CX
イベント
マガジン
技術ブログ
2026 年 3 月 27 日、Chat Agent や Flows をはじめとする Amazon Quick の AI Agent 機能の東京リージョンローンチを記念したイベント「Amazon Quick Event」が開催されました。本イベントでは、Amazon Quick の製品紹介や Amazon 社内での活用事例に加え、AWS パートナー企業やお客様による具体的な導入事例が共有されました。会場には多くのお客様にお越しいただき、オンラインでも多数の方にご参加いただきました。本記事では、イベントの模様をレポートします。 オープニングご挨拶 イベント冒頭では、 AWS Japan Data & AI 事業統括本部 の井形健太郎がオープニングの挨拶を行いました。 本イベントの趣旨として、Amazon Quick が東京リージョンで利用可能になったことを紹介し、参加者の皆様への感謝を述べました。 Amazon Quick のご紹介と Amazon 内部での活用紹介 AWS Head of GTM, APJ-C, AI & Agents のMichael Armentano は、ハーバードビジネススクールの Karim Lakhani 教授の言葉「AI を活用する人間が、AI を活用しない人間を置き換える」を引用し、Amazon Quick が目指す世界観を示しました。生成 AI がチャットボットから単一エージェント、そして複数エージェンティックシステムへと進化してきた流れを解説し、Amazon Quick が提供する 4 つのチームメイト（インサイトアシスタント、データアナリスト、PhD リサーチャー、オートメーションエキスパート）を紹介しました。Amazon Quick は AWS コンソールだけでなく、Word、Outlook、Slack などのプラグインからもアクセス可能です。 続いて AWS Sr. WW Specialist, Amazon Quick, WWSO Generative AIの Jihwan Ko が、Amazon 社内で 20 万人以上が Amazon Quick を利用し、30 万以上のワークフロー自動化を実現している実績を紹介しました。導入にあたっては、ステップバイステップの展開、ユーザー理解に基づくユースケース選定、チェンジマネジメントの徹底、社内ユースケースライブラリの構築という 4 つの戦略を実行しました。具体的な事例として、Amazon カナダの税務チームが Amazon Quick を使い、複数システムに散在していた税務データを統合ダッシュボードに集約し、コードを書かずに情報の可視化と分析を実現した事例を紹介しました。 Chat Agent から始める Amazon Quick におけるデータの活用 AWS Japan 技術支援本部 テクニカルアカウントマネージャー の服部 洋明 は、EC サイトを題材にした 3 つのデモを通じて、チャットエージェントの活用を実演しました。デモ 1 の売り上げ分析では、ダッシュボードの概要把握から時間帯別・日次の特徴分析、さらに分析手法の提案まで、チャットエージェントとの対話で段階的に深掘りしていく様子を示しました。Amazon Quick リサーチを用いて本格的な分析レポートを自動生成する流れも紹介しました。 デモ 2 のサポートデスク対応では、カスタムエージェントを使い、注文ステータスの確認からマニュアル参照、Slack への通知、顧客への一報作成、Salesforce へのケース登録までを Amazon Quick の中で一気通貫で完結する内容を紹介しました。 デモ 3 のシステム運用では、アラートの一次調査や AWS コスト分析をチャットエージェントで効率化する様子を紹介しました。服部は「Amazon Quick の中で完結できていることが重要」と強調し、Amazon Aurora、Amazon CloudWatch、Google Drive、Salesforce、Slack など多様なコネクターとの連携を紹介しました。 Flows と Automate でデータ活用を自動化し効率アップ AWS Japan 技術統括本部 Sr. Solutions Architect 加藤 菜々美は、Amazon Quick の Flows と Automate を使ったデータ活用の自動化をデモで紹介しました。 