人工知能 (AI) の台頭により、コンタクト センター分野での顧客エクスペリエンスを向上させる機会が生まれました。機械学習 (ML) テクノロジーは、セルフサービス ボット、ライブ コール分析、通話後分析などの機能のソリューションを提供することで、コンタクト センターのカスタマー エクスペリエンスを継続的に向上させ、強化します。コールセンターと統合されたセルフサービス ボットは、待ち時間の短縮、インテリジェントなルーティング、セルフサービス機能またはデータ収集による解決までの時間の短縮、およびネット プロモーター スコア (NPS) の向上を実現するのに役立ちます。例としては、顧客が注文のステータスを確認するために電話し、ボットから更新情報を受け取る場合や、ライセンスの更新を提出する必要がある顧客と、チャットボットが必要な情報を収集し、処理のためにエージェントに渡す場合などがあります。 。
Amazon Lex ボットを使用できます 会話型AI コール センター内でこれらの機能を有効にする機能。 Amazon Lex は、自動音声認識 (ASR) と自然言語理解 (NLU) を使用して、顧客のニーズを理解し、顧客の旅を支援します。
Genesysクラウド (オムニチャネル オーケストレーションおよび顧客関係プラットフォーム) は、パブリック クラウド モデルでコンタクト センター プラットフォームを提供し、迅速かつ簡単な統合を可能にします。 AWSコンタクトセンターインテリジェンス (AWS CCI) 最新のコンタクトセンターをコストセンターからプロフィットセンターに変革します。 AWS CCI の一部として、Genesys Cloud は Amazon Lex と統合され、セルフサービス、インテリジェントなルーティング、およびデータ収集機能が可能になります。
Amazon Lex と Genesys Cloud を使用して AWS CCI 機能を検討する場合、ボット設計の作業をどこから始めればよいかわからないかもしれません。真っ白なキャンバスから始める人を支援するために、Amazon Lex は Amazon Lex 自動チャットボットデザイナー。自動チャットボット デザイナーは ML を使用して初期ボット設計を提供し、その後、現在の通話トランスクリプトに基づいて会話エクスペリエンスをより迅速に調整して開始できます。自動化されたチャットボットデザイナーを使用すると、Amazon Lex の顧客とパートナーは簡単かつ直感的な方法でチャットボットを設計できるようになり、ボットの設計時間を数週間から数時間に短縮できます。ただし、自動チャットボット デザイナーでは、トランスクリプトが Genesys Cloud トランスクリプト エクスポートに準拠していない特定の形式である必要があります。
この投稿では、次を使用してアーキテクチャを実装する方法を示します。 アマゾンイベントブリッジ, Amazon シンプル ストレージ サービス (Amazon S3)、および AWSラムダ Genesys 通話記録を Amazon Lex 自動チャットボット デザイナーに必要な形式で自動的に収集、変換、ロードします。その後、トランスクリプトに対して自動化されたチャットボット デザイナーを実行し、ボット設計に関する推奨事項を受け取り、ボット設計の作業を合理化できます。
ソリューションの概要
次の図は、ソリューションのアーキテクチャを示しています。
ソリューションワークフローは、次の手順で構成されています。
- Genesys Cloud は、反復トランスクリプト イベントを EventBridge イベント バスに送信します。
- Lambda は EventBridge から反復トランスクリプトを受信し、会話がいつ完了したかを判断し、Genesys Cloud 内で Transcript API を呼び出し、完全なトランスクリプトを S3 バケットにドロップします。
- 新しい完全なトランスクリプトが Amazon S3 にアップロードされると、Lambda は Genesys Cloud 形式のトランスクリプトを Amazon Lex 自動チャットボット デザイナーに必要な形式に変換し、S3 バケットにコピーします。
- Amazon Lex 自動チャットボット デザイナーは、ML を使用して、提供された Genesys Cloud トランスクリプトに基づいて初期ボット設計を構築します。
前提条件
ソリューションを展開する前に、次の前提条件を満たしている必要があります。
- Genesys Cloud CX アカウントをセットアップし、ログインできることを確認します。アカウントのセットアップの詳細については、を参照してください。 ジェネシスのドキュメント.
