2025.09.10 ｜ Writer：しょう

Amazon ConnectとAmazon Bedrock Agentsで作る電話応答・予約システム

1. はじめに
2. AIエージェントを活用した電話予約システムの特徴
3. 構成
4. 実装方法: 4-1. データの準備; 4-2. APIの作成; 4-3. AIエージェントの設定; 4-4. Amazon Lexの設定; 4-5. Amazon Contentコンタクトフローの設定
5. 最後に

1. はじめに

クリニック予約や宅配便の再配達受付などで電話をかけると、自動音声が流れて案内に従って予約したことがありますよね。

例えば、「1番は新規予約・・・2番は予約の変更・・・」と案内され、番号を押して予約を進めるIVRや、「診察日やご予約時間は・・・？」「配達希望日時は・・？」と順番に回答して予約が進むシステムなどがあります。

シンプルで便利なところはありますが、ちょっと融通を利かせたいときに困ることも多いです。質問の順番から外れたものや、あいまいな回答にはうまく対応できず、会話が途切れてしまうこともよくあります。その結果、不満を感じたりして予約をあきらめてしまうことも少なくないと思います。

もし人間のように自然な会話でやり取りできる相手なら、あいまいな希望や想定外の質問にも柔軟に対応してもらえ、スムーズでストレスの少ない予約体験ができるのでしょう。

この記事では、自然な会話ができるAIエージェントを活用した電話予約システムの作り方を紹介します。

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2. AIエージェントを活用した電話予約システムの特徴

状況に応じた動的な回答生成

希望日時がすでに埋まっている場合には代替日時を提案したり、ユーザーが途中で内容変更しても会話の文脈を保持しながら予約を継続できるなど、人間のオペレーターと同等の柔軟性を備えています。

自然言語理解による意図の把握

ユーザーの発話を解析し、たとえば「時間がいつでもいい」などのあいまいな表現でも理解可能、文脈に基づいた質問や提案も生成できます。

会話文脈の維持とマルチターンの対話

過去の発話や予約状況を文脈として保持して会話を自然に続けられます。

データベースやAPIの利活用判断

ユーザーのリクエストや会話内容を判断し、必要に応じて予約データやサービス情報をリアルタイムで参照しながら回答できます。

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3. 構成

ここからは、実際の活用例として、家事代行サービスの電話予約システムを紹介します。

今回、以下の会話ログのように、地域や希望の時間帯をあいまいに伝えても、AIがスタッフの空き状況やスケジュールを確認し、自然にお客さまに案内して予約を完了させるシンプルな電話予約システムを作っていきます。

システムの構成は以下です。

Amazon ConnectとAmazon Lexが通話を受け付け、Bedrock Agentがユーザーの発話を解析します。

予約状況やスタッフ情報はDynamoDBで管理されており、Agentが会話内容に応じLambdaから情報を取得・更新しながらインタラクティブに回答します。

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4. 実装方法

では、具体的にどうやってAI電話エージェントを構築するのか見ていきましょう。

4-1. データの準備

まずデータベースとして、DynamoDBにスタッフ情報と予約履歴のテーブルを用意します。

スタッフ情報には、名前や地域などのダミー情報を登録しておきます。

スタッフのダミーデータ（例）：

+--------+--------+---------------+
|  city  |  staff_id    |    name      |
+--------+--------+---------------+
|  東京　|  hs002 |  佐藤 美咲    |
|  東京　|  hs003 |  鈴木 恵子    |
|  大阪　|  hs007 |  渡辺 京子    |
|  大阪　|  hs006 |  伊藤 智子    |
|  名古屋　|  hs012 |  吉田 明美    |
|  名古屋　|  hs009 |  小林 和子    |
|  大阪　|  hs005 |  山田 真理子  |
|  名古屋　|  hs010 |  松本 雅美    |
|  大阪　|  hs008 |  中村 裕子    |
|  東京　|  hs004 |  高橋 由美    |
|  名古屋　|  hs011 |  森田 千恵    |
|  東京　|  hs001 |  田中 花子    |
+--------+--------+---------------+

4-2. APIの作成

次にLambdaを使ってAPIを作成し、Bedrock Agentが時間の取得やスタッフ情報の参照、予約の登録のための処理を実装します。

Bedrock Agent参照用の処理（例）：

# -------------------
# 時間取得
# -------------------
def get_current_time(event, context):
    now = datetime.utcnow().isoformat()
    return {
        "statusCode": 200,
        "body": json.dumps({"current_time": now})
    }

# -------------------
# スタッフ情報
# -------------------
def get_staff(event, context):
    staff_id = event['pathParameters']['staff_id']
    response = staff_table.get_item(Key={'staff_id': staff_id})
    item = response.get('Item', {})
    return {
        "statusCode": 200,
        "body": json.dumps(item, default=decimal_default)
    }

# -------------------
# 予約情報
# -------------------
def get_reservation(event, context):
    reservation_id = event['pathParameters']['reservation_id']
    response = reservation_table.get_item(Key={'reservation_id': reservation_id})
    item = response.get('Item', {})
    return {
        "statusCode": 200,
        "body": json.dumps(item, default=decimal_default)
    }

def create_reservation(event, context):
    body = json.loads(event['body'])
    reservation_table.put_item(Item=body)
    return {
        "statusCode": 201,
        "body": json.dumps({"message": "Reservation created"})
    }
・・・
・・・

また、必要に応じてセッションを活用して会話の文脈管理や情報取得・更新を行います。

セッション管理用処理（例）：

def handler(event, context):
・・・
・・・
   elif api_path == "/create- reservation":
        booking = create_ reservation (customer_id, post_params)
        response_body = {"message": "Booking created", "body": booking}
        # 会話文脈として予約IDを保持
        additional_prompt_attributes["lastBookingId"] = booking["booking_id"]

・・・
    session_attributes.update({"customerId": customer_id})
    prompt_session_attributes.update(additional_prompt_attributes)
    api_response = {
        "messageVersion": "1.0",
        "response": {
            "actionGroup": event.get("actionGroup"),
            "apiPath": api_path,
            "httpMethod": event.get("httpMethod"),
            "httpStatusCode": http_status,
            "responseBody": {"application/json": {"body": response_body}},
        },
        "sessionAttributes": session_attributes,
        "promptSessionAttributes": prompt_session_attributes,
    }