📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 2025年7月1日から16日にかけて、全体的には上昇のトレンドが見られます。特に注目すべきは、7月6日から7日にかけての急上昇です。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: これらも7月6日以降に著しい上昇を示していますが、個人WEIはより緩やかな上昇に留まっています。
#### 異常値
– **総合WEI**で特筆すべき異常値は、7月1日、2日、5日に見られる低スコアの日です。これらの日のバックグラウンドとして考えられる要因として、個人の健康状態や経済的余裕に関連するストレスの増加が直接的な影響を与えている可能性が挙げられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解の結果からは、長期的なトレンドとしては上昇が示唆され、特に7月7日以降の高い安定性が目立ちます。季節的なパターンは大きくないものの、週末を迎える前の数日では微減が見られます。
– 残差成分は、予想外のイベント（急激なスコア変動）が頻発したことを示しています。
#### 項目間の相関
– **個人経済的余裕**と**健康状態**の強い相関が見られ、経済状況が健康に影響を与える可能性を示唆します。一方で、**社会公平性**と他の社会的要素（持続可能性、社会基盤など）にも有意な関連があり、社会的支援と成長のバランスが取られていることがわかります。
#### データ分布
– 箱ひげ図から、各項目間のばらつきや外れ値に注目すると、特に個人ストレスと社会的持続可能性における突出した値が見られます。これらは急激な社会的変化や個人的な危機がもたらす影響として解釈できます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**がWEIを構成する主な要素であることから、主成分の変動は一貫したトレンドよりも特定期間の異常な影響によって支配されていることが示唆されます。**PC2**の小さな寄与率からは、WEIに寄与する他のマイナーな要因の存在が考えられるが、それらの影響は微細です。
### 結論と推奨事項
1. **トレンドの確認**: 補助金や健康キャンペーンが7月上旬以降に導入された可能性があります。このような施策は、個人および社会の安定に寄与した可能性があります。
2. **パフォーマンスの改善**: 個人の健康状態とストレス管理に焦点を当てた施策を優先すべきです。
3. **モニタリングの重要性**: 突発的な異常値に対処するため、短期的なデータ監視と早期警告システムが有効です。
これらの洞察に基づき、さらなる行動を計画し、計測されたデータの持続的な改善を目指すことが望まれます。
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:
以下のグラフ分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、全体として緩やかな上昇トレンドを示していますが、大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされた点は1つあり、他のデータの範囲から逸脱していますが、全体的には比較的安定した値が続いています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の観測データを示しており、黒い円で囲まれた部分が外れ値を示します。
– 紫色のラインはランダムフォレスト回帰の予測値で、緩やかに上昇しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績値がこの範囲内にほぼ収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）の結果は近似していますが、特にランダムフォレストの予測が明確に示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測モデルの不確かさ範囲内にほぼ収まっており、良好な予測精度が確認できます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このグラフから、人々は現在の電力の使用効率や供給安定性が良好であると感じるでしょう。
– ビジネスにおいて、過去のデータが比較的一貫しており、将来の予測も安定していることから、安定した電力供給を見込めることが予想されます。
– 社会的には、電力関連の政策や資源配分において、データに基づいた情報で計画を立てることが可能でしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青色の点）は、初期の上昇傾向の後、平坦で安定した水準になっています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンク）では、小幅な上昇傾向が示されています。
– 予測（線形回帰、緑）と予測（決定木回帰、水色）は、平坦な動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績値には円で囲まれた外れ値が見られます。これらのポイントは全体の傾向から逸脱しており、何らかの異常要因が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値（青色の点）は観測されたWEIスコアを示しています。
– 予測値（赤い×）は未来の予測を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、xAIによるものです。これは3σで計算される信頼区間を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の異なる手法間で、特にランダムフォレストと他の手法（線形回帰、決定木回帰）の間に予測傾向の違いが見られます。ランダムフォレストは少しずつ上昇していますが、他の手法は安定した傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は予測範囲内に収まっているものの、外れ値が存在しています。これらの外れ値は、不確かさの範囲を超えた影響があった可能性を示唆します。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 安定した実績値と予測の結果から、電力カテゴリにおけるWEIスコアは一定の安定性を保つことが期待されます。これはビジネスの予測やプランニングにおいて安心材料になるでしょう。
