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Solutions Architect 中村 達也
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店内の「今」をお届けする
⼩売業向けリアルタイム配信基盤のレシピ
AWS IoT、Amazon Pinpoint、Amazon Personalizeの活⽤
リテールシリーズ
[AWS Black Belt Online Seminar]
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AWS Black Belt Online Seminar とは
o 「サービス別」
「ソリューション別」
「業種別」のそれぞれのテーマに
分け、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が主催する
オンラインセミナーシリーズです。
• AWSの技術担当者が、AWSの各サービスについてテーマごとに動画を公開します
• お好きな時間、お好きな場所でご受講いただけるオンデマンド形式です
• 動画を⼀時停⽌・スキップすることで、興味がある分野・項⽬だけの聴講も可能、
スキマ時間の学習にもお役⽴ていただけます
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内容についての注意点
o 本資料では2021 年 11⽉ 収録時点のサービス内容および価格についてご説明しています。最新の
情報はAWS公式ウェブサイト(http://aws.amazon.com)にてご確認ください。
o 資料作成には⼗分注意しておりますが、資料内の価格とAWS公式ウェブサイト記載の価格に相違
があった場合、AWS公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます。
o 価格は税抜表記となっています。⽇本居住者のお客様には別途消費税をご請求させていただきま
す。
o AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is subject
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中村 達也(なかむら たつや)
自己紹介
ソリューションアーキテクト
• 流通・⼩売業界のエンタープライズ企業を担当
• ⼊社前までは、ERP導⼊エンジニア、Web系企業のエン
ジニア、フリーランスなどで活動
好きなAWSサービス
• AWS Amplify
• Amazon Pinpoint
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• 作るもの
• 店内の「今」の状況をリアルタイムに配信することができる基盤
• 学べること
• AWSサービスを組合せて上記基盤を構築する⽅法
• IoT機器をAWSに接続する⽅法
• ユーザー属性に応じてパーソナライゼーションする⽅法
• AWS IoT、Amazon Pinpoint、Amazon Personalizeの活⽤⽅法
この動画で作るものと、学べること
店舗
AWS
「今」の状況
IoT機器
リアルタイムに
配信
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アジェンダ
• 背景︓⼩売業界のチャレンジ
• 実演︓店内の状況をリアルタイムで配信する基盤の構築
• 拡張︓皆様のユースケースへの適応
• まとめ
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背景︓⼩売業界のチャレンジ
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⼩売業界のチャレンジ
市場規模の縮⼩
新規顧客獲得のための差別化、
既存顧客維持のためのエンゲージメント
⼈⼝減少、少⼦⾼齢化
⼈⼿不⾜
⼈⼒・直感ベースのプロセスの可視化、
効率化と接客の⾃動化
コロナ禍
安全問題
お客様や従業員を守りながら、ビジネスの
持続可能性(CSR)が課題に
供給問題
可視化、効率化、Real Time対応の
必要性が鮮明に
不確実性
ビジネスモデルの多様化
空間中⼼の既存モデルからタッチポイント
中⼼のモデル、ハイブリッドモデルへ変化への
対応
消費者ニーズの多様化
しつこくない、コネクトされたパーソナライ
ゼーションへの⾼い期待が今は当たり前に
テクノロジーの進化
デジタル化が⽬的ではなく、ユースケースを
実現させるためのテクノロジー活⽤への
ビジョンとリソース
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• 店舗︓運⽤効率化、摩擦の
ない顧客経験
• Eコマース︓俊敏性、弾⼒性
• カスタマーインサイト
• レコメンデーション
• 運⽤効率化
• 予測
• 可視化、最適化
• カスタマーインサイト
• マーケティングROI
• パーソナライゼーション
• カスタマーセンター
AWSにおける⼩売業界向けの6分野
マーチャンダイジング
カスタマー
エンゲージメント
ストア データ
エンタープライズ
コア
アプリケーション
サプライチェーン
• マイグレーションによるコスト
削減
• モダナイゼーション(マイクロ
サービス、サーバーレス、⽬的
