Amazon Personalize Prototyping Camp

Amazon Personalize Prototyping Camp は、2日間で Amazon Personalize を用いたレコメンデーション機能の実装と効果検証を行い、実際のプロダクトに導入することを目指すイベントです。

2022年3月29-30日 に目黒の AWS 東京オフィスで開催しました。

Transcript

1. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Amazon Personalize Prototyping Camp 針原 佳貴 (Twitter: @_hariby) シニア 機械学習 スタートアップ ソリューションアーキテクト アマゾン ウェブ サービス ジャパン 2022年3月29-30日 AWS 東京オフィス
2. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Welcome! 💁
3. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 改めて Amazon Personalize Prototyping Camp とは？ 🤔 今日・明日の2日間で、 Amazon Personalize を用いた レコメンデーション機能の実装と効果検証を行い、 実際のプロダクトに導入することを目指すイベントです。 実は今回初めての試みなので、 どこまでスムーズにいくかはやってみないと分かりませんが、 AWS から技術支援を行いながら一緒に進めていければと思います。 4
4. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. AWS 技術メンバー紹介 Startup ML SA 針原 佳貴 (Yoshitaka Haribara) ML DevRel 久保 隆宏 (Takahiro Kubo) Startup ML SA 尾原 颯 (Soh Ohara) Startup SA 柳 佳音 (Kain Yanagi) 5
5. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 2日間のスケジュール (概要) Day 1: 3/29 (水) • 10:00-11:00 はじめに • 11:00-12:00 スキーマ設計 • 12:00-13:00 🍱 ランチ・休憩 • 13:00-14:00 🧑💻 Prototyping Camp • 14:00-15:00 方向性の確認 • 15:00-18:00 🧑💻 Prototyping Camp • 18:00-20:00 懇親会 Day 2: 3/30 (木) • 10:00-11:00 進捗・予定確認 • 11:00-11:30 Specialist SA Q&A • 11:30-12:00 🧑💻 Prototyping Camp • 12:00-13:00 🍱 ランチ・休憩 • 13:00-14:00 🧑💻 Prototyping Camp • 14:00-15:00 発表 (任意) • 15:00-16:00 振り返り・アンケート • 16:00 解散 6
6. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 2日間のスケジュール Day 1: 3/29 (水) 詳細 • 10:00-11:00 はじめに • 導入・2日間のゴール確認 (15 min) • 参加企業・参加者自己紹介 (15 min) • Checkpoint 1 Amazon Personalize おさらい (15 min) • Checkpoint 2 ビジネスメトリクス設計 (15 min) • 11:00-12:00 スキーマ設計 • Checkpoint 3 データ準備 • 12:00-13:00 🍱 ランチ・休憩 • 13:00-14:00 🧑💻 Prototyping Camp • 14:00-15:00 方向性の確認 • Checkpoint 4 学習・推論の進捗確認 • ドメインデータセット: レコメンダー作成・レコメンデーション取得 • カスタムデータセット: ソリューション・キャンペーン作成 • 15:00-18:00 🧑💻 Prototyping Camp • 18:00-20:00 懇親会 7
7. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 2日間のスケジュール Day 2: 3/30 (木) 詳細 • 10:00-11:00 進捗・予定確認 • 振り返り・進捗確認 (15 min) • Day 2 の予定確認 (15 min) • 費用・メトリクスセッション (15 min) • ヒアリング (15 min) • Checkpoint 5 評価 • 11:00-11:30 Specialist Q&A Session • 11:30-12:00 🧑💻 Prototyping Camp • 12:00-13:00 🍱 ランチ・休憩 • 13:00-14:00 🧑💻 Prototyping Camp • Checkpoint 6 プロダクションへのデプロイ 🚀 • 14:00-15:00 発表 (任意) • 資料などは必要ないです • 15:00-16:00 振り返り・アンケート • 16:00 頃 解散 8
8. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 10 Bus Bus Bus Bus JR Meguro ௅ઓΛΧλνʹ͢Δ৔ AWS Startup Loft Tokyo AWS Startup Loft Tokyo ͱ͸ʁ AWS Startup Loft Tokyo ͸ɺ ελʔτΞοϓ͓Αͼσϕϩούʔֶ͕ͼɺ ίʔσΟϯά͠ɺ ަྲྀ͢Δ৔Ͱ͢ɻ AWS ΤΩεύʔτʹΑΔςΫχΧϧΞυόΠεɺٕज़ϛʔτΞοϓ΍ςΫχΧϧηογϣϯɺίϫʔΩϯάεϖʔεͱͯ͠ແྉ Ͱ͝ར༻͍͚ͨͩ·͢ɻ ίϫʔΩϯάεϖʔε Ask An Expert ˟141-0021 ౦ژ౎඼઒্۠େ࡚ 3-1-1 ໨ࠇηϯτϥϧεΫΤΞ 17F ˕ Ӧۀ࣌ؒɿ݄ʙۚ ʢ10:00 - 18:00ʣ ɹ ˕ ٳؗ೔ ɿ౔༵ɾ೔༵ɾॕ೔ౙقٳۀ ʢ೥຤೥࢝ʣ ˔ AWS ΞΧ΢ϯτ ID Λ͓࣋ͪͷελʔτΞοϓɺ σϕϩούʔ͕ར༻ՄೳͳࢪઃͰ͢ɻ ˔ ࣄલͷձһొ࿥͕ඞཁͰ͢ɻ ˔ ίϫʔΩϯάεϖʔεೖ৔ͷࡍɺ ʮ਎෼ূ໌ॻʯ ͷ͝ఏ͕ࣔඞཁͰ͢ɻ AWS ΞΧ΢ϯτ ID Λ͓࣋ͪͷελʔτΞοϓɺ σϕϩούʔͷօ༷͕ར༻Մೳͳ ࢪઃͰ͢ɻ ελʔτΞοϓͷօ༷ʹͱͬͯΞΠσΞΛଅਐͤ͞ΔͨΊͷ͓ख఻͍Λ͠ɺ ॏཁͳཁૉΛूΊͨΓɺθϩ͔Βૉ੖Β͍͠ΞΠσΞΛߏங͢ΔͳͲΠϊϕʔγϣϯΛ ىͨ͜͢Ίʹඞཁͳػೳ͕ଗ͍ͬͯ·͢ɻ ˞͝ར༻ʹ͸ࣄલͷձһొ࿥͕ඞཁͰ͢ɻ ˞ίϫʔΩϯάεϖʔεೖ৔ͷࡍɺ ʮ਎෼ূ໌ॻʯ ͷ͝ఏࣔΛ͓ئ͍͓ͯ͠Γ·͢ɻ AWS ٕज़ΤΩεύʔτʹΑΔ AWS ͷϓϩμΫτ΍αʔϏεͷ׆༻ํ๏ʹؔ͢Δ ༷ʑͳٙ໰΍͝૬ஊʹ͓౴͍͑ͨ͠·͢ɻ ͦͷଞʹ΋ɺ ଓʑͱൃද͞ΕΔ AWS ͷ ৽αʔϏεͷ͜ͱ΍ɺ AWS ΁ͷϚΠάϨʔγϣϯͷ͜ͱͳͲɺ AWS ʹؔ͢Δ͜ͱ Ͱ͋Ε͹ɺ ·ͣ͸͓ؾܰʹ͝૬ஊ͍ͩ͘͞ɻ ˞ฏ೔ 10:00-18:00 ʢ12:00-13:00 ͷனٳΈΛআ͘ʣ ͷӦۀ࣌ؒ಺ ˞Ұ෦ͷ೔ఔɺ ࣌ؒଳ͸ෆࡏͷ৔߹͕͋Γɺ ༧ࠂͳ͘มߋ͢Δ৔߹͕͍͟͝·͢ɻ ίϫʔΩϯάεϖʔεར༻ ΠϕϯτࢀՃ ID AWS Startup Loft Tokyo ͝ར༻ํ๏ ˞͓ӽ͍ͨͩ͘͠ࡍ͸Ϗϧͷ 3F ηΩϡϦςΟʔʹ Startup Loft ʹ ɹ͓ӽ͠ͷࢫ͓఻͍͖͑ͨͩɺ 17 ֊ͷड෇·Ͱ͓ӽ͍ͩ͘͠͞ɻ STEP 1 STEP 2 STEP 3 STEP 4 ϝϯόʔʹͳΔʹ͸ɺ Startup Loft αΠτͰ ʮαΠϯΞοϓʯ ΛΫϦοΫ·ͨ͸ɺ ӈهͷ QR ίʔυ͔Β͝ొ࿥͕ඞཁͱͳΓ·͢ɻ ӈ্ͷ ʮϓϩϑΝΠϧʯ Λԡ͢ͱɺ QR ίʔυ͕දࣔ͞Ε·͢ͷͰɺ Startup Loft ड෇ͷόʔίʔυϦʔμʔͰ QR ίʔυΛಡΈऔΓ·͢ɻ ड෇λϒϨοτ্Ͱ ʮίϫʔΩϯάεϖʔεར༻ʯ ·ͨ͸ ʮΠϕϯτࢀՃʯ Λબ୒͍ͯͩ͘͠͞ɻ ͝ຊਓ༷֬ೝॻྨ ʢإࣸਅ෇͖ͷ΋ͷʣ Λ ͝ఏ͍͖ࣔͨͩ·ͨ͠Βɺ ೖؗূΛ͓౉͍ͨ͠͠·͢ɻ
9. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Introduction
10. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Checkpoints
11. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Checkpoints q Checkpoint 1 Amazon Personalize サービス概要。 Amazon Personalize で 可能なことと利用の流れを理解。 q Checkpoint 2 Amazon Personalize のユース ケース決定。 (AWS メンバーによるヒアリング をさせて下さい) q Checkpoint 3 データ準備。 インタラクションデータの準備。 14 q Checkpoint 4 学習・推論。 ドメインデータセット: レコメンダー作成・結果取得 カスタムデータセット: ソリューション・キャンペーン作成 q Checkpoint 5 評価。ビジネス KPI 含め確認。 → 上手くいっていない場合は Checkpoint 2 に戻る。 q Checkpoint 6 プロダクション導入 🎉
12. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Amazon Personalize おさらい
13. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. オンラインの接点をパーソナライズ 商品ランキング 商品タイトル・説明 アウトバウンドメッセージ おすすめ商品 カタログ画像 カテゴリ・表⽰順 顧客との接点には、顧客が求めている体験を
14. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Amazon Personalize を使うメリット パ ー ソ ナ ラ イ ズ さ れ た ユ ー ザ ー エ ク ス ペ リ エ ン ス を 構 築 、 機 械 学 習 の 専 ⾨ 知 識 は 不 要 17 基本的な ML プラクティスに とどまらない インパクトのある機能 リアルタイムの レコメンデーションにより、 変化するユーザーの意図に 迅速に対応 既存のシステムと シームレスに統合 暗号化されているため プライベートで安全 ステップを⾃動化して 市場投⼊までの時間を短縮
15. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. お客様が求める主なユースケース: 「レシピ」として提供 User personalization ユーザーのプロフィールや 興味に合わせた推薦 Related items 類似商品を推奨して 探索とアップセルを促進 Personalized ranking ユーザーの好みや履歴に 基づいてカテゴリまたは 検索レスポンスで 再ランキング User segmentation アイテムまたはカテゴリに 最も関⼼のあるユーザーへ ターゲットを絞った メッセージを送信
16. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Amazon Personalize 仕組み 19 Amazon Personalize カスタマイズされた パーソナライゼーション API アイテムメタデータ (記事、製品、動画の詳細) ユーザーメタデータ (年齢、所在地など) ユーザーイベント/ インタラクション (閲覧、サインアップ、 コンバージョンなど)
17. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Amazon Personalize 仕組み 20 アイテムメタデータ (記事、製品、動画の詳細) ユーザーメタデータ (年齢、所在地など) ユーザーイベント/ インタラクション (閲覧、サインアップ、 コンバージョンなど) カスタマイズされた パーソナライゼーション API データ 検査 特徴量 の識別 ハイパー パラメータ 選択 モデル 学習 モデル 最適化 モデル ホスティング リアルタイムに 特徴量を保存 Amazon Personalize によって完全にマネージ
18. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. レコメンデーションのインパクトを 簡単に測定 21 N E W L A U N C H ! Amazon Personalize では、 次のことが可能に: • 推薦内容がビジネス⽬標に どのように影響するかを理解 • イベントの影響を測定 (ページビュー、動画開始、クリック、 カートに追加、購⼊など) • Amazon CloudWatch で レコメンデーションのパフォーマンス 結果をモニタリングして分析
19. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. AWS Startup ブログ • 「Amazon Personalize によって、 工数をかけずにレコメンド機能を実現できた」 SARAH 社の AWS 活用事例 • Amazon Personalize 導入後、CTR が 3.78 倍に向上。 ルームクリップ社の AWS 活用事例 • Amazon Personalize の導入により、 購入ボタンのクリック数 1.2 倍、フォロー数 1.5 倍に。 REGALI 社の AWS 活用事例 ス タ ー ト ア ッ プ の お 客 様 に よ る A m a z o n P e r s o n a l i z e 活 用 事 例
20. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. AWS Innovate: Amazon Personalize 事例セッション スタートアップに学ぶパーソナライズが生み出すビジネス価値 機械学習プロジェクトにおける投資対効果を高めることは重要です。そのために は、開発工数と運用コストを削減し、得られるビジネス価値を最大化する必要が あります。本セッションでは Amazon Personalize を利用したレコメンデーショ ン機能の導入を例に、グルメコミュニティアプリ SARAH と日本最大の部屋のイ ンテリア実例共有サイト RoomClip を提供する 2 社のスタートアップのお客様 をお招きし、効率的な開発・運用からどのようなビジネス成果が得られたかをお 話しいただきます。 • 株式会社SARAH CTO 林 健一 氏 • ルームクリップ株式会社 AI/MLエンジニア 冨田 寿弥 氏 • アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 スタートアップ ML ソリューションアーキテクト 針原 佳貴 24
21. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. ビジネス KPI の考え方
22. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Prototyping Camp (作業時間)
23. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Amazon Personalize ハンズオンコンテンツ • はじめに (Getting Started) § https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/personalize/latest/dg/getting- started.html § 手順書としてはまとまっているので、まずはこれがオススメ § ドメインデータセット or カスタムデータセットはユースケースに応じ選択 • Amazon Personalize Immersion Day (英語のみ) § https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/c5a0c80f-1a42- 442c-b2c0-956b38d4dc48/en-US § データの前処理と、推薦結果のアプリからの呼び出しまでカバー 27
24. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 懇親会 18:00 – 20:00
25. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Specialist SA Q&A Session 29
26. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 11:00-11:30 Specialist SA Q&A Session Specialist Solutions Architect, AI/ML Kazuhito Go (呉 和仁) Solutions Architect Kenjiro Kondo (近藤 健二郎) 30
27. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 評価について • Personalize は ML の専門知識不要でも使えるが、 評価指標だけはきちんと理解することが大事です。 • 評価を定期的に行うことでモデルのドリフトをチェックしましょう。 Personalize は Full 学習のたびにオフライン評価値が出るのでそれ を見るだけ。 • 最近はリアルタイムにレコメンドの効果を CloudWatch で見れるよ うになっているので簡単なリアルタイム監視はこれでできる。 31
28. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 本番導入の前に • 定量的なスコアは良かったけど人間が見るとトンチンカンな推薦が されている ü事前に人間による定性チェックもしましょう • バイアスの話。人気ランキング上位がより推薦されるようになると いうループでダイバーシティが下がる üCoverage を見ましょう。探索度合いを上げましょう。 • ユーザーが不愉快に思うレコメンドもある ü購入済み商品をレコメンドされる、興味ないのに同じ商品がいつもレコメン ドに出てくる等々 → フィルターをかける、impression データを使う 32
29. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Launch 🚀
30. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 運用周りの構成・事例 • AWS SDK (e.g. Boto3) による GetRecommendations API 呼び出し • Amazon Personalize Immersion Day > Operations Layer > MLOps • Setting up Amazon Personalize with AWS Glue • トムソンロイターが Amazon Personalize を使用してパーソナライ ズされたコンテンツサブスクリプションプランを大規模に提供した 方法 35
31. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Final Results 36
32. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. 振り返り・アンケート
33. AMAZON PERSONALIZE PROTOTYPING CAMP © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. Thank you! Yoshitaka Haribara @_hariby Takahiro Kubo @icoxfog417 Soh Ohara Kain Yanagi