はじめに こんにちは！メドレーDevRelの重田（ @Shige0096 ）です。 メドレーは、2026年5月30日(土)に岐阜県関ケ原町で開催される地域Ruby会議 「関ケ原Ruby会議01」 にGoldスポンサーとして協賛します！ 関ケ原Ruby会議01 関ケ原Ruby会議01は、天下分け目の地「関ケ原」で開催される地域Ruby会議です。2026年5月30日（土）開催。 regional.rubykaigi.org 本記事では、イベントの概要やメドレーのブース情報、そして当日登壇する弊社社員のセッションについて先行情報をお伝えします！ 「関ケ原Ruby会議01」とは？ 「天下分け目の地域Ruby会議」と銘打たれた 関ケ原Ruby会議01 は、歴史ある古戦場の地「関ヶ原」で開催される新たな地域Ruby会議です。 開催日 ：2026年5月30日(土) 会場 ：関ケ原ふれあいセンター（岐阜県不破郡関ケ原町） 全国からRubyistが集まり、熱い議論や知見の共有が行われる、まさに「天下分け目」の盛り上がりが期待されるカンファレンスです。 Goldスポンサーとしてブース出展します！ 当日は、会場内のスポンサーブースエリアにてメドレーもブースを出展いたします！ ブースでは、AIに関するアンケート調査をはじめ、お立ち寄りいただいた方のために、 オリジナルノベルティ もご用意しています。ぜひお気軽に足を運んでみてください！ メドレーのエンジニアが登壇します！ 弊社の医療プラットフォーム本部歯科診療所事業部 事業部長 兼 DENTIS開発グループ グループマネジャーの 牧（@kirikak2） が登壇します！ 時間 ：14:30-14:50 セッション詳細 ： Play Music on Ruby ── PicoRubyで作るMIDIオーケストレーションツール - 関ケ原Ruby会議01 関ケ原Ruby会議01は、天下分け目の地「関ケ原」で開催される地域Ruby会議です。2026年5月30日（土）開催。 regional.rubykaigi.org セッションの見どころを、発表者の牧よりコメントいただきました！ こうして会社のブログで紹介してもらうのも恐縮なのですが、普段やっている仕事とは全く関係のない趣味100%の電子楽器とRubyに関する発表をします。マニアックな内容ですが、なるべく初めての人にも分かるように解説しながら発表しますので、こういう世界もあるんだ〜という気持ちで聞いていただけると幸いです。 おわりに メドレーは「医療ヘルスケアの未来をつくる」をミッションに掲げ、医療ヘルスケア領域における社会課題を解決するプロダクトをRubyを中心に開発しています。 今回の関ケ原Ruby会議01を通じて、多くのRubyistの皆さまと現地でお会いし、熱いお話ができることを楽しみにしています。 当日、関ケ原ふれあいセンターのメドレーブース、およびセッション会場でお会いしましょう！ メドレーでは、Rubyが大好きなエンジニアを募集しています！（もちろんそれ以外のエンジニア職種も大歓迎・大募集中です！） まずはカジュアル面談でざっくばらんにお話しできるので、会場でお会いできない方はぜひこちらでお話ししましょう！お待ちしております！ 医療ヘルスケアの未来をつくる｜株式会社メドレー 株式会社メドレーのコーポレートサイトです。メドレーは、「医療ヘルスケアの未来をつくる」をミッションに掲げ、テクノロジーを活用した事業やプロジェクトを通じて「納得できる医療」の実現を目指します。 www.medley.jp 株式会社メドレー エンジニア 東京 の求人一覧 株式会社メドレー エンジニア 東京 の求人一覧です。| HRMOS hrmos.co

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの三厨です。 今週も様々なアップデートが公開されています。特に、AWS Blogで紹介している AI エージェント対応のデータ基盤は、エージェントをデータに以下に紐づけるのかというイメージの湧くデモになっていますので、ぜひご一読ください。 生成 AI を活用したビジネス変革に取り組むお客様を支援する 生成 AI 実用化推進プログラム は引き続き参加企業を募集しています。ご興味のある方はぜひご覧ください。 それでは、5 月 18 日週の生成 AI with AWS 界隈のニュースを見ていきましょう。 さまざまなニュース AWS 生成 AI 国内事例ブログ:  3 か月で開発スピード 3 倍を達成：キヤノン IT ソリューションズ様が実践した AI Coding Agent 導入・普及の仕組みづくり キヤノン IT ソリューションズ株式会社様（以下、キヤノン ITS 様）は、SIer としての競争力強化と顧客への付加価値提供のため、AI 駆動開発の社内普及を推進しました。生成 AI ツールの導入は進んでいたものの、現場での活用の定着と全社的な広がりが課題でした。これを解決するため、AWS と共同でロードマップを敷き、9 月のキックオフイベント「AI Agent DAY」（参加者 250 名以上）から 3 か月間にわたり、Amazon Q Developer を 57 名で業務適用検証しました。エグゼクティブスポンサーである金澤社長の支援、生成 AI ビジネス推進室による予算負担、ハンズオン・オフィスアワー・Teams コミュニティでの情報共有を組み合わせ、PoC 開発で従来 2 週間かかっていた作業を 3 日で完了するなど、開発スピード 3 倍、工数 67% 削減を達成しています。今後は本検証で得た知見を活かして社内での活用パターンを整理し、AWS と連携してさらなる活用領域の拡大に取り組まれる予定です。 