📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析を行った結果、以下のような重要な傾向、異常、パターン、そして背後にある可能性のある要因が見えてきました。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**:
– 初期は0.62からスタートし、ゆるやかな上昇トレンドを示しています。特に7月6日からスコアが急上昇し、トップ付近の0.86を記録しました。
– その後、増加は続かずに減少に転じ、特に7月23日以降0.65を下回る日もありました。
– 7月26日に最も低い0.59を記録した後、再び回復の兆しが見えます。
– **個人および社会的なWEI平均**:
– 個人WEI平均は変動が頻繁で、0.60から0.83の間で変動。
– 社会WEI平均はより安定して高スコアを維持しやすく、特に7月初旬から中旬までの間に0.90以上が続く日が特徴的です。
### 2. 異常値
– 異常値が多く観測され、これにはシステムの不安定さ、または特定の社会イベントが影響している可能性があります。
– 特に7月6日や7月19日、26日のスコアが多様な要因によって影響された可能性があります。例えば、7月6日は急上昇している異常値が連続してみられ、エネルギー供給における大きな決定や外的イベントがあった可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解の結果**:
– 長期トレンドは堅調に上昇傾向が見られますが、短期的な下降や変動が頻繁で、特に7月中旬以降、下降方向のトレンドが強い。
– 季節性パターンとしての変動は小さく、トレンドに伴って持ち上がる動きも。外乱がしばしば、残差と相まって意図しない変動を引き起こしていることが示唆されます。
### 4. 項目間の相関
– 各WEI項目には複数の相関が観察された。特に個人の精神的側面と社会的基盤に関して強い関連性がある可能性があり、精神的なストレスが個人の変動パターンに強く影響しうる。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図で観察されるとおり、個々のWEIスコアのばらつきは比較的広くなっています。中央値は安定しているものの、部分的には外れ値の数が多く、特に社会的自由度や個人の経済的余裕では極端な点が多く観察されます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果から、主な変動要因はPC1が80%を占め、最も影響力のある変動要因となっています。PC2は5%の寄与率で、こちらは異常値や短期のイベント変動に対する反応を示唆している可能性があります。
### 結論
本データのWEIスコアの推移からは、個人と社会の側面におけるスコアの極端な変動が多く、それが日々の決断や外部環境に大きな依存性を持っていることが指摘されます。社会的な安定とストレスの管理が今後の安定化の鍵となるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 初めの10日間ほどはWEIスコアが上昇しています。その後、全体的に0.8付近で横ばいからやや下降に転じています。
– 予測のトレンド（線形回帰など）は、今後やや下降する可能性を示していますが、不確実性の範囲内での動きです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつかプロットされています。これらは予測誤差範囲外に出た実績値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、黒い縁取りのある点が外れ値です。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、範囲内に実績値が多いことから、予測の精度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**:
– 実績値と予測のトレンド線があります。実績は予測範囲内で推移していますが、予測精度の確認が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は0.7から0.8の間に多く分布しており、予測も同様のレンジです。
– 分布は比較的安定していますが、下降トレンドが確認できます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**:
– 実績が予測範囲内にあるため、今のところ安定していますが、予測的には軽微な下降トレンドが予測されています。
– これは電力需要の変動を示しており、特に中期的な需要減少が示唆されるならば、停電防止や供給計画の見直しが必要かもしれません。
全体として、実績は予測範囲内で推移していますが、今後のトレンドに注意が必要です。ビジネスへの影響を考慮し、運用や計画の調整が求められるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 期間の前半では、WEIスコアは比較的安定していますが、後半では少し下降傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのプロットが異常値としてマークされています。これらは平均から外れているか、急激な変化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**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い×印は予測されたデータポイントです。
– 黒い円は異常値を示しており、重要な注意点です。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測線は線形回帰、決定木、ランダムフォレストを用いた異なるモデルによる将来の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に大きな差異は見られませんが、異常値が存在する場所では乖離が見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的密集しており、安定したスコアを示していますが、一部での異常値が全体のトレンドに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 全体的なスコアが高水準で維持されていることはプラスのサインです。しかし、異常値が見られる部分では、運用上の見直しや原因究明が必要かもしれません。
– 下降傾向が続く場合、長期的な影響を避けるために追加の対策が必要です。
