[レポート]Grab 生成AIとセキュアなデータコラボレーションでイノベーションを推進 #ADM203

こんにちは。
リテールアプリ共創部のmogiです。

普段の業務ではクラスメソッドダナンやパートナー企業と共にアプリやWEB開発を行っており、プロジェクトマネージャーやスクラムマスターを担当しています。

今回、初めてre:Inventに参加させてもらっています。

仕事でベトナムを訪れる際には必ず使用するアプリGrabのセッションを見つけたので、参加してきました。

Grabとは

Grabは東南アジアで広く利用されているスーパーアプリです。配車サービスを中心に、フードデリバリー、決済サービス、宅配便など、日常生活に必要な様々なサービスを1つのアプリで提供しています。

ベトナムの他にもシンガポール、マレーシア、インドネシア、タイなど、東南アジアの主要国で利用可能で、多言語にも対応しているため日本語でも簡単に利用できます。

生活に必要な多くのサービスをシームレスに利用できる点が、Grabの最大の魅力となっています。

セッション内容紹介（公式）

スピーカー

• Shaila Mathias
  Principal Business Development, AWS Customer Data Apps, AWS

• Adam Solomon
  Global Head of BD and GTM, AWS Clean Rooms and AWS Entity Resolution, AWS

• Sneh Agrawal
  Head of Analytics - Data Architecture and EDW, Grabtaxiholdings Pte Ltd.

内容

Grabは、アプリ内で収集される移動履歴、食事の注文履歴、決済データなどの多様なデータを活用して、ユーザー一人一人の行動パターンや好みを詳細に分析してパーソナライズ広告を表示しています。

この分析結果を基に、お昼時の近隣レストランの広告表示や、時間帯における関連サービスの提案など、ユーザーの生活リズムや位置情報に合わせたタイミングの良い広告配信を実現しています。また、AWS Clean Roomsを利用することで、セキュアな環境でユーザデータを活用しています。

セッションではAWS Clean Roomsを利用したアーキテクチャの解説や、生成を活用することでパーソナライズ広告のコスト削減について紹介されました。

スピーカー

Grabの紹介

AWS Clean Rooms構成図

生成AIを活用した広告作成効果

感想

いつもベトナムで、こんなアプリが日本にもあったら良いなと感じていたのですが、その魅力の秘密を知ることが出来ました。
最適化された広告や、それの分析の基盤となるユーザデータの扱いにはたくさんのAWSの技術が使われていて、とても興味深かったです。
次回の出張の際には、今日のセッションを思い出しながらアプリを利用してみたいと思います。