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アルゴリズムを用いて、個人評価（personal_avg）と社会評価（social_avg）という2軸でサンプル群をプロットし、不正（anomaly）サンプルを識別したものです。赤は正常サンプル（1）、青は異常サンプル（-1）を表しています。大多数のサンプルはpersonal_avg, social_avgともに0.6〜0.9の範囲に集中しており、両平均値の相関が高い（すなわち個人・社会両者の評価が一致しやすい）ことが示唆されます。異常点は低いpersonal/social値もしくは極端値に見られ、これは社会から疎外されたり個人的困難を抱えるケースと解釈できます。\n\n個人面では、分布の中心値はeconomic, health, stress, autonomyいずれも0.75〜0.80程度と推測され、総合的な安定性、健康、自己決定権、ストレス管理の水準は比較的高いと評価されます。社会面でもfairness, sustainability, infrastructure, diversityが0.81〜0.84と高く、社会の公正さや多様性、インフラ等が全般に良好であることが示唆されます。しかし、異常サンプルが可視化されていることで政策的には「全体値の高さ」に隠れた“リスク層”への支援の必要性を示唆します。\n\n政策提言としては、多数派の良好状態維持を図りつつ、極端値（疎外された個人や社会的弱者）への重点的な介入が不可欠です。また、個人と社会の相関性の高さは、社会政策の波及効果が個人ウェルビーイングに直結する構造を示しており、包括的政策の重要性が再確認されます。加えて、異常点の早期発見と柔軟な対応策（例：ヘルスケア、経済支援、社会参加促進）が重要です。今後の持続可能な社会構築には、可視化により埋もれがちな不均衡・個別課題の特定と、データ駆動型政策形成が不可欠であると評価できます。