論文
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異種の職業情報を統合するメタレ
ベル・ジョブ・データベース・インテグレーション方式
A Meta-Level Integration Method forJob-Information Databases

高橋 雄介♥

清木 康♠

Yusuke TAKAHASHI Yasushi KIYOKI

本稿では，複合的な領域に関連する課題を解決するために必要となる情報を，既存職種群に関するデータベース群を用いて獲得するメタレベル・ジョブ・データベース統合方式を提案する．本方式は，文脈に応じて関連する職業に関する異種の専門知識を特定し，その統合的利用を可能にするものであり，マルチデータベースシステムの職業データへの応用を実現する方式として位置づけることができる．
本方式により，日々流動的に発生する複雑な課題を解決するために，新しい職業に関する情報を生成することができ，その解決のための指針を提供することが可能となる．
In this paper, we present a method for integrating
occupational information with the meta-level system. Thismethod is used to obtain connected occupational information
for resolving complicated issues related to several existing
occupations. This method is regarded as an application ofmulti-database system for dealing with various job
databases.
By applying this method to occupational data, the newoccupational information is obtained, which is to be used forsolving complicated subjects that are fluidly generated.

1. はじめに
現在，科学・技術の革新や経済のグローバル化に伴い，既存の学問や職業領域に限定したスキルや知識ではなく，それらを横断的に必要とする課題が多く発生している．また，情報流通の量的および速度的な拡大などによって，社会の変化のスピードへの対応が重要となっている．グローバル経済，環境問題，安全保障問題，バイオインフォマティクスなど，新しい複合的な領域における課題が次々に生まれている．
このような状況では，それぞれの課題に柔軟に対応することが重要となる．文脈（解決の対象となる課題）に応じて，柔軟に解決策を構築していくことが望ましい．例えば，遺伝子情報の解析に関わる新規事業を起こすためには，生命科学の専門家のほかに，データベースや統計解析の専門家の知識も必要となる．
本研究の成果は，こうした背景から提案した「教育カリキュラムと職業データベース連携による目的指向型学習支援データベース」[1〜2] を補完および拡張するものと位置づけることが♥学生会員 慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科修士課
程 yt@sfc.keio.ac.jp♠正会員 慶應義塾大学環境情報学部 kiyoki@sfc.keio.ac.jp

1

できる．これは，特定の職種について，その人材育成や知識獲得に必要なカリキュラムを動的に生成するシステムであるが，本研究における成果を付加的に利用することによって，「新しい複合的な領域における課題」から，その解決のために必要な人材（関連する職種）の特定や，解決する為に必要な人材育成のためのカリキュラムを動的に獲得することが可能となる．
本方式の適用例として，以下のようなものが考えられる：(1) 新規事業やプロジェクトの立ち上げにおける指針を提供することができる．ビジネスの現場において，新規事業を創出したり，新しいプロジェクトを発足させる際に，必要となる人材を特定したり，その人材に求められる専門知識やスキル，基礎的な能力を特定することが可能となる．近年の傾向として，これまでの職業について規定してきたスキルや専門知識などが社会的な変化の早さによりすぐに陳腐化してしまったり，企業や応用領域によって同一の職種でも実際の職務が異なってしまったりすることが多い([3〜4])．本方式により，変化に対応しながら，組織を人材という視点から柔軟に構築するための指針を提供することが可能となる．特に，ノウハ
ウや経験の少ないNPO（非営利組織）やNGO（非政府機関）などの中小規模の組織における有用性が高いと云える．
(2) 複合的な領域に関する課題を解決するフレームワークを提示することができる．複合的な領域に関する課題の解決を目指す際に，関連する職業を抽出することが可能である為，それぞれの個別の職業に関する情報から，具体的に要求される知識やスキル，基礎的な能力を特定することが可能となる．
人材育成という観点から，教育機関等における授業に関する情報と連結すれば，大学院の，特にプロフェッショナル・スクールにおけるカリキュラムの生成等に活用可能である．また，カリキュラムの過不足を特定したり，教育の現場と実際の職業の現場を積極的に連結する指針を提供したりすることも可能となる．
本稿では，複合的な領域における課題を問い合わせ語として設定し，その解決のために必要な職業に関する情報を既存職種に関する情報を用いて獲得する方式を示す．本方式の特徴は，異種の知識間の関連性を計量することが可能になることにある．
従来，特定の課題という文脈に対して，その課題を定義した知識と，実際に現場で課題解決を行う職業に関する知識は，システマチックに統合されることはなかった．本方式によって実現される職業情報の統合方法は，「課題」に関する情報と「職業」に関する情報の関連性を動的に計量することで，社会的な変化に対応しながら，専門家の手で関連性，つまり解決策を静的に記述し続けるコストを削減することが可能となる．
本方式は，文脈に応じて関連する職業に関する異種の専門知識を特定し，統合的利用を可能にするものであり，マルチデータベースシステムの職業データへの応用を実現する方式として位置づけることができる．マルチデータベースシステムとは，独立に構築されたデータベース群を統合し，単一のデータベースのように共有するシステムである[5〜7]．マルチデータベー
スシステムは，既存のデータベース群を相互利用することにより，それら既存の情報群に新しい応用，および，新しい価値を与えるシステムとして位置づけられる．マルチデータベースシ
ステムの実現方式の詳細は，文献[8〜11] に示している．
本方式の本質は，異種の専門家の知識を統合可能であるというところにある．本方式によって統合する専門家の知識は，次の2 つである：
・ 解決すべき課題に関する知識・ 個別の既存職業に関する知識
解決すべき課題に関する知識は，専門家によって設定された日本データベース学会 Letters Vol.2, No.3

