AmazonConnectを コンタクトセンターと 呼んでいた頃

Transcript

1. 話します
2. re:Invent 行ったよ
3. チョコで出来た自由の女神を見たり
4. 銃を打ってみたり
5. でかい玉を見たり
6. でかい山を見たり
7. 仕事もしてきた！ メインの関心領域：
8. 仕事もしてきた！ メインの関心領域： AmazonConnect
9. 仕事もしてきた！ メインの関心領域： 初日のKeynoteでも言及のあったホットトピック https://www.youtube.com/watch?v=q3Sb9PemsSo AmazonConnect
10. 仕事もしてきた！ メインの関心領域： 初日のKeynoteでも言及のあったホットトピック https://www.youtube.com/watch?v=q3Sb9PemsSo AmazonConnect AmazonConnectって？
11. AmazonConnect ≒ コールセンター
12. AmazonConnect ≒ コールセンター ふ〜ん興味ねえトピック 10分内職してやるぜ
13. AmazonConnect ≒ コールセンター ふ〜ん興味ねえトピック 10分内職してやるぜ NO!
14. AmazonConnect ≒ コールセンター ふ〜ん興味ねえトピック 10分内職してやるぜ Connect ≠ コールセンター
15. • Connect はもはやコールセンターだけのサービスではない ことを理解する • 「Connectってコールセンターのサービスだよね」と 言われた時にひっそりとほくそ笑む 今回の目的 まだ分かっていないようね
16. ⭕ 話すこと： Why 注意 それって recap なの？ ⚠ 話さないこと： How • コールセンターの歴史的な課題 • Connect の一部新機能の簡単な紹介 ◦ AI Agent Designer ◦ Journeys • 新機能が課題をどのように解決するか？ • Connect 新機能の包括的なまとめ • 新機能の技術的な詳細 • 新機能の利用方法 • 使ってみた
17. AmazonConnect を コールセンターと 呼んでいた頃 Kai
18. 1. 前置き 2. AI Agent Designer による人的資源の解放 3. Journeysによる顧客体験設計 4. まとめ お品書き
19. 1. 前置き 2. AI Agent Designer による人的資源の解放 3. Journeysによる顧客体験設計 4. まとめ お品書き
20. コールセンターって どんなイメージですか？
21. サービス コールセンターのイメージ 顧客
22. サービス コールセンターのイメージ 顧客
23. サービス コールセンターのイメージ 顧客
24. サービス コールセンターのイメージ 顧客 顧客体験の最前線
25. 業務の要であり、課題でもある コールセンターにおける「人」 要（ポジティブ） • 共感力・判断力 • 柔軟な対応力 • 専門知識
26. 業務の要であり、課題でもある コールセンターにおける「人」 課題（ネガティブ） • コストが高い • 営業時間の制約 • 担当が分かれ、顧客がたらい回しに 要（ポジティブ） • 共感力・判断力 • 柔軟な対応力 • 専門知識
27. 企業目線でのコールセンター • 顧客体験を決めるが、売上に繋がらない 割にコストが掛かる … • 事業から忌避される対象に
28. 企業目線でのコールセンター • 顧客自身の課題解決を促す 方向性：FAQ/チャットボット ◦ 自己解決範囲は増えたが、難易度UP • 顧客体験を決めるが、売上に繋がらない 割にコストが掛かる … • 事業から忌避される対象に
29. 企業目線でのコールセンター • 顧客自身の課題解決を促す 方向性：FAQ/チャットボット ◦ 自己解決範囲は増えたが、難易度UP • 事業拡大に伴いコールセンターも分業化 ◦ 電話してもたわい回し まだ保留だね • 顧客体験を決めるが、売上に繋がらない 割にコストが掛かる … • 事業から忌避される対象に
30. 企業目線でのコールセンター • 顧客自身の課題解決を促す 方向性：FAQ/チャットボット ◦ 自己解決範囲は増えたが、難易度UP • 事業拡大に伴いコールセンターも分業化 ◦ 電話してもたわい回し まだ保留だね 会話の封印による顧客体験の悪化 • 顧客体験を決めるが、売上に繋がらない 割にコストが掛かる … • 事業から忌避される対象に
