Contact Lensの自動評価送信をやってみた – Amazon Connect アドベントカレンダー 2024

はじめに

クラウドビルダーズのhijikuroです！
この記事はAmazon Connect Advent Calendar 2024の9日目の記事です。
クラスメソッドさん、ギークフィードさん、ネットプロテクションズさん、AWSJさん、クラウドビルダーズの有志によるカレンダーとなっております。

ぜひ他の記事もチェックしてみてください！

Amazon Connectを使ったエージェント評価システムに携わる機会があったのですが、私自身はAmazon ConnectやConntact Lensをまったく触らずでした。せっかくなので評価機能に触れてみよう、ということでContact Lensのワークショップを参考にやってみました。

具体的な内容としては、Contact Lensが顧客とエージェントの通話後に、あらかじめ用意した評価フォームに対し自動でスコアリングしてくれるというものです。

やってみる

Amazon Connect管理者コンソールの設定

※Amazon Connectのインスタンス自体は作成済みとして進めます。

まずは、Amazon Connectの管理者コンソール(AWSのマネジメントコンソール)でContact Lensの有効化と評価のエクスポート設定を行います。

Contact Lens有効化

評価のエクスポート設定

Amazon Connectのフロー作成

今回、ユーザーは最初に作成した管理ユーザーを使用し、ルーティングプロファイルはデフォルトのBasic Routing Profile、キューはデフォルトのBasicQueueを使用しました。

フローについては、下記のように新規作成しました。

「記録と分析の動作を設定」ブロックは下記のように設定を行っています。

ルール作成

Amazon Connectインスタンス内の左メニュー「分析と最適化」の「ルール」をクリックします。
ルールの画面で「ルールを作成」をクリックし、「会話分析」を選択してルールを作成します。

「いつ」の項目で「Contact Lens通話分析が利用可能」を選択し、「条件を追加」ボタンで「通話またはフレーズ-パターン一致」を選択します。

期間を「最初」「30」「秒」とし、言語で「日本語」を選択し、フレーズを追加していきます。

次の画面で、カテゴリ名を入力します。（この名前はあとで使います。）
入力後、次の画面へ進み、保存して公開します。

おなじ要領で下記のルールを2つ追加します。

Q2-filterwords

Q3-cushion

評価フォーム作成

Amazon Connectインスタンス内の左メニュー「分析と最適化」の「評価フォーム」をクリックします。
評価フォームの画面で「新しいフォームを作成」をクリックし、適当な名前で評価フォームを作成します。

「評価の自動提出を有効化」をオンにし、「スコアと重み」タブで「スコアリングの有効化」をチェックします。

セクションにタイトルをつけて、質問を追加します。

「スコアリング」タブでスコアを適当に割り振ります。

「オートメーション」タブの設定をします。

同じ要領で「Q2-filterwords」、「Q3-cushion」という質問を追加します。
「Q2-filterwords」ではつなぎ言葉を発しないことを評価したかったので、Yesの配点を10、Noの配点を1にし、オートメーションの条件は存在しないときとしました。

この設定で評価フォームを作成し、正常に作成されたら有効化します。
下記の画面が表示されますが、後で行うを選択しておきます。

再度ルール設定

評価フォームを有効化したことで、アクションから「自動評価を送信」で作成したフォームが選べるので、3つのルールで評価フォームを選択して公開してます。

電話する

これで準備が整ったので、電話して試してみます。
自分の携帯から架電し、Amazon Connect側でエージェントとして受電し「ありがとうございます」、「えっと」、「恐れ入りますが」の単語を含めて発話してみました。10分ほど待つと、コンタクトの画面に下記のように評価が表示されました。簡単な内容ですが、想定通りに評価されてました。

ちなみに、この評価に対して、右下の「編集」ボタンから手動で評価することもできるようです。
最近発表されたプレビュー機能のAsk AIもありました！
（AIの回答ではNoの評価をされてしまいました…）

おわりに

Contact Lensの存在自体は認識してましたが、実際に触ってみると思ったよりも色々なことができて驚きました。自動評価送信機能1つとっても、まだまだ確認できてないことがあるので、引き続きキャッチアップしていきます。
また、評価機能を調べる中でデータパイプラインを構築するような記事もあったのでこれも試してみたいです！