📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析
#### 1. 時系列推移
– **全体のトレンド**: データ全体のトレンドを観察すると、2025年7月1日から7月11日にかけて、総合WEIスコアが0.62から始まり、一貫して上昇していることが分かります。特に7月6日以降にスコアが劇的に増加し、後半にはおおむね0.80を超える水準で安定しています。
– **顕著な変動期間**: 7月1日から7月5日までの間、スコアは比較的安定していますが、この期間の後に急激な上昇が観察されます。特に7月6日以降の突発的な上昇が注目されます。
#### 2. 異常値
– 幾つかの異常値が特定されていますが、7月6日の0.8625は特に注目される値です。この急激な上昇は何らかのイベントや特別な要因（例えば、政策変更や経済状況の変化）によって引き起こされている可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: データのSTL分解により、長期的な上昇トレンドが確認されます。
– **季節性パターン**: 特に重要な季節性パターンは見られませんが、トレンドの途中で見られるスコアの変動は一時的な要因の影響かもしれません。
– **残差**: 統計的に説明できない変動（残差成分）は、短期間で観察され、特定期間での外部要因が影響している可能性があります。
#### 4. 項目間の相関
– **相関関係**: 各WEI項目の相関を調査すると、社会的余裕、持続可能性と公平性の項目間での相関が比較的高いことが示唆されています。これは、例えば社会的制度が経済的に安定している時、より持続可能な社会を築く傾向にあるという推測に繋がります。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図分析**: 箱ひげ図において、各スコアは幾度か外れ値を示していますが、特に注目すべき点は特別に極端に異なる値の存在です。これは、一定期間で急激な変化を引き起こす要因が存在する可能性を示しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が0.77**: これは、WEIスコアの変動の大部分が一つの主要要因によって説明されていることを示しています。PC1に寄与する要因としては、経済的余裕や社会的持続可能性が考えられます。PC2の寄与率が0.08と低いため、ほとんどの変動はPC1で説明されています。
### 洞察
– **背景要因**: データの上昇や変動を支える要因として、社会的振る舞いや政策の変化、構造的な社会改革が影響している可能性があります。
– **政策的インプリケーション**: 急激なWEIスコアの増加は、社会政策の施行や政策の効果が即座に評価されていることを示唆しています。この上昇を持続可能な形で維持するためには、関連した施策の影響を継続的にモニターする必要があります。
この分析を通じて、データが示す傾向を掘り下げ、将来に向けた洞察と政策対応の方向性を見出すための基礎を提供します。
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:
以下は、このグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）のトレンドは、最初の期間（7月上旬～中旬）にわずかながら上昇の兆しがあります。
– その後、7月中旬以降の予測データは、横ばいのトレンドが見られ、特にランダムフォレスト回帰モデルによる予測（紫色の線）は一定に保たれています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフによると、左側の実績データにはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られますが、それらは不確かさの範囲内に位置していることから、深刻な外れ値として扱われていない可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを示しています。
– 赤い×印は予測データを指しています。
– グレーの範囲は予測の不確実性（信頼区間）を示しています。
– ピンク、シアン、紫のラインはそれぞれ異なる予測手法での推定値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法によるラインは大きな乖離がないため、全体的な傾向としての安定性を示唆しています。このため、異なるモデル間での予測の一致度は高いといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しており、7月中頃から突然予測に移行しているため、時点で測定方法やモデル投入があった可能性があります。
6. **直感的に感じ取れること、およびビジネスや社会への影響**:
– 電力カテゴリーのWEIスコアは、短期間で安定しており、急激な変化や突発的な問題は現在のところ見受けられません。
– 予測データが示すように、電力供給における安定性が確保されていることは、ビジネスのオペレーションや社会の安定に寄与すると考えられます。
この分析は、電力供給における現在の安定性を示し、今後の運用に向けた計画に役立つでしょう。
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:
以下の洞察を提供いたします。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは7月初めからほぼ横ばいですが、若干の上昇傾向が見られます。
– 予測データは今後の期間にわたって上昇を示しており、特にランダムフォレスト回帰による予測は最大値に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、外れ値がいくつか確認されます。これらは特定の期間にスコアに異常があったことを示しています。
– 予測データの上昇は急激で、7月中旬以降から急に変化していることがわかります。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、主に安定したパターンを持っています。
– 赤い×が予測を示しており、7月8日以降の予測が急激に上昇。
– ランダムフォレスト回帰が他の予測方法に比べ、最も高いスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの差異が明確で、特に未来の予測は新たな傾向として強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫しているが、予測データの上昇は新たな相関を示唆しています。特に機械学習モデルによる予測の差異が際立っています。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**:
