Amazon Personalize では、実際に使用した分に対してのみ料金が発生します。最低料金や前払いの義務はありません。

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無料で AWS Personalize をお試しください。

サインアップ後の最初の 2 か月間に、カスタムレコメンデーションソリューションを使用すると、以下のことが可能です。

データ処理とストレージ: AWS の対象リージョンごとに毎月最大 20 GB。

トレーニング: 対象リージョンごとに最大 100 時間/月までのトレーニング

レコメンデーション: 最大 50 TPS 時間のリアルタイムリコメンデーション/月

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  • ユースケースに最適化されたレコメンダー
  • Amazon Personalize は、一般的なレコメンデーションソリューションの作成と保守を簡素化する、ユースケースに最適化されたレコメンダーを提供します。使用するレコメンダーを選択すると、Amazon Personalize が基盤となる機械学習 (ML) モデルを自動的に構成し、そのライフサイクルを完全に管理します。ユーザーエクスペリエンスのさまざまなタッチポイントに対してパーソナライズされたレコメンデーションを提供する 9 つのレコメンダーから選択できます。

    以下のレシピを使用する場合は、次の料金が適用されます。

    • aws-ecomm-popular-items-by-view
    • aws-ecomm-popular-items-by-purchases
    • aws-ecomm-frequently-bought-together
    • aws-ecomm-customers-who-viewed-x-also-viewed
    • aws-ecomm-recommended-for-you
    • aws-vod-most-popular
    • aws-vod-because-you-watched-x
    • aws-vod-more-like-x
    • aws-vod-top-picks
    データ取り込み

    Amazon Personalize にアップロードされるデータに 1 GB 単位で課金されます。これには、Amazon Personalize にストリーム配信されるリアルタイムデータと、Amazon Simple Storage Service (S3) 経由でアップロードされるバッチデータが含まれます。

    データ取り込みコスト: 1 GB あたり 0.05 USD

    ユーザー

    Amazon Personalize によって処理されたデータセット内のユーザー数* に基づいて、レコメンダーごとに 1 時間単位の料金が請求されます。アクティブな各レコメンダーには、追加費用なしで提供される 1 時間単位の固定数のレコメンデーションが含まれます。

    ユーザー/推奨者 ユーザー 100,000 名あたりの料金 1 時間あたりの無料レコメンデーション
    最初のユーザー 100,000 名 0.375 USD 4,000
    次のユーザー 900,000 名 0.045 USD 6,000
    次のユーザー 9,000,000 名 0.018 USD 9,000
    ユーザー 10,000,000 名超 0.005 USD 14,000
    追加レコメンデーション

    1 時間のレコメンデーションがユーザー層の無料レコメンデーションを超えると (上記の表を参照)、使用する追加レコメンデーションに対して 1 時間単位で課金されます。

    追加レコメンデーション レコメンデーション 1,000 件あたりの料金
    対象リージョンごとに最初の 100,000 レコメンデーション/時間 0.0833 USD
    対象リージョンごとに次の 900,000 レコメンデーション/時間 0.0417 USD
    対象リージョンごとに 100 万以上のレコメンデーション/時間 0.0208 USD

    * ユーザー数 (「user_id」で識別) は、「Users」データセットと「Interactions」データセットの和集合における一意のユーザー数として計算されます。

    料金の例

    例 1: メディア企業向けのユースケースに最適化されたレコメンダー

    メディア企業は、ユーザーの好みや消費行動をリアルタイムでプロファイリングすることにより、コンテンツの発見とレコメンデーションを強化しています。その月に 200 GB のデータをアップロードしており、500,000 人のユーザーを抱えています。そのトラフィックは通常、1 時間あたり 5,000 件のレコメンデーションを必要とします。ただし、1 時間あたり 16,000 件のレコメンデーションを必要とする、1 か月あたり 40 のピーク時間があります。3 つの異なるレコメンダーを使用します。

