本研究では，ウェブ上の大量データから抽出した就職関連情報を分類し，いくつかの分類先で8割程度の性能で分類することができた． しかし，これを前山ら[4]の研究のように実用化するには，より精度を上げる必要がある．また，これらのデータをユーザに提示するとすれば，その提示の方法も考える必要がある．
また，7つの分類先を利用したが，これらの分類先は更に細分化することが可能と考える． 例えば，職業情報は更に職種ごとにカテゴライズすることが考えられる．
自動分類の性能を上げるという観点では，高橋ら[6]が行ったように，ルールベース手法と教師あり機械学習を合わせて利用し，性能を向上させる方法が考えられる．
上記に上げた点を考慮し，今後の課題として，ルールベース手法と機械学習手法を合わせて利用することで自動分類の性能を上げる方法を検討するほか，分類の詳細化や，ユーザへの提示手法の改善が求められる．