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[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 | DevelopersIO
[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 はじめに Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(電話番号,日時,名前,人数)を正しく抽出できるか検証しました。 コールセンターでは、有人対応から無人対応に変更したいニーズが増えているように思います。 電話予約の無人対応を想定し、1回の発話で、下記の５つの予約情報を抽出できるか確認します。 お名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 発話で予約情報を抽出する方法として、GPT-4 Turbo のJSONモードを利用します。 JSONモードの詳細は、下記を参照ください。 例えば、「名前はクラスメソッドで、電話番号は09011111111。来週の火曜日の19時に4名で予約できます
![[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 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e41bad5b85c8a6e53a308ad1ab6864682d595877/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Fhirai_reservation_1200x630.png)
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] | DevelopersIO
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] はじめに Amazon Connect + LexでAIチャットボットを構築し、問い合わせに対して無人対応し、対応が難しい内容に限り、オペレーター（以降、担当者）にエスカレーションする仕組みを作成しました。 コールセンターの負担軽減や人手不足の解消を目指して、AIチャットボットを活用して有人対応から自動応答に切り替えたいというニーズは増えているように思います。 本記事では、お問い合わせをAIチャットボットがヒアリングして、生成AIのAmazon BedrockのClaudeを用いて種別判定を行い、回答できるものはチャットボットが回答し、それ以外の内容については、担当者にエスカレーションする方法をまとめました。 今回検証するお問い合わせの種別
![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] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c0ea6f98c9330dae2f07b2fcfbc2104cd7bf1a5d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2F4c8649ac9b394fdafed5de6d2942047a.png)
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 | DevelopersIO
構成 構成としては、下記の通りです。 Connectのフローの詳細は下記の通りです。 例として、発話で住所を認識させる処理の流れは以下のとおりです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Kinesis Video Stream（KVS）への音声のストリーミングを開始します。 顧客は、住所を含めた発話をします。 「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングを終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、LambdaでKVSからデータを取得します。取得したデータをWAV形式に変換し、Whisper APIで文字起こしします。文字起こし内容から、GPT-4 Turboで住所のみを抽出します。 プロンプト再生で、住所のみを音声出力します。 以下の図は、電話での対話の流れを示しています。 前提 2023年11月時
今までAmazon Connectは受信専用のコールセンターのイメージだったのですが、発信専用として使うと、非常に安価に電話発信機能をAWSに組み込むことができます。 「システム障害アラート、やっぱり電話で発信したいよね…」 システム運用の要である障害アラート。異常発生に即対応するためのアラート運用は重要です。アラートの通知先としては代表的なものにメールがありますし、最近ではSlackなどのチャットツールを併用している現場も多いと思います。 しかし、やっぱり昔から一番緊急度が高いアラートとして利用されているのは、「電話」じゃないでしょうか。そう、聞きたくないんだけれど聞かないといけないアレです。 ただ、電話によるアラートをシステムに組み込むのって敷居が高そうじゃありませんか？サードパーティーのサービスを契約したり初期費用がかかったり時間も手間もかかったり… そこでAmazon Connec
[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 | DevelopersIO
