📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析の概要
1. **時系列推移**:
– 総合WEIスコアは、多くの日で変動があり、全体として緩やかな上昇トレンドを描いていますが、7月の中旬から下旬にかけて急激な低下があります。
– 個人WEI平均と社会WEI平均は、総じて堅調に推移しているものの、いくつかの急落ポイントがあります。
2. **異常値**:
– 7月6日は0.8625、7月8日は0.87といった高い異常値があり、7月24〜25日に近い範囲で低い異常値が見られます。高スコアは社会や経済の良好な指標の反映であり得ますが、低スコアは外部要因や個人の生活環境変動を示唆する可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差 分解 (STL)**:
– 季節性のパターンは弱く、長期的なトレンドは社会構造や経済状況に依存しています。
– 残差は短期間の波動やイベントに対する反応を示し、とくに急激な変動は非常に高い残差を生み出しています。
4. **項目間の相関**:
– 経済的余裕と健康状態、自由度と自治との相関性が見受けられ、それが総合WEIへ直接的または間接的に影響している可能性があります。
– 公平性・公正さや持続可能性は、社会WEI平均の強力な推進要素となっているかもしれません。
5. **データ分布**:
– 箱ひげ図を用いた分析では、多くの項目が中央値付近に集中しており、特異な外れ値による影響がないことを示しています。ただし、いくつかの異常スコアが混在する期間があり、個別に解釈する必要があります。
6. **主要な構成要素 (PCA) の寄与率**:
– PC1の寄与率が80%となっており、これがデータ全体の変動のほとんどを説明しています。主に個人の経済的余裕や健康状態、自由度が大きな影響を与えています。
– PC2の寄与率は6%と小さく、データの複数の要素間のマイナーな変動を説明するに過ぎません。
### 結論
データセット全体を通じて、総合WEIは徐々に改善しているように見えるが、特定の期間における急激な変動や異常な値から示唆されるように、社会的（例: 公平性の変動）、個人的（例えば、健康状態の変化）、および経済的（例: 経済的余裕）の要因がデータの骨格を形成し、異常性を示しています。
政策立案者や経営者は、これらの異常を監視して、それらの原因を分析し、適切な対応をとることでスコアを改善する可能性があります。また、PCAから導き出された要因は、改善のための重要な指標として活用でき、特に経済的余裕の向上がWEIスコア全体にプラスの影響を与えることが期待されます。
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:
以下は、与えられたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 期間の前半（7月1日から7月中旬）のトレンドはやや上昇しているが、その後は横ばいからやや減少傾向にある。
– 予測AIに基づく将来的な傾向はやや減少している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値が黒枠で示されており、特に7月中旬付近にいくつかの外れ値が存在している。
– 実績の中で急激な変動はあまり見られないが、予測線との乖離がある部分があるため注意が必要。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績データであり、実績の分布が全体的に0.6から0.9の間に広がっている。
– 予測データは特に7月後半から明確に示されており、三つの予測モデルが同時に走っている。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、実績の大部分がこの範囲内に収まっている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測は重なる部分があるが、予測が未来に向けて減少する中で実績データとの相互比較が可能。
– 三つの予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）はほぼ同様のトレンドを示しているが、わずかに異なるシナリオを提供。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は特定の期間に集中しており、周期性や具体的な相関関係は明確でない。
– データはおおむね予測範囲内に収まっている。
6. **直感的な感想と影響**
– 現時点では大きな変動は見られないが、今後の予測は微減の可能性を示唆しているため、エネルギー需要の減少を考慮する必要がある。
– ビジネスにおいては、エネルギー管理や効率化を進めることで変動の影響を抑える戦略が有効であると思われる。
このような分析から、実績と予測の差異を注視しつつ、予測モデルの精度を向上させる取り組みが求められます。
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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は期間を通してほぼ横ばいですが、中盤で一時的に値が低下しています。
– 予測データは3つの異なる手法（紫、シアン、桃色の線）で示されており、全体的には減少傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒い円で囲まれた青い点がいくつかあります。特に中盤に見られるこれらの異常値は、何らかの要因による急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は過去の実績を示し、黒い円で示された部分は異常値です。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、多くの実績データがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測は3つの異なる手法で示されていますが、最終的には全てが同じ方向のトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に直接的な相関関係は確認できませんが、全体として予測が実績と平行あるいは一致する方向に進んでいます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 視覚的には、実績データが安定して見える一方で、いくつかの異常値が存在するため、特定の要因が影響を与えている可能性があります。
