📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコア分析
**1. 時系列推移**
– **総合WEIスコア**は、最初の数日間で0.62から0.7と変動し、その後、7月6日以降は主に0.82〜0.87のスコアを維持しています。特に7月6日には0.8625という異常に高い値を記録しています。この期間には顕著な上昇トレンドがあります。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も類似した傾向を見せていますが、特に社会WEI平均は7月6日以降、かなり高い値（0.9レベル）で推移しています。
**2. 異常値**
– **7月6日**の総合WEIスコア0.8625は、他の日と比較して非常に高い値で、異常値とされています。この日は、社会の様々な項目（公平性、持続可能性、共生）での指数が一時的に高まった可能性も考えられます。
– また、7月11日にもスコアが急激に上昇し、その後すぐに若干の下降を見せています。これらの異常値は、政策変更や社会的イベントが影響している可能性があります。
**3. 季節性・トレンド・残差**
– **STL分解**によれば、長期的なトレンドとしては全体のスコアが緩やかに上昇しています。しかし、残差成分は特定の日に大きく変動していることから、予測困難な一時的な要因（例えば政策変更や予期せぬイベント）が存在する可能性があります。
**4. 項目間の相関**
– **経済的余裕**と**持続可能性**、**自由度と自治**と**共生・多様性・自由の保障**の間に高い相関が見られます。これは、経済的な安定が持続可能な社会を支える一方で、自治と多様性が社会の自由度の高さに貢献していることを示唆しています。
**5. データ分布**
– 箱ひげ図から、**個人WEI平均**と**社会WEI平均**は比較的一様に分布していますが、個人スコアのばらつきが少し大きく、異常値も含めた極端な値がしばしば観察されています。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– **PCA結果**では、PC1が全体の75%を説明しており、ほとんどの変動がこの成分に集約されています。これは、多くのスコア間の相関が高く、全体として一貫したトレンドがあることを示しています。わずかな変動に寄与するPC2（寄与率9%）は、特定のイベントや社会的 condizioniに敏感な項目（例: 社会的多様性や個人の自由度）から来ている可能性があります。
### 結論
総じて、WEIスコアは7月の初めから終わりにかけて上昇傾向を示していますが、途中特定の日に異常なピークが観察される点に注意が必要です。個人および社会のWEIスコア間の強い相関と、項目間の関連性が示すように、全体として社会的安定性と経済的バランスがウェルビーイングに本質的に影響を与えていることが確認できます。特定の日の異常な数値については、政策や社会的出来事が背景にある可能性があります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**
– 初期の20日間、実績データ（青色のプロット）はおおむね安定しており、大きな上昇や下降は見られません。その後、予測データが登場し、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が急激に上昇してから横ばいになるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、極端な外れ値はあまり見受けられないが、図示された異常値（黒色の円で囲まれた部分）があります。異常値の認識は重要で、運用上の警戒を促します。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色の点は実績AIによる過去データを示し、整然としたパターンがあります。
– ピンク色のラインで示されるランダムフォレスト回帰予測は、将来的にWEIスコアが上昇し、その後安定す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**
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なるアプローチを取っており、そのうちランダムフォレストが最も楽観的な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには大きな変動は少なく、比較的一貫性のあるパターンを形成しますが、予測データとの整合性は特筆すべき点です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 電力カテゴリのWEIスコアは比較的安定しており、一定の信頼性があると考えられます。短期的なビジネスの意思決定に対して、この安定性はポジティブに評価される可能性があります。
– しかし、ランダムフォレスト予測による上昇傾向は、長期的な観点からはより高い運用効率や改善の可能性を示唆しています。この可能性に対して、持続可能な成長戦略を考えることが企業や社会にとって有益となるでしょう。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025-07-01から）の実績データ（青いプロット）は、やや不規則ながらも0.6から0.8の範囲で安定しています。
– 予測データ（2025-07-22以降）は、「線形回帰」により上昇傾向を示し、0.8から1.0近くに向かっています。「決定木回帰」と「ランダムフォレスト回帰」はそれぞれ一定値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されたデータがいくつかあり（黒丸で囲まれた青いプロット）、これらが予測の不確かさに影響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値を示しており、地味に上下していることから個別データの変動性が見て取れます。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、フィットモデルに対する予測の一貫性や精度に関する情報を提供します。
– 各予測モデルは異なる傾向を示しており、その違いはモデルにより異なるアルゴリズムの特性を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データでは、「線形回帰」が上昇傾向を示すのに対し、「決定木回帰」および「ランダムフォレスト回帰」は安定しているため、モデル間に明確な差異があります。