この分析は、電力使用の効率や生産性を判断する上で役立つかもしれません。異常値が多い場合、システムのパフォーマンスや異常検出の精度についても見直しが考慮されるべきです。
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:
グラフ分析に基づくと以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 社会WEI平均スコアは一定の範囲内での変動が見られますが、7月中旬以降やや下降傾向が見られます。
– 今後の予測としては、決定木回帰では横ばい、ランダムフォレスト回帰では下降トレンドが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はいくつか観測され、特に7月初旬と7月下旬に集中しています。これらは異常値として円で示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青いプロット**は過去の実績を示しています。
– **赤いバツ**は予測を示し、実績に対する予測の位置付けを提供しています。
– **グレーの領域**は予測の不確かさ範囲であり、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**:
– 実績と予測の間に時間的な推移が見られます。特に実績値の終わりの部分での予測の密集性に注目できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値の分布は概ね一致しているものの、予測値は若干の偏りを示しており、特に後半部分での予測範囲が広がっています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 人間が直感的に感じる可能性があるのは、電力カテゴリにおける安定性の欠如です。
– スコアの低下が継続するならば、これが示す社会の電力使用効率や信頼性の問題が懸念されます。
– ビジネスへの影響として、エネルギー効率の改善やサステナビリティへの取り組みが求められる可能性があります。
これらの洞察は、今後の行動指針や戦略の策定に活用できるでしょう。
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
– **横ばいの傾向**: データは全体的に一定で、WEIスコアは0.8前後で推移しています。周期性や長期的な変動は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値の存在**: WEIスコアが異常値として丸で囲まれているポイントがいくつかあります。特に期間の後半でこれらの外れ値が見られ、注意が必要です。
### 3. プロットや要素の意味
– **実績値と予測値**: 実績値は青いプロットで示され、予測値は赤い「×」マークで示されます。
– **不確かさの範囲**: グレーの帯は予測の不確かさを示し、実際のデータはこの範囲内で推移しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、ほとんど同じトレンドを示しており、モデル間の予測のばらつきはほとんどないと考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **全体の密度**: データの密度は全体的に高く、特に0.8付近で多くのデータが集中しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
– **安定性の認識**: WEIスコアが大きく変動していないことは、電力カテゴリにおける個人の経済的安定性が維持されていることを示唆しています。
– **予測の信頼性**: 各予測モデルがほぼ同じ結果を示しているため、予測の信頼性は高いと考えられます。
– **外れ値への対応**: 外れ値が経済的なイベント（例えば突然の費用増大）に関連している場合、早期に対応することで影響を最小限に抑えることができるかもしれません。
全体として、このスコアの安定した傾向は、電力分野における経済的状況が安定している可能性を示唆していますが、外れ値に対する注意が必要です。ビジネス決定を行う際には、これらの外れ値の根本的な原因をさらに分析することが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は、大部分が0.6から0.8の範囲内に収まっていますが、途中で少し密集している部分があります。全体として大きな上昇や下降の傾向は見られません。
– 予測は3つの異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいて示されていますが、いずれも横ばいまたは若干の下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた外れ値がいくつか見られます。これらは通常の範囲を外れるデータポイントであり、何らかの特異な出来事を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データで、赤い×は予測データです。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。この範囲内でのデータの変動の多くが正常と考えられます。
– 緑、青、紫の線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルのラインはやや異なる予測を示しており、それぞれのアルゴリズムの特性が反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアは特定の範囲に収まっており、予測の不確かさの範囲内に多くの点が含まれています。
6. **直感的な感じと影響**:
– グラフを見ると、全体的に安定した状態が維持されていることがわかります。人々は、電力に関する個人の健康状態（WEI）がある程度安定していると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、安定性が保たれていることは、予測モデルによって健全なリスク管理が可能であることを示唆しています。これは、電力の管理や計画を行う際の重要な要素となります。
このグラフは、電力に関連する個人の健康状態の指標を示しており、その安定性とリスク管理の可能性を視覚的に示しています。
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:
### グラフ分析と直感的洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体では、最初の20日間は軽微な上下の変動がありますが、全体的には安定しているように見えます。その後、最後の10日間ではスコアがある程度安定しています。
– WEIスコアは、期間中0.5から0.8の間で推移しており、大きなトレンドの変化は見られません。
