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【開催報告】 e コマース業界における フェーズ別 ML/ANALYTICS 活用セミナー

こんにちは!アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 ソリューションアーキテクトの石本です。

2020/11/25 に、 e コマース業界におけるフェーズ別 ML/ANALYTICS 活用セミナーを開催いたしました。セミナーの開催報告として、セミナーでご紹介した内容や、当日の資料・収録動画などを公開いたします。

開催の背景

私たちが普段お客様と接する中で、 e コマース事業に必要となる機能が共通的に存在し、多くのお客様の中で課題になっていることを認識しています。
そこで、みなさまの課題やお悩みを迅速に解決し、 e コマースサイトをさらに成長していただくため、 AWS ユーザー様からご相談の多かった機能にフォーカスして、実現方法やソリューション、事例などをご紹介するセミナーを実施しました。セッションでは、 “画像検索、レコメンド・プッシュ通知を用いた広告ソリューション、次世代カスタマーサポート、不適切コンテンツ・不正行動検知、ライブコマース” と、6つの機能群を取り上げております。

セミナーの内容 / 収録動画 / スライド

それぞれのセッションでは、お客様が直面されるであろう課題や、昨今よく話題にあがっているトピックにフォーカスして、課題を解決するソリューション、必要となるデータ、実装に向けたステップ、事例などをご紹介しています。各セッションの概要を下記に記載しておりますので、ご関心をお持ちの内容があれば資料もご覧いただれば幸いです。

画像検索ソリューション (SA 半場 光晴)

サイトに訪れたエンドユーザが商品検索時に使うだけではなく、“お客様が興味を示した商品の画像“から、”類似する画像の商品“ をレコメンドするためのバックエンド処理として使われるようなユースケースがあります。また実現方法として、画像をそのまま検索するのではなく、検査される画像群の特徴量を抽出して Indexing しておき、検索対象の画像の特徴量を使って検索する手法をとること、またそれらをサポートする MobileNet や Faiss などの OSS フレームワークが存在することや、 Amazon Elasticsearch Service との連携など、 AWS 上での実現方法を説明しました。

レコメンド・プッシュ通知を用いた広告ソリューション (SA 黄 光川, SA 内山 陽介)

サイト上でのパーソナライゼーションに加え、類似商品の検索、おすすめ商品の並び替え、リアルタイムレコメンドなど、 e コマースサイトに必要とされるレコメンデーション機能を挙げ、それらを実現する上での課題を解説しました。その上で、 Amazon Personalize の活用により、機械学習に関する深い知見がなくても必要なデータを準備するだけでレコメンデーションを導入できることを紹介いたしました。また、オムニチャネルサイトにてパーソナライゼーションを実現するための、 Github で公開されているサンプル もあわせて紹介しています。

プッシュ通知が求められる・必要となる背景を踏まえ、お客様の属性情報収集から分析・可視化、ターゲティング通知のサイクルを回していく実現方法として、 Amazon Pinpoint というソリューションをご紹介しました。また、前述の Amazon Personalize と組み合わせて利用することで、収集した属性情報を活用してリアルタイムなパーソナライゼーションを実現できることを解説しています。

次世代カスタマーサポート (SA 成尾 文秀)

カスタマーサポートを通じた顧客満足度を向上させるため、「オペレーション品質の向上」を目指すケースがあります。 Amazon Connect でのコールセンター実現に加え AWS が提供する Amazon Transcribe や Amazon Comprehend などの AI サービスや、パートナーソリューションを組み合わせた通話品質分析の手法をご紹介しました。これらのサービスを活用して、録音されたファイルを自動的にテキスト化し、生成された文章から感情分析やキーワード抽出を行うことが可能です。

不正行動・不正購買検知 (SA 石見 和也)

ヌード・暴力などの不適切な画像・テキストを検知するための方法や、クレジットカードの不正決済のような不正行動を検知するための方法についてご紹介しました。導入しやすさも合わせて掲載しており、例えば今すぐにでも導入可能な対策としては、ルールベースの判定や、 Amazon Rekognition を活用した不適切画像検知をご紹介しました。その他には、カスタマーサポートチームと連携して機械学習に利用するデータを集めた上で、 Amazon Fraud Detector を利用した不正検知や Amazon SageMaker を利用したテキスト分類を行う流れなどについても言及しています。

ライブコマース (SA 廣瀬 太郎)

ライブコマースにおいては、配信者と視聴者での“双方向性“が重要であり、「視聴者からの反応を即座に反映可能なライブ配信」「視聴者とのリアルタイムチャット」「配信中の商品にフォーカスした商品概要表示」の三つの構成要素が必要となることをご紹介しました。また、最初のステップとして、 Amazon Interactive Video Service を軸にライブ配信基盤を構築し、 AWS AppSync や Amazon API Gateway / AWS Lambda を使ったリアルタイムチャットの実現についてご案内しました。

おわりに

e コマース事業や関連事業を展開されているみなさまに向け、 ML/Analytics 活用に関するセミナーをお届けいたしました。ご参加いただきました皆様に感謝申し上げます。今回ご紹介した機能群が、みなさまの今後のビジネス成長にご活用いただければ幸いです。
本セッションの内容に関して、詳細が知りたい・自社でも実装したいから相談したい、などのご要望がありましたら、担当営業、もしくは公式サイトの お問い合わせ までお問い合わせください。

 

このブログはソリューションアーキテクト 石本 が担当しました。