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# Amazon Connect Contact Lens
**注記**
**Amazon Bedrock を利用**: [自動不正検出](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/abuse-detection.html) AWS を実装します。Amazon Connect Contact Lens はAmazon Bedrock 上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、安全性、セキュリティ、および人工知能 (AI) の責任ある使用を実現できます。
Amazon Connect Contact Lens は、コンタクトセンターの分析と品質管理機能を備えているため、コンタクトの質とエージェントのパフォーマンスの監視、測定、継続的な改善が可能となり、全体的なカスタマーエクスペリエンスを向上できます。
+ [会話分析を使用して会話を分析する](analyze-conversations.md)。 感情、会話の特性、新たな問い合わせテーマ、セルフサービスのユーザーエクスペリエンス、エージェントのコンプライアンスリスクを理解することで、傾向を発見し、カスタマーサービスを向上させることができます。
会話分析は、会話のトランスクリプト、オーディオファイル、E メールメッセージから[機密データを自動的に編集](sensitive-data-redaction.md)できるようにすることで、顧客のプライバシーを保護するのに役立ちます。
+ [パフォーマンスを評価します。](evaluations.md). コンタクトの詳細、記録、トランスクリプト、概要とともに会話を確認でき、アプリケーションを切り替える必要はありません。エージェントのパフォーマンス基準 (スクリプトの遵守、機密データの収集、カスタマーへの挨拶など) を定義して評価し、評価フォームに自動的に事前入力できます。
+ [エージェントの画面録画の設定と確認](agent-screen-recording.md). 画面録画を確認することで、カスタマーとの連絡を処理するエージェントのアクションを確認できます。これにより、品質基準、コンプライアンス要件、およびベストプラクティスを確実に順守できます。また、コーチングの機会やボトルネックを特定し、ワークフローを合理化するのにも役立ちます。
+ [完了したコンタクトと進行中のコンタクトを検索する](contact-search.md). 2 年前までのコンタクトを検索できます。
+ [ライブ会話と録音された会話をモニタリングする](monitoring-amazon-connect.md). ライブ会話 (音声とチャットの両方) を監視したり、ライブ音声会話に割り込むことができます。これは、トレーニング中のエージェントにとって特に役立ちます。
+ 進行中のコンタクトを[転送](transfer-contacts-admin.md)、[再スケジュール](reschedule-contacts-admin.md)、または[終了](end-contacts-admin.md)します。**[コンタクトの詳細]** ページで、進行中のコンタクトを管理できます。
# Amazon Connect Contact Lens 会話分析を使用して会話を分析する
Contact Lens 会話分析を使用すると、自然言語処理を使用して、音声、チャット、E メール全体で、顧客とエージェントまたは顧客間の会話と会話 AI を分析できます。会話分析は感情分析と問題の検出を実行し、コンタクトを自動的に分類できます。
**音声分析サポート**
+ **リアルタイム通話分析**: 通話中に顧客の問題をより積極的に発見し、解決するために使用します。例えば、エージェントが複雑な問題を解決できないために顧客が不満に感じていることを[分析して、アラート](add-rules-for-alerts.md)を送信できます。これにより、より迅速に支援できるようになります。
+ **通話後分析**: を使用して、顧客との会話、セルフサービスでのやり取り、エージェントのコンプライアンスの傾向を理解します。これにより、会話 AI を改善し、通話後にエージェントを指導する機会を特定できます。
**チャット分析サポート**
+ **リアルタイムチャット分析**: リアルタイム通話分析と同様に、チャットの進行中に[アラートを受け取](add-rules-for-alerts-chat.md)り、顧客の問題をさらに積極的に検出して解決できます。例えば、チャットのコンタクトに対する顧客感情がマイナスになった場合、マネージャーはリアルタイムでメールアラートを受け取り、進行中のコンタクトに加わって、顧客の問題の解決を支援することができます。
+ **チャット後分析**: ボットとエージェントの両方と顧客との会話の傾向を把握するために使用します。エージェントの挨拶の時間、エージェントと顧客の応答時間など、チャットでの会話に特有の情報を提供します。応答時間と感情から、ボットとエージェントによるカスタマーエクスペリエンスを調査し、改善すべき点を特定するのに役立ちます。
+ 処理された各チャットメッセージは同じ方法で請求されます。すべてのメッセージにすべての機能が適用されているわけではありませんが (例えば、要約は `text/plain` メッセージにのみ適用されます)、Contact Lens 会話分析がコンタクトに適用されている場合、そのメッセージは請求対象としてカウントされます。料金の詳細については、「[Amazon Connect の料金](https://aws.amazon.com/connect/pricing/)」を参照してください。