– 実績データは予測開始時点では安定しており、予測データからの乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.8の範囲で密度が高く、予測範囲外にいくつかの外れ値が存在することを示しています。
– 各予測モデルの結果は、データに対する異なる解釈を提供しており、それぞれの特性によって異なった結果をもたらしています。
6. **直感的な洞察やビジネスへの影響**
– 実績データの揺れや外れ値は、日常の電力消費における変動性や予測の難しさを示唆しています。
– 「線形回帰」の上昇トレンドは、将来的な電力消費の増加を暗示しており、効率的な電力供給や需要管理が求められる可能性があります。
– 各モデルの予測が異なることは、複数の予測モデルの組み合わせによるより堅牢な意思決定がビジネスに有利であることを示している可能性があります。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体としてほぼ横ばいで、WEIスコアが0.8付近に集まっています。
– 予測データは3つの異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示され、いずれも予測の後半で異なる傾向を示しています。特にランダムフォレストによる予測はより高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値（黒い円）は0.6付近に位置していますが、数は少ないため全体のトレンドに大きく影響していません。
– 急激な変動は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、黒い円は外れ値を表しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、予測の幅を視覚化しています。
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相関していますが、予測の値にはモデルによって差異が見られます。特にランダムフォレストは他のモデルよりも高い値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定で狭い範囲に分布しています。
– 決定木とランダムフォレストの予測が異なる範囲を示しているため、モデルの不確かさが認識されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこのデータを見て、実績の安定性に安心感を抱くかもしれませんが、予測の不確かさが将来に対する警戒を促す可能性があります。
– 社会的には、電力供給の安定性が確保されているように見えますが、予測の精度向上が必要とされます。
– ビジネスにおいては、異なるモデルの予測を考慮に入れ、リスク管理を強化する必要があるでしょう。
このように、グラフからは実績の安定性と予測における不確実性が重要な要素として浮かび上がっています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は序盤に横ばいの傾向を示しています。
– 予測データ（緑、青、ピンクの線）は、緩やかな上昇傾向を示しており、今後の経済的余裕が改善する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒丸で囲まれたデータポイントがいくつか見受けられますが、全体的な影響は小さく見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績値を示し、継続的な評価を行っています。
– 緑、青、ピンクの線: それぞれ異なる予測手法によるプロジェクション。特にランダムフォレスト回帰（ピンク線）は、高めの予測値を示しています。
– 灰色の範囲: 不確かさの範囲を示し、短期の変動を考慮した予測の精度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の関係が示されていますが、全体的に予測は実績に追従しつつ緩やかな成長を期待しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の相関は高く、予測モデルの精度が一定であることを示唆しています。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響**
– 人間が直感的に感じることとしては、経済的余裕が今後改善する可能性が高いと感じるでしょう。
– ビジネスへの影響として、電力関連の経済状況が改善することで消費の増加が期待され、新たな投資機会が生まれる可能性があります。
このデータを基にさらに詳細な予測を行い、投資や経営戦略に活用することが考えられます。
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:
このグラフについての視覚的特徴とインサイトを以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は概ね横ばいの傾向が見られます。変動はあるものの、大きく上下することはなく、比較的安定しています。
– 予測データに関して、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの異なるモデルの予測があります。特に線形回帰（緑の線）は上昇トレンドを示し、ランダムフォレスト回帰（紫の線）は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と認識されたデータポイントは黒い丸で囲まれています。これらは典型的に観測値とは異なる挙動を示しており、特に初期の日程でいくつか観察されます。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、各予測モデルのパフォーマンスを検証するための基準となります。
– グレーの領域は、予測の不確かさ範囲（±3σ）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰では異なるトレンドラインが見られます。ランダムフォレスト回帰は一定値を保ち、より安定した予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測モデルとの間には異なる正確さと相関が見られます。ランダムフォレスト回帰はより実績に近い反応を見せているように見えます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– このグラフから、短期的には比較的安定した健康状態（WEIスコア）が維持されていると感じられます。予測モデルを通じて、今後のトレンドを見極めることが重要です。
