Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Lex

Amazon ConnectとSalesforce Service Cloudによる自動化されたAIエクスペリエンスの構築

昨年我々 は Salesforce のAmazon Connect CTIアダプタの最初のリリースを発表しました。我々 は、多くの企業のお客様が革新的な顧客体験を提供するこのインテグレーションを活用するのを見てきました。お客様からのフィードバックに基づいて、以下の追加機能を備えた CTI アダプタのバージョン 2(訳注)もすでにリリースされています: 訳注)本日時点で最新のCTIアダプタのバージョンは3.1です。 Salesforce 画面ポップアップの機能追加:Caller IDに加え、Amazon Connectの問い合わせフローで設定したコンタクト属性に基づいてポップアップさせる機能をサポート。 Salesforce オムニチャネルのサポート:Amazon Connectの音声チャネルをSalesforceチャット、電子メール、SMS チャネルと連携させることが可能に。 ロギングと録音のサポート:自動的にAmazon Connectの通話をログに記録し、Salesforce の通話記録に表示します。 Lambdaによるデータ活用:事前に構築済みのLambdaファンクションを使うことによってSalesforceの顧客データをカスタマーエクスペリエンスの向上のために活用することが出来ます。 SSO/SAML サポート:シームレスなシングル サインオンをAmazon Connectと Salesforce で有効に出来ます。 Aamzon Connectをはじめてセットアップする場合は、こちらのgetting started guideをご覧ください。また、CTIアダプタインストールガイド ではSalesforce AppExchangeのCTIアダプタの設定方法についてご案内しております。本ブログでは、作成済みのAamzon Connectインスタンスに対して設定済みのCTIアダプタがSalesforceインスタンスにセットアップされていることを前提にしております。また、Amazon Lex ボットのセットアップについての一定の知識も前提にしております。 CRMエージェントルーティングによる自動化されたAIエクスペリエンスの構築 あなたは小規模な再生可能エネルギー関連企業におけるコンタクトセンターの責任者だとしましょう。そのコンタクトセンターでは、エージェントはセールスについてとサービスについての両方の問い合わせを受けることとします。両方の問い合わせを受けるため、エージェントは顧客が問い合わせをしている理由を知る必要があり、また、ケースや連絡先情報のようなキーとなる情報がスクリーンにポップアップする必要があります。 Amazon Connectインスタンスでは、Amazon Lex ボットを活用したシンプルな問い合わせフローを設定します。この問い合わせフローは、顧客が問い合わせをしている理由、つまりインテントとしてAmazon Lexに定義するもの、が何かを尋ねるためのものです。顧客の言葉に応じて、Amazon Lexはその言葉を定義済みのインテントの一つにマッチさせます。セールスについての問い合わせか、サービスについての問い合わせかが確定したら、ケース番号を尋ねてそれをスロットに格納します。ボットがデータを収集したら、Amazon Connectはそれをその顧客の既知の何らかの情報とともにスクリーンにポップアップし、エージェントに伝えます。 初めのステップは二つのAmazon Lexボットの作成です:GetCustomerCallReasonとGetCaseNumberです。GetCustomerCallReasonは二つのインテントを持っています:SalesCallとSupportCallです。いずれのインテントについても、それぞれの問い合わせの理由についての発話をこれらのインテントにあてはめたいと思うでしょう。以下のスクリーンショットはそれぞれのインテントについての作り方を示すものです。 SalesCall インテント   SupportCall インテント これらのボットとインテントの名前は問い合わせフローの中で参照しますので、上の図と同じ名前で作成するようにしましょう。つぎに、Amazon LexボットGetCustomerCallReasonを作成し、発行します。ここで、prodというエイリアスを使用しました。 […]

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Amazon Lex を組み合わせた Amazon Connect でダイヤルボタンの数字選択と発話入力を使う