- Genesys からのトランスクリプトを有効にして公開するための適切な権限が設定されていることを確認してください。必要な権限の設定の詳細については、を参照してください。 役割と権限の概要.
- 転写に PCI および PII 暗号化が必要な場合は、Genesys で設定されていることを確認してください。必要な権限の設定の詳細については、を参照してください。 インタラクションの記録はクラウドに保存されるときに暗号化されますか.
- 適切な権限を持つ AWS アカウントを設定します。
Genesys EventBridge統合をデプロイする
EventBridge と Genesys Cloud の統合を有効にするには、次の手順を実行します。
- にログインします。 ジェネシスクラウド環境.
- 選択する , インテグレーション, 統合の追加, Amazon EventBridge ソース.
- ソフトウェア設定ページで、下図のように タブで、次の情報を入力します。
- AWSアカウントID、AWS アカウント ID を入力します。
- AWS アカウントのリージョン、EventBridge をセットアップするリージョンを入力します。
- イベントソースサフィックス、サフィックスを入力します (例:
genesys-eb-poc-demo).
- 構成を保存します。
- EventBridge コンソールで、 統合 ナビゲーションペインで、を選択します パートナーイベントソース.
次のような名前のイベント ソースがリストされているはずです。 aws.partner/genesys.com/…/genesys-eb-poc-demo.
- パートナー イベント ソースを選択し、 イベントバスと連携する.
ステータスがから変更されます 保留中 〜へ アクティブ。これにより、Genesys の EventBridge 構成がセットアップされます。
次に、最終的なトランスクリプトを取得するための API 呼び出しを承認するために、Genesys Cloud で OAuth2 認証情報を設定します。
- Genesys Cloud インスタンスに移動します。
- 選択する , インテグレーション, OAuth.
- 選択する クライアントを追加.
- ソフトウェア設定ページで、下図のように クライアントの詳細 タブで、次の情報を入力します。
- アプリ名、名前を入力します（たとえば、
TranscriptInvoke-creds). - 助成金の種類選択 クライアントの資格情報.
- アプリ名、名前を入力します（たとえば、
Transcribe API を呼び出すためのアクセス権を持つ適切なロールを使用していることを確認してください。
- 選択する Save.
これにより、次の新しい値が生成されます。 顧客ID & クライアントシークレット。これらの値をコピーして、ソリューションのテンプレートを構成する次のセクションで使用します。
ソリューションを展開する
Genesys EventBridge 統合をセットアップした後、 AWSサーバーレスアプリケーションモデル (AWS SAM) テンプレート。アーキテクチャの残りの部分をデプロイします。アカウントにソリューションをデプロイするには、次の手順を実行します。
- AWS SAM がまだインストールされていない場合はインストールします。手順については、を参照してください。 AWS SAM CLIのインストール.