– ビジネスにおいて、安定した健康状態の維持は従業員の生産性向上につながる可能性がありますが、突然の外れ値が問題を引き起こす前に対処する必要があります。
この分析に基づいて、日々の健康状態のトレンドを理解し、適切な介入を行うことで、健康リスクを減少させ、業績の向上に貢献できます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、徐々に上昇している傾向があります。
– 予測データ（紫色の線）は、途中で急激に上昇し、その後はやや横ばい状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数日間に外れ値（黒い丸で囲まれた点）がいくつか見受けられます。これらは測定ミスや異常な状況を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを表しています。
– 紫色の線は、ランダムフォレスト回帰による予測です。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表す範囲です。
– 外れ値は黒い丸で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間には上昇トレンドの転換点があります。これは、新しい要素や状況の変化が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の不確かさの範囲内に収まっており、予測モデルが概ね正確であることを示しています。ただし、初期の外れ値は独立した要因によるものである可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– このグラフからは、個人のWEI（心理的ストレス）が増加傾向にあることが読み取れます。これは、業務や生活環境の変化がストレスレベルに影響を与えている可能性を示唆します。
– ビジネスにおいて、これらのデータは従業員のストレス管理や、働き方改革の検討材料として活用できるでしょう。また、社会的には精神的健康の重要性を再認識し、サポート体制の強化につながるかもしれません。
この分析を活かし、ストレスの軽減策や予測精度の向上に向けたアプローチを検討することが重要です。
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:
この電力カテゴリに関するWEIスコアの時系列散布図を解析します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコア（青色の点）は、全体的に横ばいからやや上昇傾向にあります。特に後半では安定しています。
– 予測AIでは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のスコアが横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに1つの外れ値が見られます（黒い円で囲まれている点）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は、個々の観測データを示しています。
– 外れ値は、実績値が予測の不確かさ範囲を逸脱していることを意味します。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を表しており、xAI/3σで示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績の傾向が予測モデルの帯域内に収まり、予測モデルはスコアの安定性を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは、時間の経過とともに一定の範囲内で変動しているが、予測範囲に収まることが多いです。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることは、個人の自由度と自治が一定水準で保たれていることを示しており、電力供給が安定していることに関連する可能性があります。
– 外れ値の存在は、一時的な不安定要因や予期せぬイベントがあったことを示唆しています。
– ビジネスや政策の観点から、WEIスコアの安定性は、消費者や関連するサービスの信頼性を示し、将来の戦略立案において有益です。
このグラフからできる限りの洞察は以上です。データの背後にある要素を深く理解するためのさらなる情報があれば、それに基づいてより具体的な解釈を行うことができます。
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:
以下は、提供された電力カテゴリの社会WEIスコア時系列散布図に基づく分析です。
1. **トレンド**
– 見たところ、実績データ（青色プロット）は時間とともに緩やかに上昇しています。
– 予測データ（赤色×印）は実績データよりも少し高めに設定されており、一定の傾向を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い丸で囲われたプロットが散見されます。これらは何らかの突発的な事象を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色プロットは実績データを示し、全体的に一貫したトレンドを描いています。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示し、予測の範囲が比較的明瞭であることを示す。
– 複数のアルゴリズムによる予測は、ランダムフォレスト（ピンク）、線形回帰（水色）、決定木（シアン）で表示され、予測精度の信頼性を向上させています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– アルゴリズム間の予測はほとんどが一致しており、全体的な予測が安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測値の間の整合性は高く、予測が比較的確実であることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会的公平性や公正さを意味するWEIスコアが向上傾向にあることは、電力供給における公平性が改善されていることを示唆しています。
– ビジネスや社会において、この上昇トレンドは政策や施策の有効性を示しており、持続可能な社会の実現に向けたポジティブな指標として捉えられます。
グラフ全体として、データの予測と実績の整合性が高く、電力の公平性が予測されるより良い方向へ推移していることが確認できます。外れ値の原因を探りつつ、全体の改善傾向を維持することが重要です。