別データベース)
• ウェアハウスマネジメント
• ロジスティクス
• 運送マネジメント
• 在庫管理
• スペースプラニング
• カテゴリーマネジメント
• アロケーション
• 最適化
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3つの分野に対して考えられるアプローチ
・列に並んだら店員さんにお知らせして店員さんがくる
・お店の近くに来たらお客様にクーポンを送る
・商品ができたら、興味のあるお客様に対して即座にお知らせする
ストア
カスタマー
エンゲージメント
データ
データを活用し、実際の店舗で、パーソナラ
イズされた顧客体験を提供する
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実演︓店内の状況をリアルタイムで
配信する基盤の構築
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店内の状況をリアルタイムで配信する基盤の利⽤想定シーン
• 店舗の揚げたての唐揚げをお知らせ
• 会員の購⼊情報を活⽤
• IoT機器を店舗に設置
• 興味度合いに応じてお知らせ配信
• 来店率向上の施策の想定
• プロジェクトメンバーは店舗担当、
マーケティング担当、データ分析担当
• 揚げたてのお知らせとクーポンを配布
• まずは1店舗でトライアルを狙う
⼈気の唐揚げ。
揚げたての味が⾃慢
店舗A
IoT機器
A
W
S
店舗担当
唐揚げ好き
興味あり
興味なし
お知らせ
+
クーポン
お知らせ
×
対象外
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店内の状況をリアルタイムで配信する基盤のアーキテクチャ
https://aws.amazon.com/jp/solutions/implementatio
ns/iot-channel-using-amazon-pinpoint/
AWS Reference Architecture
・予測ユーザーエンゲージメント
https://aws.amazon.com/jp/solutions/implemen
tations/predictive-user-engagement/
・Pinpointを使⽤したIoTチャネル
AWS Reference Architecture
会員の購⼊情報を活⽤
IoT機器を店舗に設置
興味度合いに応じてお知らせ配信
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AWS IoT Core
(デバイス管理基盤)
Amazon S3
(会員/商品/購⼊履歴データ)
Amazon Pinpoint
(配信環境/動的セグメント)
Amazon Personalize
(レコメンド商品の推論)
AWS Lambda
IoT機器から通知 ターゲットにお知らせ
イベント
検知
キャンペーン
作成
会員データ取込
データ取込
レコメンド情報反映
店内の状況をリアルタイムで配信する基盤 on AWS
店内の状況をリアルタイムで配信する基盤のアーキテクチャ
https://aws.amazon.com/jp/solutions/implementatio
ns/iot-channel-using-amazon-pinpoint/
AWS Reference Architecture
・予測ユーザーエンゲージメント
https://aws.amazon.com/jp/solutions/implemen
tations/predictive-user-engagement/
・Pinpointを使⽤したIoTチャネル
AWS Reference Architecture
会員の購⼊情報を活⽤
IoT機器を店舗に設置
興味度合いに応じてお知らせ配信
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AWS IoT Core
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(会員/商品/購⼊履歴データ)
Amazon Pinpoint
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Amazon Personalize
(レコメンド商品の推論)
AWS Lambda
IoT機器から通知 ターゲットにお知らせ
イベント
検知
キャンペーン
作成
会員データ取込
データ取込
レコメンド情報反映
店内の状況をリアルタイムで配信する基盤 on AWS
店内の状況をリアルタイムで配信する基盤のアーキテクチャ
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・予測ユーザーエンゲージメント
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・Pinpointを使⽤したIoTチャネル
AWS Reference Architecture
会員の購⼊情報を活⽤
IoT機器を店舗に設置
興味度合いに応じてお知らせ配信
IoT機器のイベントを
AWSで検知する
レコメンド情報を⽤意
しリアルタイムの配信
処理を設定する
会員データを
取込む
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店内の状況をリアルタイムで配信する基盤の構築ステップ
