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Amazon Q と Amazon Connect の新しい生成系 AI 機能がコンタクトセンターのサービス向上を促進

コンタクトセンターを管理されている方であれば、エージェントが顧客の信頼とロイヤリティの構築に果たす重要な役割をご存知でしょう。コンタクトセンターに問い合わせをしたことのある人なら、複雑な意思決定を導き、必要な場合には迅速かつ正確なソリューションを提供するエージェントがいかに重要であるかをご存知でしょう。これには時間がかかり、正しく行われなければ、フラストレーションにつながりかねません。

Amazon Connect の生成系 AI 機能

本日、コンタクトセンターが顧客にサービスを提供する方法を変革するために、Amazon Connect の既存の人工知能（AI）機能に、Amazon Bedrock を通じて利用可能な大規模言語モデル（LLM）を活用した生成系 AI 機能が追加されたことを発表します。LLM は、一般に基盤モデル（FM）として知られる膨大な量のデータで事前に訓練されており、理解し、学習し、テキストを生成し、インタラクティブな会話に参加し、質問に答え、ダイアログや文書を要約し、推奨することができます。

Amazon Q in Connect：カスタマーサポートを迅速に行うために推奨される応答とアクション

組織は常に変化しています。このような組織の変化に対応し、高いレベルのパフォーマンスを維持するために、コンタクトセンターでは、エージェントの採用、トレーニング、コーチングを継続的に行っています。トレーニングやコーチングを受けたとしても、エージェントは顧客に卓越したサービスを提供するために、製品ガイドや組織の方針など、さまざまな情報源を検索しなければなりません。これは、顧客の待ち時間を増やし、顧客満足度を下げ、コンタクトセンターのコストを増加させる可能性があります。

Amazon Q in Connect は、Amazon Connect Wisdom として提供されていた機能を含む、生成系 AI を搭載したエージェントアシスタントで、顧客の意図を理解し、関連する情報源を使用して、エージェントが顧客固有のニーズを伝え、解決するための正確な応答とアクションを、すべてリアルタイムで提供します。2024 年 3 月 1 日まで、Amazon Q in Connect を無料でお試しいただけます。この機能は簡単に有効化でき、Amazon Connect コンソールで開始できます。

Amazon Connect Contact Lens: 生成されたコンタクト要約で生産性向上

顧客とのやり取りを改善し、今後の参考のために詳細を確認できるようにするために、コンタクトセンターの管理者は、エージェントが顧客とのやり取りの後に手動で作成するメモを頼っています。これらのメモには、顧客の問題にどのように対処したか、会話の重要な瞬間、保留中のフォローアップ項目などの詳細が含まれます。

Amazon Connect Contact Lens は、生成系 AI を搭載したコンタクトの要約を提供し、コンタクトセンターの管理者がより効率的にコンタクトの品質とエージェントのパフォーマンスを監視し、改善することを可能にします。例えば、要約を使用して、顧客との約束を追跡し、フォローアップアクションの迅速な完了を確認することができます。顧客との対話の後に、Contact Lens は会話を簡潔にまとめて要約します。

Amazon Connect in Amazon Lex：スロット解決の支援機能を提供

Amazon Lex を使用することで、チャットボット、バーチャルエージェント、インタラクティブボイスレスポンス（IVR）を構築することができます。これにより、顧客は人間のエージェントに話しかけることなく予約をすることができます。例えば、「自分と2人の子供の旅行の予約を変更したい」という場合、従来のボットでは数値（旅行の予約は何人か？）を解釈するのが難しいかもしれません。

新しいスロット解決支援機能により、Amazon Lex はユーザーの発話からスロットの値を非常に正確に解決できるようになりました（例えば、先ほどの質問に対して正しい数値 3 と答える）。これは、精度を向上させ、より良い顧客体験を提供する LLM の高度な推論機能によるものです。より良いセルフサービス体験の構築を支援する新しい生成系 AI 機能を含めた、Amazon Lex の機能の全てをご覧ください。

Amazon Connect Customer Profiles：パーソナライズされた顧客体験のための統一された顧客プロファイルを迅速に作成

顧客はパーソナライズされた顧客サービス体験を期待しています。これを提供するために、コンタクトセンターは顧客の嗜好、購買、インタラクションを包括的に理解する必要があります。これを実現するために、コンタクトセンターの管理者は、多くのアプリケーションからの顧客データを統合することで、統一された顧客プロファイルを作成します。これらのアプリケーションは、それぞれ異なるタイプの顧客データをさまざまなデータストアにさまざまなフォーマットで保存しています。これらのさまざまなデータストアからデータをつなぎ合わせるには、コンタクトセンター管理者はデータを理解し、それをどのように整理して統一されたフォーマットにまとめるかを考えなければならず、そのために、統一された顧客プロファイルをコンパイルするのに数週間を費やしています。

本日より、Amazon Connect Customer Profiles は LLM を使用することで、統一された顧客プロファイルの作成に必要な時間を短縮します。コンタクトセンター管理者が Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）、Adobe Analytics、Salesforce、ServiceNow、Zendesk などのデータソースを追加すると、Customer Profiles はデータを分析し、データフォーマットとコンテンツが何を表しているか、データが顧客のプロファイルにどのように関連しているかを理解します。そして、Customer Profiles は、異なるソースからのデータをどのように整理し、組み合わせて完全で正確なプロファイルにするかを自動的に決定します。わずか数ステップで、管理者は顧客プロファイルを確認し、必要な編集を行い、セットアップを完了することができます。

Amazon Connect のアプリ内、Web、ビデオ通話機能

組織として、あなたは素晴らしく、使いやすく、便利な顧客サービスを提供したいと考えています。この記事の前半で、セルフサービスのチャットボットと、それがどのように役立つかをお話ししました。時には、顧客はチャットや音声通話よりも密なコミュニケーションを希望することがあります。

Amazon Connect には、アプリ内、Web、ビデオ通話機能があり、リッチでパーソナライズされた顧客体験の提供を支援します。フルマネージドなコミュニケーションウィジェットを使用すれば、数行のコードだけで、Web やモバイルアプリケーションにこれらの機能を実装することができます。これにより、顧客はページを離れることなく、Web またはモバイルアプリケーションを通じてサポートを受けることができます。ビデオは、エージェントのみ、顧客のみ、またはエージェントと顧客の両方で有効にすることができます。

Amazon Connect SMS：双方向 SMS 機能

ほとんどの人がモバイルデバイスを所有しており、外出先でもテキストベースのサポートを受けられる柔軟性を好んでいます。コンタクトセンターのリーダーはこのことを知っており、これまでは顧客に双方向の SMS を提供するために、独立したサードパーティのソリューションに頼ってきました。

Amazon Connect は、コンタクトセンターのリーダーがこの柔軟性を提供できるように、双方向 SMS 機能の提供を開始しました。これにより、顧客満足度が向上し、コストのかかるサードパーティのソリューションと統合することなく、エージェントの生産性が向上します。SMS チャットは、通話やチャットと同じ設定で、Amazon Connect Agent Workspace や分析も有効にすることができます。

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– Veliswa

Veliswa Boya

Veliswa Boyaは、シニア・デベロッパー・アドボケイトで、南アフリカを拠点にサハラ以南のアフリカのビルダー・コミュニティと緊密に連携しています。開発者からアナリスト、アーキテクト、クラウドエンジニア、そして現在はデベロッパー・アドボケイトと、技術分野で多くの役割を担っています。Veliswaは特に、技術初心者やAWSを使い始めたばかりの人たちとの仕事を楽しんでいます。

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。