– 外れ値が存在することから、不確定要因や突発的な出来事のリスクを考慮する必要があります。これらは、電力の需給バランスに影響を与える可能性があるため、注意が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータ（青い点）は、一貫して安定した水準で推移しており、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**:
– 幾つかのデータポイント（黒い輪がついた青い点）は外れ値として示されていますが、それほど多くはなく、全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績データを示しており、その多くが不確かさの範囲（グレーの領域）内に収まっています。
– 紫やピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルによる予測値は、時期によって若干異なりますが、全体として実績データに対して大きく外れることはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデルのデータ間には概して安定した一致が見られ、特定の期間に顕著な変動はありません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実測データが安定している一方で、予測モデルがそのトレンドをうまく捉えていることは、電力カテゴリでの社会攻めWEIスコアの予測が信頼性を持って行われていることを示唆します。
– 予測モデルが正確に働いていることは、電力の管理やエネルギー供給計画における意思決定を支援する上で非常に有益です。
– 外れ値は注意を払う必要がありますが、それが頻繁に起こっていないことは、予測の精度が比較的高いことを示しています。
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）を見ると、おおむね横ばいで安定しています。
– 予測は異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示されており、線形回帰のみわずかに上昇しています。他の予測は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のデータポイントが「異常値」として丸で囲まれていますが、全体のスコアには大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績は青い点で表され、過去の実際のデータを示しています。
– 予測は異なる手法によって示され、それぞれの曲線は将来の経済的余裕を示す異なる仮説となっています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、範囲内の限界を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるデータが比較されていますが、実績データとの一致度や乖離に大きな差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に安定しており、大きな変動がないため、各予測手法もそれを踏まえて横ばいまたは緩やかな上昇を示しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間はこのグラフを見たとき、全体的に安定していると感じるでしょう。異常値がいくつか示されていますが、全体への影響は小さいです。
– ビジネスや社会にとって、この安定性は安心材料となりうる反面、成長の兆しを見出すのが難しいと感じられるかもしれません。
– 電力カテゴリにおいては、この安定した状態が続くことが望ましい一方、潜在的な成長の余地も模索すべき状況と言えるでしょう。
このように、時系列データの分析を通じて、将来の戦略や運営方針を考える上で参考になる情報が得られるでしょう。
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:
以下に、グラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、概ね0.6から0.8の間で安定しています。
– 予測ライン（紫色）は上昇傾向を示しています。特に線形回帰の予測が最も高い成長を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側（初期）に、通常の範囲を下回る外れ値があります。これらの値は黒い丸で円が強調されています。
– 全体として安定しているものの、一部日付での分散が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青色で示され、予測は赤い×で示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。大きな変動はなく、一定の範囲で安定しています。
– 予測手法として、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が用いられており、それぞれ異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測値との関係を見ると、一部の予測が高く評価されているようです。
– 特にランダムフォレスト回帰が一貫して非常に安定した予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体は散布が少なく、密度が高いため、安定したパフォーマンスを維持しています。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 実績値が比較的一定の範囲であることから、安定した健康状態維持をうかがわせます。
– 予測の上昇傾向は今後の健康状態の改善の可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、今後の健康状態改善に伴い、ポジティブな影響が期待されます。
– 社会上の影響としては、安定した健康状態の維持および改善によって、幸福度の向上に寄与する可能性があります。
このグラフは、全体的に安定した健康状態が維持され、今後のポジティブな変化を示唆しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値（青のプロット）は全体として緩やかに上昇しています。
