📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析から、以下のポイントが浮かび上がってきました。
### 時系列推移
– **全体トレンド**: 初期には変動がありましたが、7月6日以降、WEIスコアは安定して高いスコア（0.82前後）で推移しています。
– **顕著な変動期間**: 7月2日から7月6日までの急上昇期間、特に7月6日に0.8625まで急上昇した後にピークを迎え、その後も高めのスコアを維持しています。
### 異常値
– **低スコア異常値**: 主に月初の7月1日〜3日に低いスコア（0.625〜0.7125）が観測され、これが異常値とされています。
– **高スコア異常値**: 7月6日から12日、そして断続的に高いスコア（0.85以上）が異常として検出されています。
これは季節的な活動や重大なイベントの影響が考えられます。例えば、電力使用に関連するイベントや政策変更が影響している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期トレンド**: 7月初めのスコアは不安定であったが、その後、高いレベルへと安定しています。
– **季節的パターン**: ツールによる具体的な季節的成分は示されていませんが、データの変動から、週末や特定の曜日にスコアが大きく変動する可能性があります。
– **残差**: 予測不可な要因によるイレギュラーな変動が存在し、7月後半にいくつかの低下を示しています。
### 項目間の相関
– **強い相関**: 社会WEIと他のスコアとの相関が高く、特に公平性・公正さや持続可能性と自治性が社会WEIに影響を与えている可能性があります。
– **個人WEIと社会WEIの乖離**: 個人WEIは経済的余裕と健康状態から強く影響を受けやすい一方で、社会WEIは社会基盤や多様性等の項目に起因する可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図の観点から**: 多くのスコアが中間の範囲であり、特に社会基盤や教育機会の評価が高く出ていますが、個人ストレスについては大きな範囲で分布しています。
– **外れ値**: 一部の日付で予想以上または以下のスコアがあり、特に後半にかけての低スコアが異常に観測されています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の影響力**: PC1が全体の79%を占める主成分として、社会及び個人的な項目全体に広く影響していることが示唆される。
– **PC2の影響**: PC2の低い寄与（6%）から、全体に対する影響は小さいが、特定の状況においては個別分析が必要になる可能性がある。
### 総合的まとめ
全体として、異常高のスコアは、都市の効率性や政策効果を示す可能性が高いです。低スコアの日を特定し、その背景となる要因（例えば、政策変更、社会的イベント、または季節的要因）を探ることで、総合的な社会・個人の健康や幸福度を改善する新しいアプローチを考案することが可能かもしれません。また、個人の主観的要素（ストレスや自由度）がスコアに与える影響を考慮することも、効果的な政策形成に繋がるでしょう。
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**:
– 前半では横ばいまたはわずかに上昇する傾向が見られます。
– 中盤以降では若干の下降傾向が始まるようです。
– 予測（特に線形回帰とランダムフォレスト回帰）は今後の下降を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データにいくつかの外れ値が見られ、特にWEIスコアが低い点がオーバーサイズのプロットで示されています。これは異常なイベントや計測エラの可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データを示し、実測AIの実績を反映しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、モデルの精度に対する不確かさが可視化されています。
– 赤い十字は予測した値を表し、さまざまなモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による異なる傾向を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測データとそれぞれの予測モデルの比較が視覚化されています。異なるモデルは異なる未来の傾向を示唆し、それに基づいた戦略が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値は散らばっているものの、あるレンジに集中しており、モデルの信頼性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアの下降傾向が観察され、将来的にその対策が必要かもしれないという印象を与えます。これにより、電力の効率的な利用や供給管理の改善が期待されます。
– ビジネスにおいては、予測されたWEIスコアの変動を基にした経営戦略の調整が求められるでしょう。社会的には、電力供給の安定性や効率の向上に向けた施策が関心を集める可能性があります。
このグラフは、電力の効率性や供給管理における様々なリスクと課題を示唆しており、今後の改善方針を立てる指針となり得ます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側、約2025年7月1日から7月22日までの実績データ（青色のプロット）は横ばいで安定した動きを示しています。
– その後、実際のデータが大きく変動し、やや下降のように見えるトレンドが見られます。予測データは、下降傾向を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に黒い丸で示された外れ値がいくつか見られます。これらのデータポイントは他のデータと比べて異常値と言えます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績値を示し、赤い「×」は将来の予測値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、将来の予測には一定の幅があることを示唆しています。
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が異なる予測モデルを表しており、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**:
