Amazon Web Services ブログ

【お客様事例】株式会社メディアドゥ様 Amazon Personalize 電子書店システムへの活用

2021年3月18日にメディア業界のお客様向けにAnalytics & AI/MLをテーマとしたセミナーを開催いたしました。テレビ・動画配信・新聞・雑誌などのメディア企業では、デジタル変革の中でデータを活用する重要性が高まっています。本セミナーではメディア企業はいかにデータを活用し、新たなビジネスを展開していくかに焦点をあて、DMP (データマネジメントプラットフォーム) / CDP (カスタマーデータプラットフォーム)のメリットと活用事例について、またそのデータをどのように最新のAI/ML技術を用い活用していくのかをご紹介させていただきました。

セミナーのアジェンダは以下の通りです。

本ブログでは上記セミナーのコンテンツの中から、株式会社メディアドゥ様における Amazon Personalizeを電子書店システムに活用し、オンプレミス時代に比べて大幅なシステムダウンサイジング(Oracle Exadataの撤廃など)を実現した事例についてご紹介させていただきます。

Amazon Personalize 採用の背景

株式会社 メディアドゥ 技術本部 プロダクト開発部 CMSチーム課長 濱口 賢人様

登壇資料:[Slide]

Personalize採用に至る背景

 

株式会社メディアドゥ 濱口様より Amazon Personalize の電子書店システムへの活用事例についてお話いただきました。メディアドゥ様は電子書籍の取次事業の国内No.1の企業であり、電子書籍コンテンツに関連するシステムの構築や、また新たな試みとしてブロックチェーンを活用した新規システムを開発されている企業になります。メディアドゥ様では電子書籍の取次に関するシステムのAWS移行を段階的に進めていましたが、刷新に伴い従来のシステムに含まれていたレコメンド機能を継続しないことになり、Amazon Personalizeを採用しました。

Amazon Personalize の利用方法

Amazon Personalizeの使い方

メディアドゥ様ではレコメンドの要件として、作品情報の関連性やユーザー様の購入履歴に基づいておすすめの書籍を電子書店のウェブ上で提案するということが必要とされていました。本セッションでは前述の要件を実現したシステムの内容について紹介いただき、データベースから作品一覧のファイル、ユーザー一覧のファイル、購入履歴一覧のファイルをAmazon S3に配置し、そのデータをもとにAmazon Personalizeによって推論結果を作成し、Webサーバーから推論を提供するAPIを実行する形式でサイト上に結果を出力されているとお話しされていました。

次に利用にあたって工夫した点として、インポートするデータとして作品情報に紐づく少年向け、少女向けといったような大きな分類のジャンルデータからSFや歴史といった細かいジャンルデータ、ユーザーの購入履歴に加えて月額で毎月ポイントを購入されている方か、成人向けの作品を閲覧する設定をオンにされているかといったようなデータをインポートすることによって既存のレコメンデーションシステムよりもバリエーション豊かなレコメンドを提供することができたとのことです。またAmazon Personalizeはリアルタイム推論とバッチ推論がありますが、本システムではリアルタイム推論を利用されております。また、費用面での工夫としてリアルタイムに変動しないレコメンド結果についてはAmazon ElastiCacheを利用して推論結果をキャッシュすることによってAPIのコール数をおさえリーズナブルに運用することができたとお話しされていました。こちらご利用時の参考になる内容になっておりますので是非セッションの動画をご覧いただき詳細をご確認ください。

Amazon Personalize の導入の効果

発表のまとめ

最後のまとめとしてAmazon Personalizeを利用することによって、レコメンドの内部処理を実装する必要がなくなっため、フルスクラッチで開発を実施するのに比べ三ヶ月の開発期間の短縮となったとお話しされていました。またもともとレコメンドのために確保していたデータベース(Oracle Exadata)、レコメンド作成のための三台のバッチサーバー、レコメンドの出力のために利用されている稼働していた三台以上のウェブサーバーを削減できたことに加えて、前述のサーバーの保守運用をするインフラエンジニアの稼働も減らすことができたとのことです。

おわりに

レコメンドのマネージドサービスであるAmazon Personalizeを利用することによって、開発の工数、サーバーの費用、保守運用費用を削減をできたというメディアドゥ様の事例を紹介させていただきました。Amazon Personalizeをご利用いただくことによってMLの専門知識なくレコメンデーションを提供することが可能です。皆様もレコメンデーションの提供を検討の際には是非ご利用を検討ください。

最後に本セミナーにご協力いただいたメディアドゥ様には改めて感謝を申し上げます。またセミナーに参加いただいた皆さま誠にありがとうございました。引き続き業界の皆様に役立つ情報を、セミナーやブログで発信していきます。どうぞよろしくお願い致します。

本ブログはソリューションアーキテクト 紙谷が担当いたしました。

 

AWS Media & Entertainment 参考コンテンツ

AWSのメディアチームの問い合わせ先: awsmedia@amazon.co.jp

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