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アルゴリズムを用いて、個人指標（personal_avg）と社会指標（social_avg）の相関を俯瞰し、外れ値（anomaly）を特定しています。プロットされた大多数の点（赤）はクラスタとして両平均値が0.68〜0.86の高い範囲に集中しており、これは多くの人々が個人・社会両面でバランスよく高い状態にあることを示唆しています。青い点は外れ値（anomaly=-1）で、個人・社会いずれか、または両方のスコアが著しく低いことが視覚化されています。\n\nこの構造から、個人の経済的安定性や健康、ストレス管理、自己決定権といった要素は全体として高い水準を維持していますが、一部に著しく不利な条件下にある層が存在することが判明します。同様に、社会的には公平性や持続可能性、インフラ、多様性といった面もおおむね高いですが、特例的に脆弱なポイントがあることに注意が必要です。\n\n外れ値の存在は、政策的には包摂的施策の必要性を強調します。具体的には、1)社会的・経済的支援が必要な層の早期同定と適切なサポート、2)全体の高水準を維持しつつ、分布の裾野を押し上げる格差是正といった取り組みが推奨されます。また、データの一様な向上の背景には相互作用・相関が見られるため、個人指標と社会指標の両面からの統合的アプローチが重要であると考えられます。今後は外れ値の背後にある要因分析を深め、個人属性や地域性等も加味しながら、さらなる社会的包摂および個の自立支援を推進すべきでしょう。