– 各予測モデルは異なる予測を示していますが、全体として将来的な減少トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的密集しており、安定した分布を持っていますが、一部異常値が影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会的影響**:
– 直観的に、現状の安定から将来的な減少傾向は、エネルギー使用の効率化の必要性や供給の課題を示唆している可能性があります。
– これがビジネスに与える影響としては、エネルギーコストの変動や供給不安定に対処するための計画が求められるでしょう。
– 社会的には、エネルギーの節約や効率的な利用への意識向上が必要となるかもしれません。
こうした洞察は、政策立案者やビジネスリーダーがこれからの戦略を考える際に役立つ情報となります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分では、WEIスコアが0.6から0.9の範囲で比較的一定の水準にあり、顕著な上昇や下降は見られません。
– 日付が進むにつれ、データ点が徐々に0.8前後に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータ点が異常値として示されており、特に初期には0.6付近のものがあります。
– 注目すべき急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、実績実績は全体として安定しています。
– 異常値は黒い円で囲まれ、範囲から大きく外れる点を指します。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰、決定木回帰の予測ラインが将来の推移を示していますが、線形回帰と決定木回帰の線は下向きの傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績値と予測の間に、過去の安定したトレンドに基づく予測が示されています。
– 予測の不確かさ範囲も示されており、ここにより多くの変動が許容されていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータ点は0.8付近に密集しており、分布は比較的一貫しています。
– 特定の予測ラインはデータの分布に基づいており、安定した予測がなされていると見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが全体として高い数値を維持しているため、電力カテゴリのパフォーマンスが健全であると推測されます。予測モデリングにより、将来的なパフォーマンスの兆候が推察され、特に線形回帰は少し下向きのトレンドを示しているため、注意が必要です。
– ビジネスや政策決定者はこのデータを利用して、将来的なリスク管理や対応策を策定することができます。たとえば、電力供給の安定性や効率性向上のための戦略を検討することが考えられます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、期間全体を通して比較的安定しており、特定の明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、わずかに上昇傾向を示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数個のデータポイントについては外れ値として示されていますが、全体のトレンドには大きく影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示しています。
– 赤いバツ印は予測を示しています。
– 丸で囲まれたポイントは外れ値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、比較的狭い範囲であることから、予測の信頼性がある程度高いことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はどれも同様のレベルにあり、予測が実績に近いことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は大部分が0.75から0.85の範囲に収まっており、一部例外的なデータがあります。
– 予測がこの範囲内で行われており、異なるモデル間でも予測結果に大きな違いはありません。
6. **人間の直感的な認識とビジネスや社会への影響**:
– 電力カテゴリにおける個人の経済的余裕が安定していることを示しており、特定の外的要因による大きな影響がないことを示唆しています。
– 安定した経済的余裕は、電力消費の予測可能性を高め、電力会社や政策立案者にとっては重要なインサイトとなるでしょう。予測モデルの信頼性が高いことから、緊急事態への準備や計画に適した基盤を提供しています。
この分析は、電力需要や経済的状態を評価する上での情報源として機能し得ます。
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:
### トレンド
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績データ（青い点）はおおむね横ばいで、特定のトレンドは見られないものの、0.6から0.8の範囲で推移しています。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はわずかに上昇傾向を示しています。
### 外れ値や急激な変動
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のいくつかの点が外れ値としてマークされていますが、その他の期間ではほぼ一貫しています。
### 各プロットや要素の意味
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点は実績のWEIスコアを表しており、日ごとに変動しています。
– 灰色の影付き領域は予測の不確かさを表しており、xAI/3σの範囲で示されています。
– 予測の異なる回帰モデルのラインは将来的なスコアの推移を示しています。
### 複数の時系列データの関係性
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データと予測データの間には、現在の傾向をもとにした将来的な予測との距離感があります。
– 予測は実績の範囲内にほぼ収まっており、モデルが実績トレンドをよく捉えています。
### 相関関係や分布の特徴
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアが一貫しているため、急激な上昇や下降は見受けられません。
