📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットの分析によって、いくつかの重要な傾向、異常、パターンが浮かび上がりました。以下に分析結果をまとめます。
### 時系列推移
– 全体のWEIスコアは、7月初旬は比較的安定していますが、月末にかけて低下しています。この下降トレンドは、特に7月23日から26日にかけて顕著です。
– 社会WEI平均は安定して高いレベルを保っている一方で、個人WEI平均は変動があり、その中で定期的な上下が見られます。
### 異常値の分析
– 指摘された異常値のスコア（例：2025-07-01の総合WEIスコア0.62）は、データ全体の中でも低い部類に入ります。これが異常とされる要因には、直前および直後の数値と大きく異なることが考えられます。
– 2025-07-06の高いWEIスコア（0.86）などは、データの上限付近での異常点として認識されます。この上昇は、それに付随する社会的な出来事や報告内容の変化から来るものと推測されます。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解の結果を仮想すると、トレンド成分が7月初旬から中旬に上昇した後、徐々に下降する傾向が示唆されていると予想します。
– 季節的な変動は少なく、残差成分は大きくないことから、基本的にトレンドの影響が優勢だったと仮定されます。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップから、個人の経済的余裕と全体のWEIスコアに強い正の相関がみられると予想されます。このことは、個人の財政種性が全体的なWEIに大きく影響する可能性を示唆します。
– 逆に、心理的ストレスはWEIスコアと逆相関を示すことが予想されます。ストレスが増加するとWEIスコアが低下することを示唆しています。
### データ分布
– 箱ひげ図を想定すると、各項目の中で、社会WEI関連のスコアは中央値が高く、ばらつきが少ないことが予想されます。
– 異常値の存在は箱ひげ図のヒゲとして表れる可能性が高いです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果によると、PC1が80%の寄与率を持ち、データの主要な変動を説明しています。これは、特に個人の財政状況と社会的インフラが主要成分に強く寄与していることを示唆します。
– PC2の寄与率は非常に低い（6%）ことから、横方向への広がりやごく限られた部分での特殊な変動要素にのみ関与していると考えられます。
### 結論
7月のWEIスコアの変動には、個人の経済状況と社会インフラの安定性が深く関連していると推察されます。特に、月末にかけてのスコアの低下は、大きな社会的・経済的要因の影響、または個人の生活の質に関連した変化を示しています。異常値には蓋然的な対応要素がある可能性が高く、それらの根拠を特定することでさらなる洞察が得られるでしょう。
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**
– 初期のデータ（2025年7月〜9月）はスコアが0.6〜0.8の範囲に集中しています。
– その後、データが見られない期間があり、次に観察されるスコアは2026年に0.6〜0.9の範囲に集中しています。これはある程度の上昇トレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データ群では、外れ値が見られます（黒い円で示される点）。
– 2025年のデータには急激な動きが少なく、2026年のデータでも大きな変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のデータポイントは実績を示し、緑色は前年データを示しています。
– ピンクの線が重なっている部分は、予測のアルゴリズムの違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間に似たような分布がありますが、前年データの方がわずかに高いスコアが多い傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは前年データと似たようなパターンを示し、高い相関関係があることが推測されます。
– スコアの値は徐々に高くなってきているようです。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会への影響**
– スコアの向上は、電力のパフォーマンスや効率の向上を示している可能性があります。
– このトレンドが継続すれば、電力の安定供給や持続可能性に対する貢献が期待されます。
– また、異常値の管理が引き続き重要であり、改善が求められます。
7. **全体的な印象**
– 予測と実績の整合性が見られ、モデルが適切に機能している可能性があります。
– 社会的には、電力業界での予測精度の向上が、コスト削減や安定供給に役立つかもしれません。
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**
– グラフは複数の期間に渡っており、それぞれ異なるデータセットが表示されています。
– 2025年7月から9月にかけて、実績のデータ（青色プロット）は横ばいで推移しています。
– 2026年3月以降のデータ（緑色プロット）は、若干のプラス方向へのトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い枠のプロットは異常値を示しており、最初の期間（2025年）にいくつか存在しています。
– 予測データ（ピンク、紫の線）は、実績データとある程度整合しているが、一部外れた時期も見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データ、緑色は前年のデータ。これにより現在のパフォーマンスと過去の比較が可能。
– ピンク、紫の線は異なる予測モデルを示しており、長期的な動向を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる期間のデータが重なり合っているが、全体的に一貫した動向を追っているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なるモデルによる予測は、全体として似た動向を示しており、予測の信頼性が高いと解釈できます。
– 異常値の存在は一部期間に集中しており、特定の出来事や外的要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– 安定したスコアの推移は、電力カテゴリーでのパフォーマンスの安定性を示唆しています。ただし、異常値の存在には注意が必要です。
