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アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 デジタルトランスフォーメーションアーキテクトの國田です。2021 年 6 月 21 日 (月) 〜 30 日 (水) にAWSはInnovation Weekを実施し、Day3では、「ニューノーマル時代の顧客視点の再考 – 企業成長に向けてのテクノロジー活用」というテーマで、流通小売・消費財業界の変革をリードするゲストスピーカーにご講演をいただきました。 本ブログでは、特に「ニューノーマル時代の顧客視点の再考 – 企業成長に向けてのテクノロジー活用」というテーマのリレートークでご講演いただきました、株式会社セブン＆アイ・ホールディングス様と株式会社パルコ様でのAWSの活用事例についてご紹介します。

本投稿は株式会社 CAM と アマゾン ウェブサービス ジャパンのソリューションアーキテクト 廣瀬 による共同執筆です。 CAM および Fensi について 株式会社 CAM は、占い事業やアーティストファンビジネスを中心としたエンターテインメント事業およびプロダクトの開発・運営を行っています。 2019 年には、簡単に自身の公式サイトやファンクラブを開設することができるサービス Fensi を開始しています。Fensi では、記事・写真・動画などのコンテンツの投稿、ページの仕様やデザインのカスタマイズ、オリジナルグッズの販売機能やファンクラブとしてのオンラインサロン、やレッスンなどのクローズドコンテンツの販売が可能です。 2021 年 1 月には、この Fensi で 1 on 1 トーク機能をリリースしました。 1 on 1 トーク機能の根幹となるビデオ通話機能には Amazon Chime SDK を採用しています。本投稿では、Amazon Chime SDK を採用した背景とアーキテクチャ、幾つかのテクニックを紹介します。

今日、お客様は、ライブストリーミング、ホームセキュリティ、ビデオオンデマンド、工業環境での予知保全、職場でのビデオチャットなど、多くのユースケースでビデオデータ、オーディオデータ、時間符号化データを利用しています。多くの企業や消費者は、仕事やプライベートでの交流を向上するために、ビデオ技術を導入しています。その結果、AI/ML、インタラクティビティ、コンテンツ保護など、ビデオユースケースの数と種類が急速に増加しています。 このブログ記事では、それぞれのAWSビデオサービスの概要と一般的な使用例を紹介し、どのソリューションがお客様に適しているかを判断するのに役立つ情報を提供します。

COVID-19 パンデミック以来、世界中でオンラインショッピングと消費者向け直販（Direct To Consumer; DTC）への劇的なシフトが見られます。消費財（Consumer Packaged Goods; CPG）業界がどの業界よりもこの変化を感じていることは間違いないでしょう。Statista 社によると「小売ウェブサイトへの訪問者数は全世界で、2020年1月の160億7000万回から、2020年6月には約 220 億回に増加」しました。ウェブサイトへのトラフィックが半年間で27% 増加したことで、データ企業、特に消費財企業にとって管理すべきデータ量が急激に増えました。 これまで消費財企業の多くは消費者と直接的な接点を持ってきませんでした。そのためデータは、小売業者との間の発注や出荷といった内部情報など最小限しかなかったのです。今や優れた消費財企業はエンドユーザーである消費者の行動と、検索分析やソーシャルメディアにおけるセンチメントといった外部データをトラッキングしています。このブログ投稿では、データを大規模に管理するというテーマを深く掘り下げ、なぜ消費財企業がデータメッシュによるデータ管理という新しいアプローチを検討する必要があるのか、その理由について解説します。

COVID-19 のパンデミックは、かつてない混乱を引き起こしました。たった数日間で世の中は大きく変わりました。自宅待機命令やロックダウン、マスク着用義務、ソーシャルディスタンスが定着するにつれ、新しい消費行動が急速に浮上しました。おそらく、消費財業界ほどパンデミックの劇的な影響を感じた業界はないでしょう。しかし、リーダーたちは回復力を信じ、粘り強くイノベーションで推進しています。AWS 戦略パートナーのエグゼクティブとの対談を通じて、この困難な時代におけるリーダーシップとイノベーションを紹介します。

以前のブログ投稿（DTC e コマースサイトをモダナイズするための3つのステップ）では、消費者向け（Direct-to-consumer; DTC） e コマースサイトをモダナイズするための3つの戦略について共有しました。 DCT e コマースサイトを AWS にリフト＆シフトする e コマースサイトのアーキテクチャを分解しマイクロサービス化する サーバーレスコンピューティングに移行し、ビジネスに集中する なぜ消費財業界においてマイクロサービスなのか？ このブログでは、マイクロサービスアーキテクチャを適用してウェブサイトを再設計するための戦略について詳しく説明します。消費財企業にとっては非常に関心の高いことです。まず DTC ウェブサイトがモノリスな、かつ、レガシーテクノロジーで構築され、開発チームと DBA チームによって管理されているという前提で話を進めます。クラウドテクノロジーが出現し主流となったところに、パンデミックによる混乱が引き起こされたことで、企業ブランドはこれまで以上に柔軟で俊敏な e コマースサイトを必要とするようになりました。