– 分布はある一定の範囲に収束しており、安定した状態を示唆しています。
### 直感的で社会的な洞察
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**:
– WEIスコアが安定しているため、個人の健康状態が安定していると解釈されます。
– ビジネスにおいては、リソース管理や健康促進プログラムの効果を確認するための指標として優れています。
– 予測の不確実性の範囲内に実績が収まっていることから、今後もこの状態が続く可能性が高いと考えられます。
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、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの30日間の推移を示しています。以下に、グラフから読み取れる情報を分析します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体として横ばいの傾向を示していますが、7月中旬から僅かに下降しています。
– 予測は、線形回帰とランダムフォレスト回帰で異なり、ランダムフォレストは安定した予測を示し、線形回帰は減少する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期や終盤にいくつか外れ値が見られますが、全体として急激な変動は少ないです。
– 特に7月初旬と下旬に外れ値が観察されます。
3. **要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、赤い×が予測を示しています。
– 黒い枠の丸は異常値として認識されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは、予測よりも若干のばらつきがありますが、予測が概ね実績に沿う形であることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には強い相関があります。特に、線形回帰による予測は実績にかなり近いです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、このグラフから心理的ストレスがコントロールされている範囲内にあると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会において、ストレス管理が適切に行われていることを示しており、業務効率の維持やメンタルヘルス向上に寄与する可能性があります。
– 予測精度が向上すれば、早期介入や予防措置を講じるための有用な指標となるでしょう。
このグラフは、評価期間を通じて個人の心理的ストレスの把握に役立つと考えられます。フィードバックやトレーニングのインターバルでのパフォーマンス改善に寄与するでしょう。
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:
### グラフからの洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は全体として比較的安定しているように見えますが、期間の後半に向けてやや下降する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として識別されているデータポイントがいくつか見受けられます。これらは特定の期間における異常なスコアを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、赤いバツは予測データです。
– 予測の範囲がグレーで示されており、予測の不確かさを視覚化しています。
– 線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測がそれぞれ異なる傾向を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰の予測はほぼ横ばいで安定していますが、ランダムフォレスト回帰は徐々に下降しています。
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ある程度の一致が見られますが、将来的なデータの下降傾向が予測されています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– グラフはWEI（自由度と自治）が将来的に減少する可能性を示唆しており、これは個人や組織の自律性に影響を与えるかもしれません。
– 社会的には、自由度や自治の低下がおそらく不安や効率の低下を引き起こす可能性があります。
– ビジネス面では、これらの変動を考慮した計画と調整が必要になるかもしれません。
この分析では、異常値の原因や特定のアルゴリズムの予測傾向に焦点をあてることで、より詳細な戦略を立てることが可能です。
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:
以下にグラフの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は大きな周期性や一貫したトレンドを示していないが、全体的には0.5から1.0の範囲で変動している。
– 予測データ（紫と青色のライン）は、ランダムフォレスト回帰では後半に向かって下降している一方で、線形回帰と決定木回帰ではほぼ横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロット（実績）において、0.4以下の点が外れ値として認識されている。
– 外れ値は、全体の変動範囲からも目立っている。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示し、黒い○は外れ値を示している。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、多くの実績データがこの範囲内にある。
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時系列で比較され、特にランダムフォレストによる予測が実績の初期範囲と一致していないところは注目点。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体の分布は0.6から1.0の間で密集している。
– 外れ値や実績値のばらつきは、予測モデルによって異なる処理がなされているが、全体としては一部予測が実績と不一致。
6. **直感的な感情およびビジネスや社会への影響**:
– 人間が見た場合、0.6以下の外れ値に違和感を覚える可能性がある。
