AWS Clean Rooms ML

基盤となるデータを共有することなく、パートナーとともに ML を応用

AWS Clean Rooms ML は、お客様とパートナーがプライバシーを強化するコントロールを適用してお客様独自のデータと ML モデルを保護すると同時に、予測インサイトを生成するのに役立ちます。しかも、お互いに生データやモデルを共有したりコピーしたりする必要はありません。AWS Clean Rooms ML カスタムモデリングにより、お客様とパートナーは、機密性の高い知的財産を共有することなく、ファーストパーティーのデータとアルゴリズムを使用してトレーニングや推論用のカスタム ML モデルを作成し、ML 予測を大規模に適用できます。また、AWS が作成した類似モデルを使用して、お客様やパートナーの基盤となるデータを保護しながら、類似レコードの拡張セットを生成するために、パートナーが少量のレコードサンプルをコラボレーションで利用できるようにするよう招待することもできます。

AWS Clean Rooms ML のご紹介

AWS Clean Rooms ML の利点

AWS Clean Rooms ML モデルはサービス内でネイティブに構築されており、データセットと顧客情報を保護するのに役立ちます。モデルは、e コマース、ニュース、ストリーミングチャネルなど、さまざまなデータセットでテストされるため、モデルをトレーニングするためにパートナーとデータを共有する必要はありません。
AWS Clean Rooms ML は、お客様とお客様のパートナー向けにカスタムのプライベート ML モデルをトレーニングします。AWS Clean Rooms ML では、お客様のデータはお客様のモデルをトレーニングするためにのみ利用されます。データはいずれの当事者とも共有されないため、いつでもデータを削除したり、カスタムモデルを削除したりできます。
AWS Clean Rooms ML は、独自のモデルの構築、トレーニング、チューニング、デプロイに何か月も費やすのではなく、企業が協力して ML を使用し、わずかなステップで予測的なインサイトを生成するのをサポートします。
AWS Clean Rooms ML は直感的なコントロールを提供するため、お客様とパートナーは、適用された ML モデルの結果をチューニングして、予測的なインサイトを得ることができます。

ユースケース

航空会社は、忠実な顧客に関するデータを取得したり、オンライン予約サービスと連携したり、似たような特徴を持つユーザーにプロモーションを提供したりできます。

自動車のローン会社や保険会社は、既存のリース所有者と同じような特徴を持つ、見込みのある保険の顧客を特定できます。

ブランドやパブリッシャーは、市場にいる顧客の類似セグメントをモデル化し、関連性の高い広告体験を提供できます。

研究機関や病院ネットワークは、既存の臨床試験参加者と類似の候補者を見つけて、臨床研究を加速させることができます (近日公開予定)。

お客様とパートナー

Flywheel

Xmars は AI を活用した高度な広告管理プラットフォームであり、ブランド、セラー、代理店に Amazon 広告費の収益を最大化するという比類のない利点をもたらします。

「高精度にリーチを拡大して効率的にスケールすることは、お客様にとって最優先事項です。Amazon Marketing Cloud (AMC) のデータで強化された AWS Clean Rooms ML ソリューションにより、ユーザーが広告に反応したり、購入を完了したりする可能性を予測するように設計された、高度にカスタムメイドのモデル化されたオーディエンスを作成できるようになりました。この Bring-Your-Own-Model (BYoM) アプローチは、Amazon DSP を通じてモデル化されたオーディエンスに直接リーチすることで、Amazon での詳細ページの閲覧率が 34% 増加し、買い物客のトランザクション価値が 24% 向上しました。AWS Clean Rooms により、広告主にとって価値の高い見込み客を発見できる可能性と柔軟性が真に高まりました」。

Xmars、Co-Founder、Tony Wang 氏

Flywheel は電子商取引の小売代理店です。そのクラス最高のサービスは、カスタマイズされた専門知識と最先端のソフトウェアソリューションを組み合わせて、Amazon でクライアントの売上、シェア、収益性の向上という 1 つの目標を達成しています。

「AWS Clean Rooms ML により、ユーザーの購入傾向を測定する能力が高まりました。プライバシーに配慮した深層学習により、ユーザーとショッピングジャーニーの間の複雑な関係を把握できるため、より正確なブランドターゲティングが可能になります。初めて、買い物客のジャーニーを個人レベルでプライバシー保護された方法でカスタマイズできるようになり、買い物客と顧客の両方により良い結果をもたらすことができるようになりました」。

Flywheel、Senior Manager Data Science、Dan Nealon 氏

Xmars

Amazon Marketing Cloud (AMC) は、Amazon Ads の、安全でプライバシーが保証されたクリーンルームアプリケーションであり、数多くのマーケターのカスタム分析とクロスチャネル分析をサポートしています。ビルダーは AMC の API を利用して独自のオファリングを作成することができ、アナリストは Amazon Ad コンソールから利用できるユーザーインターフェイスで対話することができます。

「AMC Audiences では、AWS Clean Rooms ML を利用した新しいカスタム類似オーディエンスを提供するようになりました。これは、Amazon DSP のキャンペーンで有効化でき、広告主が目標に合わせてオーディエンスのリーチを拡大するのに役立ちます。2023 年 10 月のローンチ以来、この機能により、ある大手一般消費財 (CPG) ブランドは新しい見込み客を獲得し、キャンペーンのパフォーマンスを向上させることができました」。

