コールセンターへの問い合わせをAIチャットボットで種別を判定し、最適な担当者に自動振り分け[Amazon Connect + Lex + Bedrock]

平井裕二

2023.10.30

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はじめに

Amazon Connect + LexでAIチャットボットを構築し、顧客のお問い合わせから、種別を判定し、カテゴリに合った担当者に自動振り分けしてみました。

コールセンターの担当者の負担軽減や人手不足を解消するために、AIチャットボットを使って有人対応から無人対応に切り替えたいというニーズが増えております。

今回は、顧客からのお問い合わせをAIチャットボットがヒアリングし、生成AIのAmazon BedrockのClaude Instanceによってお問い合わせの種別判定を行い、適切な担当者に振り分けを行ってみました。

今回検証するお問い合わせの種別は、以下の9種類です。

在庫に関する問い合わせ
配送/送料に関する問い合わせ
返品/返金に関する問い合わせ
不良品/交換に関する問い合わせ
リサイクル/廃棄に関する問い合わせ
購入方法に関する問い合わせ
販売店舗に関する問い合わせ
営業日/営業時間に関する問い合わせ
上記に当てはまらない場合、その他

構成としては、下記の通りです。

1例として、処理の流れは以下の通りです。

顧客が電話をかけ、Amazon Connectのフローの一部であるLexのブロックに到達すると、顧客が発話します。
顧客が「昨日注文した商品の追跡番号は何ですか？」と発言すると、この内容がLexによってテキスト化され、その後BedrockのClaude Instantによって種別判定が行われます。
種別が「配送/送料に関する問い合わせ」と判定され、「配送/送料」担当者に電話をつなぎます。（今回は実際には電話をつなぎません）

以下の図は、電話での対話の流れを示しています。お問い合わせ内容から、最適な担当者に電話がつながります。

前提

2023年10月時点での検証内容です。今後のアップデートにより改善される可能性があります。恒久的な結果ではありません。
今回は、いくつかのサンプルで検証を行っただけであり、他のサンプルでも同様の結果となるとは限りません。これらの結果は一例として参照ください。
検証では、ゆっくりと明瞭に発話していますので、早口であったり不明瞭な発話の場合、Lexの文字起こし精度に影響が出る可能性があります。

Lexボットの作成

ボットは日本語で作成します。

インテント名はfreeで、スロットはfreeinputとtypeの２つ作成します。

スロットはどちらもAMAZON.FreeFormInputで設定し、プロンプトを適当に設定します。

スロットのtypeは、顧客からの発話を聞き取るのではなく、Claudeで種別判定した結果を挿入するために使用します。

Lambdaを使用するように設定しましょう。

後で作成しますが、LambdaをLexから呼び出すため、適切なLambdaを指定し保存します。

Lambdaを呼び出す設定は、[エイリアス]→対象のエイリアス（TestBotAlias）→[言語：Japanese (Japan)]を順にクリックすると、呼び出す設定画面がでます。

これでビルドするとLexのボットの構築は完了です。

Lambda

以下の記事を参考に、IAMロールやBedrockを利用するためのBoto3ライブラリをアップロードしてください。

実行時間は、デフォルトの3秒から1分に変更しました。

コードは下記の通りです。

import json
import boto3
from decimal import Decimal
bedrock_runtime = boto3.client(service_name='bedrock-runtime', region_name="ap-northeast-1")

def decimal_to_int(obj):
    if isinstance(obj, Decimal):
        return int(obj)

def elicit_slot(slot_to_elicit, intent_name, slots):
    return {
        'sessionState': {
            'dialogAction': {
                'type': 'ElicitSlot',
                'slotToElicit': slot_to_elicit,
            },
            'intent': {
                'name': intent_name,
                'slots': slots,
                'state': 'InProgress'
            }
        }
    }

def close(fulfillment_state, message_content, intent_name, slots):
    return {
        'messages': [{'contentType': 'PlainText', 'content': message_content}],
        "sessionState": {
            'dialogAction': {
                'type': 'Close',
            },
            'intent': {
                'name': intent_name,
                'slots': slots,
                'state': fulfillment_state
            }
        }
    }
    
def input_slots_value(value):
    return {
        "shape": "Scalar",
        "value": {
            "originalValue": value,
            "resolvedValues": [value],
            "interpretedValue": value
        }
    }
    
def get_bedrock_response(input_text):
    prompt = f"""\n\nHuman:あなたは、コールセンター担当者です。
    お客様からのお問い合わせ内容を元に、ルール内のリストからもっとも適切な種別を選んでください。
    存在しない問い合わせ種別に遭遇した場合は、「その他」を回答してください。

    <rule>
    1. 返信には、「以下のように変換しました」等の文言は含めないでください。
    2. お客様のお問い合わせ内容に最も適した種別を次のリストから選択してください：
    - 在庫に関する問い合わせ
    - 配送/送料に関する問い合わせ
    - 返品/返金に関する問い合わせ
    - 不良品/交換に関する問い合わせ
    - リサイクル/廃棄に関する問い合わせ
    - 購入方法に関する問い合わせ
    - 販売店舗に関する問い合わせ
    - 営業日/営業時間に関する問い合わせ
    3. 回答は、選択した種別のみを返してしてください。
    </rule>
    お客さんのお問い合わせ内容は次のとおりです。
    <question>
    {input_text}
    </question>
    \n\nAssistant:
    """
    modelId = 'anthropic.claude-instant-v1' 
    accept = 'application/json'
    contentType = 'application/json'

    body = json.dumps({
        "prompt": prompt,
        "max_tokens_to_sample": 1000,
        "temperature": 0,
    })

    response = bedrock_runtime.invoke_model(
    	modelId=modelId,
    	accept=accept,
    	contentType=contentType,
        body=body
    )

    response_body = json.loads(response.get('body').read())
    
    return response_body.get('completion')

def Bedrock_intent(event):
    intent_name = event['sessionState']['intent']['name']
    slots = event['sessionState']['intent']['slots']
    input_text = event['inputTranscript']

    if slots['freeinput'] is None:
        return elicit_slot('freeinput', intent_name, slots)

    response_text = get_bedrock_response(input_text)
    print("Received response_text:" + response_text)
    
    freeinput = slots['freeinput']['value']['interpretedValue']
    if slots['type'] is None:
        # 種別をスロット名typeに挿入し、確認プロンプトに移行
        slots = {
            "freeinput": input_slots_value(freeinput),
            "type": input_slots_value(response_text.strip())
            }

    return close("Fulfilled", 'それでは、担当者にお繋ぎします', intent_name, slots)

def lambda_handler(event, context):
    print("Received event:" + json.dumps(event, default=decimal_to_int, ensure_ascii=False))

    intent_name = event['sessionState']['intent']['name']

    if intent_name == 'free':
        return Bedrock_intent(event)