– 予測（ライン）は異なる予測モデルごとに異なるトレンドを示しており、特に紫の線で示される予測は途中から急激に上昇していますが、ほかの予測（水色とピンク）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値にいくつかの外れ値が存在し、それは黒い円で強調されています。これらは他の日と比較して特異な心理的ストレスを示しています。
– 全体的に急激な変動は実績値には示されていませんが、予測値の一部で急激な変動があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットが実績値を示し、赤い「X」は予測値を表しています。
– 黒い円で囲まれたプロットが外れ値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間には差異があり、一部予測モデルは実績と全く異なる動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間に明確な線形相関はないように見えます。
– 実績値は全体的に0.6から0.8の範囲に集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績値が上昇傾向にあることから、心理的ストレスが増大している可能性が示唆されます。
– 予測値の急な上昇は、もしかすると予測モデルの誤差や未解決の外部要因の影響を強調するものです。
– このデータは、個人や組織がストレス管理の施策を検討する必要性を示唆しています。心理的ストレスが業務効率や幸福度に悪影響を及ぼす可能性があるため、電力業界（または関連産業）の経営者や担当者はこれらのデータに基づいて対策を考慮するべきです。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期段階では、実績データ（青い点）はほぼ水平で、WEIスコアは0.7から0.8の範囲で変動しています。
– 期間の後半（予測期間）は3つの異なる予測モデルで描かれており、線形回帰（緑）はほぼ水平、決定木回帰（水色）も横ばいですが、ランダムフォレスト回帰（紫）は上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは比較的一定ですが、一部のデータポイントに異常値（黒い円）が検出されています。
– WEIスコアは特に大きな急激な変化は見られませんが、異常値が重要視されるべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を表し、予測では3つの異なる回帰モデルが示されています。色の違いによって各予測モデルの動向を視覚化しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。この範囲内でスコアが推移する可能性が高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**:
– 期間中の実績値はほぼ一定であるが、予測期間中に異なるモデルが異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰が上昇を示す点が注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に中央に集まっており、バラツキはあるものの、特定のトレンドや周期的な変動は確認されません。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– ランダムフォレスト回帰の上昇傾向は、特定の条件下で自由度と自治が向上する可能性を示唆しています。
– 異常値の存在は、特定の要因がWEIスコアに大きな影響を与え得ることを示しており、それに応じた適切な対策が求められます。
– 長期的な戦略や政策を策定する際、特に電力分野において、こうしたモデリング結果は重要なインサイトを提供する可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のスコアは、最初は約0.6前後で変動し、その後上昇して0.8付近に安定しています。これが、社会WEIスコアの改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に外れ値とされるデータポイントが複数ありますが、これは通常の範囲を逸脱している値を示しています。
– 全体的には急激な変動は少なく、安定したトレンドが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績を示し、黒い円で囲まれた点が外れ値として特定されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測の確信度がそこに含まれます。
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があります。それぞれが異なる予測スコアを示しており、特にランダムフォレスト回帰が高い一方、他の予測と一致しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.8に上昇しており、高いランダムフォレスト予測と一致しているため、予測通りに進行する可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 社会WEIスコアの改善は、電力供給における公正性の向上を表し、持続可能で公平なエネルギー利用に寄与する可能性があります。
– 安定した上昇トレンドは、電力部門の透明性と信頼性の向上に寄与し、投資意欲や社会的信用を高めることが期待されます。
– 外れ値は予期せぬイベントによって発生した可能性があるため、それらの原因を特定し対策を講じることが重要です。
全体として、このデータは電力業界が公平性を追求する中で、一定の成果を見せていることを示しています。予測分析は将来の計画に寄与し、新たな戦略の構築をサポートするでしょう。
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:
このグラフの分析について、以下の点を観察し、洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全体的に安定しており、0.8から1.0の範囲で推移しています。特に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（ピンクの直線）はやや上昇傾向にあり、将来的に持続可能性と自治性のスコア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**:
