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米国ペット用品協会の報告によると、米国では過去1年間に1,300万人を超える人々が新しいペットを自宅に迎え入れています。 そして愛すべきペットが近くにいることは非常に良い効果をもたらし、4人のペットオーナーのうち3人は、家にペットを飼うことで、COVID-19 パンデミックでの生活のストレスを軽減するのに役立ったと言っています。 特に過去1年間、ペットは私たちの生活において重要な役割を果たしており、ペットのためのおやつを常備しておくことは、ソーシャルディスタンスや COVID-19 安全対策と同じくらい大切です。

今回のブログでは、 AWSジャパン・パブリックセクターより、「世界中の子どもたちが口にする質問、”サンタは今どこ？”に答えるための取り組み」について紹介します。ご不明の点、「Contact Us」までお問合せください。（以下、AWS Public Sector Blog へ掲載された投稿の翻訳となります。）

AWS Lambda は、ハードウェアのプロビジョニングや管理を行わずにコードを実行できるサーバーレスコンピューティングサービスです。データやシステム状態の変化をトリガーに Lambda 関数を起動し、コードを実行できます。例えば、Amazon S3 へのデータアップロード直後に、そのデータを処理するための Lambda 関数を起動できます。 Lambda を他の AWS サービスと組み合わせることで、開発者は高可用性構成で自動的にスケールアップおよびスケールダウンするウェブアプリケーションを構築できます。その一時的な性質と手軽さのために Lambda は多くのソリューションやアーキテクチャに用いられており、不可欠なサービスとなっています。しかし、コードのロジックまたは条件の不備、または他のサービスとの接続問題により、 Lambda は実行に失敗する可能性があります。このような Lambda 関数の実行時のエラーは、ワークフローとアーキテクチャ全体に多大な影響を与える可能性があります。 このブログ記事では、Lambda で実行時のエラーが発生した場合に、AWS Chatbot を利用してSlack に通知する設定手順について説明します。AWS Chatbot を使って、Slack または Amazon Chime でリアルタイムに通知を受け取ることができます。また、Slack チャンネル内でコマンドを発行することができるため、迅速な対応が実現できます。

コンタクトセンター体験においてカスタマージャーニー全体を通して必要な、繰り返し可能なロジックがあることがよくあります。Amazon Connect のモジュールを活用して、問い合わせフロー管理を簡素化する方法を見ていきます。問い合わせフローロジックを一度作成し、それを他の問い合わせフローから参照できるということは、休日チェック、認証、カスタムの繰り返し可能なビジネスロジックなどの実装を容易にするというお客様の要望でした。このお客様の要望に応えるため、問い合わせフローのモジュールエディターという新しいセキュリティロールを導入しました。これにより、ユーザーは、既存および新規の問い合わせフローの両方から呼び出すことができる問い合わせフローモジュールを作成、更新、公開できます。これにより、ユーザーはロジックの一部を問い合わせフローモジュールとして一度作成して公開したら、実装するたびにロジックを管理しなくても、多くの問い合わせフローで再利用できます。問い合わせフローモジュールへの変更は、それを呼び出すすべてのフローに影響します。チェックが必要なすべてのフローでこのロジックを複数回管理する代わりに、会社の休日チェックをすべて処理するモジュールがあるとします。一度ビルドして、プログラミングのサブルーチンと同様に呼び出します。さっそく見ていきましょう。

何十万人ものお客様が Amazon Simple Queue Service (SQS) を使用してメッセージベースのアプリケーションを構築し、マイクロサービス、分散システム、サーバーレスアプリケーションの分離とスケーリングを行っています。キューコンシューマーがメッセージを正常に処理できない場合は、メッセージをデッドレターキュー (DLQ) に保存するように SQS を設定できます。 ソフトウェア開発者やアーキテクトであれば、DLQ 内の消費されなかったメッセージを調べて確認し、処理できなかった理由を解明して、パターンを特定し、コードエラーを解決して、最終的に元のキューでこれらのメッセージを再処理したいと考えるでしょう。これらの消費されなかったメッセージのライフサイクルは、エラー処理ワークフローの一部であり、多くの場合、手作業で行うため時間がかかります。 2021 年 12 月 1 日（米国時間）は、SQS 標準キュー用に拡張された新しい DLQ 管理エクスペリエンスの一般提供が開始されたことを発表しました。この新しいエクスペリエンスを使用すると、消費されなかったメッセージを DLQ からソースキューに簡単にリドライブできます。

