Amazon Connectで自動架電システムをつくってみた！
本コラムでは、Amazon Connectのユースケースと顧客へ架電を行う簡易的なシステムの構築例をご紹介します。
COLUMN
Amazon Connectを利用してコンタクトセンターを構築！〜旅行代理店編〜
本コラムでは旅行代理店業界をテーマとして、Amazon Connectを用いたコンタクトセンターサービス構築のための機能を紹介します。
1. Amazon Connectとは
Amazon Connectは、AWSが提供するクラウドベースのコンタクトセンターサービスです。柔軟な設定と拡張性を備え、企業は迅速にコールセンターを構築・運用できます。音声通話、チャット、タスク管理などのマルチチャネル対応に加え、IVR（自動音声応答）やAIチャットボットとの連携で効率化に貢献します。コストは利用分だけの従量課金制で、オンプレミス型システムの初期費用や維持管理負担を抑制することができます。さらに、Amazon LexやAWS Lambdaと組み合わせることで、顧客対応をパーソナライズしたり自動化したりできます。カスタマーサポート、予約管理、マーケティングなど、幅広いユースケースに対応可能で、顧客体験の向上に貢献することが期待されます。
2. 旅行代理店のコンタクトセンターの業務の紹介
昨今、旅行代理店における電話業務への生成AIの導入が急速に進んでいます。
背景には人手不足などが挙げられており、効率化の側面で生成AIへの期待が大きくなっています。
旅行代理店業界の抱えている課題感は以下の記事に整理されています。
旅行代理店業界の課題の中から2点挙げてみます。
①顧客※1からの問い合わせ内容が多岐にわたりエージェント※2の時間がとられるため負担が増加
②顧客対応はエージェントの経験や知識に依存するため対応品質にばらつきが生じる
①は人がやる必要のない作業を洗い出して、機械的に処理する解決策が検討できそうです。
②は社内の情報にアクセスして参照しつつ顧客対応を可能にすることで解決できそうです。例えばエージェントが旅行中の顧客の状況や旅行先に関する情報をすぐに閲覧できると正確な回答ができる割合が上昇しそうです。
以降はこれら課題に対してAmazon ConnectやAmazon Bedrockを用いて対応するために検討した方法の一例を紹介します。
- ※1 顧客：コンタクトセンターに電話をかけてこられるお客さま
- ※2 エージェント：コンタクトセンターで顧客対応を行う担当者
3. Amazon Connectを利用したコンタクトセンターの構築
本章では上記で想定した課題について、Amazon Connectでの解決方法の一端を紹介します。
3-1. 構築の概要
①では顧客が問い合わせを行う際の意図判定を行い、適切なエージェントへ電話を転送する方法を紹介します。
②では社内情報を参照して、回答をサポートする仕組みの構築の方法について紹介します。
3-2. 構築の手順
①：問い合わせの意図判定を行う処理の設計について
Amazon Connectのコンソールから「コンタクトフロー」を選択し、以下のような流れを組みます。設定後は取得した電話番号に、設定したコンタクトフローを紐付けて設定は完了です。
1. 音声はデフォルトで英語となるため、日本語を選択します。
2. 分岐の処理を設定します。ここでは、1は旅行の申し込み、2は申し込み内容の紹介、3は申込のキャンセルとして設定します。顧客は電話のプッシュボタンで目的を選択します。
3. 押したボタンに基づき、それぞれのフローへ転送します。各フローには担当のエージェントが設定されており、目的別に顧客をエージェントの元へ誘導することが可能になります。
②：社内情報を参照して回答をアシストする仕組み
エージェントが顧客に回答する際に、手元の端末で社内情報を柔軟に検索・参照できる仕組みを構築します。この機能は、生成AIを用いて実行します。AWSにはAmazon Bedrockという生成AIを使用する基盤が整えられているのでそちらを利用します。
今回は旅行代理店をテーマとしているので、提供している旅行プランについてコンタクトセンターに問い合わせの入電があったケースを想定することとします。
回答に用いる情報は社内の情報を検索するとし、使用する情報をあらかじめ設定しておきます。このような生成AIの使用方法はRAG（ラグ）と呼ばれ、昨今非常に注目されています。
まず、回答の材料とする情報を用意し、ストレージサービスである、Amazon S3に格納します。今回はシンガポールへの架空の旅行プランを用意しました。
1. 架空のシンガポールへの旅行日程を準備します。tripplan.txtとして保存します。緑枠で囲んだ部分（初日の午後）の旅程を今回の検証できちんと回答できるか検証します。
2. S3に適当なバケットを用意し、アップロードします。
次に、AWSのコンソールから、Amazon Bedrockに移動します。Amazon Bedrockのナレッジベースという機能を利用してRAGの構築を進めていきます。
1. 左メニューから「ナレッジベース」を選択し、Create（Knowledge Base with vector store）を選択します。
2. データの参照元として、tripplan.txtを格納したバケットのURIを指定します。
ナレッジベースのその他の設定として、埋め込みモデルは「Titan Embeddings G1 - Text v1.2」を選択。ベクトルストアには「Amazon OpenSearch Serverless」を選択します。
3-3. 検証
①は架電が必要になるため、検証の部分は割愛させていただきます。
②の検証として、チャット欄に旅行プランについて、初日の午後に何をする予定か尋ねてみます。
1. 作成が完了したナレッジベースの画面からモデルを同期すると、画面右のチャット用のスペースから問い合わせを実行できます。
2. 検証として「初日の午後のスケジュール」と入力すると、きちんと回答の材料とした情報が含まれていることがわかります。この問い合わせの後に、それぞれの観光地について詳細を尋ねていくことももちろん可能です。
この検証には課金が発生するため、終了後はベクトルストアの削除などを行うことを推奨いたします。
4. Amazon Connectの導入ならNTT東日本にお任せください
Amazon ConnectはAWSのクラウド上に構築するコンタクトセンターサービスです。従量課金制で最低利用期間はありません。電話機器の設置も不要で基本的な機能だけでなくAIを用いた先進機能も多数提供されています。
NTT東日本ではAmazon Connect導入運用支援サービスを提供しており多数の支援実績がございます。
最短15営業日でスピーディーにコンタクトセンターの導入が可能で、費用に関してもお客さまのご要望にあわせて適切なご提案が可能です。
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Amazon Connectの導入をお考えでしたら、まずはNTT東日本にご相談ください。
5. まとめ
本コラムでは旅行代理店業界をテーマとして、Amazon Connectを用いたコンタクトセンターサービス構築のための機能を紹介しました。
顧客からの一時応答にはAmazon Connectのコンタクトフローに実装されている機能を用いることで、意図に基づいて目的別にエージェントに電話を振り分けることが可能であることを紹介しました。
また、エージェントが顧客対応時に社内の情報を柔軟に検索する方法として、Amazon Bedrockのナレッジベース機能を用いたRAGの構築方法を紹介しました。
本コラムで紹介した内容が日々の開発・運用のお役に立ちますと幸いです。
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