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:
以下にグラフの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**:
– WEIスコアは大部分が0.8から1.0の間で推移しており、安定した水平トレンドを示しています。
– 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）による予測値は時間とともに上昇し、特にランダムフォレスト回帰は最高のスコア値へ向かっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの初期にいくつかの外れ値があり、これらは明瞭な異常点として円で示されています。これらの外れ値は、システムの問題や異常なイベントがあったことを示している可能性があります。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 青色のポイントは実績データを示し、赤い「X」は予測値を示しています。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさの範囲を示しています。
– 各予測モデルの色分けされたラインはそれぞれの予測方法のスコアを示しており、特にランダムフォレスト回帰のラインが最高値に安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは全体的に安定しているが、予測モデルはそれぞれ異なる方法でスコアの向上を示しています。
– モデル間にはスコアの相関関係があり、全体として精度の高さを反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間にはある程度の一致が見られ、特に予測モデルが実績範囲に収まるようになっています。
– 外れ値を除き、全体的には分布は狭く集中しています。
6. **直感的に感じること・影響**:
– WEIスコアの高い安定性は、持続可能性と自治性の面で優れたパフォーマンスを反映しています。
– 外れ値は管理上の課題を示唆し、迅速な対応が必要であることを示している可能性があります。
– 予測モデルがスコアの上昇を示していることから、今後の改善が期待され、ビジネスには良好な影響があると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は全体的に安定しており、0.8付近を中心に密集しています。
– 予測値（ピンクの線）は時間が進むにつれて緩やかに上昇し、最終的には安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上の異常値は少数で、最初の部分において0.6付近に外れ値が観察されます。
– 以降のデータは比較的一貫しています。
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、多くのデータポイントが高スコアを示しています。
– 黒い丸で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、ここに多くのデータ点が収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰を使った予測（ピンクの線）は実績データと整合性がありますが、最初のうちは実績より高めの予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的狭く、安定した傾向が見られます。
– 予測手法間の差はさほど大きくなく、いずれも一貫した上昇トレンドを示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアが安定して高いことから、電力カテゴリにおける社会基盤や教育機会は良好であると推測されます。
– 将来的な予測値も高めに推移しており、持続可能な発展が見込まれると考えられます。
– 決定木回帰や線形回帰との予測値の差は小さいため、複数のモデルを用いた予測の信頼性が比較的高いと見るべきでしょう。
このデータは、電力インフラが安定している地域や状況を示唆しており、教育機会の改善や維持に貢献している可能性が考えられます。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータ（青色プロット）は、期間中全体として横ばいで、WEIスコアは安定しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は途中から一定で、予測（線形回帰）は初期のデータ群の上昇を追う形で増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は大きな黒い円で示されていますが、数はそれほど多くないようです。データが概ね予測範囲内に収まっていることを示しています。
3. **要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データ、赤い×は予測AIを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、大半のデータポイントがこの範囲内にあります。
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間にややの乖離が見られますが、これが将来的にどう影響するか継続的な観察が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は比較的一様で、極端な値の変動は少ないことがわかります。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– このグラフは、電力部門における社会的責任（共生・多様性・自由の保障）の指標が安定していることを示しており、現状を維持する方向で良い兆候を示しています。
– ビジネス面では、現状の維持が目標達成のために重要であり、予測に基づく戦略の再調整が必要かもしれません。
この視覚的なパターンは、ビジネスや社会政策においてどのような改善策や維持策が必要かを示唆するものであり、継続的なモニタリングが推奨されます。
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:
この総合WEI時系列ヒートマップからは、以下のような視覚的な特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 横方向には徐々に色が変わっていることから、時間の経過とともに総合WEIスコアが変動している様子が見て取れます。