– 実績データが安定する中で、予測データの上昇は将来的な需要増加、または効率化の可能性を示唆しています。
– 予測が実際に裏付けられる場合、エネルギーインフラやリソース管理において事前の対応が求められます。この変動が確認される前に、エネルギー戦略を見直す必要があります。
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:
グラフの分析に基づいて、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、データポイントが0.6から0.9の範囲で徐々に増加しているように見受けられます。
– 右側では、予測されたスコアが高いレベル（約1.0）で安定していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントの中に外れ値がいくつか存在することが強調されています。これらは円で囲まれています。
– 急激な変動は見られず、全体としては徐々に変化している様子が見受けられます。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績データを示しており、黒い円で囲まれた点が外れ値を示しています。
– ピンクのラインは予測モデルによる結果を示しており、緑色の線は線形回帰予測を意味しています。その他の色の線も異なる予測モデルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青い点）は、予測データと比較して若干の変動がありますが、全体的に同様の上昇傾向を示しています。
– 予測モデルのそれぞれが類似した結果を示しており、特異な違いは大きく見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはやや分散しており、多様な挙動を示していますが、全体としては予測データと高い相関があるように見えます。
6. **直感的洞察および影響**:
– データが示す上昇傾向は、電力の供給や需要において好調な動きを示している可能性があります。
– 社会やビジネスにおいては、電力の安定供給を確保するための戦略的計画、需要予測の精度向上、外れ値の原因究明とその対策が必要となるでしょう。
このグラフからは、電力の需要や供給に関するデータ分析の重要性を感じ、長期的な計画作成に役立つと言えます。
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:
1. **トレンド**:
– 初日から中旬までは、実績データは比較的一貫して約0.8付近で安定しています。
– 予測データは、擬似的な時間が進むにつれて0.8から1.0に向かって緩やかに上昇しています（特に決定木とランダムフォレストの回帰で）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値が図示されています。ただし、数は少なく、主に初日のデータに集中している様子です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色の点**は実績（実績AI）を示し、多くが0.8付近で密集しています。
– **赤いX**は予測（予測AI）を示し、予測手法に依存して上昇トレンドを描いています。
– グレーの影は、予測不確かさの範囲を示しており、一部の期間で不確かさが広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる手法に基づいており、線形回帰は一定のまま、他の二つは上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には0.8付近での重複がありますが、予測自体は個別の手法によって異なる挙動を示します。
6. **直感的な洞察および影響**:
– **直感的な洞察**: 実績データの変動がほとんどないため、現状の経済的余裕（WEI）は既に安定していると考えられます。予測は上昇傾向を示しており、将来的に経済的余裕が改善する可能性を提示しているように見えます。
– **ビジネスや社会への影響**: 経済的な安定性が続くことは、消費者の購買力が継続することを示唆します。ただし、予測の上昇はリスクを伴うため、信頼性のある計画と持続可能な戦略を考慮することが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、約30日間にわたって比較的一定しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– しかし、予測データにおいては、線形回帰（緑）は上向きのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りのされたプロットで示される異常値がいくつか見られますが、全体的な分布には大きな影響はないように見えます。
– 急激な変動はなく、値は基本的に均一です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績AIによるスコアを示しています。
– オレンジ色の×印（予測）が予測AIによるスコア。
– 予測の不確かさ範囲（薄灰色の影）は、AI予測の信頼区間を示しています。
– 緑、シアン、マゼンタのラインはそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは重なり合う期間があり、互いに比較しやすくなっています。
– 線形回帰モデルは他のモデルよりも強い上昇傾向を示していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいの傾向です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアは0.6から0.8の範囲に集中していますが、予測モデル間での相関は明確には示されていません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体として実績スコアが安定していることは、健康状態が比較的安定していることを示唆しています。
– ビジネス/社会への影響としては、この安定した健康状態は電力カテゴリに関連する労働力やパフォーマンスの安定に寄与すると考えられます。
– 一方、予測モデルによっては将来的なスコアの上昇の可能性が示唆されており、これをどのようにビジネス戦略に反映するかが今後の課題です。
このグラフは、電力カテゴリにおける個人の健康状態のモニタリングを目的としている可能性があるため、予測モデルの選択や精度は重要な要素として考慮されるべきです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド：**
– 初期（7月1日から7月10日頃まで）にかけて、WEIスコアは上昇しています。
