Amazon PersonalizeについてRecoChoku Tech Night #09で登壇しました！

2018-12-17AWS, re:Invent, re:Invent2018, イベントレポート

この記事は最終更新日から1年以上が経過しています。

はじめに

先日、RecoChoku Tech Night #09 4社合同 AWS re:Invent参加レポートにてAmazon Personalizeについて話しました。今回は、レポートするにあたっての裏話や感想をお伝えできればと思っています。

発表資料

発表内容としては、レコメンドシステムのごくごく一般的な手順の紹介とそれに倣ったAmazon Personalizeの概要、Amazon Personalizeのすごいところを紹介しました。

※発表資料中では説明の都合上アルゴリズムのことをレシピと置き換えていますが、正確にはレシピとはアルゴリズムだけでなくデータの処理ステップも含みます。

発表準備で苦労したこと

大半の資料が英語なので、自分の認識と、あっているのかを確認作業
サービス理解を深めながら、5分に収まるように発表内容を構築すること

→大変だったとはいえ、サービス理解を深める良い機会でした。他の誰かが頼りになるわけでもなく、自分の英語の理解力とGoogle大先生をただただ信じ続ける時間でした。。。

発表中に苦労したこと

発表直前までは緊張してなかったはずなのに、前に立った途端一気に緊張してテンパってしまった。

→re:Inventにてプレゼンのうまい人達をたくさん見て感化されたのか、より動きながら聴衆を見ながらプレゼンをしてみようと思ったのが緊張の原因だったように思います。リハーサル中はうまくできていたように思えるのですが、本番は緊張で全部ぱーでした。今回、誰かの前で動きながらリハーサルするということもなかったので、次回は誰かの前で聴衆を見ながら練習をし、理想に近づけていきたいです。

発表で伝えたかったけど、時間の都合上省いてしまったこと

リアルタイムにイベントデータを送ることができるSDKが用意されている。
以下、現時点（2018年12月）でドキュメントに載っているイベントデータです。
- Click
- Search
- AddToCart
- RemoveFromCart
- Checkout
- Like
- Comment
- Rating
- Play
- Pause
- Resume
- TimeWatched
- Ended

完全に個人の意見になるのですが、上記の情報からECサイトや動画のパーソナライズを今の段階では意識しているような気がしました。Amazon自身は特段サービスの種類の指定は決めていないので、どのような場面にも当てはまるように設計されているとは思いますが、Amazonが想定していないようなユースケースはないのかもっと考えてみたいなと思いました。

全体を通して

セッションでは魔法の道具過ぎて、自分の理解したことを真実だと思わず自分の英語力のなさを憎んでいたのですが、あとから調べてみると本当に魔法の道具でびっくりしました。
発表したときとこの記事を書いている現時点と比較してもドキュメントが更新されており、これからどんどん更新されていくサービスなんだろうなと肌で感じました。発表資料作成中も自力で頑張って英語の資料読んだのに、数日後に日本語の翻訳ページが作成されているのを発見するちょっと残念に感じる場面も多かったですが、それはそれでなかなかない経験なので楽しかったです。（公式の発表している内容に矛盾があると思う部分もありましたが、今見たらちゃんと整合が取れていました。）
（少なくとも発表時点では）Amazon Personalizeは、機械学習の経験がない開発者でも機械学習ができるようにできたサービスのはずなのに、英語が苦手だったり機械学習をしたことがない人にとってわかりやすい説明ってなかったように思いました。そこで今回はその差を埋めるために概要の説明をしつつも、Amazon Personalizeの特徴に踏み込んだ紹介ができたのは良かったのかなと思います。プレビュー版が公開され始めたらその差も埋められるようになるとは思いますが、興味のなかった人にも興味を持ってもらうことができたかなと思います。