AI エージェント
エージェンティック AI を使用してカスタマーサービスを変革
カスタマーエクスペリエンスの未来を実現: 理解し、推論して、行動を起こす AI エージェント
AI エージェントは、組織のリソースを動的にナビゲートしてソリューションを見つけ、顧客のニーズを解決するためのアクションを実行します。これらのエージェントは多くの問題を独自に処理するだけでなく、お客様のワークフォースと連携して、パーソナルで手間のかからないカスタマーエクスペリエンスを提供します。
顧客が回答を得て、問題を即座に解決できるように支援
顧客は、好みのチャネルを通じて、既に履歴や好みを把握している AI エージェントと自然な会話をすることができます。AI エージェントは、単に情報を提供するだけでなく、返品からアカウントの更新まで、あらゆることを処理して実際に行動を起こすことができます。これは、システム間で顧客を転送することなく、問題を迅速に解決できることを意味します。
ワークフォースが卓越したサービスを提供することを可能に
AI エージェントは、E メールスレッドやケース履歴の要約など、従来はチームの業務を遅らせていた時間のかかるタスクに取り組みます。結果 ワークフォースは、本当に重要なこと、すなわち、優れたカスタマーエクスペリエンスの提供に注力できます。
チームの業務をより効率化する AI エージェントを設定
すべての会話中および会話後にチームをサポートする AI エージェントを設定して、適切な回答を提示し、次に取るべきアクションを推奨するとともに、通話後の作業を処理できます。煩雑な作業が減り、解決が速くなります。
AI エージェントのパフォーマンスをモニタリング
すべての意思決定を追跡し、すべてのアクションを理解して、AI エージェントがどのように結果を提供しているのかを正確に把握できます。直感的なダッシュボードでパフォーマンスを確認して、パフォーマンスを最適化し、コンプライアンスを確保するとともに、AI を活用したエクスペリエンスへの信頼を構築できます。
お客様事例
Anthology
Anthology は、高等教育機関向けのソリューションを提供する教育テクノロジー企業です。
「 […] Connect アシスタントがモデルコンテキストプロトコル (MCP) を通じて外部ツールを活用できるようになることで、真のエージェント機能が実現します。これにより、当社は、パーソナライズされたレコメンデーションを学生や教職員に提供し、チャットインターフェイスを離れることなく、即座に対応できるようになります…」
Anthology Student Success、Senior Vice President and General Manager、Richa Batra 氏、
Zepz
Zepz は、国境を越えたシームレスな決済サービスを提供し、130 か国以上で 1 億人を超える人々をつないでいます。
「チャットが主要なチャネルであるため、AI を利用した Customer AI アシスタントは、迅速かつ手間のかからない解決策を提供してくれます。これを使用することで、当社は、セルフサービスを通じて、お客様からの問い合わせの 67% に即座に対応できています。Cases と Customer Profiles を使用することで、当社の AI エージェントと人間エージェントの両方が、お客様の取引履歴全体に簡単にアクセスできるため、あらゆるやり取りが高度にパーソナライズされ、お客様が同じことを繰り返し伝える必要がなくなります」
Zepz、Contact Centre Architect、Mark Russell 氏
Orbit
Orbit Irrigation は、家庭用および商業用灌漑システムのメーカーおよびサプライヤーです。
「お客様の疑問を解決するために、当社のエージェントは 1 回のやり取りにつき 2~3 分を費やして、Orbit の製品ページ、顧客アカウントページ、社内のナレッジフォーラムなど、さまざまなナレッジソースを検索しています。この多段階のプロセスにより、エージェントとお客様のやり取りに時間がかかります。Customer AI アシスタントが顧客との会話の各ターンで自動生成する新しい回答は、自社のナレッジベース記事に基づいて最適化されます。Customer AI アシスタントにより、1 件の問い合わせ対応あたり 10~15% の時間短縮が見込まれます。また、1 時間あたりに対応できる通話件数の増加は、Orbit のコスト削減に直接つながることが期待されています。これらをすべて、顧客満足度の向上とともに実現します。
Orbit Irrigation、Customer Care 部門シニアマネージャー、Brian Dick 氏
Frontdoor