– ビジネスや社会的に重要なことは、予測の精度向上が求められること。一部モデルで下降傾向が示唆されているため、公平性や公正さを維持するために、新たな政策や対策が必要である可能性を示唆している。
このような分析を基に、今後の対策を検討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:
このグラフを分析する際のポイントは以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は比較的安定しており、0.8から1.0の間で変動しています。
– 予測データ（赤い点）から線形回帰とランダムフォレスト回帰の傾向を見ると、少しずつ低下するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、外れ値とされるデータは黒い丸で表示されています。この時点でのWEIスコアの低下が特徴的です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を、赤い点は予測値を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しており、信頼区間内での予測の可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の比較が行われています。それぞれの予測が異なる傾向を持っていますが、大きなズレはないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫性がありますが、一部に異常が見られます。予測が若干の減少を示していることから、WEIスコアの維持に向けての対策が考慮されるべきです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフから感じ取れるのは、現在のWEIスコアがほぼ安定している一方で、未来に向けたスコアの減少懸念です。
– ビジネスや社会の持続可能性、自治性を高めるための施策が求められます。このような傾向を踏まえ、持続可能性の向上に向けた具体的な計画が必要かもしれません。
この分析は、持続可能な電力供給を考える上で重要な視点を提供します。スコアの減少を防ぐための戦略を策定し、実装していくことが求められます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは概ね横ばいですが、微細な変動があります。
– ランダムフォレスト回帰の予測は若干の下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初旬と中旬において幾つかの外れ値があり、特に初旬の日付での低スコアは顕著です。
– 全体的に密度が高い点群と外れ値があるため、短期間での変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、これが時系列に沿ってプロットされています。
– 外れ値は黒丸で強調されています。
– グラフ内の灰色の範囲は予測の不確かさを指しており、実績の変動を予測精度と合わせて見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと3つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間で予測モデルに小さな違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は概ね0.8以上に集中しているが、外れ値がいくつかあり、スコアが低い日もあります。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの安定は電力供給の安定性を示唆し、社会基盤の信頼性を担保する要因となります。ただし、外れ値や急激な変動は、予期せぬイベントによる影響の可能性を示唆し、リスク管理の項目として注意が必要です。
– 予測の不確かさを考慮に入れると、モデル改善の余地があり、改善することでより正確な将来予測が可能です。
このグラフから得られる情報は、電力分野の政策決定者や運営者にとって重要であり、長期的な評価と改善を進める足がかりとなり得ます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は7月初旬から中旬にかけて0.6付近から0.8付近に上昇し、その後はほぼ横ばいです。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）は7月末から8月下旬にかけてはやや下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントは黒い円で囲まれており、異常値として認識されています。これらは特定の日のイベントやデータエラーを示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績AIによる実績データ。
– 赤い点: 予測AIによる予測データ。
– ピンクの線: ランダムフォレスト回帰による予測。
– 灰色の影: 予測の不確かさ範囲を示しています。この範囲が狭いほど、予測の精度が高いことを示します。
4. **時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間には一致が見られますが、将来的な予測はやや下降する傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は0.6から0.9付近に集中しており、比較的安定しています。
– 不確かさの範囲内での予測精度は良好ですが、異常値がその影響を受けやすいです。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見ると、電力カテゴリ内での「共生・多様性・自由の保障」に関するパフォーマンスは概ね安定していますが、少しの下降リスクが予測されています。
– ビジネスや社会においては、特に異常値や下降トレンドが示す要因を追求し、それに対処する戦略を検討する必要があります。これは、持続可能性や多様性に関する政策検討に影響を与える可能性があります。
この解析に基づいて、関係者は将来の計画を立てたり、異常を管理するための具体的なアクションを検討することができるでしょう。電力部門における社会的要素の強化が必要である場合も考慮が必要です。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **全体的トレンド**：途中で色の変化が見られ、周期性や特定の時間帯の変化は明確には見られません。
– **周期性**：特定の曜日や時間帯での周期的なパターンは確認できません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：7月6日と7月12日の19時ごろに非常に高いスコア（黄色）が観測されています。これらの時間帯での異常なイベントが考えられます。
