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

本画像は、personal_avg（個人スコア平均）とsocial_avg（社会スコア平均）を各データ点でプロットし、Isolaton Forestによって異常検知を行った散布図です。赤は正常点、青は異常点（anomaly）を表します。データの大部分はpersonal_avg 0.6〜0.8、social_avg 0.65〜0.9に集中しており、個人および社会の各側面で高得点が多いことが分かります。これは全体として経済的安定や健康状態、個人の自己決定権への影響が良好であり、また社会的公平性・多様性・持続可能性の水準も比較的高い集団であることを示しています。\n\n一方で、画面左下（personal_avg、social_avgともに0.2以下）や一部外縁部に青点（異常）が観察され、極端に低い評価値の個体が存在します。これらは社会的排除や経済的困窮、健康状態の悪化など、リスク層の存在を示唆しており、全体の高水準の中で目が行き届きにくい弱者層の可視化という重要なポイントです。\n\nこの可視化から得られる示唆は、まず平均値だけに注目すると見えなくなる「見過ごされる少数派」や多様な背景を持つ個人のニーズへの対策が不可欠である点です。加えて、点群が概ね高水準に維持されているのは社会制度やインフラの一定の効果を示していますが、分布の端に位置する異常値をどのように早期発見し、支援や介入策を講じるかが今後のレジリエントな社会設計の鍵となります。\n\n政策提言としては、1) 平均値指標のみに依存しない異常検知の定期的な活用、2) 異常層への重点的健康・福祉サービスの導入、3) 個人の自己決定権・ストレス管理力向上のための教育プログラム、4) 多様性創出を妨げる構造的要因（例えば制度ギャップや情報格差）の是正といった対策が求められます。\n\nこのように本図は、全体最適と格差是正双方のバランスを考える上で非常に有用な可視化の一例であり、今後の政策設計やデータ駆動型社会分析における重要なツールとなるでしょう。