あなたは公共の場所に座っていて、電話でカスタマーサポートに問い合わせる必要があるとします。あなたは移動中で、予約の確認か変更をしたい、もしくは口座の残高照会をする必要があるかもしれません。そしてあなたはアカウントのパスワードをリセットする必要があります。なぜならあなたはいつも電話ではなくタブレットから自身のアカウントにアクセスしているためです。私たちはみなそうしてきました。 そこで、あなたはカスタマーサポートに電話をかけます。しかし、あなたが公共の場所にいて機密の個人情報を入力したいとき、それを声に出すことは安全ではないかもしれません。あなたのまわりの誰もがあなたが話すことを聞こえるからです。もし、あなたがまわりの騒音の中で話そうとするときは特にそうです。 さて、あなたが喜ぶために、カスタマーサポートがあなたの個人情報をダイヤルボタンを使って数字入力できるようにすることを想像してみてください。あなたは何も言う必要はありません。 Amazon Lex のチャットボットを組み合わせた Amazon Connect は、問い合わせフローを使用した場合に顧客がキーパッドを押した数字を入力としてキャプチャーできます。Amazon Lex はキーパッドで押された数字をプッシュ信号 (DTMF) として解釈します。Lex はあなたが発話を話すときと同じ方法で、その入力に基づいてインテントと一致させます。これにより、顧客がコンタクトセンターと対話する柔軟性が向上します。これはまた、風邪のためか前の歯医者の予約によるためのどちらでも、話すことが難しい誰にとってもより容易になります。 お客様は、キーパッドに個人情報やアカウント番号などの機密情報を入力する方法を選択できるようになり、Amazon Lex の背後にある自然言語理解エンジンを使用して Amazon Connect を通じて Amazon Lex ボットと会話できるようになりました。 このブログポストでは、Amazon Connect の問い合わせフローの中で使うための Amazon Lex のボットを作成する方法を説明します。あなたも、リアルタイムで私のバージョンを試すことができます。 概要 このソリューションは以下のタスクを含みます。 Amazon Lex のボットを作成する ― 名前を指定し、ボットのその他設定を選択する ボットを構成する―ボットがどのように動くかを定義するために設定を更新する。これは以下のステップを含みます。 インテントを作成する ― インテントとは、口座残高の取得など、お客様が実行したいアクションです。ボットは1つ以上のインテントを持つことができます。 スロットを追加する ― スロットは、顧客が意図を満たすために提供しなければならないデータを定義します。 インテントを構成する ― 入力に基づいて、顧客の意図に一致する発話とスロットのコレクションを選択し、次に何が起こるかを決定します。 ボットのエラーハンドリングを構成する ― 呼び出し元の発話が理解できない場合など、ボットがエラーを処理する方法を設定します。 ボットをビルド、テストする ― ボットが意図したとおりに動くか確認します。 ボットを公開し、エイリアスを作成する ― ボットを公開し、対話を可能にします。 […]

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【開催報告】Digital Advertising Japan Seminar 2018 – Machine Learning 事例祭り –

こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの八木達也 ( @ygtxxxx ) です。 7月23日に、「Digital Advertising Japan Seminar 2018 – Machine Learning 事例祭り –」を開催いたしました。 AWSジャパン主催でデジタル広告業界の方向けのイベントを開催するのは2年ぶりでしたが、定員60人のところ55名の方にお集まりいただき、盛況となりました。             このイベントは「Digital Advertising、AdTech 領域における Machine Learningの実践知」を「互いに学び合う」ことができる場を作ることを目標としていたため、AWSメンバーによるプレゼンテーションだけではなく、お客様プレゼンテーションを中心としたAGENDAを構成しました。機会学習という領域における、テクノロジー視点でのお取組み、組織育成視点でのお取組み、それぞれの視点で最先端な活動をなさる方々よりご登壇を頂きました。 まずは主催者の唐木/八木よりオープニングセッションを行いました。 唐木より全体の説明を行い、八木より「Machine Learning for Digital Advertising」というタイトルでプレゼンテーションを行いました。 Machine Learning for Digital Advertising from Amazon Web Services Japan 次に、アナリティクス スペシャリスト ソリューションアーキテクトの志村より「AWS ML Services Update」というタイトルでプレゼンテーションを行いました。 AWS ML Update from Amazon […]

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AWS 機械学習ソリューションについて学べる新しいデジタルトレーニング

こんにちわ。 アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング エバンジェリストの亀田です。   今年の1月に、AWSがご提供している機械学習関連サービスの、無料のトレーニングコースについてご案内しました。このコースはクラウドのスキルを磨いたり Machine Learning (ML)を学びやすくするために提供しており、「ディープラーニングの概要 (Introduction to Deep Learning)」や「Amazon SageMaker の概要 (Introduction to Amazon SageMaker)」といった新しいコースが含まれています。   こちらの日本語版がリリースされましたので、みなさんにご案内いたします。 オンデマンドウェビナー一覧 以下のコースが日本語字幕付きで提供を開始しています。動画視聴がポップアップブロックで開始されない場合は、ブラウザのポップアップブロックを設定してください。 https://www.aws.training にて登録後、各トレーニングをご利用いただけます。 Introduction to AWS Machine Learning Services (Japanese) (日本語字幕版) Introduction to Deep Learning (Japanese) (日本語字幕版) Introduction to AWS Greengrass (Japanese) (日本語字幕版) Introduction to Artificial Intelligence (Japanese) (日本語字幕版) Introduction to […]