Flows のデモでは、商品の売り上げ分析を題材に、Amazon S3 や SharePoint 上の散在データを専門エージェントが横断的に活用し、週次売り上げの分析からリスク判定、Notion への自動アラート通知、Amazon Quick リサーチによる深い分析レポート生成までを、ノーコードで一つのフローとして構成する様子を示しました。 Automate のデモでは、受注時の顧客与信リスク判定を題材に、REST API による基幹システム連携、AI エージェントによる名寄せとリスク評価、構造化アウトプットによる正確なデータ引き継ぎ、そしてリスクレベルに応じた並列処理（ローリスクは自動承認、ハイリスクはヒューマン・イン・ザ・ループで人間が介入）を実演しました。加藤は「まず Flows で小さく始めて、Automate で本格的な自動化にチャレンジしてほしい」とまとめました。 AWS の AI エージェントと一緒にチャレンジする車両保全 DX 東急電鉄株式会社の清水 想太 氏からは、鉄道車両保全業務における Amazon Quick 活用事例を紹介いただきました。東急電鉄様は 2024 年 3 月 25 日に公表した 2024 年度 ～ 2026 年度中期事業戦略において、データ活用による DX（CX・EX・CEX）推進を掲げています。車両部では、これまで取得してきたデータの分析による故障予防と、ベテラン社員の暗黙知の形式知化を目指し、車両の走行データや故障履歴データの活用に 2023 年からチャレンジをしています。一方でデータ分析には業務経験やシステム知識、 BI ツール習得、データ集計等の負荷が伴い、高いハードルが存在しました。今回 Quick を活用し、簡単なデータクレンジングやグラフ化、仮説検証を自然言語を用いて簡単に自動化することで複数のユースケースを試みています。以下はご紹介内容の抜粋です。 （１）故障履歴のテキストデータから AI が装置名を推定・補完し、機器分類表を根拠に正しくカテゴリー分け。これまではベテラン作業員が時間をかけていた作業を約 5 分で完了し、故障による遅延防止や安全性を考慮した保全優先度の算出をサポート （２）別の AI ツールも組み合わせながら、車両のコンプレッサーデータ 378 万行を分析し、蓄圧時間の乖離から故障兆候を把握する検証 清水氏は「Amazon Quick を使うことで分析のゴールイメージが早期に見え、それが学習意欲の向上につながる」と述べられ、今後は AI とベテランの経験を組み合わせた「共存型のデータ駆動保全」の実現を目指されています。 業務改革を実現する Amazon Quick 戦略 〜個人の知見を組織知へ〜 株式会社ポーラ・オルビスホールディングスの佐々木 哲哉 氏からは、Amazon Quick を組織変革の武器として選択した戦略についてご紹介いただきました。佐々木 氏は、AI 活用において「個人の生産性向上」にとどまることの危険性を指摘され、RPA 導入時の経験も踏まえ、組織の生産性に貢献できるツールとして Amazon Quick を選択いただきました。 また、Amazon Quick を選択いただいた理由を4つ挙げていただきました。第一に、ほぼすべてのシステムが AWS 環境にあるため Amazon Quick から直接データに接続できるシームレスなデータ連携が可能ということ。第二に、Amazon QuickSight の統合により「観測→解釈→実行→記録→再学習」のサイクルを回し、個人の学びを組織知へ変換できる点。第三に、お客様データへのアクセスを厳格に制御する AWS のセキュリティ設計。第四に、最適なモデル選択による将来のコスト最適化の可能性です。 2026 年度はまず 500 名に教育とセットで展開し、2027 年には本社従業員への展開を目指されています。KPI を起点に部門の枠を超えた業務プロセスの一気通貫の変革を目標とされています。 Amazon Quick で実現する”脱管理”と CRM の未来 ソフトブレーン株式会社の富岡 大裕 氏は、国内シェア上位の CRM/SFA 製品 eセールスマネージャーに Amazon Quick を組み込んで顧客に提供する立場からの発表をされました。同社は 2019 年から Amazon QuickSight の SaaS 埋め込み機能を活用し、ギャップ分析や行動マネジメントなどの営業データ可視化基盤として組み込みを行っており、現在は月間 15 万回以上利用されていると話されました。 