Step1. 会員データを取込む
Step2. IoT機器のイベントをAWSで検知する
Step3. レコメンド情報を⽤意しリアルタイムの配信処理を設定する
※事前準備
• S3データに会員データ100件、購⼊履歴3000件、商品情報10件を格納済み
• pinpoint、Personalizeのプロジェクト環境構築済み
• 必要なロール、ポリシーは作成済み
• IoTデバイスはM5Stack Core2 for AWS、M5Stack⽤ボタンユニットを使⽤
※UIFlowで開発(MicroPython利⽤可能)
※UIFlow⽤ファームウェアセットアップ済み(M5Bunner使⽤)
※デモ操作はAWSマネージメントコンソール、もしくはJuypyterNotebook上で実施
※デモ動画は2倍速で再⽣
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Step1. 会員データを取込む
Amazon S3
(会員/商品/購入履歴データ)
Amazon Pinpoint
(配信環境/動的セグメント)
会員データ取込
・csv形式の会員データを確認
・User001, 002,003に注⽬ ★
・「セグメント」でS3からcsvファ
イルをインポート
・データの状態を確認
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Step2. IoT機器のイベントをAWSで検知する
AWS IoT Core
(デバイス管理基盤)
AWS Lambda
ボタンをタッチ
イベント
検知
・IoTデバイス「モノ」情報を登録
・AWS IoTに接続するためのデバイ
ス証明書をDL
・IoT機器とAWS IoT Coreの連携
・「MQTTテストクライアント」で
接続確認
・ボタンクリックでLambdaを
実⾏する「IoTルール」を設定
・IoT機器のボタンタッチから、
Lambdaが実⾏されることを確
認
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Step3.レコメンド情報を⽤意しリアルタイムの配信処理を設定する
Amazon S3
(会員/商品/購⼊履歴データ)
Amazon Pinpoint
(配信環境/動的セグメント)
Amazon Personalize
AWS Lambda
イベント
検知
キャンペーン
作成
データ取込
(レコメンド情報)
・会員、商品、
購⼊履歴を確認
・ItemID=1が
唐揚げ★
・データ取込/トレーニン
グ/推論エンドポイントの
作成
・おすすめ商品を確認
・バッチ推論で結果をcsv
出⼒
・csvファイルの結果
を会員情報に反映
・レコメンド情報ご
との動的セグメント
を作成
・メールテンプレー
ト確認
イベント検知時
(Lambda実⾏時)
に、作成した「動的
セグメント」の会員
にメール配信をする
「キャンペーン」の
作成処理を設定
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動作確認. 店内の状況をリアルタイムで配信する
⼈気の唐揚げ。
揚げたての味が⾃慢
店舗A
IoT機器
A
W
S
店舗担当
唐揚げ好き
(User003)
興味あり
(User001)
興味なし
(User002)
お知らせ
+
クーポン
お知らせ
×
対象外
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AWS Cloud
AWS IoT Core
(デバイス管理基盤)
Amazon S3
(会員/アイテム/購入履歴データ)
Amazon Pinpoint
(配信環境/動的セグメント)
Amazon Personalize
AWS Lambda
店内の状況をリアルタイムで配信する基盤の構築 まとめ
ボタンをクリック
ボタンをクリック
イベント
検知
キャン
ペーン
作成
会員データ取込
会員/アイテ
ム/購⼊履歴
データ取込
レコメンド情報
反映
step1.会員データを取込む
step2. IoT機器のイベン
トをAWSで検知する
step3.レコメンド情報を⽤いたリ
アルタイムの配信処理を設定する
唐揚げ好き 興味あり 唐揚げを好まない
店舗A
店舗担当 M5Stack for AWS+ IoT Button
・店内状況リアルタイム配信基盤 on AWS
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皆様のユースケースへ適⽤するための拡張
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皆様のユースケースへ適⽤するための拡張
• IoTデバイスの検知⽅法の拡充
• ⼈感センサーによる⾮接触の検知
• カメラによる画像/映像情報の収集
• エッジ側に推論環境を⽤意
• 配信先の拡充と精度向上
• Push通知、SMS、その他PFへの配信
• レコメンド情報の改善⾃動化
• Amazon Location Servicesを⽤いた位置情報に応じた配信
• 既存システム/AWSのサービスと連携した拡張
• 既存の会員システムやPOSデータとの連携を⾃動化
• 配信対象のセグメント作成を⾃動化
• Amazon QuickSightを⽤いた情報の可視化
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3つの分野に対して考えられるアプローチ(再掲)