    Amazon Personalize の使用に対する月間料金は以下のとおりです。

    • データの処理およびストレージの料金 = 200 GB x 0.05 USD/GB = 10 USD
    • ユーザー料金:
      • 最初のユーザー 100,000 名 = 1 時間あたり 0.375 USD x 1 か月あたり 732 時間 x 3 レコメンダー = 823.50 USD
      • 次のユーザー 400,000 名 = ユーザー 400,000 名 x 1 時間あたり 0.045 USD/ユーザー 100,000 名 x 1 か月あたり 732 時間 x 3 レコメンダー = 395.28 USD
    • 追加レコメンデーションの料金:
      • 1 時間あたり 16,000 件のレコメンデーション – 1 時間あたり 6,000 件の無料レコメンデーション = 1 時間あたり 10,000 件の追加レコメンデーション。
      • 1 時間あたり 10,000 件の追加レコメンデーション x 0.0833 USD/レコメンデーション 1,000 件 x 40 時間 x 3 レコメンダー = 99.96 USD

    総費用 = 10 USD + 823.50 USD + 395.28 USD + 99.96 USD = 1,328.74 USD

    例 2: オンライン小売業者向けのユースケースに最適化されたレコメンダー

    オンライン小売業者は、最適化されたレコメンダーを使用して、ユーザーのさまざまなタッチポイントでレコメンデーションを提供します。その月に 10 GB のデータをアップロードしており、50,000 人のユーザーを抱えています。そのトラフィックは、1 時間あたり 4,000 件を超えるレコメンデーションを必要としません。4 つの異なるレコメンダーを使用します。

    Amazon Personalize の使用に対する月間料金は以下のとおりです。

    • データの処理およびストレージの料金 = 10 GB x 0.05 USD/GB = 0.50 USD
    • ユーザー料金:
      • 最初のユーザー 100,000 名 = 1 時間あたり 0.375 USD x 1 か月あたり 732 時間 x 4 レコメンダー = 1,098 USD
    • 追加レコメンデーションの料金:
      • 顧客は 1 時間あたり 4,000 件のレコメンデーションを超えることはないため、すべてのレコメンデーションが含まれます。追加レコメンデーションには料金が適用されません。

    合計コスト = 0.50 USD + 1,098 USD = 1,098.50 USD

  • ユーザーセグメンテーション
  • Amazon Personalize は機械学習を使用して、さまざまな製品、カテゴリ、ブランドなどへの親和性を築き、ユーザーを自動的にセグメント化し、より効果的なマーケティングキャンペーンを作ります。

    以下のユーザーセグメンテーションレシピを使用する場合は、次の料金が適用されます。

    • aws-item-affinity
    • aws-item-attribute
    データ取り込み

    Amazon Personalize にアップロードされるデータに 1 GB 単位で課金されます。これには、Amazon Personalize にストリーム配信されるリアルタイムデータと、Amazon Simple Storage Service (S3) 経由でアップロードされるバッチデータが含まれます。

    データ取り込みコスト: 1 GB あたり 0.05 USD

    トレーニング

    データを使用してカスタムモデルをトレーニングするのに使用されるトレーニング時間に課金されます。トレーニング時間とは、4v CPU と 8 GiB メモリを使用する 1 時間のコンピューティング性能です。Amazon Personalize は、ソリューションを作成するための最も最適なインスタンスタイプを自動的に選択します。ジョブをより迅速に完了するために、インスタンスがベースライン仕様を超える場合があります。Amazon Personalize は、ベースラインインスタンスに関連して使用されるインスタンスに基づいてトレーニング時間を計算します。課金されるトレーニング時間数は、トレーニング中に時計で計測した時間より長くなる場合があります。

    トレーニングコスト: トレーニング 1 時間あたり 0.24 USD

    バッチセグメント (推論)

    Amazon Personalize によって処理されたデータセット内のユーザー数* に基づいて、項目または項目属性のクエリごとに課金が行われます。

    データセット内のユーザー ユーザー 1,000 名の料金/セグメント
    最初のユーザー 100,000 名 0.016 USD
    次のユーザー 900,000 名 0.008 USD
    次のユーザー 9,000,000 名 0.004 USD
    次のユーザー 40,000,000 名 0.001 USD

