[Amazon Connect] 電話アンケートの仕組みを作ってみた 〜 S3に質問内容を置くだけで自動で集計してグラフ表示するのです〜

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1 はじめに

AIソリューション部の平内(SIN)です。

今回は、Amazon Connect(以下、Connect)を使用して、電話でアンケートを取る仕組みを作成してみました。

全部、作り込めば、結構簡単にできてしまいそうなので、少しでも汎用的に使えるように、次のような、質問内容を記述したJSONファイルをS3に配置するだけで、自動的に集計(グラフ表示)までするようにしてみました。

surveys.json

{
    "welcome_message": "クラスメソッドのアンケートシステムです。",
    "goodby_message":"ご協力ありがとうございました。今後とも、クラスメソッドをどうぞ宜しくお願い申し上げます。",
    "surveys":[
        {
            "question":"セミナーの満足度について教えてください。最も良い場合は5、最も悪い場合1の5段階でお応えください。",
            "list":["最も悪い","悪い","普通","良い","最も良い"]
        },
        {
            "question":"今回、このセミナーが開催されることを何から知りましたか。ホームページの場合は1を、新聞、雑誌の場合は2を、メール案内による場合は3を、その他の場合は4を押してください。",
            "list":["ホームページ","新聞、雑誌","メール案内","その他"]
        },
        {
            "question":"お客様の期待されるセミナーの内容についてお答えください。クラウドサービスは1を、機械学習は2を、モバイルアプリは3を、その他の場合は4を押してください。",
            "list":["クラウドサービス","機械学習","モバイルアプリ","その他"]
        }
    ]
}

使用しているようすです。アンケートが終了した時点で、自動的に集計されグラフが更新されます。

2 構成

構成は、次のようになっています。

  • アンケートを行うコンタクトフローは、アンケート情報ファイル(surveys.json)を元に動作します。
  • アンケート終了時に、回答(answer_XXXXXXXXX)をS3にアップロードします。
  • 回答がアップロードされたタイミングで、全ての回答を集めて集計し、集計ファイル(result.json)を生成します。併せて、AWSIoTのMQTTで、グラフ表示をリロードさせます。
  • 管理者は、S3上のグラフ表示(index.html)を開いておくだけで、逐次、最新の集計を確認できます。

3 コンタクトフロー

使用したコンタクトフローです。

  • 日本語表示設定の後、Lambdaを呼び出します。
  • Lambdaの戻り値で、アンケートが終了かどうかを確認します。
  • アンケート継続の場合、Lambdaで生成されたメッセージでユーザーの番号入力を待ちます。
  • 番号が入力されたら、再び、Lambdaを呼び出します。
  • Lambdaの戻り値がアンケート終了の場合は、Lambdaで生成されたメッセージを再生して切断します。
  • 2回目以降のLambdaは実行では、ユーザーの番号入力も処理しています。

4 セッション情報について

今回の仕組みでは、アンケート中、質問の数だけLambdaが呼び出されますが、その間、ユーザーの回答を保持する必要があります。

しかし、ConnectのLambda実行では、セッション情報という概念が無いため、保持する情報を文字列化してexportimportするクラスを作成しました。

SessionAttribute.js

// セッション情報を管理するクラス
module.exports = class SessionAttributes {
    constructor(){
      this._data = {};
      this._data.answer = [];
    }

    import(data) {
      if (data) {
        this._data = JSON.parse(data);
      }
    }

    export(){
      return JSON.stringify(this._data);
    }

    get index() {
      return this._data.answer.length;
    }

    get answer() {
      return this._data.answer;
    }

    appendAnswer(num) {
      this._data.answer.push(num);
    }
}

このクラスを使用して、Lambdaの終了時にexportし、開始時にimportしています。

起動時

const sa = new SessionAttributes();
sa.import(event.Details.Parameters.sa);

終了時

return {
    sa: sa.export()
};