31. 企業目線でのコールセンター • 顧客体験を決めるが、売上に繋がらない割にコストが掛かる… • 大事業から忌避される対象に • 顧客自身の課題解決を促す方向性：FAQ/チャットボット ◦ 自己解決範囲は増えたが、難易度UP • 事業拡大に伴いコールセンターも分業化 ◦ 電話してもたわい回し まだ保留だね 会話の封印による顧客体験の悪化 もったいない！
32. 会話の封印 • 「会話」は最も効率の良いコミュニケーション手段 なはず！ • ビジネス構造で封じられているのはもったいない AI Agent への期待
33. 会話の封印 • 「会話」は最も効率の良いコミュニケーション手段 なはず！ • ビジネス構造で封じられているのはもったいない AI Agent への期待 LLM の登場 • LLM+TextToSpeech で応答をするようにすれば…？ 人件費０！ 労働基準法０！ GOGO
34. AI Agent の実際：宿の予約 宿探して
35. AI Agent の実際：宿の予約 宿探して 頼んどくね
36. AI Agent の実際：宿の予約 宿探して 空室確認して
37. AI Agent の実際：宿の予約 宿探して 空室確認して 頼んどくね
38. AI Agent の実際：宿の予約 宿探して 空室確認して 予約して
39. AI Agent の実際：宿の予約 宿探して 空室確認して 予約して 頼んどくね
40. 頼んどくね 宿探して 空室確認して 予約して AI Agent の実際：宿の予約 …こいつ いらんくない？
41. AI Agent への期待と現実 • LLM＋TextToSpeech だけでは、不出来な一次請け • 会話Only：作業者が必要なのでコスト問題は未解決 • AI Agent が作業代行 までする必要がある 宿探して 空室確認して 予約して
42. AI Agent への期待と現実 • LLM＋TextToSpeech だけでは、不出来な一次請け • 会話Only：作業者が必要なのでコスト問題は未解決 • AI Agent が作業代行 までする必要がある 宿探して 空室確認して 予約して まさに… MCP(ModelContextProtocol)
43. AI Agent への期待と現実 • LLM＋TextToSpeech だけでは、不出来な一次請け • 会話Only：作業者が必要なのでコスト問題は未解決 • AI Agent が作業代行 までする必要がある 宿探して 空室確認して 予約して まさに… MCP(ModelContextProtocol) AmazonConnectなら出来ます -AI Agent Designer-
44. AI Agent Designer：AI Agent の作成 • AI Agent を Connect のGUIで作成できる
45. AI Agent Designer：リソースへのアクセス Tools Prompts GuardRails FlowModules • Tools：MCP相当、全てのリソースへのアクセスを可能に ◦ 自社リソース： Lambda経由でのアクセス ◦ 外部リソース： AgentCoreGateway経由でのAPI呼び出し API
46. AI Agent Designer：AWS基盤故の柔軟性 • GUIにより超手軽にAI Agent を実用可能 • Toolsにより全ての業務が代行可能に 世界最大規模 PaaSとしての強みを最大限活かした AWSにしか出来ないアプローチ
47. 従来課題の解決 課題 • コストが高い • 営業時間の制約 • 担当が分かれ、顧客がたらい回しに ➢ 人件費 >>> Connect 料金 ➢ 無限大の勤務時間 ➢ 何でもできる万能コンシェルジュ
48. 1. 前置き 2. AI Agent Designer による人的資源の解放 3. Journeysによる顧客体験設計 4. まとめ お品書き
49. AI Agent 普及後の未来のコールセンター 宿 検 索 空室確認 予 約
50. AI Agent 普及後の未来のコールセンター 宿 検 索 空室確認 予 約
51. AI Agent 普及後の未来のコールセンター 宿 検 索 空室確認 予 約 失職
52. AI Agent 普及後の未来のコールセンター 宿 検 索 空室確認 予 約 失職 するわけではない
53. AI Agent 普及後の未来のコールセンター 宿 検 索 空室確認 予 約 失職 するわけではない AI Agent による人的資源の解放 資源をどこに投下する？