AWS 生成 AI 国内事例ブログ: 富士電機ITソリューションが挑戦する働き方の大変革 〜Amazon Q Developer 活用から Kiro による新しい企業価値創出へ〜 富士電機 IT ソリューション株式会社様（以下、FSL 様）は、製造・流通・金融・建設・公共・文教など幅広い業界向けに IT ソリューションを提供する SIer です。SIer としての競争力強化と顧客への付加価値提供のため、生成 AI による開発生産性向上が重要なテーマでした。FSL 様は 2025 年 12 月から金森 重晴 執行役員の指揮のもと Amazon Q Developer Pro サブスクリプションを 20 ユーザーで展開し、「まず使ってみる」を合言葉にボトムアップ型のアプローチで現場主導の活用文化を育てた結果、現在では 50 ユーザー以上に拡大しています。本記事では、テスト結果報告書の作成や障害情報のインサイト抽出（原田氏）、ソースコードのレビュー支援や既存プログラム理解（久保田氏）、リバースエンジニアリングや見積もりツールの内製開発（前田氏）など現場発の 3 つの活用事例が紹介されています。今後は利用者のさらなる拡大と、仕様駆動開発を実現する Kiro の導入により、SDLC 全体を再設計する取り組みを進めていかれる予定です。 ブログ記事「 AWS における AI エージェント対応のデータ基盤 (1) — ツールを配る時代から、データを返す時代へ 」を公開 AI エージェントに本番データを分析させるには、認可・ビジネスデータカタログ・ドメイン知識の 3 要素を揃える必要があります。本記事ではサンプルリポジトリ  aws-samples/sample-sagemaker-agentic-analyst  を題材に、これら 3 要素が Amazon SageMaker Catalog、Amazon Bedrock AgentCore、AWS Lake Formation、Amazon S3 Access Grants の組み合わせでどう実装されているかを俯瞰し、構造化データと非構造化データを束ねた分析や Subscribe 申請を仲介するデモシナリオを紹介しています。データ分析エージェントを企業データに安全に接続したい方にぜひお読みいただきたい記事です。 ブログ記事「 AWS における AI エージェント対応のデータ基盤 (2) — SageMaker Catalog で行・列レベルのアクセス権を透過的に適用する 」を公開 上記シリーズの第 2 回です。AI エージェント経由のデータアクセスに、SageMaker Catalog で設定した行・列・オブジェクトレベルのアクセス制御をユーザー本人の権限で透過的に効かせるための実装パターンを解説しています。Cognito トークンから Tool Lambda の手元にプロジェクトロールの一時認証情報を運ぶ 5 ステップの認証情報変換フローや、Policy in AgentCore による Cedar ポリシーでのツール単位認可など、AgentCore Gateway を使った認可設計の実装の中身を詳しく追える内容になっています。 ブログ記事「 【開催報告】ガバメントクラウドワークショップ 2026 春 ～ AI で実践する開発・モダナイズ・運用 ～ 」を公開 5 月 19 日に開催された、ガバメントクラウドに携わる事業者向けワークショップの開催報告です。NTT データ様の Step Functions を中核としたフルマネージド・ジョブ基盤の事例、アクロクエストテクノロジー様の Amazon Bedrock を用いたセキュアな生成 AI 構築、NTT 西日本様の  GenU  と Amazon Bedrock AgentCore を活用した自治体向け AI エージェント、デジタル庁様による全府省庁約 18 万人向け生成 AI 利用環境「源内」の構築、AI エージェント開発・モダナイズ・運用の 4 テーマ別ワークショップなど、公共分野で生成 AI を活用するヒントが詰まった内容です。 ブログ記事「 Amazon Bedrock が、新しい高度なプロンプト最適化および移行ツールを導入 」を公開 5 月 14 日に発表された Amazon Bedrock Advanced Prompt Optimization の使い方を解説したブログです。元のプロンプトと最適化されたプロンプトを最大 5 個のモデルで同時に比較しながら最適化を進められるツールで、Lambda 関数によるカスタムスコアリング、LLM-as-a-judge ルーブリック、自然言語による方向性基準の 3 通りの評価方法をサポートしています。新しいモデルへの移行や、既存モデルでの精度改善に取り組まれている方にお勧めの記事です。 ブログ記事「 OpenSearch Agent Skills で agentic IDE に組み込み型のインテリジェンスを 」を公開 Claude、Cursor、Kiro などの agentic IDE の中で OpenSearch の専門知識をそのまま活用できる、オープンで組み合わせ可能なスキル集 OpenSearch Agent Skills の発表ブログです。Search、Logs、Solr から OpenSearch への移行という 3 つの基本スキルにより、自然言語の意図から検索アプリケーションの構築、ログ分析、移行作業を数分で実行できます。npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills でインストールでき、MCP サーバーや追加コンポーネントは不要です。 ブログ記事「 AWS Security Agent のフルリポジトリコードスキャン機能のプレビュー提供開始 」を公開 AWS Security Agent に追加された、コードベース全体をコンテキスト認識型で分析するフルリポジトリコードレビュー機能の解説ブログです。