2. **外れ値と急激な変動**
– 幾つかのデータポイントが外れ値として強調されています。これらの外れ値は、特定の日において予測や実績から大きく外れた値を示しています。
– 外れ値が示される箇所では心理的ストレスの大幅な変動があった可能性があります。
3. **グラフの要素**
– 青いプロットは実績を示しており、データが時系列で動いていることが示されています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、その中に多くの実データが収まっています。
– 紫とピンクの線はそれぞれ決定木やランダムフォレストによる予測を示し、先の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**
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は実績に基づいて未来のトレンドを異なる方法で予測しています。線形回帰は比較的安定した予測をしていますが、決定木やランダムフォレストは大きな変動を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のプロットは、日毎の変動が予測の不確かさ範囲内に収まっており、データの安定性を示しています。
– 決定木やランダムフォレストは、多様な結果を出し、予測が環境要因に対して敏感である可能性を示唆します。
6. **直感的な印象と社会的影響**
– 人間がこのグラフを見ると、大きな変動が少ないことから、短期間での心理的ストレスの変動は比較的管理しやすいと感じるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、電力関連の作業が心理的ストレスに影響を与えている可能性が考えられ、ストレス管理の重要性を強調する必要があります。
– 社会的には、予測を利用して高ストレスな状況を未然に防ぐ対策が取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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青色プロット）**は、全体として0.6から1.0の範囲内で一定の幅を保ちながら、日によって多少の変動があります。特に大きな上昇や下降の明確なトレンドは見られませんが、後半にかけての下降傾向が見受けられます。
– **予測（線形回帰）**は、ほぼ一定の値を示しており、トレンドの変化を予測していません。
– **予測（決定木回帰）**も一定の水平線を示しています。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**は、時間の経過とともに下降するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 円で囲まれたプロットが異常値を示しています。特に後半に集中しており、特定の期間での急激な変動による異常値が発生していることが分かります。
3. **各プロットの意味**
– **青色プロット（実績AI）**: 実際のWEIスコアの推移。
– **赤色プロット（予測AI）**: 予測されたAIスコア。
– **異常値（黒円）**: モデルが特異な動きを捉えた点。
– **灰色領域**: 予測の不確かさ範囲。
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の間には、予測が実績データの動きに対してどのように適応しているかの比較が可能で、特にランダムフォレスト回帰は変動に対応しようとしている様子が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的安定した範囲に分布しており、大きな非線形の相関は見られません。予測が特定の手法によって異なる傾向を示していることから、各手法の適合状態を比較することが重要です。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– **人的直感**: 遠因として、個人の自由度や自治における安定性を感じられるものの、異常値や潜在的なリスクに注意が必要と感じられるでしょう。
– **ビジネス・社会への影響**: WEIスコアの変動が電力業界での個人の意思決定や働き方の自律性に影響を与える可能性が考えられます。また、異常値が頻発する状況では、リスク管理や労働環境の再評価が求められるかもしれません。
今後の対策として、異常値の原因解析や、さらなるモデルの改善によって予測精度の向上が期待されます。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアには周期的な変動は見られず、全体的にはややばらつきのある横ばいの傾向です。
– 特定の期間にスコアが高め（0.8以上）で安定している箇所がありますが、日によって変動が生じている箇所もあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされている点がいくつかあります。これらは通常の範囲外に位置しており、何らかの特異な現象やエラーが考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青いプロット**は実績を指し、実際の数値を示しています。
– **黒い円で囲まれた点**は異常値として識別されています。
– 灰色の領域は予測モデルの不確かさの範囲を示していますが、実績値がこの範囲からも外れることがあります。
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3つの予測モデルが示されていますが、各モデルで異なる挙動を呈しています。特にランダムフォレストモデルはトレンドの低下を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見た目では、スコアには大きな周期性や明確な上昇または下降トレンドは認められませんが、一定の範囲（0.6〜0.9）に高頻度で集中していることがわかります。
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**:
– スコアが高い傾向にある時期は、電力カテゴリにおける公平性・公正さが比較的良好だった可能性が示唆されます。ただし、外れ値や不確定性の高い予測が存在するため、信頼性を重視した継続的なモニタリングと分析が必要です。
– 予測モデルによって示される異なるトレンドは、異なるモデルの長所を理解し、各モデルの予測精度を改善するためのインプットとなり得ます。
