Amazon Pinpoint での推奨モデルの設定 - Amazon Pinpoint
開始する前にステップ 1: モデルをセットアップするステップ 2: 属性をモデルに追加するステップ 3: モデルを確認して発行する

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Amazon Pinpoint での推奨モデルの設定

推奨モデルは、特定のユーザーが特定の製品または商品のセットから何を好むかを予測するよう設計された機械学習 (ML) モデルの一種です。これにより、その情報がユーザーに対する推奨事項のセットとして提供されます。Amazon Pinpoint では、これらのモデルを使用して、各受信者の属性と動作に基づいてパーソナライズされた推奨事項をメッセージ受信者に送信できます。

この方法で推奨モデルを使用する前に、Amazon Pinpoint と使用するモデルがある Amazon Personalize キャンペーンとの間の接続を設定する必要があります。接続を設定する際、Amazon Personalize キャンペーンから推奨事項を取得して使用する方法を指定します。また、キャンペーンからの推奨事項を一時的に保存する属性の設定も追加します。

開始する前に

Amazon Pinpoint で推奨モデルを設定する前に、Amazon Pinpoint で推奨モデルを使用するための準備 の情報を確認してください。これは、Amazon Pinpoint でモデルを設定するために必要なリソースと情報を収集するのに役立ちます。

ステップ 1: モデルをセットアップする

このステップでは、推奨事項を取得する Amazon Personalize キャンペーンを指定します。また、これらの推奨事項の取得して使用する方法を指定する設定も選択します。

推奨モデルを設定するには

  1. Amazon Pinpoint コンソール (https://console.aws.amazon.com/pinpoint/) を開きます。

  2. ナビゲーションペインで、[Machine learning models] を選択します。

  3. [Machine learning models] ページで、[Add recommender model] を選択します。

  4. [Model details] の [Recommender model name] に、Amazon Pinpoint のモデルの名前を入力します。名前は文字または数字で始める必要があります。最大 128 文字を含めることができます。文字には、文字、数字、アンダースコア (_)、またはハイフン (-) を使用できます。

  5. (オプション) [Recommender model description] に、モデルの簡単な説明を入力します。説明には、128 文字まで入力できます。文字には、文字、数字、スペース、または記号 (_ ; () ) を使用できます。

  6. [Model configuration] の [IAM ロール] で、Amazon Pinpoint がモデルを使用する Amazon Personalize キャンペーンに接続してそこから推奨事項を取得するのを許可する AWS Identity and Access Management (IAM) ロールを選択します。次のオプションがあります。

    • [Use an existing role] - AWS アカウントで既存の IAM ロールを使用するには、このオプションを選択します。次に、ロールのリストから必要なロールを選択します。

    • [Automatically create a role] - 必要なアクセス許可を持つ IAM ロールを自動的に作成するには、このオプションを選択します。次に、ロールの名前を入力します。

    別の方法として、管理者と連携してロールを手動で作成することもできます。手動でのロールの作成の詳細については、『Amazon Pinpoint デベロッパーガイド』の「IAM role for retrieving recommendations」を参照してください。

  7. [Recommender model] で、推奨事項を取得する元の Amazon Personalize キャンペーンを選択します。

    このリストには、現在の AWS リージョンの AWS アカウントでアクセスできるすべての Amazon Personalize キャンペーンが表示されます。目的のキャンペーンがリストに含まれていない場合は、そのキャンペーンへのアクセスを管理者に許可してもらい、前のステップで正しい IAM ロールを選択していることを確認します。また、キャンペーンが現在の AWS リージョンに存在することを確認します。

  8. [Settings] の [Identifier to use for recommendations] で、Amazon Personalize キャンペーンのユニークユーザーを、Amazon Pinpoint プロジェクトのエンドポイント (Endpoint ID) とユーザー (User ID) のどちらに関連付けるかを指定します。

  9. [Number of recommendations per message] で、Amazon Pinpoint プロジェクトのエンドポイントまたはユーザーごとに取得する推奨商品の数を、前のステップでの選択に応じて選択します。

    この設定により、Amazon Pinpoint が取得する推奨事項の数と、個々のメッセージに追加できる推奨事項の数が決定されます。推奨商品は 5 つまで取得できます。推奨事項を 1 つ選択した場合、Amazon Pinpoint は各メッセージ受信者のおすすめリストから最初の項目のみを取得します。例えば、受信者に推奨される最上位の映画を取得します。2 を選択すると、各受信者のリストから 1 番目と 2 番目の項目のみを取得します。例えば、受信者に推奨される上位 2 つの映画を取得します。そのようにして、最大 5 つの推奨事項を取得できます。

  10. [Processing method] で、次のいずれかのオプションを選択して、Amazon Pinpoint が取得する推奨事項を処理する方法を指定します。