    * ユーザー数 (「user_id」で識別) は、「Users」データセットと「Interactions」データセットの和集合における一意のユーザーとして計算されます。

    料金の例

    例 1: オンライン小売店でのバッチセグメンテーション

    小売業者は、バッチセグメンテーションを使用して、特定の販売製品の SMS およびアプリ内メッセージングキャンペーンに関心がある可能性が高いユーザーのリストを生成します。小売業者は、キャンペーンの対象となる 500,000 人のユーザーを抱えています。10 GB のデータを使用し、トレーニング 50 時間を使用します。小売業者は、月に 1 回ソリューションをトレーニングし、2 週間ごとに 10 個の製品のセグメンテーションを実行します。

    Amazon Personalize の使用に対する月間料金は以下のとおりです。

    • データの処理およびストレージの料金 = 10 GB x 0.05 USD/GB = 0.50 USD
    • ソリューショントレーニングの料金 = トレーニング 50 時間 x 0.24 USD/トレーニング 1 時間 = 12 USD
    • バッチセグメント生成料金、最初のユーザー 100,000 名 = ユーザー 100,000 名 x 0.016 USD/ユーザー 1,000 名 x クエリ 10 件 x 1 か月あたり 2 回 = 32 USD
    • バッチセグメント生成料金、次のユーザー 400,000 名 = ユーザー 400,000 名 x 0.008 USD/ユーザー 1,000 名 x クエリ 10 件 x 1 か月あたり 2 回 = 64 USD

    合計コスト = 0.50 USD + 12 USD + 32 USD + 64 USD = 108.50 USD

    例 2: メディア会社でのバッチセグメンテーション

    メディア会社は、バッチセグメンテーションを使用して、ジャンル、主演俳優/女優、受賞した賞など、映画の属性に基づいて映画ストリーミングに関心のあるユーザーを特定します。同社は、生成されたユーザーのリストを使用して、プッシュ通知と電子メールのマーケティングキャンペーンを推進しています。このサービスでは、キャンペーンごとに 2,000 万人のユーザーが考慮対象となっています。同社は 650 GB のデータを使用しており、各レシピのトレーニングには 1,800 時間のトレーニングが必要です。2 つのソリューションを月に 1 回トレーニングし、毎週 25 の異なる映画属性でセグメンテーションを実行します。

    Amazon Personalize の使用に対する月間料金は以下のとおりです。

    • データ処理およびストレージの料金 = 650 GB x 0.05 USD/GB = 32.50 USD
    • ソリューショントレーニングの料金 = ソリューション 2 個 x トレーニング 1,800 時間 x 0.24 USD/トレーニング 1 時間 = 864 USD
    • 推論料金、最初のユーザー 100,000 名 = ユーザー 100,000 名 x 0.016 USD/ユーザー 1,000 名 x クエリ 25 件 x 1 か月あたり 4 回 = 160 USD
    • バッチセグメント生成料金、次のユーザー 900,000 名 = ユーザー 900,000 名 x 0.008 USD/ユーザー 1,000 名 x クエリ 25 件 x 1 か月あたり 4 回 = 720 USD
    • バッチセグメント生成料金、次のユーザー 9,000,000 名 = ユーザー 9,000,000 名 x 0.004 USD/ユーザー 1,000 名 x クエリ 25 件 x 1 か月あたり 4 回 = 3,600 USD
    • バッチセグメント生成料金、次のユーザー 10,000,000 名 = ユーザー 10,000,000 名 x 0.001 USD/ユーザー 1,000 名 x クエリ 25 件 x 1 か月あたり 4 回 = 1,000 USD

    総費用 = 32.50 USD + 864 USD + 160 USD + 720 USD + 3,600 USD + 1,000 USD = 6,376.50 USD

  • カスタムレコメンデーションソリューション
  • Amazon Personalize を使用すると、特定の製品のレコメンデーション、パーソナライズされた製品の再ランク付け、カスタマイズされたダイレクトマーケティングなど、さまざまなパーソナライズエクスペリエンスを提供できるアプリケーションを簡単に構築できます。レコメンデーションをリアルタイムで提供して、ユーザーの意図が変わった際に素早く対応したり、バッチで対応したりできます。

