書店に合わせてAIが本を選ぶ「Seleboo」 日販と富士通が共同開発
日本出版販売（以下、日販）と富士通は5月14日、書店の客層や売り場のコンセプトなどに合わせてAI（人工知能）が自動で本を選ぶサービス「SeleBoo」（セレブー）を共同開発し、2018年夏から日販の取引書店向けに提供すると発表した。書店の店頭フェアやイベントでの活用を見込む。 SeleBooは「Select Book」の略。日販が持つ約350万点の書誌情報や全国約3000店の書店の販売実績情報に加え、Wikipediaから情報を抽出してオープンデータ（Linked Open Data）として公開する「DBpedia」、世界中で公開されているLinked Open Dataを検索できるサービス「LOD4ALL」などを元に、富士通のAIを使ったビッグデータ分析サービス「マーケティングAIコンテナ」で分析する。 国内で流通している約60万点の書籍から売り場のテーマや客層に合わせて本を選び、リスト
CA1734 – 研究文献レビュー：蔵書構成 / 安井一徳
蔵書構成 1. はじめに 今回の研究文献レビューにあたり、はじめに、簡単な定義、対象範囲の設定、最近のレビューの確認をしておきたい。 1.1. 「蔵書構成」の定義 『図書館情報学用語辞典 第三版』には、「蔵書構成」は「図書館蔵書が図書館のサービス目的を実現する構造となるように、資料を選択、収集して、計画的組織的に蔵書を形成、維持、発展させていく意図的なプロセス」(1)とある。「蔵書」の「構成」というと静態的な響きがするが、収集によって資料が増え、除籍によって資料が減り、その前後で蔵書としての一体性を保つ、その有機体的かつ動態的なプロセスが蔵書構成なのだということを、この記述は示している。その過程に「計画的組織的な意図」が介在することによって、単なる資料の集合と「蔵書」は区別されることになる。より細かく見れば、すべての資料を収集することは現実的に不可能である以上、「計画的組織的な意図」に
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