– 予測が減少傾向にあるため、今後の戦略や計画に際してはエネルギー効率の改善や異常値の原因究明が重要です。長期的には、予測の精度向上にも取り組む必要があります。
全体的には、データの安定性を維持しつつ、予測に基づいたリスク管理が求められる状況と言えます。
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:
以下の点に基づいて、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データは約0.8付近で推移しており、若干の変動はあるものの、大きな上昇や下降は見られません。
– 未来の予測は、線形回帰では下降傾向、決定木回帰では横ばい、ランダムフォレスト回帰でもほぼ横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに一部外れ値が見られますが、多くは0.8付近に集中しています。
– 外れ値は特に初期（2025年7月中）に多く観察されます。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、黒い縁取りは外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、およそ0.5から1.0以内で実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに基づき3つの異なる予測手法が表示されています。
– 決定木とランダムフォレストの予測は非常に近しいものであり、線形回帰がそれらよりも大きくずれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのデータポイントが0.8付近に集中しているため、この値が過去30日間の代表的な値である可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響の洞察**:
– 電力カテゴリにおけるWEIスコアの安定性が示唆されます。この安定性は、電力供給の一貫性や需要の平衡が保たれていることを示している可能性があります。
– 安定したスコアは、計画的な電力利用や投資の安全性をサポートします。
– 将来の予測方法によって異なるが、基本的には大きな変動は予想されておらず、安心感を与える結果となっています。
この分析から、過去30日間のデータは安定しているが、一部では予測を覆す急激な変動があることを考慮に入れる必要があります。
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**
– WEIスコアは主に0.7から0.9の範囲内で推移しており、全体的には横ばいの動きが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが黒い丸で囲まれており、これが外れ値を示しています。特に0.6付近の外れ値が注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際のWEIスコアを示しており、赤い「×」は予測スコアを表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、予測の信頼性の範囲を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データ間の関係**
– 実績と予測の間には比較的一貫性が見られますが、外れ値による一部の期間では乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの相関は高いと考えられ、通常は同じ範囲内で推移しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 直感的に、WEIスコアが大きく変動せず安定していることから、電力カテゴリー全体の経済的余裕が安定していると考えられます。この安定性は、電力料金や需要が急激に変動していないことを示唆します。
– ビジネス上では、安定したWEIスコアは投資や計画に対する安心感を提供し、新規事業や投資の検討を促進する可能性があります。電力会社や政策立案者は、この安定したパターンを利用してより精緻な経済予測やリスク管理を行えるでしょう。
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、このグラフの分析結果です。
1. **トレンド**
– グラフの散布点は、横ばい傾向を示しています。期間全体を通じて特に顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日に一部のデータポイントが外れ値として検出されています（黒い円で囲まれた青い点）。このような外れ値は、特定の要因で突然の変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しています。散布されている点の多くがある一定の範囲内に収まっていることから、評価が安定しています。
– グレーの背景は、「予測の不確かさ範囲」を表しており、実際のデータがこの範囲内にあることを期待しています。
– 他の色付きの線（紫、シアン、緑）は、異なる手法の予測値を示していますが、どれも実績値の範囲と一致しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 予測データ（線）は、実績データ（点）と整合しています。特に、大幅なずれは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的狭い範囲に集中しており、全体的に分布が安定しています。相関関係よりも、定常的なパターンが見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 予測どおりの安定した健康状態が続いており、特に異常なトレンドがないことは良い兆候です。
– 外れ値の存在は、突発的な事件や要因の可能性を示唆しており、再発を防ぐために詳細な調査を行うのがよいでしょう。
– 予測と実績の一致は、使われた予測手法が信頼できることを示しており、将来的な計画にも活用できそうです。
このように、データの安定性と外れ値の管理の両側面に注目することが、ビジネスや健康管理の成功に寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– グラフ内の実績値（青のプロット）は、全体として横ばいですが、途中で若干の上昇と下降が見られます。期間終盤では少し減少しているようです。
