WEIスコア分析レポート（Model4: xAI）

以下は、xAIアプローチに基づく分析結果です。各図とGPT-4による分析コメントを確認してください。

Isolation Forestによる個人スコアと社会スコアの異常検知

添付された散布図は、Isolation Forestアルゴリズムによるpersonal_avg（個人指標平均）とsocial_avg（社会指標平均）の外れ値検出結果を示しています。多数の赤点（anomaly=1）は正常（または標準的）なサンプルとして、青点（anomaly=-1）は異常値、すなわちパターンから逸脱したケースを表します。プロットの大半は右上隅に集中しており、個人・社会両面のスコアが高い集団が多いことを示唆します。これらの群は、経済的安定性（0.75）、健康状態（0.78）、ストレス管理（0.72）、自己決定権（0.82）といった個人面、さらに社会的公平性（0.84）、持続可能性（0.81）、インフラ（0.79）、多様性（0.83）といった社会面の指標でいずれも高評価を獲得している一方、グラフ左下に見られる青点は、これらの水準で顕著に劣ることが確認できます。これは、社会や個人の基盤が整っていない層の存在や、従来の施策が一定の層に届ききっていないリスクを示唆します。\\n現在の分布から分かるように、社会的指標と個人指標は強い連動傾向があり、どちらか一方の改善では限界があると考えられます。格差的な側面についても、異常値となった層への早期介入施策の制度設計や、個人の自己決定権拡大、ストレス緩和のための社会的サポート体制の拡充が急務となります。また、多様性の指標が比較的高い一方で、インフラや持続可能性の面で分布に広がりがあることから、社会的包摂と同義的なインフラ・制度整備の一層の推進が必要です。政策的には、個人と社会双方に働きかける多面的アプローチを提案します。具体的には、（1）社会インフラへの重点投資、（2）弱者層へのターゲット支援、（3）メンタルヘルスやキャリア自律支援によるストレス低減策、（4）持続可能性・多様性推進策の地域ごとの細やかな実装が求められます。