電子書籍のタグ付け業務の工数削減と品質安定化のために、自然言語処理技術を用いたタグ付けモデルを構築しました。本取組では、書誌情報や書籍属性だけでなく、表紙画像・他社タグ・口コミ情報等を活用し、タグに的確に反映できていることを確認しました。全体正解率は9割を超え、確定タグの精度に問題ないことが確認されました。また人的レビュー範囲を、モデルで予測したタグの確度に応じて限定することで、大幅な業務工数削減を可能としました。さらに既存タグに当てはまらない作品に対し、新たなタグを創出できるレコメンドタグモデルも構築しました。