ユーザーからは Amazon Quick を使っていると意識されないレベルでシームレスに統合されているとフィードバックがあるとのこと。また、SaaS に Amazon Quick を組み込めるレベルで豊富なインターフェースが用意されているため、企業が Amazon Quick を単純利用する際にも将来的な拡張に対応できる安心感があると強調されました。 同社では「オートインプット・ジャストアウトプット（AI-JO）」をコンセプトに、AI 議事録からの商談情報自動反映や見積書のドラッグ＆ドロップによるデータ展開など、入力の自動化と分析の即時活用を実現されています。 富岡氏は、Amazon Quick のチャットエージェントで「今期の予実を出して」と話しかけるだけでグラフが自動生成される世界を示し、SFA が「脱管理」のツールへと進化すると展望されました。 複数社パートナー企業による Amazon Quick に関する支援内容のご紹介 後半のパートナーセッションでは、5社のパートナー企業がライトニングトーク形式で Amazon Quickの活用支援サービスを紹介しました。なお、本イベントでご紹介できなかったパートナー企業の Amazon Quick 活用支援サービスについては、本記事末尾にリンクを掲載しておりますので、そちらもぜひご覧ください。 KDDIアイレット株式会社: Amazon Quick で加速させる現場の DX（北野涼平氏） KDDI グループの一員として、Amazon Quick の標準機能と独自のサーバーレス構成を組み合わせたデータ利活用アプローチを紹介。現場のワークフローまで見据えた設計を強みとしています。長崎ブルーエコノミー様のブリ養殖 DX 基盤では、IoT センサーデータの可視化、Bedrock 連携による養殖場状況の言語化、画像のセキュアな組み込みを実現した事例が共有されました。 株式会社サーバーワークス: 痒いところに手が届くサーバーワークスの Amazon Quick 活用支援（村上博哉氏） Amazon Quick の多彩な機能から顧客のやりたいことに最適な組み合わせを提案し、すぐに使える実践的なユースケースによるジャンプスタート支援を紹介。建設業・製造業向けの入札情報の自動チェック・優先度付けや、請求書などの書類チェック業務の自動化などのユースケースに加え、初期費用無償の伴走支援キャンペーンも案内されました。 株式会社電通デジタル: 可視化の先へ — Amazon Quick が変えるデータ分析の深さ（田中淳朗氏） 電通グループの総合デジタルファームとして、デジタルマーケティング領域で散在するデータの統合・分析を Amazon Quick で実現する支援を紹介。観光情報サイトの多言語チャットボット分析で Amazon Quick リサーチにより数十分で示唆を導出した事例を共有し、ライト・ミドル・フルコンサルの 3 段階の支援プランを案内されました。 株式会社 TOKAI コミュニケーションズ: ハイブリッドクラウド活用術（山本祐也氏） 自社の専用接続回線「ブロードライン」を活用したハイブリッドクラウド構成で、オンプレミスのデータを FSx for NetApp ONTAP の S3 アクセスポイント経由で Amazon Quick に連携するアーキテクチャを紹介。静岡・東京・大阪・名古屋・岡山の営業拠点を活かした伴走型サポートと、接続回線から運用までワンストップで対応するパッケージも案内されました。 富士ソフト株式会社: AI カメラと Amazon Quick で実現する新たな価値（吉田祐史氏） AI カメラソリューション「ビジョン AI ナビ」と Amazon Quick の連携を紹介。カメラや IoT センサーで人・設備の動きを検知し、異常検知からチャットエージェントによる対処提案、レポート自動生成、Automate/Flows によるフロー管理、ナレッジベースによるトラブル対応の標準化まで、検知のその先の自動化を実現する構成が示されました。 クロージング 最後に、 AWS Japan Data&AI 事業統括本部 の井形 健太郎がクロージングを行い、東京リージョン GA の技術的意義を補足しました。 今回の GA により、Amazon Quick の推論処理通信が国内に閉じるようになり、企業データを生成 AI で活用する際のセキュリティ・コンプライアンスが大きく向上しました。 