📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 重要な傾向、異常、パターン、そして隠れた意味
#### 時系列推移と異常値
1. **総合WEIの推移**:
– データ期間開始直後の総合WEIは0.62から始まり、全体的に上昇傾向を示しています。特に、7月6日から一貫して高いスコア（0.85以上）が見られます。
– 注目すべき点として、7月6日の急激な上昇（0.8625）があります。これは社会基盤や自治性が大きく改善されたことと一致しており、データにおける高いスコアとも関連しています。
– 異常値としては、7月1日から7月20日にかけて、複数の低い値（0.62など）が報告されていますが、これは初期値としての低さの可能性が高いです。
2. **個人WEI平均と社会WEI平均の推移**:
– 個人WEI平均は、初期段階では低く、個人の経済的余裕や自治性が若干の改善を示しています。
– 社会WEI平均では、社会基盤や共生・多様性が特に一貫して高いスコアを維持されています。
– 異常値としては、7月6日の高値（0.9以上）で社会の持続可能性と公平性が改善されたことと一致しています。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**:
– 総合WEIのトレンドは、7月上旬から中旬にかけて上昇し続けており、全体的な改善が見受けられます。
– 特に社会的な要素（持続可能性、社会基盤）が効果的な基盤を提供していることがトレンドに寄与している可能性があります。
– **季節性**:
– 一週間ごとの周期的な変動が見られますが、特定の曜日や時間による変動というよりも長期的な改善トレンドが支配的です。
– **残差**:
– 残差成分は比較的ランダムに分布しており、突発的なイベントによる変動は少ない印象です。
#### 項目間の相関
– WEI項目間の相関では、特に経済的余裕と持続可能性が他の要因への高い寄与を示しており、全体的なWEIの向上に強い影響を与えていることが見て取れます。
– 他の影響力の強い相関として、自治性と健康状態が挙げられ、個人の健康状況が個人の自由度を左右している可能性が示唆されています。
#### データ分布
– 箱ひげ図により、社会的持続可能性が安定して高い（中央値と四分位間範囲が0.85以上）一方、個人的な自治性においてはある程度の変動が見られ、改善の余地があることが示されています。
– 外れ値は散発的に存在し、通常、高い改善を示した日付と一致しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果、PC1が0.74の寄与率を持ち、主に個人の経済的余裕や社会的持続可能性がこの構成要素に強く寄与しています。これは、統合的な増進戦略がこれらの要素に最も効果的であることを示唆しています。
– PC2の寄与率は低く、主に社会基盤や共生が関連しています。
### 結論
今回のデータ分析では、総合WEIが全体的に向上傾向にあることを確認しました。特に、社会的要因としての持続可能性と個人の自治性が主要なドライバであることがわかります。異常値の背後には、特定の日付における政策実行や制度改善が関与している可能
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青色）は全体として横ばい状態で、0.7から0.9の範囲にほぼ収まっています。
– 将来予測における線形回帰（淡青色）や決定木回帰（薄紫色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は異なるパターンを示していますが、一般的な上昇または横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 散布図に示されている実績データには大きな外れ値は見られませんが、一部の点は他の点よりもわずかに離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値で、日々のデータを示しています。
– 赤い×印は予測データを表していますが、視覚的にはあまり多くないため詳細は不明です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間の関係性は明確ではありませんが、予測が概ね実績値と同様の傾向を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図上の実績値は比較的狭い範囲で集中しています。強い相関関係などは見受けられませんが、横ばい傾向はあります。
6. **直感的な感覚と影響**:
– このグラフを見ると、電力のWEIスコアが予想範囲内で安定しているという印象を受けます。事業に対しては、予測がこれまでのデータと一貫しているので、特別な追加の対策を示す必要はないかもしれません。ただし、予測の影響や不確かさを考慮し、引き続きモニタリングが必要です。
このような情報は、電力業界の意思決定者にとって、リスク管理や戦略的計画の一環として、さまざまな経済的・社会的要因に基づいた判断資料となるでしょう。
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:
このグラフは、電力カテゴリの個人WEI平均スコアの30日間にわたる時系列データを示しています。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**:
– 実績データ（青い点）は期間を通じて比較的安定しており、大きなトレンドの変動は見られません。
– 予測ライン（紫）は緩やかな上昇傾向を示していますが、大きな変化は予測されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータ点は「異常値」としてマークされていますが、多くはこの範囲内に収まっています。これらの異常値は、システムの異常や突発的な出来事によるものである可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、紫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、一定の幅で変化しています。この幅が広いほど予測の不確かさが大きいことを示します。
