WISS 2022

Corpory: インフォーマル情報の取得に基づく企業研究支援システムの提案
古井戸 達貴*五十嵐 悠紀†概要． 就職活動（以下「就活」という．
）において，企業とのミスマッチを防ぐためには実際に働く会社員のインフォーマル情報を収集することが必要不可欠である．そのため，近年では就活口コミサイトが多く利用されているが，企業によっては数千件と掲載される口コミを全て閲覧するのは現実的でない．
そこで本稿では，就活口コミサイトの口コミを自然言語処理技術によって可視化し，就活を効果的に進めるためのインフォーマル情報取得と企業探索を支援する企業研究支援システムを提案する．

1

はじめに新規大卒就職者の就職後 3 年以内の離職率は全体の約 30%となっており[1]，その理由として，「仕事が自分に合わなかった」と回答した離職者が 40％以上に上っている[2]．このようなミスマッチを防いで，自分自身の適性に合った就職先を見つけるためには，実際に働く会社員の考えや経験したことに関する情報を収集することが必要不可欠である．そのため，近年では就活口コミサイトが多く利用されているが[3]，企業によっては数千件と掲載される口コミを全て閲覧するのは現実的でない．
そこで本稿では就活中の大学生を対象として，就活口コミサイトに掲載されている情報を自然言語処理技術によって可視化し，就活を効果的に進めるためのインフォーマル情報の取得および企業探索を支援する企業研究支援システム「Corpory」を提案する．本稿におけるフォーマル情報およびインフ
ォーマル情報の定義とその一例を表 1 に示す．就活におけるインフォーマル情報の取得支援を対象とした先行研究としては，OB・OG との間のパーソナルコネクション構築を支援する SNS[4]が挙げられるが，本稿で提案するシステムでは OB･OG と接点を持たずとも企業理解が深められる点で異なっている．

2

提案システム「Corpory」

図 1 は実装したシステムの基本機能の一部をまとめたインタフェイス図である．以下では，企業詳細ページとデータ比較機能，推薦機能，口コミ語検索機能について記述する．なお，本システムでは，2022年度の明治大学からの就職者数が７人以上かつ就活口コミサイト「キャリコネ」[5]に掲載している口コミ数が 200 件以上の企業 30 社を採用しており，各企業の解析に用いた口コミはそれぞれ 200 件である．
また，口コミの解析には「ユーザーローカル テキス
トマイニングツール」[6]を利用した．本システムを開発する上では，事前に 30 名に調査した「就活で求める情報」のアンケート結果を元に，上位 11 項目が取得できるよう留意した．

表 1．フォーマル情報とインフォーマル情報の定義とその一例
フォーマル
情報

企業の公式 HP で掲載している情報やイン
ターネット検索で得られる定量的なデー
タ．
（平均年収や残業時間，本社所在地など）

インフォー
マル情報

口コミから得られる定性的なデータ．
（社風ややりがい，福利厚生に対する所感など）

Copyright is held by the author(s). This paper isnonrefereed and non-archival. Hence it may later
appear in any journals, conferences, symposia, etc.
* 明治大学†お茶の水女子大学

図 1．提案システムのユーザインタフェイス

2.1 企業詳細ページ
企業詳細ページでは，口コミ解析で得られた特徴的な語や文章とその関係性，感情の傾向といったインフォーマル情報およびフォーマル情報を掲載した．
2.2 データ比較機能
平均年収や残業時間，有休消化率などのフォーマWISS 2022

ル情報に加え，口コミのネガティブ度合とポジティブ度合の比率から算出した「ネガポジ評価」，キャリコネが独自に収集した「社員による自社評価」などを定量的に比較する機能を実装した．絞り込みや並び替えによって学生ユーザのニーズに合った企業探索を可能にした．
2.3 推薦機能
収集・算出したデータを基に学生ユーザのニーズに合った企業を推薦する機能を実装した．各選択項
目の重視度合を４段階で選択し，その度合と各データの偏差値を考慮して企業が推薦される．

質問項目については回答理由を自由記述する欄を設けた．
表 2．学生ユーザアンケート結果（N=8）
質問内容(1) 推薦機能を利用して興味を持った企業は見つかりましたか？
(2) データ比較機能を利用して興味を持った企業は見つかりましたか？
(3) 口コミ語検索機能を利用して興味を持った企業は見つかりましたか？
(4) 企業詳細ページを見て，これまでの就活サイトでは知り得なかった情報を得ることができましたか？

評価
3.00
3.25
2.875
3.875

2.4 口コミ語検索機能
キャリコネより収集した口コミデータをデータベースに格納することで口コミ語検索機能を実装した．
これにより学生ユーザは興味のあるキーワードを検索でき，そのキーワードと結び付きの強い企業を効果的に知ることが可能となる．

