AI を活用した IVR/IVA を Amazon Connect に統合してシームレスな顧客対応を実現

はじめに

コンタクトセンターを運用している企業では、生成 AI の力を活用して、ユーザー体験とエージェントの生産性を向上させることを検討しているかもしれません。エージェントアシストやインテリジェントボットなどの機能は、コンタクトセンターの AI を活用した改革の結果として注目を集めています。

当社のお客様の多くはすでに、解決までの時間短縮と運用効率の最適化のために、主要なカスタマーサポートチャネルとして音声自動応答システム (IVR) やインテリジェント仮想アシスタント (IVA) を使用しています。そして、AI 主導の顧客対応と人間のエージェント主導の対応とのシームレスな統合を模索しているお客様も増えています。これにより、自動化のスピードと人間のエージェントによるパーソナライズされた体験の適切なバランスを保ちながら、強力なカスタマーケアソリューションを提供することができます。ますます一般的になっているユースケースは、Amazon Web Services (AWS) のクラウドコンタクトセンターソリューションである Amazon Connect を、AI と人間の連携のために既存の IVA または IVR システムと統合することです。

このブログ記事では、 AI を活用した IVR システムと IVA を Amazon Connect とシームレスに統合することで、企業が顧客体験をさらに向上させる方法について探ります。このような統合の主な利点や、AI を活用したアシスタントと人間のエージェント間のシームレスな連携を可能にするアーキテクチャパターンについて詳しく見ていきます。顧客により多くの統合オプションを提供したいサードパーティプロバイダーの方も、既存のカスタマーサービス業務をモダナイズしたいと考えている方も、この記事はコンタクトセンターにおける AI と人間のコラボレーション力を高めるための洞察と戦略を提供します。

Amazon Connect と AI を活用した IVR/IVA の統合

以下は、インテリジェントアシスタントを Amazon Connect と統合する際に使用できる 2 つの一般的なパターンです：
AI ベースのアシスタントが必要に応じてシームレスに音声通話を人間のエージェントに引き継ぐことを可能にします。これにより、顧客は基本的な問い合わせに対して AI 仮想アシスタントとやり取りできる一方で、人間のエージェントへのスムーズな移行が可能になります。AI アシスタントから収集した完全なコンテキストと顧客情報をもって、スムーズな移行を確保し、繰り返しを避け、解決プロセスをさらに迅速化します。
サードパーティのアプリケーションやツールを Amazon Connect Agent Workspace に統合します。これは、サードパーティのソースやカスタムビルドからの、カスタム機能やインサイトを Amazon Connect Agent Workspace にシームレスに統合し、追加の機能や情報を提供したい場合に役立ちます。CRM システム、ナレッジベース、注文管理プラットフォームなど、さまざまなアプリケーションを統一されたインターフェースに統合することができ、エージェントが複数のシステムを切り替えることなく効率的に作業できるようになります。

アーキテクチャパターン

AI を活用した IVR/IVA と Amazon Connect 間のシームレスな統合に関わる主なアーキテクチャパターンをいくつか詳しく見ていきましょう。

パターン 1：サードパーティアシスタントから Amazon Connect へのインタラクション移行

a. 主要な機能

主要な統合パターンの 1 つは、音声とチャットの両方で AI を活用したセルフサービスから人間のエージェントへのスムーズな移行を促進することです。発信者が「エージェントと話したい」と要求した場合、彼らはシームレスで継続的なインタラクションを期待します。会話を引き継ぐエージェントに、顧客を最適にサポートするためのタイムリーで実用的な情報が提供されることが重要です。効果的な引き継ぎを確実にするために必要な主要な機能は次のとおりです：

仮想アシスタントをホストしているシステムから Amazon Connect の問い合わせを開始します。
エージェントのワークスペースには、名前やアカウントデータなどの顧客情報が表示されるべきです。アシスタントは移行時に識別情報を提供する必要があります。できれば、エージェントは Amazon Connect チャネルから問い合わせが発生した場合と同じレベルの顧客情報にアクセスできるようにすべきです。また、ワークスペースには移行前のやり取りに関する洞察も提供されるべきです。最低限、これには会話の書き起こし、メタデータ（日付、時刻、所要時間）、および前処理を通じて抽出された意味のあるデータが含まれるべきです。これには、会話のトーン、顧客の問題の説明、提案された解決策などが含まれ、エージェントが次のステップを素早く特定し、発信者の体験を向上させることができます。