– 明確な上昇または下降トレンドというより、周期的なパターンがあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 縦方向の左端、特に7月1日付近で非常に低い値（濃い紫）が見られます。
– 7月5日と7月12日に黄色の高い値が目立っており、これは急激なスコアの上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、スコアの変動を表しており、色の濃淡から高低を理解することができます。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示しています。
– 各セルは特定の日時におけるスコアを示しており、時間帯や日にちのパターンを確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦方向（時間帯）に見られる色の変化から、一日の中でも特定の時間（19時付近）で低スコアが多いことがわかります。
– 複数の時点で共通して高いスコアが出ていることが周期的な理由を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、特定の日の特定の時間帯に得点が集中する傾向が見られます。
– 一部の時間帯で継続的に高いスコアが観測されているため、高いスコアを得られる要因の存在が想定されます。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– このデータから、人々は特定の時間帯に電力使用量が増える傾向を察知するかもしれません。特に業務時間が終わる時間帯（19時頃）に低いスコアが多い点が目立ち、これはエネルギー効率性の観点で注目されます。
– ビジネスにおいては、このパターンを活かして電力消費の最適化や需要予測に役立てることができるでしょう。特に高スコアの期間に合わせて計画を調整することが考えられます。
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:
以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、時間帯や日にちによって電力の使用パターンが区別されます。
– 8時と16時には色がより安定している（緑色）ことから、それぞれ安定した電力使用を示唆しています。
– 19時には色のバラツキがあり、特定の日では黄色や緑色が目立ち、他の日は濃い色（青や紫）です。これは電力使用の変動が17時頃にピークを迎える可能性を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時は最も低い値（紫色）を示しており、これは顕著な外れ値として特定できます。
– 7月5日と19時は明るい黄色で示され、電力使用が非常に増加したことを示します。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションは電力使用の強さを示しています。紫色や青色が低い使用量、緑色が中程度、黄色が高い使用量を示します。
– 時間帯ごとの個々のブロックにより、日々の電力使用パターンが一目でわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯と日にちによる使用パターンの違いが視覚化されており、特定の時間帯（特に19時）の電力使用がどの日にもバラツキがあることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中（特に8時と16時）はより安定した電力使用が示されているが、19時にはばらつきが大きいです。これは人々が仕事や学校から戻る時間帯のためと考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– ビジネスにおいては、ピーク時の電力需要に合わせてエネルギーを効率よく配分することで、コスト削減や効率的な電力供給が期待できます。
– 社会的には、電力の使用ピークを意識することで省エネ対策をする機会を提供します。特に、19時頃の電力使用が多い場合、ピークシフト対策が有効となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、特定の時間帯に集中的な色の変化が見られます。特に、黄色から緑色の範囲での色合いの増減が顕著で、いくつかの時間帯での変化が周期的に現れるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から7月4日にかけて、19時と23時で特に低いスコアが観測されており、この時間帯が他の時点と比較して例外的な状態にあるように見えます。これは、電力需要の変動や供給の不安定さ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**
– 色の濃さがスコアの高さに対応しており、黄色が高スコア、紫や青が低スコアを示しています。このカラーグラデーションは、特定の日や時間での電力供給や需要の効率を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（特に16時から19時）に連日高いスコアが観測されており、これが安定した電力供給や効率の良いエネルギー使用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**
– グラフの配色パターンから、特定の日付での特定時間帯には、社会全体での電力使用量や需要が一定のパターンを持ちつつあることが視覚化されています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 電力の効率的な使用や供給が高い時間帯には、業務効率の向上や経済活動の促進が見込まれます。一方、スコアが下がる時間帯には安定した電力供給が課題となり得、これを改善することで持続可能なエネルギー管理が可能になるでしょう。
このヒートマップから得られる情報は、電力を管理する組織にとって、ピーク負荷時間の調整や、再生可能エネルギーの導入に役立ち、ひいては社会全体のエネルギー効率を向上させる助けとなります。