**E メール分析のサポート**
+ **E メール分析**: を使用して、顧客とエージェント間の E メールの会話を分析します。 は、E メールの連絡先Contact Lensを自動的に分類し、E メールのトランスクリプトから機密データを編集し、問い合わせの概要を生成します。これにより、E メールの会話の傾向を理解し、E メールチャネル全体でコンプライアンスを確保できます。
+ E メールコンタクトは非同期であるため、一度に 1 人の参加者が動作するため、音声とチャットに適用されるリアルタイムとコンタクト後の区別は E メールには適用されません。E メール分析は、E メールコンタクトが受信または送信されたときに [Amazon Connect のフローブロック: 記録、分析、処理の動作を設定する](set-recording-analytics-processing-behavior.md) が使用されるとすぐに開始されます。
トランスクリプトと音声記録から、名前、住所、クレジットカード情報などの機密データを秘匿化することで、顧客のプライバシーを保護することができます。
## 通話のコンタクトの詳細ページの例
次の画像は、音声通話の概要と会話分析を示しています。**通話時間**のメトリクスが含まれていることに注意してください。
![\[通話時間のメトリクスを含むサンプルのコンタクトの詳細ページ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-call1b.png)
1. **顧客感情の傾向**: このグラフは、コンタクトが進むにつれて顧客の感情がどのように変化するかを示しています。詳細については、「[感情スコアの調査](sentiment-scores.md)」を参照してください。
1. **顧客感情**: このグラフは、通話全体における顧客感情の分布を示しています。これは、顧客が肯定的、中立的、否定的な感情を示した会話のターン数またはチャットメッセージ数の合計を数えることで計算されます。
1. **通話時間**: このグラフは、通話全体における通話時間と非通話時間の分布を示しています。通話時間はさらに、エージェントの通話時間と顧客の通話時間に分けられます。
次の図では、音声通話の**[コンタクトの詳細]**ページの次のセクション (音声分析とトランスクリプト) を示しています。個人を特定できる情報 (PII) が[トランスクリプトから秘匿化されている](sensitive-data-redaction.md)ことに注意してください。
![\[コンタクトの音声分析とトランスクリプト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-call2b.png)
## リアルタイムチャット分析のためのコンタクトの詳細ページの例
次の画像は、リアルタイムチャットの会話分析を示しています。主なハイライトと顧客感情が含まれていることに注意が必要です。
![\[次の画像は、リアルタイムチャットの会話分析を示しています。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contactlens-realtime-chat.png)
## チャット後分析のためのコンタクトの詳細ページの例
次の画像は、チャット後分析を示しています。**エージェントの挨拶時間** (エージェントがチャットに参加してから最初の応答を送信するまでの時間)、**顧客の応答時間**、**エージェントの応答時間**などのチャット応答メトリクスが含まれていることに注意してください。
![\[チャットの概要と会話分析を示すコンタクトの詳細ページ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-chat1b.png)
次の図では、チャットの**[コンタクトの詳細]**ページの次のセクション (会話分析とトランスクリプト) を示しています。注目すべきは、顧客とボットとのやり取りをエージェントと比較して調査できる点です。
![\[コンタクトの詳細ページ。インタラクション分析、チャットのトランスクリプト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-chat2b.png)
## E メール分析のサンプル連絡先の詳細ページ
次の図は、E メールコンタクトの会話分析を示しています。E メール分析には、分類、機密データの秘匿化、問い合わせの概要が含まれます。E メールコンタクトは非同期であるため、リアルタイム分析や感情スコアはありません。
![\[E メールコンタクトの会話分析を含むコンタクト詳細ページの例。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-email.png)
# Amazon Connect Contact Lens 会話分析を有効にする
いくつかのステップで Contact Lens 会話分析を有効にすることができます。
1. インスタンスに対して Amazon Connect Wisdom を有効にする
1. フローに[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md)ブロックを追加し、音声、チャット、E メール、またはチャネルの組み合わせの会話分析を有効にするように設定します。
次の図は、通話録音と音声分析用に設定されたブロックを示しています。**[通話記録]** オプションは **[エージェントおよび顧客]** に設定されています。**分析**セクションでは、自動インタラクションとエージェントインタラクションのオプションが選択されます。