アプリケーションのプロファイリング、脆弱性の検索、トリアージと重複排除、独立した検証という 4 ステージで動作し、既知のパターンと照合する従来の SAST が見逃すような、検証関数の不整合や設計レベルのギャップも検出します。検出結果は Verified / Could not verify を区別した構造化された証拠付きで提示されます。プレビュー期間中は既存の Security Agent のお客様に追加料金なしで提供されています。 ブログ記事「 Sim-to-Real と Real-to-Sim: 高性能な Physical AI を支える原動力 」を公開 現実世界で知覚・推論・行動するロボット、いわゆる Physical AI システムを支える Sim-to-Real / Real-to-Sim パイプラインを解説した記事です。シミュレーションと現実のギャップを埋めるためのドメインランダム化、現実環境をシミュレーション対応のデジタル表現に変換する Real-to-Sim、合成データ生成とフィルタリングなどを取り上げ、Vision Language Action モデル (VLA) の品質がシミュレーションデータの品質に依存することなどが説明されています。製造業・自動運転・医療・エネルギー・小売などの業界応用にも触れられています。 ブログ記事「 AI、技術的負債、そして AI を使いこなす力への道筋 」を公開 エンタープライズが直面する 3 つの共通課題（自社の技術資産の把握不足、AI 導入の停滞、AI を実践的に使いこなす力のギャップ）に対し、AWS Transform custom のモダナイゼーションエージェントを活用してコードからリアルタイムにドキュメントアーティファクトを自動生成するアプローチを提案しています。技術的負債の可視化と AI を使いこなす力の習得を同時に実現し、ポートフォリオ全アプリケーションへの展開を OKR として組織に定着させる進め方を、元 CTO の視点から実践的に解説した記事です。 サービスアップデート Amazon Bedrock がリクエストレベルの使用量属性のサポートを拡大 これまで Converse / ConverseStream API でサポートされていたリクエストレベルのメタデータ付与が、InvokeModel および InvokeModelWithResponseStream API でも利用できるようになりました。チーム、アプリケーション、環境、実験などの単位でモデル推論の使用量を個別のリクエストレベルでタグ付けし、Bedrock のモデル呼び出しログで分析できます。社内の利用状況を細かく可視化してコストを最適化したり、内部関係者へ利用量を報告したりするのが容易になります。Amazon Bedrock が利用可能な全ての AWS リージョンで利用できます。 Amazon SageMaker AI が推論エンドポイントで OpenAI 互換 API をサポート Amazon SageMaker Inference が OpenAI 互換 API をサポートするようになりました。OpenAI SDK、LangChain、Strands Agents などの既存ツールから、エンドポイント URL を変えるだけで SageMaker エンドポイントに接続できます。カスタム連携コードや SDK ラッパーの書き直しは不要で、独自の GPU インスタンス選択、VPC 内でのデータ保持、任意のオープンソース・ファインチューニング済みモデルの実行といった SageMaker のメリットをそのまま享受できます。東京、ソウル、シンガポール、シドニーなど 14 のリージョンで利用可能です。 AWS Transform に新しいエージェンティック移行アセスメント機能が追加 AWS Transform で、What-if シナリオ、カスタマイズ可能な前提条件、柔軟なファイル形式サポート、複数の TCO（総所有コスト）アセスメント機能を含む高度な移行アセスメント機能が利用できるようになりました。RVTools のエクスポート、CMDB データ、AWS Transform 検出ツール、サードパーティのディスカバリーツールなど、手元にあるあらゆるデータからアセスメントを開始できます。リージョン、リソース使用率、サービスマッピングをカスタマイズした What-if シナリオを作成して比較し、EC2、FSx、S3、SQL Server on EC2、仮想デスクトップのコストモデリングや、人材生産性・運用レジリエンス・ビジネスアジリティ・サステナビリティといった Cloud Value Framework の追加要素も含めて評価できます。 AWS Security Agent がペネトレーションテスト検出結果の検証スクリプトを生成 AWS Security Agent で、ペネトレーションテストで発見された各脆弱性に対して、その場で実行可能な検証スクリプトが自動生成されるようになりました。これまでは検出結果の詳細にある再現手順を手作業でなぞる必要がありましたが、今後はセキュリティチームがスクリプトをダウンロードし、環境変数を設定して対象システムに対して実行するだけで脆弱性を独立して再現・検証できます。スクリプトにはセットアップ手順、ドキュメント化された環境変数、機微な値のリダクションが含まれ、トリアージの効率化と修復の加速につながります。AWS Security Agent がサポートされている全リージョンで利用できます。 今週は以上です。それでは、また来週お会いしましょう！ 著者について 三厨 航  (Wataru MIKURIYA) AWS Japan のソリューションアーキテクト (SA) として、ヘルスケア・ハイテク製造業のお客様のクラウド活用を技術的な側面・ビジネス的な側面の双方から支援しています。クラウドガバナンスや IaC 分野に興味があり、最近はそれらの分野の生成 AI 応用にも興味があります。最近の趣味はカメラです。 週刊 AWS の新しいサムネイルを撮影したので、是非ご覧ください。