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k33

図 1 本方式の概要
Fig.1 An Overview of Our Proposed Met
課題に関する定義と位置づけることができる．既存の領域に限定した課題からそれらの複合的な領域に関する課題に至るまで多種多様に存在するが，これらの課題を専門家の視点から定義し，その領域を規定した情報がこれに当たる．
個別の既存職業に関する知識は，具体的な個別職業に関する詳細の定義と位置づけることができる．既に社会に存在する特定の領域の課題を解決する為に設定された職業に関する情報であり，関連する学問領域や要求されるスキルおよび基礎的な能力等の情報との関係も記述している．
既存の学問や職業領域という観点からみると一段抽象度の高い視点から課題を定義するのが，解決すべき課題を定義する専門家である．一方で，特定の職業に関する情報を設定する専門家は，個別の職業に関する情報の専門家ではあっても，それを特定の文脈に応用する分野横断的な抽象度の高い視点は持っていない．この二つの知識には，その専門家の立場の違いから明確な情報の異種性が存在している．個別の領域の専門家と領域間の関連についての専門家の違いである．それぞれの知識は重要なものであるが，より重要なのはこれらの知識を統合的に利用することである．本方式によって，これらの二つの知識の統合が可能となる．

2. 実現方式
本稿において示す，異種の職業情報を統合するメタレベル・ジョブ・データベース・インテグレーション方式は次のとおり
であり，４つのステップによって実現する(図1)．
Step‑1では，課題および職業に関する情報の関連性を計量するメトリクスとしてn 個の特徴量を設定し，ベクトルを生成する．解決したい課題に関する知識(Step‑2において設定)と個別の職業に関する知識(Step‑3において設定) から抽出した情報の関連性を計量するメトリクスを設定し，設定したメトリクスを適用可能なメタデータの設定方法を設定する．
Step‑2では，解決したい「課題」に関する知識を設定し，n個の特徴量によって特徴付けられたメタデータを生成する．生成したメタデータは，Step‑1において設定したn 個の特徴量を表現するベクトル空間上に写像する．
Step‑3 では，個別の職業に関する知識を設定し，n 個の特徴

2knowledge
Administration and Management
Biology
Building and Construction
Chemistry
ClericalCommunications and Media
Computers and Electronics
Customer and Personal Service
DesignEconomics and Accounting
Education and Training
Engineering and Technology
English Language
Fine Arts
Food Production
Foreign Language
Geography
History and Archeology
Law, Government and Jurisprudence
Mathematics
Mechanical
Medicine and DentistryPersonnel and Human Resources
Philosophy and Theology
Physics
Production and Processing
Psychology
Public Safety and Security
Sales and Marketing
Sociology and Anthropology
Telecommunications
Therapy and CounselingTransportation