AWS での私たちの使命は、データサイエンティスト、デベロッパー、ビジネスユーザーが機械学習 (ML) にアクセスできるようにすることです。企業が ML の力を簡単に利用できるように、機械学習と深層学習のテクノロジーをビジネスプロセスに直接組み込んで、企業が自社で整理するのではなく、実際の顧客ニーズに対応する専用ソリューションを作成します。 機械学習が影響しているのは、コンタクトセンターの内部です。つまり、顧客からの問い合わせや問題を受け取り、それに対応する場所です。カスタマーエクスペリエンス (CX) の役割が拡大し、電話や電子メールによるコンタクトレスコマースが増えているため、コンタクトセンターは企業の拠り所である人とのつながりを維持するために不可欠です。しかし、アナログな方法や時代遅れの方法では、タイムリーな解決策、優れたエクスペリエンスの提供、顧客ロイヤルティの向上など、あらゆる顧客のニーズに効果的に対応することは困難です。 AWS 機械学習テクノロジーをクラウドコンタクトセンターのソリューションに組み込むことで、通話、チャット、その他のエンゲージメントの煩わしさを軽減できます。また、古いプロセスの自動化も可能になります。 Amazon Connect は、クラウドベースの機械学習を用いた使いやすいコンタクトセンターサービスであり、あらゆる規模の企業が優れたカスタマーサービスを低コストで提供できるよう支援します。Voice ID、Wisdom、Contact Lens の例を 3 つ挙げてみましょう。

この記事は、Extend Amplify backend with custom AWS resources using AWS CDK or CloudFormation を翻訳したものです。 AWS AmplifyでAWS Cloud Development Kit(CDK)またはAWS CloudFormationを使用し、Amplifyが作成したバックエンドに175以上のAWSサービスを追加する新しいコマンドamplify add customが発表されました。カスタムリソースを追加する新しい機能により、開発者は1つのコマンドでAmplifyに組み込み済みのユースケース以外にリソースを追加できます。

このブログ記事では、マーケティングメッセージをカスタマイズできるように、製品カテゴリに対する顧客の関心を捉えるプロセスを自動化するためのソリューションを紹介します。小売業の例を使用して、AWS のサービスを使用して、顧客に関連するコミュニケーションを生成する高度なプロセスを構築する方法を示します。このソリューションはモジュールごとに別れているため、ビジネスとユースケースに重要な部分のみを構成できます。

消費者の購買習慣はパンデミックにより世界中で急速に変わり、多くの消費財（CPG）企業は、市場シェアの拡大とブランド構築、新商品のテストなど消費者により近づくための手段として Direct-to-Consumer （直販、以降 DTC）を伸ばす機会を狙っています。Forbes の記事で指摘されているように、e コマースは2020 年のパンデミックによって加速され、近年では 2 桁成長となっており、消費財企業は DTC 戦略を迅速に展開あるいは、拡大する方法を模索しています。しかし、消費財企業が DTC 展開を、リスクを最小限に抑えつつ妥当なコストで、かつ迅速に推進するにはどうすればよいのでしょうか。このブログでは、VTEX 社のエンドツーエンドテクノロジーソリューションである DTC Launchpad（訳注: ローンチパッドは発射台の意味。転じて素早く起動するためのもの）を紹介します。VTEX 社は長年にわたり AWS における小売業界コンピテンシーのテクノロジーパートナーであり、コマースソリューションを世界的に牽引するプロバイダーです。

この記事は、“4 ways conversational AI and Amazon Lex help the public sector transform customer engagement” を翻訳したものです。 カスタマーエンゲージメントは進化しています。ユーザーは、質問して答えを得たり、トピックについて学んだり、タスクを完了したり、好きなチャネルで都合の良い時間にコミュニケーションをとりたいと考えています。それと同時に、公共部門の組織は、従業員、ユーザー、コミュニティをサポートし、エンゲージする方法を革新する必要があることに気づいています。公共部門は、情報へのアクセスを容易にし、ユーザーエクスペリエンスとエンゲージメントを向上させ、複数のコミュニケーションチャネルをサポートすることでリーチを拡大し、インテリジェントな自動化によって効率性と拡張性を向上させたいと考えています。会話型人工知能（AI）とチャットボットは、カスタマーエクスペリエンスの変革、エンゲージメントの向上、サービスの改善、よりシンプルなスケールアップを行うために活用できます。会話型AIとチャットボットは、公共部門の組織に何をもたらすのでしょうか？