– 予測モデルが一致しているため、将来的な動向予測における判断を支えるデータ基盤の強さが示唆されます。
– ビジネスシナリオでは、異常値への対応策や予測の活用により、計画の精度を向上させることができます。
全体として、グラフは非常に安定したパフォーマンスを示している一方で、一部の異常値が今後の分析や対策の焦点となるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには3つの主要な期間が見られます。最初の期間は2025年7月から始まり、WEIスコアは0.6から1.0の範囲で安定しています。この期間には明確なトレンドは見えません。
– 次に、予測データ（線形・決定木回帰）が9月以降に追加されていますが、それはWEIスコアの減少を示しています。
– 時間が大きく飛んで2026年3月以降のデータではWEIスコアは約0.6から0.8の範囲に再び安定していますが、先行のデータよりも少し高いレベルにあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から8月の期間における異常値は黒い丸で強調されており、この期間の範囲から外れたデータポイントが存在します。これらは特定のイベントやデータの異常によるものと考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示しており、最初の期間に集中しています。
– 緑色のプロットは前年度のデータを表しており、予測期間の後に表示されています。
– ピンクと紫の線はそれぞれ線形回帰と決定木回帰による予測を示し、短期間ですが減少トレンドを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法が短期間において不一致を示しているため、予測モデル間の違いが影響を及ぼしている可能性があります。実測値と予測値の整合性を確認することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同一期間内で、実績データと前年のデータに類似点が見られることから、WEIスコアは一定のサイクル性をもっているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、どのような要因が異常値を引き起こしたのかという疑問です。例えば、エネルギー需給の変動、政策変更、自然災害などが考えられます。
– ビジネスおよび社会への影響として、異常な変動はエネルギー供給の安定性や価格設定に影響を及ぼす可能性があります。適切な予測モデルを確立することが、より安定したエネルギー計画を策定する上で重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側（約2025年7月-10月）には、青いプロットが密集しており、ほぼ0.7〜0.8の範囲で横ばいです。
– グラフの右側（約2026年4月-7月）には、緑色のプロットが見られ、これも一定範囲内で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中に、明確に黒い輪で囲まれたデータポイントがあり、外れ値として強調されています。
– これらは異常値として検出されていますが、トレンド全体に大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを表し、安定していることを示しています。
– 緑色のプロットは前年比を示しており、前年との比較が可能です。
– 紫や淡い紫色の線は予測データを示しており、複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）が使われていますが、その範囲は大きく変動していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に大きなギャップは見られず、モデルは比較的一貫しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データや予測データともに、特定の範囲に密集しており、大きなばらつきは見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEI（経済的余裕）スコアが安定していることは、個人や家庭の電力関連の経済的ストレスが低いことを示唆しています。
– ビジネスへの影響として、エネルギー会社は価格設定やプロモーション活動が安定していることにより、予測しやすい購買行動を見込める可能性があります。
– 社会的には、エネルギーコストが急増しない限り、消費者が電力使用に関し安心して予測できるといえるでしょう。
これらの分析をもとに、エネルギー消費者や供給者は、今後の経済的な計画を立てるにあたって、より正確かつ安定した基盤を築くことができると考えられます。
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:
以下は、グラフから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左半分にある青い点が、約半年にわたってほぼ横ばいのトレンドを示しています。
– グラフの右半分にある緑の点も、同様に横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点の中に黒い輪郭を持つ点があり、これが表示されている外れ値です。これらの外れ値は通常の範囲から逸脱していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、安定したパフォーマンスを示しています。
– 緑の点は前年の比較で、類似したパターンを示しています。
– 紫色とピンク色の線は、モデル予測値を示し、それぞれ線形回帰、決定木、ランダムフォレストといった異なる手法の予測モデルです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青い点）と前年のデータ（緑の点）は似たパターンを示しており、年間を通じて健康状態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**:
– 実績データと予測モデルの間には、それぞれ異なるパターンが示されていますが、各モデルは横ばいを予測しています。
6. **人間が感じる直感、ビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、この個人の健康状態は安定しており、大きな変動が見られないことから、健康維持のための取り組みが効果的である可能性があります。
– ビジネスや社会的な視点では、安定した健康状態が続いていることにより、長期的な投資や計画の成功につながるでしょう。この安定性は、電力消費に関する予測可能性を高める要因になるかもしれません。
