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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。
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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。
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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。
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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。
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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、AWS サービスまたはサードパーティのサービスを使用して、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。
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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。次に、AWS サービスまたはサードパーティのサービスを使用して、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宣伝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できます。
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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 では、OpenSearch で生成した検索結果のランクを変更することができます。
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 ファイル内の履歴の一括インタラクションレコードと、ユーザーがカタログを操作した際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 AI 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 AI 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、およびバルクレコメンデーションとユーザーセグメント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。
トピック
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
課金および料金の詳細な一覧については、「Amazon Personalize の料金表
関連する AWS サービスとソリューション
Amazon Personalize は、他の AWS のサービスやソリューションとシームレスに統合されます。例えば、以下のことが可能です。
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Amazon SageMaker AI 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 Amazon SageMaker AI Studio の機能であり、end-to-endのソリューションを提供します。詳細については、「Amazon SageMaker AI 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。
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を使用して AWS Amplify 、アイテムインタラクションイベントを記録します。Amplify には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 JavaScript 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 のドキュメント
」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 ソリューションの実装は、データのインポート、ソリューションバージョンのトレーニング、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 のレコメンデーションによる A/B テストを実施してください。詳細については、「 CloudWatch Evidently での A/B 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。
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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 の使用方法については、 AWS パートナーネットワーク (APN) のブログ記事「Amplitude と Amazon Personalize によるパーソナライゼーションの効果の測定
」を参照してください。 -
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(メール、プッシュ、SMS)です。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。 -
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
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。
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Amazon Personalize がお客様のユースケースに適合するかどうかを判断するのに役立つクイックリファレンスについては、Amazon Personalize サンプル
リポジトリにある Amazon Personalize チートシート 。を参照してください -
Amazon Personalize の使用方法に関する一連のビデオについては、YouTube にある Amazon Personalize ディープダイブビデオシリーズをご覧ください
。 -
詳細なチュートリアルとコードサンプルについては、amazon-personalize-samples GitHub リポジトリ
を参照してください。