全体として、電力事業における社会的な公平性の評価には、定期的な分析と多面的なモデルの使用が重要であることを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
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）は全体的に0.8〜1.0の範囲内で横ばいで、日によって若干の上下変動がありますが、顕著な上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）では、データの傾向を線形的に捕捉しようとしていますが、比較的平坦です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された外れ値が数カ所存在します。これは特定の日に指数的に異常が発生したことを示唆します。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測データです。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲であり、実績データがこの範囲内に多く収まっています。
– 紫、青、緑の線はそれぞれランダムフォレスト、線形回帰、決定木による予測で、直観的に見ると、将来的に大きく外れるリスクは少ないとみられます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績と予測はおおむね一致しており、特に予測の不確かさ範囲内に実績が多く含まれているため、モデルの予測精度は高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の相関関係は高いと考えられます。分布としては比較的一定のレベルを維持しています。
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**
– 全体的に安定したパフォーマンスと予測精度が示されており、電力の持続可能性と自治性が高レベルで維持されている印象を受けます。
– 外れ値が示唆する突発的な事象（例えば、予期せぬ電力使用量の増減）がある場合に、これらに対応するための調整が求められます。
– 科学的な予測手法の利用によって、安定した電力供給が可能になり、持続可能性に貢献すると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は全体として横ばいのトレンドを示しています。
– 予測モデルの中では、線形回帰は横ばい、決定木回帰は僅かながら下降、ランダムフォレスト回帰も下降しています。これは、未来について異なる予測がされていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが異常値として特定されています（黒い円に囲まれた部分）。これは通常の範囲から外れた実績であることを示します。
3. **プロットの意味**
– 各プロットは実績や予測を示しています。青が実績、赤が予測で、異常値は黒い円で囲われて強調されています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーの領域として示されています。これにより、予測の信頼性や変動の可能性が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データを比較することで、未来予測の精度や信頼性を評価することができます。特に、実績が予測範囲を逸脱している点は注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には弱い相関があり、データ全体にわたってクラスタリングが見られます。これは、特定の要因が未考慮である可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間はこのグラフを見て、電力に関連する社会基盤の安定性が現在は維持されているものの、将来的な変動が予想されることを直感するでしょう。特に、予測が異なる方向を指している点には注意が必要です。
– ビジネスや社会への影響として、電力に関連する設備投資や政策の見直しが必要かもしれません。この分析は、長期的な戦略立案に重要な影響を及ぼす可能性があります。
このグラフは、電力分類に関する社会基盤や教育機会をモニタリングし、適切な施策を講じるための重要な指針となるでしょう。
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:
グラフに基づく分析は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 全体的に横ばいまたはわずかな下降トレンドが見られます。ただし、急激な変動が所々にあり、安定した推移が難しい様子です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな円で囲まれているポイントが外れ値を示しています。この外れ値の多くは後半の期間に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しています。多様なスコアがあり、上下に大きく変動しています。
– 外れ値として示されているポイントが特に後半で増加していることが目立ちます。
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で示された予測ラインがそれぞれ異なる傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰は現状からの急激な下落を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績ラインと予測ラインの間には一貫性が見られず、変動が大きいため、予測モデルの適合が難しいことが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**
– このグラフからは、社会的な安定性や多様性の一貫性が欠如している可能性が示されています。急激な変動や外れ値の出現は、予測困難な要素が多いことを示し、社会的・経済的政策におけるリスク評価が困難であることを示唆しています。このため、ビジネスや政策決定における不確実性が高まる可能性があります。
この分析の結果、変動の原因を探ることが今後の重要な課題となりそうです。
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:
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**:
– グラフ全体を通して、異なる色のパターンが見られます。これにより、特定の日時での電力使用量の変動が示されています。