この結果から、健康状態の管理が効果的であることが示唆され、予測モデルの改善によってさらに精緻な予測が可能になるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 期間の初めにはWEIスコアが0.5から0.8の範囲で密集していますが、過去一年間のデータ（緑色の点）は細かく分散していることが少なく、全般的に高めの値を示しています。
– 前半のデータでは、スコアの変動が大きく、急激な減少が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– スコアが0.5以下に急激に下がる外れ値があります。
– 急な減少が予測（線形回帰やランダムフォレスト回帰）モデルで示されています。
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、緑の点は前年のデータです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、xAI/3σでの範囲であるため、スコアの変動が予測される範囲がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示される予測値には一定の差異がありますが、全体的には同様のトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが0.5以上で頻繁にプロットされており、これは個人の心理的ストレスが比較的高い状態が続いていることを示しています。
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**:
– スコアが高い状態が続いていることは、個人が長期間にわたって高いストレスを感じている可能性を示唆しており、これは職場環境や生活の質にネガティブな影響を及ぼし得ます。
– ストレス管理プログラムや職場環境の改善が求められるかもしれません。また、予測モデルが示す範囲を超えてスコアが変動する場合は、さらなる分析が必要です。
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:
このグラフについての分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見ると、最初の期間（7月から9月）では「実績AI」によるWEIスコアがやや高い位置に安定しています。
– 「昨年（比較AI）」のデータが新たに出現しており、以前の時期よりも高めで推移していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青い点（実績AI）の中には、黒い円で囲まれた外れ値が存在します。これが目立っており異常値として扱われています。
– 続くデータは大きな変動は見当たりません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のプロットは「実績AI」、緑のプロットは「昨年（比較AI）」によるデータで、実績と昨年を比較する意図が見て取れます。
– 各色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は予測モデルによる推定を示しており、それらは主に最初のデータ期間に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の「実績AI」のスコアと、「昨年（比較AI）」の後期のデータを比較することが目的とされているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータにおいては密度が高く、昨年のデータで分布が比較されています。直接的な相関は示されていませんが、トレンドの比較が可能です。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– 人々は最初のデータポイントの高いスコアと、明確な外れ値の存在に注目するでしょう。
– 昨年と比較し、自由度や自治のスコアが向上していることが分かり、ポジティブな改善があったと感知される可能性があります。
– ビジネスや社会的には、プログラムやポリシーの効果を測定するデータとして非常に有用であり、継続的な分析を通じたフィードバックサイクルの重要性が強調されるでしょう。
このように、データに基づいた改善の証拠を示すことができるため、次の戦略的な意思決定に活用することが考えられます。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける社会的公平性と公正性のWEIスコアを示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフには大きく分けて3つの時期があります。2025年7月から9月にかけての実績データ、予測値の期間（2025年9月以降）、そして2026年3月からの前年データです。
– 実績データでは横ばいからわずかに下降する傾向が見られます。
– 予測値においては、線形回帰と決定木回帰の予測が横ばいしているのに対し、ランダムフォレスト回帰は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内にいくつかの異常値があり、これらは黒い円で囲まれています。
– 黒い円がある実績データの期間に、データの変動が激しいことがわかります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の実績データは、実際の観測値を示しています。予測AIの赤いバツは将来の予測値であり、各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の結果がそれに伴って示されています。
– 緑の前年データは、前年の同時期と比較したデータを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予想データの間にギャップがありますが、予測結果がその傾向を補完しています。異なるモデルごとに異なる予測結果を提供し、将来の可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが大部分において0.5以上を保持しているのに対し、予測モデルのランダムフォレスト回帰では将来的な下降を示唆しており、特に注意が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績データの期間では、スコアの安定性が見られ、相対的に社会的な公平性や公正さが保たれている印象を与えます。しかし、予測が下がるモデルも存在するため、将来的には改善策が必要かもしれません。
– ビジネスや政策決定者は、予測が異なるモデルを考慮し、効果的な戦略を策定する必要があります。特に下降を示唆するモデルについては、その原因を理解し、事前の対策が求められるでしょう。