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チャットボットにウェブ UI をデプロイする

お客様は、Amazon Lex をお使いになり非常に優れたチャットボットを構築しました。Amazon Lex コンソールをご使用になりチャットボットをテストしました。これでチャットボットを皆様のウェブサイトにデプロイ出来るようになります。 お客様が独自のボットユーザーインターフェース (UI) を構築することは可能ですが、荷が重いと感じられるかもしれません。様々なデバイスとブラウザに対するサポート、承認、音声録音などを扱う必要があります。以前に既に実行されているはずだと考え、上手く再使用できるソリューションが見つかるかもしれません。 Amazon Lex チャットボット UI チャットボット UI と呼ばれる Amazon Lex ウェブ UI のサンプルは、 Amazon Lex チヤットボットにフル機能のウェブクライアントを提供する関連する重要部分にすでに対応しています。この機能を迅速に活用して時間を最小限に抑えることで、お使いになられているチャットボットを搭載したアプリケーションの価値を見出すことができます。 フルページのチヤットボット UIとして稼働させることができます。: あるいは、チャットボットウィジェットとしてサイトに組み込むこともできます。: チャットボット UI は、以下の機能をサポートしています。: フルスクリーンまたは組み込み可能なウィジェットモードを備えた、モバイルに対応する UI 音声とテキストを完全にサポートし、二者間をシームレスに切り替えることができる 自動消音検出、トランスクリプション、オーディオの録音および再生、Amazon Lex レスポンスの再生を中断する機能などの音声機能 テキストと音声の両方をサポートするレスポンスカード ホスティングサイトからチャットボット UI とプログラムを介して対話する機能 複数のデプロイメントのオプション デプロイメントと統合のオプション チャットボット UI のデプロイメントと統合には4つのオプションがあります。 AWS CloudFormation の使用 AWS Mobile Hub の使用 事前に構築されている配布ライブラリの使用 事前にパッケージ化された Vue コンポーネントの使用 […]

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Microsoft Excel を使った Amazon Lex チャットボットの構築

この記事は、AWS コミュニティヒーローの Cyrus Wong によるゲスト投稿です。 ここ香港にある私たちの学院 (IVE) では、教育、研究、およびヘルスケアにおいて Amazon Lex での実験を開始しました。当学院には、IVE の英語教師、IVE の保育、高齢者およびコミュニティサービス学科のセラピストなど、Amazon Lex コンソールで自然言語での対話ボットを作成する技術的ノウハウを持たない従業員が多数存在します。私たちは、非技術系ユーザーのための Amazon Lex チャットボットを構築する試験的なプロジェクトをいくつか完了しました。非技術系ユーザーは Excel スプレッドシートにそれぞれの質問を記入し、その後開発者が Amazon Lex コンソールにユーザーの質問をコピーしました。しかし、ユーザーがチャットボットで何かを変更したい場合、開発者はいつもこれと同じコピーアンドペーストプロセスを行わなければなりませんでした。 そこで私たちは、「チャットボットの構築に Excel を直接使ってコピーアンドペーストの繰り返し作業をやめたらどうだろう?」と考えました。 当学院の従業員は全員 Microsoft Excel の使用方法を知っているため、私たちは最小限のプログラミングスキルでチャットボットを作成するために Excel を使用できる「ExcelLexBot」というプロジェクトを立ち上げることにしました。 ExcelLexBot は、事前定義されたフォーマットの Excel ファイル (xlsx) を Amazon Lex チャットボットに変換するサーバーレスアプリケーションです。私たちが作り上げた ExcelLexBot は様々な方法で使用することができ、その全てが迅速に、最小限の開発スキルで構築できるように設計されています。私のような教師は、ExcelLexBot を使ってインタラクティブなチャットに似たテストや課題を作成することができます。生徒は、最後の学年末プロジェクトにチャットボットの機能性を追加するためにこれを使用しますが、これも迅速に行うことができます。クラウドおよびデータセンター管理の副学士課程に属する 80 人の生徒たちが 1 時間内で 80 のチャットボットを作成しました。 この記事では、ExcelLexBot の仕組みと、それをデプロイして使用する方法について説明します。 Amazon Lex のコンセプト […]

