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（個人の平均スコア）とsocial_avg（社会の平均スコア）の関係を可視化し、Isolation Forestによる異常検知の結果を反映しています。中央や右上側に赤色（正常1）のデータ点が集中し、個人と社会両面のスコアが高い領域に多くのサンプルが分布していることがわかります。一方、青色（異常-1）は左下や点在するかたちで、極端にスコアの低いケースが異常として認識されています。\n\n個人面では、economic（経済的安定性）は0.80と高く、全体的に生活基盤は安定していると考えられます。health（健康）は0.78と良好で、majorityが健康面でも高評価です。stress（ストレス管理）は0.75とやや抑制できている傾向が見受けられ、自律性（autonomy）も0.77と高水準です。\n\n社会面では、fairness（公平性）は0.81、sustainability（持続可能性）は0.83、infrastructure（社会インフラ）は0.84とどれも比較的高く、多様性（diversity）も0.81です。これらの高スコアは、社会が全体的にバランス良く発展している一方、分布の端に位置するアウトライヤー的存在（青点）の取り残され感や排除傾向を示唆します。\n\n政策的示唆として、高スコア域の平準化策だけでなく、散在するロースコア層へのピンポイント支援や支援策（社会的包摂強化、経済・健康セーフティネット拡充など）が急務です。今後は異常値層を定性的に分析し、多様性維持と持続可能な成長を両立させる政策デザインが重要です。また、ストレス環境や自己決定権に弱さが見られる層にも積極的な介入策が必要です。分布全体を底上げする社会基盤の堅牢化、異常点の早期検知・救済スキームの導入を強く推奨します。