📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析レポート: WEIスコアの推移 (電力カテゴリ)
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 基本的には上昇傾向が見られますが、全体的に0.625から0.87の間で変動があります。特に7月6日から8日にかけて、急激な上昇が見られ、0.85を超えるスコアを記録しています。これは社会的要因や政策の変更が影響している可能性が高いです。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**:
– 個人WEI平均は、全体として上昇傾向がありますが、7月23日には0.62付近まで下がっています。
– 社会WEI平均は安定して0.9近辺を維持していますが、一時的に0.68近辺への低下が見られます。
#### 異常値
– 特に7月6日と7月7日に高い異常値（0.86以上）が多く出現しました。この期間に社会的イベントや成功したイニシアティブが影響した可能性が高いです。
– 逆に、7月24日から26日にかけてはWEIスコアが低下していることが観測され、経済や個人の健康への短期的な影響が考えられます。この期間には不測の事態（例えば、自然災害や経済ショックなど）の影響があった可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解の結果からも、全体的な上向きのトレンドが明確に示されています。季節性の揺れは少なく、主に外部の突発的要因が影響することが多いようです。
#### 項目間の相関
– 経済的余裕と社会的持続可能性は強い相関があり、経済的な安定が社会基盤の改善に寄与していると考えられます。
– 心理的ストレスと健康状態には中程度の逆相関が見られます。心理的ストレスの軽減が健康維持に効果があるかもしれません。
#### データ分布
– 箱ひげ図においては、総合WEIのばらつきが小さいため、全体的に安定した状態が多いことが示唆されています。外れ値の存在は、特定の時期における異常事態の影響を反映していると考えられます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果から、第一主成分 (PC1) がデータの79%の変動を説明しており、主要な変動要因は健康状態や心理的ストレスと関連している可能性があります。電力カテゴリにおいては、心理的ストレスの低減や健康の改善がWEIに与える影響は大きいと考えられます。
#### 総合的な見解
– データは、政策の影響や外部ショックによる揺れがあるものの、全体的にWEIスコアが上昇傾向にあることを示しています。
– 特定の期間に健康やストレスに関連した要因が重要な役割を果たしていることが示唆されており、これらの要因に対する改善策が全体のWEI向上に寄与する可能性があります。
この分析が電力カテゴリの今後の施策検討における参考情報となることを願っています。
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:
このグラフは、電力カテゴリにおける総合WEIスコアの時系列データを30日間にわたって評価したものです。以下に、グラフの特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 主に0.6から0.8の範囲内で、7月の初めから小幅な上昇傾向を示し、その後横ばいで推移しています。
– 全体的に急激な変動は見られず、ある程度の安定が保たれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが黒の丸で囲まれており、これらは外れ値として識別されていますが、頻度はそれほど多くありません。
– 約7月22日頃に外れ値が多く見られ、その後同じ程度に安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青の点で示され、安定した範囲内で変動しています。
– 予測のデータポイントは赤い×印で示されていますが、多くの予測が実績と重なっています。
– 予測の不確かさは灰色の範囲で示され、実績値は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**
– 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の方向性は異なっていますが、どの予測も7月終わりから大きな変化を示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値は一定の範囲内で高い一致を示しており、高い相関が期待されます。
6. **直感的な感覚と影響**
– 人間が直感的に捉えるのは、決まった範囲内の安定感です。予測が実績と大きく乖離していないことで信頼が置ける状況を示唆しています。
– ビジネスや社会的影響の面では、電力供給の安定性を示すため、電力計画の堅実性や信頼性が確保できている可能性があります。
このように、グラフは全体的に安定した電力パフォーマンスを示し、外れ値を除けば、予測と実績の間には高い一致が見られるため、運営に安心感をもたらしています。
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:
以下は、この電力カテゴリの個人WEI平均時系列散布図から得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は30日間の間、おおよそ横ばいで推移しています。若干の上下動が見られますが、明確な上昇または下降のトレンドは観察されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットのいくつかが異常値としてマークされています（黒い円）。そのため、特定の日に異常な変動があったと推察されます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIによる実績値を、赤い×は予測AIによる予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲はグラフの灰色の背景で示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測線は、将来的なWEIスコアの見通しを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と各予測手法との乖離がどの程度あるかを観察できます。線形回帰と決定木の予測は比較的一定していますが、ランダムフォレスト回帰は若干の変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは全体的に0.6から0.8の間に集中しています。この範囲内での変動が通常と考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の視点から、データが横ばいであることから、電力の使用効率に大きな変化は見られないと考えられます。