– その後、数日間横ばい状態が続き、安定します。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 初期の上昇期間中にいくつかの外れ値（大きな丸で示されている）が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 青い点は実績（実績AI）、黒丸で囲まれたものは異常値を示しています。
– 予測も複数ありますが、緑（線形回帰）とピンク（ランダムフォレスト回帰）があり、二つのモデルが滑らかに異なる予測を示しています。
– グレーの範囲が予測の不確かさを示し、モデル間での不確かさの変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 初期の実績データは上昇傾向であり、その後の予測もこの傾向を受けていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 実際のデータが最初の数日において急激に増加し、その後安定傾向になることから、多くの要因が絡む初期の不安定さが伺えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響：**
– 予測が今後の安定を示しているため、心理的ストレスの少ない状態が維持される可能性を示唆しています。
– 初期の不安定な変動は、変革期や新しい条件下での適応期に関連しているかもしれません。
– ビジネスとしては、初期の変動に対応しつつ、安定期における計画策定が可能となり、長期的な計画を策定するための基盤が整い始めていると読めます。
この視点を基に、ストレス管理の計画やその他の戦略を立案する際の重要な情報として活用できるでしょう。
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:
以下はグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（7月1日から7月15日付近）では、実績データ（青い点）が0.6から0.8の範囲で横ばいとなっています。
– その後、予測データが追加され、特に線形回帰の予測（紫の線）が明確に示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は表示されていませんが、実績データの中に予測範囲外とみなされる点もある可能性があります。
– 実績データの中の黒い円で囲まれた点が外れ値として認識さ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、観測されたWEIスコアを表します。
– 紫、緑、シアンの線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を表しています。
– 灰色の背景は、予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測との比較が可能です。予測はいくつかのモデルで行われていますが、全体的に水平に推移しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲で分布しており、安定したパターンが見られます。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの安定した推移は、対象が一定の自由度や自治を持続していることを示唆しています。
– 予測が安定していることから、現状の維持や微調整の施策が適切である可能性があります。
– 社会的には、電力の自由度と自治が重要視されており、予測を活用することで計画的な改善が期待できます。
このグラフは、電力に関する自治と自由度がデータのトレンドや予測モデルによりどのように見通されるかを示しており、計画的な戦略の立案に役立つ可能性があります。
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**:
– 実績値（青い点）は、特に前半の期間で上下しており、最初は0.6前後から0.8近くまで上昇しています。その後、一定の範囲に収まっています。
– 予測の線（緑、シアン、ピンク）は、異なるモデルによる予測を示しており、全体的に0.8から1.0の範囲での安定した推移を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値の中に、異常値として強調されている点があり、これは急激な変動や予測からの乖離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**:
– 青い点は実績値を示し、黒い枠で囲まれた点が異常値を表しています。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、実績データに対する異なる予測結果を示しています。これにより、モデル間の比較やモデルがどの程度実績データを反映しているかの評価ができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は、最初はばらつきが大きいですが、その後は安定して高い値を示しています。
– プロット間の相関は観察できず、モデルによっては予測が実際の値よりも安定して高くなっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– グラフは、初期段階での不確実性が高いことと、その後の安定化を示しています。これは、電力部門における初期の調整や試行錯誤があり、その後の安定的な供給や公平性の高まりを示唆しています。
– ビジネスにおいては、持続的かつ安定したシステムを構築するための重要な教訓を提供できます。社会的には、公平性の維持または向上が示唆され、これが消費者や規制側から評価されるポイントとなるでしょう。
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:
このグラフは、社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアに関する時系列の散布図を示しています。以下に各ポイントについての詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青いプロット）は、0.8以上の比較的一定のレンジにあります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、1.0にほぼ収束しており、直線的な上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内に何個かの外れ値が見受けられますが、全体としては密集しており、安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データを示し、継続的な観測を表現しています。