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。 2026年 3 月号 はお読みいただけましたでしょうか。皆さんのお役に立つ内容があれば幸いです！ 今月は 以下の内容でアップデート情報をお届けします。 Amazon Connect Family 2026 年 4 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 Customer 関連) 今月のアップデートに関するよくある質問 1. Amazon Connect Family 今月は、アップデート一覧の前に大きなニュースをお伝えします。2026年4月28日、Amazon Connect は単一の製品から4つのエージェンティック AI ソリューションで構成されるファミリーへと進化しました。AWS Applied AI Solutions 担当シニアバイスプレジデントの Colleen Aubrey が About Amazon のブログ で発表した通り、Amazon Connect は以下の4つのソリューションに拡張されました。 リューション 対象領域 概要 Amazon Connect Customer カスタマーエクスペリエンス 従来の Amazon Connect(Unlimited AI)。State Farm、Air Canada、U.S. Bank などが利用する、音声・チャット・デジタルチャネルを統合した AI 駆動コンタクトセンター Amazon Connect Decisions サプライチェーン 25以上の専門ツールと Amazon の30年にわたるオペレーション科学に基づき、需要予測・在庫計画・例外対応を AI チームメイトが支援 Amazon Connect Talent 採用 AI エージェントが24時間365日の音声面接を実施し、構造化された評価とスコアリングで採用プロセスを数週間から数日に短縮 Amazon Connect Health ヘルスケア 臨床現場の管理業務（スケジューリング、ドキュメンテーション等）を AI で自動化し、医療従事者が患者ケアに集中できる環境を実現 これらのソリューションに共通するのは、Amazon 自身が大規模に運用してきた実績に基づいている点です。4 億件以上の SKU を管理するサプライチェーン、2025 年ピークシーズンだけで 25 万人を採用した人材オペレーション、毎日数百万件の顧客対応、そして One Medical や Amazon Pharmacy を通じた医療サービス。これらの現場で培われた AI システムが、各ソリューションの基盤になっています。 設計思想として「ヒューモーフィズム（humorphism）」と呼ばれるアプローチが採用されています。従来のソフトウェアがデスクトップ・フォルダ・ボタンというメタファーで設計されていたのに対し、Amazon Connect の各ソリューションは「AI チームメイト」として振る舞います。ビジネスコンテキストを学習し、チームの働き方に適応し、使うほど賢くなる。ツールではなく、同僚のように機能する AI です。 なお、これまでの AI 駆動のコンタクトセンターソリューションとしての「Amazon Connect」は、今後「Amazon Connect Customer」という名称になります。 詳細は以下をご覧ください: Amazon Connect Decisions Amazon Connect Talent Amazon Connect Customer Amazon Connect Health 2. 2026 年 4 月のアップデート一覧 AI を活用した採用を支援する Amazon Connect Talent (現在はプレビュー版) – 2026/04/28 Amazon Connect Talent のプレビュー版が利用可能になりました。これにより、人材獲得部門のリーダーは AI を活用した採用ソリューションを利用でき、候補者の選定を大規模にスピードアップできます。Amazon Connect Talent は、何十年にもわたる Amazon の採用の知見から情報を得て、AI エージェントを使用して体系的な音声面接を実施し、科学的根拠に基づく評価を実施し、一貫性のある候補者スコアリングを行います。これにより、採用担当者は戦略的な意思決定に集中できるようになります。候補者は、あらゆるデバイスから 24 時間 365 日面接を受けられます。採用担当者は、AI チームメイトが生成したスコア、文字起こし、詳細な候補者評価を確認できるため、一貫した客観性を保ちながらより迅速に採用決定を行えます。プレビュー機能には、AI 主導のスキル評価、適応型質問機能を備えた AI 主導の音声面接、ブランドに合わせてカスタマイズ可能なモバイルファースト候補者ポータル、包括的な採用担当者ダッシュボード、システム管理者オンボーディングツール、迅速なデプロイのための応募者追跡システム (ATS) 統合が含まれます。Amazon Connect Talent は雇用の急増に対応できるように拡張されており、数百人の候補者を同時に評価できます。 