AIチャットボットで電話の問い合わせ内容に応じて担当者に振り分けてみた[Amazon Connect + Kendra + Lex]

[電話無人対応] Amazon Bedrock + Whisperで住所のヒアリング精度を確認してみた[Amazon Connect]

[AIチャットボット]Amazon LexとAmazon Kendraを利用して、お問い合わせ内容を種別判定してみた

Amazon LexのスロットタイプAMAZON.FallbackIntentを解説

[電話無人対応] Amazon Bedrock + Whisperで、名前のヒアリング精度を確認してみた[Amazon Connect]

[電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた

[アップデート]Amazon Lexでは、会話ログの選択的なキャプチャが可能になりました

Amazon PollyのSSMLを利用し、住所を自然な日本語の発音になるようチューニングしてみた

Security Hubのアラートを Microsoft Teams に通知する仕組みをCloudFormationテンプレート化

【Security Hub修復手順】[IAM.3] IAM ユーザーのアクセスキーは 90 日以内にローテーションする必要があります

【Security Hub修復手順】[StepFunctions.1]Step Functions ステートマシンではログ記録が有効になっている必要があります

Amazon ConnectとAmazon Lexを利用し、発話によるフルネームのヒアリング精度を確認してみた

AWS BackupでVSSスナップショットに失敗した際に確認する点

AWS LambdaからAmazon Bedrockを呼び出す際、S3に保存したプロンプトファイルを参照させる

AWS Transfer Family 経由で ls コマンドを実行時、Permission deniedエラーの解決方法

[アップデート]AWS Transfer FamilyのイベントをAmazon EventBridgeと連携できるようになりました

音声認識モデルが大幅にアップデートされたReazonSpeech v2を使い、音声の文字起こしを試してみた

[マルチAZ構成]AWS PrivateLink + Transfer Family for FTP経由でファイル転送してみた

「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

AWS Transfer Family のPassiveIpパラメータの概要と設定変更が必要・不要なケースをまとめてみた

AWS Transfer Family for FTPを利用し、AWS PrivateLink 経由でファイル転送してみた

AWS Transfer Family 接続時のPermission Denied等のエラーに対して、AthenaでS3 アクセスログを分析してみた

AWS Backup VSSスナップショットが有効の場合でも、VSS非対応のEC2 Windowsや別のOSはバックアップされます

【Security Hub修復手順】[ACM.2] ACM によって管理される RSA 証明書は、少なくとも 2,048 ビットのキーの長さを使用する必要があります

RDS for MySQLの監査ログは、rdsadmin等の特定ユーザーのログを除外設定にしても一部のログは保存されます

AWS CloudShell から Gemini APIを利用してみた

【Security Hub修復手順】[EKS.1] EKS クラスターエンドポイントは、パブリックアクセス可能であってはなりません

【Security Hub修復手順】[RDS.27] RDS DBクラスターは保管時に暗号化する必要があります

AWS Transfer Familyのユーザー追加時の設定項目（セッションポリシー、制限付き、ホームディレクトリ等）まとめ

Amazon EventBridgeから Microsoft Teams に表形式や箇条書き、メンション付きで通知してみた

マルチアカウントかつハイブリッドクラウドでの、VPCエンドポイントの集約構成まとめ

CloudWatch Logs Insightsを利用し、VPCフローログで送信元/先をIPやCIDRに絞り込み分析してみた

Amazon Connectでコールセンター向けAIチャットボットを構築する際、Amazon Lexを利用すべきケースとそうでないケース

ハイブリッドクラウドかつマルチアカウント構成で、Route 53 Resolver イン / アウトバウンドエンドポイントの集約

Amazon Connect で、「キュー内の最大問い合わせ数」を設定した際の考慮事項や動作を確認してみた – Amazon Connect アドベントカレンダー 2023

Amazon Transcribeが新しい音声基盤モデルによって精度向上を発表したので、日本語で確認してみた #AWSreInvent

[プレビュー]Amazon Lexでは、ノーコードで簡単に、RAGのチャットボットを構築できるようになりました #AWSreInvent

[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 Turboで、発話の「時刻と日付」の言い回しをどの程度認識してくれるか調査 – Amazon Connect アドベントカレンダー 2023

[アップデート]Amazon Connect Contact Lens で、チャットのリアルタイム会話分析ができるようになりました #AWSreInvent – Amazon Connect アドベントカレンダー 2023

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 – Amazon Connect アドベントカレンダー 2023

[アップデート]Amazon Lexは、Bedrock の Claudeを利用することで、ヒアリング性能が大幅に向上しました #AWSreInvent

[アップデート]Amazon Lex では、プロンプト通りにボットが自動生成される機能をリリース [Bedrock Claude V2を利用] #AWSreInvent

[アップデート]Amazon Lex がAmazon Bedrock Claude V2と連係し、発話サンプルの自動生成機能をリリース #AWSreInvent

[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

AWS IAM Identiy Center利用環境下で、メンバーアカウントのCodeCommitのリポジトリをクローンしたみた

[AIチャットボット]Amazon Connect + Lexで、スロットタイプAMAZON.FreeFormInputをサンプル発話に関係なく呼び出す方法

Amazon Connect + Whisper + GPT-4 Turboで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた

Amazon ConnectとKinesis Video Streamで通話を録音時、Lex を利用し発話終了のタイミングで録音を自動停止（無人対応）

Amazon Connectでお問い合わせ内容をWhisper APIで文字起こしし、ChatGPTで要約して音声出力してみた（一次対応の無人化）

OpenAI DevDayで発表されたJSON形式で返すことが保証される「JSONモード」を、AWS Lambdaを利用して試してみた

Amazon ConnectからKinesis Video Streamに送信する音声データは、GetMediaForFragmentList APIで取得すべき理由

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]

Amazon Connect + Lex + BedrockのAIチャットボットで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた

Amazon ConnectとKinesis Data Streamsを使用し、エージェントの介在がないIVRの場合でも電話中のユーザーの発話を録音する方法

Amazon ConnectとKinesis Video Streamsを利用した音声データの録音と保存（「留守番電話」や「AIチャットボット」で利用）

[アップデート]Amazon CloudWatch Metric Streamのコンソールで、New Relicなどの製品に対して、データ連携可能なクイックセットアップがサポートされました

自動文字起こしサービスである、OpenAIの「Whisper API」とAWSの「Amazon Transcribe」の精度を比較してみた

AWS Lambda でOpenAI の Whisper API を 認識精度の改善も含めて試してみた

Amazon ConnectとLexでのコールセンター向けAIチャットボットで、Function Callingを利用し、発話内容から必要な情報を補正しつつJSON形式で抽出してみた