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# レコメンデーションに影響を与えるリアルタイムイベントの記録
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 イベントとは、ユーザーとカタログとのやり取りのことです。**アイテムの購入や動画の視聴など、*アイテム*とのやり取りや、クレジットカードの申請やメンバーシッププログラムへの登録などの*アクション*の実行の場合があります。

Amazon Personalize は、リアルタイムイベントデータのみ、履歴イベントデータのみ、または両方の組み合わせに基づいてレコメンデーションを作成できます。お客様がレコメンデーションに反応する様子をリアルタイムで記録します。これにより、インタラクションデータが蓄積され、データが最新の状態に保たれます。また、Amazon Personalize にユーザーの現在の関心を伝えることができるため、レコメンデーションの関連性が高まります。

ドメインのユースケースやカスタムレシピが[リアルタイムのパーソナライズ](use-case-recipe-features.md#about-real-time-personalization)をサポートしている場合、Amazon Personalize はイベントをリアルタイムで使用して、ユーザーの関心の高まりに応じてレコメンデーションを更新および調整します。

リアルタイムイベントの記録方法は、インポートするインタラクションデータの種類によって異なります。
+ アイテムインタラクションでは、[PutEvents](API_UBS_PutEvents.md) API オペレーションを使用してリアルタイムイベントを記録します。**Amazon Personalize は、このデータをデータセットグループの[アイテムインタラクション](interactions-datasets.md)データに追加します。詳細については、「[リアルタイムのアイテムインタラクションイベントの記録](recording-item-interaction-events.md)」を参照してください。
+ アクションインタラクションでは、[PutActionInteractions](API_UBS_PutActionInteractions.md) API オペレーションを使用してリアルタイムイベントを記録します。**Amazon Personalize は、これを使用して、データセットグループの[アクションインタラクションデータセット](action-interactions-datasets.md)に新しいデータを追加します。PERSONALIZED\_ACTIONS レシピのみがアクションインタラクションデータを使用します。詳細については、「[リアルタイムのアクションインタラクションイベントの記録アクションインタラクションイベントの記録](recording-action-interaction-events.md)」を参照してください。

**Topics**
+ [リアルタイムイベントがレコメンデーションに与える影響](#recorded-events-influence-recommendations)
+ [リアルタイムのアイテムインタラクションイベントの記録](recording-item-interaction-events.md)
+ [リアルタイムのアクションインタラクションイベントの記録](recording-action-interaction-events.md)
+ [匿名ユーザー向けのイベントの記録](#recording-anonymous-user-events)
+ [サードパーティーのイベント追跡サービス](#record-events-third-parties)
+ [サンプル実装](#recording-events-sample-architecture)

## リアルタイムイベントがレコメンデーションに与える影響
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 レシピがリアルタイムのパーソナライズをサポートしている場合、レコメンダーまたはカスタムキャンペーンを作成すると、Amazon Personalize はインポートから数秒以内に既存の商品またはアクションについて新しく記録されたイベントデータを使用します。リアルタイムパーソナライゼーションをサポートしているユースケースとレシピは次のとおりです。
+ [おすすめ (eコマース ユースケース)](ECOMMERCE-use-cases.md#recommended-for-you-use-case)
+ [上位のおすすめ (VIDEO\_ON\_DEMAND ユースケース)](VIDEO_ON_DEMAND-use-cases.md#top-picks-use-case)
+ [User-Personalization-v2 レシピ](native-recipe-user-personalization-v2.md)
+ [User-Personalization レシピ](native-recipe-new-item-USER_PERSONALIZATION.md)
+ [Personalized-Ranking-v2 レシピ](native-recipe-personalized-ranking-v2.md)
+ [Personalized-Ranking レシピ](native-recipe-search.md)
+ [Next-Best-Action レシピ](native-recipe-next-best-action.md)

Trending-Now レシピを使用すると、Amazon Personalize は設定可能な間隔で新しいイベントデータの項目を自動的に検討します。新しいソリューションバージョンを作成する必要はありません。詳細については、「[Trending-Now レシピ](native-recipe-trending-now.md)」を参照してください。

 イベント内のアイテム、アクション、またはユーザーが新しい場合、Amazon Personalize がデータをどのように使用するかは、ユースケースまたはレシピによって異なります。詳細については、「[トレーニング後のデータセット内のデータの更新](updating-datasets.md)」を参照してください。

## 匿名ユーザー向けのイベントの記録
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**重要**  
1 人のユーザーに対して `sessionId` と `userId` を持つイベントを少なくとも 1つ記録しないと、Amazon Personalize は `sessionId` のみに追跡されたアクティビティをトレーニング時に使用しません。また、トレーニングが完了すると、`sessionId` に追跡されたアクティビティに基づくレコメンデーションは行われなくなります。これにより、ログイン前後の userId の継続的なイベント履歴が作成されます。

ユーザーがアカウントを作成する前に、アイテムインタラクションまたはアクションインタラクションイベントを記録できます。匿名ユーザーのイベントを記録して、ログイン前とログイン後のイベントを含む継続的なイベント履歴を構築できます。これにより、Amazon Personalize はユーザーに関するより多くのインタラクションデータを提供し、より関連性の高いレコメンデーションを作成するのに役立ちます。