Amazon Connect Talent は米国東部 (バージニア北部) および米国西部 (オレゴン) リージョンで利用できます。 AWS が Amazon Connect Decisions を発表 – 2026/04/28 AWS は Amazon Connect Decisions の一般提供を発表しました。これは、サプライチェーンチームが場当たり的な対応から脱却し、先回りしたオペレーションへ移行できるよう支援する、エージェンティック AI の計画およびインテリジェンスソリューションです。Amazon における 30 年間の運用知見と 25 を超える専用サプライチェーンツールを組み合わせることで、AI のチームメイトがビジネスに適応し、チームの意思決定から学習し、継続的にオペレーションを改善します。Amazon Connect Decisions は、小売業、CPG、自動車、工業製造業界など、既存のシステムを入れ替えることなくサプライチェーン業務を変革したいと考えている企業が利用できます。AI のチームメイトは 24 時間 365 日稼働し、需要シグナルを整合して合意済み予測にまとめ、制約を考慮した供給計画を生成し、サプライチェーン全体のオペレーションをモニタリングします。これにより、差異を検出し、自動化された根本原因分析を実行し、数千件の例外をトリアージして、ビジネス上の優先事項に基づき、最も重要な事項のみを実行可能な推奨事項として提示します。 こちら をクリックして無料トライアルを開始することが可能です。Amazon Connect Decisions は米国東部 (バージニア北部) および欧州 (アイルランド) リージョンで利用できます。 Amazon Connect チャットでやり取りできるファイル容量はどれくらいですか？添付ファイル上限が100 MBに拡大、カスタムファイルタイプも追加可能になりました – 2026/04/27 Amazon Connect Customer では、チャット、ケース、およびタスク用の添付ファイルサイズが、以前の 20 MB の制限から最大 100 MB に引き上げられました。また、管理者は Amazon Connect Customer の管理ウェブサイトまたは Amazon Connect API を使用して、チャット、E メール、ケース、およびタスク全体に対する制限を引き上げ、添付ファイルのカスタムファイル拡張子を設定できます。例えば、企業顧客をサポートする、あるテクノロジー企業では、診断バンドルやログアーカイブなどのファイルをチャットで最大 100 MB まで受け付けられるようになったことで、やり取りの回数が減少し、問題をより迅速に解決できるようになりました。また、ある金融サービス企業では、署名済みの契約書やコンプライアンスドキュメント用のファイル拡張子を追加して、顧客がチャットや E メールに直接書類を添付できるようになりました。 管理者ガイド 添付ファイルの有効化 Amazon Connect Customer でスーパーバイザーがエージェントのステータスを変更した履歴は確認できますか？CloudTrail でのログ記録が可能になりました – 2026/04/24 Amazon Connect Customer の分析ダッシュボードを通じて行われたエージェントアクティビティのステータス変更が AWS CloudTrail に監査ログとして記録されるようになりました。この機能強化により、誰がエージェントのアクティビティステータスを変更したのか、いつ変更が行われたのかを可視化できるため、コンタクトセンターのコンプライアンスや運用管理を強化できます。例えば、エージェントが休憩に入る場合、スーパーバイザーはエージェントのステータスを「Available」から「Break」(カスタムステータス)に変更できます。このアクションは、スーパーバイザーの ID、タイムスタンプ、ステータス変更の具体的な内容などの詳細情報とともに CloudTrail にキャプチャされます。追加の設定は不要で、AWS アカウントで CloudTrail のログ記録が有効になっていれば、分析ダッシュボードでのステータス変更が自動的にログに記録されます。 管理者ガイド CloudTrail による Amazon Connect API コールのログ記録 エージェントアクティビティステータスの変更 Amazon Connect Customer の AI エージェントのパフォーマンスはどのように測定できますか？目標達成率・忠実性スコアなど8つの新メトリクスが登場しました – 2026/04/24 Amazon Connect Customer は、目標達成率、忠実性スコア、ツール選択精度など、AI エージェントのパフォーマンスを測定および改善するための新しいメトリクス 8 つの提供を開始しました。これらのメトリクスを活用することで、AI による顧客対応の品質を把握できます。これにより、AI エージェントによる対応結果を正確に測定し、継続的に改善できるようになります。 今回のリリースにより、AI エージェントが顧客のリクエストを正常に解決したかどうかをモニタリングし、忠実性を評価し、文脈に沿わないハルシネーションを検出することが可能になります。ツールの選択と使用の精度を評価したり、有効に設定されている場合は「サムズアップ/ダウン」評価を用いて顧客フィードバックを収集したりすることもできます。これらの新しいメトリクスは、Amazon Connect の AI エージェントパフォーマンスダッシュボードで使用できます。また、 GetMetricDataV2 API や 分析データレイク を活用すれば、独自のレポート作成や既存の分析ワークフローへの統合も行えます。 