– 異常値の存在は、予期せぬイベントや外部要因の影響を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、電力消費の安定維持が予測される一方で、異常値の原因を調査することでさらなる効率向上が期待できます。
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:
以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は、全体的に安定しており、大きな変動は見られません。ただし、若干の下降傾向も示唆されています。
– 予測データ（紫色の線）は、線形回帰とランダムフォレスト回帰の両方で今後の減少を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りの青い点が外れ値として示されており、ある程度予測から外れたデータ点があることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色の点で示され、予測データは×印で示されます。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、この範囲内にデータが収まる可能性が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**:
– 実績と予測の違いは、将来的な減少の可能性を示しています。予測精度の向上が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布はほぼ一定ですが、外れ値の存在がデータの変動を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 社会のWEIスコアが下降傾向にあることは、電力カテゴリにおける効率やパフォーマンスの潜在的な問題を反映しているかもしれません。効率改善や新たな施策が求められる可能性があります。
– 外れ値が多い場合、何らかの外的要因（例：天候、政策変更、経済状況）が影響している可能性があります。
総じて、データ分析と管理における戦略的な見直しが重要であることを示唆しています。
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:
このグラフの分析をします。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体的に横ばいのトレンドを示しています。ただし、終盤にかけて若干の上下が確認できます。予測データは、線形回帰や他のモデルにより、緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上に黒で示された外れ値がいくつか見られます。これらは特定の期間において異常な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、赤い「×」は予測データを示します。
– グレーの領域は予測の不確かさを表しており、信頼区間の可能性があります。
– 紫とピンクの線は異なる予測モデル（決定木、ランダムフォレストなど）によるものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが使用されていますが、予測結果は特に大きな違いはないように見受けられます。全てのモデルが同様の範囲でスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は0.7から0.9の間に密集していますが、外れ値付近では0.6付近も見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEI（経済的余裕）スコアが安定していることは、電力消費に関する経済的な安定を示している可能性があります。
– 外れ値や予測の不確かさが示す変動を考慮することで、特定の期間におけるリスク管理や対応策の必要性を検討することが重要です。
このようなデータは、電力の使用状況や経済活動の安定性を示す指針となり得ます。電力の効率的な使用や、予期せぬ需要の変動に備えるための計画策定に役立つでしょう。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、実績値は比較的横ばいで、小さな変動が見られます。特に大きな上昇や下降傾向はありません。
– 30日後の予測ラインは、微妙に下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値が0.6付近に急激に落ちているデータポイントがあり、これは異常値として認識されています。
3. **プロットの意味**
– 各青い点は実績値を示し、黒で囲まれた青い点は異常値とみなされています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示し、ここに含まれるデータは許容範囲内で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**
– 実績値に比べて各予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、ほぼ同様の傾向を示していますが、微細な差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は0.7から0.8の範囲に密集していますが、異常値がその下に寄せられています。
– 値の分布は比較的狭く、予測の不確かさ範囲内に多くのデータが収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 健康状態の指標としてのWEIスコアがほぼ安定しているため、大きなリスクや変動は少ないことが示唆されます。
– 予測による微細な下降が実際に起こる場合、健康管理の体制を強化することが必要です。
– 安定したスコアは、電力カテゴリ内で健康状態の管理が効果的であることを示し、今後の施策に安心感を与えるかもしれません。