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（異なるモデル）の関係は、現在の状態が安定していることを示唆しています。予測モデル間に大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は比較的一様で、一般的には0.7から0.8の範囲にあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 安定した実績は、電力カテゴリの現状が予測通りに推移しており、システムやプロセスが適切に管理されていることを示唆します。
– 異常値の頻度が低ければ、リスクは比較的低いと考えられますが、これらの異常値の原因を究明し対策を講じることが重要です。
このデータは、今後の予測や戦略計画において信頼性のある基礎を提供し、消費者への安定した供給を裏付けるものとなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の30日間における実績のデータは概ね安定しています。しかし、実績が確認できるのは途中までで、その後は予測データに切り替わっています。
– 予測データにおいては、線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測が示されており、一般的に予測値は緩やかに上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、外れ値として強調されたデータポイントがいくつか存在しますが、大部分は範囲内に収まっています。
3. **プロットや要素**:
– 青いプロットは実績（実績AI）を示し、黒い縁付きの丸は異常値を示しています。
– 灰色部分は予測の不確かさの範囲を示しており、予測に幅があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データの後に続く予測データは、異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による異なる予測を示しています。これらは予測精度やアプローチの違いを視覚的に示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲で均一に分布しており、全体的には安定していると言えます。予測結果はそれに基づいていて、上昇の傾向が見えます。
6. **人間が直感的に感じるものおよびビジネスへの影響**:
– 現在の安定したパフォーマンスが今後も続くなら、電力カテゴリのWEIスコアの改善が見込まれると直感的に感じられます。
– ビジネスの観点から見れば、この上昇予測は、戦略的な投資や改善計画を示唆する可能性があります。
– 予測の不確かさの幅を念頭に置きながら、リスク管理と共に経営戦略を策定する必要があるかもしれません。
このグラフは、電力カテゴリにおけるパフォーマンスの将来予測を理解し、戦略的に取るべき行動を計画する上で有意義な洞察を提供します。
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:
以下は、グラフの分析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）はほぼ横ばいに近いですが、わずかな上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの中にいくつかの異常値（黒丸で囲まれたデータポイント）が存在しますが、全体的にそれらは少ないです。
– これらの異常値は、特異な外的要因や報告エラーなどによって発生している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のデータを示し、ピンクや紫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）の予測値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示していますが、あまり幅が広くなく、予測モデルの信頼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**:
– 予測モデルの挙動は、時間とともにWEIスコアがわずかに上昇することを示唆しています。
– 異なるモデル間では予測の一貫性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的安定しているように見え、WEIスコアが0.8付近に集中しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 個人の経済的余裕（WEI）は安定していて、大きな変動はないため、個々の経済状況が短期間で大きく変化するリスクは低いと考えられます。
– 社会においては、安定的な経済状態が続くことで消費者の信頼が維持され、電力消費の見通しが立てやすい状況が生まれる可能性があります。
– ただし、異常値の発生要因については調査が必要で、たとえば特定のイベントや季節的要因が関連しているかもしれません。
全体として、このグラフはWEIスコアの安定性と予測モデルの整合性を提示しており、電力事業における消費者の経済的余裕を把握するための有用なツールといえるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは全体として横ばいですが、グラフの終盤で若干の上昇傾向が見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一貫して上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期（2025年7月1日頃）にいくつかの外れ値（黒丸で囲まれたデータポイント）が見られます。この時期に何らかの異常な事象があっ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で、一定の範囲内に密集しています。
– 予測モデルによる予測（異なる色の線）は、将来的なスコアの上昇を示しています。
– 予測の不確かさ範囲が示されており、これにより予測の信頼性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルの間に顕著なずれはありませんが、未来に向けたモデルの異なる予測が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータポイントは密集し、それに続く外れ値が稀に存在します。
– 予測モデルはスムーズで安定した上昇を想定していますが、実績の変動から予測が正確でない場合も考えられます。
6. **直感的洞察および社会・ビジネスへの影響**:
– 全体的に健康状態が安定していることを示しています。
– 将来的な健康状態の改善が予測されており、個人や組織は健康管理の方針を強化する機会があります。
– ただし、初期の外れ値は注意が必要で、潜在的なリスクを念頭に置くべきです。
このグラフは、個人の健康状態が安定しているものの、改善の予兆もあることを示しており、より健康的な生活習慣の導入を検討する際の判断材料として活用できます。
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:
このグラフは、個人のWEI（心理的ストレス）のスコア推移を示しています。以下、グラフの特徴と分析を行います。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは30日間にわたり、比較的安定していますが、少し下降傾向であるように見えます。最初の1週間は特にスコアが高く、その後はやや低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされたデータポイントがいくつか存在します。これらは初期に集中しており、その後は減少しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示しており、紫の線は予測（ランダムフォレスト回帰）を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。この範囲内に実績値が多く存在しているため、予測は比較的正確であることが推測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在は実績AIのみが表示されています。予測数値は紫のラインだけで、予測されたポイントが直接可視化されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に0.6〜0.8の範囲で分布しており、若干の低下傾向があります。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見たとき、多くの人は初期の心理的ストレスの高さに注目するでしょう。その後、ストレスが少しずつ低くなっていることが分かります。
– これは、介入やサポート活動が功を奏している可能性を示唆します。ビジネスの場では、従業員のストレス管理に効果が出ていると考えられるため、同様の施策を継続または強化する価値があります。
全体的に、心理的ストレスが安定してきている様子が見えるグラフです。ただし、異常値が減少した理由をさらに分析することが、今後の対策にとって有益でしょう。
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:
以下のポイントについてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色プロット）は、全体として大きな上昇または下降のトレンドは見えません。比較的横ばいであるように見受けられます。
– 予測値のラインは複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で描かれていますが、大きな変動はなく、概ね安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットに黒い円で囲まれている外れ値があります。これらは全体的なパターンから外れている値を示しています。
– 外れ値の存在は、特定の時期に何らかの異常要因があったか、データのノイズである可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の測定されたWEIスコアを示しています。
– 赤いバツ印は予測されたWEIスコアです。
– 黒い円は外れ値を示し、モデルにおいて特異な値と認識されています。
– グレーの影の領域は予測の不確かさ（信頼区間）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値は、全体として近い値を示していますが、外れ値や不確実性の高いエリアには若干のズレが見られます。
– 予測手法間には大きな差異は見られず、全ての手法が概ね類似した結果を出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測間の相関は高いと思われます。しかし外れ値の存在が予測の精度に影響を及ぼしている可能性があります。
– データの分布としては、WEIスコアが0.6〜0.8の範囲で多く観測されるパターンを持っているようです。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人間は概ね安定したWEIスコアを直感として感じ取ることができるでしょう。外れ値に注目することにより、問題や改善の機会を特定することが可能です。
– 安定したスコアは、電力カテゴリにおける自由度と自治の状態が一定であることを示しており、ビジネスにおけるリスク評価や戦略立案において有用な情報を提供します。外れ値の原因を調査することで、さらなる最適化の機会を見出すことができるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期にはスコアは上昇しているが、推移中に横ばいとなり、その後ある程度の変動が見られます。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」は時間と共に微減している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の日付（7月1日から7月8日）の中で、スコアが急激に下がっている期間があります。この時期に異常値も観測されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI, 青い点）**: 実際のWEIスコア。時系列に沿った変動を示しており、上昇、減少、あるいは安定。
– **異常値（黒い縁取り）のプロット**: 異常または期待されない値として評価されたスコア。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）**: 予測の範囲がある期間にわたり表示されていますが、後半には示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の動きと予測ライン（特にランダムフォレスト回帰）は、方向性に差があります。実績の変動は予測よりも大きい。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータと異常値の発生は、一定程度相関しています。異常値は主に低いスコアのあたりで発生しているようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 電力の公平性や公正さのスコアの変動は、社会的な影響を示しており、時期により大きく変化しています。