住宅保証とデジタルオンデマンドサービスの大手プロバイダーである Frontdoor は、エージェントのトレーニングとオンボーディング時間の短縮を目的として、Customer AI アシスタントを試験運用しています。この試験運用では、Amazon Connect Customer AI エージェントワークスペース内の Amazon S3 に保存されているポリシードキュメントに基づいて、エージェントの最適な次の回答と行動を提供することで、エージェントの習熟期間が既に短縮されています。エージェントによるこのテクノロジーの活用方法を確認した Frontdoor は、同じサポートを消費者向けのセルフサービスインタラクションにも拡大する予定です。
Pronetx
カスタマーエクスペリエンス変革のプロフェッショナルサービスパートナーである Pronetx は、Amazon Connect Customer AI アシスタントを多くの公共機関、連邦機関、FinTech 組織に導入しています。アシスタントを利用すると、顧客向けの会話型セルフサービスエクスペリエンスと担当者向けの状況に応じた提案およびオートメーションを 1 つのエンジンで実現できます。Pronetx は、このアシスタントにより、支援する公共機関、連邦機関、フィンテック組織が、顧客にとって最も重要なエクスペリエンスの創出に集中し、あらゆる顧客タッチポイントにおいて、最適な意思決定情報とガイダンスを適切なタイミングで担当者に提供できるようになることを期待しています。
So Energy、Amazon Connect Customer で AI ファーストの CX を構築
最初から AI に対応できるプラットフォームを求めていた So Energy は、Amazonがこの分野への継続的な投資を行っていることが、常に先を行くための支えになると考えていました。この方向性が一致したことで、AI ネイティブかつ顧客中心のビジネスという So Energy のビジョンを支えるプラットフォームとして、Amazon Connect Customer が自然な選択肢となりました。
よくある質問
Amazon Connect Customer について詳しく知るにはどうすればよいですか?
詳細については、「Amazon Connect Customer」をご覧ください。
Amazon Connect Customerエージェントの利用料金はいくらですか?
料金の詳細については、Amazon Connect Customer の料金をご覧ください。
Amazon Q in Connect はどうなりましたか?
AWS のカスタマーサービス向け生成 AI アシスタントである Amazon Q in Connect を初めてリリースして以来、AI テクノロジーは急速に進化しています。Amazon Connect では、すぐに使用できるエージェントやサードパーティーのエージェントなど、複数の AI エージェントを作成および設定できるようになりました。これらの拡張機能を理解しやすくするために、以前は Amazon Q in Connect と呼ばれていた機能は、単に AI エージェントの 1 つにすぎないものとなりました。
Connect アシスタントと AI エージェントの関係はどのようなものですか?
お客様と人間のエージェントは、「Connect アシスタント」と呼ばれる会話型インターフェイスを通じて、1 人以上の AI エージェントとやり取りします。 Connect アシスタントは、人間のエージェント向けの Amazon Connect Customer AI エージェントワークスペースに組み込まれており、顧客向けには外部から利用できる形で提供されます。
Amazon Connect Customerでは、Model Context Protocol (MCP) はどのように機能しますか?
Amazon Connect Customer は、Model Context Protocol (MCP) をサポートしており、AI エージェントが標準化されたツールを使用して、情報の取得やアクションの実行を行えるようにします。すぐに使用できる MCP ツールは、コンタクトの属性の更新やケース情報の取得などの一般的なタスクに使用できます。また、お客様は、新しいフローモジュールを作成したり、既存のフローモジュールを MCP ツールに変換したりすることで、静的 AI ワークフローと生成 AI ワークフローの両方で同じビジネスロジックを再利用することもできます。
AI エージェントは Amazon Lex と連携しますか?
はい。AI エージェントは Amazon Lex とシームレスに連携します。AI エージェントはより複雑でオープンエンドなやり取りを処理できますが、Amazon Lex は依然として、事前定義済みのインテントと特定の会話フローを処理するための基盤サービスのままです。この 2 つの機能は互いに補完し合っているため、企業は従来の会話型 AI と高度なエージェンティック AI の両方の長所をセルフサービスエクスペリエンスで活用できます。
どの AWS リージョンで利用できますか?
最新の利用可能なリージョンについては、「Amazon Connect Customer feature availability by region」をご覧ください。