表 1 O*NET の設定する 33 種類の学問領域群
Table 1 33 Kinds of Knowledge Set by O*NET
量によって特徴付けられたメタデータを生成する．生成したメタデータは，Step‑1 において n 個の特徴量を表現するベクトル空間上に写像する．
Step‑4では，Step‑2およびStep‑3で抽出したデータ間の相関量を計量する．相関量の計算には，内積やコサインなどがある．
これらは，情報検索を行う際に用いられる手法であり，ベクトル間の相関量を計量するのに適している．

3. 実験
本実験では，単純なメタデータの設定により本方式の実現可能性を検証する．

3.1 実験環境
本研究では，以下のとおりデータを設定し，実験を行う：(a) 既存学問領域に関する情報
既存学問領域に関する情報(Step‑1) としては，学問領域全体を構造的に分類している情報を設定した．本実験では，
O*NET(The Occupational Information Network) [12] がその研究成果として設定している情報を用いた．O*NET では，既存の専門知識を33 種類の学問領域に構造的な分類を行っている(表1)．本稿では，この分類を既知の知識として利用した．
O*NET とは，米国政府により提供されるデータベースで，職

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k2, k7, k20
k3, k4, k10, k17, k19, k26, k30
k7, k17, k19, k24, k30

表 2 問い合わせキーワードと関連する学問領域
Table 2 Query Keywords and Related Educational Issues
業の特性と利用者の属性の関係を包括的に体系化している．
定期的に行われる現場でのアンケートに基づいて定量化されたデータをもとに，950 種類を超える各職業に要求される専門知識，技術・技能，基礎能力，動機などを定義している．
本実験においては，33 種類の学問領域（Knowledge）を，「解決すべき課題に関する情報(Step‑2)」および「職業に関する情報(Step‑3)」を表現する特徴語として設定した．
(b) 解決すべき課題に関する情報解決すべき課題に関する情報(Step‑2)としては，慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス(以下「慶應SFC」と呼ぶ)において設定されている「クラスタ」を用いた．「クラスタ」とは，既存の個別学問領域のアプローチを横断的に用いて解決すべき課題を設定したものである．慶應SFCにおける総合政策学部および環境情報学部の学生の科目履修選択を支援するためのガイドラインとして，15種類の「先端的研究領域」が設置されている[13]．この情報の中から，「目的・ミッション」および「将来のイメージ」の部分のテキストを抜粋し，該当テキストに対して形態素解析を行い，キーワードの抽出を行った．本実験では，慶應SFC における15 の「クラスタ」の中からBI（バイオインフォマティクス: 遺伝子・ゲノム・細胞から生命をコンピュータで解明する），DE（開発と環境: 自然環境と融合した国土・地域開発を計画する）およびNG（ネットワークガバナンス: ネットワーク環境を実践基盤として社会問題に取り組む）の3つを選択した．「クラスタ」に関する詳細については，文献[13] を参照されたい．
(c) 個別の職業に関する知識職業に関する情報(Step‑3)として，O*NET[12]の提供する個別の職業に関する統計情報を設定した．本実験においては，O*NETがそれぞれの職業毎に設定している個別の専門知識の重要度を用いた．この重要度は0‑100の値で出力されるものであり，この値をメタデータとして付与している．
以上の異種の知識を統合するにあたり，本実験における問い合わせには，内積のプログラムを構築し，利用した．内積は，問い合わせキーワードと検索対象データ間の相関量を計算する一手法である．問い合わせキーワードとして「解決すべき課題と既存学問領域の関係を記述した情報」を，検索対象データとして「個別の職業と既存学問領域との関係を記述した情報」を設定し，「解決すべき課題」と「個別の職業」という異種の知識の相関量を計量する．具体的には，O*NETの設定する33 種類の直交した専門知識(knowledge) によりベクトル空間を生成し，それぞれの知識を同一のベクトル空間上に写像し，内積によって相関量を求める．
問い合わせキーワードとして設定した「解決すべき課題」に関する知識(Step‑2)は，複合的な課題に関して定義したドキュメントに形態素解析を行い，関連する専門知識に関するキーワードを抽出した．本実験では，慶応SFC におけるクラスタに関するドキュメントを用いて，そのドキュメント内に出現する単語群より，「専門知識(knowledge)」に関連した語句を抽出し，メタデータを設定した．関連するキーワードの出現頻度によって専門知識毎に重み付けを行った．
検索対象データとして設定した「職業」に関する情報(Step‑3)
は，O*NETの提供する統計情報を設定した．この情報は，個別の3

rank1233567value
0.744176458
0.722452338
0.716959774
0.716959774
0.697330737
0.682190138
0.678226683