– **急激な変動**：7月22日から23日にかけて急激に数値が増加しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**：色はスコアの強さを表しています。青や緑は比較的安定した低スコア、黄色は高スコアを示していると考えられます。
– **密度**：全体としてスコアの変動が見られ、特定の時間帯で密集しているわけではありません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 単一のスコアが時間と共に変動しているヒートマップであり、複数のデータセット間の関係性は示されていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯での高スコア（黄色）がある点を除けば、大部分の時間帯では中程度または低スコアが多く、平準化された分布を示しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的洞察**：特定の日・時間帯でスコアが高くなることは、イベントの影響や需要の変動が発生した可能性を示唆しています。
– **ビジネスへの影響**：電力需要のピーク時間が高まると計画を見直す必要があるかもしれません。高スコアの時間帯に対する対策（例えば、電力供給の増強やPRの強化）が必要です。
– **社会への影響**：電力使用のピークが具体的な活動や産業、または天候条件と結びついている可能性があり、それが地域社会の行動パターンに影響を及ぼすかもしれません。
このヒートマップは、短期間での電力使用パターンの認識に役立ち、効率的なリソース管理や供給戦略の最適化に寄与するでしょう。
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:
以下のポイントに関するグラフの分析を行います：
1. **トレンド**：
– グラフ全体の色調の変化を見ると、多くの時間帯で**緑色**や**黄色**の部分が目立ち、WEIスコアが比較的高い日が多いことが伺えます。しかし、特定の日や時間帯には**青色**や**紫色**が現れ、これらはスコアが低いことを示しています。
– 全体として、時間帯による明確な周期性や顕著な上下変動は観測できません。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 2025-07-06の19時付近で**黄色**が目立ち、他の時間帯と比べて異常に高いスコアになっています。
– 2025-07-23から2025-07-24にかけて、スコアが急激に下がっている、または低い状態を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**：
– 色の濃淡や色相によって、WEIスコアが表現されています。一般的に、**緑色から黄色**は高いスコアを、**青色から紫色**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**：
– 時間帯と日ごとのスコアの分布を示しており、時間帯による変動がありつつも同じ日の異なる時間でもスコアの変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 特定の時間帯（午後遅くから夜間）でややスコアが低い傾向があるように見えますが、日によるバリエーションが大きいため、明確なパターンの把握は難しいです。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**：
– 日中の一部時間帯に高いWEIスコアを維持していることから、電力の使用効率がその時間帯で特に効果的である可能性があります。
– ビジネスにおいて、この情報は業務効率や省エネ計画の策定に役立つでしょう。特に、スコアが低い時間帯を分析することで、効率改善のためのアクションを明らかにする手がかりとして機能する可能性があります。
このヒートマップを通じて、エネルギー管理における効率化のための具体的なインサイトが得られるでしょう。
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:
以下の点に基づいて、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、特定の時間帯に高いスコア（黄色）から低いスコア（青緑・青紫）への移行が見られます。
– 特に、午前と午後の時間帯におけるトレンドが異なるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯「19」の変動は、他の時間帯に比べて色が濃く顕著です。また、スコアが高いところと低いところが明確です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は各時間帯のスコアを示し、黄色は高スコア、青紫は低スコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとのスコア変動が時間帯別に観察されるため、日付と時間が複雑に絡むことで、特定の期間の電力使用の変動パターンが明らかです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後と深夜帯を中心に、スコアの変動が見られます。これらはおそらく電力需要や供給状況と関連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**:
– ユーザーは昼間に電力需要が高まることにしたがって、スコアが高まるを直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、ピーク時にどのように電力を効率的に管理するかが重要であることが示唆されます。また、エネルギー政策や消費者行動に影響を与える可能性があるため、これらの情報はエネルギーマネジメントに役立つでしょう。
このヒートマップは、特定の時間帯でのパフォーマンスを把握し、適切な対策を取るための有用な基礎データを提供します。
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:
### 相関ヒートマップの分析
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関関係を示すもので、時間的なトレンドではなく、各項目間の関係性を視覚化しています。このため、上昇や下降といったトレンド情報は読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 通常、ヒートマップには直接的な外れ値や急激な変動は含まれません。しかし、極端に高いまたは低い相関値は異常な関係性として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関係数の大きさを示します。赤色に近いほど相関が強く、青に近いほど相関が弱い、あるいは負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップでは時系列というよりも、各WEI項目間の関係性が示されています。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」との相関が高いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に多くの項目間で高い正の相関が見られますが、「個人WEI（経済的余裕）」とその他の項目では相関が弱くなっています。
– 「総合WEI」と他の多くの項目との相関が高いことから、総合的評価が各カテゴリの状態に強く影響されていることが示唆されます。
6. **考えられる人間の直感的な影響とビジネス・社会的洞察**
– 個人の心理的ストレスが健康状態と高い相関を持つため、企業や社会が精神的な健康サポートを強化することで、全体的な健康状態向上に寄与すると考えられます。
– 経済的余裕が他の要素とあまり強く結びついていないため、独自の戦略が必要かもしれません。
このヒートマップは、各項目の関係性が複雑に絡み合っていることを示しており、それぞれの要素が直感的な理解や戦略策定のための重要な手掛かりとなります。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアの分布はカテゴリによって異なるが、全体的に大きな上昇や下降のトレンドは見られない。各カテゴリの中央値が異なる高さで安定している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（持続可能性と自省生）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の精神）」のカテゴリには外れ値がいくつか見られる。これらは急激な変動を示している可能性がある。
– 他のカテゴリには外れ値はほとんど見られず、変動は比較的小さい。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各箱ひげ図は特定のWEIタイプのスコア分布を示し、箱の中のラインは中央値を示しています。
– 色の違いは視覚的に異なるカテゴリを区別するためのもの。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 期間が30日と短いため、時系列解析というよりも異なるWEI分類間の比較が主テーマ。
– WEIカテゴリ間で特に顕著な相関関係は示されていない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 要素ごとに中央値や四分位範囲が異なり、多様な分布が存在することを示す。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の精神）」は分布が広く、変動が大きい。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 持続可能性や共生に関連するカテゴリでのスコア変動が大きく、不確実性がある可能性がある。これらの分野では安定性を高めるために注力が必要かもしれない。
– 個々のカテゴリのスコアは、電力業界の持続可能性や社会的公正に対する取り組みの評価として理解でき、企業や政策がどこに注力すべきかを考える上で役立つ。
このグラフは、電力業界における特定の社会的および個人的要因がどの程度重要かを示す指標として利用できる。また、カテゴリ間のスコアの違いは、特定のアクションが必要な領域を示すための有効なものとなる。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、電力カテゴリの総合WEIスコアを30日間にわたるSTL分解によって分析したものです。以下に各コンポーネントごとの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**
– **特徴**: トレンドコンポーネントは、開始から中盤まで上昇し、その後下降しています。このことから、一定期間までは需要やスコアが上昇し、その後減少傾向にあることが示されています。
– **洞察**: 電力需要が一時的に増加したが、その後安定、または減少に転じた可能性があります。このような変化は季節要因や外的要因による影響を示しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **特徴**: 残差コンポーネントでは、7月10日頃と7月17日頃に大きな変動があります。
– **洞察**: これらの日付付近で予期せぬイベントや異常事態（例えば、気候変動や政策の変化）があった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– **特徴**: 季節コンポーネントは周期的な変動を示しています。また、観測されたデータはトレンドと季節性の組み合わせに基づいて変化しています。
– **洞察**: 電力需要には季節的な変動があり、例えば昼夜の温度差や休日の影響が考えられます。
4. **複数時系列データの関係性**
– **特徴**: 観測データは、トレンド、季節性、残差の3つのコンポーネントによって構成されています。
– **洞察**: 総合的な観測値は、トレンドの上昇期では高く、下降期では低くなる傾向があります。季節性や残差が観測データの短期変動に影響しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **特徴**: 季節性の変動は比較的一定のパターンを持っている一方、残差は突発的な変動を示しています。
– **洞察**: 残差の変動はランダムな要因によるものである可能性が高いため、短期的な予測に関しては注意が必要です。
6. **直感的かつ社会的・ビジネスへの影響**
– **洞察**: 上昇トレンドの減少は電力の節約モードへの移行、または気温の変化などで需要が落ち着いたことを示すかもしれません。電力需要の変動はエネルギーリソースの管理やコスト計算に影響します。そのため、ビジネスにおいてはこれらの変化に対応する戦略的計画が必要になるでしょう。
このグラフから得られる情報は、電力の需要予測や供給管理に役立つものと考えられます。適切に解釈し、必要に応じた対策を取ることが重要です。