- ダウンロード GitHubレポ そしてディレクトリに解凍します。
- に移動します
genesys-to-lex-automated-chatbot-designerフォルダーに移動し、次のコマンドを実行します。
最初のコマンドはアプリケーションのソースをビルドします。 2 番目のコマンドは、一連のプロンプトを表示して、アプリケーションをパッケージ化して AWS にデプロイします。
- スタック名 – デプロイ先のスタックの名前を入力します AWS CloudFormation。これはアカウントと地域に固有である必要があります。プロジェクト名と一致するものを開始点として使用するとよいでしょう。
- AWSリージョン – アプリをデプロイするリージョンを入力します。 EventBridge イベント バスと同じリージョンにデプロイされていることを確認してください。
- パラメータ GenesysBusname – Genesys 統合を構成したときに作成したバス名を入力します。バス名のパターンは次のようになります。
aws.partner/genesys.com/*. - パラメータ ClientId – 先ほどコピーしたクライアント ID を入力します。
- パラメータ クライアントシークレット – 先ほどコピーしたクライアント シークレットを入力します。
- パラメータ ファイル名プレフィックス – 生の S3 バケット内のターゲット トランスクリプト ファイルのデフォルトのファイル名プレフィックスを変更するか、デフォルトのままにします。
- パラメータ GenCloudEnv – 特定の Genesys 組織のクラウド環境を入力します。 Genesys は、この記事の執筆時点で世界中の 15 以上のリージョンで利用できるため、この値は必須であり、Genesys で組織が作成される環境を指す必要があります (たとえば、
usw2.pure.cloud). - 展開する前に変更を確認する – 「はい」に設定すると、手動で確認するために展開前に変更セットが表示されます。 no に設定すると、AWS SAM CLI はアプリケーションの変更を自動的にデプロイします。
- SAM CLIIAMロールの作成を許可する – この例を含む多くの AWS SAM テンプレートは、 AWS IDおよびアクセス管理 AWS サービスにアクセスするために含まれる Lambda 関数に必要な (IAM) ロール。デフォルトでは、これらは必要最小限の権限に限定されます。 IAM ロールを作成または変更する CloudFormation スタックをデプロイするには、
CAPABILITY_IAM能力に対する価値。このプロンプトを通じて許可が提供されない場合、この例をデプロイするには、明示的に渡す必要があります。--capabilities CAPABILITY_IAMsam deploy - 引数を samconfig.toml に保存します – 「はい」に設定すると、選択内容がプロジェクト内の構成ファイルに保存されるため、将来的に再実行できるようになります。
sam deployアプリケーションに変更をデプロイするためのパラメーターはありません。
AWS SAM アプリケーションをアカウントにデプロイした後、Genesys トランスクリプトがアカウントに送信され、Amazon Lex 自動チャットボット デザイナーに必要な形式に変換されていることをテストできます。
テスト呼び出しを行ってソリューションを検証する
Genesys EventBridge 統合をセットアップし、前述の AWS SAM テンプレートをデプロイした後、テスト呼び出しを実行し、ファイルが変換されたファイルの S3 バケットに到達することを検証できます。大まかに言うと、次の手順を実行する必要があります。
- Genesys インスタンスにテスト呼び出しを行って、トランスクリプトを作成します。
- 数分待って、TransformedTranscript バケットの出力を確認します。
自動チャットボット デザイナーを実行する
数日分のトランスクリプトを Amazon S3 に保存したら、このセクションの手順を使用して、Amazon Lex コンソールから自動チャットボット デザイナーを実行できます。サービスの最小ターン数と最大ターン数の詳細については、を参照してください。 トランスクリプトを準備する.
- Amazon Lex V2 コンソールで、次を選択します。 ナビゲーションペインのボット.
- 選択する ボットを作成する.
- 選択 トランスクリプトから始める 作成方法としては。
- ボットに名前を付けます (この例では、
InsuranceBot) およびオプションの説明を入力します。 - 選択 基本的なAmazonLex権限を持つロールを作成します これをランタイム ロールとして使用します。
- 他のフィールドに入力した後、選択します Next をクリックして言語設定に進みます。
- インタラクションに使用する言語と音声を選択します。
- ソリューションが変換したトランスクリプトの Amazon S3 の場所を指定します。
- S3 バケット内に特定のフォルダー構造がある場合は、ローカル パスを追加します。
- 入力トランスクリプトにフィルター (日付範囲) を適用します。
- 選択する クリックします.