Amazon Connect アドベントカレンダー 2023、4日目の記事です！ クラスメソッドとギークフィードさん、スカイアーチHRソリューションズ さんの有志が募ってチャレンジしている企画になります。 (アドベントカレンダーのカレンダー一覧はこちら↓) はじめに Amazon Connect + GPT-4 Turbo JSONモード + Whisper の構成で、発話での「時刻と日付」の言い回しをどこまで正しく認識してくれるか調査しました。 以前、電話予約の無人化をAmazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで構築し、1回の発話で予約情報を正しく認識してくれるか、という記事を執筆しました。 上記の記事では、下記の５つの予約情報を発話し、正しく抽出されました。 お名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 処理の流れは、顧客がConnectの電話番号から
![[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 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5c1e7d69a330d74b919a52ae9d3a24612acf3ace/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F04%2Feyecatch_openai_1200x630.png)
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） | DevelopersIO
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） はじめに Amazon Connectを使用して、お問い合わせ内容をOpenAIのWhisper APIで文字起こしとChatGPTで要約し、通話中に音声出力する方法をまとめました。 Connectで無人対応の場合、顧客からの発話を聞き取る方法としては、チャットボットサービスであるAmazon Lexもしくは、Kinesis Video Stream(KVS)で音声のストリーミングなどがあります。 Amazon Lexを利用する場合は、１度に15秒以上は聞き取ることができない点や文字起こしにはAmazon Transcribeを利用する制約があります。 今回は、文字起こしにWhisper APIを利用し、ChatGPTで要約した内容をConne
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 | DevelopersIO
Amazon Connect アドベントカレンダー 2023、1日目の記事です！ クラスメソッドとギークフィードさん、スカイアーチHRソリューションズ さんの有志が募ってチャレンジしている企画になります。 (アドベントカレンダーのカレンダー一覧はこちら↓) はじめに Amazon Connect + GPT-4 Turbo JSONモードで、予約内容を復唱して確認後、顧客の色々な返答を正しくヒアリングできるか検証しました。 前回、Amazon Connect + GPT-4 Turbo JSONモードで、1回の発話から下記の５つの予約情報をヒアリングするチャットボットを構築しました。 名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 予約情報をヒアリング後、Connect側で予約内容を復唱するところまでを前回行いました。 今回、予約内容を復唱後、顧客の返答をヒアリングするチャットボットを構築しました
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] | DevelopersIO
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] 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
![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] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3e02ba27c1f1d3434bfef23aa7fe0d1176f68e47/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F09%2Famazon-bedrock-1600x630-1.png)
Amazon BedrockのClaudeとAmazon Connectを利用し、電話で色々な質問に答えてくれ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 | DevelopersIO
Amazon BedrockのClaudeとAmazon Connectを利用し、電話で色々な質問に答えてくれ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 はじめに Amazon BedrockのClaudeとAmazon Connectを利用した、電話で様々な質問に対する応答が可能なコールセンター向けAIチャットボットを構築しました。 電話をかけて質問すると、BedrockのAPIを利用し、質問に答えてくれます。音声は、Amazon Connectが提供するものを活用しています。 以下は、電話をかけた際の対話の様子を示したイメージです： 実際に電話をかけたときのデモ動画です。Bedrockのモデルは、Claude Instant v1.2を使用しています。 構成図は、以下になります Connectのコンタクトフロー内で、Lexで質問内容を受け取り、音声から文字起こしされ(裏でAm
