生成 AI を使用してパフォーマンスを評価する (プレビュー） - Amazon Connect
リージョンと言語の可用性生成 AI を活用した評価レコメンデーションを取得する生成 AI を使用して評価フォームの質問に回答するための基準を提供する生成 AI の精度を向上させるためのガイドライン

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生成 AI を使用してパフォーマンスを評価する (プレビュー）

これはプレビューリリースのサービスに関するプレリリースドキュメントです。このドキュメントは変更される可能性があります。
注記

Amazon Bedrock を搭載： AWS 自動不正使用検出を実装。Amazon Q in Connect は Amazon Bedrock を基盤に構築されているため、ユーザーは Amazon Bedrock に実装されている制御を最大限に活用して、安全性、セキュリティを強制し、人工知能 (AI) の責任ある使用ができます。

マネージャーは、エージェント評価フォームの質問に対する回答に関する生成 AI を活用したレコメンデーションを使用して、より迅速かつ正確に評価を実行できます。マネージャーは、推奨される回答のコンテキストと根拠とともに、エージェントの行動に関する追加のインサイトを得ることができます。これらのインサイトは、回答の提供に使用されたトランスクリプト内のリファレンスポイントから導き出されます。

生成 AI を活用したパフォーマンス評価は、会話のトランスクリプトを分析して評価フォームの質問に回答することで提供されます。各質問に関連する評価者への指示で指定された基準を使用します。

リージョンと言語の可用性

この機能は、米国東部 (バージニア北部）、米国西部 (オレゴン）、アジアパシフィック (シンガポール）、アジアパシフィック (シドニー）、アジアパシフィック (東京）、カナダ (中部）、欧州 (フランクフルト）、および欧州 (ロンドン) で作成された Amazon Connect インスタンスで使用できます。この機能は英語ロケール でサポートされています。

生成 AI を活用した評価レコメンデーションを取得する

  1. 評価の実行と AI アシスタントへの質問を行うアクセス許可を持つユーザーアカウントを使用して Amazon Connect にログインします。 評価フォームへのセキュリティプロファイルのアクセス許可の割り当て

  2. 質問の下にある Ask AI ボタンを選択すると、その回答に対する生成 AI を活用したレコメンデーションと、コンテキストと根拠 (回答の提供に使用されたトランスクリプトのリファレンスポイント) が表示されます。

    1. 回答は生成 AI レコメンデーションに基づいて自動的に選択されますが、ユーザーが変更できます。 

    2. 問い合わせごとに最大 5 つの質問に対して AI を尋ねるを選択すると、生成 AI を活用したレコメンデーションを取得できます。

  3. トランスクリプト参照に関連する時間を選択して、会話のポイントに誘導できます。

    エージェントのパフォーマンスを評価する際の AI を活用した生成レコメンデーション。

生成 AI を使用して評価フォームの質問に回答するための基準を提供する

評価フォームを設定するときに、各評価フォームの質問に関連する評価者への指示内で質問に回答するための基準を提供できます。評価者による評価の一貫性を高めるだけでなく、これらの指示は生成 AI を活用した評価を提供するためにも使用されます。

新規アカウント開設のスコアカード。

生成 AI の精度を向上させるためのガイドライン

生成 AI レコメンデーションを取得するための質問の選択

  1. 生成 AI を使用すると、CRMシステムなどのサードパーティーアプリケーションを通じて情報を検証する必要なく、会話のトランスクリプトの情報を使用して回答できる質問に応答できます。

  2. 生成 AI を使用して、「エージェントが顧客とやり取りした時間」などの数値レスポンスを必要とする質問に答える は推奨されません。代わりに、Contact Lens または問い合わせメトリクスを使用して、このような評価フォームの質問の自動化を設定することを検討してください。

  3. 生成 AI を使用して、「通話中にエージェントが注意しましたか？」など、主観的な質問に答えるのは避けてください。

質問のフレーズ化および関連する指示の改善

  1. ID 検証を「エージェントが顧客の ID を検証しようとしましたか？」に置き換えるなど、完全な文を使用して質問します。は、生成 AI が質問をよりよく理解できるようにします。

  2. 特に質問テキストだけでは質問に答えられない場合は、評価者に指示内で質問に回答するための詳細な基準を提供することをお勧めします。例えば、「エージェントは顧客 ID を検証しようとしましたか？」という質問の場合、などの追加の手順を提供したい場合があります。エージェントは、顧客の質問に対応する前に、常にメンバーシップ ID と郵便番号を顧客に尋ねる必要があります。

  3. 質問への回答にビジネス固有の用語に関する知識が必要な場合は、指示でそれらの用語を指定します。例えば、エージェントが挨拶で部門の名前を指定する必要がある場合は、質問に関連付けられた評価者への指示の一部としてエージェントが表示する必要がある部門名 (複数可) を一覧表示します。

  4. 可能であれば、「同僚」、「従業員」、「代理人」、「アドボケート」、「関連付け」などの用語の代わりに「エージェント」という用語を使用してください。同様に、「member」、「caller」、「guest」、「subscriber」などの用語の代わりに「customer」という用語を使用します。

  5. エージェントまたは顧客によって話されている正確な単語を確認する場合にのみ、指示に二重引用符を使用してください。例えば、指示がエージェント が と言っているかどうかを確認する場合"Have a nice day"、生成 AI は午後のいいね「」を検出しません。代わりに、命令は次のように記述する必要があります: The agent wished the customer a nice day。