– 予測データはピンクの線で示され、水平方向に進むにつれて安定しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を表しており、予測の信頼範囲内に実績が概ね収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測間で、大きなズレはなく、予測精度が高いと推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアが固定範囲内に収まっており安定しています。予測データも大きな変動がなく、実績データと強い正の相関があります。
6. **人間が感じる直感やビジネス、社会への影響**:
– 持続可能性と自治性が比較的一貫していることは、電力セクターにおいて安定したパフォーマンスを示しており、ビジネスや社会への信頼性を高めます。
– 予測が安定しているため、将来的に持続可能な電力供給を計画する上での手がかりとなる可能性があります。
全体として、グラフは電力の持続可能性と自治性が短期的に非常に安定していることを示しており、将来的な計画や戦略立案における信頼性のあるデータとなることが期待できます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績（青い点）**: 大部分は横ばいで安定していますが、初期には大きな変動があります。特に7月初旬のデータが極端に低いことが目立ちます。
– **予測（線グラフ）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測はすべて高い値（0.9以上）で安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフには一つの大きな外れ値（7月1日）があり、他のデータポイントと比較してかなり低いスコアを示していますが、それ以降は安定しているようです。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点**: 実績データを表しています。大部分は高い数値を示しているが、初期に低い値があります。
– **黒い円**: 外れ値として、前述の低い値を強調しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと各予測モデルの間には、データの初期において不一致がありますが、その後は実績が予測に近い状態で推移しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データのほとんどが予測と一致しているため、高い相関があると考えられます。しかし、初期の外れ値は明らかに異なり、何らかの要因がその日に特異な影響を与えた可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **初期の外れ値**: 人々には混乱を招く可能性がありますが、全体のトレンドが安定しているため、大きな懸念は少ないかもしれません。
– **電力の安定性**: 平均スコアが高いため、電力供給に関する社会基盤や教育機会において、信頼性が高い印象を与えるでしょう。
– **予測の精度**: 全体として高い予測精度により、これからの計画立案に自信を持って活用できる可能性があります。
このグラフからは、初期のデータの注意が必要ですが、全体として社会基盤が安定していることが視覚的に伝わります。
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:
グラフを詳細に分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で見た場合、WEIスコアは7月初旬から7月中旬にかけて安定した動きを示しています。
– その後、ランダムフォレスト回帰による予測では一貫して高いスコアを維持していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 散布図の中でいくつかのプロットが異常値として認識されており、特に7月1日から7月15日にかけての期間に多く見られます。
– これらは特定の時期に大きな変動があったことを示していますが、その後の予測値には影響を与えていないようです。
3. **要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しており、全体的に安定しているように見えます。
– グレーの領域は予測の不確かさを表しており、初期段階では広範囲を占めていますが、中盤以降は狭まっています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインは、それぞれの手法の予測性能を表示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測データの間には相関があり、予測は実際のデータを考慮したものになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の幅で分布しており、多様性や自由の確保に寄与していると考えられます。
6. **直感的感覚と影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じるであろうことは、安定したエネルギー管理が社会における共生や多様性の確保に貢献しているという安心感です。
– 長期的な視点でビジネスや政策決定に役立つ可能性があり、社会的な自由や多様性を支援するための指針となるでしょう。
このような分析は、エネルギー分野における政策立案や持続可能性の評価に役立ちます。
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:
以下の分析を行いました。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から、特定の時間帯（特に8時と16時）のスコアは期間の中で上昇しています。これは日中の電力使用の増加を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日前後に急激なスコアの変動が見られます。7月5日の終わりから6日にかけて15時〜19時の間で急激に値が上昇しています。これは異常な使用パターン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**:
– 色の変化はスコアの変動を示し、濃い色はスコアの低さ、明るい色はスコアの高さを示しています。昼と夕方以降にスコアが上昇していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが異なることから、電力消費パターンが時間帯によって変わっていることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でスコアが一貫して上昇している箇所があり、これは特定の要因（例えば気温や人々の活動）によるものかもしれません。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 日中にかけて電力使用が増えていると考えられ、これにより電力供給に対する負荷が増える可能性があります。電力会社はこれを予測し、需要に応じた電力供給の調整が求められるでしょう。また、急激な変動が見られる箇所については異常検知が必要であり、必要な対策を講じることで安定した電力供給を確保する必要があります。