Amazon Ads、Vice President of Ads Measurement、Paula Despins 氏

Slalom は、グローバルビジネスおよびテクノロジーコンサルティング企業です。

「私たちは常に、パブリッシャークライアントと提携してテクノロジースタックを更新し、そのクライアントが質の高い広告インベントリの可能性をより簡単に最大限に引き出せるようにしたいと考えています。パブリッシャーが広告効果を向上させる方法を模索している中で、AWS Clean Rooms ML の高精度の ML モデリングは非常に説得力があります。AWS Clean Rooms ML は、パブリッシャーとブランドが広告キャンペーンに適したユーザーを特定するために使用できる使いやすいインターフェイスを提供すると同時に、両当事者の機密データを保護することができます」。

Slalom、General Manager of the Global Technology Team、Mukesh Kumar 氏

Experian は、企業がより賢明な意思決定を行い、個人が金融サービスにアクセスし、貸し手がリスクを最小限に抑えることができるように、クレジットデータを大規模に収集、分析、処理します。

「マーケターとパブリッシャーは、増え続ける消費者のタッチポイント全体におけるファーストパーティーのデータの価値を最大化しようとしています。その中でお客様は、パートナーと効果的かつ安全にデータをやり取りできるソリューションを求めています。AWS Clean Rooms ML を使用すると、マーケターは自社のファーストパーティデータを車両購入情報などの独自の消費者データと組み合わせて使用し、機密データをパートナーに公開することなく、マーケターの現在の優良顧客に似たパブリッシャーサイトで見込みユーザーを見つけることができます」。

Experian、SVP of Sales、Chris Feo 氏

Twilio Segment は、広告効果を通じてクライアントのビジネスの成長を加速させる主要な顧客データプラットフォーム (CDP) です。

「企業が AI 主導のキャンペーンを開始するにつれて、質の高いリアルタイムのファーストパーティデータに焦点を当てることがかつてないほど重要になっています。最近のレポートによると、85% の企業が、来年はファーストパーティデータの収集と活用を優先しています。AWS Clean Rooms ML モデリングを活用することで、お客様の貴重なファーストパーティデータを保護できると同時に、お客様は優先するメディアパブリッシャーとのコラボレーションを通じて価値の高い見込みオーディエンスにリーチできるようになります」。

Twilio Segment、SVP of Product、Kathryn Murphy 氏

消費者購買インサイトのリーディング企業である Affinity Solutions は、1 億 4000 万枚を超えるカードのデータを使用して、米国の消費者支出に関する比類のない見解を提供し、データを市場シェアと収益成長を促進する実用的なインサイトに変換しています。

「Affinity Solutions は、プライバシーと包括的な消費者インサイトの提供とのバランスを取ることの最前線に立っています。AWS Clean Rooms ML を使用すると、マーケタークライアントは、当社の決定論的データセットをシードデータとして活用し、独自のデータと組み合わせて高度な類似モデルを作成できます。これにより、企業はプライバシー基準を順守し、プライバシーを重視する今日の市場に強力で実用的な洞察を提供しながら、プラットフォーム全体で潜在的な購入者を特定することができます」。

Affinity Solutions、Chief Technology Officer、Atul Chadha 氏

The Weather Company は、世界中の消費者、ブランド、企業に気象データとインサイトを提供しています。

「The Weather Company は、広告主が自社のファーストパーティデータを気象データと共に分析し、予測機械学習を使用して気象が人々の日常生活に与える影響に基づいて、エンゲージメントの高いオーディエンスを大規模に特定できるようにする実用的な方法として、AWS Clean Rooms を試しています。AWS Clean Rooms は、価値実現までの時間を短縮する効率的な機能を提供し、数回クリックするだけで類似セグメントを作成できると同時に、毎月当社のデジタル資産にアクセスする何億人もの消費者のデータを保護するのに役立っています」。

The Weather Company、Head of Advertising Products、Dave Olesnevich 氏

StellarAlgo は、NFL、NHL、NBA とのリーグ全体での関係を含め、北米の 110 を超える施設と提携している、スポーツおよびライブオーディエンス業界向けの主要な顧客クラウドプラットフォームです。

「世界をリードするスポーツおよびライブエンターテイメントブランドがオーディエンスを理解し、成長させ、収益化できるよう支援するリーダーとして、AWS Clean Rooms がクライアントの成功を支援するために急速な革新を続けていることに興奮しています。AWS Clean Rooms ML モデリングは、お客様が価値の高い見込み客を特定してエンゲージメントを高めるのに役立ち、より効果的で共感できるパートナーシップを構築できるようにすると同時に、私たちが機密性の高いファーストパーティデータを保護をするのにも役立ちます。AWS Clean Rooms がクライアントの成功を支援するために急速な革新を続けていることに興奮しています」。

StellarAlgo、SVP Sports Partnerships、Greg Sargent 氏

BRIDGE は、顧客が真の購買オーディエンスにマーケティングを行うのに役立つ、人を中心としたオムニチャネルマーケティングプラットフォームです。

 

「BRIDGE では、AWS Clean Rooms ML を使用して、類似オーディエンスビルダーをサポートできることを嬉しく思います。これにより、クライアントは実在の人物データセットを安全に活用して CRM ファイルをより良く理解し、次の顧客を見つけることができるようになります。AWS Clean Rooms ML は、消費者インテリジェンスを向上させ、マーケティング成果をより効果的に高めるプライバシーファーストのコラボレーションツールを提供するという BRIDGE の目標を支援してくれます」。

BRIDGE、CEO、Rob Rose 氏