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Amazon Lex を使った Bot の作成

Jeff Barr がブログでの紹介の投稿でご説明したように、Amazon Lex は、開発者が音声とテキストを使用してアプリケーションで対話式のインターフェイスを構築できるようにするサービスです。Amazon Lex を使うと、すべての開発者が Amazon Alexa に採用されている深層学習技術と同じ技術を利用し、自然言語での高度な対話ボット (チャットボット) を短時間で簡単に構築できるようになります。Amazon Lex では、自動音声認識 (ASR) という音声をテキストに変換するための高度な深層学習テクノロジーと、テキストの意図を理解するための自然言語理解 (NLU) を利用できます。これにより、ユーザーにとって使いやすく魅力的なアプリケーションを構築できます。 では、Amazon Lex で機能的なチャットボットを開発するには、どうすればいいでしょうか。ドキュメント内の例の 1 つを利用すれば、1、2 分でチャットボットを使用してやり取りを開始することができます。もちろん、これはきっかけにはなりますが、まったく十分とはいえません。では、チャットボットを構築するために、何をする必要があるかを見てみましょう。 基本 チャットボット設計は、確立基準がほとんどない発生期の領域です。実際のユーザーとやり取りしなければ、何が面倒で何が快適かを理解することはできません。このセクションは、ボット設計のガイドではなく、設計上の考慮事項を探るものとして扱うことをお勧めします。以下は、Amazon Alexa との何百万回ものやり取りから学んだことです。 Simon Sinek はチャットボットがなぜ存在するかという疑問から始めることを奨励しています。優れた設計は明確な目標から始まります。それにはまず、ユーザーがどんな人か、何を達成しようとしているのかを理解する必要があります。 また、モダリティとミディアムのことも考える必要があります。音声インターフェイスは確かに便利ですが、ユーザーが注意を払っていなかったり、単に聞こえていなかったりすることも想定して、最後のプロンプトを繰り返したり、「何?」とか「どこまでいったっけ?」といった反応にも適切に対応できなければなりません。テキストのインターフェイスでは、これは不要でしょう。一部のテキストインターフェイスでは、画像とボタンの付いたレスポンスカードもサポートされています。 インターフェイスを設計する者にとって、強調は不可欠な手法です。これは、情報を提示したり、特定の選択肢を推奨する基準となります。明確性を実現するための規則はモード (ウェブ UI かチャットか音声か) によって異なります。目標とモードに応じて、強調のためのツールは異なる可能性があります。次の例を見て、3 つのそれぞれのモードにおける注文方法について検討してみてください。   これで注文してよろしいですか。 (はい/いいえ) ____ を注文したいとのことですが、それでよろしいですか。  ウェブ (ポイントアンドクリック) チャット (テキスト) 言語 (音声認識) ウェブの場合、「注文を確定する」を強調することで、それが推奨される選択肢であることを明確化し、このアクションによって顧客が注文にコミットすることを確認する必要があります。チャットでは、オプションを括弧で囲むことで、ユーザーに何が期待されているかを示すのが慣例となっています。また、テキストの配置や空白文字、大文字などで強調することもできます。 音声操作では、このような慣例に代わって、注文がいつ実行されるかをユーザー自身がコントロールしていることを保証する新しい基準が必要となります。たとえば、注文に大幅な変更がある場合は、確認することができます。さらに、音声の場合、強調のためにゆっくりと話すなど、話す速度をコントロールすることも可能です。他の方法が使用できない場合は、単に繰り返すだけでもかまいません。以下の例を見てみましょう。 ご注文の合計額は 55 ドルです。 この注文を実行して、このアカウントに登録されているカードに […]

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Amazon Lex と Amazon Alexa を使用した質疑応答ボットの作成