– 異常値の発生は、突発的な出来事や政策変更などによるものである可能性があり、注意が必要です。
– 予測の信頼性は現実との乖離を含んでいるため、予測手法の改善が示唆されます。
このグラフは、政策の見直しや新たな措置を考える際の指標として役立つ可能性があります。スコアの改善を意識した施策を講じることで、より持続可能で公平な電力供給が期待されます。
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**:
– 実績データ（青い点）は、0.8から1.0の間を変動しており、期間中ほぼ安定しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰と線形回帰）は緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されている黒い円で囲まれた箇所があります。これは他のデータポイントと比較して低いスコアを示しています。
– 他に急激な変動は観察されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、定期的に収集されたデータポイントです。
– 黒い円は外れ値を示し、通常の変動範囲から外れたデータポイントを示しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）と水色の線（決定木回帰）は、それぞれ異なる予測手法による将来のスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが予測範囲の中央付近に位置しており、予測が比較的一貫していることを示しています。
– 二つの予測手法はほぼ平行しており、同じ傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは大部分が0.9付近に集まっており、高いスコアの安定性を示しています。
– 予測範囲も狭いことから、予測モデルの精度は高いと考えられます。
6. **直感やビジネス、社会への影響**:
– グラフを見る限り、電力カテゴリにおける社会的な持続可能性と自治性は安定していると考えられます。
– 今後のトレンドも上昇傾向であることから、持続可能性の改善が期待されます。
– ビジネス面では、予測をもとに長期的な投資計画や戦略が立てやすくなるでしょう。安定したスコアは、他業界や地域との連携を促進する要素にもなり得ると考えられます。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全体的に0.8付近で横ばいの傾向があります。ただし、冒頭に1点、0.6付近の低い数値が見られます。
– 予測（ライン）は、線形回帰（青緑の線）は横ばい、決定木回帰（紫の線）とランダムフォレスト回帰（ピンクの線）はわずかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グレーの楕円で囲まれたところが外れ値とされています。冒頭の日付で0.6を示すものと、他に数点、0.8前後から外れる点があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータポイントを示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示しており、実績の多くがこの範囲内に収まっています。
– 各予測モデルは異なる色の線で示されており、その土台の予測力の差を直感的に比較可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測モデルの基礎となっており、実績が不確定性の範囲と一致しているため、モデルは一定程度信頼できると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の散布は比較的狭い範囲内で密集していますが、時折大きく外れるポイントがあります。
6. **直感的な感想と影響**
– 多くのデータが高得点の近くに分布しており、全体的な社会インフラ・教育機会の状況は安定して良好であることを示唆しています。
– しかし、たまに見られる外れ値（低スコア）は特定の期間や条件で課題が生じる可能性を示しており、継続的なモニタリングが重要です。
– 実用的には、予測モデルの中でランダムフォレスト回帰が少しずつ改善を示すため、長期的な改善を期待できるかもしれません。
この分析を基に、社会基盤や教育機会の改善に向けた戦略を考慮することが可能です。
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、電力カテゴリの社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアを30日間にわたって示す時系列散布図です。このグラフから得られる洞察は以下のとおりです。
1. **トレンド**:
– 実績値（青色の点）は主に0.7から0.8の範囲で変動していますが、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる傾向を示していますが、大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが異常値（黒い円）として識別されており、これが何らかの外的要因やデータ不備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**:
– 青色の点：実績値。
– X印：予測値。
– 黒い円：異常値。
– 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**:
– 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）ごとの予測結果があり、それぞれ異なる特徴を持っています。線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は比較的一貫していますが、決定木回帰は異なる予測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**:
– 実績値に対して、予測の精度や偏りについては、予測アルゴリズムの選択に依存する可能性があります。
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**:
– 電力分野での社会的指標の安定性は重要です。予測と実績に大きな差異がなく安定していることは、政策や運用の堅実さを示しているとも考えられます。
– 異常値が継続的に現れる場合、システム改善や外的要因への対応が必要かもしれません。
このような分析を通じて、電力業界の持続可能性や社会的責任に対する理解を深めることができます。
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**
– 時間（0時から23時）と日付によって、色の分布が異なっており、時間帯や特定の日付でのパターンがある。
– 一部の時間帯、特に15-19時あたりで緑から黄色の色（高い値）が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時のところで7月1日と7月18日は非常に低い値（紫）が見られる。
– 7月12日の15-16時に他と比べて明るい色（高い値）が目立つ。
3. **各プロットや要素**
– 色は数値の大きさを示し、黄色に近づくほどWEIスコアが高い。
– ヒートマップでは、特定の日付と時間での密集度や値の高さが視覚的に把握しやすい。
4. **時系列データの関係性**
– 平日は一貫した行動パターンが見られるが、週末や特定の日には異なるパターンが出現している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– おそらく昼間、特に15-18時にエネルギーの消費が高い。
– 夜中や早朝の時間帯（0-8時）には低いスコアが見られる。
6. **人間の直感とビジネス、社会への影響**
– 業務時間中のエネルギー消費のピークが存在し、これが電力の需要に影響を与えている。
– ピーク時間帯に電力を安定的に供給する必要があるため、電力会社はこれらのデータを利用して負荷調整や予備電力の確保を図るべき。
– 環境への配慮やコスト削減のため、エネルギー需要が高い時間帯をオフピークに分散させる取り組みが重要かもしれない。
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平均スコアの30日間の時系列を示しています。以下はこのグラフから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 期間全体で、大きな周期性や明確な上昇・下降トレンドは見られません。ただし、特定の日付での高い活動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月12日から7月14日にかけて、15時と19時の時間帯で明るい緑や黄色の色が確認でき、他の日より高いスコアを示しています。これは異常な活動の増加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**:
– 色の濃淡は、WEIスコアの高低を示しています。明るい色（黄色）は高いスコアを、濃い色（紫）は低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– なかでも8時や15時、19時の活動が他の時間帯に比べて色が変動しており、これらの時間帯が特に注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯での活動が、日によって変動しており、特にエネルギー消費が突出する日が存在するようです。高いスコアは特定の日に集中しています。
6. **直感的な感じとビジネス・社会的影響**:
– 直感的には、ピークの時間帯が特定の仕事やライフイベントに関連している可能性があります。このような情報は、エネルギー管理の効率化やピーク時の負荷分散に役立つでしょう。また、異常なピークは、特定イベント（例：スポーツイベントや事故）の影響を受けた可能性があるため、その原因を分析することが重要です。
このようなデータは、エネルギー会社や政策立案者が需要予測や対策を計画する上で重要な役割を果たします。
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:
この32日間の電力カテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 各時間帯における変化はそれほど顕著ではないですが、特定の時間帯で安定したパターンが見られます。
– 特に7時、8時、15時、16時あたりの表示が多く、その他の時間ではほとんど表示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時と23時に非常に低いスコアが見られます。これは外れ値として注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーグラデーションはスコアの大きさを示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを表していると考えられます。
– 黄色や緑の明るい色が多い時間帯は、社会WEI平均スコアが高いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯同士での比較が可能です。高スコアの時間帯と低スコアの時間帯が明確に分かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前7時と午後15時から16時のスコアが全体的に高くなっています。この時間帯に電力使用効率が高まっている可能性があります。
6. **人間の直感的な理解およびビジネスや社会への影響**:
– 災害リスク管理やエネルギー効率化戦略において、特定の時間帯のデータを基にした計画が必要です。
– 7時や15時～16時の高スコアは、日常生活や業務活動におけるエネルギー効率の高まりを示唆しており、企業や政府がこれらの時間帯に向けた施策を考慮することが重要かもしれません。
