「Amazon Connectと生成AIを利用した業務改善の活用例とデモ」というタイトルで登壇しました

はじめに

2024年2月9日（金）13:00～14:00に、「2024年最新！ユースケースに学ぶ、Amazon Connectことはじめ〜パッケージを活用して短期間でコンタクトセンターを導入〜」というウェビナーで、「Amazon Connectと生成AIを利用した業務改善の活用例とデモ」というタイトルで登壇しました。

登壇資料

登壇で使用したスライドです。

以下は登壇で紹介したデモ動画です。

以下はスライドでご紹介したブログです。

• 電話対応の無人化
  • 電話の予約対応
    • [電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出
    • Amazon Connect + GPT-4 Turboで、予約内容を復唱後、顧客の色々な返答を正しくヒアリングできるか検証
  • 簡易なFAQ対応
    • 【RAG】Amazon BedrockとConnect、Kendraを利用し、社内情報や社外の最新情報などの取り込んだデータをもとに回答するコールセンター向けAIチャットボットを構築してみた
  • 一次対応（自動振り分け、エスカレーション）
    • AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock]
    • 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]
• オペレーター支援
  • 通話内容の要約
    • Amazon Connectで通話・テキスト化した内容をAmazon Bedrockで要約してみた
  • 社内データの検索
    • 【オペレーターのAIアシスタント】Amazon Q in Connectの設定と「コンテンツの検索」をやってみた

登壇内容の概要

私が発表した内容は、Amazon Connectと生成AIを組み合わせて業務改善の活用例とデモです。

活用例は、「電話対応の無人化」と「オペレーター支援」において、以下の３つのシーンでの活用の紹介と、活用のメリットや考慮点を解説しました。

• 電話対応の無人化
  • 予約対応
  • 簡易なよくある質問の対応
  • 一次対応（自動振り分け、エスカレーション）
• オペレーター支援
  • 通話内容の要約、オペレーターのネクストアクションを提示
  • 会話分析
  • お問い合わせへの回答を生成AIが提示

特に、コールセンターに生成AIを利用する際の考慮点として、うまく活用すると顧客体験が向上しますが、検証が不十分ですと、顧客体験の低下に繋がります。

デモ動画の解説

以下はデモ動画の再掲です。

ポイントとしては、予約に必要な「名前」「電話番号」「予約日と時間帯」「人数」の４点を伝えると、生成AIが、予約に必要な4点のみを抽出している点です。

抽出内容をもとにAmazon Connect側で復唱し、ユーザーの返答がYesであれば、抽出した内容をDBに書き込みます。

ユーザーの返答がNoの場合、再度聞き取り、もしくはオペレーターにエスカレーションなどのフローが考えれます。

また、生成AIを利用することで、具体的な日付や時間に変換することが可能です。

デモの収録日が1月26日なのですが、実際の日付に変換するようプロンプトに設定しておくことで、例えば、顧客が「来週の火曜日」と伝えた場合、1月31日に変換してくれます。

また、「7時」と伝えた場合、午前と午後どちらの可能性もありますが、営業時間をプロンプトに設定しておくことで、午後と判断することが可能です。

以下がデモ動画用に構築した構成図です。そこまで複雑ではないことが分かります。

最後に

AWSでは、Amazon Connectと連携できる生成AIサービスとして、Amazon BedrockやAmazon Q in Connectなどが用意されております。

デモで作成した構成についても紹介しましたが、サービス数は少なく複雑ではないため、比較的検証もしやすいので、ぜひ試してみて下さい。