全体として、このグラフは個人の健康状態が安定していることを示しつつ、軽微な下降傾向に対する注意喚起をしています。ビジネスや社会にとって、短期的な健康状態の変動への警戒やそれに対する準備が重要となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の20日間は、WEIスコアは0.5から0.8の範囲内で変動し、横ばいです。急激な上昇や下降は見られません。
– グラフの右側では、3つの予測ラインがありますが、それぞれ異なる傾向を示しています。線形回帰（青緑）は安定、決定木回帰（ピンク）はほとんど変化せず、ランダムフォレスト回帰（紫）は下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がプロットされていますが、全体的にデータが安定しており、特に毎回同様の範囲内に戻っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点で示される実績データは、日々の心理的ストレスを示しています。
– 黒い枠で囲まれた点が外れ値であり、これは標準的なデータの範囲外の測定値です。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測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**:
– 実績データと各種予測は重なっており、今後の推移の不確実性を反映しています。予測手法によって微妙に異なるトレンドが示されている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアはほとんどの期間にわたって0.6〜0.8の間に位置しており、一貫性がある。
– 異常値も時折見られ、予測を難しくしています。
6. **直感的な印象と影響**:
– このグラフは個人の心理的ストレスが一定の範囲で安定しており、大きな変動がないことを示しているため、急速な対策は必要ないかもしれません。
– ビジネスや社会的には、これが労働パフォーマンスの安定性を示す場合があり、リスク管理に役立つ。
– 長期的なリスクを評価するため、さらにデータを収集して傾向をより深く理解するのが有益と思われます。
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:
以下に、グラフ分析の結果を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通じて、WEIスコアは最初は比較的高い状態を保ちつつ、徐々に低下しているように見えます。
– 期間の最後に向けて、数値は安定し、予測線が異なる傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの最初の方ではWEIスコアは0.8付近に密集していますが、途中で低い値が見られる場所があります。これらは潜在的な外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績データを示しています。全体的に黒い丸で囲まれた外れ値が何点か存在します。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる将来のトレンドを示しています。
– 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**:
– 実績データに対して、予測データがどの程度一致しているか、予測手法間での結果の違いが視覚化されています。特に、ランダムフォレストは異なるトレンドを描いている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のWEIスコアの分布は最初は狭い範囲に集中しており、時間が経つにつれてより広がっている。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの低下は、個人の自由度と自治に対する何らかの制限が生じている可能性を示唆します。
– ビジネス上では、WEIスコアが下がることは社員のモチベーションやパフォーマンスにネガティブな影響があるかもしれません。
– 異なる予測モデルの結果や不確かさを考慮した戦略的な対応が求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）は、全体として高いWEIスコアを維持していますが、7月22日頃からばらつきが見られます。このばらつきの後、8月以降もスコアが比較的安定しています。
– 予測データ（赤色の×印）は、非常に安定しているか、横ばいの予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中には、平均値から大きく外れている外れ値があります（黒い円で囲まれている部分）。
– WEIスコアの標準的な範囲から外れた値が散見され、変動も存在します。
3. **各プロットや要素**
– 実績の青い点は実際のスコアを示し、ブラックサークルは異常値を示しています。
– 背景の灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 三つの異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、それぞれ予測の線は一定または異なるトレンドを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測手法の結果とを比較すると、実績データは不安定ながらも予測範囲に収まっていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のWEIスコアは全体として高いスコアの集まりを示していますが、時折低い値も観測され、それらは外れ値として扱われています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– このデータセットは、全体的に基準値を満たしているものの、一部で予期しない急激な変動が発生していることを示唆しています。
– ビジネスや社会における公平性や公正さを表す指標としては、実績が大きく外れることがないため、基本的に安定しています。しかし、外れ値があることから、特定の期間で何らかの問題が発生している可能性があります。
– 予測線が安定していることが確認できるため、将来的にはこの不安定さが改善される期待が持てます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、評価期間の大部分で0.8から1.0の間に横ばいで推移しています。
– 一部の日では若干の変動がありますが、大多数は平坦なトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がグラフ上に黒い円で示されており、いくつかのポイントで観察されます。これらは一般的なトレンドと比較して注目に値しますが、大部分は観測範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いドットは実績値を示しています。
