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Amazon Personalize

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2019上期に開催された「AWS AI Services Seminar」にて発表した資料です。

NAVITIME JAPAN

June 11, 2019
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  1. NAVITIME と AI 経路探索 渋滞予測 ガイダンス マップマッチ ルート パーソナライズ TTS

    スポットサーチ 自然言語解析 STT レコメンデーション 画像認識 AR 翻訳
  2. NAVITIME と AI 経路探索 渋滞予測 ガイダンス マップマッチ ルート パーソナライズ TTS

    スポットサーチ 自然言語解析 STT レコメンデーション 画像認識 AR 翻訳 コア技術 専門性が高くSaaS利用 はむずかしい 周辺技術 外部AIサービスを自社に カスタマイズすることで精 度を出しているケースも ある
  3. 既存のモデル AWS Personalize • 元離宮二条城 (京都) • 平安神宮 (京都) •

    興福寺 (京都) • 下鴨神社 (京都) • 光縁寺 (京都) • 元離宮二条城 (京都) • 平安神宮 (京都) • 蓮華王院(三十三間堂) (京都) • 龍安寺 (京都) • 八坂神社 (京都)
  4. 万博記念公園 (大阪) • 国立民族学博物館 (大阪) • 大阪城天守閣 (大阪) • 日産レンタカー

    梅田マルビ ル店 (大阪) • ユニバーサル・スタジオ・ ジャパン (大阪) • 新梅田食道街 (大阪)
  5. 既存のモデル AWS Personalize • 国立民族学博物館 (大阪) • 大阪城天守閣 (大阪) •

    日産レンタカー 梅田マルビ ル店 (大阪) • ユニバーサル・スタジオ・ ジャパン (大阪) • 新梅田食道街 (大阪) • 太陽の塔 (大阪) • 国立民族学博物館 (大阪) • NIFREL(ニフレル) (大阪の水族 館) • アメリカ村 (大阪) • 和歌山城 (和歌山)
  6. 既存のモデル AWS Personalize • 靖国神社 (千代田区) • 東京ディズニーランド (千葉) •

    ラフォーレ原宿 (渋谷) • SHIBUYA109 (渋谷) • 東京 ディズニーシー (千葉) 関連スポットなし チェーン店が苦手な点はどちらも同じ
  7. • ログ資産を再利用するには、下記方法でリアル タイムイベントを Amazon Personalize へ送るの が良さそう ◦ Amazon Personalize

    と 保管用自社サーバ 両方に送る ◦ 保管用自社サーバ に送りそこから Amazon Personalize へ転送