近年の科学技術の進展にともない，工学知は幾何級数的に増大したが，その一方で，工学教育の現場においては，学生が自分の興味に合わせて講義・演習を選ぶことが非常に困難な状況になっている．例えば，東京大学工学部では約900の講義が開講されており，学科の枠を越えた講義の履修が可能であるが，講義の選択に対する十分な知識が得られる状況とは言い難い．学生にとっては，a)自分の興味がどの講義によって教授されるか（講義の検索），b)その講義を受けるために習得すべき講義は何か（講義間関連の同定），等を得ることが望ましい．また，教員も同様に，講義全体の効率化のために，講義内容の重複や講義の抜けを知る必要があり，総じて講義の全体像を俯瞰し，各講義間の関連性を知ることが非常に重要となる．こうした問題に対し，我々は先より，異なる分野における知識を効率的に抽出し，かつ得られた知識間の関連性から浮かび上がる新たな知の活用を支援する「知の構造化」に関する研究開発を進めてきた\cite{Inproc_Mima_2006a,Article_Mima_2006b,Inproc_Yoshida_2007}．「知の構造化」の主たる目的は，知識を分析し可視化技術により知の内容を明瞭にすることで，i)知識全体の構造を明らかにし，ii)知識の関連から隠れた知識や，新たな知識を発見する，iii)知識の集中と抜けを発見する，さらには，これらによる知識の活用と再利用性を促すことにある．以上のような知の構造化の工学教育分野における実践として，以下の目標を達成するために，工学知およびカリキュラムの構造化と可視化に取り組んでいる．\noindent\textgt{・セルフオリエンテーション可能なシステムの構築}カリキュラムの全体像を構造化し，可視化することによって，学生が学ぶことの相対的位置付けを理解し，進むべき道を自ら指向できるようにする．\noindent\textgt{・テーラーメイド教育の実現}様々な異なるキャリアの学生に対して，多様なコース中から，個々の目的に応じた最適なカリキュラムを効果的に提示する．これらの目標を達成するために，1)キーワード検索によるアプローチ，および，2)課題志向によるアプローチ，という二つのアプローチでこの問題に対する取り組みを進め，既に学生へのサービス提供を行っている．通常，キーワード検索によるアプローチは，有用性が高く強力な検索能力を提供可能であるが，専門的知識の乏しい初学者にとっては，適切な検索キーワードを見つけだすことが難しいという問題がある．その一方，Yahoo!等のインターネット検索サイトでのディレクトリ検索に相当する課題志向によるアプローチでは，あらかじめ「環境」，「エネルギー」等の，（学科の枠に捕らわれない）課題に即して講義を（階層的に）分類し，それらの取捨選択により最終的な講義の選別が可能となるため，個別の科目に関する知識をそれほど必要とせずに，各学生の興味のある課題にあわせて講義を検索することができるという利点がある．双方共に一長一短があるが，教養課程から専門課程に渡る学生の多様なニーズに応えるためにも，キーワード入力と課題志向の両面から，講義を構造化・可視化することが，学生へのサービス提供という点からも重要である．キーワード入力からのアプローチとして，東京大学工学部では，MIMASearchシラバス構造化システムとして既に学生に向けサービスを提供している．本システムの特徴は，講義内容（以下，シラバス）のテキストを自然言語処理技術により自動的に構造化し，可視化技術を利用することで学生との柔軟なインタフェースを提供することにある．学部学生，大学院生を対象とした過去3年に渡るアンケート調査の結果や，年々のアクセス数の伸び等を始めとし，検索の効率化等に対する良好な評価を得ている．なお，MIMASearchに関する詳細は\cite{Inproc_Mima_2006a,Web_MIMA_Search}にあるため，本稿では割愛する．一方，課題志向によるアプローチに関しても，従来，人手により課題別にシラバスを分類し，構造化，可視化を行うことで，同様のサービスを提供しており，先と同様，学生からの良好な評価を得ている．しかしながら，課題志向によるアプローチでは，従来の学科や進学コース単位での，言わば，分野内でのシラバス分類と異なり，多くの場合に分野の枠を越えたシラバスの分類が要求される．特に，近年急速に発展しつつある「バイオテクノロジー」，「ナノテクノロジー」，「環境」，「エネルギー」等の分野では，学際的，複合的，融合的な方法で研究開発が行なわれており，これらの分類に関しては，より広範囲の知識を必要とする．さらには，「地球温暖化」，「環境資源の枯渇」，「持続可能な社会」等，学科のみならず，学部の枠組みを超えた講義や知識のつながりをとらえることが必要な課題も存在する．その一方で，近年の工学知の増大と細分化により，講義を受け持つ各教員が俯瞰的な視点から自身の講義を位置付けることが困難な状況にあるといえる．例えば，東京大学工学部の2008年度シラバスにおいて，「事前履修」，「並行履修」，「事後履修」という関連講義を記述する項目があるが，入力された関連講義のうち約34\%の記述に誤りがあり，関連講義をたどることできない状態にある．これらの多くは，カリキュラムの再編によって既に開講されていない講義名を参照していたり，曖昧な記述のままとなっていることが原因と見られるが，各教員が講義の全体像を把握し，シラバス間の関連を記述することが必ずしも容易ではないことを示していると思われる．以上のように，学際的な研究が増加し課題志向別にシラバスを俯瞰する必要性が高まっている一方で，各教員は学問分野の増大・細分化により俯瞰的な視点からシラバスを記述することが困難な状況にある．したがって，客観的・俯瞰的に課題志向別にシラバスを構造化するためには，工学知を俯瞰し，分類することができる専門の人員が必要となる．そこで，東京大学大学院工学系研究科では，現在数名の専門の教員が人手によりシラバスを精査し分類作業を行っている\cite{Web_Kadaisikou}．しかし，年度毎に更新されるシラバスに対して，人手による分類を毎年続けていくことは，大きなコストと時間を要する．よって，この作業を可能な限り自動化し，効率的な手法を開発することが非常に重要な課題となる．そこで，本研究では，課題志向によるシラバス構造化のアプローチに関し，シラバス分類を（半）自動化するシステムを提案する．本システムの特徴は，従来，全ての工程を人手による手作業で行っていたシラバス分類に対し，その一部を言語処理による特徴抽出，及び機械学習による自動分類を利用することで，全体の作業工程を短縮することにある．以下，本稿では，これら課題志向によるシラバス構造化アプローチとして，我々のグループで取り組んでいる課題志向別シラバス分類，構造化システムについて，システム構成，実装，及びテストデータを利用した実験評価を交えて解説する．