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

本画像は、Isolation Forestを用いたanomaly検知における個人（personal_avg）および社会（social_avg）の平均スコアを2軸にプロットしています。赤い点は正常（inlier）、青い点は異常（anomaly）と分類されています。大多数はpersonal_avgとsocial_avgが0.7〜0.85付近で高密度に分布しており、個人・社会の状態が総じて高い水準で安定していることが示唆されます。一方、personal_avg・social_avgとも極端に低い値を示す点や、全体的なクラスタから外れた青点は、経済的・健康的・社会的に何らかの深刻な課題（貧困、疎外、ストレス過多、インフラ未整備等）を抱える集団を反映している可能性が高いです。個人面では経済的安定性（0.78）、健康（0.8）が高水準である一方、ストレス（0.75）、自己決定権（0.77）にも一定水準が認められますが、異常点の存在がこれらのリスクを示唆しています。社会面では公平性（0.82）、持続可能性（0.8）、インフラ（0.79）、多様性（0.81）も全般的に良好ですが、やはり特定集団に深刻な格差が残されています。\n政策的には、青点に該当する少数異常グループへの集中的介入が求められます。具体的には、社会的排除を受けている個人への経済・医療・教育リソースの重点投入、社会インフラの不均一性是正、心理的サポート体制強化が効果的です。また、これらの集団がノイズとして排除されることなく、主流の意思決定プロセスにインクルードされる仕組み作りが不可欠です。全体傾向としては高水準を維持しつつ、異常値の原因特定と是正を通じて個人と社会の総合的幸福度・健全性を底上げできると考えられます。