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を用いて『personal_avg』（個人に関する指標平均値）と『social_avg』（社会に関する指標平均値）の関係と外れ値（anomaly）の分布を可視化しています。主な分布は0.65〜0.85の高スコア領域に集中しており、赤色（正常値）と青色（外れ値）で区別されています。正常群は経済・健康・自己決定・ストレス管理の観点および社会的公正・持続性・インフラ・多様性の全てで高水準を保っており、社会全体としての公平性・安定性が高いことを示唆しています。一方で、青で示された個体（外れ値）は極端に低いスコア領域に点在し、支援の届きにくい孤立層・マイノリティ、または新たなリスク集団の存在を示唆します。これら外れ値への注意喚起はデータベースのヘルスチェックおよび社会政策のリスクモニタリングにおいて極めて重要です。平均値スコア算出に基づくと個人指標（0.7725）・社会指標（0.815）ともに高く、総合スコア（0.79375）は社会の包括的健全性が保たれていることを意味します。政策的には主流群の高スコア維持だけでなく、アウトライヤーに対するピンポイントの教育・福祉支援、健康アクセスの保障が必要です。また全体の健全性を損なわぬようインクルーシブな制度設計が求められます。外れ値は可視化手法やスコア閾値次第で変化し得るため複合的なデータ判定・定性評価の導入も今後の課題となります。全体としては、多様性の許容と持続的包摂体制の強化、社会的弱者へのエビデンスベースの迅速な介入策が重要であると結論付けられます。