全体として、電力使用パターンの変動は時間帯や特定の日に依存する傾向があり、これに基づく対策が重要です。
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:
このヒートマップについて以下の観点で分析します。
1. トレンド:
– 全体的な色の変化を見ると、特定の時間帯で色が変わっていることがわかります。特に、16時と19時の間に濃い紫から黄色に変化する部分が見られます。これは、WEIスコアが上昇していることを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 色の変化が急である場所は、2025年7月5日から7月6日にかけて16時のスコアが劇的に改善しています。これは異常なイベントや突然の変化を示唆しています。
3. 各プロットや要素:
– 色（カラースケール）は各時点のWEIスコアの高さを示しています。濃い紫は低いスコア、黄色は高いスコアを意味しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 19時のスコアが周期的に高くなる傾向が見られます。これは、特定のライフスタイルや電力消費パターンに起因する可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 特定の時間帯におけるスコアの高低の分布が顕著で、15時から19時に向けてスコアが改善し、その後再度低下するパターンが繰り返されているように見受けられます。
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:
– 時間帯毎に異なる行動があることを示唆しており、特定の時間におけるエネルギー需要の増加を示しています。この情報は、電力供給の最適化や節電対策、新しいビジネスチャンスの発見に利用できる可能性があります。
このヒートマップは、電力消費のパターンを視覚的に理解する助けになるとともに、特定の時間帯に焦点を絞った対策の検討に役立ちます。
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:
グラフ全体の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なる色が見られることから、特定の時間帯での値が周期的に変化しています。
– 高いスコア（黄色）が徐々に占める時間帯が増えている様子が見られ、一定の上昇トレンドが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に夜間（19時）の急激なスコア上昇が観察されます。
– 一部の時間帯で突然高スコア（黄色）が現れることが、外れ値や急変動として認識されるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡（紫から黄色）はスコアの変動を示しています。より明るい黄色はスコアが高いことを示し、紫は低いことを示しています。
– 同一の色が続く領域は、安定したスコア状態を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯が並列で描かれています。時間帯ごとにスコアが異なるため、時間帯別のエネルギー使用傾向の違いが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯による消費のパターンが明確で、昼と夜で異なる利用傾向を示しています。
– ヒートマップの上部（夜間）が高スコアに移行する傾向があり、夜のエネルギー利用の増加かもしれません。
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**:
– 夜間のエネルギー消費が増加する傾向が、消費者のエネルギー使用パターンの変化を示唆します。
– 経済活動が夜間も活発化している可能性があり、エネルギー供給の最適化、夜間料金制度、エネルギー保存技術の重要性が高まるでしょう。
総じて、このヒートマップは時間とエネルギー消費の関係性を視覚的に表し、政策立案やリソース管理の重要な指針を提供することが期待されます。
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（おそらく健康や経済に関する指標）の間の相関関係を示しています。以下に、視覚的特徴およびそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップには明確な時系列トレンドは示されていませんが、一部の指標間には強い正の相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動を視覚的に認識することはできませんが、特定の指標間で相関が低い（青色）が見られます。そのような場合、この関係性には注意が必要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示し、濃い赤色が強い正の相関、青色が負の相関を示します。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」の間には非常に強い正の相関（0.96）が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 直接の時系列データはこのヒートマップには含まれていませんが、異なるWEI項目間の関係性が把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI (公平性・公正さ)」と「個人WEI (経済的余裕)」の間には強い相関（0.98）が見られます。これは経済的な安定が社会的公平感に影響を与える可能性を示唆しています。
– 「個人WEI (自由度と自治)」は他の指標と比較的低い相関を示す場面があります（特に「個人WEI (経済的余裕)」との間では0.35）。
6. **人間が直感的に感じる影響やビジネス、社会への影響**
– 高い相関が見られる項目間は、関連性の強さが示唆されます。例えば、経済的余裕と社会的公正感との関連は、ポリシーメイキングや企業の社会的責任の文脈で重要な考慮事項となり得ます。
– 指標間の相関が理解されれば、特定のWEIを改善するための戦略を策定する上で重要な示唆を得ることができます。
このように、ヒートマップを通じて、特定のWEI間の強い関係性や、注意を要するポイントを明らかにすることができ、これがビジネスや社会政策における意思決定に活用されます。
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:
This box plot visualizes the distribution of WEI scores across different WEI types over a 30-day period in the electricity category. Here’s an analysis focusing on the specified aspects:
1. **トレンド**:
– The data doesn’t explicitly show a time trend like increase or decrease, but rather provides a snapshot of distribution for multiple categories within a time frame.
2. **外れ値や急激な変動**:
– There are a few outliers present, particularly in “個人WEI平均” and “社会WEI (共生、公平性、自由の保障)”, indicating occasional deviations from typical scores.
– The range of scores in categories like “個人WEI (認知柔軟性)” and “社会WEI (社会整備、教育機会)” is quite wide, suggesting variability within those categories.
3. **各プロットや要素**:
– The length of each box (interquartile range) indicates how scores are spread out for each category.
– “社会WEI (共生、多様性、自由の保障)” shows a higher median and narrow IQR, suggesting more consistent high scores.
– The colors of the boxes distinguish different categories, aiding in quick visual comparison.
4. **複数の時系列データの関係性**:
– While each category has different median values and variability, the lack of overlapping timescales suggests independent variability rather than correlated changes across categories.
5. **相関関係や分布の特徴**:
– There is a notable difference in score distributions among categories, with some showing relatively tight clustering around the median and others having wider variability.
– Categories like “個人WEI (認知柔軟性)” might have more variability and lower scores compared to “社会WEI (共生、多様性、自由の保障)”.
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– Individuals might intuitively notice disparities between different WEI types, reflecting areas of stability and areas requiring attention.
– Categories with high outliers might indicate specific events or conditions impacting certain dimensions of WEI, potentially guiding policy adjustments or interventions.
– Variability in scores could suggest differing impacts of policies or practices across different sectors within the electrical category, informing strategic adjustments.
Overall, this analysis highlights areas within the electricity category where scores are more stable and areas where increased attention might reveal opportunities for improvement.
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:
グラフ分析を行います。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降、周期的なトレンドはないようです。データは広がっており、特定のパターンや方向は見られないように感じられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分において、-0.5付近と+0.2付近に位置する点は他の点と異なる位置にあり、外れ値として注目する価値があります。
3. **要素の意味**:
– 横軸が第1主成分（寄与率0.77）、縦軸が第2主成分（寄与率0.08）で示されています。第1主成分がデータの大部分を説明しており、こちらに沿った広がりに注目する必要があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一のデータポイントがプロットされているため、特定の時系列データの関係性を示すには限界があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に右側に集中しています。第1主成分に沿って緩やかな曲線を描いており、第2主成分はそれほど影響を与えていないように見えます。
6. **直感的な洞察及びビジネス・社会への影響**:
– 電力カテゴリに関するデータなので、変動や外れ値は市場動向やエネルギー供給の安定性に影響を与える可能性があります。また、第1主成分に重きを置くことで、データの特性を理解し、効率的な資源の配分やリスク管理に役立つでしょう。
これらの分析は、データのより深い理解や異常検知に役立ちます。特に電力市場のようなダイナミックで変動が大きい分野では、この分析結果を活用して将来の戦略を策定することが望ましいです。
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。