Amazon Pinpoint のメッセージに推奨モデルの推奨事項を追加する - Amazon Pinpoint

サポート終了通知: 2026 年 10 月 30 日、 AWS は Amazon Pinpoint のサポートを終了します。2026 年 10 月 30 日を過ぎると、Amazon Pinpoint コンソールまたは Amazon Pinpoint のリソース (エンドポイント、セグメント、キャンペーン、ジャーニー、分析) にアクセスできなくなります。詳細については、「Amazon Pinpoint のサポート終了」を参照してください。注: SMS、音声、モバイルプッシュ、OTP、電話番号の検証に関連する APIs は、この変更の影響を受けず、 AWS エンドユーザーメッセージングでサポートされています。

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Amazon Pinpoint のメッセージに推奨モデルの推奨事項を追加する

Amazon Pinpoint で推奨モデルを使用するには、まず Amazon Personalize ソリューションを作成し、そのソリューションを Amazon Personalize キャンペーンとしてデプロイします。次に、Amazon Pinpoint で推奨モデルの構成を作成します。構成では、Amazon Personalize キャンペーンから推奨事項データを取得して処理する方法を決定する設定を指定します。これには、取得したデータの追加処理を実行する AWS Lambda 関数を呼び出すかどうかが含まれます。

Amazon Personalize は、アプリケーションを利用する顧客に対して、リアルタイムでパーソナライズされた推奨事項を提供するMLモデルの作成を支援するための AWS サービスです。Amazon Personalize では、ML モデルを作成してトレーニングし、Amazon Personalize キャンペーンとしてモデルを準備してデプロイするプロセスを説明します。その後、キャンペーンからパーソナライズされたリアルタイムの推奨事項を取得できます。Amazon Personalize の詳細については、『Amazon Personalize デベロッパーガイド』を参照してください。。

AWS Lambda はサーバーをプロビジョニングしたり管理しなくてもコードを実行するために使用できるコンピューティングサービスです。コードをパッケージ化し、[Lambda 関数] として AWS Lambda にアップロードします。関数が呼び出されると AWS Lambda は関数を実行します。関数は、ユーザーが手動で呼び出したり、イベントに応答して自動的に呼び出したり、Amazon Pinpoint などのアプリケーションやサービスからのリクエストに応答したりすることができます。Lambda 関数の作成および呼び出しについては、『AWS Lambda デベロッパーガイド』を参照してください。

推奨モデルの Amazon Pinpoint 構成を作成した後、キャンペーンおよびジャーニーから送信するメッセージにモデルからの推奨事項を追加できます。これを行うには、推奨属性のメッセージ変数を含むメッセージテンプレートを使用します。推奨属性は、推奨事項データを保存するよう設計された動的エンドポイントまたはユーザー属性です。これらの属性は、推奨モデルの構成を作成するときに定義します。

次のタイプのメッセージテンプレートでは、推奨属性の変数を使用できます。

  • メールテンプレート。キャンペーンまたはジャーニーから送信する E メールメッセージ用。

  • プッシュ通知テンプレート。キャンペーンから送信するプッシュ通知用。

  • SMS テンプレート。キャンペーンから送信する SMS テキストメッセージ用。

Amazon Pinpoint での推奨モデルの使用に関する詳細は、『Amazon Pinpoint ユーザーガイド』の「機械学習モデル」を参照してください。

推奨事項データを処理する Lambda 関数を呼び出すよう Amazon Pinpoint を設定した場合、Amazon Pinpoint は、キャンペーンまたはジャーニーのメッセージでパーソナライズされた推奨事項を送信するたびに、次の一般的なタスクを実行します。

  1. メッセージおよびメッセージテンプレートの構成設定と内容を評価して処理します。

  2. メッセージテンプレートが推奨モデルに接続されていることを判断します。

  3. モデルに接続してそれを使用するための構成設定を評価します。これらは、モデルの「推奨モデル」リソースによって定義されます。

  4. モデルの構成設定で定義されている推奨属性のメッセージ変数を 1 つ以上検出します。

  5. モデルの構成設定で指定された Amazon Personalize キャンペーンから推奨事項データを取得します。このタスクを実行するために、Amazon Personalize Runtime API のGetRecommendations オペレーションを使用します。

  6. 各メッセージ受信者の動的な推奨属性 (RecommendationItems) に適切な推奨事項データを追加します。

  7. Lambda 関数を呼び出して、処理のために各受信者の推奨事項データをその関数に送信します。

    データは、各受信者のエンドポイント定義を含む JSON オブジェクトとして送信されます。各エンドポイント定義には、1～5 個の値の順序付き配列を含む RecommendationItems フィールドが含まれます。配列の値の数は、モデルの構成設定によって異なります。

  8. Lambda 関数がデータを処理して結果を返すのを待機します。

    結果は、各受信者の更新されたエンドポイント定義を含む JSON オブジェクトです。更新された各エンドポイント定義には、新しい Recommendations オブジェクトが含まれます。このオブジェクトは、モデルの構成設定で定義したカスタム推奨属性ごとに 1〜10 個のフィールドを含んでいます。これらの各フィールドには、エンドポイントの強化された推奨事項データが保存されます。

  9. 各受信者の更新されたエンドポイント定義を使用して、各メッセージ変数をその受信者の適切な値に置き換えます。

  10. メッセージ受信者ごとにパーソナライズされた推奨事項を含むメッセージのバージョンを送信します。

この方法で推奨事項をカスタマイズおよび強化するには、最初に、Amazon Pinpoint から送信されたエンドポイント定義を処理し、更新されたエンドポイント定義を返す Lambda 関数を作成します。次に、Lambda 関数ポリシーを関数に割り当てて、関数を呼び出すことを Amazon Pinpoint に許可します。その後、Amazon Pinpoint で推奨モデルを設定します。モデルを設定する際に、呼び出す関数を指定し、使用する推奨属性を定義します。