匿名ユーザー (ログインしていないユーザー) のイベントを記録するには、イベントごとに `sessionId` のみを指定します。アプリケーションは、ユーザーが最初にウェブサイトにアクセスしたとき、またはアプリケーションを使用したときに、一意の `sessionId` を生成します。セッション中のすべてのイベントで同じ `sessionId` を使用する必要があります。Amazon Personalize は、`sessionId` を使用して、ユーザーがログインする前にイベントをユーザーに関連付けます。

Amazon Personalize は、匿名ユーザーからのイベントを、`userId` に関連付けるまでトレーニングに使用しません。詳細については、「[匿名ユーザー向けの継続的なイベント履歴の作成](#recording-events-building-continuous-event-history)」を参照してください。

匿名ユーザーが[リアルタイムでパーソナライズ](use-case-recipe-features.md#about-real-time-personalization)できるようにするには、[GetRecommendations](API_RS_GetRecommendations.md) リクエストまたは GetActionRecommendations リクエストで userId として sessionId を指定します。
+ PutEvents オペレーションと sessionId と userId を使用してアイテムインタラクションイベントを記録する方法を示すコードサンプルについては、「[1 つのアイテムインタラクションイベントの記録](putevents-example.md)」を参照してください。
+ PutActionInteractions オペレーションと sessionId と userId を使用してアクションインタラクションイベントを記録する方法を示すコードサンプルについては、「[1 つのアクションインタラクションイベントの記録](record-single-action-interaction.md)」を参照してください。

### 匿名ユーザー向けの継続的なイベント履歴の作成
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 匿名ユーザーのイベント履歴を作成し、Amazon Personalize がトレーニング時にそのイベントを使用できるようにするには、`sessionId` と `userId` の両方を使用して少なくとも 1 つのイベントを記録します。そうすれば、`userId` のイベントをいくつでも記録できます。`userId` を提供し始めると、`sessionId` は変わる可能性があります。次回の完全再トレーニング時に、Amazon Personalize は `userId` を元のユーザー履歴に追跡された匿名ユーザー履歴と関連付けます。`sessionId`

再トレーニングが完了すると、レコメンデーションは、匿名イベントからの `sessionId` と追跡されたアクティビティと、`userId` に追跡されたイベントの両方に基づいて行われます。

**注記**  
 ユーザーがアカウントを作成せず、Amazon Personalize にトレーニング時にそのデータを使用させたい場合は、`sessionId` をイベント内 `userId` として使用できます。ただし、ユーザーが最終的にアカウントを作成した場合、そのユーザーの匿名ブラウジングで発生したイベントを新しい `userId` に関連付けることはできません。

## サードパーティーのイベント追跡サービス
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以下のカスタマーデータプラットフォーム (CDP) は、アプリケーションからイベントデータを収集して、Amazon Personalize に送信するのに役立ちます。
+ **Amplitude** — Amplitude を使用してユーザーアクションを追跡し、ユーザーの行動を理解するのに役立ちます。Amplitude と Amazon Personalize の使用方法については、 AWS パートナーネットワーク (APN) のブログ記事「[Amplitude と Amazon Personalize によるパーソナライゼーションの効果の測定](https://aws.amazon.com/blogs/apn/measuring-the-effectiveness-of-personalization-with-amplitude-and-amazon-personalize/)」を参照してください。
+ **セグメント** — セグメントを使用してデータを Amazon Personalize に送信できます。セグメントと Amazon パーソナライズの統合についての詳細は、「[Amazon Personalize デスティネーション](https://segment.com/docs/connections/destinations/catalog/amazon-personalize/)」を参照してください。

## サンプル実装
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イベントトラッカーと [PutEvents](API_UBS_PutEvents.md) 操作を使用してユーザーのリアルタイムの動作に反応するために Amazon Personalize を使用する方法を示すサンプル Jupyter Notebook については、[amazon-personalize-samples](https://github.com/aws-samples/amazon-personalize-samples) GitHub リポジトリの **getting\_started** フォルダにある「[2.View\_Campaign\_And\_Interactions.ipynb](https://github.com/aws-samples/amazon-personalize-samples/blob/master/getting_started/notebooks/2.View_Campaign_And_Interactions.ipynb)」を参照してください。

 レコメンデーションを操作するユーザーからのイベントをストリーミングする方法を示す例については、Amazon Personalize サンプル GitHub リポジトリの「[streaming\_events](https://github.com/aws-samples/amazon-personalize-samples/tree/master/next_steps/operations/streaming_events)」を参照してください。

 Amazon Personalize リソースとクライアントアプリケーションの間にリアルタイム APIs[「リアルタイムパーソナライゼーション APIs](https://github.com/aws-samples/personalization-apis)」を参照してください。 AWS GitHub このプロジェクトには、以下の実装方法が含まれています。
+ ユーザーコンテキストとユーザーイベントの収集
+ レスポンスキャッシュ
+ アイテムメタデータに基づくレコメンデーションのデコレーション
+ A/B テスト
+  API 認証