コールセンターエージェントアシスタント

このチュートリアルでは、Amazon Lex と Amazon Kendra を使用して、カスタマーサポートエージェントを支援するエージェントアシストボットを構築し、ウェブアプリケーションとして公開します。Amazon Kendra は、機械学習を使用してドキュメントを検索して回答を見つけるエンタープライズ検索サービスです。Amazon Kendra の詳細については、「Amazon Kendra Developer Guide」(Amazon Kendra デベロッパーガイド) を参照してください。

Amazon Lex ボットは、顧客にとって最初のお問い合わせ先として、コールセンターで広く使用されています。ボットは、顧客のほとんどの質問を解決できます。ボットが質問に答えられない場合は、カスタマーサポートの従業員に会話を転送します。

このチュートリアルでは、エージェントがリアルタイムで顧客の問い合わせに応答するために使用する Amazon Lex ボットを作成します。ボットが提供する回答を読むことで、エージェント自身が手動で回答を検索する必要が無くなります。

このチュートリアルで作成するボットとウェブアプリケーションは、適切なリソースを迅速に提供することで、エージェントが顧客に対して効率的かつ正確に対応できるようにします。次の図表は、ウェブアプリケーションの動作を示しています。

この図表が示すように、ドキュメントの Amazon Kendra インデックスは Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに保存されます。S3 バケットの設定がお済みでない場合は、Amazon Kendra インデックスを作成するときにバケットをセットアップすることができます。Amazon S3 に加えて、このチュートリアルでは Amazon Cognito を使用します。Amazon Cognito は、ボットをウェブアプリケーションとしてデプロイするためのアクセス許可を管理します。

このチュートリアルでは、顧客の質問に対する回答を提供する Amazon Kendra インデックスを作成し、ボットを作成し、顧客との会話に基づいて回答を提案できるようにするインテントを追加し、アクセス権限を管理する Amazon Cognito を設定し、ボットをウェブアプリケーションとしてデプロイします。

予測時間: 75 分

予測コスト: Amazon Kendra インデックスでは 1 時間あたり 2.50 ドル、Amazon Lex のリクエスト 1000 件に対して 0.75 USD。この演習を終了した後も、Amazon Kendra インデックスは引き続き実行されています。不要なコストを避けるために、必ず削除してください。

注意: このチュートリアルで使用するすべてのサービスに対して、同じ AWS リージョンを選択してください。