本研究では、Folksonomy データの分析に基づく、新しい分類体系構築方法について提案する。現在のソーシャルブックマークサービスでは、大量のブックマークエントリの中から有用なリソースを探すには、キーワードやタグを指定するか、興味の近いブックマーカを努力して探し出す必要がある。本研究では、タグの共起関係に基づく意味的な繋がりを利用して、タグの集合を分類構造として体系だてる。これにより、利用者にはタグの関連を認識した直観的な探索を通して、有用なリソースを探しだすことが可能となる。In this research, we propose a new classification system based on the analysis folksonomy data. In order to find valuable resources from current social bookmark services, users need to specify search terms or tags, or to discover people with the similar interests. Our proposal utilizes semantic relationships extracted from the cooccurrences folksonomy data and organizes a new classification system from tag sets. Users can find useful resources by navigating tag relationships intuitively.