・列に並んだら店員さんにお知らせして店員さんがくる
・お店の近くに来たらお客様にクーポンを送る
・商品ができたら、興味のあるお客様に対して即座にお知らせする
ストア
カスタマー
エンゲージメント
データ
データを活用し、実際の店舗で、パーソナラ
イズされた顧客体験を提供する
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まとめ
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本セッションのまとめ
• 環境変化による⼩売業界のチャレンジが求められている。AWSにおける6
分野のなかで、ストア、カスタマーエンゲージメント、データの分野への
アプローチを検討
• AWS IoT、Amazon Pinpoint、Amazon Personalizeを活⽤し、店内の状
況をリアルタイムで配信する基盤の構築を実演
• 皆様のユースケースへ適⽤するために、既存システムとの連携やAWSサー
ビスとの連携をし、店舗の運⽤効率化や、データを活かしたパーソナライ
ゼーションなど様々なシーンでの利⽤検討が可能
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お知らせ
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AWS のハンズオン資料の場所「AWS ハンズオン」で検索
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AWS Well-Architected 個別技術相談会
毎週”W-A個別技術相談会”を実施中
• AWSのソリューションアーキテクト(SA)に
対策などを相談することも可能
• 申込みはイベント告知サイトから
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202112 AWS Black Belt Online Seminar 店内の「今」をお届けする小売業向けリアルタイム配信基盤のレシピ

  • 1. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AWS 公式 Webinar https://amzn.to/JPWebinar 過去資料 https://amzn.to/JPArchive Solutions Architect 中村 達也 2021/11 店内の「今」をお届けする ⼩売業向けリアルタイム配信基盤のレシピ AWS IoT、Amazon Pinpoint、Amazon Personalizeの活⽤ リテールシリーズ [AWS Black Belt Online Seminar]
  • 2. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. AWS Black Belt Online Seminar とは o 「サービス別」 「ソリューション別」 「業種別」のそれぞれのテーマに 分け、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が主催する オンラインセミナーシリーズです。 • AWSの技術担当者が、AWSの各サービスについてテーマごとに動画を公開します • お好きな時間、お好きな場所でご受講いただけるオンデマンド形式です • 動画を⼀時停⽌・スキップすることで、興味がある分野・項⽬だけの聴講も可能、 スキマ時間の学習にもお役⽴ていただけます
  • 3. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 内容についての注意点 o 本資料では2021 年 11⽉ 収録時点のサービス内容および価格についてご説明しています。最新の 情報はAWS公式ウェブサイト(http://aws.amazon.com)にてご確認ください。 o 資料作成には⼗分注意しておりますが、資料内の価格とAWS公式ウェブサイト記載の価格に相違 があった場合、AWS公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます。 o 価格は税抜表記となっています。⽇本居住者のお客様には別途消費税をご請求させていただきま す。 o AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is subject to change in accordance with the AWS Customer Agreement available at http://aws.amazon.com/agreement/. Any pricing information included in this document is provided only as an estimate of usage charges for AWS services based on certain information that you have provided. Monthly charges will be based on your actual use of AWS services, and may vary from the estimates provided.