– X印は予測値を示していますが、これらのオーバーレイは観測されません。
– 灰色陰影は予測の不確かさの範囲を示しており、予測結果の信頼区間を視覚的に強調しています。
– ピンクや青のラインは、異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレストによるもの）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、相互に似た傾向を示しており、長期的には同様の予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測が重なる領域が多く、これはモデルの予測精度が高いことを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高いレンジにとどまっており、持続可能性や自治性が比較的安定していることを示します。
– 企業や政策決定者は、この安定性を維持し、外れ値が発生した場合の要因分析を行うことで、さらなる改善策を見出すことができるかもしれません。
この分析は、エネルギー分野の持続可能性や自律性の現在の状態を把握し、今後の改善計画に役立てることができます。
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:
このグラフは、電力カテゴリに関する社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアを30日間にわたって示しています。以下に、視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データは概ね横ばいで、大部分が0.8付近に集中していますが、後半にスコアが下がる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが特に0.6以下の位置にあり、これらは異常値として示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績AIによる実績データを示し、赤いバツは予測AIによる予測値を示しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 背景の灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）は、今後の傾向を予測しています。線形回帰は若干の上昇を予測し、他のモデルは下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、0.7〜0.9の範囲で密集しています。この範囲での密度が高く、安定しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは、現在のWEIスコアの安定性が確認できますが、予測モデルによる今後の変動への警戒が必要です。
– ビジネスや社会への影響として、電力業界ではスコアを維持するための対策や、下降を防ぐための計画が不可欠でしょう。これは、教育機会や社会基盤の維持に直接影響する可能性があります。
このグラフをもとに、関係者は安定したサービス提供のための戦略立案や、予測精度の向上を検討する必要があります。
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:
以下のグラフ分析から得られる視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、中央値でおおむね0.6から0.8の範囲内で変動しています。
– 期間全体を通じて、顕著な上昇や下降トレンドは見られませんが、中盤以降に若干の下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– WEIスコアが0.6を下回る点が複数存在し、これらが外れ値として認識されている可能性があります（黒い円で囲まれた点）。
– 変動の範囲が狭く、急激な変動はあまり見られませんが、後半にかけてスコアがやや低下する傾向があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示しており、日々のスコアを記録したものです。
– 黒い円は外れ値を示しており、標準的な傾向から外れるデータを強調しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測モデルの信頼区間が視覚化されています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 緑、青、紫の線が異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。それぞれ異なる方法で今後のスコアを予測しています。
– 緑の線（線形回帰）は基本的に横ばいの予測を示し、紫の線（ランダムフォレスト）はやや低下、青の線（決定木）は平坦に近いですが少しその間を取るかたちです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は、予測モデルの結果と近似している部分が多いですが、外れ値があるため若干のずれが生じています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが一定の範囲内で維持されている点から、社会的な共生、多様性、自由保障の側面において、電力部門はある程度安定していると認識できます。
– 外れ値の存在やスコアの下降傾向は注意を要し、政策やコミュニティーの取り組みが必要とされる可能性があります。
– 今後の予測に基づき、改善の余地や異なる政策アプローチの採択が検討されるべきです。特に、社会的な影響を大きくするために、予測の不確かさを管理することが重要です。
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:
このヒートマップから得られる洞察について以下に述べます。
1. **トレンド**:
– 全体として、時間帯による変動が明らかであり、特定の時間帯に色の違いが観察されます。例えば、早朝（7時から8時）と深夜（23時）に緑系の色が多く、これが電力使用のピーク時間である可能性を示唆しています。
