Amazon Personalize とは - Amazon Personalize

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Amazon Personalize とは

Amazon Personalize は、データを使用してユーザーにアイテムのレコメンデーションを生成する、フルマネージド型の機械学習サービスです。また、特定のアイテムやアイテムメタデータに対するユーザーの親和性に基づいてユーザーセグメントを生成することもできます。

一般的なユースケースには以下が含まれます。

  • 動画ストリーミングアプリのカスタマイズ — 事前設定またはカスタマイズ可能な Amazon Personalize リソースを使用して、ストリーミングアプリに複数の種類のパーソナライズされたビデオのレコメンデーションを追加できます。上位のおすすめこちらもおすすめ最も人気のあるビデオのレコメンデーションのことです。

  • eコマースアプリへの製品レコメンデーションの追加 — 事前設定またはカスタマイズ可能な Amazon Personalize リソースを使用して、複数の種類のパーソナライズされた商品レコメンデーションを小売アプリに追加できます。おすすめよく一緒に購入されていますX を閲覧したお客様はこちらも閲覧しましたなどです。

  • アプリへのリアルタイムの次善アクションの追加 - カスタマイズ可能な Amazon Personalize リソースを使用して、ユーザーの行動に基づいてユーザーがとる可能性が高いアクションを推奨できます。例えば、ロイヤルティプログラムへの登録、モバイルアプリのダウンロード、プロモーションメールへの登録について、リアルタイムのレコメンデーションを追加できます。

  • パーソナライズされたメールの作成 — カスタマイズ可能な Amazon Personalize リソースを使用して、メールリストのすべてのユーザー向けにバッチレコメンデーションを生成できます。その後、 を使用できます。 AWS カタログ内のアイテムをレコメンデーションするパーソナライズされた E メールをユーザーに送信する サービスまたはサードパーティーサービス

  • ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンの作成 — Amazon Personalize を使用して、カタログ内のアイテムを操作する可能性が最も高いユーザーのセグメントを生成できます。その後、 を使用できます。 AWS サービスまたはサードパーティーサービスが、さまざまなアイテムをさまざまなユーザーセグメントにプロモーションするターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを作成します。

  • 検索結果のパーソナライズ — カスタマイズ可能な Amazon Personalize リソースを使用して、ユーザーの検索結果をパーソナライズできます。例えば、Amazon Personalize は、 で生成した検索結果を再ランク付けできますOpenSearch

ほとんどのユースケースで、Amazon Personalize は、主にアイテムインタラクションデータに基づいてレコメンデーションを生成します。アイテムインタラクションデータとは、カタログ内の商品を操作したユーザーからのデータです。例えば、ユーザーがさまざまなアイテムをクリックしたとします。アイテムインタラクションデータは、CSVファイル内の過去の一括インタラクションレコードと、カタログを操作するユーザーからのリアルタイムイベントの両方から取得できます。Amazon Personalize では、ジャンル、価格、性別など、アイテムやユーザーからのデータも使用する場合があります。また、次善のアクションシナリオでは、アクションとアクションインタラクションデータが使用されます。

バルクデータをインポートする場合、Amazon SageMaker Data Wrangler を使用して 40 以上のソースからデータをインポートし、Amazon Personalize 用に準備できます。詳細については、「Amazon SageMaker Data Wrangler を使用したバルクデータの準備とインポート」を参照してください。

Amazon Personalize には、リアルタイムのパーソナライゼーションのためのAPIオペレーションと、一括レコメンデーションとユーザーセグメントのためのバッチオペレーションが含まれています。ビジネスドメインのために、ユースケース向けに最適化されたレコメンダーですぐに開始することも、独自の設定可能なカスタムリソースを作成することもできます。

Amazon Personalize の料金

Amazon Personalize では、最低料金や前払いの義務は発生しません。AWS 無料利用枠は、利用可能な 1 件あたり最大 20 GB のデータ処理の月間クォータを提供します。 AWS region、対象となる 1 人あたり最大 100 時間のトレーニング時間 AWS リージョン、および最大 180,000 件のレコメンデーションリクエスト。無料利用枠は、使用を開始してから最初の 2 か月間有効です。

課金および料金の詳細な一覧については、「Amazon Personalize の料金表」を参照してください。

Amazon Personalize が他の とシームレスに統合 AWS のサービスとソリューション。例えば、以下のことが可能です。

  • Amazon SageMaker Data Wrangler (Data Wrangler) を使用して、40 以上のソースから Amazon Personalize データセットにデータをインポートします。Data Wrangler は、データをインポート、準備、変換、分析するための end-to-end ソリューションを提供する Amazon SageMaker Studio の機能です。詳細については、「Amazon SageMaker Data Wrangler を使用したバルクデータの準備とインポート」を参照してください。

  • 使用アイテム AWS Amplify 項目インタラクションイベントを記録するには、 を使用します。Amplify には、 JavaScriptウェブクライアントアプリケーションからのイベントを記録するためのライブラリが含まれています。サーバーコードのイベントを記録するためのライブラリも含まれています。詳細については、「Amplify ドキュメント」を参照してください。

  • 機械学習を利用してパーソナライズされたエクスペリエンスの維持」により、Amazon Personalize タスクを自動化およびスケジュールします。この AWS ソリューション実装は、データインポート、ソリューションバージョントレーニング、バッチワークフローなど、Amazon Personalize ワークフローを自動化します。

  • Amazon CloudWatch Evidently を使用して、Amazon Personalize レコメンデーションで A/B テストを実行します。詳細については、「Evidently での A/B CloudWatch テスト」を参照してください。

サードパーティのサービス

Amazon Personalize は、さまざまなサードパーティーサービスとうまく連携します。

  • Amplitude — Amplitude を使用してユーザーアクションを追跡し、ユーザーの行動を理解するのに役立ちます。Amplitude と Amazon Personalize の使用については、以下を参照してください。 AWS パートナーネットワーク (APN) ブログ記事: Amplitude と Amazon Personalize によるパーソナライゼーションの有効性の測定。

  • Braze — Braze を使用して、カタログ内のアイテムを推奨するパーソナライズされたメールをユーザーに送信できます。Braze は、市場をリードするメッセージングプラットフォーム (E メール、プッシュ、) ですSMS。Amazon Personalize と Braze を統合する方法を示すワークショップについては、「Amazon Personalize ワークショップ」を参照してください。

  • mParticle – を使用して mParticle 、アプリケーションからイベントデータを収集できます。 mParticle と Amazon Personalize を使用してパーソナライズされた製品レコメンデーションを実装する方法を示す例については、「機械学習に の能力を活用する方法: パート 2CDP」を参照してください。

  • 最適化 — Optimizely を使用すると、Amazon Personalize のレコメンデーションによる A/B テストを実行できます。Optimizely と Amazon Personalize の使用方法については、「Optimizely と Amazon Personalize を統合して、強力な機械学習と実験を組み合わせる」を参照してください。

  • セグメント — セグメントを使用してデータを Amazon Personalize に送信できます。セグメントと Amazon パーソナライズの統合の詳細については、「Amazon Personalize デスティネーション」を参照してください。

パートナーの全リストについては、「Amazon Personalize パートナー」を参照してください。

詳細

以下のリソースは、Amazon Personalize に関する追加情報を提供します。