第２回AI勉強会～ユーザーの購入履歴などから、レコメンドリストを生成するAPIを触ってみよう～を開催しました

こんにちは、スミリオンの長嶋です。
 
6/19(水)に第２回目のAI勉強会 2019を実施しました。
 

今回もスミリオンの社員以外の方に参加して頂き、毎回いろいろな人が勉強会に来てくれるようになって、ほんとに嬉しいです。
今年度の勉強会の趣旨として、ハンズオン形式を目指しておりましたが、今回は私の準備不足で座学ベースとなってしまいました。
次回は、開催日までの日程を考えてきちんと準備出来るように心がけていきたいと思います。
 
さて、今回のテーマですが、
「ユーザーの購入履歴などから、レコメンドリストを生成するAPIを触ってみよう」
でした。
 
まず、レコメンドエンジンについて簡単に説明し、その後サンプルデータを使って、レコメンドリストを作成する方法を見てもらいました。

 
今回は、株式会社リクルートテクノロジーズが無料公開しているAI「A3RT」を使って説明をしたんですが、操作の流れとしては、
① データアップロード先のURLを取得
② ユーザの購入履歴のデータ（ユーザID、商品ID、購入履歴）をアップロードする
③ アップロードしたデータを演算させる
④ 演算した結果をダウンロードする
の４工程で行いました。
各操作のコマンドを実際に参加者に打ってもらって、体感してもらいたかったんですが、この辺が準備不足となってしまいした。。
 
結局、資料ベースで説明をしたのですが、参加者の皆さんにはレコメンドエンジンについてのイメージは持って頂けたかなっと思っています。
 
レコメンドエンジンの使用用途ですが、いろいろな場面で活用は出来ると思います。
私が考えたものとして単純ですが、例えば洋服屋さんのクーポンを発行する場合、各お客様の購入履歴がわからない場合は、全商品均一で５％OFFのクーポンを送付するのが、当たり前ですが、レコメンドリストがある場合、男性の方には、メンズ１０％OFFとか、女性でも主婦層にはキッズ１０％OFFとか、各ユーザが購入を欲している商品に対して、クーポンを送付することが出来ると思います。
まぁ、これは単純な例ですが、この技術（サービス）を知っていることでいろいろな場面で応用することができるのではないかと思っています。

 

 
最後に、AWSでもAmazon Personalizeという同様のサービスが6/12にGAされており、これは東京リージョンでも使用することが出来ますという説明をしたんですが、
このサービスについては、タイムリーに7/2福岡で、Amazon Personalizeのハンズオン勉強会が開催されます。
私も参加を予定していますが、Amazon Personalizeも興味があるサービスだったので、しっかりと勉強して、また勉強会などで社員に情報共有したいと思います。
 
では、また
 
参考情報
 
JAWS-UG 福岡 #8： Amazon Personalize ハンズオン！！
https://jaws-ug-kyushu.doorkeeper.jp/events/93395