Amazon Personalize のパーソナライズされた推奨事項が Amazon Web Services China で利用可能になりました

パーソナライズされた推奨システムを構築するためのフルマネージド機械学習サービスである Amazon Personalize が、Amazon Web Services 中国 (北京) リージョン (Sinnet が運営) で利用できるようになりました。このサービスを利用すれば、開発者は機械学習の専門知識を持つ必要はありません。ユーザーはこれを使用して、独自のカスタマイズされた機械学習モデルをトレーニング、調整、展開し、製品の推奨、パーソナライズされたマーケティング、パーソナライズされた検索、カスタマイズされた直接販売など、幅広いパーソナライズされた推奨シナリオに対応するパーソナライズされた推奨システムを構築できます。

Amazon Web Services Greater Chinaのクラウドサービス製品管理担当ゼネラルマネージャー、Gu Fan氏は次のように述べています。「推奨システムに対する需要は常に遍在しています。電子商取引のショッピング、ニュースの閲覧、オーディオやビデオからオンラインアプリケーションの推奨まで、多くの企業がユーザーエクスペリエンスを向上させ、ビジネス収益を増やすためにパーソナライズされた推奨システムを構築したいと考えています。正確で効果的なパーソナライズされた推奨システムを構築するには、機械学習のアルゴリズムやモデルなど、多くの技術的課題を解決する必要があります。Sinnetとの緊密な協力を通じて、Amazon Personalizeを中国で開始できることを非常に嬉しく思います。これにより、機械学習技術の敷居が下がり、お客様は機械学習を深く理解することなくビジネスイノベーションに集中できます。お客様は独自のパーソナライズされた推奨システムを構築し、人工知能がもたらす利便性を享受できます。」

Amazon.com は 1998 年に早くもアイテムベースの協調フィルタリング アルゴリズムを導入しました。これは業界で初めて、何百万ものアイテムと何百万ものユーザーに推奨システムを適用した例です。これは、後に業界で有名になったイノベーション、つまり、Amazon の e コマースによる各個人へのパーソナライズされた推奨事項です。 Amazon Personalize は、Amazon の 20 年以上にわたる機械学習における革新的な実践と経験を凝縮したもので、あらゆる業界、あらゆる規模の企業、開発者、データ サイエンティストを支援し、カスタマイズされたモデルの構築時間を数か月から数日に短縮します。

Amazon Personalize を使用するには、開発者はページの閲覧、登録、購入などのユーザー行動情報を提供し、推奨するアイテムのリストが音楽、ビデオ、製品、ニュース記事のいずれであるかを Amazon Personalize に伝え、アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を通じて推奨結果を受け取るだけです。 Amazon Personalize は、データを処理および調査し、意味のあるコンテンツを識別し、Amazon の e コマース小売事業によって長年にわたって構築された高度なアルゴリズムのライブラリからアルゴリズムを選択して、顧客データに基づいてパーソナライズされたモデルをトレーニングおよび最適化します。プロセス全体を通じて、すべてのデータはプライバシーとセキュリティを確保するために暗号化され、ユーザーへの推奨事項を作成するためにのみ使用されます。

Amazon Personalize は、必要なインフラストラクチャをプロビジョニングし、データの処理、特徴の識別、最適なアルゴリズムの使用、モデルのトレーニング、最適化、ホスティングなど、機械学習パイプライン全体を管理します。顧客は API 経由で結果を受け取り、最低支出額や前払いの義務なしに使用量に基づいて支払います。

Youdao Ledu は、NetEase Youdao 傘下のデジタル読書教育製品であり、子供や青少年の読解力の向上に特化しており、「一人につき一つの顔」から「一人につき異なる顔」へと変化する読書体験を提供することを目指しています。 Youdao Ledu には技術開発者が少なく、人工知能の経験も少ない。推奨システムをより短時間で立ち上げ、学習コストを節約する方法は、チームがシステムを選択する際に考慮した重要な課題です。 Youdao Ledu のシニアサーバー開発エンジニアである Jiang Wei 氏は、「Youdao Ledu アプリ開発チームは Amazon Personalize を使用して、1 か月以内に児童書の正確な推奨シナリオを作成することに成功し、月間アクティブユーザー数が 20% 増加しました」と述べています。

ロッテマートはロッテ株式会社の子会社であり、日用品、衣料品、玩具、電化製品など幅広い商品を販売する韓国有数の小売業者です。今日、消費者は、ハイパーマーケット、eコマースプラットフォーム、コンビニエンスストア、スーパーマーケットなど、日用品を購入するチャネルを幅広く持っています。ロッテマートは、Amazon Personalizeを使用して、既存の顧客にパーソナライズされたクーポン推奨を提供することで、店舗への訪問数を増やし、新製品の購入率を高め、最終的に顧客ロイヤルティを強化することを決定しました。 「Amazon Personalize を導入して以来、以前のルールベースの統計的推奨システムと比較してクーポンの使用が 2 倍以上に増加しました」と、ロッテマートのビッグデータアナリストである Sungoh Park 氏は述べています。 「新製品の購入率は1.7倍に増加しました。これは以前の統計方法に比べて大幅な改善です。さらに重要なのは、新製品の購入率の増加は、ロッテマートが顧客ベース内の隠れた購入ニーズをうまく発見したことを示しているということです。パーソナライズされたクーポンを使用したこの新しい運用モデルにより、ロッテマートの月間売上が大幅に向上しました。」

StockX は、独自の入札/提供マーケットプレイスで電子商取引に革命を起こそうとしているデトロイトのスタートアップ企業です。このプラットフォームのデザインはニューヨーク証券取引所からヒントを得たもので、スニーカーやストリートウェアなどのアイテムを高価値の取引可能な商品として扱っています。 StockX は透明性の高いマーケットプレイス取引体験を提供し、消費者が本当に人気の高い本物の商品を実際の市場価格で購入できるよう支援します。 「2019年、StockXが急成長を遂げる中、当社の機械学習エンジニアグループはAmazon Personalizeを使用してホームページに「あなたにおすすめ」の商品行を追加する実験を始めました」と、StockXの創設メンバーで機械学習責任者のサム・ビーン氏は語る。 「私たちのチームは、ホリデー ショッピング シーズンの数週間前にプロジェクトに取り組み始め、ホリデー シーズンにちょうど間に合うようにリリースしました。Amazon Personalize のおかげで、マイクロサービス アーキテクチャがホリデー シーズンを通してほぼ完璧な可用性を実現できたことを誇りに思います。この新しい機能は、最終的に当社のホームページで最も人気のあるセクションになりました。『あなたにおすすめ』は、私たちのチームにとっても、StockX 全体にとっても大きな勝利でした。」