2024年12月1日、Amazon Web Services（AWS）は、Amazon Connect Contact Lensにおいて、生成AIを活用した自動コンタクト分類機能を発表しました。これにより、コンタクトセンターの管理者は、顧客とのやり取りを自然言語で定義した基準に基づいて自動的に分類し、主要な要因や顧客体験、エージェントの行動を容易に特定できるようになります。
アップデートの概要
新機能では、管理者が「顧客が残高の支払いを試みたか？」といった自然言語の基準を設定することで、Contact Lensが該当するコンタクトに自動的にラベルを付与し、会話の関連ポイントを提供します。これにより、特定の製品への顧客関心の特定、顧客満足度の評価、エージェントのプロフェッショナルな行動の監視などが容易になります。さらに、分類されたコンタクトに対してアラートの受信やタスクの生成、ラベルを使用したコンタクトの検索も可能です。
この機能は英語でサポートされており、米国東部（バージニア北部）および米国西部（オレゴン）の2つのAWSリージョンで利用可能です。Contact Lensの会話分析価格に含まれており、追加費用は発生しません。詳細は公式ドキュメントおよびウェブページをご覧ください。
想定される利用用途
- 顧客関心の特定: 特定の製品やサービスに対する顧客の関心を自動的に分類し、マーケティング戦略の最適化に活用。
- 顧客満足度の評価: 顧客のフィードバックや感情を分析し、満足度を評価することで、サービス改善の指針とする。
- エージェント行動の監視: エージェントがプロフェッショナルな対応を行っているかを自動的にチェックし、トレーニングや評価に反映。
- コンプライアンス遵守の確認: 特定のスクリプトやガイドラインに沿った対応が行われているかを監視し、規制遵守を確保。
メリット
- 効率的なデータ分析: 生成AIによる自動分類で、大量のコンタクトデータから迅速に洞察を得ることが可能。
- 人的リソースの節約: 手動でのデータ分類作業が不要となり、スタッフはより戦略的な業務に集中できる。
- リアルタイムの対応: 自動分類により、問題の早期発見と迅速な対応が可能となり、顧客満足度の向上に寄与。
- 柔軟な設定: 自然言語で分類基準を設定できるため、特定のビジネスニーズに合わせたカスタマイズが容易。
デメリット
- 言語の制約: 現時点では英語のみのサポートであり、他言語のコンタクトには対応していない。
- 初期設定の手間: 効果的な分類を行うためには、適切な基準設定やシステムのチューニングが必要。
- 生成AIの限界: 複雑なニュアンスや文脈を完全に理解できない場合があり、誤分類のリスクが存在。
- データプライバシーの懸念: 顧客データの分析に伴い、プライバシー保護やデータセキュリティへの配慮が求められる。
まとめ
Amazon Connect Contact Lensの生成AIによる自動コンタクト分類機能は、コンタクトセンターの運営効率と顧客対応品質の向上に大きく寄与する革新的なツールです。自然言語での柔軟な基準設定により、特定のビジネスニーズに応じたデータ分析が可能となり、迅速な意思決定をサポートします。ただし、現時点では英語のみのサポートである点や、初期設定の手間などの課題も存在するため、導入前に十分な検討が必要です。今後の多言語対応や機能拡充に期待が寄せられます。
公式サイトはこちら: Amazon Connect Contact Lens、生成AIによる自動コンタクト分類機能を発表]