    以下のレシピを使用する場合は、次の料金が適用されます。

    • user-personalization
    • popularity-count
    • Personalized-Ranking
    • Similar-Items
    • SIMS
    • HRNN (レガシー)
    • HRNN-Metadata (レガシー)
    • HRNN-Coldstart (レガシー)
    データ取り込み

    Amazon Personalize にアップロードされるデータに 1 GB 単位で課金されます。これには、Amazon Personalize にストリーム配信されるリアルタイムデータと、Amazon Simple Storage Service (S3) 経由でアップロードされるバッチデータが含まれます。

    データ取り込みコスト: 1 GB あたり 0.05 USD

    トレーニング

    カスタムソリューションを作成する場合、データを使用してカスタムモデルをトレーニングするのに使用されるトレーニング時間に課金されます。トレーニング時間とは、4v CPU と 8 GiB メモリを使用する 1 時間のコンピューティング性能です。Amazon Personalize は、ソリューションを作成するための最も最適なインスタンスタイプを自動的に選択します。ジョブをより迅速に完了するために、インスタンスがベースライン仕様を超える場合があります。Personalize は、ベースラインインスタンスに関連して使用されるインスタンスに基づいてトレーニング時間を計算します。課金されるトレーニング時間数は、トレーニング中に時計で計測した時間より長くなる場合があります。

    トレーニングコスト: トレーニング 1 時間あたり 0.24 USD

    レコメンデーション (推論)

    リアルタイムレコメンデーション
    Amazon Personalize によって処理されたリクエストに対して料金が発生します。1 秒あたりのトランザクション (TPS) で測定される、リアルタイムのレコメンデーションです。必要な最小スループットを指定します。リクエストされたレコメンデーションのスループットが最小プロビジョン TPS を超える場合、Amazon Personalize は自動スケーリングを実行して追加リクエストを処理し、トラフィックが減少すると最小プロビジョン TPS に戻ります。実際に実行された TPS は、5 分の範囲内における 1 秒あたりのリクエストの平均を計算して算出されます。

    リアルタイムのレコメンデーションについては、1 時間あたりのスループット容量について TPS 時間単位で課金されます (一番近い時間に切り上げ)。料金は、実際の TPS、または最小プロビジョンド TPS のどちらか大きい値にリクエスト処理の合計時間 (それぞれの時間内で 5 分単位) を掛けて計算されます。使用量はその月に集計され、使用量の階層によって異なる金額が請求されます。

    TPS 時間 = (実際の TPS、または最小プロビジョンド TPS のどちらか大きい値) x (5/60 分)

    リアルタイムレコメンデーション 料金
    対象リージョンごとに最初の 20,000 TPS-時間/月 0.20 USD/TPS-時間
    対象リージョンごとに次の 180,000 TPS-時間/月 0.10 USD/TPS-時間
    対象リージョンごとに 200,000 TPS-時間/月以上 0.05 USD/TPS-時間

    バッチレコメンデーション
    バッチ推論ジョブでは、リクエストされた結果の数にかかわらず、「USER_PERSONALIZATION」レシピと「PERSONALIZED_RANKING」レシピの使用時には処理されたユーザー数に対して料金が発生し、「RELATED_ITEMS」レシピ使用時には処理された項目数に対して料金が発生します。

    バッチレコメンデーション レコメンデーション 1,000 件あたりの料金
    対象リージョンごとに最初の 2,000 万件のレコメンデーション/月 0.067 USD
    対象リージョンごとに次の 1 億 8,000 万件のレコメンデーション/月 0.058 USD
    対象リージョンごとに 2 億件以上のレコメンデーション/月 0.050 USD

