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
- 簡易なFAQ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
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。
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