– 初期の日付において、幾つかの大きな黒い丸で示された外れ値があります。これらはデータの異常を示している可能性があります。
– 大きな変動は見られず、全体的に安定した散布が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を表し、実際のデータポイントを示しています。
– 大きな黒い丸は異常値を示し、通常の範囲外のデータを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、予測の信頼区間を示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と異なる複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がグラフに示されており、各予測手法はわずかに異なるが、全体的に類似した動向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は比較的高いスコアの範囲に集中しており、持続可能性と自治性が高く維持されていることを示唆します。
– データ全体は密集しており、外れ値が少ないことから、高いレベルの一貫性があるように見えます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 持続可能性と自治性のスコアが高いことは、電力の安定的な供給と環境への配慮が進んでいることを示します。
– ビジネス面では、安定したスコアが信頼性を保証し、リスクの少ない投資環境を提供していると感じられます。
このように安定したスコアと一貫した予測により、今後の電力供給が持続的であるという前向きな見通しが得られます。
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:
このグラフは電力カテゴリーにおける30日間の社会WEI（社会基盤・教育機会）スコアの変化を示しています。以下に、グラフから得られる洞察を提供します。
1. トレンド
– 実績AIのスコアは多くの期間で0.8〜1.0の間で横ばいの状態を示しています。一部に急激な低下があり、それ以降は安定しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は上昇傾向にあり、最終的に平坦化しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 左側にいくつかの外れ値が見られ、標準的なスコアの範囲である0.8以上よりもかなり低いスコアを示しています。
3. 各プロットや要素
– 青いプロットは実績値を示し、全体として0.8付近に密集しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれ、全体の分布から大きく外れているスコアです。
– 背景の灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデルはすべて全体的に上昇傾向を予測していますが、それぞれに微妙な差があります。特にランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも若干高めの最終予測値を示しています。
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、主要なスコアが0.8〜1.0の範囲に集中しています。
6. 直感的な洞察および影響
– 人間がこのグラフから感じ取るのは、実データが安定している一方で、予測モデルによる正の成長見込みです。この安定性と成長見通しは、電力カテゴリにおける社会基盤の強化や教育機会の改善を意味する可能性があります。
– ビジネスや社会においては、これらの予測が長期的にプラスの影響をもたらす可能性が考えられます。予測の不確かさを考慮に入れて計画を立てることで、より堅実な社会インフラの整備が期待されるでしょう。
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、電力カテゴリの社会WEI（共生・多様性・自由の保障）に関するスコアを表しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青の点）は、期間を通じて0.6から0.8付近で密集しており、特に大きなトレンド（上昇や下降）は見られません。
– 予測データ（異なる回帰モデル）は、全体的に0.8以上のスコアを予測しており、横ばいまたはわずかな上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の実績データの中にいくつかの外れ値があり、これは黒い円で囲まれていますが、極端に大きく離れたものはなく、全体としてスコアは安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の丸は実績のAIによる観測値。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、多くの実績値がこの範囲に収まっています。
– 異なる色の線は、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値と予測値の間には全体的な整合性がありますが、観測値は予測の不確かさ範囲内に収まっていることが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定し、0.7から0.8に集中しているため、データは比較的一貫しています。
– 予測モデルは異なる手法ですが、一貫して高いスコアを予測しています。
6. **このグラフから直感的に感じること**と**ビジネスや社会への影響**:
– スコアの安定性は、電力カテゴリにおける社会的側面（共生・多様性・自由の確保）が比較的安定していることを示唆します。この安定性は、社会的な政策や取り組みが効果を上げている可能性を示唆します。
– 予測の不確かさ範囲に収まる実績値が多いことから、モデルが現実の観測を適切に捉えていることが示され、今後も安定した社会的成果が期待されます。
この分析から、電力業界の社会的視点でのパフォーマンスは安定しており、予測モデルもそれを支持しています。社会的取り組みの継続が望まれます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップにおいて、色の明暗に基づいて電力の消費や供給（WEIスコア）のトレンドを観察できます。特に、明るい色（緑や黄色）は高いスコアを示し、暗い色（青や紫）は低いスコアを示しています。
