AiTEMS の概要
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    AiTEMS の概要

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    Article Summary

    Classic/VPC環境で利用できます。

    AiTEMSは、機械学習(ML)や AIに関する専門知識がなくても、簡単かつ迅速にユーザーの好みに合った推奨サービスを実装して提供できるサービスです。AiTEMSを利用して NAVERショッピングで使用している検証された個別化推奨サービスを顧客のサービスに適用でき、AI時代のサービストレンドに合わせてユーザーの好みと行動パターンに応じてユーザー別カスタム型サービスを提供できます。

    参考

    AiTEMSはデータセット学習を進めてテストする用途でサービスを提供しています。学習した結果は APIを通じて顧客のサービスに適用できます。

    AiTEMSが提供する様々な機能

    AiTEMSが提供する様々な機能は、次の通りです。

    • 個別化推奨サービス: ユーザー情報(購入履歴など)を商品情報とマッチングしてユーザー行動パターンの変化に対応し、ユーザー好みの商品を推奨。新規ユーザーや新商品のように情報が不足している場合にも推奨サービスを適用可能。ユーザー別にカスタマイズされた順位に応じて商品を配列し、ユーザーの購入または使用確率を向上。
    • 完全マネージドサービス: データの前処理、学習、調整、予測など機械学習に必要なすべての推奨技術が含まれているサービスであり、アップロードしたデータセットを基に学習を進めて推奨結果を提供
    • 構築および運用コスト削減: 直接サービスを構築し、システムの導入にかかる時間と費用を AiTEMSにより削減可能。必要なときにのみ使用し、使用した分だけ費用を支払うことで不要なコスト削減が可能。
    • 強力なデータセキュリティ: 学習のためにアップロードしたデータと学習結果はサービス提供者が所有し、すべてのデータは暗号化されて保存され、推奨を提供するときにのみ使用するため、強力なデータセキュリティが可能
    • ハイパーパラメータ最適化(Hyperparameter Optimization, HPO)設定: HPO設定により機械学習モデルの予測精度を向上させ、最適な機械学習モデルを実装可能

    AiTEMS 活用

    AiTEMSを様々なところに適用して推奨サービスを提供できます。代表的に NAVERショッピングのようにショッピングモールで個別化機能を実装して提供できます。
    次のようにユーザーがワンピースという同じ商品を希望しても、ユーザー別に好みのスタイルが異なることがあります。AiTEMSを利用すると、ユーザーの活動履歴や好み履歴などを分析し、個別化モデルに基づいて推奨商品を再配列して提供でき、ユーザーは自分の好みに合った商品を購入できます。
    aitems-overview_architecture_ko

    AiTEMSご利用ガイドのご案内

    AiTEMSは、韓国リージョンでサービスを提供しています。AiTEMSを円滑に利用するために、以下の目次と目次別内容をご確認ください。

    • AiTEMS の概要: AiTEMSの紹介と使用に役立つ関連リソースのご案内
    • AiTEMS の仕様: AiTEMSを使用するためのサポートスペックと料金のご案内
    • AiTEMS のシナリオ: AiTEMSを使用するための全プロセスのご案内
    • AiTEMS を開始する: AiTEMSの利用開始方法のご案内
    • AiTEMS を使用する: AiTEMSで提供する機能の使用方法のご案内
      • Service: Serviceメニューの画面構成のご案内および機能の使用方法のご案内
      • Dataset: Datasetメニューの画面構成のご案内および機能の使用方法のご案内
      • Schema: Schemaメニューの画面構成のご案内および機能の使用方法のご案内
      • Usage: Usageメニューの画面構成のご案内およびサービス使用状況の照会方法のご案内
    • AiTEMS の権限管理: Sub Accountを活用した AiTEMSの権限管理方法のご案内
    • AiTEMS の用語: AiTEMSを使用する際に必ず知っておくべき主要用語と解説のご案内
    • AiTEMS のリリースノート: AiTEMSご利用ガイドのアップデート履歴

    AiTEMS関連リソース

    NAVERクラウドプラットフォームでは、AiTEMSについての顧客の理解に役立つために、ご利用ガイドの他にも様々な関連リソースを提供しています。AiTEMSを会社に導入しようと検討中であったり、データ関連ポリシーを策定する上で詳細情報を必要とする開発者、マーケターなどの方は以下のリソースを積極的に活用することをお勧めします。


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