AWS re:Invent 2022 セッションレポート AWS Clean Rooms

JAWS-UG大阪 AWS re:Invent 2022 re:Cap での登壇時の資料です。

Transcript

1. セッションレポート AWS Clean Rooms 2022-12-14 市野 和明 @kazzpapa3 - 1 JAWS-UG大阪 AWS re:Invent 2022 re:Cap
2. 1. 自己紹介 2. AWS Clean Rooms について 3. おまけ 目次 @kazzpapa3 - 2
3. 自己紹介 @kazzpapa3 - 3
4. あらためまして • 名前：市野 和明（いちの かずあき） • 所属：株式会社サーバーワークス 　　　カスタマーサクセス部 　　　テクニカルサポート課 • 好きな AWS サービス： 　　　 AWS CLI • （テクサポとして） 嫌いな AWS サービス： 　　　 Amazon FSx for Windows • 趣味：音楽鑑賞、酒を飲む（ほぼビール） • 　 @kazzpapa3 @kazzpapa3 - 4
5. 初めての現地参加ということで、 日本のポップカルチャー 初音ミクの布教をしてきました。 （今回の主目的） @kazzpapa3 - 5 今年、初めての re:Invent 現地参加をしてきました。
6. 初めての現地参加ということで、 日本のポップカルチャー 初音ミクの布教をしてきました。 （今回の主目的） @kazzpapa3 - 6 今年、初めての re:Invent 現地参加をしてきました。 ちゃんと基調講演や、 Workshop, Lab などに参加してきました。
7. @kazzpapa3 - 7 AWS Clean Rooms について
8. 1. AWS Clean Rooms の紹介 2. AWS Clean Rooms のデモ 3. Comscore社のCIOによる顧客 の声 @kazzpapa3 - 8 アジェンダ
9. 1. AWS Clean Rooms の紹介 2. AWS Clean Rooms のデモ 3. Comscore社のCIOによる顧客 の声 上記部分を、Otterによる文字起こし →翻訳したものと、手元のメモでお話 しします。 @kazzpapa3 - 9 アジェンダ
10. 企業が組み合わせたデータセットを簡単かつ安全に（基礎となるデータを共有または開示することなく）照合、分析、コラボレーション できるようにする新しいサービスです。 • AWS のお客様なら誰でも、1 回の操作で最大 5 人のメンバーによる共同作業をサポート。 • 顧客の Amazon S3 データレイクからクリーンルームとの連携にデータテーブルを直接許可することで、 データ移動を最小限に抑えます。 • 簡単に設定できるプライバシーコントロールにより、データに対して許可される分析の種類を制限できます。 • たとえば、最小限の出力で集計統計のみを許可するなど、データに対して許可される分析の種類を制限できます。 @kazzpapa3 - 10
11. 生データを移動したり共有したりする ことなく、所有するデータとパート ナーからのデータを組み合わせて分析 を実行することにより、広告の有効性 と顧客の行動をよりよく理解したいと 考えています。 @kazzpapa3 - 11 コンセプト
12. • マルチパーティのコラボレー ション • 最小限のデータ移動 • クエリの制御と実施 • 暗号コンピューティング • プログラムによるアクセス @kazzpapa3 - 12 特徴の紹介
13. 例として AWS クリーン ルームでの AWS ブランド マーケターの目標 ある航空会社は、戦術ごとのメディア の効果を理解しようとしています - 売上を分析する - メディア戦術ごとのインサイト - パーソナライズされた顧客メッセー ジ ある航空会社のブランドマーケティン グ担当者は、メディアパブリッシャー のプラットフォームで配信された広告 クリエイティブのうち、チケット販売 数が最も多かったのはどれかを知りた いと考えています。 @kazzpapa3 - 13 事例
14. パブリッシャーは、そのインサイトを 航空会社に提供して、どのクリエイ ティブがチケット販売を促進する上で 最も効果的だったかを航空会社が判断 できるようにしたいと考えています。 そして最終的には、航空会社はより効 果的でパーソナライズされたメッセー ジを顧客に提供するために作成された ものにより多くの投資をすることがで きます。 @kazzpapa3 - 14 事例
15. しかし、航空会社もメディア出版社 も、消費者のプライバシーを犠牲にし てこれを実現することを望んでおら ず、かかる時間とデータ漏えいのリス クを考慮して、テラバイト単位のデー タを移動することも望んでいません。 @kazzpapa3 - 15 事例
16. AWS（Amazon）は広告や、マーケ ティングの分野で、15 年の経験を持 ち大きなアドバンテージを持っていま す。 @kazzpapa3 - 16 ここで AWS の強み
17. • パブリッシャーは Amazon S3 データレイクに保持している • 数回クリックするだけで、航空会 社はコラボレーションを開始し、 パブリッシャーに質問したり、自 分の AWS アカウントへの招待状 を送信したりできます。 • 招待を受け取ったパブリッシャー は、承認されると、データをコラ ボレーションに関連付けるように 求められます。 • プライバシーコントロールを指定 して、Amazon S3 データレイク のデータテーブルを設定して関連 付けることができます。これを AWS クリーンルームの分析ルール と呼びます。 @kazzpapa3 - 17 どのように 動作するか
18. • 出力制約を含む分析ルールが設定さ れると、メディアパブリッシャー は、同じプロセスに従って独自の分 析ルールを決定し、航空会社が設定 できるメモリへのデータの関連付け を完了できます。 • コラボレーションに関連するデータ があるからといって、そのデータを Amazon S3 データレイクから移動す るという意味ではなく、各データ所 有者が設定したプライバシー管理が 必要な限り、クエリの実行を許可す るアクセス権限を AWS に付与するこ とになることに注意してください。 • すべてのメンバーとコラボレーショ ンがデータの関連付けを完了する と、航空業界のサンプルは分析を開 始でき、出力は指定された S3 バケッ トに送られます。 @kazzpapa3 - 18 どのように 動作するか
19. テクサポ的に気になった点 @kazzpapa3 - 19
20. テクサポ的に気になった点 @kazzpapa3 - 20 「想定通りに動作しない」となった場合に、 1. 共有側のアカウントからのサポートケース起票で、どこまで調査が可能なのか？ 2. 被共有側のアカウントからもサポートケース起票をしなければならないケース （線引きは）どこあたりにあるのか？
21. テクサポ担当的に気になった点 @kazzpapa3 - 21 「想定通りに動作しない」となった場合に、 1. 共有側のアカウントからのサポートケース起票で、どこまで調査が可能なのか？ 2. 被共有側のアカウントからもサポートケース起票をしなければならないケース （線引きは）どこあたりにあるのか？ 上記の点を注視して、プレビューの開始、GA を待ちたいと思います。
22. @kazzpapa3 - 22 余談
23. 初音ミクの布教については… @kazzpapa3 - 23 もう十分に布教されていました。 re:Play の場で 10 人、 ラスベガスからサンフランシスコまでの帰路で隣席になった中国人の女の子に “Is it Miku? I like Hatsune Miku too!!” 的に話しかけてもらい、ボカロの話や、その他日本の文化のことで話をする口火 になりました。 初音ミクの誕生から15年、 世界の歌姫になっていることを実感して帰ってきました。
24. re:Playで酒をもらおうと並んでいたところを後ろから 「初音ミクじゃないw？」という声が聞こえたので、 こっそり振り返ったら、お揃いの MA-1 を着たお姉さんが、お二人立っておられ ました…。 @kazzpapa3 - 24 日本人の反応は？
25. おしまい @kazzpapa3 - 25