– 日中（特に7時から15時）は高いスコアが見られますが、19時にはスコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時に紫色のスコアが見られ、これが外れ値として認識されます。消費の急激な減少や供給の問題があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の明暗はスコアの高低を示しており、時間帯ごとの変動を視覚的に表現しています。
– 各日の特定の時間帯（特に午後から夕方）にスコアが高まるパターンが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯のスコアを比較することで、時間帯ごとの変動パターンがわかります。午前中から昼までの時間帯は比較的安定して高いスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯とスコアの間で明確な相関が見られ、特定の時間帯に高スコアが集まる傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 飲食店やオフィスなどのビジネスシナリオでは、特定の時間帯（特に日中）の電力需要が増大する傾向があるため、エネルギーマネジメントの観点から効率的なエネルギー使用が必要です。
– 夜間の低スコアは、電力の供給問題や需要の減少、もしくは効率的な使用が行われていない可能性を示唆しています。
このヒートマップを使用することで、電力供給の計画や消費の最適化に関する重要な戦略を立案する際の参考にすることができます。
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:
このヒートマップは、電力カテゴリにおける個人WEI平均スコアを30日間記録したものです。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 7時から8時にかけて、徐々にスコアが上昇しています（緑から黄緑へ）。
– 16時と19時に急激な変動があります。特に19時のスコアは7月1日の開始時に低く、その後高まります。
– 7月7日以降、各時間帯で緑から黄緑の色が示すように、WEIスコアが安定して高い値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日の16時から19時にかけて、明確な色の変動が見られます。16時にスコアが急上昇し、19時には再び低下しています。
– これらの急な変動は、日中の特定のイベントや負荷によって引き起こ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**:
– 色はWEIスコアを示しており、色が濃いほど低いスコアを、鮮やかな色が高いスコアを表します。
– 縦軸は一日の時間帯を、横軸は日付を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯のスコアは、高い相関を持っていると見受けられます。特に16時と19時の急激な変動に共通性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは、一定のパターンを示しており、特に午前と午後の時間帯で異なる動きが見られます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 消費者の電力使用におけるピーク時間帯や節電の必要性を示している可能性があります。
– 午前中のスコアの一貫性は、消費者が朝に安定した電力供給を受けていることを示し、夜の変動は需要の高まりを反映しているかもしれません。
– 社会的には、供給の調整や消費パターンの最適化が考慮されるべきです。
これらの洞察を活用することで、効果的なエネルギー管理や需要予測に役立てることができます。
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:
この電力カテゴリの社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 午前7時から8時の間で、色は明るい黄色から緑へと推移しており、比較的安定的なトレンドが見られます。
– 午後の時間帯（15時から16時と19時）は、最初は青や紫が多く、徐々に黄色系の色が増えていることから、スコアの改善が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の午後19時は特に濃い紫があり、急激にスコアが低下したことを示しています。
– それに続いて7月6日以降に、全体的に明るい色（黄色系）への変化があり、回復が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は社会WEI平均スコアの高低を示し、明るい色ほど高スコアを意味します。
– 色の密度や数はスコアの頻度や分布を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 朝と午後の時間帯において、スコアの分布が異なるため、それぞれの時間帯に異なる電力消費パターンや社会的活動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**:
– 朝から昼にかけてスコアが徐々に安定し、午後にはスコア改善の兆しが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯にスコアが低下することは、電力消費のピークや供給問題と関係する可能性があります。
– 企業にとっては、低スコアの時間帯に対する対応策を検討する必要があります。例えば、ピークシフトや電力マネジメントの調整が考えられます。
– 社会的には、スコアの変動パターンを理解することで、エネルギー政策の改善につなげることができる可能性があります。
