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』と『social_avg』という2つの指標の関係に基づき、Isolation Forestによって異常値検知が実施されたことを示しています。大多数のデータ点（赤）は異常でないと判断され、両者ともに0.6〜0.8程度の比較的高い領域に密集しています。一方、青い点は異常値として抽出されており、『personal_avg』および『social_avg』が極端に低い場合や、両者のバランスが著しく外れている場合に生じています。これにより、自己決定権・経済・健康・ストレス管理（個人）、また社会的公平性・持続可能性・インフラ・多様性（社会）などの観点から、全体として生活・社会的充実が高い一群と、マージナルな状況に陥っている小さな集団とに明確な分断が生じていることが示唆されます。政策提言としては、平均的水準に比べて大きく外れる個人・集団を早期に特定し、経済・健康・社会資源など複合的な支援策を柔軟に用意することが喫緊の課題です。また、両者のバランスが取れている状態を目指し、健康・ストレスマネジメントや自己決定の機会創出だけでなく、社会インフラや多様性確保の施策が重要です。特に異常値領域では社会的孤立および資源不足の負のスパイラルが予測されるため、多機関連携の包括的なモニタリングと介入が求められます。今後は、これらの分布特性をベースに個別最適化された政策アプローチの設計と、アウトカム指標の定期的な可視化・分析が持続可能な社会デザインの鍵となるでしょう。