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Category: Amazon Personalize

Amazon Personalize の新レシピでより大規模な商品カタログを低レイテンシーで利用可能に

Amazon Personalize を使えば、機械学習の専門知識がなくても簡単に Amazon が使用している同じ機械学習テクノロジーを使って、ウェブサイト、アプリ、メールなどをパーソナライズできます。Amazon Personalize が提供するレシピ (特定のユースケース用のアルゴリズム) を使えば、商品やコンテンツのおすすめ、パーソナライズされた並べ替えなど様々なパーソナライズを実現できます。2024/5/2、Amazon Personalize の2つの高度なレシピ、User-Personalization-v2 と Personalized-Ranking-v2 の一般提供を発表できることを嬉しく思います。これらのレシピは 最新の Transformer アーキテクチャに基づいており、より大規模な商品カタログに対応しながら低レイテンシーを実現しています。この投稿では、新機能の概要を説明し、モデルの学習プロセスとユーザーへの推薦方法をご案内します。

Amazon Personalize のソリューションの自動トレーニング

Amazon Personalize が自動トレーニングソリューションの機能を発表しました。ソリューションのトレーニングは、モデルの有効性を維持し、ユーザーの変化する行動やニーズに合わせて推薦を調整するために不可欠です。データのパターンやトレンドが時間とともに変化するため、最新の関連データを使ってソリューションを再トレーニングすることで、モデルが学習してニーズに適応し、予測精度が向上します。自動トレーニングは新しいソリューションバージョンを生成することで、モデルのドリフトを軽減し、現在のユーザー行動に合わせた関連性の高い推薦を維持します。また、最新のアイテムも含まれるため、パーソナライズされたエンゲージングな体験を提供し、変化するニーズに適応できます。この投稿では、Amazon Personalize における自動トレーニングの設定手順を紹介しており、ソリューションと推薦の精度と関連性を維持する方法が解説されています。

クリックストリームデータによるビジネス成果の促進

今日のビジネス環境は変化が速いため、タイムリーなビジネス意思決定では、新しいデータに何時間も何日もアクセスするのではなく、リアルタイムでアクセスする必要があります。競争力を維持し、現在の市場の状況に合わせて十分な情報に基づいた意思決定を行うためには、組織はリアルタイムの情報を自由に利用できなければなりません。市場が急速に変動し、顧客の好みが変化すると、古くなったデータによって機会を逃したり、インサイトが古くなったりして、顧客体験が最適ではなくなる可能性があります。企業は、自社のデータ（ファーストパーティデータ）の所有権を取り戻し、顧客や見込み客の情報の力を活用して競争力を高め、より顧客体験をもたらすべく取り組む必要があることを認識しています。ファーストパーティデータの例としては、企業が顧客の行動や好みについての理解を深めるための大きな可能性を秘めたクリックストリームデータがあります。

Amazon Personalizeと生成系AIでマーケティングソリューションを高度化する

この投稿では、Amazon PersonalizeとAmazon Bedrockの生成系AIを使用してマーケティングキャンペーンを向上させる方法を説明します。Amazon Personalizeと生成系AIを組み合わせることで、個々の消費者の嗜好に合わせたマーケティングを行うことができます。

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