こんにちは！

少し前の話になりますが、5月31日ｗ2本社に、

AWS(アマゾンウェブサービスジャパン株式会社)の植本宰壮さん(ストラテジックアカウント本部)と松本修さん(技術統括本部)を講師としてお招きし、

新しいサービス“Amazon Personalize”の勉強会を開催しました！

ｗ2の中で、もともとこのサービスに興味を持っていたメンバーがいて、このような会をAWS様に打診させていただいたという背景があります。

今回は、このサービスの概要をお話しながら、この勉強会を受け私が考えたことを お伝えできればと思います！

アプリケーションを使用している顧客に対して開発者が個別のレコメンデーションを簡単に作成できるようにする機械学習サービスです。

(引用:https://aws.amazon.com/jp/personalize/)

Amazon.comが有する世界一のレコメンドエンジンで、それを他の企業も利用して独自のレコメンドシステムを構築できます。

AWS様は、様々なMLサービスを展開しているなか、

Amazon Personalizeは、今まで内部で使っていたAI機能を、誰でも使えるようにする目的に、リアルタイムのパーソナライズレコメンデーションサービスとしてリリースされました。

AWS様の他のサービスに“SageMaker”というものが類似していますが、顧客は情報を入力するだけで良いという点が異なります。

最近では、全員に同じ商品やコンテンツを勧めるのではなく、個々のユーザーに合ったモノの提案、提供が必要な時代になってきています。

しかし、そういったシステムはとても高度で、敷居が高いのが現状で、この部分を簡単にできるようにしたのがAmazon Personalizeです。

Amazon.comで実際に利用している仕組みをなぜ簡単に使えるのでしょうか。

Amazon Personalizeを使う際、まずは「ユーザー情報」や「アイテム」等の学習に利用するデータセット達をグループ化し、Dataset Groupという、モデルの学習に利用する諸々のデータセットを作成します。

このDataset Groupを使い、ディープラーニングさせるだけで、ユーザーに向けた個別のレコメンデーションを追加することが可能になるんです。

Dataset Groupは、CSVから作成できるということなので、データベースのテーブルのデータからでも、昔から使われているExcelのデータからでも簡単に作成することができます。

また、Dataset Groupで作成されたレコメンデーションの情報は、APIで簡単に取得することができます。

Amazon様のサービスは膨大な数があり、エンジニアとしてはどのようなサービスがあるのかを見るだけでも楽しいですが、今回はその中でも新しいサービスのことを知れる機会となり、とても実りある勉強会でした。

個人的には、こんなに簡単にパーソナライズさせれるAPIがあるのか！ということに感激しました。

ECサイトでも、個人に対して適切な商品を紹介することは非常に難しく、商品の関連情報をわざわざ操作する等の手間もあります。

さらに、AIや、ディープラーニングを使うとなると、もっと難しくなります。

しかし、このAmazon Personalizeを使うと手間もかからず、簡単に個々のユーザーに向けてレコメンドができるというのは、本当に画期的だなと思いました。

私も今度触ってみようと思います！