    • [Use the value returned by the model] – 受信者に推奨されるこのオプションを選択すると、Amazon Personalize キャンペーンによって提供される推奨事項の正確なテキストがメッセージに表示されます。さらに、各エンドポイントまたはユーザーに対するすべての推奨事項は、エンドポイントまたはユーザーごとに 1 つの標準推奨事項属性に一時的に保存されます。

    • [Use a Lambda function] – このオプションを選択すると、Amazon Personalize キャンペーンによって提供される推奨事項のテキストの代わりに、またはそれに加えて、強化された推奨事項をメッセージに表示できます。このオプションを選択した場合、Amazon Pinpoint は推奨事項を含むメッセージを送信する前に、追加処理のために推奨事項を AWS Lambda 関数に送信します。さらに、各エンドポイントまたはユーザーに対して 10 個までのカスタム推奨属性に推奨事項を一時的に保存できます。

      このオプションを選択した場合、[Lambda 関数] リストを使用して、使用する関数を選択します。このリストには、現在の AWS リージョンの AWS アカウントを使用してアクセスできるすべての Lambda 関数が表示されます。必要な関数がリストに含まれていない場合は、管理者にその関数へのアクセス権を付与するよう依頼します。関数がまだ存在しない場合は、[Create new Lambda function] を選択し、開発チームと連携して関数を作成します。詳細については、『Amazon Pinpoint デベロッパーガイド』「Customizing recommendations with AWS Lambda」を参照してください。

  11. 入力が終わったら、[Next] を選択して、次のステップである推奨モデルの属性設定に進みます。

ステップ 2: 属性をモデルに追加する

Amazon Personalize キャンペーンに接続して推奨事項を取得するための設定を選択すると、次に、推奨事項データを保存する先の属性の設定を入力できます。これらのオプションは、前のステップで選択した処理方法によって異なります。

Use the value returned by the model

このオプションを選択した場合、推奨事項は一時的に 1 つの属性に保存されます。これは、前のステップで [Identifier to use for recommendations] で選択したオプションに応じた、各エンドポイントまたはユーザーの標準の推奨属性です。この属性の基礎となる名前は RecommendationItems です。

[表示名] に、属性のわかりやすい名前を入力します。この名前は、属性の変数をメッセージテンプレートに追加したときにテンプレートエディタの [Attribute finder] に表示されます。名前は最大 25 文字まで入力できます。文字には、文字、数字、スペース、アンダースコア (_)、またはハイフン (‐) を使用できます。

Lambda 関数 を使用する

このオプションを選択した場合、最大 10 個の属性を使用して、各推奨事項のデータを保存できます。これは、前のステップで [Identifier to use for recommendations で選択したオプションに応じた、各エンドポイントまたはユーザーのカスタムの推奨属性です。例えば、エンドポイントやユーザーごとに 1 つの商品の推奨を取得する場合、Lambda 関数は推奨処理を行い、その結果を商品名、価格、イメージという 3 つの推奨用カスタム属性に追加します。

追加するカスタム属性ごとに、[属性の追加] を選択し、次の操作を実行します。

  • [属性名] に、属性の名前を入力します。先頭に Recommendations プレフィックスが付いたこの名前は、属性の変数をメッセージテンプレートに追加した後にテンプレートエディタに表示されます。この名前は、Lambda 関数が推奨事項データの保存に使用する属性の名前と一致する必要があります。

    属性名は文字または数字で始まり、最大 50 文字まで入力できます。文字には、文字、数字、アンダースコア (_)、またはハイフン (-) を使用できます。属性名は大文字と小文字が区別され、一意である必要があります。

  • [表示名] に、属性のわかりやすい名前を入力します。この名前は、属性の変数をメッセージテンプレートに追加したときにテンプレートエディタの [Attribute finder] に表示されます。名前は文字または数字で始まり、最大 25 文字まで入力できます。文字には、文字、数字、スペース、アンダースコア (_)、またはハイフン (-) を使用できます。

属性設定の入力が終わったら、[Next] を選択して次のステップに進み、推奨モデルの構成設定の確認と公開を行います。

ステップ 3: モデルを確認して発行する

推奨モデルに接続してそれを使用するためのすべての設定を入力した後、設定を確認することができます。

設定の確認が終わったら、[Publish] を選択して保存します。そのあと、Amazon Pinpoint は、設定が正しいかどうかを確認します。設定が不足しているか、正しくない場合は、エラーごとに表示されるメッセージを参照し、修復する設定を判断します。設定を修正する必要がある場合は、ナビゲーションペインを使用して、設定を含むページに直接移動します。

設定を発行した後、メッセージで推奨事項の使用を開始できます。