MITIとは動機付け面接を評価する行動的コード化システムのことである。しかし、このMITIを人手でコーディングするためにはコストがかかる。よって本研究では、Bertを用いて分類を自動で行うことでコストを低減することを目的とする。準備実験を行い結果をみると、データ不足が読み取れるような結果であった。このデータ不足を補うための手法として、ラベルのついていないデータに擬似的なラベルを付与しデータ数を増やす、半教師あり学習を用い、コーディングの正答率を向上させることを試みる。