AWS Comprehendで作る感情分析日記サービス

2025-11-06 若手AWSなんでも共有会でLTさせていただいたときの資料です。

Transcript

1. AWS Comprehendで作る 感情分析日記サービス
2. 1　自己紹介 2　AWS Comprehendとは 3　アーキテクチャ概要 4　実装のポイント 5　制作物
3. 自己紹介 井上 岳 いのうえ がく 福岡県出身 23歳 プログラミングコミュニティPOSSE所属 株式会社アンチパターンインターン アーキテクチャが好きです（DDDとか）
4. AWS Comprehendとは 自然言語処理のマネージドサービス テキストから感情・キーフレーズを抽出 機械学習の知識不要で簡単に導入可能 活用例：カスタマーサポート → 顧客の満足度・不満度をリアルタイム監視 AWS Comprehend
5. アーキテクチャ概要
6. 実装のポイント 1　Comprehend: 同期 vs 非同期の設計比較 2　Comprehend: カスタム分類器 3　Hono on Lambda
7. 実装のポイント 1　Comprehend: 同期 vs 非同期の設計比較 2　Comprehend: カスタム分類器 3　Hono on Lambda
8. Comprehend: 同期 vs 非同期の設計比較 従来の同期API 設計した非同期ジョブ エンドポイント必須 → 常時稼働で月$40　　 😱 高い // エンドポイント必須 // 分類器直接指定 実行時のみ課金で 想定コスト削減: 月$40 → $0
9. 実装のポイント 1　Comprehend: 同期 vs 非同期の設計比較 2　Comprehend: カスタム分類器 3　Hono on Lambda
10. Comprehend: カスタム分類器 トレーニングデータ生成 // 各感情150サンプル生成（合計1200サンプル） // ... 8感情分 Comprehendに用意されているカスタムモデル作成機能を利用 デフォルトはPOSITIVE, NEGATIVE, NEUTRAL, MIXEDの4種類 Joy, Trust, Fear, Sadness, Anticipation, Anger, Disgust, Surpriseの8種類に 改造
11. 実装のポイント 1　Comprehend: 同期 vs 非同期の設計比較 2　Comprehend: カスタム分類器 3　Hono on Lambda
12. Hono on Lambda 従来の課題 API Gateway + Lambda統合: エンドポイントごとにLambda関数 コールドスタート対策が大変 ルーティングロジックの分散 // これだけ！ 1つのLambda関数でAPI全体を管理
13. 制作物
14. 制作物 Kibi（きび） 感情の機微（きび）を見つけるサービス ・・ Notionのような書き心地で毎日気軽に
15. ご清聴ありがとうございました！