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

この散布図は、Isolation Forestを用いて「personal_avg」と「social_avg」という2つの軸における観測値の分布と異常値の識別を可視化したものです。赤い点（anomaly=1）は正常値、青い点（anomaly=-1）は異常値として分類されています。大多数のデータはpersonal_avgおよびsocial_avg双方が0.6〜0.85の範囲に分布し、特に0.7〜0.8付近に高密度でクラスタ形成しています。このことから、個人・社会の両側面において安定的かつ高水準なパフォーマンスを示す層が社会の主流であることが示唆されます。\n\n一方で、personal_avgやsocial_avgが極端に低いまたは高い場合（左下や右上の青点）には異常値としてIsolation Forestアルゴリズムにより識別されており、これが社会的にも個人的にも困難な状況または突出した成功例であると解釈できます。個人の経済的安定性・健康・ストレス・自己決定権は平均してやや高い（0.7475）が、若干ストレス管理に課題も残されていると推察されます。また、社会側の指標（公平性・持続可能性・インフラ・多様性）はさらに高く（0.815）、社会構造が個人の幸福や成功を下支えする傾向が強いと考えられます。\n\n政策的には、outlierとして抽出された層への支援（例：社会資源、医療・福祉アクセス、直接的な経済支援など）の強化が重要です。また、高得点クラスタへのベストプラクティスの水平展開により、社会全体の底上げも推進されるべきです。所得・健康・多様性・持続可能性といった多要素指標の同時改善が、さらなる全体最適のためには不可欠であることが、このプロットから示唆されます。サンプル全体としては個人および社会の側面がともに高水準で安定しているため、全体的な政策アプローチとして「弱者支援」と「一般層の底上げ」の両輪が重要です。