Amazon S3 コンソールのステータスバーを使用して分析を追跡できます。自動化されたチャットボット デザイナーは、数時間以内に、ユーザーの意図、それらの意図に関連付けられたサンプル フレーズ、およびそれらの意図を満たすために必要なすべての情報のリストを含むチャットボットのデザインを作成します。トレーニングを完了するまでにかかる時間は、トランスクリプトの量や会話の複雑さなど、いくつかの要因によって異なります。通常、毎分 600 行のトランスクリプトが分析されます。
- 選択する レビュー 自動チャットボット デザイナーによって検出されたインテントとスロット タイプを表示します。
意図 タブには、すべてのインテントとサンプル フレーズおよびスロットがリストされます。 スロットタイプ タブには、すべてのスロット タイプとスロット タイプの値のリストが表示されます。
- いずれかのインテントを選択して、サンプル発話とスロットを確認します。たとえば、次のスクリーンショットでは、
ChangePassword発言を表示します。
- 選択する 関連するトランスクリプトタブ 意図を特定するために使用された会話を確認します。
- 結果を確認した後、ユースケースに関連するインテントとスロット タイプを選択し、 追加します。
これにより、選択したインテントとスロット タイプがボットに追加されます。プロンプトの追加、インテントまたはスロット タイプのマージ、スロット名の変更などの変更を加えて、この設計を反復できるようになりました。
これで、Amazon Lex 自動チャットボット デザイナーを使用して、共通のインテント、それらのインテントにマッピングされた発話、および特定のビジネス機能を果たすためにチャットボットが収集する必要がある情報を特定できました。
クリーンアップ
完了したら、AWS SAM CLI 内で次のコマンドを使用してリソースをクリーンアップします。
まとめ
この投稿では、Genesys Cloud CX と EventBridge の統合を使用して Genesys CX トランスクリプトを AWS アカウントに送信し、変換し、Amazon Lex 自動チャットボット デザイナーで使用してサンプル ボット、インテント、発話、スロットを作成する方法を説明しました。このアーキテクチャは、初めての AWS CCI ユーザーと現在の AWS CCI ユーザーが、Genesys CX と Amazon Lex の統合を使用して、または現在のインテント設計と Amazon Lex 自動化されたインテント設計を比較する継続的な改善の機会を使用して、より多くのチャットボットをオンボードするのに役立ちます。チャットボットデザイナー。他の AWS CCI 機能の詳細については、を参照してください。 コンタクトセンターインテリジェンス.
著者について
ジョー・モロッティ アマゾン ウェブ サービス (AWS) のソリューション アーキテクトとして、米国中西部の企業顧客を支援しています。彼は幅広い技術的役割を担っており、顧客の可能性のあるアートを示すことを楽しんでいます。自由時間には、家族と一緒に新しい場所を探索したり、スポーツ チームのパフォーマンスを分析したりして充実した時間を過ごすことを楽しんでいます。
アナンド・ボーズ アマゾン ウェブ サービスのシニア ソリューション アーキテクトで、AWS 上でビジネス アプリケーションを構築する ISV パートナーをサポートしています。彼は、顧客のクラウド導入を可能にする差別化されたソリューションの作成に情熱を注いでいます。アナンドはテキサス州ダラスに住んでおり、旅行を楽しんでいます。
テリー・フェリス は、コンタクト センターのエクスペリエンス オーケストレーションを可能にするジェネシス テクノロジー ソリューションを活用して、ビジネス パートナーとともに優れた顧客エクスペリエンスを構築する責任を負います。彼女はその役割において、ソリューション アーキテクチャ、統合、IVR、ルーティング、レポート分析、セルフサービス、AI、アウトバウンド、モバイル機能、オムニチャネル、ソーシャル チャネル、デジタル、ユニファイド コミュニケーション (UCaaS)、および分析と、それらがどのように効率化できるかについてアドバイスしています。顧客体験。 Genesys に入社する前は、人事、給与、学習管理の会社でコンタクト センターの監督など、上級管理職を務めていました。
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- 情報源： https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/expedite-your-genesys-cloud-amazon-lex-bot-design-with-the-amazon-lex-automated-chatbot-designer/