このヒートマップから、時間帯別の傾向やスコア変動を把握し、効率的な資源管理や戦略的な意思決定に役立て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、電力カテゴリに属するWEI（ウェルビーイング・インデックス）項目間の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは時間に伴うトレンドは直接示されませんが、各項目間の相関関係がわかります。高い相関は赤、低い相関は青で示されており、全体的に赤色のセルが多く見られるため、多くの項目が関連していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動はこのヒートマップでは観察できませんが、相関が低い（青色）セルが異常として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– セルの色は項目間の相関の強さを示しています。1に近いほど強い正の相関を意味し、0に近いほど相関が小さいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は非常に高い相関を持っており、これらのデータセットが互いに密接に関連していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と中〜高の相関を持ちますが、「個人WEI（自由度と自治）」とは0.29と低い相関です。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」は「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と非常に高い相関（0.86）を示しています。
6. **直感的な洞察や影響**:
– 人々は個人のウェルビーイングが社会的要因とも密接に関係していることを直感的に理解し得ます。このような相関は、電力不足や政策変更が個人および社会全体の幸福感にどのように影響するかを示唆し、改善のための施策立案に役立ちます。
– ビジネスや政府は、特に相関が強い項目に着目し、例えば、経済的支援や自治・自由を向上させる施策を通じて全体的なウェルビーイングを向上させるアプローチを考えられるでしょう。
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、異なるWEI（Wellness and Engagement Index）タイプのスコア分布を示しています。以下に視覚的な特徴と得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体としてWEIスコアは大きな上昇や下降の明確なトレンドを示していませんが、各WEIタイプごとに異なる分布が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（睡眠状態）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」で多くの外れ値があります。
3. **各プロットや要素**:
– 四分位範囲（箱の範囲）が広いWEIタイプはスコアのばらつきが大きいことを示しています。例えば、「個人WEI（睡眠状態）」のばらつきが大きいです。
– 中央値の位置は、各カテゴリーの典型的なスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データが30日間のものということで、特定の期間中にどのWEIタイプが最も変動しているかを見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプの分布の広がりにより、異なるタイプ間でのスコアのばらつきの程度が違います。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 睡眠や心理的ストレスなどの「個人WEI」がばらつきが大きいことで、個人の健康状態が多様であることが示唆されています。これは、個人向けの健康・健全性向上の取り組みが多様化する必要があることを示しています。
– 「社会WEI（持続可能性と自治生）」のスコアが高くない場合、社会や企業の持続可能性への取り組みがさらなる改善を求められることを示唆しています。
このグラフからは、特定のWEIタイプのスコアのばらつきが個人や社会の健康や幸福度にどのように関連しているか、またそれが今後の施策や改善につながる可能性があることが読み取れます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフを詳しく分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– トレンド部分では、全体を通じて緩やかに上昇しています。中長期的に電力関連のウェイティング指数（WEI）は向上していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– Residual（残差）プロットでは、7月7日から7月9日にかけて急激な変動が見られます。この期間の大きな変化は、一時的な外部要因（例えば天候や需要急増など）による可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– Observedプロットは、実際の観測データを示しており、日毎の変動を視覚化しています。
– Trendプロットは、長期的な変化を捉えており、基調としての上昇を示しています。
– Seasonalプロットは、周期的な変動を示しており、約一週間の周期性が見られます。
– Residualプロットは、予測モデルで説明できなかった変動部分です。
4. **時系列データの関係性**:
– Observedデータは、TrendとSeasonal、Residualの3つの要素に分解されます。これにより、データの変動パターンをより詳細に理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– Trendは一貫して上昇しており、全体の上昇傾向を示しています。
– Seasonalは小さい変動を繰り返しており、日々の微細な需要変化に対応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、およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、電力需要が着実に増加しており、経済活動の活性化や人口増加を反映している可能性があります。
– 急激な残差の変動は、電力供給の安定性や効率についての注意が必要です。この変動を予測し、対応することで、電力供給の信頼性を向上させることが重要です。