3

ユーザスタディ3.1 目的
学生ユーザに対して就活における良質なインフォーマル情報の取得と企業探索が本システムによって促進されたかどうかを確認することを目的としてユーザスタディを実施した．本ユーザスタディで調査した項目は以下のとおりである．
(a) 学生ユーザにとって，企業詳細ページで提供された情報が企業理解を深めるのに効果的かどうか．
(b) 学生ユーザにとって，推薦機能やデータ比較機
能，口コミ語検索機能が企業探索に効果的かどうか．
(c) OB・OG ユーザにとって，企業詳細ページで提供された情報が正しいと思うかどうか．
3.2 方法本ユーザスタディの被験者は，都内私立大学の就活中の学生ユーザ 8 名，および現在本システムに登録している企業で働いている OB・OG ユーザ 3 名とした．ユーザにはシステムを一通り利用してもらい，その後アンケート調査を実施した．
3.3 結果学生ユーザに対するアンケート結果を表 2 に，OB・OG ユーザに対するアンケートの結果を表 3 に示す．質問事項については，「4. たくさん見つかった」「3. 少し見つかった」「2. あまり見つからなかった」「1. 見つからなかった」の 4 段階評価とし，表中ではその平均値を示している．なお，それぞれの

表 3．OB・OG ユーザアンケート結果（N=3）
質問内容
企業詳細ページで提示されている情報が正しいと思いますか？

評価
3.333

3.4 考察表 3 に示した OB・OG ユーザへのアンケート結果から，本システムの提示する情報は概ね正しいことが分かった．
また，表 2 に示した学生ユーザのアンケート結果から，企業詳細ページに関する質問で高い評価が得られた．一例として，「ワードクラウドや感情分析を見て一目で企業のイメージを掴むことができた」などといった自由回答が得られた．一方，OB・OG ユーザからは「読み取れる情報が限られているため，ユーザがミスリードしてしまうかも知れない」という意見を頂いた．これらのことから，口コミの解析によって得られたインフォーマル情報はミスリードに注意する必要がある一方で，学生ユーザにとって一般的な就活サイトとは別の観点の情報としてメリットがあることが示唆された．
企業探索のための機能については，データ比較機
能，推薦機能，口コミ語検索機能の順に高い評価が得られた．データ比較機能については，半数の学生ユーザが最高評価を付けており，「データで絞り込みや並び替えをすることで自分の好みに合った企業が見つけられた」などといった自由回答が得られた．
一方，口コミ語検索機能に関しては 37.5％の学生ユーザが「あまり見つからなかった」と回答した．その主な理由として「該当するキーワードを含む口コミが見たかった」などの自由回答が得られた．これ
らのことから，インフォーマル情報に基づく企業探索は学生ユーザにとって有益であり，該当の口コミを閲覧できるようにすることで更に高い効果が期待できることが示唆された．

Corpory: インフォーマル情報の取得に基づく企業研究支援システムの提案

謝辞
口コミ情報を利用するにあたり，就活口コミサイト「キャリコネ」を運営する株式会社グローバルウ
ェイ様にご快諾いただきました．厚く御礼申し上げます．また，ユーザスタディにご協力いただいた皆様に感謝いたします．

参考文献[1] 新 規 学 卒 就 職 者 の 離 職 状 況 を 公 表 し ま すhttps://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/0000177553_00004.html （閲覧日：2022 年 11 月 14 日）[2] 特 集就 労 等 に 関 す る 若 者 の 意 識
https://www8.cao.go.jp/youth/whitepaper/h30honp
en/s0_0.html （閲覧日：2022 年 9 月 28 日）[3] HR 総研×楽天みん就：2023 年卒学生就活動向調査（ 6 月 ）【 就 職 活 動 編 】 結 果 報 告 https://www.hrpro.co.jp/research_detail.php?r_no=340（閲覧日：2022 年 9 月 28 日）[4] 長谷部忍，高橋咲江，柏原昭博：インフォーマルな経験情報の共有に基づく就職活動支援 SNS の開発，教育システム情報学会誌，Vol.27，No.2，pp. 199-210，
2010[5] キャリコネ https://careerconnection.jp/ （閲覧日：2022 年 9 月 24 日）[6] ユ ー ザ ー ロ ー カ ル テ キ ス ト マ イ ニ ン グ ツ ー ル
https://textmining.userlocal.jp/ （閲覧日：2022 年 9月 24 日）

未来ビジョン
学生が卒業後の進路を決定するために行う就活は，自身の設計したキャリアプランに基づいて，さまざまな情報を収集し，どの企業に就職するかを選択する重要な活動である．しかしながら 2020 年以降，新型コロナウイルスの流行により，従来のように対面で就活を行うことが制限されるようになった．
そのため，大学の OB・OG や実際に働く会社員の話を対面して聞く機会が減り，インフォーマル情報を取得することが困難になった．学生はその代替として，インターネットを利用して情報収集を行うようになったが，さまざまな情報が溢れかえっており，どの情報をキャッチすれば良いのかが分かりづら
く，企業研究が昨今の就活生の大きな悩みの一つとなっている．

このような状況を解消するためには，インターネット上に溢れるデータを分かりやすく可視化し，定量的に整理することで，就活生が企業研究を容易に行えるようにすることが重要であると推測される．
本稿では，自然言語処理技術による口コミの解析によってインフォーマル情報を可視化させることと，それに基づき企業探索のための機能を実装することで，企業理解を深めることや自分に合う企業を発見する支援をすることを目指しており，本稿はその第一歩である．今後は，より一人ひとりのユーザのニーズに寄り添い，就活で悩む学生が一歩でも前に進めるよう支援していきたいと考えている．