– グリーン系の高いスコアから、期間を通じてスコアが減少する（青から紫）傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ところどころで明るい黄色や濃い紫のブロックが見られ、これらは特定の日や時間での極端な変動（ピークやドロップ）を示しています。
– 特に、2025年7月6日と2025年7月19日ごろに顕著なポイントがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– スコアは色のグラデーションによって表され、明るい色は高スコア（電力使用が高いことを示す）、暗い色は低スコアを示します。
– 多くの同じ色のブロックが連続している場合は、特定の時期に安定した電力使用があったことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 夜間（例えば0時から7時まで）と日中の電力使用において、一定のパターンがありそうです。夜間の使用が比較的低いことが多いかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付の特定の時間帯で電力使用が集中しているように見えます。このことから、使用のピークが予測可能である可能性があります。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– ビジネス的には、特定の時間帯での電力需要のパターンを把握し、供給の最適化やコスト削減のための施策に繋げることができます。
– 社会的には、予測可能な電力使用のピークを調整することで、持続可能な電力消費や環境負荷の軽減に寄与できる可能性があります。
これらの洞察に基づいて、電力供給の効率化や需要予測に関する意思決定が可能です。
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:
以下は、提示された個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 色の変化（黄から青、紫へ）により時間帯別の変動が観察されます。7月初旬と中旬に比較的高いスコア（黄色）が見られる一方、7月下旬にかけてスコアが低下する（青から紫）傾向があります。
– 日中の16時-18時と夜23時付近に活動が集中していますが、特定の曜日での明確な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月12日に黄色のブロックが現れ、他の部分よりも高い活動を示していると考えられます。
– 7月23日から27日にかけて紫色の濃い部分があり、急激なスコアの低下が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が個人WEIスコアの高さを示します。黄色は高スコア、紫は低スコアを意味しています。
– グラフ上で時間の流れとスコアの変動を視覚化しやすいように設計されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの変動があるものの、決まったパターンはなく、むしろ不規則に変動している様子が見られます。特定の曜日や時間帯に依存する可能性があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時、23時）で比較的一貫した活動の増加が見られる。これらの時間帯に何か特定のイベントが影響している可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 高頻度でスコアが低下している時期（特に7月下旬）は、電力消費量が少ないか、何らかの制限がかかっているかもしれません。
– ビジネスへの影響として、このスコアはエネルギーの効率や個人の生産性に関連している可能性があり、特定の時間帯における生産性向上やエネルギー消費の最適化策を検討する際に役立つかもしれません。
これらの分析に基づき、電力使用や効率化のための対策が必要であることが直感的に理解できるでしょう。
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:
グラフ分析としての洞察を以下に示します。
1. トレンド:
– 各日の特定の時間帯に色のパターンが異なり、一定の周期性や変動パターンを示しています。
– 全体的に見ると、後半には濃い色（低いWEIスコア）が出現していることが分かります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特定の日（7月19日、7月24日、7月28日）に急激な変動があり、特に7月28日には非常に低い（紫色）WEIスコアを示しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の濃淡によってWEIスコアが示されています。具体的には、黄色が高いスコア、紫が低いスコアを示しています。
– 時間（縦軸）と日付（横軸）の各ブロックは各時間ごとの値を視覚化しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 一貫したパターンがあるものの、特定の時間帯に変化が見られます。これによって、一定の時期に電力需要や供給に影響を及ぼす要因が存在するかもしれません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 色の分布からは午後から夜間にかけての低いスコアが見られ、これが社会的な活動や電力消費ピークに関連している可能性があります。
6. 直感的な洞察と社会的な影響:
– 高いスコアの日は電力供給が大いに対応できていると解釈でき、逆に低いスコアは供給不安や需要過剰を示唆します。
– ビジネスにおいては、ピーク時の対応が必要となり、特に低いスコアの日は電力の効率的な使用や節電対策が重要になります。
このヒートマップからは、電力使用パターンと社会的な活動スケジュールを合わせた解析が有効であり、エネルギーマネジメントの最適化に繋がる可能性があります。
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:
以下は、この電力カテゴリのWEI項目相関ヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体で高い相関が多く見られ、一部の項目間で特に強い結びつきがあることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色のトーンが大きく異なる場所では、他の項目と比べて異なる相関関係を示している可能性があります。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」が他と比較して低い相関を示す部分があります。