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、電力カテゴリーにおけるWEI（World Energy Index）項目間の相関を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 全項目に対して、相関係数が広く範囲化していますが、いくつかの項目間で高い相関があります。特に、個人WEI平均と個人WEI（経済的余裕や心理的ストレス）との間で非常に高い正の相関があります。これは、経済的な余裕や心理的なストレスが個人の全体的なWEIに大きく影響を与えていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体的に見ると、特定の要素間で負の相関（青色）が存在しますが、これらは比較的少ないです。特に目立った外れ値は無く、全体的な傾向として正の相関が多いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が赤に近いほど相関が強く、青に近いほど相関が弱いか負の相関を示しています。密度の高い色は、データが非常に密接に結びついていることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データではありませんが、30日間のデータに基づいているため、期間内での相関を示しています。時系列の変化は直接示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（心理的ストレス）間の相関が非常に高く、これらが他の多くの項目とも強く正の相関を持っていることが分かります。特に社会WEI（持続可能性と自治性）との相関が高いです。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– 高い相関が示されている項目の多くが、人々の生活の質や精神的健康と関連していることから、政策立案者がこれらの要素を改善することで、全体的なWEIを向上させる可能性があることを示唆します。また、持続可能な社会の実現が個人や社会のWEIに大きく寄与する可能性があります。
これにより、各要素の関係性を理解し、電力の利用に伴う社会的・経済的な影響を評価する際に役立つ情報が得られます。これらの相関関係は、特にエネルギー政策の策定や改善において考慮されるべきです。
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、電力カテゴリのWEIスコアの分布を比較した箱ひげ図です。以下にグラフから得られる洞察を示します。
1. トレンド:
– トレンドらしきものは箱ひげ図からは直接的には読み取れませんが、スコアの中心傾向とばらつきを観察できます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 各箱ひげ図にはいくつかの外れ値が見受けられます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値が目立ちます。
– 外れ値は、特異なイベントや異常事象を示唆している可能性があります。
3. プロットや要素の意味:
– 箱の範囲は四分位範囲を示しており、中央の太い線は中央値を示します。
– 丸い点は外れ値を示します。
4. 複数のデータ関係性:
– 全体を見ると、平均的に高いスコアを持つデータと低いスコアを持つデータの違いがはっきりしています。「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は他と比べて若干低い中央値を持っています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 各カテゴリの分布のばらつきが異なり、特に「個人WEI（関係性充実）」は他に比べてスコアのばらつきが大きいです。
– 「総合WEI」や「個人WEI（関係充実度）」は安定したスコアを示しているようです。
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WEIスコアは健全な電力システムや社会の安定性を示唆し、一方で外れ値やばらつきは問題点やリスクを示す可能性があります。
– 特に心理的ストレスや関係充実度に影響がある場合、電力供給の安定性に対する懸念が予想されます。
– ビジネス上では、このようなデータは戦略的なリスク管理や改善の指針となるでしょう。
これらの要素を考慮することによって、電力供給の安定性に関する評価や政策立案に役立つでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
STL分解グラフの分析に基づき、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 上部の「Observed」プロットでは、全体的に上昇傾向が見られます。
– 「Trend」プロットは安定した上昇を示し、期間全体を通しての基本的な成長を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Residual」プロットでは、2025-07-02に急激な負の変動が見られます。この日は異常が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際に観測された総合WEIスコアの値。
– **Trend**: 長期的な動向や傾向を示し、時間と共に一貫して増加するパターン。
– **Seasonal**: 短期間での周期的な変動を表し、一定の周期性を示しています。
– **Residual**: 他の要素で説明できない不規則な変動を示し、ランダムなノイズや外れ値を確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと実際の観測値が全体にわたってよく一致しており、これはトレンドの強さと一致します。
– 季節性も観測値に影響を与えており、周期的なパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドとObservedプロットの間には高い相関が見られます。季節性成分は短期的な変動を増幅もしくは減少させています。
6. **人間が感じる直感、ビジネスや社会への影響**
– 上昇トレンドは電力需要の増加を示しており、エネルギー供給の増強や効率化が求められる可能性があります。
– 異常な変動は、予期しない需要変動や供給問題の兆候として注意が必要です。
この分析は、電力供給の改善、効率性の向上、および異常検知への対応策を検討する際の重要な指針となるでしょう。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、個人WEI平均の30日間のSTL分解を示しています。以下にそれぞれの特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– トレンドは緩やかに上昇しており、観測期間中に段階的に増加しています。これは、全体としてWEI平均スコアがこの期間中に向上していることを意味します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値や急激な変動は特に見られません。ただし、最初の方で一度急激なリサイドの増加があります。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 実際の観測値を示しており、トレンドと季節性の影響を受けた実際の数値です。
