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

画像は、Isolation Forestを用いたoutlier分析の結果を示す散布図です。横軸がpersonal_avg（個人側要素の平均）、縦軸がsocial_avg（社会側要素の平均）を表し、多数のデータ点が高水準に群集していることが分かります。色分けにより正常点（赤）と異常点（青）が示されていますが、大多数の点はpersonal_avgおよびsocial_avgともに0.7〜0.85の範囲に集中し、ごく一部の極端に低い値（0.1〜0.2程度）の異常点が認識されています。\nこの可視化は、個人の社会経済的well-beingと社会全体の健全性が高い相関を持つことを示唆しています。個人面では経済的安定性（0.78）、健康状態（0.8）、ストレス管理（0.77）、自己決定権（0.81）が全体的に高水準で均衡し、高いpersonal_avgとして定量化されます。社会面では公平性（0.82）、持続可能性（0.8）、インフラ（0.8）、多様性（0.81）も高評価であり、社会システムがwell-beingを強く支えている構造といえます。\n一方、outlierとして識別される事例はpersonal/socialともに数値が大きく低下しており、対象となる個人/集団は経済的困難、健康リスク、社会的孤立などに陥っている可能性が示唆されます。これにより社会システムの取り残し（inclusion failure）が可視化され、最低水準の底上げ政策の重要性が浮き彫りとなります。\n政策提言としては、1）個人と社会双方のwell-beingを高水準で維持する政策設計（包括的福祉・健康増進・教育機会均等等）、2）outlier層へのターゲット型支援（所得再分配・緊急医療・コミュニティ再生）が必要です。また、データに依拠した継続的モニタリングと異常点の早期発見フレームワークの導入が社会全体の健全性向上に不可欠です。