この分析は、エネルギー政策や需要予測を行う上での重要なインサイトを提供します。トレンドと周期性を把握しつつ、予測不能な変動に対する対応策が検討されるべきです。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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このSTL分解グラフは、電力カテゴリーにおける個人WEI平均の30日間の動きを示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分はゆるやかに上昇しています。これにより、全体的に個人WEI平均が増加していることを示しています。長期的に見て、電力消費の傾向が高まっている可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差成分において、7月8日から7月10日にかけて急激な変動があります。これは通常の変動から逸脱している可能性があり、特別なイベントや一時的な外的要因の影響と考えられます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 観察されたデータは、トレンドと季節性によって構成されています。季節成分では、上下の変動があり、短期間における定期的な変動が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観察データは、トレンドと季節性が合わさって形成されています。トレンドが上昇を示す一方で、季節性は多様な短期的な変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性の相互関係が、観察されるデータの動きに寄与しています。残差の急激な変動は、これらと解離した動きを示しています。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、電力消費が増加する方向にあることが直感的にわかります。ビジネスの観点からは、電力需要の増加が想定され、供給体制の強化や持続可能なエネルギー源の活用が求められるかもしれません。また、急激な変動はリアルタイムでの監視が必要であることを示唆し、予測モデルの改善やリスク管理の強化が必要です。
以上のように、グラフを総合的に解析することで、電力消費に関する重要な洞察を得ることができます。
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:
以下にグラフの分析を示します：
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– トレンドコンポーネントは一貫した上昇傾向を示しています。このことは、全体的な電力WEI平均スコアが期間中に向上していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観察データの中で7月6日から7月8日にかけて一時的なピークがあります。これは何らかの外的要因やイベントによる一時的な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 観察されたデータはシーズナルとトレンドに分解され、結果は残差として示されています。
– 季節性コンポーネントには、周期的な変動が見られますが、大きさは比較的小さいです。
– 残差コンポーネントにおいて、7月8日に急激な変動がありますが、その後は安定しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– トレンドが上昇しているため、観察されたデータも全体的に増加傾向を示しています。
– 季節性による小さな変動が観察データに影響を与えているものの、トレンドの動きに対しては大きな影響を与えていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性と残差は短期間の変動を説明する要素であり、観察全体の変動に対して補完的に機能しています。
– トレンドの一貫した上昇は、電力の社会的使用や需要に持続的な向上があることを示唆します。
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**
– トレンドの上昇は、電力の需要または効率が向上していることを追加の背景として理解でき、政策や技術の改善、季節特有の電力使用の増加が考えられます。
– 急激な外れ値を伴う時期では、ある特定のイベントや事故、または不可抗力的な要因が関係している可能性があり、これを特定することが重要です。
– 社会的またはビジネス上の観点からは、電力量やその効率に影響を与える新しい技術の導入や政治的・経済的な要因の検討が求められます。
これらの洞察により、電力量の効果的な管理や戦略策定に役立つ具体的な方向性を見出すことができるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフの分析
1. **トレンド**
– このグラフは主成分分析（PCA）の結果であり、特定の時系列のトレンドを示しているものではありません。
– データポイントが第1主成分軸に沿って広がっているため、主要な変動は第1主成分に寄与していることが示されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分で-0.5に近い位置や第2主成分で0.1を超える位置に外れた点があります。
– これらの点は、他のデータとは異なる特異な要素を持ちうることを示唆しています。
3. **プロットの意味**
– 各プロットは異なるデータポイントを表し、電力に関連する複数のパラメータからの影響を示しています。
– 第1主成分はデータの74%を、第2主成分は9%を説明しているため、第1主成分が非常に重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に目立ったグループやクラスターは観察されませんが、第1主成分の正から負にかけてデータが連続的に広がっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に第1主成分の変動が大きいことから、この軸に沿った変動要因が主に電力データに影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– PCAによる視覚化は、高次元の電力データを簡潔に理解する助けとなります。このグラフから、電力の変動要因を特定し、最も影響を及ぼす要素の分析に役立ちます。
– ビジネスや社会への影響としては、電力の最適化や効率化のために、これら主成分の特性を理解することにより、エネルギー管理における戦略的な意思決定が容易になる可能性があります。
以上が、このPCAグラフから得られる洞察です。データの解釈は、具体的な背景情報に依存するため、関連する詳細情報との併用が推奨されます。
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。