この種の分析は、今後の計画を立てるために非常に重要です。特に電力の供給において公平性が問われる社会環境においては、データに基づく予測を慎重に評価することが不可欠です。
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と、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. トレンド:
– グラフは左側から右側に進むにつれて、特定の期間でいくつかの変動を見せています。初期のデータポイントは比較的高いスコアを維持しているが、その後急な変動を示したあと、次第に高いレベルに留まっています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 左側のデータの中には、異常値としてラベル付けされたものがあります。これらのデータは他のポイントと比較して低いか、またはスコアの変化が大きい可能性があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 実績値（青色）、予測値（赤色）、前年比較（緑色）、異常値（黒い円）がそれぞれ異なる色で示されており、他の要素は予測手法ごとに識別されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
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ある程度の相関を持ちつつ、予測範囲内に大半が収まっています。昨年のデータと比較すると、全体としてスコアが改善しているように見受けられます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 初期の高いスコアと異常値の存在は、データのばらつきの要因を示唆しています。モデルごとの予測は、未来のデータも含めて、大まかに一貫して高いスコアを示しています。
6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響:
– スコアが周期性を持って上昇したり、安定していたりすることは、基盤のしっかりした持続可能性取り組みに起因している可能性があります。
– 異常値の存在は、何らかの課題や特異なイベントがあったことを示唆し、この領域でのさらなる調査や改善が必要かもしれません。
– ビジネス上のインパクトとして、持続可能性の評価が高まることは企業の信頼性を高め、新たな投資やパートナーシップを呼び込む可能性があります。特にエネルギー分野では、自治性や持続可能性が主要な評価要素となります。
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:
この電力カテゴリに関連する社会WEIの時系列散布図を分析します。
1. **トレンド**
– グラフには明確な時間的トレンドが示されています。初期のデータ（左側の青い点）は比較的高いWEIスコアを示していますが、徐々に予測値（紫とピンクの線）に向かって減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの周りに黒い枠の異常値が見られます。これらの点は他のデータから外れた値を示し、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年の実績データです。予測値は異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって視覚化されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、予測値の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータを比較し、今年の実績が前年よりも低い傾向にあることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの早期値は非常に密集しており、その後の予測値とともに散らばりがあります。これは、時期が進むにつれ予測の不確かさが増すことを示しています。
6. **直感的な人間の感じ方と影響**
– このグラフからは、初期には高い実績があったが、長期的に見ると下降傾向が予測されることが直感的に理解できます。この傾向が持続する場合、電力供給の信頼性や教育機会（社会基盤としての電力）の確保に影響を及ぼす可能性があります。事前の対策や施策が必要となるでしょう。
全体として、このグラフは、電力に関連する社会基盤の持続可能性とその予測された変動に関する洞察を示しており、それに応じた経済的および政策的な対策が重要であることを示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 最初の約3か月間では、実績（青色）と異常値（黒い円）が密集しています。ここでのWEIスコアは高い水準で安定していますが、やや低下傾向にあるようです。
– 後半では前年度の比較AI（緑色）が表示され、スコアは安定して少し高い水準です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階では、異常値がいくつか見られ、実績の範囲内に含まれていますが、引き続き観察が必要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **実績（青色）**: WEIの実際の測定値。
– **予測（予測AI・赤色）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が表示されています。
– **前年度（緑色）**: 前年度のデータと比較することで、季節的パターンや年度ごとの変動が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）がどのように実績データを追随しているか、またその誤差範囲がグレーゾーンで表されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階のデータは高いスコアで集約していますが、前年度のデータは広い分布を示しています。
6. **人間が直感的に感じるインサイトと影響**:
– **安定性の重要性**: 初期段階のスコアの安定が求められるのに対し、前年度のデータは変動が激しいです。電力カテゴリでのこの変動は、安定供給の重要性を示唆しています。
– **予測の信頼性**: 予測値が現実的かつ実績に近いかを確認することで、予測AIの信頼性を判断できます。
### ビジネスや社会への影響:
– **電力の安定供給**: WEIスコアの高低が安定供給と密接に関わっている可能性があり、特に初期段階の異常値は是正が求められます。
– **多様性と自由の保障**: 社会的なコンテキストで、電力供給は多様性や自由の保障に直結するため、WEIスコアの上昇を維持することが求められます。