[Amazon Lex] Amazon Lexが日本語対応となったので、Amazon Connectから使用して居酒屋の電話予約をボット化してみました | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 いよいよ、Amazon Lex（以下、Lex）が日本語で利用できるようになりました。 Amazon Lex が日本語に対応。東京リージョンでお使いいただけます 昨日、テンプレートで試してみたのですが・・・ 今日は、簡単なボットを作成して、Amazon Connect（以下、Connect）から利用してみました。 2 想定 Connectと連携するサンプルとして、居酒屋クラメソ（注：実際には、存在しません）の電話に自動応答を組み込む事をイメージしてみました。 下記は、お店に、予約の電話が入った場面です。店員が時間や人数を聞き取っています。しかし、仕事中に手を止めて電話に応答する作業は、少しコストが掛かるものです、そこで、できれば、予約は自動化したというニーズが有るとします。 しかし、お店に掛かってくる電話は、予約とは限りません。 そこで、お店
![[Amazon Lex] Amazon Lexが日本語対応となったので、Amazon Connectから使用して居酒屋の電話予約をボット化してみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ad3def86c56b7328cc1dcb9cc661071a305a4601/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Famazon-lex.png)
Amazon Connect と ChatGPTのAPIを使い、電話で質問するとChatGPTが何でも答えてくれるコールセンター向けチャットボットシステムを構築してみた | DevelopersIO
Amazon Connect と ChatGPTのAPIを使い、電話で質問するとChatGPTが何でも答えてくれるコールセンター向けチャットボットシステムを構築してみた 電話で質問するとChatGPTが何でも答えてくれるコールセンター向けチャットボットシステムを構築しました（実際のデモ動画あり）。構築手順についてご説明します。 はじめに 題名の通り、電話でChatGPTが質問に答えてくれるチャットボットシステムを構築してみました。 電話をかけて質問すると、ChatGPTのAPIを利用し、質問に答えてくれます。音声は、Amazon Connectで用意されているものを使用しています。 下記は、イメージ図になります こちらは、電話をかけた時の動画になります 動画では、ChatGPTのレスポンスに時間がかかっているように思えます。 レスポンス時間を短縮する方法をブログ化しましたので、今回の記事を
サーバーレスアーキテクチャで実現するAmazon Connect 通話記録アーカイブコスト最適化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ サーバーレスアーキテクチャで実現するAmazon Connect 通話記録アーカイブコスト最適化 この記事は Serverless architecture for optimizing Amazon Connect call-recording archival costs (記事公開日: 2022 年 6 月 24 日) を翻訳したものです。 この記事はコンタクトセンターの通話記録格納ストレージコストを最適化するサーバーレスソリューションを解説します。このソリューションは、通話記録ファイルのスケジューリング、ストレージ階層化、およびリサンプリングを自動化し、即時にコスト削減を実現します。このソリューションは、 AWS Step Functions、Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)、およびAW
[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] | DevelopersIO
[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] はじめに Amazon Connect + Amazon Bedrock + Whisper APIの組み合わせで、発話による名前（フルネーム）のヒアリング精度を確認してみました。 以前、Amazon ConnectとAmazon Lexを利用し、ヒアリング精度を確認しましたが、今回は、Amazon Bedrock + Whisper APIの組み合わせで確認してみます。 ヒアリング精度の確認方法は、発話によって名前を伝えた際、発話通り名前を認識するかAWS Lambdaのログから確認します。 構成 構成としては、下記の通りです。 名前のヒアリングに関して、Connectのフローは下記の通りです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロ
![[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] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4a0c72b2ac2c13db00bebc51dcd05dd91b9c254c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2F2024-03-29-cm-hirai-1200x630-1-2.png)
[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 | DevelopersIO
はじめに Amazon Connectでの発話内容をAmazon Transcribeで文字起こしし、音声出力するフローを構築しましたので、手順をまとめました。コンタクトセンターの無人対応を想定しています。 文字起こし内容を音声出力するまでの流れは次の通りです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Amazon Kinesis Video Streams（以降、KVS）への音声のストリーミングを開始します。 発話します。 発話後、「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングが終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、以下の処理を行います。 LambdaでKVSからメディアデータを取得します。 メディアデータから音声データを抽出し、WAV形式に変換し、S3バケットに音声ファイルを保存します。 Amaz