– 低スコア時間帯の原因を究明し、改善策を講じることで、全体のエネルギー効率を向上させることが可能です。これが実現すれば、社会全体の持続可能性に寄与することができます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは30日間の期間における各WEI項目間の相関を示しています。具体的な上昇や下降のトレンドは時間的なデータではないためここには表れていませんが、相関係数の違いが関係性の強さを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップにおける外れ値は、相関係数が他と顕著に異なる値です。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（公正性・公正さ）」の相関（0.35）は、他のペアに比べて低めであるため、異なる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**
– 色が赤に近いほど相関が高く、青に近いほど低くなります。相関係数が1に近いペアほど、2つのWEI項目間に密接な関係があることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ自体はここで表現されていないものの、異なるWEI項目の関係性が理解でき、特に注意深く関連性があると示唆されるのは「総合WEI」と「個人WEI平均」（0.95）、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」（0.85）などです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関（0.9以上）は、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」との間で見られます。これらが似た動きをする可能性が高いことを意味します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じることとして、全体的に個々のストレスや自治性が社会全体の持続可能性に影響を与えていることが示唆されるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、相関が高い項目間の改善が他の関連項目に波及効果を持つ可能性があります。例えば、個人の健康状態を改善することで、公正性・公正さの認識向上に繋がるかもしれません。また、持続可能性や自治性を支援する政策が社会全体のWEIを向上させる可能性も考えられます。
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:
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアは異なる帯域に分布していますが、全体的な上下のトレンドや周期性は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のボックスプロットには外れ値が見られます。特に「個人WEI（心的ストレス）」や「個人WEI（自由度と自治）」のカテゴリーで外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– ボックスプロットの中央値と四分位範囲は、各WEIタイプのスコア分布の中心傾向とばらつきを示しています。
– 色の違いは視覚的な区別を助けており、WEIタイプによる比較をしやすくしています。
4. **時系列データの関係性**
– 同じ期間内の異なるWEIタイプの比較であり、時系列的な変化は直接的に示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– それぞれのWEIタイプ間で分布の特性が異なることが示されており、これは各項目間に多様なパフォーマンスや評価のばらつきがあることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は視覚的に外れ値や中央値の違いに注目しやすく、これは特定のWEIタイプにおける異常な挙動や特出したパフォーマンスの強調につながります。
– ビジネスや社会に対する影響は、各WEIタイプでどの領域が改善の余地があるかや、政策策定の焦点を当てるべき領域を示唆します。特に外れ値の多い領域は、異常なストレスやリスクマネジメントの必要性を示唆する可能性があります。
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STL分解グラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**
– トレンドのプロットは全体的に上昇傾向を示しています。これは、期間中に電力関連の指標（WEIスコア）が増加していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差プロットで7月11日から7月14日にかけて大きなピークが見られます。この期間に一時的な変動があり、何らかの異常な出来事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`は実際のデータを表しています。
– `Trend`は全体的な傾向を示唆しています。
– `Seasonal`は周期的な変動を示し、一定のパターンが確認できます。
– `Residual`は観測データからトレンドと周期成分を除いたもので、予測されない変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– `Observed`データは`Trend`と`Seasonal`の合成によって形成されています。残差は予測されない部分を示しており、それぞれの変動が重なり合って全体のデータを形作っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– `Seasonal`の変動が、観測データの細かい振動に寄与しています。トレンドに沿っているため、短期的な変動の理解に役立ちます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 全体の上昇トレンドから、電力関連の需要や指標が好調であることが考えられます。これにより、ビジネスにおいては電力需要の増加が予想され、適切な供給計画が必要になるでしょう。
– 残差の急な変動から、予期しないイベントや状況に対する注意も必要です。これらは需給の不均衡や障害につながる可能性があります。
この分析は、電力業界の戦略的計画や運営に役立つ可能性があります。定期的な分析を通じて、需給バランスの調整や市場変動に対する迅速な対応が必要です。
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、電力カテゴリに関する個人WEI平均スコアをSTL分解したものです。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**