– 中旬以降から後半にかけて、深めの色（青〜紫）が多くなり、電力使用が減少したことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立つ変動として、7月23日から24日までの急激な変化が挙げられます。この期間には濃い紫色のブロックが見られ、異常な電力使用の減少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**:
– 色の濃淡は電力使用量を示しており、緑から黄色は高使用量、青から紫は低使用量を表しています。
– 各日の横軸は日付、縦軸は時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日による変動はややありつつも、同じ時間帯では類似した色合いが続く傾向があります。これは、日ごとに一般的な消費パターンが似ていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝と夜の時間帯に高使用量（緑〜黄）が多く、これは典型的な生活パターンに伴う電力消費と一致します。
– なぜか7月21日から24日は一貫した低使用量（青〜紫）であるため、その期間には特別なイベントや休日があったかのような特異性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– このグラフを見ると、人々が日中に高い電力を使用し、特定の時間帯に需要が集中していることがわかります。電力需要に応じた効率的な電力供給計画を策定する際に役立つ情報です。
– 特に7月23日から24日にかけての急激な低下は、電力会社にとって注意が必要なイベントの可能性があるため、その理由を確認し、今後の対策を講じる必要があります。
このヒートマップは、電力供給の最適化や需要予測に役立つ貴重なデータを提供します。
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:
このヒートマップは、30日間の電力に関する個人WEI平均スコアの時系列を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには、時間帯ごとにばらつきがあり、特定の日付や時間帯における使用特性が見られます。
– 7月10日前後と7月20日以降に特に濃い色が現れ、これらの期間でスコアがピークを迎えている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日、7月19日、7月29日に鮮やかな黄色や緑色のブロックがあり、急激なスコアの上昇が示唆されます。
– 7月23日と7月27日にもスコアが高く、際立った値が見られます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示します。
– 各ブロックの配置は特定の日付と時間帯に関連しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 特定の日付や時間帯にわたって、スコアが集中して高くなるタイミングがあり、電力使用のピークタイム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**:
– 一日の中で、特定の時間帯（夕方から夜間）にスコアが集中して高くなる傾向が見られ、電力使用が特定の時間帯に増加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**:
– 特定の日付や時間帯の電力使用量が高まることから、電力供給の安定性を確保するための対策が必要です。
– 電力消費のピークを平準化するための施策、例えばピークシフトや需要予測の改善が考えられます。
このグラフは、電力使用のトレンドを視覚的に把握し、ピーク時への対策を考える手助けとなるでしょう。
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:
以下は、提供された電力カテゴリの社会WEI平均スコア時系列ヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、開始時点と終了時点でのスコアに大きな偏りはありませんが、日中の特定の時間帯において色の濃さに違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月24日にスコアが最も高い（黄色の色合い）時間帯があります。
– 7月24日にスコアが最も低い（紫色）時間帯もあります。この日は他の日と異常が見られるため重要な変動のポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの大小を示し、黄色が高スコア、紫色が低スコアを示しています。
– ヒートマップは時間帯ごとにスコアが変動している様子を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別のスコア変動が同日内や異なる日間で均一ではなく、特定の日に集中して高いスコアを示す時間帯が存在します。
– 連続する日々でスコアが安定している時間帯も見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日程（7月6日、7月24日）で目立ったスコアの変化が観察され、これが特定のイベントや外的要因に影響されている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 7月6日、7月24日の高スコア及び低スコアは、電力の需要または供給に関する特定の原因（例えば、気象条件や社会的イベント）があるかもしれません。
– 必要に応じて、これらの日における対策や予備の計画を準備することで、安定した電力供給の確保に寄与することが考えられます。
このようなヒートマップは、時間別に電力の需要と供給の傾向を分析し、効率的な資源管理に役立ちます。
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:
この相関ヒートマップは、電力カテゴリの全WEI項目間の相関関係を示しています。以下に、各ポイントについての分析を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– このヒートマップ自体はトレンドを示していませんが、項目間の相関関係を示しています。30日間のデータに基づいているため、周期性を直接見ることはできません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が特に低い（青色が濃い）セルは、他の項目と比較して相関が弱いことを示していますが、ここではあまり顕著な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示します。赤色が濃くなるほど正の相関が強く、青色が濃くなるほど負の相関が強い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**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、また「社会WEI平均」との相関が非常に強いです（相関値0.96、0.89以上）。これは、全体の幸福指標が個人と社会の双方の平均値に大きく影響を受けることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」が相関係数0.77と比較的高く、これらの項目が関連していることを示しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」も非常に高い相関を持っています（0.93）。これは、社会的な多様性や自由が全体の幸福に重要な役割を果たしていることを示唆します。
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**:
– 強い正の相関が見られる項目間は、同時に改善を図ることで全体の幸福度をより効率的に向上させる可能性があります。特に「総合WEI」に影響を強く与える要素（例：「個人WEI平均」や「社会WEI平均」）に注目することは、社会政策の策定において重要です。
– 社会的な公平性や教育機会に関連する指標が他の項目と強い相関を持たないことから、これらの要素を個別に強化する必要があるかもしれません。
このヒートマップは、個々の要素がどのように全体の幸福度に影響を与えるかを視覚的に理解するための有効なツールです。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**
– 各ボックスプロットは、特定の期間内のWEIスコアの分布を示しています。トレンドは箱ひげ図自体に含まれていないが、30日間での平均スコアの変動として捉えることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と自律性）」にいくつかの外れ値があります。これは、これらのカテゴリーにおいて、異常に高いまたは低いスコアが少数存在することを示します。
3. **各プロットや要素**
– 各ボックスプロットの幅は分布の広さを示し、中央値が箱の内部に線として表示されています。箱の上部と下部は、それぞれ第1四分位数（Q1）および第3四分位数（Q3）を示し、ヒゲは範囲を示しています。色の違いは視覚的に異なるカテゴリーを区別します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時期での各カテゴリ間のスコア比較ができ、例えば、あるカテゴリーが他よりも一貫して高いまたは低いスコアを持つかどうかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なるWEIタイプでのスコアの分布がどのように異なるかが示されています。「総合WEI」などは比較的安定したスコアを示している一方、「個人WEI（心理的ストレス）」のような項目では大きなばらつきがあります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフは、電力カテゴリにおける異なる要素がどのようにパフォーマンスしているかを示しています。
– スコアのばらつきや外れ値が多い項目は、特に注意が必要かもしれません。例えば、心理的ストレスや持続可能性といった指標が動揺している場合、特定の策略を立てて改善を図る必要があるかもしれません。
– 総合スコアが比較的高く安定している場合、それは全体的な感覚として電力カテゴリがうまく機能していることを示唆するかもしれません。
この分析はWEIスコアの全体的な健康度を評価し、改善の余地がある分野を特定する機会を提供します。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、この総合WEI STL分解グラフに関する分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの「Trend」部分を見ると、トレンドは初期に上昇し、その後下降しています。30日間のスパンでは、初期の上昇からその後の下降への転換点が明示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Residual」部分において、7月17日頃と7月20日頃に急激な変動があります。これらは通常の変動以上の不規則な要素が含まれている可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 「Observed」部分は全体の電力 WEI スコアを示し、「Trend」はその中の長期的動向を抽出しています。
– 「Seasonal」は周期的な変動を表し、これにより週ごとの循環パターンが見られますが、大きな変化はないようです。
– 「Residual」は観測データからトレンドと季節要素を除去した残差であり、ランダムなノイズを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」「Trend」「Seasonal」「Residual」は相互に関連し、特に「Trend」と「Seasonal」が「Observed」に大きく寄与しています。Residualは独立した変動を説明する部分です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総体的に「Observed」と「Trend」の間には強い相関が存在しますが、「Seasonal」も僅かに変動に関与しています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、人は最初に上昇傾向にあると感じるかもしれませんが、その後の下降トレンドが気になる要素です。これは、例えば電力需要の増加後の減少を示唆し、エネルギー消費の効率化、経済活動の減少、または季節的な要因による影響を示している可能性があります。こうした変化はビジネス戦略やエネルギー政策の見直しを促す可能性があります。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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以下のグラフ分析を行います。
1. **トレンド**:
– **Observed（観測値）**: 全体的な傾向として、初期に上昇し、中盤でピークを迎えた後、徐々に下降する流れが見られます。