管理者ガイド AI エージェントのパフォーマンスダッシュボード Amazon Connect Customer のアウトバウンドキャンペーンで発信先に優先順位を付けられますか？最大10個のプロファイル属性に基づく優先ダイヤルが可能になりました – 2026/04/21 Amazon Connect Customer のアウトバウンドキャンペーンでは、ジャーニー内で音声キャンペーンと音声アクティビティの最大 10 個のプロファイル属性に基づいて、優先順位を用いてコンタクト先にダイヤルできるようになりました。 これにより、価値の高い顧客や時間的制約、対応期限のある案件にエージェントの時間を集中させることができ、キャンペーンの効果とコンバージョン率が向上します。Customer Profiles でセグメント作成時に「 セグメントの並び替え – オプション 」を設定し、セグメントコンタクトの優先順位を指定すると、顧客生涯価値、アカウント階層、予約日などの属性でセグメントをソートできます。たとえば、金融サービスチームが契約更新間近の価値の高いアカウントへの働きかけを優先したり、医療提供者が予約が最も早い患者に最初に連絡するようにしたりできます。初期ダイヤル試行が再試行よりも常に優先されるため、キャンペーンの実行全体で優先順位が維持されます。 管理者ガイド アウトバウンドキャンペーンのベストプラクティス 顧客セグメントの構築方法 Amazon Connect Customer のアウトバウンドキャンペーンはどのくらいの頻度で新規顧客を追加できますか？セグメント更新間隔が1時間ごとに短縮可能になりました – 2026/04/20 Amazon Connect Customer のアウトバウンドキャンペーンでは、キャンペーンセグメントを 1 時間ごとに更新できるようになり、以前の最小 24 時間の間隔から短縮されました。これにより、次回の実施を待たずに 1 日を通して新規対象となるお客様にキャンペーンでアプローチできます。セグメントを 1 時間ごとに更新することで、あらゆるキャンペーンタイプで変化するビジネス状況に対応できます。回収チームは、報告を受けたその日の午後に、新たに滞納しているアカウントへの働きかけを開始できます。医療提供者は、新規予約から 1 時間以内に予約リマインダーコールを開始できます。SMS リマインダーに応答がなければ電話による音声通話でフォローする、といったマルチステップのジャーニーにおいても、1日1回のバッチ処理を待たずに、新たに対象となった顧客を随時キャンペーンに追加できます。 使用を開始するには、Amazon Connect Customer のコンソールまたは API を使用してキャンペーン設定時のステップ4 キャンペーンスケジュールにて、「 キャンペーン を更新 – オプション 」を有効にします。 管理者ガイド アウトバウンドキャンペーンのスケジュール設定 エージェンティック音声の音声合成エクスペリエンスを 3 つの新しい AWS リージョンと 10 のロケールに拡張 – 2026/04/20 Amazon Connect Customer では、エージェンティック音声の音声合成エクスペリエンスがアジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (シンガポール)、欧州 (フランクフルト) の 3 つの AWS リージョンに拡張され、オーストラリア英語、イギリス英語、シンガポール英語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、韓国語などの新しいロケールが追加されました。今回のアップデートにより、より多くのリージョンや言語において、より幅広い顧客に自然で人間のような音声 AI エクスペリエンスを提供できるようになります。 管理者ガイド Amazon Connect のサポートリージョン Amazon Connect のサポート言語 Amazon Connect が AI を活用したセルフサービスにタッチトーンバッファリングを追加 – 2026/04/20 Amazon Connect Customer では、通話がつながった瞬間から自動的に顧客のコンテキストを渡して、セルフサービスエクスペリエンスをパーソナライズできるようになりました。お客様がウェブサイト、モバイルアプリ、通知リンクから通話を開始すると、顧客 ID、セッション参照、キャンペーンコードなどのコンテキストを通話に自動的に渡すことができます。AI エージェントはこのコンテキストを使用して発信者を認識し、通話の理由を理解し、アクションを実行し、問題を解決します。発信者には身元確認や通話理由の再確認は不要です。 管理者ガイド タッチトーンバッファリングの設定 Amazon Connect Customer のフローモジュールはすべてのフロータイプで使えますか？全フロータイプ対応に加え、モジュールのネストも可能になりました – 2026/04/17 Amazon Connect Customer では、すべてのフロータイプでフローモジュールを使用できるようになりました。これにより、インバウンドのカスタマーエクスペリエンス以外にも、共通のロジックや機能を再利用できます。フローモジュールは、繰り返し使用可能なロジックを整理し、フローを使用して構築するカスタマーエクスペリエンス全体で共通の再利用可能な機能を作成します。例えば、エージェントウィスパーフローでモジュールを使用して顧客の最近の取引情報を共有し、エージェントに関連情報を提供して準備を整えさせるなど、以前はインバウンドフローの一部としてしか利用できなかった機能を活用できるようになりました。