市場の将来を予測する際に、異なるモデルを基にした予測値が市場の多様性と複雑性を示していること、そしてそれに基づく戦略的な対応が求められることが挙げられます。
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:
1. **トレンド**:
– 各時間帯における色の変化からわかるように、時間が進むにつれて色が暗いパレットから明るいパレットに変化しており、WEIスコアが上昇している傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に16時以降に急激に色が明るく変わっているエリアがあり、これは急激なWEIスコアの上昇を示している。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色が濃いほどWEIスコアが低く、色が明るいほどスコアが高いことを示している。
– 16時や19時からの変化は特定の時間帯における電力需要や供給の変動、または外部要因による影響を示唆している可能性がある。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 異なる時間帯での色の移り変わりから、特定の時間を境に週を通じてパターンが見られる。
– 例えば、19時以降における高いスコアの持続は注目すべきである。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るい部分は各時間帯で連続的に分布しており、このパターンは週の中頃にピークがあり、その後緩やかになっていることが読み取れる。
6. **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**:
– 夕方から夜にかけての時間帯での高スコアは、電力需要が集中する時間として、電力供給の強化や効率的なエネルギー管理が求められる。
– 社会的には、このデータを基に効率的な供給体制を構築し、電力消費のピークシフト戦略を実施することで、持続可能なエネルギー管理が可能となる。
全体を通して、このヒートマップによって時間帯ごとの電力需要のパターンが明確になり、エネルギー効率化の改善や需要予測に役立つ透明性のあるデータ提供となっている。
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
1. **トレンド**
– 時間帯によってスコアの変動がある。特に7時、15時、16時、19時、23時にスコアが一定の傾向を示している。
– 全体を通して、特定の時間帯に高いスコア（緑から黄色）が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時代に7月6日と7日に急激にスコアが上昇していることがわかる（黄色）。
– 特定の日に他の時間帯に比べて異常に高いスコアになることが観察される。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡でスコアの高低が表されている。濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示す。
– 「16時」および「23時」にはスコアの高低が短期間で顕著に表れ、特に注目の点である。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時間帯において異なる日付でのスコア変動が見られるが、線形的な関係性は示されていない。各時間帯はおそらく独立して変動している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯により一貫したパターンが見える。特定の日の特定時間における高スコアの集中は、場合によって相関があるかもしれない。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップから、ピーク時間が特定でき、エネルギーの需要や供給を調整するためのインサイトが得られる。特に高スコアの時間帯において、電力会社は需要を管理し、リソースを効率的に配分する必要がある。
– 社会的に見ると、特定の時間帯に高い活動があると推測でき、これが日常生活や業務効率にどのように影響しているかを分析することで、新たなサービスや改善が行えるかもしれない。
全体として、このグラフは電力消費のタイミングに関する詳細な分析を可能にし、ビジネス戦略における意思決定をサポートするツールとなりえる。
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時系列ヒートマップは、時間（24時間表記）と日付を軸にしたデータの分布を視覚化しています。以下にその特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 冬と週末を示すような詳細な周期性は見られません。一部の時間帯で色が濃く変化していますが、具体的な上昇や下降のトレンドは見えにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 午前8時や午後4時から19時にかけての色の変化は急激です。特に19時のラインはほとんどが濃い色（おそらく低い値）なので、通常と大きく異なるデータがあることを示唆しています。
3. **要素の意味**:
– 色のスペクトルは縦の色バーに表れ、緑や黄色がより高いスコアを示している可能性があります。紫色は低い値を示しているようです。
– 各色の密度が高い箇所は、その時間帯の社会WEI平均スコアが特に変動を示していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 各時間帯での比較が可能で、例えば16時から17時のスコアは連続して黄色になっており、この時間帯が多くの影響を受けている状況を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の時間単位での視覚的な連続変化を見ることができ、特定の日におけるピーク時間帯がわかりやすく表示されています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 電力使用量のピーク時間が明確に示されているため、エネルギー管理において、このデータを使用するとより効率的な電力配分や省エネ戦略が立てられます。
– 深い夜間の低スコアは、電気代が下がるタイミングやオフピーク電力使用の促進に利用されるかもしれません。
このヒートマップは、電力供給や需要の変動を細かく把握し、効率的な電力管理をサポートするための有用なツールです。
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:
この相関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**:
– このヒートマップは過去360日間のデータを分析しており、各項目間の相関を示しています。具体的な時間的なトレンドよりも相関関係に焦点を当てています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体には外れ値や急激な変動は直接示されていませんが、関連性が非常に低い箇所（例えば、0.35など）は他に比べて低いため、注目すべき点です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色が濃い赤に近づくほど強い正の相関（+1に接近）、青に近づくほど負の相関または弱い相関を示します。例えば、個人WEIの平均と個人WEI（経済的余裕）は強い正の相関を示しています（相関係数0.95）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEI項目は互いに関連性があり、特に「総合WEI」「個人WEI平均」「社会WEI平均」の間には強い関連性があります（いずれも0.95以上）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、個人と社会の間のWEI項目は高い相関関係を示しています。これは、個人および社会的側面が電力消費や利用において互いに関連している可能性を示唆します。
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**:
– 直感的には、個人の経済的余裕や心理的ストレスが社会全体の電力消費に強く影響を与えていると感じられます。このことは、電力消費の予測や管理においてこれらの要素を考慮することが重要であることを示しています。また、政策立案においては、個人および社会の心身の健康が電力の需要と供給に影響を与える可能性があるため、持続可能な発展のためにこれらの要因を考慮することが重要です。
このようなヒートマップは、複数の変数間の関連性を視覚的に理解するための有力なツールとなります。
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:
この箱ひげ図は、電力カテゴリにおける異なるWEIタイプのスコアを比較しています。それぞれのプロットや要素の視覚的な特徴から、多くの洞察が得られます。
1. **トレンド**：
– WEIスコアに顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。スコアはカテゴリごとに独立しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 「個人WEI平均」と「社会WEI（生態系整備・教育機会）」では外れ値が見られます。これらは特定の条件で極端な値が観測された可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 箱の範囲はデータの中央50%を示し、中央値が横線で示されています。
– 上下のひげはデータの残りの分布を示しており、外れ値は個別にプロットされています。
– 色の濃淡からは、各カテゴリのデータ分布やばらつきを視覚的に識別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 「個人WEI（職業状況）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が近いですが、分布の広がりやばらつきに違いがあり、関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– スコアの高い分布は一般により狭い範囲に集中しており、一定の安定性を示唆しています。逆に、分布が広がっているものは多様性がある、または不確実性が高いかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**：
– 高いWEIスコアを維持しているカテゴリが、安定した電力供給と関連する可能性があるため、電力会社はこれらの分野に注力することで社会全体の満足度の向上を目指せそうです。
– 個人の心理的ストレスや職業環境に関するスコアの変動は、個別対応や政策変更の必要性を示唆しており、電力以外の社会的要因が影響している可能性を示しているかもしれません。
このような分析を通して、電力産業は特定の分野での改善策を検討し、全体のパフォーマンスの向上を図ることができます。
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、360日間の電力カテゴリに関するデータを用いたWEI構成要素の主成分分析（PCA）を表しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析(PCA)のため、具体的な時系列のトレンド（上昇、下降、周期性）は示されていませんが、データ分布の広がりや傾向を分析可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下に分布するいくつかのデータポイントは他と離れており、外れ値として注目されるかもしれません。
– また、右側に集中的にデータポイントが集まっている部分は、ある特定のパターンや相関性を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色や密度の違いはなく、均一な散布図です。
– 第1主成分の寄与率が0.76と高く、第1主成分がデータの大部分の変動を説明し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**:
– 時系列間の具体的な関係性は、このPCAプロットから直接は分かりませんが、PC1とPC2の組み合わせにより特定のクラスタリングが観察され、期間内での共通パターンの存在を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の分布から、データが右側に多く集まっていることが分かります。第1主成分がデータの変動を強く表現していることが示されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– PCAの結果を踏まえると、電力データの主要な変動要因を特定でき、その要因が良く整理されていることが期待されます。
– 外れ値やクラスタ内の集積をさらに分析することで、異常検知や効率的な電力使用の改善策が見つかる可能性があります。
– 特に右側のようなデータの集まりは、特定の期間や条件下での共通のパターンや問題点を示している可能性があるため、これをビジネスや政策の改善に活用できるでしょう。
このような分析は、電力消費の効率化や、異常検知のための基礎情報となります。
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。