ただし、インターネット検索機能のみ海外リージョンで処理されるため、必要に応じて機能をオフにすることが可能です。日本語サポートについては UI・チャット入力・対象データいずれも対応済みで、実用上快適にご利用いただけるレベルであると説明しました。また、生成 AI 実用化推進プログラムとして、お客様の生成 AI の利活用を加速させるための支援プログラムとして、モデルカスタマイズコースとモデル活用コースの 2 つを紹介しました。 パートナー Expo 今回ライトニングトークに参加いただいたパートナー企業5社による、それぞれの強みを活かしたAmazon Quickの活用のデモンストレーションを行いました。 アイレット：デザインからインフラまでワンストップ、現場のワークフローを見据えた一気通貫の支援 サーバーワークス：痒いところに手が届く実践的なユースケース提供と伴走支援 電通デジタル：最大規模のデジタルファームとして、データを「動かす」ための段階的支援 TOKAIコミュニケーションズ：ハイブリッドクラウドと地方企業への伴走型支援 富士ソフト：エッジとクラウドの両面から AI カメラ × Amazon Quick で現場 DX を実現 おわりに 本イベントでは、 Chat Agent や Flows をはじめとする Amazon Quick の AI Agent 機能の東京リージョンローンチ という節目に、製品の全体像から社内活用事例、お客様による実践的な導入事例、そしてパートナー企業による支援サービスまで、幅広い内容が共有されました。鉄道車両の保全 DX、化粧品企業の組織変革、CRM/SFA への組み込みなど、業種を超えた多様なユースケースが紹介され、Amazon Quick がビジネスの現場で具体的な価値を生み出しつつあることが実感できるイベントとなりました。 AWS ジャパンは、今後も Amazon Quick をはじめとする生成 AI サービスの活用支援を通じて、お客様のビジネス変革を後押ししてまいります。 本ブログは、テクニカルアカウントマネージャーの服部洋明が担当しました。
こんにちは、Amazon Connect ソリューションアーキテクトの梅田です。 2025 年 9 月のアップデートまとめ はお読みいただけましたでしょうか。今月も 以下の内容でアップデート 情報をお届けします。皆さんのお役に立つ内容があれば幸いです！ 注目のアップデートについて 2025 年 10月のアップデート一覧 AWS Contact Center Blog のご紹介 AWS Black Belt オンラインセミナー (Amazon Connect 関連) 1.注目のアップデートについて Amazon Connect で生成 AI を活用したメールの会話の概要と推奨応答を提供 Amazon Connect で、生成 AI を活用したメール会話の概要、推奨アクション、メール会話への応答(下書き)がエージェントに提供されるようになりました。これにより、エージェントはメールをより効率的に処理できるようになり、顧客はより迅速で一貫したサポートを受けることができます。例えば、顧客から返金リクエストのメールを受信すると、Amazon Connectは購入履歴から重要情報を提供し、返金処理の手順をガイドしながら、適切な返信メールを自動生成することで、問い合わせを迅速に解決します。 この機能を有効にするには、メールによる問い合わせをエージェントに割り当てる前に、 Amazon Q in Connect ブロック をフローに追加します。 ナレッジベース を追加して プロンプトを定義 することで、メールの生成 AI を活用したアシスタントの出力をカスタマイズできます。これにより、一貫したカスタマーサービスを提供するために、会社の言語、口調、ポリシーに合った応答を AI エージェントに生成させることができます。 Amazon Q in Connect はユースケースに応じた AI エージェントと AI プロンプトを提供します。今回、E メール 用に新たに3つの AI エージェントと4つの AI プロンプトが追加されました。これらを使用して、Amazon Q in Connect はお客様から受信した問い合わせ E メールに対して、「メール会話の概要」「関連するナレッジベースと推奨アクション」「メール会話への応答(下書き)」を提供します。 本機能の利用を開始するには、上述した AI プロンプトと それらを使用した AI エージェントを設定してください。