Amazon Web Services ブログ

Amazon Personalize は Amazon Personalize で作成できるカスタム機械学習モデルを使用することで、これまでに機械学習の経験がなくても、ウェブサイト、アプリ、広告、E メールなどをパーソナライズできる機械学習サービスの 1 つです。このたび、Amazon Personalize が Personalizeでのモデリング用にこれまでの 10 倍以上の項目属性数をサポートするようになりましたことをお知らせします。Amazon Personalize で ML モデルを構築する際、以前は最大 5 つの項目属性を使用できました。現在、この属性数の上限が 50 となりました。項目に関する詳細情報、たとえば、カテゴリ、ブランド、価格、期間、サイズ、作成者、リリース年などを使用して、レコメンデーションの関連性を高めることができます。 この投稿では、カスタムの属性を持つ項目メタデータを Amazon Personalize に追加し、このデータとユーザー操作を使ってモデルを作成する方法を学びます。この投稿では、美容製品の Amazon カスタマーレビューをデータとして使用します。詳細およびこのデータをダウンロードするには、「Amazon Customer Reviews Dataset」をご参照ください。ユーザーがレビューした項目の履歴をユーザーおよび項目のメタデータとともに使用し、それらに対する製品のレコメンデーションを生成します。 データの前処理 Amazon Personalize でデータをモデル化するには、そのデータを次のようなデータセットに分割する必要があります。 Users – ユーザーに関するメタデータが含まれます Items – 項目に関するメタデータが含まれます Interactions – 操作 (この投稿では、レビュー) および操作に関するメタデータが含まれます 各データセットについて、この投稿では次の属性を使用します。 Users – customer_id、helpful_votes、total_votes Items – product_id、product_category、product_parent Interactions – […]

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。 今週も週刊AWSをお届けします。 去年実施して好評をいただいた、オンラインカンファレンスAWS Innovateを今年も開催する事になりました。PCやモバイル端末があればどこからでも視聴いただけるカンファレンスで、多くのAWSセションが期間中無料で視聴できます。3月10日から開始予定ですので、ぜひこちらのサイトからお申し込みください。私は「AWS 最新アップデート 2020 春（出張版 週刊 AWS )」というタイトルで、この週刊AWSで紹介した中から、ここ数ヶ月の中から大きなトピックを選りすぐって30分でご説明するという内容を話させていただく予定です。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。

 エンタープライズでは多くの場合、アカウントの情報や関連するイベントの確認を、固有の識別子により行っています。たとえば、航空会社は日程を照合するために確認コードを使います。また、保険会社ではポリシーの詳細を取得する際にポリシー ID を利用しています。カスタマーサポートの現場では、こういった識別子が、顧客からの要望に対応するための最初のレベルの情報ということになります。通常、識別子は文字と数字の組合せで構成され、そこには特定のパターンが存在します。文字や数字を、固定長で特定のポジションに配置することが多いでしょう。以前は、広範囲の値に対応するためのカスタムスロットタイプを、お客様が作成する必要がありました。この記事を執筆している現在では、お客様のボットが上記のようなデータをキャプチャするためのスロットタイプとして、AMAZON.AlphaNumeric が Amazon Lex 内に用意されています。このスロットタイプでは、文字と数字の組合せをキャプチャすることが可能です。検証チェック処理を適用しながら、このスロットタイプを拡張すれば、カスタムのスロットタイプを作成できます。こういった検証チェック処理は、AMAZON.AlphaNumeric スロットタイプにおいて定型的な表現 (regex) を指定することで、適用することが可能です。今回の記事では、AMAZON.AlphaNumeric スロットタイプにより、特定のパターンに制限した英数字の情報をキャプチャする方法をご紹介します。 ボットの構築 この記事では、ボットをモデリングするために、次のような会話を使用します。 ユーザー: 飛行機の変更をしたいのですが。 エージェント: 承知しました。確認コードをいただけますでしょうか? ユーザー: ABC12D です。 エージェント: ありがとうございます。明日、午前 6 時のシアトル行きにご登場予定でいらっしゃいますね。どちらの便に変更をご希望ですか? ユーザー: 次の月曜日に変更したいです。 エージェント: ご出発時刻はいかがいたしますか? ユーザー: 午前 8 時でお願いします。 エージェント: 承知しました。ご変更を承りました。認証を完了するために、クレジットカード番号の下 4 桁をお教え願えますでしょうか ユーザー: はい、1234 です。 エージェント: どうもありがとうございます。お客様の搭乗便を、2 月 10 日の午前 8 時出発に変更させていただきました。何か他にご要望はございますでしょうか? ユーザー: ありません。 エージェント: ありがとうございます。本日は、どうもありがとうございました。 まず最初に、次のようなインテントで Amazon Lex ボット […]

 Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) は、MongoDB のワークロードをサポートする高速でスケーラブル、かつ可用性に優れた完全マネージド型のドキュメント データベース サービスです。お客様は、基盤となるインフラストラクチャの管理を気にすることなく、現在ご使用のものと同じ MongoDB 向けのアプリケーションコード、ドライバー、ツールを、そのまま Amazon DocumentDB 上で実行や管理をしたり、処理負荷を調整したりするのに使えます。 今日、Amazon DocumentDB は、 5 つの集計パイプライン機能を新たにサポートするようになりました。これにより、ドキュメントで強力な集計を作成できます。新しい機能には、$objectToArray、$arrayToObject、$slice、$mod、$range 集計パイプライン演算子が含まれます。 AWS は日頃からお客様の声に耳を傾け、最もニーズの高い機能を構築し、実用的な機能の互換性を高めています。Amazon DocumentDB のサポート対象の MongoDB API と集計パイプライン機能の詳細については、ドキュメントを参照してください。 このブログ記事では、一般的なユースケースを使用してこれらの新しい集計演算子の一部を紹介し、クイックスタートガイドを提供します。これにより、Amazon DocumentDB でこれらの機能をすぐにご利用開始できます。 配列集計演算子 Amazon DocumentDB では、配列データ型を持つフィールドを含むドキュメントを作成できます。データベースのクエリ言語内でネイティブに配列をクエリおよび操作できると、配列操作をデータベースにプッシュすることでパフォーマンスを向上させ、アプリケーションコードを簡素化できます。このセクションでは、4 つの新しい配列集計演算子 ($arrayToObject、$slice、$objectToArray、$range) の使用方法を説明します。 $objectToArray $objectToArray 集計演算子は、オブジェクト (またはドキュメント) を配列に変換します。演算子への入力はドキュメントで、出力は入力ドキュメントの各フィールドと値のペアの配列要素で構成されます。 $objectToArray の仕組みを理解するために、アイオワ州の架空のビデオレンタルチェーン店のビデオテープの在庫を追跡するデータセットを例に取ります。最初にデータをモデル化して、特定のビデオタイトルごとに店舗在庫を分類しましたが、どの店舗のビデオ在庫が最も多いかを知りたい場合にはどうしたらよいでしょうか。その問いに答えるため、$objectToArray 集計演算子を使用します。 Input: サンプルデータセットの各ドキュメントは個別のビデオタイトルで、各レンタルビデオ店の所在地の在庫を追跡する埋め込みドキュメントが含まれています。 db.videos.insertMany([ { “_id”:1, “name”:”Live Soft”, “inventory”: {“Des Moines”: […]

 AWS CodeDeploy は、Elastic Container Service (Amazon ECS) のブルー/グリーンデプロイサポートを拡張し、AWS Fargate または Amazon Compute Cloud (Amazon EC2) でホストされるアプリケーションの Canary および線形デプロイを含めます。 ブルー/グリーンデプロイは、アプリケーションバージョンの変更による中断を最小限に抑えるために、AWS CodeDeploy が提供する安全なデプロイ戦略です。これは、グリーンと呼ばれる新しいアプリケーション環境と、ブルーと呼ばれるライブトラフィックを処理している現在のアプリケーションを作成することによって実現されます。これにより、ライブトラフィックがブルーからグリーンにルーティングされます。その後、ブルーのリソースがオフになる前に、グリーンの環境を監視およびテストするための一定期間が許可されます。 Amazon ECS のブルー/グリーンデプロイを最初に立ち上げた後、多くのお客様は、アプリケーションの更新によって一定期間にわたって変化するトラフィックの量を制御することに関心を示しました。  CodeDeploy を介した線形デプロイと Canary デプロイでは、新しいアプリケーションバージョンへのライブトラフィックの露出をトラフィック全体のパーセンテージに制限することで実現し、残りのトラフィックをルーティングする前にパフォーマンスを監視します。Amazon CloudWatch アラームを設定することもできます。問題が検出された場合、CodeDeploy は自動的にトラフィックルーティングを元のバージョンに戻します。  CodeDeploy は、ALB の加重ターゲットグループを使用してこれを実現します。 この記事では、Fargate でホストされる Amazon ECS の新しい線形デプロイと Canary デプロイを構成する方法を示します。 今日は次の内容を行います。 CodeDeploy をコントローラとして ECS サービスを作成する 新しい線形構成を使用して新しいデプロイグループを作成する 1 分ごとにトラフィックの 10% をルーティングするためのプリセット線形デプロイ構成を使用して、CodeDeploy ブルー/グリーンデプロイをトリガーします。 現在、次の事前定義された線形および Canary […]

