Amazon Personalize導入検討①【概要編】

本記事の概要

先日、レコメンド機能を実現するためにAmazon Personalizeの導入を検討したのですが、全体像を掴むのに少々苦労したので、【概要編】と【検証編】に分けてまとめてみようと思います！

(もしかすると正確な説明ではない部分があるかもしれないので公式ドキュメントや他の方の記事も参考にしつつ眺めていただけると助かりますm(_ _)m)

Amazon Personalizeとは

<🧠>機械学習を活用したパーソナライズレコメンデーションサービスです。各ユーザーに最適化されたおすすめアイテムを提供したりできます。基本的な協調フィルタリングの考え方に加えて、深層学習を利用した高度なアルゴリズムを使っています。

Amazon Personalize（アプリケーションにリアルタイムの推奨を構築する）| AWS

Amazon Personalizeを理解する上で、協調フィルタリングについてはある程度理解しておいた方がいいと思います。個人的にこちらの記事がわかりやすかったのでよければご参照ください。

https://zenn.dev/datasciencekun/articles/33d3be4c4ce4ea

Amazon Personalizeの全体像

Amazon Personalizeの全体像を理解する上で押さえておきたい用語や概念について説明していきます。

大まかな利用手順

まず、Amazon Personalizeを利用するざっくりとした流れは以下のようになります。

データを用意してアップロード
分析・学習させソリューションを作成
ソリューションを元に推論結果を算出　
この流れを念頭に置いた上で用語について解説していきます。

1. データセットグループ

データセットグループはデータをアップロードしてまとめておく場所です。

ドメイン

データセットグループを作成する際にドメインを選択します。どのようなビジネスドメインでAmazon Personalizeを利用するかによって、選択が変わってきます。

ドメインデータセットグループについては、各ドメインに合わせて最適化されているため、カスタムデータセットグループに比べて簡単にリアルタイム推論を実現でき、チューニングをする必要もないようです。

データの種類

ほとんどのユースケースでは、Amazon Personalize は主にアイテム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

と記載があるように、インタラクションデータが最も重要視されるデータとなります。
その他に、アクションデータなどもありますが詳しくは以下ドキュメントをご参照ください。

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/personalize/latest/dg/datasets.html

2. ソリューション

ソリューションは具体的に捉えづらいのですが、レコメンドシステム全体のことだと理解して貰えばいいかなと思います。データを学習し、レシピに沿ってレコメンドを推論するシステム全体のことです。

レシピ

ソリューションを作成するにはレシピが必要になります。レシピとは、ソリューションの根幹となるアルゴリズムのことです。よく使用されるであろうレシピを2つだけ紹介します。

ユーザー毎にアイテムをおすすめ順に並び替え
その他のレシピや詳しい情報についてはこちらをご覧ください。

https://docs.aws.amazon.com/personalize/latest/dg/working-with-predefined-recipes.html

ソリューションバージョン

ソリューションバージョンは、設定したソリューションを元に作成される具体的なレコメンドモデルのバージョンです。データを更新し再度ソリューションをトレーニングするとバージョンが増えていきます。

3. 推論

推論タイプ

ソリューションバージョンを基に推論結果を算出するわけですが、推論タイプは2種類存在します。リアルタイム推論とバッチ推論です。

キャンペーン(リアルタイム推論API)

作成されたソリューションバージョンを元に、**キャンペーン(リアルタイム推論API)**を作成します。

例えば、ユーザーIDを渡してリクエストを送ると、そのユーザーにパーソナライズされたレコメンドアイテムが取得できます。

バッチ推論ジョブ

バッチ推論を行うにはバッチ推論ジョブを作成し、入力データなどを設定する必要があります。入力データは、推論の対象となるユーザーやアイテムをJSON形式で記述しS3に置いておきます。
バッチ推論を実行すると、S3に推論結果がJSONファイルで生成されます。

