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 【Amazon Connect × 生成AI活用】短期間で導入可能な次 世代型コンタクトセンターのススメ Amazon Connectと生成AIを利用した業務改善 の活用例 2024年5月30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
 ○ 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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 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