コンタクトフローのLambda呼び出しでは、下記のように、最後のLambdaの戻り値を、パラメータとして読み込んでいます。

この仕組みでは、コンタクトフロー上で、文字列としてデータが保持されるため、どのような型でもセッション情報として使用することが可能です。

なお、外部のデータは、Lambda実行のたびに上書きされますので、別のLambda関数を間に挟むことはできません。

5 リポジトリ

各種のファイルは、S3をリポジトリとして使用して保持していますが、その入出力にために、専用クラスを用意しました。

Repository.js

module.exports = class Repository {
    constructor(){
      const aws_sdk = require('aws-sdk');
      this._s3 = new aws_sdk.S3();
      this._bucket = 'blog-surveys'
      this._surveys = 'surveys.json'; // アンケート情報
      this._result = 'result.json'; // 集計結果
    }

    async getSurveys() {
        const data = await this._get(this._surveys);
        return JSON.parse(data.Body.toString());
    }

    async getAnswer() {
        let keys = [];
        const data = await this._list();
        data.Contents.forEach( content => {
            const key = content.Key;
            if(key.indexOf('answer_') == 0) {
                keys.push(key);
            }
        });
        let result = [];
        for (var i=0; i < keys.length; i++) {
            const data = await this._get(keys[i]);
            var obj = JSON.parse(data.Body);
            result.push(obj.answer);
        }
        return result;          
    }

    async putAnswer(phoneNumber, answer){
        const dateStr = (new Date()).toString();
        const result = {
          date: dateStr,
          phoneNumber: phoneNumber,
          answer: answer
        }
        await this._put('answer_' + dateStr, JSON.stringify(result))
    }

    async putResult(results){
        await this._put(this._result, JSON.stringify(results), 'public-read')
    }

    async _list() {
        var params = {
            Bucket: this._bucket,
        };
        return await this._s3.listObjects(params).promise();
    }

    async _get(key) {
        var params = {
            Bucket: this._bucket,
            Key: key
        };
        return await this._s3.getObject(params).promise();
    }

    async _put(key, body, acl) {
        var params = {
            Bucket: this._bucket,
            Key: key,
            Body: body,
            ContentType: 'application/json',
            ACL: acl
        };
        await this._s3.putObject(params).promise();
    }
}

S3に各種のファイルが格納されている様子です。

6 Lambda(コンタクトフローから呼ばれる)

コンタクトフローから呼び出されるLambdaのコードは、以下のとおりです。アンケート情報に基づいて、再生するメッセージを返したり、ユーザーの入力を保存しています。

'use strict';
const Repository = require('./Repository.js');
const SessionAttributes= require('./SessionAttributes.js');

exports.handler = async function(event, _context) {
  console.log(JSON.stringify(event));

  if (event.Details) { // コンタクトフローから起動された
    return await surveyProcessing(event);

・・・省略・・・

async function surveyProcessing(event) {
  const repository = new Repository(); // S3操作
  const sa = new SessionAttributes(); // セッション情報
  const json = await repository.getSurveys(); // アンケート取得
  let disconnect  = false; // 終了フラグ
  let message = '';

  if (event.Details.Parameters.sa == '') { // 初回起動
    message += json.welcome_message; // 最初のメッセージ
  } else { // 2回目以降の起動
    sa.import(event.Details.Parameters.sa); // セッション情報の復元
    // 入力値の取得
    let inputData = -1;
    try{
      //Parameters.inputDataは、'Timeout'の可能性もある
      const number = Number(event.Details.Parameters.inputData);
      if (1 <= number && number <= json.surveys[sa.index].list.length) {
        inputData = number;
      }
    } catch(err){

    }

    if(inputData == -1){
      message += '入力された番号が無効です。もう一度、お伺いします。'
    } else {
      // 回答の保存
      sa.appendAnswer(Number(inputData));
    }
  }

  if(sa.index >= json.surveys.length) { // 終了メッセージ
    disconnect = true;
    message = json.goodby_message; 
    // 回答者の電話番号
    const phoneNumber = event.Details.ContactData.CustomerEndpoint.Address
    // アンケート結果の保存
    await repository.putAnswer(phoneNumber, sa.answer);
  } else { // アンケート
    message += json.surveys[sa.index].question; 
  }

  return {
    sa: sa.export(), // セッション情報を文字列としてコンタクトフローに保存する
    message: message, // 再生されるメッセージ
    disconnect:disconnect // アンケートを終了して切断するかどうかのフラグ
  };
}