54. 資源の投下先：事業は通話だけでは成り立たない 検索・比較 電話相談 通話対応 システム 操作 確認メール 送信 リマインド 送信 プロモーション 配信 事前準 備 問い合わせ 出発前 出発後
55. 資源の投下先：事業は通話だけでは成り立たない 検索・比較 電話相談 通話対応 システム 操作 確認メール 送信 リマインド 送信 プロモーション 配信 事前準 備 問い合わせ 出発前 出発後 ここだけでは不十分！ 全体のコミュニケーション設計が必要 事業で重要なのはユーザージャーニー全体のデザイン
56. 資源の投下先：オペレーターから事業設計者へ AI Agentの功績：事業のコアドメインへのリソース集中 顧客対応 顧客体験設計
57. 通話以外にも顧客とコミュニケーションする機能は以前から存在 Before Journeys：ユーザージャーニーの設計方法 Voice SMS Chat Email Whatapp • 独立した機能として提供 (当たり前) • 手動オペレーション・システム自動化でユーザージャーニーを実現 通話対応 システム 操作 確認メール 送信 リマインド 送信 プロモーション 配信
58. Before Journeys：ユーザージャーニーの設計方法 手動オペレーション・システム自動化でユーザージャーニーを実現 通話対応 システム 操作 確認メール 送信 リマインド 送信 プロモーション 配信 • 手動オペレーション ◦ 属人化しやすく 、組織が拡大すると徹底が難しい • システム自動化 ◦ 開発が必要なため、実現までに時間がかかる
59. そんなことはない：事業は通話だけでは成り立たない 検索・比較 電話相談 通話対応 システム 操作 確認メール 送信 リマインド 送信 プロモーション 配信 事前準 備 問い合わせ 出発前 出発後 ここだけでは不十分！ 事業で重要なのはユーザージャーニー全体のデザイン AmazonConnectなら出来ます -Journeys-
60. After Journeys • 誰に/どのタイミングで/何をするのか、自由に設計 できるように • ユーザージャーニーが Connect の GUI のみで完結 通話対応 システム 操作 確認メール 送信 リマインド 送信 プロモーション 配信
61. After Journeys • 誰に/どのタイミングで/何をするのか、自由に設計 できるように • ユーザージャーニーがConnectのGUIのみで完結 通話対応 システム 操作 確認メール 送信 リマインド 送信 プロモーション 配信 出来そう ほんとに？ どうやって？
62. • CustomerProfilesの属性によってセグメントを定義 ◦ カスタム属性によって自由度が ♾ After Journeys：誰に リピーター 検討離脱 2h 24h 48h 3month 3month 6month キャンセル 1min 3d 2w
63. After Journeys：何でも出来ちゃう Journey からLambdaの呼び出し が可能 Journeys 初砲連絡 予約変更 変更連絡 AWS基盤で実現される 無限の自由度 ➢ 任意のビジネスロジックが Journeyに組み込み可能に
64. Journeys が可能にしたこと 課題 • AI Agent による対応自動化 → 顧客体験の設計にリソース集中できるように • 責任範囲拡大による難易度の増加 ◦ 検証までのサイクルの長さ ◦ ステークホルダーの多さ Journeys • チャネルを跨いだ顧客体験をGUI上で設計可能に • 顧客体験の全体設計難易度がDOWN ◦ Idea → 検証までのサイクルが高速化 • アイデアさえあれば事業を変えられる世界に！
65. 1. 前置き 2. CustomerSelfServiceによる人的資源の解放 3. Journeysによるサービス全体での顧客体験設計 4. まとめ お品書き
66. 1. AI Agentの導入 ◦ AWS基盤を活用することで、簡単に万能 AIコンシェルジュ爆誕 ◦ 顧客がAI Agent と対話的に課題解決 2. Journeys ◦ AI Agentにより解放されたリソースを事業設計に投下可能に ◦ セグメントに応じた顧客体験の設計を 簡単化 ◦ 本質的な事業課題への集中 まとめ 巨大プラットフォームである AWSにしか出来ない 強力なアプローチ
68. https://aws.amazon.com/jp/connect/