80.677938684

910

0.675320074
0.674648349

related occupation
Zoologists and Wildlife Biologists
Microbiologists
Agricultural Technicians
Biological Technicians
Animal Scientists
Cardiovascular Technologists and Technicians
Nonfarm Animal Caretakers
Environmental Scientists and Specialists,
Including Health
Biologists
Nuclear Medicine Technologists

表 3 実験結果(BI)
Table 3 Experimental Results for BIrank

value

1

0.8152654392345

0.807048382
0.799027617
0.794276969
0.787811353

60.775964506

70.770293186

89100.768480595
0.767488379
0.759238635

related occupation
Child Support, Missing Persons, andUnemployment Insurance Fraud Investigators
Bailiffs
Correctional Officers and Jailers
Transit and Railroad Police
Criminal Investigators and Special Agents
Insurance Adjusters, Examiners, andInvestigators
Government Property Inspectors andInvestigators
Police Detectives
Fire InspectorsSheriffs and Deputy Sheriffs

表 4 実験結果(DE)Table 4 Experimental Results for DE
職業における33種類の専門知識の重要度を，0‑100の値で設定している．この値を用いてメタデータを設定し，ベクトルを生成した．
問い合わせキーワードとして設定した「解決すべき課題」に関する情報(Step‑2)も検索対象データとして設定した「職業」に関する情報(Step‑3)も，それぞれベクトルを正規化し，ノルムを「1」に合わせた．単位ベクトル化を行うことにより，「課題」と「職業」という異種の情報に関する情報量を同一のものとし，互いに比較可能なものとした．これにより，それぞれの持つ情報量は同一であるという前提を置くことができるため，それぞれのベクトル間の関係のみを計量可能である．

3.2 実験手法
本実験では，「実験環境（3. 1）」において設定したデータを用いて，BI（バイオインフォマティクス），DE（開発と環境），NG（ネットワークガバナンス）の3つの問い合わせキーワード(Step‑2)を設定した(表2)．

3.3 実験結果および考察
実験結果は，表3(BI)，表4(DE)および表5(NG)において，それぞれ上位10位までを示す．
ここから以下のことが云える：(1) 問い合わせキーワードとして設定した課題に関して，関連性の高い情報が上位に検索された．
(2) 問い合わせキーワードとして設定した課題に関して，関連性の低い職業が下位に検索された．
例を挙げるなら，「 BI(バイオインフォマティクス)」を問い合わせキーワードとして設定した場合（表3）の実験結果では，関連する学問領域として「k2(Biology)」，「k7(Computers andElectronics)」および「k20(Mathematics)」を設定した(BIの特日本データベース学会 Letters Vol.2, No.3

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rank
1

value
0.717737968

20.705089301

30.699759813

4560.69614053
0.695817239
0.685081179

70.676302319

80.675310211

90.670433998

100.66804919

related occupation
Criminal Investigators and Special AgentsFirst-Line Supervisors/Managers of Police andDetectives
Child Support, Missing Persons, andUnemployment Insurance Fraud Investigators
Judges, Magistrate Judges, and Magistrates
Urban and Regional Planners
Correctional Officers and Jailers
Government Property Inspectors andInvestigators
Private Detectives and Investigators
Insurance Adjusters, Examiners, andInvestigators
Transit and Railroad Police

表 5 実験結果(NG)
Table 5 Experimental Results for NG
徴量として，K2，K7，k20を「1」に，それ以外を「0」にした)が，検索結果の中で，Biology，Computers and Electronics，Mathematicsを専門的に利用するか，その専門知識に直接的に関係する職業と問い合わせとの相関量が高く計量され，上位に検索された．一方で，それ以外の職業に関しては，関連性の低い職業として下位に出力されている．
「 DE(開発と環境)」(表4)，「NG(ネットワークガバナンス)」(表5)においても同様の結果が得られた．
以上の実験結果から，次のことが導き出せる：(1) 本方式を適用することにより，課題を定義した文書があれば，関連する職業を特定することが可能となる．
(2) 課題および職業に関する情報に対して，メタデータとして的確な特徴量を設定することができれば，相互の相関量を計量し，異種の知識の統合的使用が可能となる．
本システムにより人材，職業などの情報を統合的に扱うことが可能とり，実現可能性を示すことができた．今後の課題として次の三つを挙げる：(1) 本方式の有効性の検証(2) 課題に関して定義した文書から，その特徴量をメタデータとして抽出する方法の開発