– 予測値のトレンドでは、線形回帰は下降、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの時点で異常値（黒い円）がありますが、全体の分布から大きく逸脱しているわけではありません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青色の点が実績値を表しています。黒い輪郭のある点は外れ値です。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、この範囲内に多くの実績値があることから、予測は比較的精度良く行われていると考えられます。
– 予測の線はそれぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、予測の仕方が異なることを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績値と予測値の関係では、実績が予測範囲内に収まっていることが多く、モデルが良好な性能を持っていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値とモデルの予測値との間には、比較的一貫した相関があり、特に線形回帰のモデルでは実績値がその範囲内に収まっています。
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**
– 人々は全体的なWEIスコアが比較的安定していることから、ストレス管理がある程度効果的であると感じるでしょう。
– 外れ値が少なく、多くのデータが予測の不確かさ範囲内に収まっているため、心理的ストレスの予測は信用できると解釈され、ビジネスや社会においてもこのデータに基づいてさらなる改善や対策を講じられる可能性があります。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期にはWEIスコアは0.6以上で安定していますが、その後少し変動があります。
– おおよそ2025年7月後半には急落し、その後も0.6〜0.8間での変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアはある地点（特に7月後半）で顕著に低下し、外れ値がいくつか見られます。これらは大きくグラフから下方に離れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績データであり、過去の実際の観測値です。
– **赤い「×」**は予測値を示しており、予測技術の精度を評価するために使用されています。
– **灰色の影**は予測の不確かさを示しており、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**
– 予測値（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）が一定のスコアを示している一方で、実際のスコアは変動を続けています。ランダムフォレスト回帰の予測は全体として下降トレンドを予測していることが示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測との間で明白な相関関係は見られず、実績データの変動性が高い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のは、実績データが予測から外れて変動が多く、不安定な状況が続いていることです。
– **ビジネスや社会への影響**としては、電力市場での不確実性が高まり、計画的な運営や戦略に影響を与える可能性があります。精度の高い予測技術の導入やその改善が必要かもしれません。
この分析に基づいて、データ予測モデルのさらなる精緻化や運営計画の見直しが求められるでしょう。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコア（青い点）は、概ね横ばいですが、7月中旬から8月にかけて若干の全体的な下降傾向が見られます。
– 予測データ（紫とシアンの線）は、時系列が進むにつれて微妙な変動を見せつつ、特にランダムフォレスト回帰（紫線）は、やや下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数カ所に外れ値が見られます。特に、グラフ全体の範囲を超える異常値がいくつかあり、これらは実績スコアにおける特筆すべき変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績）は電力カテゴリにおける各日付のWEIスコアを示しています。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値として認識されるデータです。
– グラフには複数の予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、それぞれ異なる予測モデルによる未来のスコア予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績スコアと予測結果を比較すると、予測精度に若干のズレがあることがわかります。特に、ランダムフォレストと決定木回帰はより正確に実績に沿った動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアの分布は全体的に0.5から1.0の範囲内で、予測不確かさの範囲（xAI/3σ）もこの区間に収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの下降傾向は社会的公平性や公正さにおいて何らかの課題が顕在化している可能性を示唆しています。このトレンドが維持されると、公平性に対する信頼が低下する可能性があります。
– 外れ値は注目すべきイベントや政策変更、または技術的な影響が特定の日に発生した可能性があります。これらを分析することで、特定の課題に対する対応策を検討することが可能です。
– ビジネスや社会の関係者は、これらの変動に基づいて戦略を適応する必要があるかもしれません。予測モデルを用いて将来のリスクを管理することが求められます。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、全体的に安定したWEIスコアを維持していますが、7月中旬と7月末に小さな変動が見られます。