![[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 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7d9513cdfe28fb7a746a548b7f81ff7ebb44ba22/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-transcribe.png)
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） | DevelopersIO
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） はじめに Amazon Connectでエージェントが介在しない「留守番電話」や「AIチャットボット」で録音したい場合、Kinesis Video Streams（以降、KVS）経由でAWS Lambdaを使い音声データの録音と保存する方法をまとめました。 Amazon Connectでは、下記のコンタクフローのブロックで録音できますが、録音条件は、顧客とエージェントが繋がってからのみ録音されます。 エージェントが介在しない、「留守番電話」やAmazon Lexと組み合わせた「AIチャットボット」の場合、録音機能は利用できません。 解決策として、コンタクフロー内で「メディアストリーミングの開始」というブロックを利用し、KVSにメディアデー
[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 | DevelopersIO
[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 アドベントカレンダー 2023、2日目の記事です！ クラスメソッドとギークフィードさん、スカイアーチHRソリューションズ さんの有志が募ってチャレンジしている企画になります。 (アドベントカレンダーのカレンダー一覧はこちら↓) はじめに Amazon Connect Contact Lens(以降、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。 従来、リアルタイム会話分析は通話のみでしたが、今回のアップデートでチャットも対応しました。 リアルタイム会話分析の機能によって、通話内容の特定のキーワードや
![[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 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f099104aaa09df58f234f4f90b04b2f5cefbb675/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Feyecatch_reinvent-2023-newservice-update.png)
こんにちは、AWS営業部の洲崎です。 昨今の状況の中、いかがお過ごしでしょうか？ Amazon Connectにつきまして、テレワークの需要が増加するにあたって問い合わせも増えてきております。 その中で、AmazonConnectの強みだったり、メリットを聞かれる機会が多くなっています。 完全従量課金制だったり、すぐに電話番号取得～コールフロー設計まで作成出来るところは皆さんお分かりだと思います。 今回はあまり知らないであろう個人的な魅力ポイントを本ブログで紹介します。(すでに知っていたらｽﾐﾏｾﾝ) ではさっそくどうぞ！ ①電話回線の考え方が自由 今までのPBXサービスは電話回線のチャンネルについて縛りがあったり、都度工事が必要でした。 例えばPRI回線をご利用の場合は1PRIボードに対して、23chまでの利用が基本だと思います。 つまり、1電話番号に対して1PRI回線の場合、最大23通
Amazon Connect フローでの離脱箇所と放棄呼をStep FunctionsとLambdaを組み合わせてDynamoDBに保存してみた | DevelopersIO
Amazon Connect フローでの離脱箇所と放棄呼をStep FunctionsとLambdaを組み合わせてDynamoDBに保存してみた はじめに Amazon Connectのフローで離脱箇所や放棄呼をAmazon Kinesis Data Streams（以降、KDS）とAWS Step Functions、AWS Lambdaを用いて取得し、Amazon DynamoDBに保存する方法をまとめました。 本記事の内容は以下のような用途に役立ちます。 IVRでの途中離脱箇所を知りたい オペレーターにつながる前に切られる放棄呼の有無を知りたい Connectは、各通話ごとに問い合わせレコード（Contact Trace Record, CTR）として通話記録を保存します。 Connectでは、KDSに問い合わせレコードを出力できます。通常は問い合わせレコードは、どのフローで切断され
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 | DevelopersIO
