生成AI と Amazon Connect 20240209_平井

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 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〜 Amazon Connectと生成AIを利用した業務改善 の活用例 2024年2月9日 クラスメソッド株式会社 AWS事業本部 コンサルティング部 平井 裕二
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 自己紹介 
 • 平井裕二
 • 所属：AWS事業本部コンサルティング部
 • 好きなAWSサービス：Amazon Connect、Amazon Lex
 

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 アジェンダ • 生成AIとAmazon Bedrock、Amazon Q in Connectの概要について
 • Amazon Connectと生成AIを利用した活用例
 • 生成AIの活用のメリット・考慮点
 • 電話無人化のデモ

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 生成AIとは • 生成AIは、テキスト、画像、音楽、音声などのコンテンツを自動で生成できるAIのこ と。
 • 例えば、ChatGPTは生成AIの一種で、与えられた指示（プロンプト）に基づいて会話 文を生成するモデルです。

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 Amazon Bedrockについて • 概要
 ◦ Amazon Bedrockは、API を通じて様々な企業の生成AIモデルを利用で きるプラットフォームを提供するサービス
 ◦ Claudeというテキスト生成のモデルも利用可能
 • セキュリティ
 ◦ 他のAWSのサービスから利用する場合、インターネットには出ていかな いためセキュアに利用可能
 ◦ 転送中や保存中も常に暗号化
 ◦ データはモデルの学習には利用されない

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 Amazon Q in Connectについて • 概要
 ◦ Amazon Q in Connectは、生成AIを活用したオペレーターを支援するAI アシスタントサービス
 ◦ プレビュー版で、日本語はまだ未対応
 • 機能
 ◦ 通話中や通話後、オペレーターは回答で必要な情報を検索できる
 ◦ 通話中に会話をリアルタイムで文字起こしし、オペレーターに対して回 答を提示する

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 生成AIをコンタクトセンターで活用 • 生成AI ◦ Amazon Bedrock、Amazon Q in Connect、ChatGPT • 主な活用 ◦ 電話対応の無人化 ◦ オペレーター支援
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 電話対応の無人化の活用例 • 予約対応
 ◦ 予約情報に必要な情報を会話形式でヒアリングし、最後に予約内容を 復唱後、DBに登録
 • 簡易なよくある質問の対応
 ◦ 事前質問文と回答をドキュメントとして保存し、ユーザーからのお問い合 わせに関連したドキュメントを検索して、検索結果を元に生成AIが回答 する（RAG）
 • 一次対応（自動振り分け、エスカレーション）
 ◦ お問い合わせ内容を種別判定し、種類に応じた担当部署に繋げる
 ◦ 簡易なFAQはAIで回答し、難しい内容は担当部署に繋げる

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 活用例 • 予約対応

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 活用例 • 簡易なFAQ

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 活用例 • 一次対応（自動振り分け、エスカレーション）

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 生成AIで回答が難しいケース • １度のお問い合わせで複数の問題に対する回答
 • 顧客に十分なヒアリングが必要なお問い合わせ
 ◦ 購入した商品が故障した際のお問い合わせなど
 担当者にエスカレーションする

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 オペレーター支援の活用例 • 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
 ◦ お客対応に専念し、通話後の作業時間を削減
 ◦ 通話後のオペレーターの対応漏れを防ぐ
 • Amazon Connect Contact Lensによって、通話時にお客様の感情分析や、 オペレーターと顧客の通話割合などの分析が可能
 ◦ オペレーターのフィードバックに役立つ
 • 通話中に会話をリアルタイムで文字起こしし、インポートした社内データを元 に、Amazon Qを利用して、通話内容から回答を提示
 ◦ オペレーターの負担低減。スピーディーな回答が可能

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 活用例 • 通話内容の要約

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 活用例 • 社内データを検索

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 電話対応の無人化のメリット • オペレーターの負担低減
 ◦ 簡易な問い合わせはAIで対応することで、負担を低減しオペレーターは 難易度の高いお問い合わせに注力できる
 • 24時間365日の対応
 ◦ 人的リソースの確保やコストをかけることなく24時間365日の対応が可 能
 • 顧客体験の向上
 ◦ 特定の時間に入電が集中する場合も待ち時間無く対応することで、顧 客満足度の向上や売上に繋がる
 • コスト削減
 • 多言語対応

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 オペレーター支援のメリット • オペレーターの負担低減
 ◦ オペレーターをアシスタントすることで、負担を低減しオペレーターは難 易度の高いお問い合わせに注力できる
 • 顧客体験の向上
 ◦ 生成AIの回答支援により、スピーディーに対応し顧客満足度の向上に 繋がる
 • コスト削減
 ◦ 要約支援や回答支援により、オペレーターの生産性の向上や教育コス トの削減

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 考慮点 • 顧客体験の低下
 ◦ 生成AIの処理によって、回答までの長く感じる可能性がある
 ◦ 誤った回答をする可能性がある
 • 導入前に検証（PoC）が必要
 ◦ 想定通りの回答を行うか、検証が必要
 • 導入コスト
 ◦ 導入する際の初期投資がかかる
 ▪ 「スタートパッケージ for Amazon Connect」低コストでConnectの導 入が可能（生成AIのソリューションは除く）
 

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 デモのシナリオ
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 生成AIによって、具体的な日付や時間に変換
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 デモ
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 デモ
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 デモ
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 デモ
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 デモ 生成AI応答待ち 7秒
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 予約システムの概要構成図
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 おさらい • 生成AIとAmazon Connectでは様々なシーンで活用可能
 ◦ 電話対応の無人化
 ◦ オペレーター支援
 • システムの構成は、そこまで複雑ではないため検証しやすい