– 線形回帰の予測はわずかな下降トレンドを示しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は一定で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが黒い円で囲まれており、これらは異常値を示しています。特に、7月中旬と7月末近くで顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、安定したパフォーマンスを表しています。
– 赤の「×」マークは予測値を示し、将来のトレンドを予測しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、3σ（シグマ）の範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、異なったスロープや一定のパターンを見せ、プロジェクションの違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、予測不確かさの範囲内にほとんどの期間で存在しています。
– WEIスコアの分布は非常に高く、一貫して0.8以上であることがわかります。
6. **人間、ビジネス、社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアの安定性は、電力分野において持続可能性と自治性が確立されていることを示唆します。
– 外れ値の存在は、特定の要因が短期的な変動を引き起こしている可能性があることを示しており、さらなる調査が必要です。
– 予測トレンドの軽微な下降が続く場合、将来的に持続可能性の評価に影響を与える可能性があるため、予防策の検討が重要です。
全体として、このグラフは電力業界の持続可能性の安定した状態を反映しており、短期的な変動に対する観察と対応が重要であることを示しています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、0.8から1.0の範囲に集中しており、若干の変動はあるものの全体的に横ばいです。
– 予測線（ランダムフォレスト回帰、紫色）は軽微な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にはいくつかのデータが0.8以下の外れた位置に位置していますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、一定の範囲に密集しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、大きな変動は見られません。
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おおむね一致していますが、予測の範囲外に出ている時期も一部あります。
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、予測の精度は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの安定は、社会インフラや教育への安定したアクセスを示唆していますが、予測の軽微な下降が長期的な不安要因となり得ます。電力インフラの安定性がこのスコアに強く関連する場合、これを維持するための取り組みや政策が重要となります。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 実績AIが示す青のプロットは、若干の変動を伴いながら全体的に安定しています。ただし、終盤にかけてやや下降傾向が見られます。
– 予測AIの線形回帰（紫色）、決定木回帰（青緑色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）はそれぞれ異なる傾向を示していますが、特に線形回帰は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな黒い縁取りのあるプロットは異常値を示しており、上部に集中して出現しています。これは他のデータの範囲から外れていることを示しています。
3. **各プロットの意味**:
– 青いプロットは実際の観測値、赤いバツ印は予測値を表しています。
– グラフ上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**:
– 各予測回帰が異なる傾向を示しているため、それぞれの手法によるデータの捉え方が異なることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは0.6から0.8の間に密集しており、この範囲内で横ばいのトレンドを示しています。
– 外れ値の存在を考慮すると、データの分布には一定の偏りが存在しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの揺らぎや下降傾向から、多様性や自由の保障において不安定さがある可能性が示唆されます。
– 外れ値が示す異常値は適切な介入が必要であることを示すサインかもしれません。
– 電力分野における社会的側面（共生、多様性、自由の保障）の安定性を確認するため、さらなる分析が求められます。
これらの洞察は、将来の電力政策や社会的ガバナンスにおける意思決定に役立つ可能性があります。
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:
このヒートマップの分析から以下の視覚的な特徴と洞察を得ることができます。
### トレンド
– **時間帯による変化**: 主に0時から10時、16時から23時においてデータの密度が高く、特に朝と夕方の時間帯にピークがあります。
– **周期性**: 短期的な周期性が見られ、特定の時間帯において繰り返し高いスコアが観測されていることから、電力使用のパターンがあると推測されます。
### 外れ値や急激な変動
– **急激な変化**: 19時のタイミングでいくつかの場所で高い値（黄色）が見られ、他の時間帯とは異なる挙動が観察されます。
### 各プロットや要素の意味
– **色**: 明るい黄色は高いスコアを示し、紫や青は低いスコアを示しています。これは全体的な電力使用または効率の変動を示しています。
### 複数の時系列データの関係性
– 一部の時刻（例: 7時、16時）は他の時間帯に比べてより高いスコアを持つことから、需給バランスや特定の活動が影響している可能性があります。
