Amazon Personalize の料金

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
  

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

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

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。

* 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。

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

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

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)
  

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

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

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)

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。

「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。

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

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。

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