AWSの機械学習サービスについて
AWSの機械学習を利用することで、データ予測、レコメンデーション、画像分類、物体検出などの機能を活用できます。企業の人材不足に対し、大量データを事業的に活用する需要が上がっている中で、AWSの機械学習サービスはお客様の課題を継続的に解決できるソリューションを作成、支援します。
例えば、AWSのAIサービスをシステムへ組み込むことで、今まで手作業や勘に頼っていたような属人的なタスクをルーチン化できます。また、MLOpsの仕組みを取り入れることで、期間が経つごとに機械学習モデルが更に精度を高めるようなサイクルを回すことも可能です。
AWS利用のメリット
レコメンデーション
AWSの機械学習を使うと、ルールベースではなく顧客の購買行動に基づくレコメンデーションにより、効果を最大化できます。全ユーザー、全アイテムに対して個別のレコメンドが可能です。結果、商品やコンテンツの訴求施策の打ち手を増やせます。
画像分類、物体検出、異常検知
人力では難しい画像処理タスクの課題を解決します。製造業における部品の分類、異物の検出、危険エリアにある素材や部品の異常検知などに活用可能です。また、製造業以外にも農作物の生育状況の計測など、様々な分野に応用できます。
MLOps
CI/CD、モデルのパイプラインなどを実装することで、社内で実験的に行っていた機械学習を使ったソリューションを本格的に実戦投入する準備を整えます。様々な場所に配置されているモデルの再学習や、特徴量を使った横断的なデータセットの活用など、スケーラビリティを持った機械学習の運用体制を整備できます。
代表的なAWSサービス
Amazon SageMaker
Amazon SageMakerは、機械学習のライフサイクル全体を管理する統合されたクラウドベースのプラットフォームです。SageMaker Studioは、単一の視覚インターフェース内でモデルの作成からトレーニング、デプロイまで一元化します。また、Data Wranglerを使用すれば、データの前処理とクレンジングが容易になります。これらのサービスにより、初めて機械学習を行う企業でも、時間とコストを大幅に削減しながら、高品質なMLモデルの開発と運用ができます。
例えば、SageMakerを中心としたMLOpsのアーキテクチャを構築し、機械学習モデルの効率的な学習、デプロイ、運用からモデルの管理、再学習、分析に至るまでを一括管理することができます。その結果、システムとしての安定性、品質の向上やAWSならではのスケーラビリティ、セキュリティや監視システムと組み合わせて、より頑健性の高いシステム運用が可能となります。
Amazon Personalize
Amazon Personalizeは、Amazonが20年以上にわたり提供してきたレコメンデーションと、その過程で蓄積した豊富な機械学習の経験をベースにした個別化された推奨サービスです。このサービスは、ユーザー体験のパーソナライズに必要な複雑な機械学習アルゴリズムを抽象化し、あらゆる規模のビジネスで独自のレコメンデーションを簡単に開発、展開することを可能にします。
個々のユーザー行動に基づいてリアルタイムで予測を生成し、ユーザーに最も関連性の高い商品やコンテンツを提供するため、事業会社のエンゲージメント向上や収益増加に寄与します。ユーザーのパーソナライズ、類似アイテムのレコメンデーション、パーソナライズされたランキングなどを機能として活用することでレコメンドアイテムのクリック率が倍増した例もあります。
Amazon Comprehend
Amazon Comprehendは、自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）を活用して、大量のテキストデータを理解し、分析するためのAWSのフルマネージドサービスです。エンティティ、キーフレーズ、感情、言語、トピックなどを自動的に識別し、データの洞察を引き出します。また、文書の類似性を見つけたり、特定のテキストフレーズや文書をカスタム分類したりすることも可能です。これにより、顧客フィードバックの分析、社内ドキュメントの管理、マーケティングテキストの最適化など、様々なビジネス課題を解決できます。
具体的には、SNSやアンケートからのキーフレーズ抽出や感情分析による市場調査、マーケティング効果検証、または文字起こしされたテキストの要約や分析などに活用可能です。
クラスメソッドのソリューション
機械学習システム導入支援
Amazon SageMakerなどAWSの機械学習サービスを活用したシステムの導入支援を行います。機械学習やAWSの専門知識と豊富な導入実績を持つクラスメソッドが、お客様の機械学習システムの構築・導入を支援します。
機械学習を活用したレコメンドシステムプラン
レコメンド機能を活用しひとりひとりにあったコンテンツを提供することで、ユーザ滞在時間アップ、売上アップをはかります。豊富な導入実績を持つクラスメソッドが、お客様のデータ検証から本番環境の構築までをサポートします。
よくある質問
- ゆくゆくは内製化（自力で運用）していきたいので、まずは必要なサービス（SageMaker等）のレクチャーからお願いすることはできますか？
- はい、可能です。用途や目的に合わせたサービスの活用についてのレクチャーをご提供しています。
- 構築、導入された仕組みについて、安定的な運用や改善の為に継続的な支援を受けることはできますか？
- お客様ご自身で継続的に実施される運用や改善に対する支援として、QAベースでの技術サポートや調査・検証、サンプルコードの作成等などが可能です。
クラスメソッドの特長
お客様の成功を追求できる
組織体制
AWSとの戦略的協業や各種資格を取得したエンジニア、豊富な実績を通じて培われた業界・事業への知見、海外拠点との時差を活用した24時間サポートと多言語対応など、高い技術力と支援体制を兼ね備えています。国内外のSaaS製品も豊富に取り扱いがあり、課題解決に向けて技術や手段の制約を受けることなく最適な道筋をご提案できます。
成果と技術力に裏付けられた
高い提案力
小売、製造、金融、官公庁など、業界を問わず4,000社以上でのプロジェクト実績があります。社内に事例が蓄積しているからこそ、課題に対して生きた解決方法を提示できます。社員の7割を構成するエンジニア間での情報共有や質問、意見交換もさかんなため、ご相談いただいた背景も踏まえて幅広い技術提案が可能です。
IT投資の成果を早める
内製化サポート
ビジネスの成長には、導入後の運用・改善を繰り返すことが大切です。クラスメソッドは技術支援だけでなく、DevOpsメソッドにおけるトレーニングやオンサイトコーチングなども実施できます。お客様自身が自動化や開発手法を身につけ、改善し続けられるように、技術と仕組みづくりの両面からサポートします。
膨大な情報発信を通して
更新されつづけるナレッジ
技術情報の発信を通して、知識を常にアップデートしています。累計4万本、月間300万PVを誇る技術メディア「DevelopersIO」の執筆・運営を続けており、書籍出版や技術書への寄稿、イベントやカンファレンスへの登壇実績もあります。お客様からのご相談に対して、常に最新の情報で回答します。
コンテンツ配信に関する技術情報
2014年から継続して最上位パートナーに認定され、2022年にはグローバル最優秀SIパートナーとして「SI Partners of the Year - Global」を受賞。翌2023年にもアジアの最優秀パートナーとして「SI Partner of the Year - APJ」を受賞しました。技術支援実績は4,000社、25,000アカウント以上、多くのお客様に最適な技術提案を行っています。