AWS は、Brand Voice と呼ばれる Amazon Polly の新機能を発表いたします。AI のリサーチサイエンティストや言語学者で構成される Amazon Polly チームと協力して、ブランドの個性を表現できる、独自の高品質なニューラルテキスト読み上げ (NTTS) 音声を構築できる機能です。Brand Voice を使用すると、独自の音声によるアイデンティティを製品やサービスに組み込むことで、ブランドを差別化できます。Amazon Polly は、ケンタッキーフライドチキン (KFC) カナダおよびナショナルオーストラリア銀行 (NAB) と協力して、Alexa の音声を強化しているのと同じディープラーニングテクノロジーを使用して、2 つのユニークなブランド音声を作成しました。 Amazon Polly チームは、KFC の最新の Alexa スキルを表現する、象徴的なカーネル・サンダースのアメリカ南部英語のアクセントで、KFC カナダの声を構築しました。Alexa 対応の Amazon デバイスで利用できる音声起動型スキルにより、カナダの KFC 愛好家は、お気に入りの KFC 商品の再注文も含めて、フライドチキンのすべてについてのカーネル・サンダースとの会話を楽しむことができます。KFC カナダの音声サンプルをお聞きください。 KFC の音声サンプル 今すぐ再生 Amazon Polly の音声 「私たちは、Amazon Polly を活用するテキスト読み上げ音声テクノロジーを採用して、当社商品のファンであるお客様にスムーズで他では味わえない KFC の再注文の体験を提供できる最初のブランドの 1 社になることを喜んでいます」と、KFC カナダのマーケティングディレクターである Jason Cassidy 氏は言いました。「カーネル・サンダースは彼のフライドチキンに情熱を傾けています。この新しいスキルにより、お気に入りの […]

こんにちは！AWS テクニカルトレーナーの吉田慶章です．日々，お客様の体系的な理解を支援するため，様々なクラスルームトレーニングとプライベートオンサイトトレーニングを担当しています． さて，本日は AWS トレーニングの新コース「Advanced Developing on AWS」を紹介します．既に以下のリリース記事の通り，本コースは 2019年9月 に発表された新コースです．そして，日本では 2020年4月 から受講できます． 新しい 3 日間のクラスルームコース: Advanced Developing on AWS   コース概要 「Advanced Developing on AWS」は，モノリシックアプリケーションをマイクロサービスに再構築することをテーマとし，AWS を活用した実践的な開発のトピックを 座学と演習 から学べるコースです． もう少し具体的に紹介します．例えば The Twelve-Factor App の原則を取り入れたアプリケーション設計の話や Strangler Pattern を組み込んだアプリケーションの段階移行の話など，アプリケーションの特性にフォーカスした設計を学べます．さらに CQRS や Event Sourcing など，アプリケーションのスケーラビリティを高めるパターンも学べます． AWS サービスとしては AWS Elastic Beanstalk を活用したアプリケーションのリプラットフォームや AWS Lambda / Amazon API Gateway / Amazon […]

