[レポート]AIM365: Amazon Personalizeの紹介:リアルタイムなパーソナライゼーションとレコメンデーションを提供 #reinvent

[レポート]AIM365: Amazon Personalizeの紹介:リアルタイムなパーソナライゼーションとレコメンデーションを提供 #reinvent

Clock Icon2018.11.29

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こんにちは、中村です。

この記事は、AIM365: Introducing Amazon Personalize: Real-time Personalization and Recommendationsのセッションレポートです。

概要

Amazon Personalize is a fully-managed service that helps companies deliver personalized experiences, such as recommendations, search results, email campaigns and notifications. It brings over 20 years of experience in personalization from Amazon.com and puts it in the hands of developers with little or no machine learning experience. Amazon Personalize uses AutoML to automate the entire process of managing and processing data, choosing the right algorithm based on the data, and using the data to train and deploy custom machine learning models — all with a few simple API calls. Join us and learn how you can use Concierge to build engaging experiences that respond to user preferences and behavior in real-time.

Amazon Personalizeは、レコメンデーション、検索結果、電子メールキャンペーン、通知などのパーソナライズドエクスペリエンスを企業に提供する、完全に管理されたサービスです。 Amazon.comのパーソナライゼーションで20年以上の経験を持ち、機械学習の経験がほとんどない開発者の手に渡します。 Amazon PersonalizeはAutoMLを使用して、データの管理と処理の全プロセスを自動化し、データに基づいて適切なアルゴリズムを選択し、データを使用してカスタムの機械学習モデルを訓練し、展開します。私たちと一緒に、コンシェルジュを使って、ユーザーの好みや行動にリアルタイムで対応する魅力的な体験を構築する方法を学びましょう。

セッションリポート

Amazonの最初は本屋だった。本屋で買い物をすると類似商品をおすすめしていたというところからスタートして、遂にサービスとして使えるようになった。

  • ユーザへのパーソナライゼーションはエンゲージメントを増加させる
  • Amazon のページビューの30%
  • VODサービスのページビューの80%
  • しかし、パーソナライゼーションは難しい
  • 効果的なパーソナライズは複数の難しい問題を解決する必要がある
    • ディープラーニングの場合は、データが増えれば増えるほどパフォーマンスが向上する
    • ディープラーニング技術はボトムラインに直接的なインパクトがある
  • Introducting Amazon Personalize
      • 簡単にパーソナライゼーションモデルを作成できる
      • デプロイや停止も即時で可能
      • AutoMLにより、全てのプロセスを自動化している
    • 一般的なアプリケーションとユースケース
    • マルチドメインで利用できる
  • Amazon Personalizeの概況
  • リアルタイムデータを利用できる
  • コンソール / APIを学習・モデルの検証に利用する
    • コンソールで全てのステップをモニターし追跡している
    • コンソールで簡単にテストできる
  • ドミノピザやソニーなどが利用している

  • The Science of Personalization

    • パーソナライゼーションのモデル
    • 連続的なモデル
    • モデリングセッション
    • state of the art performance
    • HPOとAutoML - 大きなパラメータスペース
    • なぜ Amazon Personalize ?
      • ニーズにあった地震のレコメンダーを作成できる
  • Personalizing Customer ....
    • ドミノピザは8カ国,200ストア
      • 達成のために技術にフォーカスしている
        • GPSトラッカーやドローンデリバリー
      • AI and Machine learning
        • アレクサスキル
      • オウンドメディア
        • SNSやモバイルアプリ
      • オンライン注文
    • 最近実験した結果
      • 時間ベースのテスト
        • SMSの受信時間によって差があった
        • 過去の注文データから個人最適してSMSを送信
        • 開封率が違った
    • パーソナライズされたディール
      • 全体の0.7ポイントがパーソナライズされたディールで購買につながった
    • これからもAWSとドミノでは、たくさん挑戦して冒険していく
  • rb media
    • おそらく世界で一番オーディオブックを作っている会社
    • デジタルメディアデリバリープラットフォームを持っている
    • 現在のレコメンデーション
    • 新しいレコメンデーションエンジン
    • 新しいレコメンデーションエンジン導入の結果
    • 構築プロセス
    • 導入してみての結果

まとめ

いかがでしたでしょうか。
本日keynoteにて発表されたAmazon Personalize、実際の事例を担当者に聞くことができました。現状はまだPreviewですが早く試してみたいです!
機械学習の専門家でなくても簡単に実装ができるということで今後出てくるアプリケーションに乗せてくることが多くなるのではと思いました。

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