  • 4. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 中村 達也(なかむら たつや) 自己紹介 ソリューションアーキテクト • 流通・⼩売業界のエンタープライズ企業を担当 • ⼊社前までは、ERP導⼊エンジニア、Web系企業のエン ジニア、フリーランスなどで活動 好きなAWSサービス • AWS Amplify • Amazon Pinpoint
  • 5. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. • 作るもの • 店内の「今」の状況をリアルタイムに配信することができる基盤 • 学べること • AWSサービスを組合せて上記基盤を構築する⽅法 • IoT機器をAWSに接続する⽅法 • ユーザー属性に応じてパーソナライゼーションする⽅法 • AWS IoT、Amazon Pinpoint、Amazon Personalizeの活⽤⽅法 この動画で作るものと、学べること 店舗 AWS 「今」の状況 IoT機器 リアルタイムに 配信
  • 6. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. アジェンダ • 背景︓⼩売業界のチャレンジ • 実演︓店内の状況をリアルタイムで配信する基盤の構築 • 拡張︓皆様のユースケースへの適応 • まとめ
  • 7. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 背景︓⼩売業界のチャレンジ
  • 8. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. ⼩売業界のチャレンジ 市場規模の縮⼩ 新規顧客獲得のための差別化、 既存顧客維持のためのエンゲージメント ⼈⼝減少、少⼦⾼齢化 ⼈⼿不⾜ ⼈⼒・直感ベースのプロセスの可視化、 効率化と接客の⾃動化 コロナ禍 安全問題 お客様や従業員を守りながら、ビジネスの 持続可能性(CSR)が課題に 供給問題 可視化、効率化、Real Time対応の 必要性が鮮明に 不確実性 ビジネスモデルの多様化 空間中⼼の既存モデルからタッチポイント 中⼼のモデル、ハイブリッドモデルへ変化への 対応 消費者ニーズの多様化 しつこくない、コネクトされたパーソナライ ゼーションへの⾼い期待が今は当たり前に テクノロジーの進化 デジタル化が⽬的ではなく、ユースケースを 実現させるためのテクノロジー活⽤への ビジョンとリソース
  • 9. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. • 店舗︓運⽤効率化、摩擦の ない顧客経験 • Eコマース︓俊敏性、弾⼒性 • カスタマーインサイト • レコメンデーション • 運⽤効率化 • 予測 • 可視化、最適化 • カスタマーインサイト • マーケティングROI • パーソナライゼーション • カスタマーセンター AWSにおける⼩売業界向けの6分野 マーチャンダイジング カスタマー エンゲージメント ストア データ エンタープライズ コア アプリケーション サプライチェーン • マイグレーションによるコスト 削減 • モダナイゼーション(マイクロ サービス、サーバーレス、⽬的 別データベース) • ウェアハウスマネジメント • ロジスティクス • 運送マネジメント • 在庫管理 • スペースプラニング • カテゴリーマネジメント • アロケーション • 最適化
  • 10. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 3つの分野に対して考えられるアプローチ ・列に並んだら店員さんにお知らせして店員さんがくる ・お店の近くに来たらお客様にクーポンを送る ・商品ができたら、興味のあるお客様に対して即座にお知らせする ストア カスタマー エンゲージメント データ データを活用し、実際の店舗で、パーソナラ イズされた顧客体験を提供する
  • 11. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 実演︓店内の状況をリアルタイムで 配信する基盤の構築
  • 12. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 店内の状況をリアルタイムで配信する基盤の利⽤想定シーン • 店舗の揚げたての唐揚げをお知らせ • 会員の購⼊情報を活⽤ • IoT機器を店舗に設置 • 興味度合いに応じてお知らせ配信 • 来店率向上の施策の想定 • プロジェクトメンバーは店舗担当、 マーケティング担当、データ分析担当 • 揚げたてのお知らせとクーポンを配布 • まずは1店舗でトライアルを狙う ⼈気の唐揚げ。 揚げたての味が⾃慢 店舗A IoT機器 A W S 店舗担当 唐揚げ好き 興味あり 興味なし お知らせ + クーポン お知らせ × 対象外
  • 13. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 店内の状況をリアルタイムで配信する基盤のアーキテクチャ https://aws.amazon.com/jp/solutions/implementatio ns/iot-channel-using-amazon-pinpoint/ AWS Reference Architecture ・予測ユーザーエンゲージメント https://aws.amazon.com/jp/solutions/implemen tations/predictive-user-engagement/ ・Pinpointを使⽤したIoTチャネル AWS Reference Architecture 会員の購⼊情報を活⽤ IoT機器を店舗に設置 興味度合いに応じてお知らせ配信