![\[記録と分析の動作の設定ブロックのプロパティページ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/set-recording-and-analytics-behavior.png)
このトピックの手順では、通話、チャット、または E メールの会話分析を有効にする手順について説明します。
**Topics**
+ [重要事項](#important-set-behaviorblock)
+ [Amazon Connect インスタンス用にContact Lensを有効にします。](#enable-cl)
+ [通話録音と音声分析を有効にする](#enable-callrecording-speechanalytics)
+ [チャット分析を有効にする](#enable-chatanalytics)
+ [E メール分析を有効にする](#enable-emailanalytics)
+ [秘匿化を有効にする](#enable-redaction)
+ [秘匿化の正確性を確認する](#review-sensitive-data-redaction)
+ [感情分析を無効にする](#disable-sentiment-analysis-voice-and-chat)
+ [顧客の言語に基づいた秘匿化を動的に有効にする](#dynamically-enable-analytics-contact-flow)
+ [主なハイライトのフローを設計する](#call-summarization-agent)
+ [フローブロックが会話分析の有効化に失敗した場合はどうなりますか?](#troubleshoot-contactlens-enablement)
+ [マルチパーティーコール](#multiparty-calls-contactlens)
## 重要事項
+ **コンタクト転送後のデータ収集**: コンタクトを別のエージェントまたはキューに転送した後も、会話分析を使用してデータの収集を継続する場合は、フローに対して **[分析の有効化]** がオンになっている別の [記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックを追加する必要があります。これは、転送によって 2 番目のコンタクト ID とコンタクトレコードが生成されるためです。会話分析は、そのコンタクトレコードでも実行する必要があります。
**注記**
[キューからキューへの転送](queue-to-queue-transfer.md)の場合、会話分析の設定情報が転送されたコンタクトにコピーされます。
+ 感情分析でサポートされている言語を選択し、 [記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックで**Contact Lens音声分析の有効化**、**チャット分析の有効化**、または **E メール分析**の有効化を選択すると、感情分析はデフォルトで有効になります。[感情分析を無効にする](#disable-sentiment-analysis-voice-and-chat)ことができます。
+ [記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックを配置するフローの位置は、主なハイライトに関するエージェントのエクスペリエンスに影響します。詳細については、「[主なハイライトのフローを設計する](#call-summarization-agent)」を参照してください。
## Amazon Connect インスタンス用にContact Lensを有効にします。
会話分析を有効にする前に、まずインスタンスの Contact Lens を有効にする必要があります。
1. Amazon Connect コンソール ([https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/)) を開きます。
1. インスタンスページで、インスタンスエイリアスを選択します。インスタンスエイリアスは、**インスタンス名**として Amazon Connect URL にも表示されます。次の画像は、**[Amazon Connect 仮想コンタクトセンターのインスタンス]** ページを示しています。インスタンスエイリアスがボックスで囲まれています。
![\[[Amazon Connect 仮想コンタクトセンターのインスタンス] ページ、インスタンスのエイリアス。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/instance.png)
1. ナビゲーションペインの Amazon Connect コンソールで、**[分析ツール]** を選択し、**[Contact Lens を有効にする]** を選択します。
1. **[保存]** を選択します。
## 通話録音と音声分析を有効にする
インスタンスで Contact Lens を有効にすると、フローに [記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックを追加できます。次に、**記録と分析の動作を設定**ブロックを設定するときに会話分析を有効にします。
1. フローデザイナーで、フローに [記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックを追加します。
このブロックで使用できるフロータイプやその他のヒントについては、「[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md)」を参照してください。