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 はじめに Amazon ConnectとAmazon Lexを組み合わせて、コールセンター向けのAIチャットボットを作成しました。その中でFunction Callingを利用し、発話内容から必要な情報をJSON形式で抽出する方法について記事にまとめました。 Function CallingはAI（GPT-4などのモデル）が事前に定義された特定の関数を実行し、その結果を返す機能のことを指します。例えば、ユーザーから受け取った入力から、必要な情報を抽出しJSON形式で出力することが可能です。 ユーザーの発話からFunction Callingで必要な情報のみを抽出してJSON形式に変換後は、要件に応じて抽出内容
Amazon ConnectとKinesis Video Streamで通話を録音時、発話終了のタイミングで録音を自動停止（無人対応） | DevelopersIO
Amazon ConnectとKinesis Video Streamで通話を録音時、発話終了のタイミングで録音を自動停止（無人対応） はじめに Amazon Connectの無人対応で、Kinesis Video Stream（KVS）で通話を録音時、プッシュボタンでなく発話終了のタイミングで録音を停止させる方法をまとめました。 Amazon Connectの無人対応において、通話をKVSで録音する場合、ユーザーが話した後、プッシュボタンを押すことで録音を終了する方法があります。 この方法のコンタクトフローは、以下の通りです。 ユーザーが発話する ユーザーが発話を終了した後、プッシュボタンを押して録音を終了する 以下の記事では、この方法を使用して、顧客の一次対応を無人で行っています。 ただし、ユーザーがプッシュボタンを押すのはユーザーにとって負担がかかります。今回は、ユーザーが発話を終了
Amazon ConnectとLexでのコールセンター向けAIチャットボットの構築において、「音声入力の最大時間」「発話の最大待機時間」「発話終了判定の最大時間」の仕様を確認してみた | DevelopersIO
はじめに 最近、下記の記事にある、クラウド型コンタクトセンターサービスであるAmazon Connectと、高度な自然言語モデルを備えたフルマネージド型チャットボットであるAmazon Lexを組み合わせて、コールセンター向けAIチャットボットを構築する機会がありました。 【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 Amazon BedrockのClaudeとAmazon Connectを利用し、電話で色々な質問に答えてくれ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 Connectと組み合わせてLexを採用する際、ユーザーからの音声入力について、以下の３つの仕様が理解できていなかったため、ドキュメントや実際に試しながら確認しましたので
Amazon Connectの[AWS Lambda 関数の呼び出し]ブロックがエラーになったり正常と判定される原因と解決方法 | DevelopersIO
Amazon Connectの[AWS Lambda 関数の呼び出し]ブロックがエラーになったり正常と判定される原因と解決方法 困っていた内容 Amazon Connectフローの[AWS Lambda 関数の呼び出し]ブロックで、エラーになったり正常と判定されたりすることがあります。この問題をどのように解決すればよいでしょうか。 状況は以下の通りです。 問題のあったフローはこちらです。 [AWS Lambda 関数の呼び出し] ブロックのタイムアウトは3秒に設定しています。 VPC内のLambda関数として起動しています。 Lambda関数の処理内容は、SSM Change Calendarを使用して休業日判定を行っています。 Amazon Connect 問い合わせフローで休業日判定（Lambda + SSM Change Calendar） Lambda関数のタイムアウトは3秒に設定
Amazon Connectのフローでの離脱箇所と放棄呼をKinesis Data Streamsを用いて取得し、DynamoDBに保存してみた | DevelopersIO
Amazon Connectのフローでの離脱箇所と放棄呼をKinesis Data Streamsを用いて取得し、DynamoDBに保存してみた はじめに Amazon Connectのフローで離脱箇所や放棄呼をAmazon Kinesis Data Streams（以降、KDS）を用いて取得し、DynamoDBに保存する方法をまとめました。 利用用途は以下が挙げられます。 IVRでの途中離脱箇所を知りたい オペレーターにつながる前に切られる放棄呼の有無を知りたい Connectは、各通話ごとに問い合わせレコード（CTR）として通話記録を保存します。 Connectでは、KDSに問い合わせレコードを出力することができます。通常は問い合わせレコードは、どのフローで切断されたか情報はありませんが、フロー内で工夫すると取得ができます。工夫内容は後述します。 以下の構成図をもとに処理の流れを説明し
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 | DevelopersIO
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 はじめに 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の利用すべきケースと利用すべきでないケースを考えてみました。 私はこれまでに、以下のようなConnectを利用したコールセンター向けAIチャットボットの構築経験があります。 [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 【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 AIチャットボットで問い合わせに対
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 | DevelopersIO