4. 終わりに本研究では，異種の職業情報を統合するメタレベル・ジブ・データベース・インテグレーション方式を示し，実験により実現可能性を示した．
今後の展望としては，本方式を教育データベース[1〜2]と連携させることによる，人材育成およびキャリア開発支援への適用が考えられる．また，ジョブマッチングマルチデータベース[14]との連携も考えられる．

[謝辞]
最後に，本稿執筆にあたって有益な助言をいただきました，慶應義塾大学大学院政策メディア研究科の吉田尚史氏，図子泰三氏，倉林修一氏および金澤元紀氏に感謝します．

[文献］

連携による目的指向型学習支援データベースの実現 ,電子情報通信学会技術研究報告Vol.102 No.208, pp.121‑126 (2002).
[3] 原井新介: キャリアコンピテンシーマネジメント ,日本経団連出版 (2002).
[4] 高橋俊介: キャリア論‑個人のキャリア自律のために会社は何をすべきなのか , 東洋経済新報社 (2003).
[5] Bright, M. W., Hurson, A. R. and Pakzad, S. H.: A
Taxonomy and Current Issues in Multidatabase System , IEEEComputer, Vol.25, No.3, pp.50‐59 (1992).
[6] Litwin, W., Mark, L. and Roussopoulos, N.:
Interoperability of Multiple Autonomous Databases , ACM
Comp. Surveys, Vol.22, No.3, pp.267‐293 (1990).
[7] Sheth, A. and Larson, J.A.: Federated database systems
for managing distributed, heterogeneous, and autonomous
databases , ACM Computing Surveys, Vol.22, No.3, pp.183‐236(1990).
[8] Kiyoki, Y. and Kitagawa, T.: A metadatabase system
supportinginteroperabilityinmultidatabases ,Information Modeling and Knowledge Bases, Vol.5, pp.287‐298(1993).
[9] Kiyoki, Y., Kitagawa, T. and Hitomi, Y.: A fundamental
framework for realizing semantic interoperability in amultidatabase environment , Journal of Integrated
Computer‑Aided Engineering, Vol.2, No.1, pp.3‐20 (1995).
[10] Kiyoki, Y., Hosokawa, Y. and Ishibashi, N.: A
Metadatabase System Architecture for Integrating
Heterogeneous Databases with Temporal and Spatial
Operations , Advanced Database Research and Development
Series Vol.10, Advances in Multimedia and Databases for theNew Century, A Swiss/Japanese Perspective, pp.158‐165,
World Scientific Publishing (2000).
[11] 細川宜秀，石橋直樹，八代夕紀子，清木康: マルチデー
タベース環境における時間的・空間的関連性評価によるデータ結合方式 , 情報処理学会論文誌:データベース, Vol.40,No.SIG 8(TOD4), pp.95‑111 (1999).
[12] O*NET OnLine URL: <http://www.onetcenter. org/>[13] 湘南藤沢事務室編集: SFC ガイド2003 ，慶應義塾大学(2003).
[14] 教育学術データベース等の開発事業: キャリア開発・ジョブマッチングマルチデータベースの開発」報告書 ，慶應義塾大学清木研究室 (2001).

高橋 雄介 Yusuke TAKAHASHI
慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修士課程在学中．
2003 慶應義塾大学総合政策学部卒業．データベースシステムの研究に従事．日本データベース学会学生会員．

清木 康 Yasushi KIYOKI
慶應義塾大学環境情報学部教授．1983 慶應義塾大学大学院工学研究科博士課程修了，工学博士．データベースシステム，知識ベースシステム，マルチメディアシステムの研究に従事．ACM，IEEECS，電子情報通信学会，情報処理学会，日本データベース学会各会員．

[1] 高橋雄介,清木康: 教育カリキュラムと職業データの連携による目的指向型学習支援データベースの構成方式 ,情報処理学会研究報告Vol.2002, No.41, pp.81‑88 (2002).
[2] 高橋雄介,清木康: 教育カリキュラムと職業データベース

4

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