日本語に対応した AI エージェントを設定する際は、AI エージェントの設定画面のロケールで「Japanese」を指定します。 設定の詳細については以下の Amazon Connect 管理者ガイドをご参照ください E メールの概要と推奨されるレスポンスを使用する AI プロンプトを作成する AI エージェントを作成する 2. 2025年10月のアップデート一覧 Amazon Connect が会話の録音とトランスクリプトに対する詳細なアクセス許可の提供を開始 – 2025/10/24 Amazon Connect で、会話の録音データと文字起こしデータへのアクセス権限を、UI を通じてより詳細に設定できるようになりました。この新機能により、管理者はより柔軟でセキュアなアクセス制御を実現できます。コンタクトセンターの管理者は、録音データと文字起こしデータへのアクセス権限を個別に設定できるようになりました。例えば、ユーザーが通話を聞くことはできても、文字起こしデータの不正なコピーを防止するといった制御が可能です。システムは、ダウンロード制御の柔軟性も向上しています。編集済み（機密情報などがマスキング処理された）録音データのダウンロールは許可しつつ、未編集版のダウンロードは制限するといった設定が可能です。さらに、管理者は機密性の高い会話については編集済みの録音データへのアクセスのみを許可し、その他の一般的な会話については未編集の録音データへのアクセスを許可するなど、より高度な権限設定のシナリオを作成することができます。このアップデートにより、セキュリティとコンプライアンスの要件に応じた、より緻密なアクセス制御が可能になり、コンタクトセンターの運用における安全性と効率性が大幅に向上します。 関連リンク 管理者ガイド Amazon Connectのアウトバウンドキャンペーンがプレビューダイヤリングに対応し、エージェントの制御性を向上 – 2025/10/24 Amazon Connect のアウトバウンドキャンペーン機能に、通話開始前に顧客情報を確認できるプレビューダイヤルモードが追加されました。この機能により、エージェントは発信前に顧客の名前、アカウント残高、過去のやり取りなどの重要な情報を確認し、最適なタイミングで発信することができるようになりました。また、キャンペーンマネージャーはプレビュー設定をカスタマイズし、エージェントの行動、キャンペーン結果、顧客エンゲージメントの傾向を新しいダッシュボードで監視できるようになっています。この機能が重要である背景として、適切な情報がないまま電話をすることにより、エージェントは顧客に応じた対応に苦労し、結果として顧客の信頼や満足度の低下に繋がります。さらに、米国電話消費者保護法(TCPA)や英国通信庁(OFCOM)の規制により、顧客とエージェントの接続の遅延に対して厳しい罰則が科される可能性があることも考慮されています。新しいプレビューダイヤリング機能では、マネージャーは確認時間の制限を設定し、必要に応じてキャンペーンからのコンタクトの削除を有効にできます。エージェントは顧客データとともにカウントダウンタイマーを確認でき、任意のタイミングで発信が可能です。また、平均プレビュー時間や破棄数などの分析データにより、戦略の最適化とチームの効果的な指導を行うことができます。発信前にエージェントを確保することで、規制遵守をサポートしながら、アウトバウンドコールの精度を向上させることができます。これにより、顧客との接続性と運用管理の両方が改善され、より効果的なアウトバウンドキャンペーンの実施が可能になります。 関連リンク 管理者ガイド Amazon Connect がスレッド表示に対応し、エージェントの返信に会話履歴が含まれるように – 2025/10/23 Amazon Connect の E メール に、会話の文脈を理解しやすくする新機能が追加されました。エージェントの返信に過去のやり取りの履歴が自動的に含まれるようになり、さらにメールのやり取りをスレッド形式で表示できるようになりました。この機能強化により、エージェントと顧客の双方が過去のコミュニケーション内容を簡単に確認できるようになり、会話の流れや文脈を把握しやすくなりました。これは一般的なメールクライアントでよく見られる機能を取り入れたもので、エージェントと顧客の両者にとって、より自然で使い慣れた形でのメールコミュニケーションが可能になります。