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アルゴリズムによる異常検知の結果を表しており、個人指標（personal_avg）と社会指標（social_avg）の関係性を可視化しています。可視化されたデータは、ほとんどのサンプルがpersonal_avgおよびsocial_avgのいずれも0.7以上の範囲に集積していることを示し、全体として高いウェルビーイングが実現されているグループであることが読み取れます。赤いプロットは正常（anomaly=1）、青いプロットは異常値（anomaly=-1）で、青色は端的に低いか高すぎるスコアに現れています。\n\n個人にとって、経済的安定性や健康状態、ストレス管理、自己決定権指標は多くのサンプルで良好に保たれている一方、極端な値（例えばpersonal_avgやsocial_avgが0.2以下）の個体では、これらの領域で脆弱さが示唆されます。社会的にも、公平性、持続可能性、インフラ、多様性といった側面のスコアは高い値に集中しているため、制度も機能していると考えられます。\n\nしかし、散発的にみられる異常値は、個別の社会的サポートへのアクセス機会や個人的なリスク要因、または制度設計の抜け穴（制度からの漏れ）が存在することを示唆しています。したがって、政策提言としては、全体最適を維持するだけでなく、統計的に逸脱した少数派（青色サンプル）に対する個別最適化支援が必要です。特にpersonal_avgおよびsocial_avgがともに低い層へのピンポイント支援（所得再分配施策、医療や教育の支援策、多様化するライフスタイルへの包括的アプローチ）が重要です。\n\nまた、personal_avgが高くともsocial_avgが相対的に低いケースやその逆もわずかに存在しており、個人の幸福と社会的条件が必ずしも一致しない場合もあるため、個々の属性や背景を踏まえた細やかな社会設計の必要性が示唆されます。全体の平均ウェルビーイングスコアは0.79台と高水準であるものの、異常値群を抑制する方向で社会全体の底上げが次の課題です。