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、個人WEI平均スコアのSTL分解による構成を示しています。以下は、それぞれの要素に関する分析です。
1. **トレンド（Trend）**:
– トレンド部分は、最初の期間で上昇していますが、中盤以降は下降しています。これは、全体のスコアが徐々に増加した後に減少していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動（Residual）**:
– 主に7月9日と7月17日に、顕著な変動が見られます。特にこれらの日付のリサーチを行うことで、突発的なイベントや異常があった可能性を探ることができます。
3. **季節性（Seasonal）**:
– 季節部分は、比較的小さな変動を示しており、短期間内での周期的な変動を持っています。これは、日常的な変動があることを示唆しています。
4. **残差（Residual）**:
– 残差のプロットには、トレンドや季節性で説明できない不規則な変動が含まれていますが、これも上記の特定日付で顕著です。
5. **プロットの関係性**:
– 指標の上昇と下降にはトレンドが影響し、短期間の周期的変化は季節性に現れます。残差は、トレンドや季節性では説明できない変動を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは、電力関連の個人行動や需要の変動を示しています。トレンドの変化は、個人の電力消費行動や効率化努力の影響を示す可能性があります。
– 突発的な変動日には、例えば天候変動や特別なイベントが関係している可能性があります。
– ビジネス面では、急激な需要変動に対する迅速な対応が必要です。
このグラフを詳しく分析することで、電力の需要予測や効率化戦略の策定に役立てることが可能です。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会WEI平均スコアのSTL分解を30日間にわたって表示しています。この分解グラフには、Observed、Trend、Seasonal、Residualの4つのコンポーネントが含まれています。
1. **トレンド**:
– トレンドコンポーネントでは、スコアが一貫して上昇し、その後減少傾向にあります。最初の半分での継続的な上昇は、電力需要の増加や改善を示す可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ObservedおよびResidualのコンポーネントには、7月5日から9日にかけての急激な上昇が見られます。これは予期しないイベント、例えば電力の供給不足や需要の急増を示唆するかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– Observedは総合的な動向を示し、その他の要素（Trend、Seasonal、Residual）に分解されます。
– Seasonalは周期的な変動を示し、小幅な波のパターンが見られますが、大きな季節的変化はないようです。
– Residualは短期の変動や外れ値を示しており、突然の変動が明らかです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが平滑に変化している一方で、観察データには短期的な変動（Residual部分）が含まれています。これにより、実際の観察値がトレンドから逸脱するタイミングが可視化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドとSeasonalの関係性はそれほど強くなく、Residualが観察値に重要な影響を与えている様子が分かります。
6. **洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の上昇トレンドは市場の好調さや電力供給の改善を示すかもしれません。これが経済活動の活発化や関連するビジネス機会を予測する可能性があります。
– 急激な変動はリスク管理や予防策の必要性を強調します。これにより、供給チェーンの管理やリスク評価を見直す必要性が生じるかもしれません。
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、電力カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しており、30日間のデータがプロットされています。以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として明確な上昇や下降のトレンドは見られないですが、第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）の両方にバラつきが見られ、特定の方向へ偏向しているというよりは全体に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットの分布には特定の外れ値が見られます。特に第1主成分の＋0.3付近や−0.5付近に分散しているデータがありますが、それらは全体の中では少数です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は毎日の特定の変数の組み合わせに対応しており、第1主成分と第2主成分としてプロジェクトされています。第1主成分が多くの分散を説明しており（寄与率0.79）、この軸上での変動が重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各点は日ごとのデータを指すと考えられ、30日間の変動を反映しているため、主成分の方向がどのように関連しているかの分析が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフは均等に広がっており、第1および第2主成分の間に明確な相関は見られません。分布は全体にランダムに近いです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感としては、この分布から特に優位なパターンは示されないため、電力の利用や供給に関する特定の時点での変動が、日によってさまざまである可能性を示唆しています。
– ビジネスおよび社会的には、電力の管理や効率的な利用においては、何らかの特定の要因が異なる日で成功または困難に影響を及ぼしている可能性を考慮する必要があります。安定的な電力供給のためには、さらに深い解析や追加の変数分析が求められるかもしれません。
このPCAの視覚化を基にさらなるデータ検討を行い、具体的な要因やパターンを明らかにすることが重要です。
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。