政策研究大学院大学の横山直准教授による「Well-being分析と機械学習：ランダムフォレストの活用」について、機械学習手法を用いた主観的Well-being研究の新たなアプローチを提示したものです。
GDP指標では捉えられない人々のWell-beingを計測し政策に活用する取り組みが世界的に広がる中、本研究では日本の主観的Well-beingに関連する分野や要素について、機械学習手法の一つであるランダムフォレスト（RF）を用いた実証分析を実施しています。RFは従来の統計手法と比較して、Well-beingに関連する要素を「広がり」「インパクト」「非線形性」といった多角的な観点から柔軟に捉えることが可能で、日本のWell-being特徴を把握するための有効なツールとしての可能性が実証されました。
特に注目すべき分析結果として、60歳代半ばにおける生活満足度の上昇要因を詳細に検討したところ、ワークライフバランスの変化が最も大きな影響を与えていることが明らかになりました。この発見は、高齢期における生活の質向上において、就労形態や労働時間の調整が重要な政策的含意を持つことを示唆しています。研究では日本語と英語のキーワードとして、Well-being、生活満足度、幸福度、Beyond GDP、機械学習、ランダムフォレスト、life satisfaction、happiness、machine learning、random forestsが設定されており、国際的な研究動向との接続も意識された構成となっています。
本研究は2025年7月に政策研究大学院大学政策研究センターから「GRIPS Discussion Papers Report No. 25-7」として発行され、DOI（10.24545/0002000200）が付与されることで、国際的な学術情報流通における可視性も確保されています。
記事は、機械学習手法がWell-being研究において従来手法を補完し、より深層的で実用的な政策示唆を提供する分析ツールとして確立される可能性を実証し、日本の幸福度研究における新たな方法論的基盤を提示していると結論づけています。