このアップデートは、顧客とエージェント間のコミュニケーションをよりスムーズにし、サービス品質の向上に貢献することが期待されます。 関連リンク 管理者ガイド Amazon Connect が初期評価結果に基づく自動フォローアップ評価のサポートを開始 – 2025/10/21 Amazon Connect に、新しい自動フォローアップ評価機能が追加されました。この機能により、初回の評価結果に基づいて、特定の状況を分析するためのフォローアップ評価を自動的に開始することが可能になります。例えば、顧客サービスの初回評価において顧客が商品に対して興味を示していることが検出された場合、システムは自動的にエージェントの営業パフォーマンスに焦点を当てたフォローアップ評価を開始することができます。これにより、マネージャーはエージェントグループ間で一貫した評価基準を維持しながら、時間の経過に関係なく評価の質を保つことができます。さらに、営業機会やエスカレーション、その他の重要なやり取りなど、特定のシナリオについてより深いインサイトを得ることが可能になりました。このような自動化された評価プロセスにより、品質管理の効率化とサービス品質の向上が実現できます。 関連リンク 管理者ガイド Amazon Connect がスケジュール遵守に関する設定可能なしきい値を提供開始 -2025/10/14 Amazon Connect で、スケジュール遵守に関する設定可能なしきい値の提供が開始され、エージェントのパフォーマンスをより柔軟に追跡できるようになりました。エージェントのシフト開始または終了の繰り上げと繰り下げや、個々のアクティビティのしきい値を定義できます。例えば、エージェントがシフト開始を 5 分繰り上げ、終了を 10 分繰り下げ、休憩の終了を 3 分繰り下げても、遵守スコアに悪影響が及ばないようにできます。これらのしきい値は、個々のチームに合わせてさらにカスタマイズできます。例えば、対応に長い時間を要する問い合わせを処理するチームは休憩の開始時間をより柔軟に設定できます。今回のリリースにより、マネージャーは本当の遵守違反に目を向け、軽微なスケジュール逸脱がエージェントのパフォーマンスに及ぼす影響を除外できるようになり、マネージャーの生産性とエージェントの満足度が向上します。 関連リンク 管理者ガイド Amazon Connect がエージェントスケジュール準拠の通知をサポート -2025/10/11 Amazon Connect では、エージェントのスケジュール準拠通知がサポートされるようになりました。これにより、エージェントがスケジュールされたアクティビティを順守していないことを積極的に特定することが簡単になります。エージェントが準拠基準値を超えたときに、EventBridge 経由でメールまたはテキスト通知をスーパーバイザーに自動的に送信するルールを定義できます。たとえば、エージェントの準拠率が直近の 15 分間で 85％ を下回った場合、スーパーバイザーはメールでアラートを受信できます。これらの自動通知により、ダッシュボードを継続的にモニタリングする必要がなくなり、サービスレベルが低下する前に積極的な介入が可能になり、スーパーバイザーの生産性と顧客満足度の両方が向上します。 関連リンク 管理者ガイド Amazon Connect でエージェントのスケジュール設定のコピーと一括編集をサポート -2025/10/10 Amazon Connect では、エージェントのスケジュール設定のコピーと一括編集がサポートされるようになり、設定と管理が容易になりました。既存のスケジュール設定をコピーして新しいスケジュール設定を作成できます。たとえば、平日のシフトプロファイルをコピーして週末のバリエーションを作成したり、既存のエージェントのスケジュール設定 (タイムゾーン、週ごとの勤務時間、休日など) を既存のエージェントから複数の新入社員にコピーしたりできます。一括編集では、週ごとの勤務時間を変更せずに、新入社員のタイムゾーンや開始日を更新するなど、特定の項目を選択して更新できます。このような更新により、管理者が構成管理に費やす時間が短縮され、生産性と運用効率が向上します。 