はじめに
JAWS-UG DE&I（旧名：JAWS-UG 関西女子会)にて開催されたAmazon Personalize 入門ハンズオンに参加してきました。
会場はグランフロント大阪にあるアールスリーインスティテュートさんのオフィスです！
Amazon Personalize 入門ハンズオン
講師はアマゾンウェブサービスジャパンの小林さん。
Amazon Personalizeの概要説明
Amazon.comやAmazon Prime Video,Amazon Musicでも使われているパーソナライゼーション。
以下の観点でビジネスに貢献している。
- エンゲージメント
- 商品の発掘
- コンバージョン
- 売上
ただ実際にパーソナライゼーションを実現するには、モデルの構築やリアルタイム性スケーラビリティなど様々な観点で課題が発生する。
それを解決する助けとなるのがAmazon Personalize
以下のような機能がある。
- ユーザ個々に対するレコメンデーション
- ユーザの嗜好に合わせて特定アイテムの並び替え
- 特定のアイテムに対する類似アイテムリストの提供
どのユーザが、いつ、どのアイテムを閲覧したかという情報だけあれば利用可能
また、ハンズオン中の会話に、ECサイト以外の使い方として、サポートサイトで「このドキュメントを見た人は、次にこのドキュメントをおすすめする」みたいな使い方ができるよねといった会話もありました。
社内ブログを運用している企業だと刺さる部分もありそうですね。
（費用対効果がどれくらいあるのかは分からないですが...）
Amazonのサイトみたいな構成を作ることができるワークショップも用意されているみたいです。
一回テンプレートを流してみて、それぞれのサービスがどんな感じで使われているのかを分解してみるのも面白いと思います。
https://github.com/aws-samples/retail-demo-store
構成図を見る感じ、ハードルは高め？w
ハンズオン
AWS 公式の Getting Startedのハンズオンを本のちょっと変更した内容。
映画のレビューデータセットを使ってユーザにおすすめの映画をレコメンド。
終わってすぐに消せば200円程度で済むハンズオンとのこと。
概要は以下のような感じです。
事前に用意されていた、ユーザとアイテム(映画)の情報をインポートして、そのデータを元に機械学習におけるトレーニングを実行。
ハンズオン中のコメントにソリューションとかキャンペーンとか名前が直感的に分かりづらいというのがありましたが、普段機械学習とかやっていればスッと理解できるものなんですかね。
おわりに
初めてのAmazon Personalize
何となく使い方が分かりました！
現状直近で使うイメージが湧いていないですが、実際にアプリケーションと連携させてみるともっと使い道が見えてくるかなと思いました。
本記事の中で紹介した「retail-demo-store」のワークショップをやってみたり、AWS Workshops Studioにある「Amazon Personalize with Glue DataBrew」とかをやると理解が深まりそうです！