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personal_avg（個人指標平均）とsocial_avg（社会指標平均）の2軸でデータポイントをプロットし、Isolation Forestによる異常値判定（anomaly）を色分け表示しています。大半のデータはpersonal_avgが0.6〜0.8、social_avgが0.68〜0.85の範囲に集中しており、個人・社会的なウェルビーイングレベルがいずれも比較的高い群に偏っています。一方、僅かにpersonal_avgまたはsocial_avgが極端に低い異常値（例：personal_avg=0.2, social_avg=0.2 付近）が観察され、これらは極端な経済的困窮や社会的排除など深刻な課題を抱えている層だと推察されます。

個人指標の観点からは、経済的安定性や健康状態、ストレス管理、自己決定権の水準がほぼ0.7以上で推移しており、全体として中〜高水準ですが、一部アウトライヤーは個人ウェルビーイングの大きな低下要因（貧困、健康問題、自己決定の制限など）を示唆します。社会指標（公平性・持続可能性・インフラ・多様性）も平均0.75超で比較的良好ですが、帯域には若干の広がりが見られます。

この結果より、通常群（赤点）は社会インフラやコミュニティの質が相対的に保たれ、個人も自立的かつ健康な状態を維持できていることが示唆されます。一方で異常値群（青点）が示すような周縁化リスクは、社会政策上の重要課題となります。

政策提言としては、まずアウトライヤー層へのピンポイントな支援（社会的包摂、健康格差是正、生活保障政策）を充実させること、また通常群のウェルビーイング向上により持続可能な幅広い支援ネットワークの形成が必要です。さらに、データ可視化を活用した定量的モニタリングと、個人レベルの自律性を毀損しない福祉システムの設計が不可欠です。これにより、平均値の高さの裏に潜む見過ごされがちな格差やリスククラスターを可視化し、社会全体の総合的なウェルビーイング水準を一層向上させる戦略的施策への展開が期待されます。

時系列データのヒートマップ

このヒートマップは、WEI（Well-being Equity Index）の各指標を時間軸で可視化しようとしたものと思われますが、色の濃淡分布から明らかな通り、主要な個人や社会指標（personal_economic, personal_health, personal_stress, personal_autonomy, social_fairness, etc.）のスコアや変動が非常に低く、ほとんど0に近い数値として表現されています。一方で、’related_post_id’ のみが極端に高い値を持ち、これは可視化にノイズを与えているだけでなく、他の行指標の有効な比較を著しく困難にしています。これはデータ集計か可視化段階でスケール不均衡、もしくは指標値の欠損が生じている兆候と解釈されます。

個人指標について見ると、経済的安定性、健康状態、ストレス管理、自己決定権のいずれも十分な評価がなされているとは言い難く、制度的もしくは社会構造的な支援の不足やデータの入力エラーが疑われます。同様に、社会的な公平性、持続可能性、インフラや多様性といった広範なウェルビーイングの側面も全体的に低スコアとなっています。これにより、一般住民のQOLや社会全体の健全性の評価も機能していないと考えられます。

示唆としては、まずデータ取得やシステムにおけるスケール調整・指標補正が必要です。特定の変数（例：IDや内部管理項目）が可視化結果に影響を与えないように、ノイズとなる変数はビジュアル化から除外し、主要指標に特化した色分布を再設計すべきです。また低スコアが現実の反映であれば、経済的・健康的インセンティブの設計やストレス低減策、レジリエンス強化を政策として推進すべきです。社会レベルでは、公平性・持続可能性を高める多層的な公共投資やコミュニティ支援を、データに基づいて重点化すべきです。最後にデータの可視化と運用サイクルの高度化を図り、関係各所と現場のフィードバックループを強化することで、より実効性と納得性のある政策形成を実現すべきです。