本投稿は AWSのソリューションアーキテクトである Diego Colombatto と Oliver Steffmann による寄稿を翻訳したものです。   はじめに 以前のブログ記事では、AWS で機械学習ベースのトレードストラテジーをバックテストするためのアーキテクチャについて説明しました。このアーキテクチャの主要なコンポーネントの1つは、データマネジメントと分析のためのコンポーネントです。 特定のユースケースに応じて、これを実装するためのさまざまな選択肢があります。多くの企業は、データレイクに基づくソリューションを採用しており、最近ではレイクハウスアーキテクチャを採用しています。どのようなアプローチを選んでも、ソリューションは次の主要な機能領域(データマネジメント、データガバナンス、データ分析、機械学習)をカバーする必要があります。機械学習モデルの開発には、データ探索やデータ準備などの機能が必要です。さらに、顧客には、さまざまなソースからの金融データをクエリして結合するためのより高度なツールと、指標や金融時系列データを簡単に操作できる方法が必要です。 Amazon FinSpaceのローンチにより、金融データを扱うための安全、スケーラブルなデータ管理、および分析基盤をセットアップするための付加価値につながらない重い作業が不要になりました。利用者はマネージドサービスを活用できるため、これらのタスクは以前よりはるかに簡単になります。Amazon FinSpace には、分析や機械学習を目的としたデータ準備のための、タイムバーやボリンジャーバンドなど、100以上の関数ライブラリも含まれています。

「小売現場のデータを素早くビジネスに活用するAWSデータ基盤」 の AWS Black Belt Online Seminar についてご案内させて頂きます。 視聴方法: 下記ページにて資料を公開いたしましたので、オンデマンドでご視聴いただけます。   202106 AWS Black Belt Online Seminar 小売現場のデータを素早くビジネス に活用するAWSデータ基盤 202106 AWS Black Belt Online Seminar 小売現場のデータを素早くビジネス に活用するAWSデータ基盤 AWS Black Belt Online Seminar オンデマンド動画 コンテンツ 一覧 AWS サービス別資料 （すべての過去資料が閲覧できます）   小売現場のデータを素早くビジネスに活用するAWSデータ基盤 IT 知識レベル:★★★☆☆ | AWS 知識レベル:★★★☆☆

Amazon Interactive Video Service（Amazon IVS）ではAmazon Simple Storage Service（Amazon S3）にライブストリームを録画できるようになりました。これにより、過去のライブストリームをAmazon S3に保存し、後で再利用することができます。これをAWS Elemental MediaConvert HLSインジェストと組み合わせることで、入力クリッピング、スティッチング、SCTE-35挿入、画像オーバーレイなどの放送グレードの機能を使用して、再生ストリームのリブランディング、収益化、再パッケージ化を行うことができます。 この記事ではAmazon IVS の自動録画と MediaConvert へのインジェストを自動化するためのワークフローの作成方法を紹介します。Amazon IVS アセットの最初と最後にリーダーとバンパーを縫い付け、MediaConvert を使ってアセットに画像（バグと呼ばれることもあります）をオーバーレイします。MediaConvert を使用して、ABR（Automated Adaptive Bitrate） DASH 出力と SD プロキシ MP4 ファイルを作成します。

昨年は、旅行とホスピタリティ業界、旅行者やゲスト、プロバイダーやサプライヤー、従業員やステークホルダーにとって前例のないものでした。混乱の結果、移動平均での予測や、昨年対比を参照していた企業は、舵取りのできない船の舵を取ることになってしまいました。正確な予測ができなければ、旅行とホスピタリティの会社は、旅行者やゲストがいつ、何人到着するかを決定することはできません。彼らは、適切な人員配置、在庫ポジションの調整、プロモーションやイベントが業績に与える影響のモデル化、価格設定と収益管理の最適化、プロジェクトの収益やキャッシュフローの予測方法を知りません。GrubhubのシニアデータサイエンティストであるWilliam Coxは、この業界のジレンマをうまく要約し、「供給過剰は運用コストを増加させ、供給不足は顧客満足度を低下させる」と述べました。 つまり、顧客体験の向上と運用効率の最適化に重点を置いた業界では、正確な予測が不可欠です。しかし、予測不可能な状況により、正確な予測はかつてないほど困難になっています。