この AWS ソリューション実装では、どのようなことが可能ですか?

AI 主導型ソーシャルメディアダッシュボードソリューションを使用すると、ソーシャルメディアのインタラクションを分析することで、顧客の会話に関する洞察を取得し、ブランドの認知度を高めることができます。

このソリューションは、多言語のツイートをほぼリアルタイムでキャプチャして翻訳し、生のデータセットとエンリッチ化したデータセットの両方をソリューションのデータレイクに永続的に保存するために必要な AWS のサービスを自動的にプロビジョニングして設定します。次に、このデータを分析し、Amazon QuickSight で有意義なダッシュボードを作成し、顧客の感情を視覚化して理解できます。

AWS ソリューション実装の概要

AI 主導型ソーシャルメディアダッシュボードは、ストリーム処理を使用して指定されたツイートを監視および取り込み、サーバーレスアーキテクチャと ML サービス (Amazon Translate および Amazon Comprehend) を利用して、それらのツイートから洞察を翻訳および抽出します。下図はアーキテクチャを示しています。このソリューションの実装ガイドと付属の AWS CloudFormation テンプレートを利用すれば、数分でデプロイできます。

AI 主導型ソーシャルメディアダッシュボード | アーキテクチャ図
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AI 主導型ソーシャルメディアダッシュボードのソリューション実装のアーキテクチャ

このソリューションは、Twitter からツイートを取り込む Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) で実行される Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスをデプロイします。Amazon Kinesis Data Firehose の配信ストリームは、流れてくるツイートをソリューションの Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットの raw プレフィックスにロードします。Amazon S3 は、AWS Lambda 関数を呼び出して、Amazon Translate を使用して英語以外のツイートを英語に翻訳して、生のツイートを分析します。Amazon Comprehend は、自然言語処理 (NLP) を使用してエンティティの抽出と感情分析を実行します。

2 番目の Kinesis Data Firehose の配信ストリームは、翻訳されたツイートと感情値を Amazon S3 バケットの sentiment プレフィックスにロードします。3 番目の配信ストリームは、Amazon S3 バケットで使用する entities プレフィックスのエンティティをロードします。

このソリューションでは、データ変換用の AWS Glue、データ分析用の Amazon Athena、データ視覚化用の Amazon QuickSight を含むデータレイクもデプロイします。AWS Glue データカタログには、Amazon S3 上のデータのテーブルを整理するために使用される論理データベースが含まれています。Athena はこれらのテーブル定義を使用して、Amazon S3 に保存されているデータをクエリし、Amazon QuickSight ダッシュボードに情報を返します。

特徴

機械学習

ML サービスを使用して、ツイートから有意義な洞察と顧客の感情を抽出します。

オートメーション

ツイートからの顧客フィードバックの取込み、保存、翻訳、分析、および視覚化のために必要なサービスを自動的に起動して設定します。

可視化

Amazon QuickSight を利用して、分析されたデータから洞察に満ちたダッシュボードを作成します。
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