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という異常検知アルゴリズムを用いて「personal_avg」対「social_avg」をプロットしたものです。図中の青点は異常検知で検出された外れ値（anomaly: -1）であり、赤点は通常サンプル（anomaly: 1）を表します。大部分のサンプルは右上領域に集中しており、個人・社会両側面のスコアが高いことが示唆されます。これは多くの人々が経済的安定性、健康、自己決定、ストレス管理といった個人面だけでなく、公平性や多様性、インフラ、持続可能性を含む社会的資源にも恵まれている環境にあることを反映しています。\n一方、外れ値となっているデータ点は左下など、personal_avg・social_avgともに著しく低いケースが目立ちます。こうした層は主に経済的・社会的に困難を抱えており、多元的なサポートが求められます。個人面・社会面それぞれのWEIスコアはいずれも0.8近くと高水準ですが、これは全体として社会的・個人的ウェルビーイングがバランス良く実現されていることを意味します。ただし、異常値の分布から見逃されがちな「構造的マイノリティ」が存在し、社会的排除や不公平の是正が不可欠であるという課題が明白です。\n政策提言としては、高スコア層の維持強化に加え、特に低スコアの外れ値層へのピンポイント支援（例えば基礎的社会インフラへのアクセス改善、包括的な健康福祉政策、教育・雇用機会の底上げなど）の強化が重要です。また、多様性の向上と社会的包摂を意識した政策設計により、全体の持続可能性と公平性を底上げできるでしょう。アウトリーチ事業やデータ駆動型での定期的なウェルビーイング監視体制も不可欠です。