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法により個人平均（personal_avg）と社会平均（social_avg）の異常値検出を可視化したものですが、全体の傾向として、ほとんどのデータポイントがpersonal_avg 0.6～0.8、およびsocial_avg 0.65～0.85の範囲に集中していることが読み取れます。異常値（青）はこのクラスターの外側、特に両軸ともに非常に小さい位置に点在しており、この領域では個人および社会の両面でのウェルビーイングが著しく低いことを示しています。これにより、構造的な社会課題や個別支援の必要な対象層の存在が浮き彫りになっています。一方、正常値（赤）は中央に集まり、経済的安定性や健康、自己決定権、社会的公平性、インフラ、持続可能性など複数の側面でバランスが取れているサンプルが多いことを示唆しています。特にsocial_avgが0.8前後に集中していることから、社会的インフラや多様性、持続可能性への関心や充実度が高い集団が形成されていると推察できます。個人面では経済やストレスマネジメントの課題も見えますが、概して大きな極端値は散見されません。総合的なWEIスコアは0.755と高く、全体として良好なウェルビーイング社会の基盤が認められます。政策提言としては、異常点に着目し生活困難層へのターゲット支援施策を導入すること、さらには社会的持続性やインフラの強化を継続しながら、個人の自己決定権や経済・健康リテラシー向上に向けた教育的介入を並行して進めることが重要です。これにより、平均値の更なる底上げと、全体ウェルビーイングの格差是正が実現できるでしょう。