さらに、フローモジュールを他のモジュール内で使用できるようになったため、あらかじめ構築された中間ステップを 1 つのモジュールにまとめることで、複雑なロジックを構築できます。例えば、クレジットカード適格性モジュールは、最終決定を下す前に、クレジットスコアの確認、収入の検証、支払い履歴の確認を行う他のモジュールを呼び出すことができます。このモジュール式アプローチにより、ビジネス要件の変化に応じて組み合わせたり拡張したりできる再利用可能なコンポーネントを構築できます。 管理者ガイド 再利用可能な機能のためのフローモジュール 3. AWS Contact Center Blog のご紹介 Amazon Connect Customer: 会話型 AI を数か月ではなく数週間で展開 (日本語翻訳) NLX（nlx.ai）が Amazon Connect に加わり、ノーコードで高度な会話型 AI エクスペリエンスを構築・展開できるようになりました。ビジネスチームがエンジニアリングリソースを待たずに、インテリジェントなセルフサービス体験を設計・ローンチできます。United Airlines は従来12ヶ月かかるところを3ヶ月で本番稼働、あるグローバル小売企業は6ヶ月を6週間に短縮した実績があります。エンタープライズが求めるコントロールとスケーラビリティを維持しながら、デプロイまでの時間を大幅に短縮するアプローチです。 Amazon Connect Customer による音声・ビデオ・チャットを統合したコミュニケーションの構築 (日本語翻訳) 音声・ビデオ通話とチャットを同一エージェントとの1つのやり取りに統合するソリューションの構築方法を紹介しています。StartWebRTCContact API で音声・ビデオ通話を開始し、DescribeContact API で通話中のエージェント ID を取得、そのエージェント ID をチャットウィジェットのルーティングに渡すことで、チャネルをまたいでも同じエージェントが対応し続ける仕組みです。例えば、ローン申請の電話中にエージェントが書類を送信し、顧客がその場で署名して返送するといった体験が、数日ではなく数分で完了します。AWS CDK でデプロイ可能なサンプルコードが GitHub で公開されています。 Configure Schedule Adherence Thresholds in Amazon Connect to Account for Operational Variances スケジュール遵守率の測定で、日常的な業務のずれをノイズとして除外するには？ Amazon Connect のスケジュール遵守率に設定可能なしきい値（1〜10分）が追加され、通話対応中に休憩開始が数分遅れるといった運用上の許容範囲を定義できるようになりました。シフトレベルとアクティビティレベルの4段階で設定でき、しきい値内のずれは「遵守」として扱われます。あるシナリオでは、しきい値適用により非遵守時間が45分から15分へ67%削減。リアルタイムダッシュボードでは緑（遵守）・黄（しきい値内）・赤（非遵守）の3段階表示で、スーパーバイザーが本当に注意すべき逸脱を即座に判別できます。 4. AWS Black Belt オンラインセミナー (Amazon Connect Customer 関連) Amazon Connect Customer Profiles による C360 の実現とマーケティング活動での活用 Amazon Connect Customer Profiles による顧客 360 度ビュー（C360）の実現とマーケティング活動での活用方法を解説します。サイロ化された顧客情報を統合し、パーソナライズされた顧客体験を実現する方法をデモを交えてご紹介します。IT マーケティングを検討、実装する方、カスタマーセンターのシステムを検討、実装する方、Amazon Connect Customer を利用しているが、Customer Profiles はまだ利用していない方は、ぜひご視聴ください。 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） Amazon Connect Cases コンタクトセンターにおけるケース管理の課題と、Amazon Connect Cases がこれらの課題をどのように解決できるかについて解説しています。Amazon Connect Casesを活用することで、効率的なケース管理と顧客体験の向上を実現できるメリットについて理解を深めることができます。カスタマーセンターのシステムを検討、実装する方、Amazon Connect Customer を利用しているが、Cases はまだ利用していない方は、ぜひご視聴ください。 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） Amazon Connect AI agentsConnect assistant 基礎編 Amazon Connect Customer の AIエージェントについて、基本的な機能について説明し、人間のエージェントによる顧客サービスの向上支援についてユースケースを交えて解説します。また、GUIを介した各種リソースの設定方法についても解説します。Amazon Connect Customer ご利用中のお客様、パートナーの方、コンタクトセンター での AI 活用や業務効率化に関心のある方は、ぜひご視聴ください。 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） Amazon Connect AI agents self-service 基礎編 Amazon Connect Customer のAIエージェントの概要、特にセルフサービス機能に焦点を当て、顧客セルフサービスにAIを活用するメリット、セットアップ手順、導入後の効果測定について解説しています。