### 相関関係や分布の特徴
– 明らかな相関が見られることから、特定の時間帯に集中して高いスコアが出ていることがわかります。これは、日常やビジネスの活動と電力使用が関係していることを示唆します。
### 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– 定期的なピーク時間を考慮することで、電力供給の最適化や省エネルギー対策が必要です。
– 特に高いスコアが観察される時間帯を把握することで、電力コストを削減し、ピーク時の負担を軽減するための計画を立てることができます。
– 社会的には、再生可能エネルギー資源の利用拡大や、負荷分散のためのインフラ改善が重要になるでしょう。
以上を考慮に入れることで、このデータは電力供給の管理や効率化に有用な情報を提供しています。
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、30日間にわたる個人WEI平均スコアの時系列データを表しています。以下に各観点からの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 一般的に、日中（特に午前9時から午後5時）の時間帯において、高いスコアが観察されます。
– 夜間（午後7時以降）ではスコアが低くなる傾向があります。
– 出現する周期的なパターンは、週末と平日によって異なる電力使用の様子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**:
– 午前9時から午後5時の間（特に7月6日と7月19日）に顕著な高いスコアがあり、その後に急激に低下する点が見受けられます。
– 特に7月11日には他の日よりも著しく高いスコアを示す黄色のプロットがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さはスコアの高さを表し、黄色に近づくほどスコアが高く、紫が最も低いスコアを示します。
– バーの密度が高い時間帯は、電力利用が活発であ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**:
– 時間と日付による電力使用の変動が視覚的に把握でき、特定の曜日または時間帯に電力消費のピークが発生していることが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色のグラデーションは、電力消費が特定の時間帯と強く相関していることを示しています。特に、午前9時から午後5時の業務時間帯の電力使用が一貫して高いです。
6. **直感的かつビジネスへの影響**:
– 日中の高い電力使用は、通常の業務時間帯におけるオフィスや産業の活動に起因している可能性があります。
– 夜間の低いスコアは、業務終了後の省エネ状態を示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、このデータをもとに効果的なエネルギー管理が可能となるかもしれません。例えば、ピーク時のエネルギー消費を避けるための調整や、省エネ機器の導入に役立てることが考えられます。
このヒートマップ分析を基に、電力消費の傾向を把握し、より効率的なエネルギー戦略を策定することが可能です。
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:
以下は、提供されたヒートマップについての分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップにおける色の変化により、特定の時間帯における社会WEI平均スコアの変動が示されています。
– 全体的には、毎日同じような時間帯でスコアが変動しており、特に午前と午後のピークが見られます。これは電力使用の一日あたりのパターンを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日においては、スコアが急激に変化している場所もあり、特に7月6日と7月22日の19時が高いスコアを持っています。これらは特異なイベントや需要の変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡は、社会WEI平均スコアの高さを示しており、黄色が高スコア、濃い青紫が低スコアを示しています。
– 時間が横軸、日付が縦軸であり、特定の時間帯（特に午後）に高スコアが集中しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 特に17時から23時の間は、毎日安定的に高スコアとなっていることから、夕方から夜にかけて電力需要が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付に集中する高スコアは、何らかの特別な事情（例えば、イベントや天候条件の変動）を示している可能性があります。
– また、午後4時から午後7時にかけて周期的なピークが見られるため、日常的にこの時間帯に電力需要が増えることが考えられます。
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**
– 月次のイベントや労働時間の調整が必要かもしれません。この時間帯に電力需要が高まるため、ピーク時の電力供給を確保する戦略が必要です。
– ビジネスにおいては、このパターンを理解することで、電力消費の削減策やピークシフト戦略を考えることができ、それにより運用コストの削減や持続可能性の向上が期待できます。
このグラフは、電力の需要と供給の最適化に役立つ情報を提供し、効率的なエネルギー管理を可能にする重要なツールになると考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性**: ヒートマップの性質上、周期性や時間的な変化（トレンド）は直接表現されていません。相関の強さが示されていますが、時間的な変動についての情報はありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 直接的な外れ値や急激な変動は、このヒートマップから把握するのは難しいです。相関係数の絶対的な大小で見つけるよりは、異常に低い相関を探す方が有効です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 赤に近づくほど相関が強く（正の相関）、青に近づくほど相関が弱い（負の相関）かもしれないですが、特に負の相関が明確な部分は少ないです。