3. **各プロットや要素**:
– 赤色が濃いほど高い正の相関を示し、青色が濃いほど負の相関を示します。多くの項目間で高い正の相関が観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEI項目が高い相関を示すため、互いに影響し合っている可能性があります。「総合WEI」や「個人WEI平均」などが他の多くの項目と密接に関連しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」といった主要な項目は、他の多くの項目と0.8以上の高い相関を持っており、全体の傾向を代表している可能性があります。
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」との高い相関が特徴的です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 高い正の相関が多数存在することから、電力関連の指標や社会的な指標が相互に強く影響し合っていることが考えられます。
– これらの指標は政策決定やビジネス戦略の策定においても重要な要因となる可能性があります。特に「心理的ストレス」と密接に関係している指標については、メンタルヘルスの視点からも考慮する必要があります。
– 経済的余裕が他の多くの指標と異なり低い相関を示しているため、特別な支援や政策が必要かもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– この30日間のデータにおいて、特に上昇や下降の明確なトレンドは見られません。箱ひげ図は全体的に異なる分布を示しており、特に周期性は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（経済活動）」のデータには外れ値が存在しています。これは特定の状況で極端な状況があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図のそれぞれのボックスは、データの中間50％を示し、中央の線は中央値を示しています。ひげはデータの範囲を示し、外れ値が個別にプロットされています。
– 色の違いは、それぞれのカテゴリが異なることを視覚的に強調していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEIのタイプ間で中央値や分布に差があり、カテゴリ間でのばらつきが観察できます。
– 特に「社会WEI（公共性・公正さ）」「社会WEI（持続可能性と自律性）」は中央値が他のカテゴリよりも高い傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリは独立しているように見え、大きな相関は観察されません。これはそれぞれのWEI要因が個別に影響を与えている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**
– 直感的には、「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（経済活動）」が一番不安定に見えるため、これらの要因が特に問題視されやすいかもしれません。
– ビジネスや社会において、このデータは労働環境や経済状況の影響を示唆しており、特にストレスと経済活動のサポートが必要かもしれません。また、高い公正さや持続可能性のスコアは、社会的な安定感を示していると捉えることができます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、電力カテゴリーの総合WEIスコアを30日間にわたってSTL分解したものです。グラフから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンドの分析:**
– **Trend**プロットは上昇し、約半ばをピークとしてその後下降しています。これは、電力需要や供給に関する全体的な方向性が、一時的な増加の後、減少に向かっていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– **Observed**プロットには一部急激な上昇や下降が見られますが、大きな外れ値は確認できません。特に月末近くの急上昇が目立ちます。
– **Residual**プロットでは、特に中盤で大きな変動があり、これは予期しない変動やノイズ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:**
– **Observed**プロットは、元の電力スコアを示しています。
– **Trend**は全体的な動向を抽出したもので、季節変動や短期変動を除いた傾向を示しています。
– **Seasonal**は周期的な変動を捉えており、電力使用のパターンが周期的に変動する可能性を示しています。
– **Residual**は予測不可の変動を表しており、モデルに収まらない部分です。
4. **時系列データの関係性:**
– **Observed**データが**Trend**と**Seasonal**、**Residual**の合計であることを考慮した上で、季節的な影響とランダムな変動を考慮に入れ、よりトレンドの信頼性を高めています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– **Seasonal**プロットでは、一定の周期性が観察され、これは電力需要が時間帯や日によって変動する特性を反映しています。
– **Residual**の特徴から、残差は比較的少なく、モデルがよくフィットしていることが伺われます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 一般的に、トレンドの後半にみられる減少は、電力需要の抑制や供給面の制約を示唆する可能性があります。
– ビジネスへの影響として、電力の需要と供給のバランスを見直したり、エネルギーの効率的な利用方法を探るきっかけとなるかもしれません。また、季節的なパターンから得られた洞察は、電力供給者がピーク需要に備える計画を立てる際に応用できるでしょう。
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STL（Seasonal-Trend decomposition using Loess）を用いて個人のWEI（おそらくエネルギー関連のインデックス）の30日間のデータを分解したものです。それぞれのプロットについて分析します。
1. **トレンド（Trend）**:
– トレンドは7月初旬から中旬にかけて上昇し、その後下降しています。これは、WEIが一定の時期まで好調であったが、その後減少していることを示しています。季節や市場の変動が影響している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動（Residual）**:
– 残差プロットには変動がありますが、大きな外れ値は見られません。ただし、7月中旬に急激な変動が見られ、特に7月21日付近での急落が顕著です。この時期に何らかの外部要因が影響した可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 観測されるWEIスコアの動きが示されており、全体としては上昇後に下降するパターン。
– **Seasonal**: 小さな季節性の変動が見られ、繰り返しであることから季節的なパターンの存在が示唆されています。これが電力需要の変動と関係しているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性の組み合わせにより、全体の観測結果（Observed）が形成されています。トレンドの変化が全体のパターンに大きく影響しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主要な相関はトレンドに起因する部分が大きいですが、季節性の繰り返しも僅かに観察されます。残差には大きなパターンは見られず、ノイズとしての挙動を示しています。
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**:
– このデータからは、エネルギーの消費または効率に関連するインディケーターが当初の予測よりも悪化している可能性が考えられます。トレンドの下降は、エネルギーの効率が低下しているか、需要の減少を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、電力需要に応じた計画や供給の調整が必要となるかもしれません。例えば、需要が下降するトレンドが続く場合、エネルギー供給の調整が必要になるかも知れません。また、季節性を考慮して効率的なエネルギーの使用計画を立てることが重要になるでしょう。
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STL分解を使用して、電力カテゴリの社会WEI平均スコアを分析しています。以下に視覚的な特徴とインサイトを詳述します。
1. **トレンド**:
– トレンドグラフでは、初めに上昇し、その後下降しています。これは一定の期間でWEIスコアが増加した後、減少に転じたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」のラスト付近に急激な下降が見られ、それが外れ値として考えられます。「Residual」でも同様の傾向が見られるため、この点は特に注目に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 「Observed」は全体のオリジナルデータを示しています。
– 「Trend」はデータの長期的な傾向を指し、ビジネス戦略の方向性を示唆します。
– 「Seasonal」は短期的な周期変動を表しており、日常的なパターンを捉えるのに役立ちます。
– 「Residual」は予測誤差や突発的なイベントを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Trend」と「Seasonal」の変動が「Observed」にどのように影響を与えているかを確認できます。例えば、トレンドの下降で「Observed」も下がっており、強く関連しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「Seasonal」は小刻みな変動を繰り返しているため、特定の周期性パターンが存在しますが、周期性は大きくはないようです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 全体的にトレンドが上昇から下降に転じているため、電力使用への警戒が必要です。この下降トレンドが続くと、電力供給・需要計画に影響を与える可能性があります。
– 急激な外れ値の出現は特定の社会的要因（政策、天候変動など）によるもので、それに基づく対応が必要となります。
この分析から、電力カテゴリのWEIスコアは上昇と下降を繰り返しつつも、直近では下降トレンドを示しているため、注意深いモニタリングと適切な対策が求められます。
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:
この主成分分析（PCA）のスキャッタープロットは、電力カテゴリにおけるデータを視覚化しています。以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に特定の方向性や明確なトレンドは見られません。このプロットはデータの分散を可視化するものであり、一般的なトレンドというよりは各データポイントの相対的位置関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左下と右上に外れた点があり、特に右上のデータポイントは他の点から距離があり、外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各ポイントは異なる観測値を示しており、第1主成分と第2主成分の値によって位置づけられています。第1主成分が主要な分散であるため、横軸での広がりが目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じカテゴリにおけるデータの多様性を示しており、個々のポイントがそれぞれ異なる時点や条件でのデータであると考えられます。特定のグループ化や集団は明確には見られないため、何らかの共通点に基づくクラスター化は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係はあまり見られません。データは2次元空間に均等に広がっており、主成分間の線形な相関は顕著ではないように思われます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフが示唆するのは、電力データの多様性と各観測間の異質性です。ビジネスの観点からは、このデータをもとに特定のパターンを抽出し、効率的な電力管理や需要予測に役立てる可能性があります。特に外れ値は異常な状況を示唆し、リスク管理の観点で重要です。
このPCAはデータの次元を削減し、複雑な情報をより管理しやすくするために有効です。他の分析と組み合わせることで、より具体的な戦略や改善策が導き出せるでしょう。
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。
