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手法を用いてpersonal_avg（個人指標の平均）とsocial_avg（社会指標の平均）を2軸でプロットし、異常値（青色）と正常値（赤色）を分類しています。大部分のデータ点はpersonal_avgおよびsocial_avgが高い範囲（0.7〜0.85）に密集し、個人・社会両面でのバランスが良い集団が多いことが分かります。一方で、低スコア域（0.1～0.2）に散在する青色の異常値は、個人・社会両面で著しく低い水準にあるアウトライアーを示唆しています。\n\n経済的安定性や健康状態は、主要クラスタ（赤）の中央値からみて良好ですが、稀に両次元とも極端に低い事例が存在します。これは就労困難や社会的孤立などの複合的リスクが凝縮している可能性を示唆します。ストレス管理と自己決定権についても比較的高スコアだが、同時に集団の均質性の高さから逆に構造的同調圧力や多様性不足の潜在リスクも見逃せません。\n\n社会の側面でも、公平性・持続可能性・社会インフラはいずれも高位安定していますが、稀に両側面で極端に低いグループへの十分なケアや政策的包摂が課題となるでしょう。多様性に関しても高評価をつけましたが、正常クラスタの密集度の高さは、少数者や周縁層が構造的に除外されやすいことを暗示しています。\n\n政策的には、(1)低スコア・異常グループへのハイリスクアプローチ（社会保障や医療福祉の重点配分）、(2)メインストリーム集団内での創意工夫や選択肢の幅を広げるための教育・雇用政策、(3)多様な生き方や価値観を包摂する文化インフラの強化、が重要です。特に、見えにくいマイノリティや孤立者に対する早期発見・個別支援システムの構築と、全体の幸福度にフラットな上昇効果をもたらす社会的包摂策が求められます。集計されたクラスタの均質性の裏に潜む課題を丁寧に抽出し、多層的な支援と構造転換のための政策設計が不可欠です。