– **相関係数**: 0.5以上が多く、WEI項目同士は全体的に関連性が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
– ヒートマップなので、時系列データ間の関係性を直接示してはいません。しかし、各項目間の相関度合いを強調しているため、ある項目が変動した際に他の項目も変動しやすいかを見極めるツールとして使えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **強い相関**: 特に「総合WEI」と「個人WEI平均」（0.96）、および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」（0.93）の組み合わせが高い相関を示しています。これらは相互に影響を与え合っている可能性があります。
– **社会的サブ項目同士の相関**も高く、例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」（0.91）間の強い結びつきも確認できます。
### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– **相関の高さによる洞察**: 電力をテーマにしているため、社会的な要因が電力消費や利用に影響を与えている可能性が示唆されます。高い公平性や多様性が保障されている社会では、電力の利用が効率的に行われているか、あるいはその逆の関係性（効率的な利用が公正な社会を促進）も考えられます。
– **ビジネスや社会への影響**: 電力利用における社会的な要素の関与が大きい場合、政策や企業の戦略立案においてもこれらの要素を考慮する必要があります。特に、教育機会などは長期的なエネルギー消費に影響する可能性があるため、持続可能性を考慮に入れた計画が重要です。
このヒートマップは、電力利用に関連する社会的・個人的な要因の複雑な相互依存関係を可視化し、それに基づいた戦略的な意思決定を支援するための重要なツールとなります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– WEIスコア全体には明確な上昇または下降のトレンドは見受けられませんが、カテゴリーごとに違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（持続可能性と自治）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の精神）」で外れ値が見られます。これらは急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図は、各カテゴリのスコアの中央値、四分位範囲、外れ値を示しています。
– 色は視覚的な区別を提供しており、各カテゴリーの理解を助けます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリーの比較であり、時系列データの分析ではありません。しかし、スコアの分布により、特定のカテゴリーでの安定性や変動性が分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– カテゴリーにより分布の幅が異なることから、異なるWEIタイプが変動に対して異なる感受性を持つことが示唆されています。
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に関する洞察**:
– 直感的に、スコアが高いカテゴリーはより良いパフォーマンスを示していると感じられます。
– 外れ値が多いカテゴリは、改善の必要性や問題の潜在的な指標として捉えられるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、低スコアまたは変動が大きいカテゴリに対策の焦点が当てられる可能性があります。特に持続可能性や心理的ストレスは重要な指標となりえます。
このグラフから得られる知見は、電力に関連した社会的および経済的パフォーマンスの多面性を示し、それぞれの要素がどの程度の安定性や変動性を持つのかを明らかにしています。ビジネス戦略や政策策定において重要な指針となるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフ中のトレンドラインは緩やかに増加し、中盤以降に下降しています。これにより、一定期間の上昇傾向の後、減少が始まることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のグラフを見ると、7月13日前後に大きな変動があります。これらは外れ値として考えられる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測値（Observed）のラインはデータ全体の概要を示しており、周期的な変動も見られます。
– トレンド（Trend）は長期的な変化を示し、季節性（Seasonal）は短期的な周期性を表示しています。
– 残差（Residual）はランダムな変動や説明できない変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値はトレンド、季節性、残差の合計として解釈できます。トレンドが全体の流れを決定し、季節性が周期的な変動をもたらし、残差が予測不能な変動を説明します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値の間には強い相関がありますが、季節性と残差はより複雑な変動を示します。
6. **人間が直感的に感じること＆ビジネスや社会への影響**:
– 電力カテゴリのWEIスコアでの中期的な上昇後の減少は、エネルギー需要または効率の変化の可能性を示しています。季節性が明確になることで、エネルギー供給側での計画が可能になるかもしれませんが、外れ値の処理も必要です。
– 上昇期の後に下降が見られるためエネルギー効率の改善活動の効果測定や、外的要因（政策変更や自然災害）が影響していないかの検討が必要になるかもしれません。
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:
電力カテゴリの個人WEI平均スコアの30日間にわたるSTL分解グラフの分析を行います。
### 1. トレンド
– **Observed**: グラフの上部にある「Observed」部分は、一貫して上昇しながら途中でピークを迎え、その後やや下降しています。全体的には、軽い増加から始まり、ピーク後の減少が見られます。
