教育講座と学習基準の対応付けは、教育講座が扱っている内容を客観的に評価する目的で広く実施される。特に情報分野では技術の変化が早く、教育内容を頻繁に更新する必要があるため対応付けの頻度は高くなる。しかし、対応付けは一般的に人手によって実施されるため、多くの時間を要してしまう。故に、我々は自然言語処理や機械学習を利用した自動対応付け手法を提案する。提案手法により、教材と学習基準を入力することで、それぞれの教材が扱っている基準項目をラベリングしたテーブルを自動で作成できる。本手法により、対応付けに要する時間を削減できることに加え、人手による対応付けに比べ客観性を高めることができる。