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

この画像は、Isolation Forestアルゴリズムによる異常検知を用いて、個人（personal_avg）と社会（social_avg）両面のスコア分布を可視化した散布図です。赤点は正常（anomaly=1）、青点は異常（anomaly=-1）を示します。可視化から読み取れるのは、多くのデータポイントがpersonal_avgとsocial_avgの両方が高い領域（おおよそ0.7～0.85の範囲）に集中しており、強い正の相関関係が疑われます。これは、多くの場合、個人レベルで経済・健康・ストレス管理・自己決定権いずれも良好な環境であれば、社会的にも公平性・持続可能性・インフラ・多様性が担保されている傾向があることを示唆しています。\n\n一方、青点（異常値）は両軸いずれか、もしくは両方の値が著しく低い領域に分布しています。特にpersonal_avgやsocial_avgが0.5以下に落ち込むケースで異常判定されているため、これらのケースは構造的課題、制度からの排除、社会的孤立等を示している可能性があります。これは、個人への経済的安定性や健康支援だけでなく、社会インフラや多様性の観点からも体系的なサポートが不足している層の存在を浮き彫りにします。\n\n政策提言としては、多数派のボリュームゾーンの維持・向上だけでなく、異常値として現れる周縁層への重点的支援が不可欠です。例えば、社会的インクルージョンの強化、医療アクセスの均等化、経済的セーフティネットの拡充、多様性を受容する教育や雇用環境の整備などです。これにより、社会的公平性・持続可能性への底上げとともに、社会全体のショックへの耐性（レジリエンス）を向上し得ます。\n\nこの分布構造は、相関だけでなく分散や外れ値の存在を示しており、個人と社会の課題が密接に連関している現代社会の構造的特徴を鋭く捉えています。よって、各指標の底上げと同時に、異常値側への介入強化が全体最適へのカギとなりうる、との重要なインプリケーションが読み取れます。