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Category: Contact Center

ドコモSMTBネット銀行が電話・チャット両チャネルで実践する Amazon Connect Customer AI agents による応対高度化

コンタクトセンターへの生成 AI 導入は、すでに「試してみる」段階を越えつつあります。導入から数年が経ったコンタクトセンターでよく伺うのは、FAQ の回答精度が思ったほど伸びないという悩みです。窓口を増やすたびに開発が必要になる、利用量が増えたときのコストが読めない、といった二周目の課題もここに重なります。
株式会社ドコモSMTBネット銀行（以下、ドコモSMTBネット銀行）は、生成 AI による自動応対をすでに本番で運用していました。その基盤を Amazon Connect Customer AI agents に移し、2026 年 9 月から電話とチャットの両チャネルで応対を開始しました。本ブログでは、なぜ基盤を移したのか、そして本番導入に向けて何を作り込んだのかをご紹介します。

AWS Builder Center で Amazon Connect Customer のサンドボックス環境を無料提供

AWS Builder Center の無料サンドボックス環境を使って、Amazon Connect Customer のワークショップが利用可能になりました。この記事では AWS アカウントやクレジットカードなしで、AI を活用したコンタクトセンターの構築をハンズオンで体験する方法を解説します。

構造化されたビジネスロジックとエージェンティック AI を組み合わせ、心地よい会話体験を届ける

Amazon Connect Customer で一般提供が始まった agentic CX designer を使い、会話とビジネスルールを 1 つのキャンバスで扱う方法を紹介します。柔軟さが必要な部分はエージェンティック AI が担い、本人確認やクレジットの適用可否は決定論的なステップで固定します。構築からテスト、公開、最適化までの流れを追います。

Amazon Connect Customer による音声・ビデオ・チャットを統合したコミュニケーションの構築

この記事では Amazon Connect Customer を使って、音声、ビデオとチャットを統合し 1 人のエージェントが対応することで、シームレスな顧客体験を実現する方法を紹介します。既存の API とコンタクトフローを組み合わせ、通話中にチャットやファイル共有を同じエージェントとの間で行えるソリューションのアーキテクチャとデプロイ手順を解説します。

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