b. アーキテクチャの概要

図：サードパーティの IVA/IVR から Amazon Connect への移行 – ソリューションアーキテクチャ

以下はアーキテクチャと情報の流れの説明です：

顧客はサードパーティの IVA/IVR アプリとやり取りします。顧客がエージェントとの会話を要求すると、その要求は Amazon API Gateway に送信されます。Amazon API Gateway は、会話のトランスクリプトを保存する API（”/store”）、トランスクリプトを処理して関連情報を抽出する API（”/process”）、Amazon Connect で新しいコンタクトを開始する API（”/start-contact”）にリクエストをルーティングします。
“/store” API エンドポイントは会話のトランスクリプトを受け取り、AWS Lambda 関数を使用して Amazon S3 バケットに保存します。
“/process” API エンドポイントは、Amazon S3 に保存された会話トランスクリプトを処理する別の Lambda 関数をトリガーします。この AWS Lambda 関数は、Amazon Bedrock、Amazon Transcribe、Amazon Comprehend などの AI サービスを利用して、トランスクリプトから関連情報を抽出することができます。
抽出された情報は Amazon DynamoDB に保存されます。ユースケースによっては、他のタイプのデータストアが使用される場合もあります。
会話のインサイトデータが準備されると、第三者アプリは “/start-contact” API エンドポイントを呼び出し、これが Amazon Connect API を呼び出して Amazon Connect インスタンスを通じて顧客とのライブエージェントのやり取りを開始します。この手順の詳細については、以降のセクションで説明します。
Amazon Connect インスタンスは、新しいコンタクト（テキストまたは音声）を開始するリクエストを受け取ります。
エージェントがサポートケースを確認し、自分に割り当てると、顧客の要求に関連するすべての情報にアクセスできるようになります。Amazon Connect Agent Workspace の柔軟な統合機能を使用して、顧客はチャットや通話の要約、導き出されたインサイトなどの重要なデータを表示できます。
エージェントは会話の詳細とトランスクリプトから抽出された関連情報を確認し、キューからサポートケースを取得できます。最初のチャネルに応じて、やり取りは新しい着信チャットまたは新しい音声通話になる可能性があります。
音声とチャットの全体的なアーキテクチャは同等ですが、各チャネルには特有のニュアンスがあり、Amazon Connectの特徴的な機能を活用しています。

c. 音声チャンネル

音声対応のアシスタントの場合、シンプルな移行戦略はコールバックのスケジューリングです。サードパーティアプリケーションは発信者からコールバックの詳細を収集し、リクエストを承認した後、インタラクションの移行フローを開始できます。コールバックには複数の利点があります：

サードパーティアシスタントから Amazon Connect への移行中の顧客の待ち時間を最小限に抑えます。音声トランスクリプトの生成と処理には時間がかかる可能性があり、電話中に発信者が我慢できない可能性があるためです。ケースを担当するエージェントが顧客とやり取りする前に、利用可能な情報を確認する十分な時間を確保できます。

これを実現するために、Amazon Connect は CreateCallbackContact などの自動コールバックフローを構築するための多数の Action API を提供しています。サンプルのコールバックソリューションについては、発信者スケジュールコールバックのブログを参照してください。

d. チャットチャネル

チャットアシスタントの場合、戦略はチャットボットの基盤となるソリューションに大きく依存します。

カスタムビルドの AI 搭載チャットボットを使用する場合

IVA がカスタムチャットプラットフォーム上に構築されている場合、上記のソリューションで説明した API を使用して Amazon Connect のチャット機能と統合することができます。この場合、ソリューションの重要なコンポーネントの 1 つは StartChatContact API で、これによって顧客との新しいチャットを開始するフローを開始できます。フローでアクセス可能なカスタム属性を渡すこともできます。例えば、顧客情報やチャット記録データへのアクセスを提供する一意の引き継ぎ識別子を渡すことができます。

サンプルコードと技術アーキテクチャについては、Amazon Connect Chat UI Examples リポジトリを参照してください。

Amazon Lex チャット UI を使用する場合

IVA が Amazon Lex にて構築されている場合、Amazon Lex と Amazon Connect の間のネイティブ統合を活用して、統一されたチャット体験を作成できます。このアプローチでは、Amazon Lex の会話機能を活用しながら、必要に応じて人間のエージェントにシームレスにチャットを移行することができます。Amazon Lex のデフォルトインテント機能により、生成 AI でチャット体験を強化することができ、人間のエージェントを関与させる前に自動化レイヤーを追加することができます。

QnABot がこのようなソリューションの良い例です。

パターン 2: サードパーティアプリケーション（3P アプリ）の統合

Amazon Connect Agent Workspace に、サードパーティアプリケーション（3P アプリ）や独自のカスタムビルドされた生成 AI を活用したソリューションを統合することで、エージェントの体験をさらに豊かにすることができます。

