[レポート]BAP322: Amazon Connectで作成したコンタクトセンターにAIの力をもたらす #reinvent

[レポート]BAP322: Amazon Connectで作成したコンタクトセンターにAIの力をもたらす #reinvent

Clock Icon2018.11.28

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こんにちは、中村です。
BAP322: Bring the Power of AI to Your Amazon Connect Contact Centerのセッションレポートになります。

概要

With Amazon Connect, a cloud-based contact center service, businesses can create dynamic contact flows that provide personalized caller experiences by taking history and past context into consideration to anticipate callers’ needs. Join us to learn how customers are executing successful strategies using Amazon Lex to add NLU chatbots into their Amazon Connect customer experience workflows. Learn how using Amazon Lex, an AI service that enables you to create intelligent conversational chatbots that can turn your contact flows into natural conversations using the same technology that powers Amazon Alexa. Learn how to automate repeatable routine tasks such as password resets, order status, and balance inquiries without the need for an agent.

Amazon Connectを使用すると、発信者のニーズを予測するために履歴や過去の状況を考慮して、パーソナライズされた発信者エクスペリエンスを提供する動的コンタクトフローを作成できます。 Amazon Lexを使用して顧客が成功戦略をどのように実行して、NLUチャットボットをAmazon Connectカスタマーエクスペリエンスワークフローに追加しているかをご覧ください。 Amazon Alexaと同じ技術を使用して、コンタクトフローを自然な会話に変えるインテリジェントな会話型チャットボットを作成できるようにする、AIサービスであるAmazon Lexの使用方法を学びましょう。エージェントの必要なしに、パスワードのリセット、注文ステータス、残高照会などの繰り返し可能なルーチンタスクを自動化する方法を学びます。

セッションリポート

  • AIサービスを用いてContact centerをより良いものに
    • Lex
      • NLU技術で、自然な会話でやり取りをするチャットボットに作成
    • transcribe
      • 音声をテキスト化
    • comprehend
      • 音声から文脈や感情等を読み込む
  • Business Case
    • ビジネスにおけるユースケースを考える
    • chatbotを作るときのロードマップを作成する
        • データ・ドリブンフレームワークの構築
          • 頻度・説明・会話の複雑さを検討する
          • 多岐にわたるリソースからデータを作る
      • Designing an MVP
        • chatbotで求めている機能を明確化する
        • 3つのKeyを満たしているかを確認
    • chatbotを作成する
      • VUIデザイン
        • GUIとVUIの違い
        • VUIの設計方法
      • フロー作成
      • Lexへ実装
        • 短いインテントや長文の説明・主機能と違う会話の設計
        • Lexの完成後、実際にテストを行い。サンプル発話を調整する
          • コールセンターで蓄積していたデータをもとにテストケースを作成する
          • 発話内容で適切なインテントにマッチするか(マッチ率の目標は75%)
          • 初期段階では、35.96%となり改善を行った。
          • 実際の改善結果
          • 90%台まで上げることに成功した。
      • アーキテクチャーを進化させていくために
        • Service APIをよく知ること
          • コンソールでは作業せずCloudformationへ移行する
          • lambda
          • テストの自動化
          • CI/CD pipelineの利用
          • デプロイ時に自動テストを実行するようにした。
      • これらの作業後のRental chatbotの結果

構築チームと今回のMVPタイムライン

Best Practice

  • 主要ビジネス要件の一部となるもので、複雑さある実践的なユースケースを選ぶ
  • 顧客体験がテクノロジーと同じくらい重要である
  • 自動化されたテストを活用して、効果の向上と経験の蓄積を促進する

Connect上でのデータの移動

まとめ

いかがでしたでしょうか。Amazon Connectについては、東京リージョンでの近々リリースが予定されております。 Lexについては、日本語の対応はまだですがこちらも非常に楽しみです。また自動テストについてはどこかで環境構築しようと思います。

クラスメソッドでは、チャットボット・Amazon Connectのサービス導入支援も行なっております。
チャットボット開発支援 クラウド型コンタクトセンターサービス導入支援

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