– トレンドは全体的に緩やかな上昇を示しています。これは、30日間での電力消費や効率の持続的な向上を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差プロットには7月9日から7月13日にかけて急激な変動があります。この期間における何らかの外部要因が消費に影響を与えた可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– **Observedプロット**: 実際のデータを表示しており、短期間の変動が見られます。
– **Trendプロット**: 一貫して上昇しており、基準となる消費スコアの明確な増加を示します。
– **Seasonalプロット**: 季節的要因による周期的な変動を示していますが、ここでは比較的小さい変動です。
– **Residualプロット**: 残差は、予測できない変動や外れ値を捉えており、特に7月半ばに著名です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 季節的要因と残差のプロットを見ると、一部の変動は季節性では説明できないため、トレンドや外部要因による影響が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの上昇と観測値の上昇がある程度一致しており、一般的な効率改善の流れに沿っていることが想定されます。
6. **直感的な洞察および影響**
– トレンドの持続的な上昇は、改善されたエネルギー効率や消費者行動の変化を示しているかもしれません。
– ただし、外れ値が示す急激な変動期間はリスク管理や特定のイベント（例えば、夏場の電力需要増加）を考慮する必要性を示しています。
– ビジネスへの影響としては、長期的なエネルギー消費の改善が、コストの節約や持続可能性の向上につながる可能性があります。
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:
以下の観点から、このSTL分解グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットを見ると、電力カテゴリの社会WEI平均スコアは30日間で緩やかに上昇しています。これは、長期的には電力の有効性や利用が増加していることを示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差（Residual）のプロットで、7月6日に急激な上昇とその後の減少が見られます。この日は何らかの一時的なイベント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* は観測されたデータで、実際の測定値です。
– *Trend* はデータの長期的な動向を示しており、上昇の傾向があります。
– *Seasonal* は周期的な変動を示しており、一定の周期が存在することを示唆しています。
– *Residual* はトレンドと季節性を除去した後のデータで、突発的な変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節性とトレンドは独立しているように見えますが、全体としてObservedに影響を与えています。特に季節性の変動は短期間でのObserves値の変動に寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差以外のすべての要素が互いに連動し、観測値を構成しています。特にトレンドの上昇は目に見える形で観測値に反映されています。
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**:
– 全体的なトレンドは上昇しており、電力需要や利用効率が増加している可能性があります。社会的に電力インフラの改善やエネルギー政策の効果が実感されているかもしれません。
– 短期的な変動（特に残差の急激な変動）は、異常気象や電磁波の干渉、突発的な供給停止などに対して、柔軟な対応が必要であることを示しております。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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この主成分分析（PCA）のスコアプロットを分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に特定のトレンドは見られませんが、分布は広範に及んでいます。プロットは、データがそれぞれの主成分によって異なる軸に沿って広がることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 極端に他の点と離れた外れ値は特に見受けられませんが、プロットは広範に分布しているため、特定のクラスタが形成されていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は30日間の電力カテゴリのデータポイントを示しています。第1主成分の寄与率は74%、第2主成分の寄与率は8%であるため、第1主成分がデータ内の分散を大きく説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データがクラスタリングしている箇所は見受けられません。このことは、期間内の電力消費パターンに強い周期性や明確なグループが存在しない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の軸に沿った比較的強い分散が見られます。このことは、特定の一元的な要因が主に変動を説明していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– データが広範にわたり分布しているため、特定の集中傾向は見られません。これは、多様な電力消費パターンが存在することを意味するかもしれません。
– ビジネスや社会的には、特定の集中やトレンドが見られないため、多様なエネルギー使用パターンが見られる可能性があり、標準化されたアプローチではなく、個別対応が必要とされるかもしれません。
この分析に基づいて、電力消費管理や予測を行う際は、より詳細な要因分析を行うことが有効と言えるでしょう。
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。