上記のコードにより、アンケート終了時に生成される回答は、以下のようになっています。

answer_XXXXX

{
    "date": "Sat Jan 05 2019 22:55:36 GMT+0000 (UTC)",
    "phoneNumber": "+8190xxxxxxxx",
    "answer": [
        5,
        2,
        1
    ]
}

7 Lambda(S3への回答保存時に呼ばれる)

回答が保存されたタイミングで呼び出されるLambdaのコードは、以下のとおりです。既に存在する回答を全て取得して、集計ファイルを生成しています。 また、AWSIoTのエンドポイントにPublishして、同トピックをsubscribeしているグラフ表示ブラウザを更新しています。

'use strict';
const Repository = require('./Repository.js');
const Mqtt = require('./Mqtt.js');
const SessionAttributes= require('./SessionAttributes.js');

exports.handler = async function(event, _context) {
  console.log(JSON.stringify(event));

・・・省略・・・

  } if(event.Records) {
      // イベントは、サフィックス指定されていますが、念のためフィルタしています。
    const key = event.Records[0].s3.object.key;
    if(key.indexOf('answer_') == 0) {
      // S3への「answer_」で始まるオブジェクトが、PUTされた
      return await createView();
    }
  }
}

async function createView(){
  // S3操作
  const repository = new Repository();
  // アンケート取得
  const json = await repository.getSurveys();
  // 集計用変数の初期化
  const q = Array(json.surveys.length);
  json.surveys.forEach( (survey,i) => {
      q[i] = Array.apply(null, Array(survey.list.length)).map( () => {return 0});
  })
  // 結果取得
  const answer = await repository.getAnswer();
  // 集計
  answer.forEach(a => {
      q.forEach( (n,i) => {
          n[a[i] - 1]++;
      })
  })

  let results = [];
  json.surveys.forEach((survey,i) => {
    results.push({
      question: survey.question,
      list: survey.list,
      answer: q[i]
    });
  });
  await repository.putResult(results);

  // MQTTでブラウザに更新されたことを伝える
  const endpoint = 'xxxxxxxxxxxxx.iot.ap-northeast-1.amazonaws.com';
  const topic = "surveys_refresh";
  const mqtt = new Mqtt();
  await mqtt.refresh(endpoint, topic);
}

結果として出力される集計ファイル(result.json)は、以下のようになっています。グラフ表示(index.html)は、このJSONを元に表示されています。

result.json

[
    {
        "question": "セミナーの満足度について教えてください。最も良い場合は5、最も悪い場合1の5段階でお応えください。",
        "list": [
            "最も悪い",
            "悪い",
            "普通",
            "良い",
            "最も良い"
        ],
        "answer": [
            2,
            1,
            1,
            1,
            13
        ]
    },
    {
        "question": "今回、このセミナーが開催されることを何から知りましたか。ホームページの場合は1を、新聞、雑誌の場合は2を、メール案内による場合は3を、その他の場合は4を押してください。",
        "list": [
            "ホームページ",
            "新聞、雑誌",
            "メール案内",
            "その他"
        ],
        "answer": [
            1,
            10,
            4,
            3
        ]
    },
    {
        "question": "お客様の期待されるセミナーの内容についてお答えください。クラウドサービスは1を、機械学習は2を、モバイルアプリは3を、その他の場合は4を押してください。",
        "list": [
            "クラウドサービス",
            "機械学習",
            "モバイルアプリ",
            "その他"
        ],
        "answer": [
            14,
            1,
            2,
            1
        ]
    }
]

8 最後に

今回は、汎用的に利用できる電話によるアンケートの仕組みを作ってみました。

同じアンケート情報(設定ファイル)で、Web回答できるページも生成するようにすれば、2種類のUIを提供できるシステムとなって、より汎用的かも知れません。

多様なUIを提供する方法の1つとして、Connectは、有効だと感じています。

グラフの生成については、下記のものを利用させて頂きました。
Google Chats -Visualization: Pie Chart-

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