– **Trend**: 上昇から下降に転じる明確なトレンドを示しています。これは電力消費の増加から減少へのシフトを示唆する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Residual（残差）**: 特に中盤から後半にかけて急激な変動が見られます。これらは予測外のイベントや干渉要因として捉えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **Seasonal（季節性）**: 約5日周期での小さな変動が見られ、電力消費にある程度の季節性が影響を与えていると考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– **ObservedとTrend**: 観測値とトレンドの流れが全体的に一致していますが、残差の影響によって短期的な不一致が生じています。
– **TrendとSeasonal**: 季節性の変動はトレンドに微細な影響を与えていますが、トレンド自体を大きく変えるものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差には周期的なパターンは見られず、ノイズのようなランダムな変動を示しています。
6. **直感的及びビジネスや社会への影響**:
– この分析から、電力消費に特定のトレンドが存在し、これが季節性や予測不能な要因によって変動することがわかります。
– この情報はエネルギー供給の計画や需給調整に有用であり、特に電力供給を効率的かつ安定的に行うための戦略策定に役立ちます。また、急激な変動は外部要因（天候、イベントなど）の影響を示唆しており、これらを考慮した柔軟な対応が求められます。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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以下のグラフ分析を基に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は緩やかな上昇から始まり、途中でピークを迎え、その後緩やかに下降しています。
– 初期は増加傾向にあり、中盤で安定し、後半にかけて下降しています。このような形状は、需要の一時的な増加とその後の減少を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差成分では、7月21日に大きなネガティブなスパイクが見られます。これは、何らかの予期せぬ出来事による一時的な変動を示しています。
– 観測値においても7月後半の変動が激しく、供給問題や需要の急激な変動が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測値（Observed）は全体的な動向と変動を示しています。
– トレンド（Trend）は全体的な傾向を描写し、潜在的な増減や市場の大きな変化についての手がかりを与えます。
– 季節成分（Seasonal）は短期間の周期的な変動を示し、いくつかの小さな波を持っていますが、それほど大きな季節性は見られません。
– 残差（Residual）は観測値からトレンドと季節性を取り除いた後のランダムな変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンド、季節性、残差が示す動きが観測値にどう寄与しているかを示しています。特に残差のネガティブスパイクが観測値にどのように影響しているかが明示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節成分の不定形な波は期間中の特定の週に関連した小さな周期性を示しているかもしれません。相関が強いとは言い難いですが、電力の需要や供給に関連する特定の要因がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– トレンドのピークとその後の減少は、短期間の需要ピークや供給制約を反映している可能性があります。
– 社会やビジネスにとっては、この30日間のデータは、消費がどのように変動し、供給チェーンやエネルギー効率の見直しがどれほど重要であるかを理解する手がかりを提供します。
– 短期間の変動を考慮した計画や、予測困難な変動に対する柔軟な対応策が必要とされることを示唆しています。
この分析を通して、電力需要の短期的な動向や予期しない変動を考慮した戦略的な経営が重要であることが示されています。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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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**:
– 特定の明確なトレンド（上昇、下降）は見られませんが、分布全体に広がりを持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は散見されますが、特に左上や右下の外れた位置に点が見えます。
3. **要素の意味**:
– 第1主成分（横軸）はデータの79%の情報を含んでおり、主要な変動要因を示しています。
– 第2主成分（縦軸）は6%の情報を持ち、追加の微細な変動要因を示しています。
– 各点はそれぞれの期間の日あるいはサンプルを表していると考えられます。
4. **複数時系列データの関係**:
– 各点の散布具合から、異なる時期や条件でのデータ点は特定のパターンを示さないため、複雑な相互関係がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大部分のデータは中央付近に集中しており、第1主成分に沿った広がりが見えます。
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な直線的な相関は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 主に第1主成分に沿った広がりは、電力消費または供給における主要な変動要因を示唆しており、この因子に基づいた合理化や予測が可能です。
– 特定の外れ値により、異常な活動やピーク時のイベントを示している可能性があり、それらに対する解釈や対応が求められるかもしれません。
– 全体的な分布から、電力供給や消費の調整に関する課題や機会を突き止めるための出発点として、この分析結果を用いることができます。
このPCAの結果を用いて、総合的な最適化や異常検知のための戦略を策定することが可能です。
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。