– **Trend**: 中央の「Trend」グラフは、全体的に緩やかな上昇を示した後、再び減少しています。長期的な傾向としては、最初の20日間は上昇し、その後下降しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Residual**: 下部の「Residual」グラフにおいて、7月9日と7月13日に急激なピークがあります。これらは外れ値や予測不能な変動に相当します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Seasonal**: 季節性の要素が存在し、周期的な変動を示しています。約5日ごとに変動が見られることから、短期間の周期性があると考えられます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **Observed, Trend, Seasonal, Residual**の関係性として、「Observed」は「Trend」「Seasonal」「Residual」の三要素で分解されており、それぞれが観測値に与える影響を表しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドの上昇と減少は、一定の季節変動や外れ値によって影響を受けていることが示唆されます。特に、急激な残差の変動がトレンドに影響を与えています。
### 6. 人間にとっての直感的な洞察と影響
– データが緩やかに上昇した後に下がる傾向は、外部の要因（例えば、季節的な需要や政策の変化）が影響している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、電力需要の予測や供給の調整が求められます。特に、計画外の変動に対処するために、より柔軟なシステム運用が必要かもしれません。
全体として、この解析により電力需要のトレンドを把握し、将来の需要予測に活用するための基礎情報を提供することができます。
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:
このグラフは「電力カテゴリ 社会WEI平均 STL分解」データの30日間の分析を示しています。以下にそれぞれの視覚的な特徴と洞察を説明します。
1. トレンド
– **Trend**: 徐々に上昇し、期間の途中でピークに達した後、下降しています。長期間のシフトとしては、上昇から下降への明確な転換が見られます。
2. 外れ値や急激な変動
– **Residual**: 主に中頃に急激な変動があることが観察されます。この変動は、特異なイベントや外部要因によるものと考えられるでしょう。
3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**: 観測されたデータの総合的な動きを表しています。
– **Trend**: 基本的なトレンドを示し、全体的な上昇後の下降を明らかにしています。
– **Seasonal**: 季節性のパターンを示し、特定の期間に頻繁な変動があることを示唆しています。
– **Residual**: トレンドや季節性では説明できない変動を示します。これがノイズとして表れる部分です。
4. 複数の時系列データの関係性
– **ObservedとTrend**: 観測値はトレンドにかなり近い動きをしていますが、短期的な周期性や変動も見られます。
– **SeasonalとResidual**: 季節性パターンに対する Residualの変動は、外部要因による短期間の影響と考えられます。
5. 相関関係や分布の特徴
– **既に述べたように**: observedとtrendの間には強い相関がありますが、residualはこれに対する外れ値として明示されています。
6. 直感的な洞察と影響
– **ビジネスや社会への影響**: 電力の平均スコアの変動は市場や政策の影響を受ける可能性があります。中頃に見られる急激な変動は、突発的な需要や供給の変動、あるいは政策の変更などを反映している可能性があります。
全体として、このグラフは電力市場における基本トレンド、周期性、および潜在的な異常とのバランスを示しています。電力業界の戦略的計画や政策立案に役立つ情報を提供していると言えるでしょう。
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構成要素を主成分分析（PCA）で視覚化したものです。以下に視覚的特徴と分析を示します。
1. **トレンド**
– グラフの主成分解析により、明確な上昇、下降、または周期的なトレンドは観察されません。PCAのスコアプロットは、データの分散を示すもので、時間的なトレンドではなく分布を重視しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部データポイントは他よりも離れており、外れ値として注目されます。特に、右上および左下に位置するポイントは、他のデータセットから離れているため、特異な状況があることを示唆します。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– プロットされた点はWEIの各構成要素を示しています。第1主成分は80%の寄与率、第2主成分は6%の寄与率を持ち、水平軸に沿った分散が多くを占めています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– このグラフは時系列ではないため、直接的な時間的関係性は示していません。しかし、点の分布から異なる時点での電力関連要素のバリエーションが読み取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間に特定の相関は見られませんが、全体的に右上がりの形状をとるグループも存在し、ある程度の相関を示している可能性があります。
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**
– 人々はこの分布から、電力カテゴリの要素間に多様性があることを直感的に認識できます。一部の外れ値が示す異常は、特異なイベントや状況を反映している可能性があり、これらはさらなる調査や対策が必要なことを示唆します。ビジネス上では、異常検知によりリスク管理や効率化の機会を得ることができます。
このグラフは、電力カテゴリのデータにおける重要な構成要素の変動を視覚化し、潜在的なパターンや異常を見つけるための一環として有用です。
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。