  • 14. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. AWS IoT Core (デバイス管理基盤) Amazon S3 (会員/商品/購⼊履歴データ) Amazon Pinpoint (配信環境/動的セグメント) Amazon Personalize (レコメンド商品の推論) AWS Lambda IoT機器から通知 ターゲットにお知らせ イベント 検知 キャンペーン 作成 会員データ取込 データ取込 レコメンド情報反映 店内の状況をリアルタイムで配信する基盤 on AWS 店内の状況をリアルタイムで配信する基盤のアーキテクチャ https://aws.amazon.com/jp/solutions/implementatio ns/iot-channel-using-amazon-pinpoint/ AWS Reference Architecture ・予測ユーザーエンゲージメント https://aws.amazon.com/jp/solutions/implemen tations/predictive-user-engagement/ ・Pinpointを使⽤したIoTチャネル AWS Reference Architecture 会員の購⼊情報を活⽤ IoT機器を店舗に設置 興味度合いに応じてお知らせ配信
  • 15. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. AWS IoT Core (デバイス管理基盤) Amazon S3 (会員/商品/購⼊履歴データ) Amazon Pinpoint (配信環境/動的セグメント) Amazon Personalize (レコメンド商品の推論) AWS Lambda IoT機器から通知 ターゲットにお知らせ イベント 検知 キャンペーン 作成 会員データ取込 データ取込 レコメンド情報反映 店内の状況をリアルタイムで配信する基盤 on AWS 店内の状況をリアルタイムで配信する基盤のアーキテクチャ https://aws.amazon.com/jp/solutions/implementatio ns/iot-channel-using-amazon-pinpoint/ AWS Reference Architecture ・予測ユーザーエンゲージメント https://aws.amazon.com/jp/solutions/implemen tations/predictive-user-engagement/ ・Pinpointを使⽤したIoTチャネル AWS Reference Architecture 会員の購⼊情報を活⽤ IoT機器を店舗に設置 興味度合いに応じてお知らせ配信 IoT機器のイベントを AWSで検知する レコメンド情報を⽤意 しリアルタイムの配信 処理を設定する 会員データを 取込む
  • 16. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 店内の状況をリアルタイムで配信する基盤の構築ステップ Step1. 会員データを取込む Step2. IoT機器のイベントをAWSで検知する Step3. レコメンド情報を⽤意しリアルタイムの配信処理を設定する ※事前準備 • S3データに会員データ100件、購⼊履歴3000件、商品情報10件を格納済み • pinpoint、Personalizeのプロジェクト環境構築済み • 必要なロール、ポリシーは作成済み • IoTデバイスはM5Stack Core2 for AWS、M5Stack⽤ボタンユニットを使⽤ ※UIFlowで開発(MicroPython利⽤可能) ※UIFlow⽤ファームウェアセットアップ済み(M5Bunner使⽤) ※デモ操作はAWSマネージメントコンソール、もしくはJuypyterNotebook上で実施 ※デモ動画は2倍速で再⽣
  • 17. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. Step1. 会員データを取込む Amazon S3 (会員/商品/購入履歴データ) Amazon Pinpoint (配信環境/動的セグメント) 会員データ取込 ・csv形式の会員データを確認 ・User001, 002,003に注⽬ ★ ・「セグメント」でS3からcsvファ イルをインポート ・データの状態を確認
  • 18. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. Step2. IoT機器のイベントをAWSで検知する AWS IoT Core (デバイス管理基盤) AWS Lambda ボタンをタッチ イベント 検知 ・IoTデバイス「モノ」情報を登録 ・AWS IoTに接続するためのデバイ ス証明書をDL ・IoT機器とAWS IoT Coreの連携 ・「MQTTテストクライアント」で 接続確認 ・ボタンクリックでLambdaを 実⾏する「IoTルール」を設定 ・IoT機器のボタンタッチから、 Lambdaが実⾏されることを確 認
  • 19. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. Step3.レコメンド情報を⽤意しリアルタイムの配信処理を設定する Amazon S3 (会員/商品/購⼊履歴データ) Amazon Pinpoint (配信環境/動的セグメント) Amazon Personalize AWS Lambda イベント 検知 キャンペーン 作成 データ取込 (レコメンド情報) ・会員、商品、 購⼊履歴を確認 ・ItemID=1が 唐揚げ★ ・データ取込/トレーニン グ/推論エンドポイントの 作成 ・おすすめ商品を確認 ・バッチ推論で結果をcsv 出⼒ ・csvファイルの結果 を会員情報に反映 ・レコメンド情報ご との動的セグメント を作成 ・メールテンプレー ト確認 イベント検知時 (Lambda実⾏時) に、作成した「動的 セグメント」の会員 にメール配信をする 「キャンペーン」の 作成処理を設定