コンタクトセンター業務の改善について理解を深めることができます。Amazon Connect Customer ご利用中のお客様、パートナーの方、コンタクトセンター での AI 活用や業務効率化に関心のある方は、ぜひご視聴ください。 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） 5. 今月のアップデートに関するよくある質問 Q. Amazon Connect とは何ですか？ Amazon Connect は、Amazon の運用実績に基づいて構築されたエージェント型 AI ソリューションのファミリーになりました。2026年4月に、Amazon Connect Customer（カスタマーエクスペリエンス）、Amazon Connect Decisions（サプライチェーン）、Amazon Connect Talent（採用）、Amazon Connect Health（ヘルスケア）の4つのソリューションに拡張されました。( Amazon Connect について ) コンタクトセンター領域を担う Amazon Connect Customer は、音声・チャット・メール・タスクなど複数のチャネルを一つのプラットフォームに統合し、AI を中核に据えたクラウドコンタクトセンターソリューションです。料金プランは、すべての AI 最適化機能がチャネル料金に含まれる「Amazon Connect Customer」（旧 Unlimited AI）がデフォルトです。従来のアラカルト型プランは「Amazon Connect Customer Basic」として既存顧客向けに提供されていますが、今後の新しい AI 機能は Connect Customer で提供されるため、Customer Basic からの移行が推奨されます。( Amazon Connect Customer について / Amazon Connect Customer の料金 ) Q. Amazon Connect Customer の最新アップデートはどこで確認できますか？ アップデートは AWS の最新情報（ What’s New ）ページで随時公開されます。 Q. Amazon Connect Customer の AI エージェントのパフォーマンスはどのように測定できますか？ 今月新たに追加された8つのメトリクス（目標達成率、忠実性スコア、ツール選択精度など）を使用して、AI エージェントの品質を多角的に測定できます。AI エージェントパフォーマンスダッシュボードでリアルタイムに確認できるほか、GetMetricDataV2 API や分析データレイクを活用して独自のレポートを作成することも可能です。（ AI エージェントパフォーマンスダッシュボード ） Q. Amazon Connect Customer のフローモジュールとは何ですか？ フローモジュールは、コンタクトフロー内で繰り返し使用するロジックを再利用可能なコンポーネントとしてまとめる機能です。今月のアップデートにより、インバウンドフローだけでなくすべてのフロータイプ（エージェントウィスパー、キュー転送など）で使用可能になり、さらにモジュール内から別のモジュールを呼び出す「ネスト」にも対応しました。（ フローモジュール ） Q. Amazon Connect Customer のスケジュール遵守率しきい値とは何ですか？ スケジュール遵守率しきい値は、エージェントのスケジュールからのずれを「許容範囲」として定義する機能です。例えば、通話対応中に休憩開始が3分遅れた場合でも、しきい値内であれば「遵守」として扱われます。シフトレベルとアクティビティレベルの4段階で1〜10分の範囲で設定でき、リアルタイムダッシュボードでは緑（遵守）・黄（しきい値内）・赤（非遵守）の3段階で表示されます。（ スケジュール遵守率 ） Q. Amazon Connect Customer のアウトバウンドキャンペーンとは何ですか？ アウトバウンドキャンペーンは、Amazon Connect Customer Profiles のセグメントに基づいて、音声・SMS・メールなど複数チャネルで顧客に自動的にアプローチする機能です。ジャーニー（複数ステップのワークフロー）を設計し、顧客の行動や属性に応じたパーソナライズされたアウトリーチを実行できます。今月のアップデートでは、最大10個のプロファイル属性に基づく優先順位付きダイヤルと、セグメント更新間隔の24時間から1時間への短縮が追加され、よりタイムリーで効果的なキャンペーン運用が可能になりました。（ アウトバウンドキャンペーン ） 今月のお知らせは以上です。皆さん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。Amazon Connect の最新情報は毎月このブログでお届けしていますので、来月号もお楽しみに。 著者プロフィール   梅田　裕義（Hiroyoshi Umeda） アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 シニア Amazon Connect ソリューションアーキテクト 2020年12月入社。コンタクトセンター領域を専門に、Amazon Connect Customer を活用した顧客体験の向上や業務効率化の技術支援を行っています。AI によるセルフサービスの導入、オムニチャネル対応、分析基盤の構築などコンタクトセンターが抱える課題解決に幅広く取り組んでいます。