全般

Q: Amazon Personalize を使用する利点は何ですか?

A: Amazon Personalization は、さまざまな業界で重要なユーザーエンゲージメントと収益メトリクスを向上させることが経験的に証明されています。e コマースビジネスにおける 15 億ものショッピングセッションの市場調査で、レコメンデーションによって 11.5% の増収がもたらされたことが明らかになりました。たとえば、Amazon.com のページビューの 30% はレコメンデーションに基づいています。

Q: Amazon Personalize がサポートした重要なユースケースは何ですか?

A: Amazon Personalize は、以下の重要なユースケースをサポートしています。

  • パーソナライズされた推奨事項
  • 類似アイテム
  • パーソナライズされた再ランキング、つまりユーザーのアイテムリストの再ランキング
  • パーソナライズされたプロモーション/通知

Q: Amazon Personalize の一般的なビジネスアプリケーションには何がありますか?

A: Amazon Personalize を使用すると、デジタルチャンネルを通じたエンドユーザー体験をパーソナライズすることができます。例としては、e コマース向けの製品のレコメンデーション、出版向けのニュース記事およびコンテンツのレコメンデーション、メディアおよびソーシャルネットワーク、旅行ウェブサイト向けのホテルのレコメンデーション、銀行向けのクレジットカードのレコメンデーション、出会い系サイトのマッチングのレコメンデーションなどが挙げられます。こうしたレコメンデーションやパーソナライズされた体験は、ウェブサイト、モバイルアプリ、E メール/メッセージングを通じて配信できます。また、Amazon Personalize を使用して、ユーザーのやりとりが物理チャネルを通じて行われている場合にユーザー体験をカスタマイズすることもできます。たとえば、食事提供会社は定期購入プランのユーザーに対して週ごとの食事をパーソナライズすることができます。

Amazon Personalize の使用

Q: Amazon Personalize の使用を開始するにはどうすればよいですか?

A: 開発者は、アカウントを作成し、直感的なセットアップウィザードを使用して Amazon Personalize 開発者コンソールにアクセスすることで使用できます。開発者は、JavaScript API、サーバーサイド SDK を使用してリアルタイムのアクティビティストリームデータを Amazon Personalize に送信するか、ユーザーイベントの履歴ログを使用してサービスをブートストラップするかを選択できます。開発者は Amazon S3 を介してカタログ (アイテムデータセット) とユーザーデータをインポートすることもできます。その後、わずか数回の API 呼び出しにより、AutoML を使用してデータセットに適切なアルゴリズムをサービスが選択するよう指定するか、使用可能ないくつかのアルゴリズムオプションの 1 つを手動で選択することによって、開発者はパーソナライゼーションモデルをトレーニングできます。トレーニングが完了したら、1 回の API 呼び出しでモデルをデプロイしてから、本番稼働アプリケーションで使用することができます。デプロイされると、開発者は本番稼働サービスからサービスを呼び出してリアルタイムの推奨事項を取得し、Amazon Personalize は需要を満たすように自動的に拡張します。

Q: Amazon Personalize にはどのようなデータを提供する必要がありますか?

A: 開発者は、Amazon Personalize に以下のデータを提供する必要があります。

  • ユーザーアクティビティストリームまたはイベントデータ - ウェブサイト/アプリケーションでのユーザー対話データはイベントの形式で取り込まれ、多くの場合 1 行のコードを含む統合を通して Amazon Personalize に送信されます。これには、クリック、視聴、ショッピングカートへの追加、コメントなどの重要なイベントが含まれます。サービスにオンボーディングする場合、開発者は、利用可能であれば、すべてのイベント/アクティビティストリームデータの履歴ログを提供することもできます。
  • カタログ (アイテム) データ - これは、本、動画、ニュース記事、製品など、あらゆるタイプのカタログにすることができます。これには、アイテム ID と各アイテムに関連付けられたメタデータが含まれます。このデータは任意事項です。 
  • ユーザーデータ - 性別や年齢などのユーザーの人口統計データを含むユーザープロファイルデータです。このデータは任意事項です。

Amazon Personalize は、このデータに基づいてモデルをトレーニング、デプロイします。その後、開発者は単純な推論 API を使用して実行時に個別推奨を取得し、パーソナライゼーションモデルの種類 (たとえば、ユーザーのパーソナライゼーション、関連アイテム、またはパーソナライズされた再ランキング) に従ってエンドユーザー向けにパーソナライズされた経験を生成できます。

Q: Amazon Personalize の推奨事項をビジネスワークフローやアプリケーションに適用/エクスポートするにはどうすればよいですか?

A: Amazon Personalize は、お客様に getRecommendations と getPersonalizedRanking という 2 つの推論 API を提供しています。これらの API は、ユーザーの推奨 itemID のリスト、アイテムの類似アイテムのリスト、またはユーザーのランク付けされたアイテムのリストを返します。itemID は製品 ID、videoID などになります。次にお客様は、これらの itemID を使用して、画像と説明を取得してから表示をレンダリングするなどの手順を経てエンドユーザー体験を生成すると予想されます。場合によっては、AWS や第三者の E メール配信サービス、通知サービスなどと統合して、エンドユーザー体験を生成することもあります。

Q: Amazon Personalize でパーソナライゼーションの有効性はどのように測定されますか?

A: パーソナライゼーションソリューションの有効性は、まず顧客が最適化したいビジネス目標を指定し、次に A/B テストを介してこの目標への影響を測定することによって測定できます。これらの目標は、通常は、クリックスルー率、ユーザーあたりの収益、セッションあたりの収益、セッションあたりの平均所要時間、リテンション率などです。Amazon Personalize は、顧客データについてトレーニングされたモデルのオフラインメトリクスも提供します。

料金

Q: Amazon Personalize の費用はいくらですか?

詳細は Amazon Personalize 料金ページをご覧ください。

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Amazon Personalize の使用方法については、開発者ガイドを参照してください。

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