[セッションレポート] テクノロジー、イノベーション、パーソナライゼーションの力 (ADM202) #reInvent

AWS認定トレーニング講師の平野@おんせん県おおいたです。

今日は「Technology, innovation & the power of personalization (ADM202)」というタイトルのセッションについてレポートします。

セッション紹介

ウォールストリート・ジャーナル、バロンズグループ、そして親会社のニューズコーポレーションでは、テクノロジーを活用してイノベーションを促進することが、世界のビジネスとテクノロジーのリーダーたちにニュースや情報を発信する方法の中核をなしています。ウォール・ストリート・ジャーナルでは、規模を拡大し、会員のエンゲージメントを高めることを重要な目標の1つとしています。本セッションでは、AWSとの協業により、個人およびプロフェッショナルの注力分野に基づいてニュースや情報を調整する新しい読者体験を開発した方法を学びます。この体験は、マルチメディア・プラットフォームにおけるコンテンツの作成と消費を革新するメディア産業におけるイノベーションを示すのに役立ちます。

オンデマンド動画

概要

ウォール・ストリート・ジャーナルのエグゼクティブ・エディションでは高品質のパーソナライゼーションの機能を提供しています。 パーソナライゼーションとは、読者が望むときに、望む場所で、望む方法で、適切なコンテンツと適切な体験を提供することです。

例えば本誌やバロンズ、あるいは当社の他のブランドを訪れると、お気に入りの作家や企業をフォローすることができます。 重要な証券や商品、株式、債券、株式などを、自分専用のウォッチリストに追加することができます。さらに、メンバーシップ・ハブで自分の関心事をカスタマイズすることもできます。これは、当社の全製品におけるアクティブ・パーソナライゼーションに見られるエンゲージメントと、顧客調査によって明らかになった、より適切なパーソナライズド・ニュースの市場機会に基づいています。

しかし、メールやウェブ、携帯電話などで受け取る通知の数が多すぎることもあり、ニュース消費の優先順位付けや、新しいニュースの発見が難しくなっています。私たちがWall Street Journal Executive Editionを開発した理由は、このようなノイズを排除し、ユーザーの選択によって信頼できる適切な新しいニュースや情報を再び提供することにあります。

Wall Street Journal のエグゼクティブ・エディションでは、Amazon が開発した高度なパーソナライズ・エンジン(Amazon Personalize)を活用しています。

開発おいては、最初の目標である「わかりやすさ」を保つことにしました。その結果、ユーザーが推奨されたコンテンツに興味を持つ可能性を最適化することになりました。つまり、クリックスルー率です。

システムのアーキテクチャの説明です。

まず、コンテンツとユーザーのデータをバッチ処理で取り込み、Amazon glue ETLでクリーンアップして、LambdaでAmazon personalizedに送ります。これで、モデルを学習させるための初期データを得ることができます。

続いて、コンテンツとユーザーのイベントストリームは、Amazon Kinesisイベントストリームを通過し、Lambdaを通じてAmazon Personalizedに送られます。

ユーザーのDow Jonesプロパティとのインタラクション、コンテンツアイテムデータ、そしてモデル推論で使用されるユーザープロファイルデータがあります。トレーニングしたモデルの各バリアントに対して、モデルソリューションがあり、これはトレーニングしたモデルですが、まだ本番稼動していないもので、この本番稼動をキャンペーンで行います。

そして、最終的なビジネスロジックは、適宜適用されます。右上の2時付近のデプロイメントボックスには、2つの主要なAWSステップ関数があり、1つはデータセットの定期的な更新のために実行されます。

もう1つは、モデルの再トレーニングを行うためのものです。 そのすぐ下の5時ごろには、Amazon Cloudwatchを利用したA/B testingがあります。これによって、複数のモデルで同時にオンライン実験を行うことができます。

左下の7時方向は、私たちの知識を試すためのものです。推奨コンテンツを出力するラムダがあり、キャンペーンやBテストなど、システムが使用するものを指示するアプリ設定によって管理され、これらはすべてDow Jonesグラフ、グラフQL APIによってアクセスおよびアクセス可能です。

まとめ

Amazon Personalizeを利用したWall Street Journal Executive Editionのレコメンデーション機能についてのセッションを紹介しました。ご興味があれば上記のリンクよりセッション動画をご覧ください。