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

このグラフは、personal_avg（個人分野の平均スコア）とsocial_avg（社会分野の平均スコア）の二次元分布を示し、Isolation Forest手法による異常検知の結果を可視化しています。青色は異常値（anomaly=-1）、赤色は正常値（anomaly=1）を表します。分布を見ると、ほとんどのデータがpersonal_avg 0.6～0.8、social_avg 0.65～0.85の範囲に集積しており、個人・社会の双方のスコアが高い領域に多くの事例が存在することがわかります。例外的に、personal_avgとsocial_avgが極端に低い地点（両軸とも0.2以下）や下側に散見される値が異常値として識別されています。\n\nこの分布は、個人レベルで経済的安定性・健康・ストレス管理・自己決定権いずれも比較的高水準に保たれている一方、ごく一部に課題が集中するケースが存在することを示唆しています。社会側も、公平性・持続可能性・インフラ・多様性が全般的に高いレベルで保たれているものの、周縁的な条件ではこれらの指標が脆弱になる可能性は否定できません。\n\n政策的には、一定以上の水準を担保できている集団が多い一方、個人・社会の双方でスコアが著しく低い層を的確に抽出し、ポイント支援や環境改善を優先することが不可欠です。また、異常値のプロファイルを分析し、格差・排除・健康／経済的困窮といったリスク因子を特定し、事前介入型の政策設計を進めることが望まれます。さらに、平均値に安心せず、マイノリティや例外層の包摂へきめ細かい視点を持ち続けることが社会的ウェルビーイング向上の鍵となります。

相関関係ヒートマップ

画像は主要なウェルビーイング指標間の相関関係を示すヒートマップであり、各指標が個人および社会全体にどのような影響を与えているかを定量的かつ俯瞰的に把握するのに非常に有効です。個人側の経済的安定性（personal_economic）は健康、ストレス、自己決定権とも高い正の相関（0.59〜0.61）を示しており、経済的安定が心身の健康やストレス管理、自己裁量権の強化に資する傾向が明らかです。同様に、personal_avg（個人指標の総合評価）もsocial_avg（社会全般指標の総合評価）やcombined_wei（統合ウェルビーイング指標）との相関が非常に高く（0.93, 0.80）、個人の充足感向上が社会全体のウェルビーイング向上に直結していることがうかがえます。\n\n社会側では、sustainabilityやdiversityが他指標と比較して顕著に高い相関（いずれも0.8前後）を持つ点が特徴的です。とくに、社会的多様性（diversity）は社会的公平性や社会インフラ、持続可能性と非常に強く結びついており、社会的包摂（インクルージョン）の観点からもダイバーシティの拡充が多方面にポジティブな波及効果をもたらすことを示唆します。\n\nこれらの分析結果から、個人の経済的・健康的基盤の強化（最低所得の保障やメンタルヘルス支援、働き方改革）、社会側では持続可能な仕組みづくりおよび多様性促進（SDGs実現やダイバーシティ推進、地域インフラ整備等）がウエルビーイング向上のカギとなることが明確です。政策的には、公助と共助のバランスを取りながら、個々人が主体的に生きられる社会設計と、多様な価値観が共存する仕組みの両立が不可欠と結論づけられます。

時系列データのヒートマップ

本ヒートマップは、各評価項目（個人・社会両方）の時系列推移を示すものですが、可視化上はほとんどの指標が最小値近くに固定されており、色分布は極めて限定的です。パーソナルインパクト（経済的安定性・健康・ストレス・自己決定権）はすべての期間で非常に低く、社会的インパクト（公平性・持続可能性・インフラ・多様性）も同様です。この状況は、時系列にわたる状況改善や変動が全く見受けられないこと、あるいは入力データの多くが欠損または無効値である可能性を強く示しています。従って、個人の経済的・健康的安定、ストレス緩和や自己決定権拡大の観点では実効的な取り組みや効果が確認できず、社会的にも公平性や持続可能性、多様性促進におけるポジティブな影響はまったく認められません。政策面の示唆としては、対象となるプログラムや施策が有効に機能しているか、データ収集の体制そのものに抜本的な見直しが必要であることを示唆します。たとえば、評価基準の見直しやKPIの再設計、あるいは現場レベルでのモニタリング強化と質的データの追加取得などが重要です。このように可視化結果から明らかな行動変化や波及効果が観測できない場合、現行施策の根本的な再評価とともに、実データの補完や多元的分析アプローチの導入が不可欠です。今後は、定性的インタビューや多様なデータソース（例：センサーデータや行動ログなど）の活用による実態把握、さらに参加型アプローチによるエンパワメント促進策の検討が望まれます。

PCA分析によるデータ次元削減

本画像はPCA（主成分分析）の結果を示す散布図であり、PC1とPC2の2つの主成分により次元圧縮されたデータの分布がビジュアル化されています。各点は個々のサンプル（個人や社会的単位など）を表し、分布の仕方からデータの類似性やグルーピングが視覚的に認識できます。\n\nPC1軸（X軸）およびPC2軸（Y軸）方向への明確なクラスタリングや分散が見られることから、背景には強い説明変数が存在することが示唆されます。経済的安定性に関しては、明確な区分群が存在するため、社会的資源の分配やアクセスに偏りがあり得る一方で、個人の自己決定権（autonomy）はクラスタごとの違いが反映される形で確保されている可能性が高い（自己選択や特徴ごとのニーズ対応など）。健康状態やストレス管理への影響は、グループ間の離散が明瞭であるため、特定集団への支援や介入の必要性が示唆されます。\n\n社会的な観点では、フェアネス（公平性）はクラスタの多様性と分布幅から限定的な偏りが存在するものの、おおむね多様性を確保しています。サステナビリティについては、各クラスター間の隔たりが大きいことで、持続的な社会的連携や資源配分に課題が残る可能性があります。インフラ面では、データ分布の偏り具合から特定集団への集中投資が想定されますが、全体として多様性（diversity）は高い水準です。\n\n政策提言としては、PCA分析により識別される明確なクラスター間の格差や特徴に着目し、ターゲットを絞った資源配分や多様性尊重型の社会インフラ構築が推奨されます。各クラスタごとの特性に応じたアクセシビリティや支援体制の整備、また集団間のインタラクション促進を意識した横断的政策が求められます。今後はさらに時系列データの分析や属性別の深掘りを進めることで、各課題への実践的対応策が導出可能となるでしょう。