関連リンク 管理者ガイド Amazon Connect で、関連ケースをリンクし、カスタム関連項目を追加し、それらを検索するための新しいケース API をリリース -2025/10/07 Amazon Connect では、関連するケースをリンクしたり、カスタム関連項目を添付したり、それらを検索したりして、ケースデータをプログラムで拡充できるようになりました。これにより、エージェントは問題をより迅速に解決するために必要なすべてのコンテキストを把握できます。例えば、航空会社は 1 件のフライトキャンセルに関連するすべての顧客ケースをリンクして再予約を調整し、事前に最新情報を送信できます。また、小売業者は注文と配送の詳細を返金リクエストに添付して、より迅速な解決を実現し、顧客に常に情報を提供できます。 関連リンク API リファレンス Amazon Connect でサービスレベルの計算がカスタマイズ可能に -2025/10/06 Amazon Connect では、特定のニーズに合わせてサービスレベルの計算をカスタマイズできるようになりました。スーパーバイザーとマネージャーは、問い合わせがサービスレベル基準を満たしていると見なされる時間しきい値を定義し、どの問い合わせの結果を計算に含めるかを選択できます。例えばマネージャーは、設定可能な時間しきい値を使用して、コールバック問い合わせの数を数えたり、キューで待機している間に転送された問い合わせを除外したり、短期間の離脱を除外したりすることができます。サービスレベルの計算のカスタマイズは、分析ダッシュボードのメトリクス設定セクションから実行できます。この機能により、スーパーバイザーとマネージャーは、事業運営により合致したサービスレベルメトリクスの計算を作成できるようになりました。サービスレベルのパフォーマンスをカスタマイズして表示することで、運用マネージャーはサービス基準をどの程度効果的に満たしているかを評価できます。 関連リンク 管理者ガイド Amazon Connect で生成 AI を活用したメールの会話の概要と推奨応答を提供 -2025/10/03 注目アップデート をご覧ください！ Amazon Connect で ChromeOS でのエージェント画面録画のサポートを開始 -2025/10/03 Amazon Connect では、ChromeOS デバイスを使用するエージェントに対して画面録画機能が提供されるようになり、エージェントのパフォーマンスを簡単に向上させることができるようになりました。画面録画を使用すると、顧客との通話を聞いたり、チャットの文字起こしを確認したりするだけでなく、問い合わせを処理する際のエージェントのアクション (音声通話、チャット、タスクなど) を監視することで、エージェントにコーチングが必要な領域 (例: 対応の処理時間が長い、ビジネスプロセスの違反など) を特定できます。 関連リンク 管理者ガイド Amazon Connect 料金 Amazon Connect が分析データレイクでエージェントの休暇残数データを提供 -2025/10/03 Amazon Connect が分析データレイク* でエージェントの休暇残数データを提供するようになり、このデータからレポートやインサイトを簡単に生成できるようになりました。このリリースにより、分析データレイクのさまざまな休暇カテゴリ (有給休暇、病気休暇、休業など) にわたる最新および過去のエージェントの休暇残数にアクセスできるようになりました。残数に加えて、残数に影響を与えたすべてのトランザクションの時系列リストを表示することもできます。例えば、エージェントが 1 月 1 日に 80 時間の有給休暇を付与されて勤務を開始し、1 月 3 日に 20 時間の休暇をリクエストを送信したが、その後そのリクエストをキャンセルした場合、各トランザクションによる最終的な 80 時間の残数に対する影響を確認できます。このリリースにより、マネージャーが手動で残数と休暇トランザクションを調整する必要がなくなり、休暇管理が容易になります。これにより、マネージャーの生産性が向上し、エージェントからの問い合わせへの対応が容易になります。 * Amazon Connect 分析データレイク Amazon Connect 分析データレイク は、コンタクトセンターのデータ分析を効率化し、より深いインサイトを得るための機能です。最大の特徴は、複雑なデータパイプラインを構築することなく、Amazon Connect の運用データに直接アクセスできる点にあります。