新卒エンジニアがAgentCoreでコールセンター改善に挑む

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Transcript

1. @sknow_snow 新卒エンジニアがAgentCoreで コールセンター改善に挑む JAWS-UG彩の国埼玉支部 #8
2. 榎本 祐希 / Yuki Enomoto 25卒 いまやっていること リフォーム会社 × ユーザーのマッチング サービスを担当 インフラ / バックエンド がメイン Claude の部内利用推進 チームの 開発環境の整備 EM（エンジニアリングマネージャー） に興味あり 2 自己紹介 @sknow_snow
3. コールセンターの通話を、リアルタイムで構造化するツール 通話を Amazon Connect で文字起こし Claude Haiku で構造化データに変換 オペレーター画面にリアルタイム反映 目的: 手入力と転記ミスを減らす 3 何を作ったか @sknow_snow
4. 4 アーキテクチャ @sknow_snow
5. 採用 36 件 / 未採用 204 件 採用率 15% 精度は正しかったが、使われていない 5 リリース後… @sknow_snow
6. 慣れた手は速い 通話を聞きながら手で打つ余裕がある人にとって、 AI 提案は手を止める存在になっていた 6 なぜ使われなかったか @sknow_snow
7. v1 必要な項目を ほぼ全部 AI でカバー → 料金もレイテンシーも膨らむ v2 「書きにくい × 優先度」 の 2 軸で絞り込み 「現場のどの困りを解くか」を起点に → 採用率 15% → 30% 7 v2 で何を変えたか @sknow_snow
8. 8 やっておいてよかった: AgentOps @sknow_snow
9. LLM選択 → Amazon Bedrock プロンプト設計 → Strands Agents SDK デプロイ → Terraform / GitHub Actions 監視 → CloudWatch GenAI Observability / Logs Insights オンライン評価 → AgentCore Evaluations 9 各工程で使ったもの @sknow_snow
10. AgentCore で何を作るかより、 どの困りを解くか を、事業側と先に握る Agent は作るだけでなく、 開発サイクルも意識した設計を 10 まとめ @sknow_snow
11. 11 X @sknow_snow