1. **[記録と分析の動作を設定]** プロパティページを開きます。**[通話記録]** で、**[オン]**、**[エージェントおよび顧客]** を選択します。
音声コンタクトに会話分析を使用するには、エージェントと顧客の両方の通話記録が必要です。
1. **[分析]** で、**[Contact Lens の会話分析を有効にする] **、または**[音声分析を有効にする]** を選択します。
このオプションが表示されない場合は、Amazon Connect Contact Lens がインスタンスに対して有効になっていません。有効にする手順については、「[Amazon Connect インスタンス用にContact Lensを有効にします。](#enable-cl)」を参照してください。
1. 次のいずれかを選択します。
1. **通話後の分析**: Contact Lens は、通話が終了し、通話後作業 (ACW) が完了した後に通話記録を分析します。このオプションでは、トランスクリプションの精度が最も高くなります。
1. **リアルタイム分析**: Contact Lens は、通話中のリアルタイムインサイトと、会話が終了し通話後作業 (ACW) が完了した後の通話後分析の両方を提供します。
このオプションを選択した場合は、顧客が通話中に発するキーワードとフレーズに基づいてアラートを設定することをお勧めします。Contact Lensは、会話をリアルタイムで分析して指定されたキーワードやフレーズを検出し、スーパーバイザーにアラートを送信します。スーパーバイザは生の通話を聞き、問題の解決を迅速化するためのガイダンスを、エージェントに提供することができます。
アラートの設定の詳細については、「[リアルタイムでスーパーバイザーに通話のアラートを送信する](add-rules-for-alerts.md)」を参照してください。
インスタンスが 2018 年 10 月より前に作成されている場合、リアルタイム音声分析にアクセスするには追加の設定が必要です。詳細については、「[サービスにリンクされたロールのアクセス許可](connect-slr.md#slr-permissions)」を参照してください。
1. [使用可能な言語のリスト](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens)から選択します。
言語を動的に指定する手順については、「[顧客の言語に基づいた秘匿化を動的に有効にする](#dynamically-enable-analytics-contact-flow)」を参照してください。
1. オプションで、機密データの秘匿化を有効にします。詳細については、次のセクション「[秘匿化を有効にする](#enable-redaction)」を参照してください。
1. **[保存]** を選択します。
1. コンタクトを別のエージェントやキューに転送する場合は、以上の手順を繰り返して **[Contact Lens の会話分析を有効にする]** を有効にしながら、別のブロックを追加します。
## チャット分析を有効にする
1. [記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックの **[分析]** で、**[Contact Lens の会話分析を有効にする] **および **[チャット分析を有効にする]** を選択します。
**注記**
このオプションを選択すると、リアルタイム分析とチャット後分析の両方を受け取ります。
このオプションが表示されない場合は、Amazon Connect Contact Lens がインスタンスに対して有効になっていません。有効にする手順については、「[Amazon Connect インスタンス用にContact Lensを有効にします。](#enable-cl)」を参照してください。
1. [使用可能な言語のリスト](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens)から選択します。
言語と秘匿化を動的に選択する方法については、「[顧客の言語に基づいた秘匿化を動的に有効にする](#dynamically-enable-analytics-contact-flow)」を参照してください。
1. オプションで、機密データの秘匿化を有効にします。詳細については、次のセクション「[秘匿化を有効にする](#enable-redaction)」を参照してください。
1. **[保存]** を選択します。
1. コンタクトを別のエージェントやキューに転送する場合は、以上の手順を繰り返して **[Contact Lens の会話分析を有効にする]** を有効にしながら、別のブロックを追加します。
## E メール分析を有効にする
E メールコンタクトのContact Lens会話分析を有効にして、E メールを自動的に分類し、機密データを編集して、コンタクト概要を生成できます。
1. フローデザイナーで、インバウンド E メールフローに[記録、分析、処理の動作を設定する](set-recording-analytics-processing-behavior.md)ブロックを追加します。E メールコンタクトがキューまたはエージェントにルーティングされる前に、 ブロックを配置します。
1. ブロックプロパティを開きます。**アクション** で、**記録と分析の動作の設定** を選択します。
1. **チャネル** で、**E メール**を選択します。
1. **「分析**」で、**Contact Lens「会話分析を有効にする**」と「E **メール分析を有効にする**」を選択します。