    「ユーザーパーソナライゼーション」のレシピタイプに基づいて「ソリューション」を使用したときに各ユーザーに生成されるレコメンデーションは、バッチ料金の各ユーザーにつき、リクエストの結果 (項目) の数に関わらず 1 件のレコメンデーションとして計数されます。同様に、「パーソナライズされたランク付け」では、ユーザーごとに再ランキングされた項目の数に関わらず、処理されたユーザー数に対してのみ支払いが発生します。「Related_items」レシピの使用時には、リクエストされた各項目の類似項目数に関わらず、処理された項目の数に対してのみ支払いが発生します。

    料金の例

    例 1: メディア企業向けのカスタムリアルタイムレコメンデーション

    メディア会社は、カスタムレコメンデーションを使用して、さまざまな時点でユーザーにレコメンデーションを提供します。1 か月間で 200 GB のデータをアップロードし、1 つのソリューションを 1 日に一度、20 分をかけてトレーニングを完了し、1 回のトレーニングあたりトレーニング 10 時間を消費しています。さらに、このお客様は、リアルタイムレコメンデーションを生成するために、月に 720 時間、10 TPS の推論容量を使用します。

    Amazon Personalize の使用に対する月間料金は以下のとおりです。

    • データの処理およびストレージの料金 = 200 GB x 0.05 USD/GB = 10 USD
    • ソリューショントレーニングの料金 = トレーニング 300 時間 x 0.24 USD/トレーニング 1 時間 = 72 USD
    • キャンペーン料金 (リアルタイム推論) = 10 x 720 x 0.20 USD/TPS-時間 = 1,440 USD

    総費用 = 10 USD + 72 USD + 1,440 USD = 1,552 USD

    例 2: 変動する推論トラフィックのあるカスタムリアルタイムレコメンデーション

    説明を簡潔にするため、アップロードおよびトレーニングが実行されたテータ量は、1 つ目の例と同じとします。次のように計算されます。

    • データの処理およびストレージの料金 = 200 GB x 0.05 USD/GB = 10 USD
    • ソリューショントレーニングの料金 = トレーニング 300 時間 x 0.24 USD/トレーニング 1 時間 = 72 USD

    しかしこの例では、1 日のリクエスト量は変動します。

    推論の使用量と料金: 以下の表で、トラフィック量が変動するシナリオと、1 日の間に使用された TPS-時間の計算方法を示します。

    推論料金の計算
    時間 時間 (経過時間) 最小プロビジョンド TPS 実際の TPS 最小プロビジョンド TPS と実際の TPS のうち大きな値 TPS-時間 (最小プロビジョンド TPS または実際の TPS のどちらか大きい値) x 時間 (時間単位)
    午前 0.00~午後 6:00 18 30 20 30 540
    午後 6:00~午後 10:00 4 30 40 40 160
    午後 10:00~午後 11:00 1 30 5 30 30
    午後 11:00~午後 12:00 1 20 0 20 20
    使用された合計 TPS-時間/日         750
    TPS-時間/月         22,500
    レコメンデーション (推論) 料金の総額 使用した TPS-時間 (階層ごと) 単価 (USD/TPS-時間) 料金 (USD)
    階層 1 20,000 0.20 USD 4,000 USD
    階層 2 2,500 0.10 USD 250 USD
          4,250 USD
    例 3: オンライン小売店でのカスタムバッチのレコメンデーション

    小売業者がカスタムバッチレコメンデーションを利用してユーザーに対する項目のレコメンデーションを生成し、パーソナライズされた E メールに使用します。それらは 10 GB のデータを使って実施され、トレーニングには 50 時間のトレーニング時間がかかり、バッチ推論ジョブを使用して 100 万人のユーザーに対しそれぞれ 10 件の項目レコメンデーションを生成したと仮定します。

    この場合、Personalize の使用料金は以下のようになります。

    • データの処理およびストレージの料金 = 10 GB x 0.05 USD/GB = 0.50 USD
    • ソリューショントレーニングの料金 = トレーニング 50 時間 x 0.24 USD/トレーニング 1 時間 = 12 USD
    • 推論の料金 = 100 万ユーザー* x 0.067 USD/1,000 レコメンデーション = 67 USD

    合計コスト = 0.50 USD + 12 USD + 67 USD = 79.50 USD

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