メディアドゥ Amazon Personalize in AWS メディアセミナー Q1/mediado-amazon-personalize-aws-media
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kent-hamaguchi
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株式会社メディアドゥ https://mediado.jp/ 電子書店システムへの活用事例 Amazon Personalize
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自己紹介 濱口 賢人 • 2012年 メディアドゥ入社 • 書店向けシステムの開発を担当 1
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メディアドゥとは 最先端のテクノロジーにより 電子書籍の流通事業を推進し、電子書籍市場、 ひいては出版市場全体の拡大に 貢献することを目指しています。 2
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メディアドゥとは 3
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メディアドゥとは • 電子書籍の取次事業の国内シェア No.1 • 東証一部上場 • エンジニアは約100名 4
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メディアドゥのシステム 開発しているシステム • 電子書籍コンテンツをお届けする、配信システム • エンドユーザと特に密接な、電子書店の構築システム • 電子書籍の取次のための、取次管理システム • ブロックチェーンを活用した、新規システム 5
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メディアドゥのシステム 開発しているシステム • 電子書籍コンテンツをお届けする、配信システム • エンドユーザと特に密接な、電子書店の構築システム • 電子書籍の取次管理システム • ブロックチェーンを活用した、新規システム 6
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Amazon Personalize導入の背景 7 従来の配信システム md-dc 新しい配信システム メディアドゥ 配信サービス 電子書店 構築システム MDCMS-SD おおよその システム関係性
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Amazon Personalize導入の背景 8 従来の配信システム md-dc 新しい配信システム メディアドゥ 配信サービス 電子書店 構築システム MDCMS-SD 電子書籍の配信機能と 内製したレコメンド機能 を提供
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Amazon Personalize導入の背景 9 従来の配信システム md-dc 新しい配信システム メディアドゥ 配信サービス 電子書店 構築システム MDCMS-SD 電子書籍の配信機能に特化 レコメンド機能は書店側で構築
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レコメンド機能の開発 10 • 開発スケジュールは約半年 • 配信そのものに関わるシステム連携も含めて実装量は多い • レコメンドの機能も合わせて新規開発が必要 刷新に伴うシステムをAWS上で新規開発 レコメンドについてはAmazon Personalizeを活用
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Personalize 採用に至る背景 11 md-dcのレコメンドを移植する方針では、膨大な開発が必要。 • DBテーブル構成の違いから、MDCMS-SDへの移植は不可 • 推論に関わる開発は知見がなく、時間かかってしまう • +α 新しいAWSのサービスであり、興味があったため システム切り替えは全社的な計画であり、開発にかけられる時間を いかに縮められるかが重要なポイントでした。
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レコメンドの要件 12 作品情報の関連性や、ユーザの購入履歴に基づき、 オススメの書籍を電子書店のWeb上で提案すること • シリーズやジャンル、作者情報を元に関連性があること • ユーザ毎に最適な作品が選定されること • 電子書店のサイト上でレコメンド一覧が提供されること
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Amazon Personalizeの使い方 13 MDCMS-SD データベース Amazon Personalize用 ファイル (S3配置) ユーザ一覧の ファイル 作品一覧の ファイル 購入履歴一覧の ファイル
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Amazon Personalizeの使い方 14 MDCMS-SD データベース Amazon Personalize 最適な 推論アルゴリズム を提案 Amazon Personalize用 ファイル (S3配置) ユーザ一覧の ファイル 作品一覧の ファイル 購入履歴一覧の ファイル
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Amazon Personalizeの使い方 15 MDCMS-SD データベース Amazon Personalize 最適な 推論アルゴリズム を提案 推論結果を出力する APIを提供 MDCMS-SD Webサーバ 推論結果作成 Amazon Personalize用 ファイル (S3配置) ユーザ一覧の ファイル 作品一覧の ファイル 購入履歴一覧の ファイル
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Amazon Personalizeの使い方 16 MDCMS-SD データベース Amazon Personalize 最適な 類推アルゴリズム を提案 類推結果を出力する APIを提供 MDCMS-SD Webサーバ 類推結果作成 ビジネス要件に関する バッチやサーバなど、 赤枠内の実装だけで レコメンド機能が完成 Amazon Personalize用 ファイル (S3配置) ユーザ一覧の ファイル 作品一覧の ファイル 購入履歴一覧の ファイル
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Amazon Personalizeの使い方 17 MDCMS-SD データベース Amazon Personalize 最適な 推論アルゴリズム を提案 類推結果を出力する APIを提供 MDCMS-SD Webサーバ 推論結果作成 Amazon Personalize用 ファイル (S3配置) ユーザ一覧の ファイル 作品一覧の ファイル 購入履歴一覧の ファイル 今までmd-dcで内製していた部分を、 完全にPersonalizeへ任せつつ、 機械学習の専門性を持たなくとも、 レコメンドの実現が可能となった。
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Amazon Personalizeの活用小話 18 レコメンドのためにインプットする情報について • データセットの項目数がアップデートされたため活用 – 電子書籍の書誌データには数々の情報が含まれる – レコメンドに効果を発揮しそうな項目を選択 結果として、md-dcが提供していたレコメンドよりも バリエーション豊かな出力結果の作成に成功。
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Amazon Personalizeの活用小話 19 Personalizeへの入力情報 作品データ 作品ID, 作者ID, ジャンル(大分類, 中分類, 小分類) ユーザデータ ユーザID, 月額課金状況(課金中か否か), 成人向け作品可否 購入履歴 ユーザID, 作品ID, 購入日時
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書誌データ・レコメンド イメージ 20 作品 書影 (サムネイル) 作品名 - 1巻 作品の紹介文 〜〜〜 〜〜〜 〜〜〜 作者: 〜〜 価格: 100ポイント 関連作品 (レコメンド) 関連 作品 関連 作品 関連 作品 関連 作品 関連 作品
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Amazon Personalizeの活用小話 21 コスト効率に関して • Personalizeの利用金額はAPIの利用頻度に基づく • しかし作品情報などのデータはリアルタイムに変動しない 取り扱うデータの特性に合わせて、 その他のAWSのサービス(ElastiCache)を組み合わせることで、 リーズナブルに運用することが可能となりました。
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まとめ 22 機械学習やレコメンドの内部処理を実装することなく、 リーズナブルに開発が完了。 • 短期間でのレコメンド機能構築 – フルスクラッチによる開発と比較して 約3ヶ月 の時間短縮 • マネージドサービスのため保守運用の手間からも解放 – レコメンドのために確保していたDBやサーバをまるごと削減 • DBはOracle Exadataを利用していた • レコメンド作成のバッチサーバ 3台 • レコメンド結果出力のWebサーバ3台以上
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最後に 「テクノロジーで出版業界を盛り上げていきたい」 こちらに共感・興味をお持ちの方は、 是非とも一緒にエンジニアリングしていきましょう! 23
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MISSION 著作物の健全なる創造サイクルの実現 VISION ひとつでも多くのコンテンツを、ひとりでも多くの人へ
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We’re Hiring ! ● Engineer ● Engineering Manager ● Product Owner https://recruit.mediado.jp/
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