  • 20. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 動作確認. 店内の状況をリアルタイムで配信する ⼈気の唐揚げ。 揚げたての味が⾃慢 店舗A IoT機器 A W S 店舗担当 唐揚げ好き (User003) 興味あり (User001) 興味なし (User002) お知らせ + クーポン お知らせ × 対象外
  • 21. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. AWS Cloud AWS IoT Core (デバイス管理基盤) Amazon S3 (会員/アイテム/購入履歴データ) Amazon Pinpoint (配信環境/動的セグメント) Amazon Personalize AWS Lambda 店内の状況をリアルタイムで配信する基盤の構築 まとめ ボタンをクリック ボタンをクリック イベント 検知 キャン ペーン 作成 会員データ取込 会員/アイテ ム/購⼊履歴 データ取込 レコメンド情報 反映 step1.会員データを取込む step2. IoT機器のイベン トをAWSで検知する step3.レコメンド情報を⽤いたリ アルタイムの配信処理を設定する 唐揚げ好き 興味あり 唐揚げを好まない 店舗A 店舗担当 M5Stack for AWS+ IoT Button ・店内状況リアルタイム配信基盤 on AWS
  • 22. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 皆様のユースケースへ適⽤するための拡張
  • 23. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 皆様のユースケースへ適⽤するための拡張 • IoTデバイスの検知⽅法の拡充 • ⼈感センサーによる⾮接触の検知 • カメラによる画像/映像情報の収集 • エッジ側に推論環境を⽤意 • 配信先の拡充と精度向上 • Push通知、SMS、その他PFへの配信 • レコメンド情報の改善⾃動化 • Amazon Location Servicesを⽤いた位置情報に応じた配信 • 既存システム/AWSのサービスと連携した拡張 • 既存の会員システムやPOSデータとの連携を⾃動化 • 配信対象のセグメント作成を⾃動化 • Amazon QuickSightを⽤いた情報の可視化
  • 24. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 3つの分野に対して考えられるアプローチ(再掲) ・列に並んだら店員さんにお知らせして店員さんがくる ・お店の近くに来たらお客様にクーポンを送る ・商品ができたら、興味のあるお客様に対して即座にお知らせする ストア カスタマー エンゲージメント データ データを活用し、実際の店舗で、パーソナラ イズされた顧客体験を提供する
  • 25. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. まとめ
  • 26. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 本セッションのまとめ • 環境変化による⼩売業界のチャレンジが求められている。AWSにおける6 分野のなかで、ストア、カスタマーエンゲージメント、データの分野への アプローチを検討 • AWS IoT、Amazon Pinpoint、Amazon Personalizeを活⽤し、店内の状 況をリアルタイムで配信する基盤の構築を実演 • 皆様のユースケースへ適⽤するために、既存システムとの連携やAWSサー ビスとの連携をし、店舗の運⽤効率化や、データを活かしたパーソナライ ゼーションなど様々なシーンでの利⽤検討が可能
  • 27. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. お知らせ
  • 28. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. AWS の⽇本語資料の場所「AWS 資料」で検索 https://amzn.to/JPArchive
  • 29. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. AWS のハンズオン資料の場所「AWS ハンズオン」で検索 29 https://aws.amazon.com/jp/aws-jp-introduction/aws-jp-webinar-hands-on/
  • 30. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. で[検索] AWS イベント AWS Well-Architected 個別技術相談会 毎週”W-A個別技術相談会”を実施中 • AWSのソリューションアーキテクト(SA)に 対策などを相談することも可能 • 申込みはイベント告知サイトから (https://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/)
  • 31. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. ご視聴ありがとうございました