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』アルゴリズムを用いて、personal_avg（個人ウェルビーイング）とsocial_avg（社会ウェルビーイング）の関係性、および外れ値（anomaly）を識別した散布図です。プロットの大多数は右上（personal_avgとsocial_avgが共に高い領域）に集中しており、これは個人と社会のウェルビーイングが強く連動していることを示しています。赤色（anomaly=1）は通常値、青色（anomaly=-1）は異常値として表示されており、ごく少数が著しく低いスコア（左下方向）に孤立していることが観察できます。個人指標としては、経済的安定性や健康、ストレス管理、自己決定権の多くが高水準で維持されているが、少数の著しく低いケースがリスク要因として存在します。社会指標も同様に、社会的公平性や多様性が総じて高い一方、持続可能性やインフラ整備も一定水準以上を確保。ただし分布の連動性は、社会的な構造が一部の個人に過度な影響を及ぼしていることも示唆し、外れ値が社会インフラや政策の狭間に取り残されている可能性が示唆されます。政策的には、全体平均の底上げよりも、外れ値（特にpersonal_avg、social_avg双方が低い層）への重点的支援、個人の自立と社会参加を促進する施策、健康リテラシーや経済的自立のための教育支援が非常に効果的です。また、全体の高スコア群が単一クラスターに集約している特徴から、同質性の高さと多様性の戦略的確保のバランスを考慮し、包摂的政策設計が求められます。外れ値対策に加え、社会全体の構造的バリア緩和と、ウェルビーイング向上策の両立が持続的発展の鍵といえるでしょう。