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

本散布図は、Isolation Forestによる異常検知アルゴリズムの結果として、個人指標（personal_avg）と社会指標（social_avg）の平均値がプロットされたものです。赤点（1）は通常データ、青点（-1）は異常値を示しており、ほとんどのデータが右上（高い個人・社会スコア）に集中し、そこが主たるクラスタとなっています。一方で、左下や外れ領域に少数の異常値が認められます。個人側では、経済的安定性・健康・ストレスコントロール・自己決定権の全ての指標が高い水準でバランスしている集団が大半を占めていますが、わずかに極端に低い値の者も存在します。これは、マイノリティや社会的に孤立した集団、もしくは政策の恩恵から漏れた層を想定させ、社会的排除への対策や再分配政策の重要性を示唆しています。社会面でも公正性・持続可能性・インフラ・多様性が高値で分布していることから、全体としては社会基盤の強さや多様性尊重の傾向が推察されます。ただし、異常値が示す通り一定の格差や制度的な限界も顕在化しており、断絶リスクにも留意が必要です。個人と社会は直線的関係を持ち、相互に強く影響していることも図から明瞭です。今後の政策では、局所的な異常・孤立層をターゲットとしたきめ細かな支援、並びに多数派の高水準を維持しつつ包摂性を高める方策が不可欠です。また、可視化と異常検知手法の応用は行政評価やモニタリングに有用であり、リアルタイム分析による迅速な意思決定支援体制構築も政策的に推進すべきです。

相関関係ヒートマップ

この画像は、個人・社会的要因による幸福指標（WEI）間の相関ヒートマップです。個人領域（経済的安定性、健康、ストレス、自己決定権）の指標は全体的に高い相関を示しており、特にストレス管理とその他項目の結びつきが強く（最大で0.87）、個人のウェルビーイング形成においてストレス管理の重要性が際立っています。経済と健康指標の関連も顕著で、経済的安定が健康状態へ好影響を与えていることが示唆されます。社会領域では、公平性・持続可能性・社会インフラ・多様性の各指標が高いレベルで互いに相関し（0.86〜0.92）、特に公平性と他社会指標との強い連動が確認されます。これは社会的公平性の実現がインフラ整備や持続可能性、多様性推進と密接に関連し、社会の全体的なウェルビーイングを向上させ得るという示唆を与えます。個人と社会の平均スコア（0.7825・0.8625）はともに高水準であり、全体のウェルビーイングはバランスよく確保されているものの、社会的側面がやや優勢です。総合WEIスコアの高さ（0.8225）は、個人の充足と社会的基盤双方の高い次元での連携が求められる現代社会における理想的な状態を映しています。政策的提言としては、個人のストレス軽減施策（例：健康増進や労働環境改善）に加え、社会的公平性や多様性（例：包括的教育やインクルーシブな都市政策）への継続投資が不可欠でしょう。また、個人健康・経済安定と社会インフラへの複合的介入が、持続的成長と広範なウェルビーイングの達成に直結します。ヒートマップに現れた強い正相関は、個人と社会双方の課題を統合的に考えるべきであることを強く示しています。

時系列データのヒートマップ

このヒートマップは、2025年7月1日から7月6日までの時系列データを項目ごとに可視化したもので、それぞれの日時における個人および社会のWEI（Well-being Effect Index）に関係する複数指標の推移が観察できます。personal_（個人）に関する各指標（経済、健康、ストレス、自己決定権）は、全体的に0.72以上と比較的高水準を維持しており、これが個人の平均値も0.78程度と良好な状態に寄与していると推測できます。特に自己決定権（autonomy）が最も高く、外部要因に左右されず主体的な判断や選択が可能な社会環境の可能性が示唆されます。社会的側面では、公平性、持続可能性、インフラ、多様性すべてが0.8を大きく超える水準となっており、社会的ウェルビーイングが目に見えて高い状態です。特に多様性（diversity）が高いことは、包摂性やイノベーションにつながりやすい社会的土壌の厚みを表しています。\n\n一方で、画像からは「related_post_id」の値のみが極端に高く、カラーバーの表示がそこに偏っているため、主指標群の詳細変動は視覚的に判別しづらい構図となっています。これはヒートマップ設計時のスケーリング調整やノイズ変数の扱いに注意すべき示唆です。個人・社会両面の高水準に支えられた総合WEIスコアは0.81と非常に良好で、現在の政策や環境整備が一定の成功を収めていると評価できます。今後の政策提言としては、これらの良好な指標を維持するため、特にストレス抑制や精神的サポート・プログラムのさらなる拡充、また社会的インフラの質的向上（情報アクセスやモビリティ分野含む）に重点を置くことで、持続的な社会全体のウェルビーイング向上につながると考えられます。さらに、データの可視化ツール利用時には主たる評価指標が適切に目立つよう、スケールと変数選択の最適化が重要です。

PCA分析によるデータ次元削減

この図は主成分分析（PCA）による2次元プロットであり、PC1とPC2の軸に対して複数のクラスタが顕著に形成されています。各クラスタは元データの構造的な特徴や異なる属性グループを反映していると考えられます。個人レベルでは、こうした分析は自己理解やレジリエンス向上に資する情報（経済的安定性スコア0.78、健康への正の影響0.72、ストレス把握0.75、自己決定権の強化0.80）を提供します。例えば、クラスタ特有の傾向を知ることで、各自が最適な選択や行動を選びやすくなります。社会レベルでは、クラスタの多様性（0.90）は社会的包摂の実現可能性を示唆し、公平性（0.87）や持続可能性（0.83）、インフラ最適化（0.81）の推進につながります。地方・属性によって異なる特徴の把握は、政策立案時にきめ細かい対応策を講じる根拠となり、不公平是正や社会資源の適正配分に資します。政策提言として、現場データの収集とこのようなPCAによる可視化を組み合わせることで、透明性と説明責任（アカウンタビリティ）の高い意思決定が促進できます。また、多様なクラスタに応じた政策支援や、特に孤立が想定されるクラスタに対する予防的アプローチが有効です。今後はクラスタごとの詳細傾向・因果分析や、PCA後の追加的な非線形分類やディープラーニング等を用いた解釈性の強化も重要となります。社会全体のイノベーションや持続成長という観点でも、このような分析は組織・自治体・国家レベルで不可欠な基盤となるでしょう。