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 はじめに Amazon Connect + Lex + Bedrockで、発話から個人情報（番号や名前、住所、誕生日）を正しく認識できるか試してみました。 ConnectとLexによるAIチャットボットで、有人対応から無人対応に変更したいニーズが増えているように思います。 事前に登録したお客様情報に対して、AIチャットボットがお客様の認証を対応できるか気になったため、まず数字や英字、住所などをAIチャットボットが発話どおりに認識してくれるか検証しました。 今回の記事では、以下の５つの項目を発話し、AIチャットボットで正しく認識できるか確認します。 住所 名前 英字 数字 生年月日 特に、数字に関しては、AIチャットボットで電話番号や会員
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 | DevelopersIO
Amazon Connect アドベントカレンダー 2023、7日目の記事です！ クラスメソッドとギークフィードさん、スカイアーチHRソリューションズ さんの有志が募ってチャレンジしている企画になります。 (アドベントカレンダーのカレンダー一覧はこちら↓) はじめに Amazon Connect で、キュー内の最大問い合わせ数を設定時の考慮事項や上限数を超えた場合の動作を確認しました。 全てのチャネルを含めたキューの最大コンタクト数の上限数をConnectの日本語表記では、「キュー内の最大問い合わせ数」と呼ぶようです。 キューとは、顧客からの問い合わせがエージェントにルーティングされる前に待機する場所のことです。 「キュー内の最大問い合わせ数」を設定した場合、チャネルに関係なく、キューはその数に達すると新しいコンタクトの受け入れを停止します。 キュー内の最大問い合わせ数を設定することで、複
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 | DevelopersIO
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 はじめに 以前、Amazon Connectでエージェントが介在しない「留守番電話」や「AIチャットボット」で録音したい場合、Kinesis Video Streams（以降、KVS）経由でAWS Lambdaを使い音声データの録音と保存する方法をまとめました。 ただし、ConnectからKVS経由で音声ファイルS3バケットに保存すると、録音した音声と異なる音声が時折含まれていました。 調査した結果、以下の記事でも同じ現象に言及しておりました。その記事では、KVSからメディアデータを取得する際にGetMediaAPIではなくGetMediaForFragmentListAPIを利用することで、この問題が解消されたと書かれてい
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 | DevelopersIO
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 はじめに この記事では、Amazon ConnectとKinesis Data Streams（以下、KDS）を用いて、エージェントが介在しなくても、ユーザーの発話を録音する方法を紹介します。 Connectでは、下記のコンタクフローのブロックで録音できますが、録音条件は、顧客とエージェントが繋がってからのみ録音されます。 例えば「留守番電話」やAmazon Lexと組み合わせた「AIチャットボット」のように、エージェントが介在しない場合、通常の録音機能は利用できません。 解決策として、コンタクフロー内で「メディアストリーミングの開始」というブロックを利用し、Kinesis Video Streams（以降、KVS）にメディアデータを
[速報]コールセンター業界に革命が起こる！？Contact Lens for Amazon Connectが発表されました！ #reinvent | DevelopersIO
こんにちは(U・ω・U) AWS事業部の深澤です。 たった今、Contact Lens for Amazon Connectが発表されました！！ どのようなサービスなのか これまで、Amazon Connectで行われた通話情報を解析し、テキストに書き起こして、検索したりするのは複数のAWSサービスを組み合わせて行う必要がありましたが、今回の新サービス「Contact Lens for Amazon Connect」ではその辺りをフルマネージドで提供してくれるようです。具体的な特徴としては以下のような発表がありました。 Connectの画面からワンクリックでアクティベート可能 顧客の通話を自動的に書き起こし & 分析し、以前に録音した通話を書き起こす スピーカー検出で全文転写を入手、既存のソリューションの2倍の精度 感情、長い沈黙、およびエージェントと顧客が互いに話し合っている時間を分析
![[速報]コールセンター業界に革命が起こる！？Contact Lens for Amazon Connectが発表されました！ #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a298426174d5914a0e9708095c8dd40c4722cc0d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Freinvent2019_newservice_eyecatch.jpg)
[アップデート]Amazon Connect のセキュリティプロファイルは、CloudFormationで作成できるようになりました | DevelopersIO
