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AWS Summit Tokyo 2023.04.21
hayato miyoshi
April 21, 2023
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32 slides
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confidential confidential ORIGINALITY 創意工夫の末にうまれた、 私たちらしい独創的なおやつに なっているか。 CRAZY やってる本人が熱狂しているか。 NICHE たとえ数は少なくても、
一部の人が熱狂するようなおやつか。 MEANINGFUL 社会的意義があるか。 誰かに貢献するおやつになっているか。 EXPERIENCEFUL 面白さは体験に宿る。 これまでのおやつ体験をアップデートで きているか。 -
confidential confidential グッドジャーキー 3袋 1,850円(税込・送料330円) プロテインバー 5本入 1,580円(税込・送料330円) 10本入 2,980円(税込・送料330円)
おやつ定期便 1,880円 (税込・送料330円) 事業内容 直営店 (清澄白河) https://kiyosumi.snaq.me/ -
confidential confidential • データ分析 • 商品開発 • パーソナライズされたおやつの選定 • お届けを重ねるごとに
より好みに近づくBOX • BOXを開封する時の わくわく感 • おやつへのフィードバック • リクエスト • 好き嫌いの登録 定期便お届け頻度 • 2週間に1回 • 4週間に1回 データを活かした商品開発 ユーザーからの評価データ を活かし、1ヶ月程度で新 商品の企画開発が可能。 『おやつ体験』 商品開発サイクル -
confidential confidential オフィスプランについて 大型什器を使用し、大容量でドライフルーツ・ ナッツをお届けするプランです おやつプラン バルクプラン • 社内イベントなど大勢で集まる場に •
好きな分量を楽しめる スナックミーのおやつ(個包装されたもの)を 毎月オフィスにお届けします。 • 小分けだからデスクで食べやすい • たくさんの種類を楽しめる -
confidential confidential 種類が多い ドライフ ルーツ ナッツ 米菓 チップス チョコ レート
焼き菓子 おやつ選定における課題 毎月新商品の提供 準備できる量 人気な商品の選定負荷 -
confidential confidential 種類が多い ドライフ ルーツ ナッツ 米菓 チップス チョコ レート
焼き菓子 おやつ選定における課題 毎月新商品の提供 準備できる量 人気な商品の選定負荷 MD(バイヤー)がおやつの定期便で利用する新商品を毎月10個ほど開発 • 7年間で開発したおやつの数は2,300個以上 • 常にラインナップにあるものは100種類ほど • データに基づく新商品の評価と選定 など -
confidential confidential 取引先のパートナー様には • 個人で製造されている方もいるので用意できる量に上限がある • 同じ取引先にいくつものおやつを発注している ◦ 在庫管理と供給量のバランス調整 •
ロスを最小限に抑える効率的な選定方法 • 倉庫の在庫キャパシティ(自社で原料管理し製造しているため) など 種類が多い ドライフ ルーツ ナッツ 米菓 チップス チョコ レート 焼き菓子 おやつ選定における課題 毎月新商品の提供 準備できる量 人気な商品の選定負荷 MD(バイヤー)がおやつの定期便で利用する新商品を毎月10個ほど開発 • 7年間で開発したおやつの数は2,300個以上 • 常にラインナップにあるものは100種類ほど • データに基づく新商品の評価と選定 など -
confidential confidential 種類が多い ドライフ ルーツ ナッツ 米菓 チップス チョコ レート
焼き菓子 おやつ選定における課題 毎月新商品の提供 毎月人気がありバラエティーに富んだおやつを選定したい • 同じようなおやつは極力選ばない • 人気商品の発掘、過去の実績や直近の評価の選定など 準備できる量 人気な商品の選定負荷 MD(バイヤー)がおやつの定期便で利用する新商品を毎月10個ほど開発 • 7年間で開発したおやつの数は2,300個以上 • 常にラインナップにあるものは100種類ほど • データに基づく新商品の評価と選定 など 取引先のパートナー様には • 個人で製造されている方もいるので用意できる量に上限がある • 同じ取引先にいくつものおやつを発注している ◦ 在庫管理と供給量のバランス調整 • ロスを最小限に抑える効率的な選定方法 • 倉庫の在庫キャパシティ(自社で原料管理し製造しているため) など -
confidential confidential • Apache Airflowのマネージドオーケストレーションサービス • クラウド上でデータパイプラインのセットアップ、運用、スケールを容易にする • Pythonで書かれたDirected Acyclic
Graphs (DAGs)を使用してワークフローをオー ケストレート • カスタムプラグインやプロバイダパッケージも直接インストール可能 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow とは • データ処理の自動化 • ワークフローのスケーリングや可用性の向上 • データのセキュリティとコンプライアンスの維持 概要 使用例 -
confidential confidential Amazon Managed Workflows for Apache Airflow とは 選定の理由
• 様々なデータソースの存在 ◦ Amazon Simple Storage Service ◦ Amazon Athena ◦ Amazon RDS ◦ Amazon CloudWatch • 一元管理 (各処理の分散を防ぐ) • 最初はデータ基盤でスタートさせたいがMLなどへ拡張 など -
confidential confidential Airflow Schedulers 構成図 snaqme VPC Amazon Managed Workflows
for Apache Airflow AWS Cloud Service VPC snaqme VPC snaqme VPC -
confidential confidential Airflow Schedulers 構成図 snaqme VPC Amazon Managed Workflows
for Apache Airflow AWS Cloud Service VPC snaqme VPC snaqme VPC アプリケーションによる様々なデータ -
confidential confidential Airflow Schedulers 構成図 snaqme VPC Amazon Managed Workflows
for Apache Airflow AWS Cloud Service VPC snaqme VPC snaqme VPC S3 / Athena / RDS / CloudWatch などのデータを MWAAを用いて Lake / Warehouse / Marts 層に データを格納していく -
confidential confidential Airflow Schedulers 構成図 snaqme VPC Amazon Managed Workflows
for Apache Airflow AWS Cloud Service VPC snaqme VPC snaqme VPC 蓄積されたデータをもとにお届けするおやつを選定 ユーザーさんにも利用しているアサイン(おやつの 選定)の仕組みを法人様向けにも利活用 -
confidential confidential review_new_item_summaries データをほぼ無加工のまま保持する層 どういうデータが入っているか Data Lake Data Warehouse Data
Marts ユースケースに沿ってある程度利用 しやすいようにデータを加工した層 特定のユースケースに限りなく 近づけた利用のための層 reviews review_results 評価データ 評価とおやつデータなど を結合 snacks おやつデータ 新商品を サマリーさせたデータ ex ) -
confidential confidential ユーザーの好みという独自データによる商品改善 スナックミーにはユーザーの好みという大量のデータがあります。 好みといっても、その中にはおやつに味・食感・原材料・調理方法 など様々な細かいデータを含まれています。 こういった大量のデータを収集する手法やデータ構造についてもエ ンジニアが考案し、収集したデータを可視化・分析、バイヤーやパ ティシエに共有し、おやつの改善や新しいおやつの開発に役立てて います。
スナックミーのエンジニアは、ユーザーの定量フィードバックを集 める情報収集係としておやつ開発に関わっています。 エンジニアによる開発例 - データ ユーザーごとのフィードバックデータ等を基にした商品改善により、 ユーザーからのサービス評価が5%向上 平均評価の推移 -
confidential confidential 今後の展望 • おやつの選定候補の更なる強化 (ラインナップの強化) • オフィスプラン利用者から評価やリクエストなどのFBデータ送信 ◦ それに伴いtoC
, toB側からの商品開発 • おやつからメンバーのエンゲージメントへのアプローチ など