2026-03-12T13:02:37Z https://grips.repo.nii.ac.jp/oai

oai:grips.repo.nii.ac.jp:02000200 2025-07-16T02:51:24Z 1:1744338790776

Well-being分析と機械学習：ランダムフォレストの活用 Well-being Analysis and Machine Learning: Application of Random Forests 横山, 直 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 https://www.grips.ac.jp/list/jp/facultyinfo/yokoyama_tadashi/ GDPでは捉えられない人々のWell-beingを計測し、政策に活用しようとする取組が世界的に広がる中、Well-beingに関連する分野や要素についての研究も活発に行われている。また、情報処理能力の向上等により、機械学習の手法が社会科学を含む様々な分野で活用されるようになっている。本稿では日本の主観的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）を用いた分析を行った。その結果、RFは主観的Well-beingに関連する要素を、「広がり」、「インパクト」、「非線形性」といった観点から多角的かつ柔軟に捉えることが可能であり、日本のWell-beingの特徴を把握する上で有効なツールになり得ることが示唆された。また、RFを用いて60歳代半ばにおける生活満足度の上昇要因について分析したところ、ワークライフバランスの変化が大きく影響していることが示された。 While global efforts have been made to measure people’s well-being that are not captured by GDP and to incorporate them into policymaking, various studies have been conducted regarding the domains and factors associated with well-being. Concurrently, developments in computational capabilities have facilitated the application of machine learning techniques across various disciplines, including the social sciences. This study employs Random Forests (RF), a machine learning algorithm, to analyze the domains and factors associated with subjective well-being in Japan. The results demonstrate that RF can comprehensively and flexibly capture factors related to subjective well-being, particularly in terms of breadth, impact, and non-linearity. This suggests that RF may serve as an effective analytical tool for identifying the characteristics of well-being in Japan. Additionally, an RF-based analysis of factors contributing to a rise in life satisfaction among individuals in their mid-60s shows that changes in work-life balance play a significant role. GRIPS Policy Research Center 2025-07-15 jpn technical report https://doi.org/10.24545/0002000200 https://grips.repo.nii.ac.jp/records/2000200 10.24545/0002000200 GRIPS Discussion Papers 25-7 https://grips.repo.nii.ac.jp/record/2000200/files/DP25-7.pdf application/pdf 2.1 MB