人材サービス会社パーソルキャリアが運営する転職サイトDODAの「利用者・退会者アンケート」のテキスト分析に、構造トピックモデルとベイジアンネット構造学習を相補的に適用した検討結果について述べる。表現力豊かなトピックモデルである構造トピックモデルにより得られた、トピック相関、トピック~メタデータの共変量の関連性を、ベイジアンネット構造学習により特徴選択して可視化分析することが効果的であることを示す。構造トピックモデルにより得られた文書のトピック配分「文書-トピック」行列は、「文書-語」行列の情報次元圧縮であることから、文書クラスタリングに適した文書ベクトルであることも示す。