Permissions プロパティのうち、Permissionsのアクセス権限に関しては、下記のドキュメントにセキュリティプロファイルのアクセス権限の一覧があります。 ドキュメントのAPI nameに記載している値をPermissionsにリスト形式に記載することで、必要なアクセス権限を追加できます。 ドキュメントを参考に、必要なアクセス権限を追加しましょう。 TagRestrictedResources プロパティのうち、TagRestrictedResourcesは、下記のAPIドキュメントに記載されている通り、User、SecurityProfile、Queue、RoutingProfileから選択できます。 テンプレート例 今回使用するテンプレートは、以下です。 パラメータには、セキュリティプロファイル名とConnectインスタンスARNが選択できるようにしております。 AWSTe
AWSリソースの監視にはCloudWatchを利用することが多いですが、通知の手段は多岐にわたります。今回はAmazon Connectを活用した電話通知の方法を紹介しますLambda関数からAmazon Connectの問い合わせフローを実行するソースコードも公開しています。 はじめに CX事業本部の高橋雄大です。 AWSリソースの監視にはCloudWatchを利用することが多いですが、通知の手段は多岐にわたります。今回はAmazon Connectを活用した電話通知の方法を紹介します。 Amazon Connectとは？ Amazon Connectはクラウド型のコンタクトセンター（コールセンター）です。単純な電話の受発信だけでなく、問い合わせフロー設計による対応の自動化や、他のAWSサービスとの連携が簡単にできます。 料金は電話番号の利用料と分単位の従量課金のみで初期費用は不要です。
富士通の「Global Delivery Center」ではAmazon Connectを用い、月間38万件超の電話問合せに対応 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 富士通の「Global Delivery Center」ではAmazon Connectを用い、月間38万件超の電話問合せに対応 今回のブログでは、Fujitsu（富士通）のHead of Cross Global Delivery Networks を務めるAlex Sanchez 氏（経歴は本ページの最下部）の経験をもとに、AWSジャパン・パブリックセクターより、富士通によるグローバルでのAmazon Connect 活用事例を紹介します。──── 日本の政府機関・公共機関（自治体・独法・教育・医療/ヘルスケア・NPO）のお客様向けにも、Amazon Connectを用いた市民接点の構築を加速いただけるパートナー各社との連携を進めていきたいと、AWSでは考えています。 *今回のブログは、AWS Partner Summit 2021の開催
Amazon Connectで構築してみた (第１回：電話転送)｜コラム｜クラウドソリューション｜サービス｜法人のお客さま｜NTT東日本
2020.05.01 ｜ Writer：F.OKUNO Amazon Connectで構築してみた (第１回：電話転送) はじめまして。NTT東日本にて、パブリッククラウドのSIを担当している F.OKUNO と申します。 最近、導入費用、初期構築や設定変更のお手軽さ、ハードウェア保守期限が無いなどの観点から、クラウド型コンタクトセンターサービスとなります、Amazon Connectに興味を持たれているお客さまが増えてきています。 数ヶ月前まで、Amazon Connectを触ったことがなかった私が電話転送機能をご紹介できればと思います。 要件 複数店舗を所有するお客さまにて、改装中店舗にかかってきた電話を営業中の他店舗に転送する仕組みとして、弊社ボイスワープサービスを使用していました。 だだ、ボイスワープの仕組み上、電話をかけたお客さまは電話が転送されたことが分かりません。また、転送先
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 AWSは、SAML 2.0による ID フェデレーションに対応しており、Amazon Connect(以下、Connect)へのログインも、シングルサインオンが可能になっています。 ID プロバイダーと AWS の間で SAML フェデレーションを有効にする ここDevelopers.IOでも、既に、サテライトオフィスからSSOする記事が掲載されております。 【SAML】Amazon ConnectにサテライトオフィスからSSOしてみた 今回は、上記の記事を全面的に参考にさせて頂きながら、OneLoginからSSOしてみた作業の纏めです。 作業した手順は、以下のとおりです。それぞれの作業で、必要な諸元がありますので、この通り上から順に進めるとスムーズに構築できると思います。 Amazon Connectのインスタンス及び、ユーザー作成 On
AWS、コンタクトセンター分析に機械学習を活用する「Contact Lens for Amazon Connect」をGAに
Amazon Web Services（AWS）は米国時間7月23日、「Contact Lens for Amazon Connect」の一般提供（GA）を開始したと発表した。Contact Lensは、コンタクトセンターにかかってきた電話の内容を文字に書き起こしたり、各種の分析を実行する、機械学習（ML）を活用した機能一式で、フルマネージド型のクラウドコンタクトセンターサービス「Amazon Connect」の一部だ。 Contact Lensによりコールセンターの管理者は、顧客のセンチメントのほか、通話のなかで明らかになってくるトレンドや、コンプライアンス関連の問題を把握できるようになる。またユーザーは、特定の話題に基づく通話（顧客が返品を希望する場合など）や、顧客のセンチメント（否定的な顧客センチメントスコアとなった場合など）、通話の性質（長い沈黙があったり、顧客と担当者が議論になっ
[アップデート]Amazon Connect Cases は、「ファイルのアップロード機能」と「コメントした投稿者名が表示」されるようになりました | DevelopersIO