データレイクに蓄積されるデータは、通話記録やチャットトランスクリプト、エージェントのパフォーマンス指標、キューの状態、顧客とのインタラクション履歴など、コンタクトセンター運営に関わる包括的な情報が含まれています。これらのデータはすべて構造化された形式で保存され、Amazon Athena を使用して標準的な SQL クエリで簡単に分析することができます。さらに、BI ツールと統合し、カスタムレポートやダッシュボードの作成も容易です。これにより、データアナリストやビジネスユーザーは、必要な情報にすぐにアクセスし、データドリブンな意思決定を行うことができます。また、AWS の分析サービスと組み合わせることで、より高度な分析も可能となります。 関連リンク 管理者ガイド Amazon Connect で発信通話における顧客入力を簡単に取得 -2025/10/02 AWS のクラウドベースのコンタクトセンターサービスである Amazon Connect で、発信音声ウィスパーフロー用に [顧客の入力を取得する] および [顧客の入力を保存する] フローブロックがサポートされるようになりました。[顧客の入力を取得する] フローブロックを使用すると、顧客が発信通話に応答した後、エージェントに接続される前に、発信通話で顧客にプロンプトを再生できます。また、顧客の応答は DTMF 入力または Amazon Lex Bot を介して収集できます。 この機能により、エージェントへの接続前に、発信通話でインタラクティブかつ動的な顧客入力をキャプチャできます。例えば、[顧客の入力を取得する] フローブロックを使用して、エージェントによる発信通話の一部としての通話録音について顧客の同意を得て、それを使用して Amazon Connect Contact Lens の録音と分析をトリガーできます。 関連リンク 管理者ガイド( 顧客の入力を取得する / 顧客の入力を保存する ) 3. AWS Contact Center Blog のご紹介 AWS re:Invent 2025: Reimagining customer experience with Amazon Connect (英語記事) AWS re:Invent 2025が12月1日から5日にかけてラスベガスで開催されることが発表されました。今年のAmazon Connect セッションでは、AI が大きな変革を遂げた一年を経て、インテリジェントな顧客体験の未来について深く探求します。基調講演やブレイクアウトセッション、実践的な学習を通じて、企業がエージェンティックAIを活用して卓越した顧客体験を実現しながら、運用効率を向上させている事例を紹介します。特に注目のセッションとして、Amazon Connect 部門の VP である Pasquale DeMaio による「BIZ221：Amazon Connect による顧客体験におけるエージェンティック AI の進歩」が予定されており、AI を活用したカスタマーサービスの革新的な取り組みについて解説されます。また、12月2日には Cromwell の Giada にて顧客体験レセプションが開催され、AWS エキスパートや CX（カスタマーエクスペリエンス）リーダーとの交流の機会も提供されます。 4. AWS Black Belt オンラインセミナー (Amazon Connect 関連) Amazon Connect Global Resiliency 詳説 Amazon Connect Global Resiliency は Amazon Connect に地理的な冗長性を提供します。予期しない地域的な災害や障害が発生した場合にも、お問い合わせとエージェント接続を別のリージョンにあるインスタンスに分散する柔軟なソリューションを提供します。Amazon Connect が備えている信頼性を理解したい方、コンタクトセンターにおける BCP の設計に関心のある方、Amazon Connect Global Resiliency の具体的な機能が知りたい方は、ぜひご視聴ください。 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） 今月のお知らせは以上です。皆さまのコンタクトセンター改革のヒントになりそうな内容はありましたでしょうか？ぜひ、実際にお試しいただき、フィードバックをお聞かせいただけますと幸いです。 シニア Amazon Connect ソリューションアーキテクト 梅田 裕義