Agent Workspace にサードパーティアプリケーション（3P アプリ）を統合することは、Amazon Connect のネイティブな機能であり、エージェントの生産性と顧客体験を向上させる強力な方法です。重要なビジネスアプリケーション、データ、機能を単一のインターフェースに統合することで、エージェントは複数のシステムを切り替えることなく、必要な情報にすべてアクセスできます。このスムーズなアクセスにより、問題解決の迅速化、一次解決率の向上、より良い顧客体験につながります。

Amazon Connect と 3P アプリの統合には、いくつかのアプローチがあります。AWS Marketplace では、簡単に導入・設定できる事前構築された 3P アプリ統合を提供しています。あるいは、カスタム統合を構築したい企業は、プラットフォームの安定した API を活用して、外部アプリケーションをプログラムで統合し、エージェントインターフェース内でその機能を表示することができます。例えば、iframe を使用してサードパーティの Web アプリケーションを Agent Workspace に直接埋め込み、シームレスな視覚的統合を実現できます。

Amazon Connect と統合される 3P アプリの一般的な例には、CRM システム、ナレッジベース、注文管理プラットフォーム、カスタムの社内アプリケーションなどがあります。これらの重要なツールとデータソースを統合することで、企業は必要なすべての情報とアクションに単一のワークスペースからアクセスできる、合理化されたエージェントワークフローを作成できます。これにより、平均処理時間や一次解決率などの主要メトリクスに大きな影響を与えることができます。

事前構築された統合以外にも、企業は Amazon Connect の柔軟性を活用して、独自ツールや AI を活用したアシスタントを含む、独自のカスタムアプリケーションやサービスを構築・統合することができます。これにより、ユニークなビジネスニーズやワークフローに合わせた真にカスタマイズされたエージェント体験を実現し、生産性と卓越した顧客サービスを新たなレベルに引き上げることができます。

図: Amazon Connect Agent Workspace からサードパーティアプリケーションにアクセス

まとめとアクションの提案

AI を活用した仮想アシスタントと Amazon Connect の統合は、カスタマーサービス業務を向上させるための魅力的なソリューションを提供します。AI 主導のやり取りからライブエージェントへのシームレスな移行と、完全なコンテキストの転送により、企業は卓越した体験を提供し、エージェントの効率を高めることができます。このアプローチにより、解決率の向上、エージェントが関連情報を事前に受け取ることによる満足度の向上、そしてサードパーティアプリケーションとカスタム AI サービスをエージェントワークスペース内に統合することによる生産性の向上が可能になります。コンタクトセンター業務を最適化する組織にとって、この AI と人間の協働モデルは、AI の速度とスケーラビリティをライブエージェントの専門知識と組み合わせて活用する戦略的な機会を提供します。

より詳細を学んで始めるには、次のリソースを参照してください：

Amazon Connect でカスタマーサービス体験を変革する準備はできましたか？お問い合わせください。

著者について

Aarushi Karandikar は Amazon Web Services (AWS) のソリューションアーキテクトで、エンタープライズ ISV の顧客にクラウドジャーニーに関する技術的なガイダンスを提供する責任を担っています。彼女は UC Berkeley でデータサイエンスを学び、生成 AI 技術を専門としています。

Guy Bachar はニューヨークを拠点とする AWS のシニアソリューションアーキテクトで、キャピタルマーケットの顧客のクラウド変革ジャーニーを支援することを専門としています。彼の専門分野は、アイデンティティ管理、セキュリティ、ユニファイドコミュニケーションです。

Narcisse Zekpa はボストンを拠点とするシニアソリューションアーキテクトです。彼は米国北東部の顧客が AWS クラウド上で革新的でスケーラブルなソリューションを通じてビジネス変革を加速するのを支援しています。彼は、高度な分析と AI を使用して組織がビジネスを変革できるようにすることに情熱を注いでいます。Narcisse が構築作業をしていないときは、家族と過ごしたり、旅行したり、ランニングをしたり、料理をしたり、バスケットボールをしたりすることを楽しんでいます。

Sarah Patrick は Amazon Web Services (AWS) のソリューションアーキテクトで、SMBエンゲージの顧客がクラウドコンピューティングサービスを活用するのを支援しています。Sarah はメリーランド大学で情報科学とビジネス分析を学びました。現在、彼女は顧客がコンタクトセンターのニーズに Amazon Connect を実装する初期段階をガイドしています。

Agnel Joseph は Amazon Web Services のプロフェッショナルサービスのコンサルタントです。彼は Amazon Connect でスケーラブルなコンタクトセンターソリューションを展開するお客様を支援することにフォーカスしています。彼は技術者であり学生でもあり、学習と新しいプロダクトを作ることが好きです。

翻訳はソリューションアーキテクトの濱上が担当しました。原文はこちらです。

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