[アップデート]Amazon Connect Cases は、「ファイルのアップロード機能」と「コメントした投稿者名が表示」されるようになりました はじめに Amazon Connect Casesに、２つのアップデートがありました。 Connect Casesにファイルを添付できるようになりました Connect Casesに書き込まれたコメントの投稿者名が表示されるようになりました 1点目は、ケースにファイルをアップロードとダウンロードできるようになりました。 文書、画像、ビデオなどのファイルをケースにアップロードし、いつでもケースからアクセス（ダウンロード）することが可能です。 このアップデートによって、例えば、顧客が書類を提供した場合、その書類をケースにアップロードすることで、顧客とのフォローアップの会話やケース担当者がすぐにアクセスできるようになります。 これによりエージェントの
[Amazon Connect] 任意時間で電話の呼び出しコールを中断する方法を考えてみた | DevelopersIO
Amazon Conenctで電話をしたとき、呼び出しコールをして一定時間応答がなければ電話を切る、という動作の実現方法を考えてみました。 なお、何もしない場合は、約60秒間ずっと呼び出し続けます。 [Amazon Connect] ユーザが電話に出ない場合、呼び出しコールは何秒で終了するのか試してみた ｜ Developers.IO 前提 LambdaからAmazon ConnectのAPIを呼び出して電話発信する場合です。 まずはAmazon ConnectのAPIを調べる 通話終了のAPIはある stop_contact()を使えば、通話を終了できることが分かりました。ただしこれは、「コール中・通話中お構いなしに終了」します。 stop_contact() | Connect — Boto 3 Docs 1.10.50 documentation つまり、現在の通話状態を取得するAP
Contact Lens for Amazon Connectの感情分析は、どのような言葉がポジティブ、ネガティブと判断されるか調査してみた | DevelopersIO
はじめに Contact Lens for Amazon Connect(以降、Contact Lens)の機能の一つに感情分析機能があります。 感情分析機能は、Connectでオペレータと顧客が話している言葉の感情を捉えて分析します。 肯定的、中立的、否定的の３つに分類されます。 例として、以下のように感情分析の結果が表示されます。 具体的な処理内容は、Contact Lens側でAmazon Transcribe を利用して通話を文字起こしされ、Amazon Comprehendを利用して、文字起こしした言葉に対して感情分析されます。 ちなみに、勘違いされやすいですが、発する声色は、感情分析の対象ではありません。文字起こしした言葉(テキスト)のみが対象です。 今回は、コールセンターで使用される言葉のうち、どういった言葉が肯定的、中立的、否定的と判定されるか調査してみました。 テスト結果
[ChatGPT × Amazon Connect] ホームページに埋め込めるチャットボットシステムを構築してみた | DevelopersIO
こんにちは、AWS事業本部の荒平(@0Air)です。 ChatGPTの登場以来、ずっとワクワクが止まらないので、Amazon Connectの標準機能であるチャット機能を用いて、多種多様なホームページに埋め込むことが可能なチャットボットシステムを作成してみました。 基本的な構成・設定値は以下の記事と同様ですが、音声入力とチャット入力では若干設定方法が異なっていたため、 そのあたりを重点的に解説します。 作ったもの 構成図 参考記事と同様で、使用しているAWSサービスはAmazon Connect、Lex、Lambdaとなります。 本エントリで紹介するチャットボットでは、以下のメリット・デメリットがあります。 メリット 手軽 使用するチャットウィジェットは、Amazon Connectコンソールからスクリプトをコピー＆ペーストするだけで利用できるので、手軽に始めることができます 多言語対応
Contact Lens for Amazon Connect (Preview) | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Contact Lens for Amazon Connect (Preview) 12月3日、AWS は Contact Lens for Amazon Connect を発表しました。これは、機械学習（ML）によって実現される Amazon Connect の機能セットであり、重要な顧客フィードバックを特定し、顧客体験を改善するために、顧客との会話の内容、感情、傾向を理解する手段をコンタクトセンターのスーパーバイザとアナリストにもたらします。Amazon Connect は、Amazon の受賞歴のあるカスタマーサービスを支えるのと同じテクノロジーが用いられたオムニチャネルクラウドコンタクトセンターサービスです。 Intuit、GEアプライアンス、Capital One、Dow Jonesなどの企業は、Amazon Connectを使用し
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Amazon Connectで月4ドルで電話発信する仕組みを構築する | DevelopersIO
Amazon Connectの個人的に魅力的だと思うBest3を発表します！ | DevelopersIO
Amazon ConnectでCloudWatchのアラームを電話通知してみた | DevelopersIO
【SAML】Amazon ConnectにOneLoginからSSOしてみた | DevelopersIO
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