 IT 災害の発生時には、ビジネスの継続性を確保するために、ワークロードのバックアップを行った上で、それを素早く再実行させる必要があります。ビジネスクリティカルなアプリケーションでは、復旧時間とデータ損失を最小限に留めることが最優先ですが、全体的な予算を抑える必要もあります。 CloudEndure Disaster Recovery は、いかなるソースインフラストラクチャからでも、AWS への迅速なフェイルオーバーを実現するので、災害時にも通常通りのビジネスを維持するのに役立ちます。CloudEndure Disaster Recovery では、AWS の低コストなステージング領域にワークロードをレプリケーションすることで、コンピューティングコストを 95% カットでき、OS やサードパーティーのアプリケーションライセンスを重複配備することもなくなります。今回の記事では、CloudEndure Disaster Recovery をオンプレミスマシン用にセットアップするための、一連の基本的な手順をご紹介します。 CloudEndure Disaster Recovery の動作 CloudEndure Disaster Recovery はエージェントベースのソリューションで、 AWS アカウントにあるステージング領域へのソースマシンの継続的なレプリケーションを、パフォーマンスに影響を与えることなく実行します。この機能には、継続的データ複製技術を使用しています。これにより、サポートされたオペレーティングシステムで実行しているすべてのワークロードの、継続的で同期した、ブロックレベルでのレプリケーションが提供されます。この技術により、1 秒以内の復旧ポイント目標 (RPO) を達成しています。レプリケーションは (ハイパーバイザーや SAN レベルではなく) OS レベルで実行されるので、物理マシン、仮想マシン、そしてクラウドベースのマシンをサポートすることが可能です。災害発生時には、CloudEndure Disaster Recovery に命令を伝えるだけでフェイルオーバーが起動し、自動的なマシンの切り替えとオーケストレーションが実行されます。お使いの各マシンは、数分の内に AWS 上で再起動されるので、積極的な復旧時間目標 (RTO) に対応します。 レプリケーションには、次のように 2 段階の主要なステップがあります。 初期同期: インストールされた後の CloudEndure エージェントは、最初のブロックレベルレプリケーションを開始します。ここでは、お客様のマシンにあるすべてのデータを、ターゲットの AWS リージョンにあるステージング領域に複製します。この処理にかかる時間は、レプリケーションが行われるデータの量、および、お使いのソースインフラストラクチャとターゲット AWS リージョン間で使用できる通信の帯域幅によって変わります。 継続的データ保護: […]

 AWS ソリューションのアーキテクトとエンジニアがご案内する、オンラインライブプレゼンテーションにぜひご参加ください。AWS オンラインテックトークは、幅広いトピックと専門知識レベルを網羅し、技術的詳細、デモ、顧客の例、AWS エキスパートとの Q＆A をライブで特集しています。 注 – すべてのセッションは無料です。時間は太平洋時間で表示しています。ライブでの参加が難しい方は、 AWS のオンデマンドポータルで、オンラインセミナーの録画やスライドにアクセスできます。 今月のテックトークを、カテゴリ別でご紹介しましょう。 ブロックチェーン 2020 年 2 月 27 日 | 午前 9:00～午前 10:00 (太平洋時間) – A Customer’s Perspective on Building Enterprise Application with Amazon Managed Blockchain – Workday が考える Amazon Managed Blockchain を使用したエンタープライズアプリケーションの構築。 コンピューティング 2020 年 2 月 20 日 | 午後 1:00～午後 2:00 […]

Amazon re:MARS 2020 は、ネバダ州ラスベガスで 6 月 16〜19 日に開催されます。新しい企画 Developer Day に合わせて早めに到着し、Jeff Bezos や Jon Favreau の講演、さらに機械学習、自動化、ロボット工学、宇宙に特化した Amazon のイベントに参加しましょう。 re:MARS 2020 は、業界のリーダーやビルダーを集めて、Amazon のリーダーやゲストスピーカーによる没入型セッションを行います。さらに、先見の明に満ちたトーク、インタラクティブなワークショップ、技術に関する詳しい解説、円卓会議、実践的なデモ、交流会などもあります。未来を見据えた最新の科学と、現在の組織を変える実用的なアプリケーションを組み合わせています。Amazon の製品チームと関わり、Amazon のテクノロジー製品を深く掘り下げ、他のビルダーと交流することができます。re:MARS ウェブサイトで今すぐ登録しましょう。 2020 の新企画 re:MARS Developer Day 開発者、エンジニア、テクニカルアドバイザーの方々はぜひ事前に登録し、早めに到着して Amazon 製品のリーダーによる詳細な技術コンテンツを逃さないでください。コンファレンスパスに含まれるこの Developer Day では、技術的な基調講演や各トラックでの一連の話題に関する詳細な解説など、Amazon のテクノロジー製品に合わせた技術的なトラックが予定されています。Developer Day のトラックとしては、AWS Machine Learning、AWS RoboMaker、Alexa Skills、デバイスメーカー向け Alexa が予定されています。 機械学習 AWS のリーダーと共に、コンピュータービジョン、言語、リコメンデーション、予測のための事前トレーニング済みの AI サービスについて学びましょう。大規模な機械学習モデルの迅速な構築、トレーニング、デプロイ、あるいは一般的なオープンソースフレームワークをサポートするカスタムモデルの構築なども取り上げます。幅広い種類の製品や、ディープラーニングプロジェクトの始め方などを深く掘り下げて、習熟しましょう。 AWS RoboMaker AWS RoboMaker について、AWS […]