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アルゴリズムを用いて「personal_avg」（個人側の要素平均）と「social_avg」（社会側の要素平均）の関係を分析し、異常値検出結果を重ねて示しています。青点は異常（anomaly=-1）とみなされ、赤点が正常（anomaly=1）と評価されたデータです。大部分のデータはpersonal_avg=0.6〜0.8、social_avg=0.7〜0.85に密集しており、分布の偏りが認められます。個人面では、経済的安定性・健康状態・ストレス管理・自己決定権の水準がいずれも比較的高く、現実社会でポジティブな影響が支配的であると推察できます。一方、個人・社会の双方で極端に低い異常値（左下の散布点）は、リスクを抱えシステムの境界的存在として特別な支援が必要な層を示唆します。社会面では、公平性・持続可能性・インフラ・多様性が総じて高評価で、全体的な安定があると考えられますが、ごく一部に抜け落ちた層が存在し、社会的包摂の課題が見て取れます。政策提言としては、この主要なクラスターの水準維持強化と同時に、例外的に低いスコアを呈する個人や集団への包括的ケアやリカバリー施策が不可欠です。例えば、これらのアウトライヤーが抱える経済・健康・社会資源不足へのピンポイントな介入や、再チャレンジ可能なセーフティネット設計に注力することが、次世代型の持続的社会インフラの構築に寄与します。今後、データ駆動型アプローチによるきめ細かな層別分析を制度設計や現場政策に積極的に導入することが、社会的排除の最小化につながると結論づけられます。