沢はYahoo!知恵袋データから就職活動情報を抽出し，分析した． Yahoo!知恵袋の記事のうち，「就活」「就職活動」を含む記事と，カテゴリが「就職活動」である記事を得た．得られた記事を分析し，就職関連情報の抽出に役立てた． 記事分類に基づく分析では機械学習を利用し，元々カテゴリのない文書データにカテゴリを付与し，不要なカテゴリを除外することで就職関連情報を抽出した． 実験の結果，恋愛のカテゴリは高精度で分類可能で，不要な記事の除外に役立った． 特徴単語抽出に基づく分析では，上位5カテゴリごとに特徴単語を分析し，各カテゴリの内容を把握するのに役立てる． 実験の結果上位5カテゴリの特徴的な名詞を多く抽出し，各カテゴリの内容の把握に役立った．
前山らはキーワード抽出を用いた就職活動支援システムを開発した． ユーザは指定ブラウザの拡張機能を設定することで，特定の就職支援サイトにアクセスした際，自動で対象の企業の情報(企業名，企業のURL，就職支援サイトのURL)を取得できる． 収集した企業のURLを基に就職支援サイトから企業情報を収集し，同業他社比較ページを作成する． また，収集した企業のURLを基に企業ホームページから，志望動機に適したキーワード抽出を行う． このキーワードに基づきツリー構造のキーワードグラフ(キーワードノード)を作成する． ユーザはキーワードグラフから，関連企業を参照することができる． このシステムにより，同業他社の比較と関連企業の発見が容易になり，志望企業決定までの作業の効率化が期待できる．