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Amazon Personalize とは
Amazon Personalize は、データを利用してユーザーに推奨される商品を生成するためにフルマネージド型の機械学習サービスです。また、特定のアイテムやアイテムメタデータに対するユーザーの親和性に基づいてユーザーセグメントを生成することもできます。
一般的なユースケースには以下が含まれます。
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動画ストリーミングアプリのパーソナライズ — 設定済みまたはカスタマイズ可能な Amazon Personalize リソースを使用して、ストリーミングアプリに複数の種類のパーソナライズされたおすすめ動画を追加できます。たとえば、「あなたにおすすめ」、「Xにいいね!」、「最も人気のあるおすすめ動画」などです。
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e コマースアプリへのおすすめ商品の追加 — 設定済みまたはカスタマイズ可能な Amazon Personalize リソースを使用して、複数の種類のパーソナライズされたおすすめ商品を小売アプリに追加できます。たとえば、「自分におすすめ」、「よく一緒に購入する」、「X」を閲覧したお客様はおすすめ商品も見ています。
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パーソナライズされた E メールの作成 — カスタマイズ可能な Amazon Personalize リソースを使用して、メーリングリストのすべてのユーザー向けの推奨を一括生成できます。次に、AWSサービスまたはサードパーティのサービスを使用して、カタログ内の商品を推奨するパーソナライズされた電子メールをユーザーに送信できます。
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ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンの作成 — Amazon Personalize を使用して、カタログ内のアイテムとインタラクションする可能性が最も高いユーザーのセグメントを生成できます。次に、AWSサービスまたはサードパーティのサービスを使用して、さまざまなアイテムをさまざまなユーザーセグメントに宣伝するターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを作成できます。
Amazon Personalize は、主にインタラクションデータに基づいてレコメンデーションを生成します。インタラクションデータは、カタログ内のアイテムを操作するユーザーからのデータです。たとえば、ユーザーがさまざまなアイテムをクリックしたとします。インタラクションデータは、CSV ファイル内の履歴の一括インタラクションレコードと、カタログを操作するユーザーからのリアルタイムイベントの両方から取得できます。Amazon Personalize は、ジャンル、価格、性別など、商品やユーザーに関するメタデータも使用する場合があります。
Amazon Personalize には、リアルタイムでパーソナライズするための API オペレーションと、一括レコメンデーションやユーザーセグメントのバッチオペレーションが含まれています。ビジネスドメインでユースケース向けに最適化されたレコメンダーをすぐに開始することも、独自の設定可能なカスタムリソースを作成することもできます。
Amazon Personalize の料金
Amazon Personalize では、最低料金や前払いの義務は発生しません。AWS無料利用枠では
課金および料金の詳細な一覧については、Amazon Personalize の料金表
AWS関連サービスとソリューション
Amazon PersonalizeAWS は他のサービスやソリューションとシームレスに統合されます。例えば、以下のことが可能です。
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Amazon SageMaker データラングラー (データラングラー) を使用して、40 以上のソースから Amazon Personalize データセットにデータをインポートします。Data Wrangler は、データをインポート、準備、準備、変換、特徴化、変換、変換、変換、変換、変換、変換、変換、変換、変換、変換、変換、変換、変換、変換、変換、変換 SageMaker end-to-end 詳細については、「Amazon SageMaker データラングラーによるデータのインポート」を参照してください。
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AWS Amplifyユーザーインタラクションイベントを記録するために使用します。Amplify には、 JavaScriptウェブクライアントアプリケーションからのイベントを記録するためのライブラリと、サーバーコードでイベントを記録するためのライブラリが含まれています。詳細については、「Amplify-分析
」を参照してください。 -
「Machine Learning を利用してパーソナライズされたエクスペリエンスの維持
」により、Amazon Personalize タスクを自動化およびスケジュールできます。AWSこのソリューション実装により、データのインポート、ソリューションバージョンのトレーニング、ソリューションバージョンのトレーニング、バッチワークフローなど、Amazon Personalize ワークフローを自動化するためのものです。 -
Amazon CloudWatch Eviely を使用して、Amazon Personalize のレコメンデーションによる A/B テストを実施してください。詳細については、Amazon CloudWatch ユーザーガイドの「 CloudWatch Eviely でローンチと A/B テストを行う」を参照してください。
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Amazon Pinpoint を使用して、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを作成します。Amazon Pinpoint と Amplify を使用して Amazon Personalize レコメンデーションをマーケティング E メールキャンペーンとウェブアプリに追加する方法を示す例については、「Amplify によるウェブ分析
」を参照してください。
サードパーティのサービス
Amazon Personalize は、さまざまなサードパーティーサービスとうまく連携します。
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Amplitude — Amplitude を使用してユーザーのアクションを追跡し、ユーザーの行動を理解するのに役立ちます。Amplitude と Amazon Personalize の使用方法については、AWSパートナーネットワーク (APN) のブログ記事「Amplitude と Amazon Personalize によるパーソナライゼーションの効果の測定
」を参照してください。 -
Braze — Braze を使用して、カタログ内の商品を推奨するパーソナライズされたメールをユーザーに送信できます。Brazeは、市場をリードするメッセージングプラットフォーム(電子メール、プッシュ、SMS)です。Amazon Personalize と Braze を統合する方法を示すワークショップについては、「Amazon Personalize ワークショップ
」を参照してください。 -
mParticle — mParticle を使用してアプリからイベントデータを収集できます。mParticle と Amazon Personalize を使用してパーソナライズされた製品レコメンデーションを実装する方法を示す例については、「CDP の力を機械学習に活用する方法:パート 2
」を参照してください。 -
最適化 — Optimizely を使用すると、Amazon Personalize レコメンデーションを使用して A/B テストを実行できます。Optimizely と Amazon Personalize の使用方法については、「Optimizely が Amazon Personalize と統合して、強力な機械学習と実験を組み合わせる
」を参照してください。 -
セグメント — セグメントを使用してデータを Amazon Personalize に送信できます。セグメントと Amazon パーソナライズの統合の詳細については、「Amazon Personalize ズ・デスティネーション
」を参照してください。
パートナーの詳細なリストについては、「Amazon Personalize パートナー
詳細
以下のリソースは、Amazon Personalize に関する追加情報を提供します。
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Amazon Personalize が自分のユースケースに適しているかどうかを判断するのに役立つクイックリファレンスについては、Amazon Personalize サンプルリポジトリの Amazon Personalize
チートシートを参照してください 。 -
Amazon Personalize の使用方法に関する一連の動画については、にある Amazon Personalize ディープダイブ動画シリーズをご覧ください
YouTube。 -
詳細なチュートリアルとコードサンプルについては、amazon-personalize-samples GitHub リポジトリを参照してください
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