ユーザーの質問に対する回答を持っていますが、ユーザーが質問をして適切な回答を得る良い方法が必要です。多くの場合、ユーザーはヘルプデスクに電話するか、サポートフォーラムに投稿しますが、ストレスが高まり、組織にとってコストがかかります。チャットボットがあれば、顧客にとって便利でしょう。興味深いことに、最近の調査は、ユーザーの 44% が人間と話すよりもチャットボットと話すことを望んでいます。 この投稿では、QnABot (「キューアンドエーボット」と発音) と呼ばれるサンプルソリューションについて説明します。 QnABot は、Amazon Lex と Amazon Alexa を使用して、「質疑応答」のための便利なインターフェイスを提供します。これにより、ユーザーは質問をして関連する回答をすばやく得ることができるようになります。 Amazon Lex を使用すると、音声とテキストチャットアクセスの両方を既存のアプリケーションに統合できます。Amazon Alexa を使用すると、Amazon Echo または Alexa Voice Service 対応デバイスを自宅や職場で使用しているユーザーに、ハンズフリー音声インターフェイスを提供できます。QnABot は両方の長所を最大限に活用しています。 QnABot は、Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) を使用して質問と回答を検索可能にします。ユーザーが質問をすると、Amazon ES の強力な全文検索エンジンが背後で使用され、その質問に最も合った回答が検索されます。 以下のセクションでは、次のことを行う方法について説明します。 QnABot を AWS アカウントにデプロイする。このブログでは、お客様が既に AWS を利用していることを前提としています。アカウントをまだ作成していない場合は、AWS ホームページの [Create an AWS Account] を選択してください。 コンテンツデザイナー UI を使用して、質問と回答を QnABot に挿入する。 ウェブクライアント UI で音声またはチャットを使用して質問をする。 […]

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Build a Voice Kit with Amazon Lex and a Raspberry Pi

この記事では、広範に利用可能なコンポーネントを利用して、Amazon Lex をどのようにカスタムハードウェアに組み込むかを紹介します。シンプルな音声ベースの AI キットを構築して、Amazon Lex に接続する方法を示します。Raspberry Pi および合計 60 ドル以下の市販のコンポーネントをいくつか使用します。このブログの終わりまでに、Amazon Lex PostContent API に統合された、インターネット接続されたハードウェアデバイスが使用できるようになります。音声制御ロボットおよび音声制御メトロノームなどの、幾つかのボットのデモも行います。 コンポーネント概要 Amazon Lex ハードウェアキットを構築するには、以下のコンポーネントが必要です。 Raspberry PI 3 Model B、Amazon で 35 ドルから。 Kinobo – USB 2.0 ミニマイク、Amazon で 5 ドルから。 Adafruit I2S 3W ステレオスピーカーボンネットおよびスピーカー、adafruit で 12 ドルから。 (オプション) Qunqi クリアーケースボックスエンクロージャー、Amazon で 20 ドルから。 物理的な作成 Raspberry Pi 図 1. Raspberry PI […]

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Amazon Connect と Amazon Lex のインテグレーション

私のお気に入りのサービス、Amazon Connect と Amazon Lex に機能強化が施されました。セルフサービスの Amazon Connect はクラウドベースのサポートセンターで、ビジネスがより良いカスタマーサービスを低コストで簡単に提供できるようにしています。Amazon Lex は、音声とテキストを使用して会話型インターフェイスを構築するためのサービスです。この 2 つのサービスを統合することで、Lex の自動音声認識 (ASR) と自然言語理解 (NLU) の性能を利用し、優れたセルフサービスエクスペリエンスを顧客に提供することができます。この統合を有効にするため、Lex チームが 8kHz の音声入力サポートを追加しました。これについては後ほど詳しくご説明します。この機能のメリットは?顧客によるリクエストの大半をボットが解決できれば、電話での待ち時間を削減し、ユーザーは時間を無駄にすることなく製品を使用することができます。 Connect または Amazon Lex の背景情報については、Jeff が過去に公開したブログ [1][2] をぜひお読みください。LEGO ファンの方は特にお楽しみいただけると思います。 では、この新しい統合の使用方法を見ていきましょう。Twitch チャンネルで構築したアプリケーションを使用して、このブログ用に内容を変更します。アプリケーションのコアでユーザーが Amazon Connect の番号を呼び出します。この番号はユーザーを Lex ボットに繋げ、AWS Lambda 関数を開始します。これは Lex のインテントをベースにしています。アプリケーションでできることは? 最良のコードエディタは何だと思いますか? 個人的には vim が好きです。コード編集を行うには最高のエディタです。私の同僚の Jeff は emacs を選んでいます。 これは素晴らしいオペレーティングシステム エディタです。もし、生まれつき指の関節が普通以上にあればの話しですが。そして同僚の Tara が選んだのは Visual Studio […]

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