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personal_avgとsocial_avgという2軸でグループ分けを行い、異常検知を色分けして可視化したものです。図中の多数派（赤色）は、personal_avgおよびsocial_avgがともに0.7〜0.9の高スコアに集中して分布しており、これは個人・社会のいずれの観点でもバランスよく良好なパフォーマンスが実現されている層を示します。これは経済的安定性や健康面、ストレス管理、個人の自己決定権などにおいて平均以上の状態が保たれており、同時に社会的公平性や持続可能性、インフラ、多様性など社会的側面においても同等のレベルが達成されていることを示唆します。ただし、青色で表示される異常値（anomaly=-1）は、両平均が極端に低い、あるいはバランスを著しく欠いた数点であり、これは個人・社会両面での深刻な問題（例：貧困、孤立、インフラからの排除等）を反映していると考えられます。\n\nこの分布から、母集団の大半が社会的・個人的に良好な環境にいる一方、少数のアウトライダー層は政策的介入が急務であることが読み取れます。個人側のスコアがやや社会側より分散しているため、個人の裁量や健康・ストレス面での支援強化（メンタルヘルスや経済的なセーフティネット）が必要です。また、社会的側面での高スコア維持は公平な制度設計やインフラ投資の成果と考察できますが、異常値として排除されている層への社会的包摂策の強化が不可欠です。政策的には、異常値クラスタを特定し、ターゲティブな教育・福祉・社会インフラ支援策を集中的に行うことで、全体の底上げと社会的多様性の拡大が期待されます。一方、全体のスコアの高さを維持するためには、現在の制度の継続的な評価と時代適応も重要と言えます。