社会学においては，職業や産業データは性別や年齢などと同様に重要な属性であり，正確を期する必要がある．このため，国勢調査でも行われているように，自由回答で収集したものを研究者自身が職業・産業分類コードに変換する場合が多い\cite{Hara84}．この作業は「職業・産業コーディング」とよばれるが，国内の社会学において標準的に用いられる職業コード（SSM職業小分類コード）は約200個，産業コード（SSM産業大分類コード）は約20個あり\cite{SSM95}，分類すべきクラスの数が非常に多く，コード化のルールも複雑なことから，特に大規模調査の場合は多大な労力や時間を要するという深刻な問題を抱えている\cite{Seiyama04}．また，多人数で長期間にわたる作業となるため，コーディング結果における一貫性の問題も指摘されている\cite{Todoroki_et_al13}．そこで，これらの問題を軽減する目的で，職業・産業コーディングを自動化するシステムの開発を行ってきた．最初に開発したシステムは，SSM職業・産業分類コードを決定するルールを生成し，これに基づいて自動コーディングを行った結果をCSV形式のファイルにするもので\cite{Takahashi00}，主として大規模調査に利用された\cite{Takahashi02b,Takahashi03,Takahashi_et_al05b}．その後，自動コーディングの精度向上のため，自動化のアルゴリズムを，文書分類において分類性能の高さで評価されている機械学習のサポートベクターマシン(SVM)\cite{Joachims98,Sebastiani02}とルールベース手法を組み合わせた手法に改良した\cite{Takahashi_et_al05a,Takahashi_et_al05c}．また，社会学を取り巻く環境の変化に対応するために，ILOにより定められた国際標準コードに変換するシステムも開発した\cite{Takahashi08,Takahashi11}．さらに，いずれのシステムにも，自動コーディングの結果に対してシステムの確信度を付与する機能を追加した\cite{Takahashi_et_al13a}．この結果，自動化システムは職業・産業コーディングにおける前述の2つの問題解決に大きく貢献するものとして，社会調査分野において評価を得た\cite{Hara13}．自動化システムはまた，職業・産業コーディングの実施方法も変えた．以前は，コーダは調査票を見ながらコーディングを行い，その結果を調査票に書き入れていた．しかし，システムの開発以降，依頼者が作成したデータファイルを開発者が事前に処理し，コーダはその結果付きのファイルを画面に表示してコーディングを行い，結果を入力するようになった．この方法は，自動化システムを利用する場合の標準的な方法となった．現在，自動化システムは整理統合され，東京大学社会科学研究所附属社会調査・データアーカイブ研究センター(CSRDA)から，Webを通じた利用サービスとして試行提供されている\footnote{http://csrda.iss.u-tokyo.ac.jp/joint/autocode/}\cite{Takahashi_et_al14}．利用希望者は，自動コーディングを希望するコードの種類を明記した書類をCSRDAに申請し，受理されれば，所定の形式の入力ファイルを指定された場所にアップロードすることができ，その場所から，CSRDAのシステム運用担当者が処理した結果をダウンロードできる仕組みとなっている．これにより，一般の研究者や研究グループが開発者を通すことなく，自由にシステムを利用することができるようになった．海外においても職業・産業コーディングは実施されており，負担の大きい作業であるとの認識から，コンピュータによる支援方法が検討されている．しかし，単なる単語のマッチング以外のものは，韓国と米国における2例のみである．いずれもルールベース手法が中心で，機械学習は適用されていない．また，以上に述べた自動化システムと大きく異なるのは，職業や産業コードそのものを重要な変数として分析に用いる社会学の研究を支援するものではない点である．本稿では，現在公開中の自動化システム（以下，本システムと略す）について報告する．本システムにおける新規性は次の3つである．\begin{itemize}\item分類精度向上のために，ルールベース手法と機械学習の組み合わせ手法の適用\itemコーダの作業負担軽減のため，第1位に予測された候補に対する確信度を付与\item国内標準コードだけでなく，近年利用が高まっている国際標準コードにも対応\end{itemize}本システムは，CSRDAに置かれたのを機に，だれもが容易に操作することができるように，ユーザーインターフェイスを改良した．これは，システムの運用担当者が社会学研究者であることと，短期間で交代する状況を考慮したためである．以下では，最初に自動化システムのこれまでの変遷について補足説明を行った後，本システムについて述べる．そこでは，実際に本システムを利用する社会学研究者による評価も報告する．また，CSRDAにおける本システムの利用方法についても述べる．