記事自動タグ付け（AI分類）システム【メディア・Webメディア】 
自然言語処理（NLP）を用いて、記事の本文から重要なキーワードやカテゴリを抽出し、自動でタグ付けを行うシステムを導入する施策です。編集者によるタグ付けのバラつき（表記ゆれ）をなくし、関連記事のレコメンド精度やサイト内検索のヒット率を高めます。メリットは、編集工数の削減と、サイト内回遊の促進です。成功には、メディア固有の専門用語辞書の整備が必要です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★☆☆☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
広告・出版 |  目的 |
効率化 回遊率 |
| 業界② |
メディア・Webメディア |  対象 |
編集者 自然言語処理（NLP）エンジニア |
 費用 |
100〜1000万円 |  実施期間 |
60 |
主なToDo
- 過去記事をAIに学習させ、タグ抽出モデルを作成する
- CMSの投稿画面で、記事保存時にタグ候補を提案する機能を実装する
- 抽出されたタグを人間が確認・修正するフローにする
期待できる効果
手動でのタグ付け作業が不要になる。タグの揺らぎ（「スマホ」と「スマートフォン」等）が統一され、SEO効果が高まる。
躓くところ
タグの種類が膨大になりすぎると、管理が煩雑になり、関連記事の精度が逆に低下するリスクがあります。また、新しいトピックや造語に対するAIの学習が追いつかず、的外れなタグが自動付与されることで、検索結果の信頼性を損なう懸念があります。
狙えるチャネル