– **Trend**: 基本的な上昇傾向を示しています。
– **Seasonal**: 季節的な変動を捉えており、小さい範囲での周期性が確認できます。
– **Residual**: 残差です。大きな変動はなく、全体として安定しています。
4. **関係性**:
– トレンドと季節性が両方とも観測値に影響を与えていることがわかります。トレンドは着実に上昇しており、季節性は小さな波状の変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドによる上昇が観測値に最も大きな影響を与えています。季節変動は一定のパターンを持っていますが、全体的な影響は限定的です。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– このグラフから人々は、電力カテゴリにおける個人WEI平均が増加傾向にあると感じるでしょう。このことは、効率性やパフォーマンスの改善を示しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、持続可能な成長が期待されるため、電力消費の最適化やエネルギー効率の向上を目指す施策が効果を上げている可能性があります。
全体として、このグラフからは安定した成長と、軽微な季節変動が観察されることがわかります。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフを分析して、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドは明確な上昇傾向を示しています。このことは、指定された30日間の間で観測される指標が持続的に増加していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには特定の外れ値や急激な変動は見受けられません。ただし、レジデュアルの最後に急激な下落が見られます。これは一時的なイベントや計測誤差の可能性があります。
3. **要素（プロット、色、密度など）の意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータの時系列。
– **Trend**: データの全体的な傾向を示すなめらかな曲線。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を反映しています。変動はあるものの、一定のパターンが見られます。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いた後の誤差成分。この部分で極端な動きが出ることは珍しいため、注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値（Observed）は、トレンドと季節性の合成によって表現され、全体の動きに一貫性があります。即ち、ObservedはTrendとSeasonalを組み合わせたものです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは強い上昇を示し、周期性はやや明確なピークとトラフを持っています。Residualに大きな異常がないため、トレンドと季節性がデータの大部分の変動を説明しています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– 上昇傾向は、この電力カテゴリのWEI平均が良好な経済・社会状況を反映し可能性が高いことを示しています。将来的な需要の増加、もしくは効率の向上を示唆しています。
– 季節性の変動からは、ピーク時の対応策が必要かもしれません。これにより、エネルギーの需要と供給のバランスを適切に保つ戦略を考えることができます。
全体として、グラフは電力の需給動向を安定的に上昇させるためのポジティブな兆候を示しています。
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:
以下は、提供されたPCAグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフはPCAの結果を示しており、時間の経過に伴うトレンドを直接表示していません。しかし、主成分がクラスターのように分布している場合、類似したパターンや特徴があることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は左上と右下に見られます。これらのポイントは他のデータ点からかなり離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、データセットの中での観測値を示しています。第一主成分と第二主成分が示す特徴の重み付けが異なるデータの変動を表しています。
– 第一主成分の寄与率が0.75と高く、この成分がデータの主要な特徴を表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**:
– 時系列というよりは、特徴の相関を示しているため、直線的な関係があるデータ点のクラスターが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分に分布するデータは、全体としては右下、真ん中右上寄りに集中しているため、いくつかのクラスターが存在します。これにより、異なるパターンや特徴を持つ群があることが示唆されます。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 主成分分析を電力カテゴリで行うことで、電力消費や生成等の関連データに基づく主要な特徴や要因が明らかになり、業務効率化やエネルギー管理の改善につながる可能性があります。
– 外れ値を特定し、異常なパターンや要因を考慮することで、さらなるリスク管理や運用コストの削減が期待できます。
この分析は、電力に関するビジネスや運用の最適化に活用される可能性があります。主成分間の違いと外れ値の存在は、さらなる調査や管理戦略の再評価を促す重要な手がかりとなります。
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。