ここまでが全体像の説明になります。少しはイメージが湧いたでしょうか…？

ソリューションやキャンペーンあたりが、やや理解しづらいような気がしますが、この後の【検証編】で具体的なの使用例を紹介しているので、よければそちらも覗いてみてくださいm(_ _)m

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Amazon Personalize導入検討①【概要編】

Tatsumi Akahori

株式会社スタジオ・アルカナ / Web engineer

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株式会社スタジオ・アルカナ

株式会社スタジオ・アルカナは、ビジネスの課題をITの技術で解決することを得意とする、ウェブ制作会社です。システム開発 / ウェブサイト制作を通して、世の中の「あったらうれしい」を形にし、みんなの胸を高鳴らせたい。そんなふうに考えています。そんなわたしたちは、下記の３つの事業に取り組んでいます。１.　グループ企業が運営するサービス２.　自社サービス３.　受託開発プロジェクトーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー１.　グループ企業が運営するサービスーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーわたしたちが所属している「ナシエルホールディングス（ https://naciel-holdings.co.jp/ ）」は、アルカナを含め４つの会社が集まっています。飲食店企業の成長を360度から支援して、胸が高鳴る世の中をつくる「株式会社ナシエルホールディングス（https://naciel-holdings.co.jp/）」。 M&Aや不動産仲介、人材を扱う「株式会社 M&A Properties （ https://www.maproperties.co.jp/ ）」。データを活用して不動産ポータルサイトを運営する「ホクトシステム株式会社（ https://www.hoct.co.jp/ ）」そして、デジタル技術で「あったらうれしい」を形にする、わたしたち株式会社スタジオ・アルカナです。グループの中でのスタジオ・アルカナは、それぞれの会社が運営するサービスの制作をしたり、ビジネスツールを作成したり、 IT技術を用いた課題の解決を提案したりすることで、グループの成長に貢献しています。アルカナ以外の事業部のみんなとも、喜びを分かち合えたり、改善点を模索しあえたりと、協力しながら進めていきます。自分たちの技術が、実際のビジネスの場でどのように生かされていくのかを間近で感じることができるのが、グループ内案件の面白いところです。ぜひ一緒にワクワクしましょう。ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー２.　自社プロダクトーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーアルカナでは、「Linty（ https://linty.jp/ ）」というプロダクトを立ち上げ、少しずつですが利用企業を増やしています。世の中の「あったらうれしい」を形にするために、新しい自社サービスの開発にも意欲的です！企画をたてるプランナー、コンテンツを作るライター、アジャイル思考でプロジェクトを進めていけるプロジェクトマネージャー、新しい技術の研鑽を続けるエンジニア、ビジネス要件を形にしようとするデザイナー、出来上がった製品を、世に広めていくアカウント・・・・と。アルカナには、自社プロダクトを考え、作り上げ、打っていくメンバーが揃っています。このメンバーで、これから自社プロダクトをもっと作っていきたいと考えています。わたしたちと一緒に、プロダクトを作り上げませんか？ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー３.　受託開発プロジェクトーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーアルカナでは、グループ外のクライアントさまのビジネス課題の解決も担っています。ご要件のキャッチアップ、定義からさせていただき、システム開発 / デザイン制作といった実装をし、納品後も、運用対応や、よりビジネスを加速させるためのご提案を行なったりと、クライアントさまの「やりたいこと」に寄り添った対応を行います。フロント部分だけでなく、インフラ構築やバックエンド、また、ふわっとしたご要件を具体的なかたちにしていくところも、ワンストップで手掛けられるのがアルカナの強みだと考えます。グループ会社との案件で得られた経験がもとになって、経営課題・事業課題にフィットしたご提案ができるのも、アルカナの持ち味かもしれません。自社プロダクトに取り組んでいるというのもあり、これまでの経験を踏まえ、リアルなイニシアルコストを例にしたり、プロダクト公開後の失敗例などもお伝えしながら、クライアントさまの「やりたいこと」「作りたいもの」を形にしていきます。クライアントさまのビジネスを、一緒に加速させましょう！

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