Discovery Japan Mall にAWSが提供している Amazon Personalize を実装しました。Amazon Personalizedとは、ネット通販で同じみのAmazonが提供するおすすめ商品のことです。
大手ECサイトでもAWSによるパーソナリゼーションの導入が進んでいますが、当社でも初めて実装を試みました。
Amazonは閲覧した商品や購入履歴から、ユーザー個別におすすめ商品が表示されますよね。その機能を一般に公開されているため、私たちが運営する自社サイトでもAmazonと同じ機能が利用できるわけです。さっそく利用をしてみました。
公式サイトで、機能の概要は以下の通り記載されています。
Amazon Personalize を使用すると、デベロッパーは、Amazon.com がリアルタイムのパーソナライズされたレコメンデーションに使用するのと同じ機械学習 (ML) テクノロジーを使用してアプリケーションを構築できます。ML の専門知識は必要ありません。
Amazon Personalize を使用すると、デベロッパーは、特定の製品のレコメンデーション、パーソナライズされた製品の再ランク付け、カスタマイズされたダイレクトマーケティングなど、さまざまなパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できるアプリケーションを簡単に構築できます。Amazon Personalize は、厳密な静的ルールに基づくレコメンデーションシステムを超え、カスタム機械学習モデルをトレーニング、調整、およびデプロイして、小売、メディア、エンターテインメントなどの業界全体のお客様に高度にカスタマイズされたレコメンデーションを提供する、フルマネージド型の機械学習サービスです。
Amazon Personalize は、必要なインフラストラクチャをプロビジョニングし、データの処理、特徴の識別、最適なアルゴリズムの使用、ならびにモデルのトレーニング、最適化、およびホスティングなど、ML パイプライン全体を管理します。お客様は、Application Programming Interface (API) を介して結果を受け取り、使用した分だけ支払います。最低料金や前払い料金はありません。すべてのデータは暗号化されて安全に保護され、ユーザーへのレコメンデーションを作成するためにのみ使用されます。
ということで、実装が先日終わったので、検証しました。
私の直観ですと、100点中65点ぐらいの感じです。
過去に腕時計を購入し、腕時計を中心に閲覧したけども、レコメンド商品は全く関係ないフィギュアが表示されたりしています。全部がこうなるわけではないのですが、何度かに1度は自分があまり興味がない商品が表示されます。全く使えない、、というわけではなく、まだ実装して1ヶ月でログデータも少ないため、もう少し検証が必要かもしれません。
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| Discovery Japan Mallに実装 |
AWS Amazon Personalizeですが、基本的にLive Commerceの利用者であれば実装はできます。プラグイン化していない為、まだ実装に時間はかかりますが、実装の流れは以下のような感じになります。
- ウェブサイト全体のアクセスログをJavacriptにより収集し、テキスト形式で保存する。
このログには、ユーザー識別情報、アクセスしたURL、国、IPアドレス、性別などが含まれます。これを data set と呼びます。 - 保存したアクセスログを、Amazon Personalizeで利用可能な形に加工する。
アクセスログだけでは利用できない為、データを加工します。 - AWS マネージメントコンソールにログインして、 Amazon Personalizeのレコメンドの各種パラメータをチューニングします。
このチューニングで劇的にレコメンド内容が変わることはありませんが、チューニングを行うことで、パーソナライズドされた時の精度を上げることができる感じです。
もう少し精度アップをのために、データログの量・質をよくすることで、レコメンドされる結果もよくなることを期待したいです。
ちなみに、同じくGoogle Cloud Platform にある Recommendations AIも同時に開発を進めています。こちらもAWSと比較してどのような結果が出るのか、楽しみです。
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