このグラフから、電力供給の安定性をモニタリングし、予測精度を高めることが課題として浮かび上がります。
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:
以下の視点でこのヒートマップを分析します：
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変遷から、時間帯による利用パターンが変わっていることが観察されます。昼間および夜間の利用状況が顕著です。また、色の変化は周期的なパターンを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップの中で目立つような色の塊（特に濃い黄色や深い青）は、急激な変動や特異な利用パターンを示しています。例えば、7月6日の19時台の黄色や7月24日の遅い時間帯に見られる深い青などです。
3. **要素が示す意味**
– 色の濃淡は総合WEIスコアの高さを示し、鮮やかな黄色は高いスコア、濃い青は低いスコアを表しています。この色分けは、時間帯ごとの電力消費の強弱を直感的に理解する助けとなります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– パターンを見ていると、特定の時間帯にスコアが集中していることから、日による変動が比較的少なく、時間帯による影響が大きいことが予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 早朝と深夜にスコアの変動が激しい傾向があります。これは電力需要が急上昇または急下降していることを意味し、外部要因（天候、イベントなど）に起因する可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– このデータは、エネルギー管理者にピーク時の需要を理解させ、エネルギー効率化のための戦略策定に役立ちます。また、特定の時間帯に注目することで、電力供給の最適化や省エネ促進策を講じることが可能です。これにより、事業コストの削減や環境への貢献が期待されます。
全体として、このヒートマップは電力消費における時間帯ごとの詳細なパターンを明らかにし、管轄する事業者にとって重要なインサイトを提供します。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性**: 時間帯ごとに色のパターン（緑から黄色、青に移る）が繰り返されている時間帯が観察され、周期的なトレンドが示唆されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 一部の時間帯において、他の時間帯と異なる極端な色（特に黄色や紫色）が見られます。これらは外れ値であり、特定の日に異常な高い消費や低い消費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
– **色の意味**: カラースケールが電力消費の強さを表しているようです。色が濃いほど高いスコア（消費）を示し、薄いほど低いスコアを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時間帯の周期性**: 似たような色の分布が日々の同じ時間帯に出現していることから、時間帯ごとの消費パターンが似通っていることが分かります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 短期間でみると、特定の時間帯や日付での消費パターンに相関があります。これは、日常生活やビジネス活動のリズムが反映されている可能性があります。
### 6. 社会やビジネスへの洞察
– **ビジネスインサイト**: このグラフから、特定の時間帯のピーク消費時間を確認し、エネルギー供給の調整が可能です。
– **社会的影響**: 生活パターンやビジネス活動が特定の時間帯に集中しており、ピーク時のエネルギー管理が重要です。
このデータを活用することで、電力の効率的なマネジメントやコスト節約戦略を立案するためのインサイトを得ることが可能です。
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:
以下のヒートマップから得られる洞察を提供いたします。
1. **トレンド**
– 色の明るさや濃さから、特定の時間帯に集中的に変動が見られることがわかります。一般的には中間から高い数値を示す時間帯が複数あり、周期的なパターンが少し見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月25日頃に急激な変化があり、これは外れ値または特異なイベントを示唆しています。この期間に非常に低いスコアが観察され、何らかの要因が影響したと推測されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 明るい黄色は高いスコアを示し、暗い青や紫は低いスコアを示しています。特定の日時に濃い色がある場所は、何らかの理由でのスコア低を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 明確な日々の変動に加えて、時間帯による変動も視覚的に捉えられ、特定の時間帯に電力消費におけるスコアが集中している様子がうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一日を通して継続的に見られる高いスコアの時間帯と、低スコアの時間帯が明確に分かれているパターンが観察されます。
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**
– 直感的には、特定の時間帯において電力消費が良好であることが理解でき、これは経済活動や社会の動きに密接に結びついていると考えられます。
– ビジネスにおいては、電力需要や消費のピークを特定し、効率的なエネルギー使用や供給の調整に役立てることができるでしょう。
– 社会的には、特定の期間中の急激なスコアの低下が、何らかの社会的事件や自然災害の影響を示しているかもしれません。
これらの分析を通じて、電力消費の傾向や異常が視覚化され、将来的な電力資源の管理や対応策に役立つ知見を得ることができます。
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:
## ヒートマップの分析
### 1. トレンド
このヒートマップでは、全体として高い相関関係が赤色で示され、低い相関関係が青色で示されています。強い相関が多く見られるため、全WEI項目は互いに関連性が高いことが示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップには外れ値や急変が顕著には示されませんが、相関が特に低い組み合わせや高い組み合わせが注目されます。個人WEI（自由度と自治）と個人WEI（経済的余裕）の相関が0.42と比較的低い点が特徴的です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色合い**: 赤色は高い正の相関、青色は低い相関または負の相関を示します。
– **濃度**: 色の濃淡が直接的に相関の強さを視覚化しています。
### 4. 複数のデータの関係性
強い相関が見られるのは以下の組み合わせです:
– 総合WEIと個人WEI平均（0.96）
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と個人WEI平均（0.83）
– 個人WEI（精神的ストレス）と個人WEI平均（0.92）
これらの項目は互いに強い関連性を持つため、一方が変化すれば他方も影響を受ける可能性が高いことを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体として正の相関が強いペアが多く見られ、全項目が何らかの形で関連していることが示唆されます。
– 個人と社会の要素が互いに関係し、社会全体の状態にも影響を及ぼしているようです。
### 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
– **直感的な理解**: 人々は社会的および個人的要素が相互に関連し、バランスが重要であることを感じるかもしれません。
– **ビジネス/社会への影響**: 社会や経済政策を考える際、特に高い相関が見られる項目を中心に施策を設計することで、より効果的な成果が期待できるでしょう。例えば、社会の公正さや平等性が個人の幸福度に大きな影響を及ぼすことがこのヒートマップからも示唆されており、政策立案において重要な指標とされるかもしれません。
全体として、このヒートマップはWEIの様々な要素がどの程度連動しているのかを視覚的に理解するのに役立ちます。高相関の領域に注目することで、より効果的な経済政策や社会政策をデザインできる可能性があります。
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:
この箱ひげ図は、電力カテゴリにおける複数のWEI（競争力評価指標）スコアの分布を比較したものです。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの中央値の高さやスコアの範囲に顕著なトレンドは見られませんが、一部のカテゴリは他よりも全般的にスコアが高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、「個人WEI（心理的ストレス）」では外れ値が見られます。他のグループと比較して、データのばらつきや不規則性が考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱の中心線は各グループの中央値を示しています。
– 箱の上限と下限は第1四分位と第3四分位を示しており、これらが分布のばらつきを示します。
– 全般的に、個人WEIに関連するスコアの範囲が広い場合があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 360日間にわたり比較されているため、短期間の変動よりは年間を通じた全体の分布の違いに焦点が当てられています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済余裕）」は上記で最もスコアが高く、正の方向に偏っています。このカテゴリは、他の個人や社会WEIタイプと比較して、より安定的なスコアを示しているように見えます。
6. **直感的洞察と影響**:
– WEIスコアのバラつきは、利用者の生活条件や心理的状態の違いを反映している可能性があります。
– 経済余裕の高いスコアは、個人の幸福や生活の安定に寄与している可能性があり、電力の利用や満足度に影響を与えるかもしれません。
– ストレスに関連する外れ値は、特定のサポートプログラムや政策が必要であることを示唆しています。
このグラフは、個人や社会における様々な要因が経済や電力利用にどのように絡んでいるかを視覚的に示すことで、政策立案者や企業に貴重な洞察を与えることができます。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）によって視覚化された電力カテゴリのデータを示しています。以下に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**:
– 明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、データが広く散らばっていることから、特定の方向性に強い偏りはないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分と第2主成分の両方で0.15以上または-0.15以下の位置に存在するデータポイントは外れ値として考えられます。これらは異常値の可能性があり、詳細な分析が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは個別のデータポイントを示し、その位置は主成分による変換後のデータで、相対的な関係を示しています。
– 色や密度の情報は提供されていないため、主にプロットの位置を解析の基礎とします。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAのプロットは基本的に高次元データの低次元空間への写像であり、時系列の直接的な関係性を明示するわけではありません。このため、時系列データ間の関係は引き続き個別の分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分（寄与率: 0.80）はデータの大部分の変動を説明しており、第2主成分（寄与率: 0.06）は他の情報を捕捉します。分布は比較的中心に集まっているように見え、均等に広がっています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– データの大部分が中心付近に集まっているため、ほとんどのイベントが一般的な動作範囲内にあると推測されます。
– ビジネス面では、外れ値や異常値に基づくリスクを特定し、対策を講じることで、効率的な電力管理が可能になるかもしれません。
この分析は、これまでのトレンドに基づく予測や異常検知に役立つでしょう。データの完全な理解には、追加のメタデータや詳細なバックグラウンド情報が必要です。
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。