このオプションが表示されない場合は、Amazon Connect Contact Lens がインスタンスに対して有効になっていません。有効にする手順については、「[Amazon Connect インスタンス用にContact Lensを有効にします。](#enable-cl)」を参照してください。
1. [使用可能な言語のリスト](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens)から選択します。
1. オプションで、機密データの秘匿化を有効にします。詳細については、「[秘匿化を有効にする](#enable-redaction)」を参照してください。
1. 必要に応じて、**Contact Lens Generative AI 機能**で、**Contact summary** を有効にして E メールコンタクトの概要を生成します。
1. **[保存]** を選択します。
1. E メールコンタクトを別のエージェントまたはキューに転送する場合は、次のステップを繰り返して、**会話分析Contact Lensを有効に**して別の[記録、分析、処理の動作を設定する](set-recording-analytics-processing-behavior.md)ブロックを追加します。
## 機密データの秘匿化を有効にする
会話分析用に [記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックを設定する場合、フロー内の機密データの秘匿化を有効にするオプションもあります。秘匿化が有効の場合は、以下のオプションから選択できます。
+ すべての個人を特定できる情報 (PII) データ (すべての PII をサポート) を秘匿化済みの状態にします。
+ サポートされているエンティティのリストから、どの PII エンティティを秘匿化するかを選択します。
デフォルトの設定を受け入れると、Contact Lens 会話分析は特定したすべての個人を特定できる情報 (PII) を秘匿化し、トランスクリプトで **[PII]** に置き換えます。次の画像では、デフォルトの設定が示されています。**[機密データを秘匿化]**、**[すべての PII データをマスキング]**、および **[プレースホルダー PII に置き換える]** オプションが選択されています。
![\[機密データの秘匿化のためのデフォルト設定。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-enable-redaction-default.png)
### 秘匿化する PII エンティティを選択
**[データのマスキング]** セクションで、秘匿化する特定の PII エンティティを選択できます。次の画像は、**[クレジット/デビットカード番号]** が秘匿化されることを示しています。
![\[データのマスキングセクション。秘匿化できるエンティティのリスト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-select-entities-to-redact.png)
### データの秘匿化の置換を選択する
**[データのマスキング置換]** セクションで、データのマスキング置換として使用するマスクを選択できます。例えば、次の画像では、**[プレースホルダー PII に置き換える]** オプションは、データが **[PII]** に置き換えられることを示しています。
![\[データを PII に置き換えるオプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-dataredactionreplacement.png)
秘匿化機能の使用方法については、「[機密データの秘匿化を行う](sensitive-data-redaction.md)」を参照してください。
## 機密データの秘匿化機能の正確度合を確認する
秘匿化機能は、機密データを識別して削除するように設計されています。ただし、機械学習が持つ予測的な性質の関係上、Contact Lens によって生成されたトランスクリプトに含まれる機密データの存在を、すべて特定して削除することはできません。出力が要求通りに秘匿化されていることを、自分自身で再確認することをお勧めします。
**重要**
秘匿化機能は、1996 年に米国で制定された、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律 (HIPAA) のような、医療プライバシー法に基づく匿名性の要件を満たしていません。このため、秘匿化処理後も、引き続き保護の対象となる医療情報として扱うことをお勧めします。
秘匿化されたファイルの例とその保存場所については、「[ファイルを出力する場所](example-contact-lens-output-locations.md)」を参照してください。
## 感情分析を無効にする
感情分析でサポートされている言語を選択し、**音声分析を有効にする** または**チャット分析を有効にする **を選択すると、すべてのエージェントと顧客に対して感情分析がデフォルトで有効になります。感情分析でサポートされている言語のリストについては、「」を参照してください[AI 機能](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens)。
次の図は、**記録と分析の動作の設定**ブロックで感情分析オプションが有効になっていることを示しています。
![\[感情分析オプションが有効になっている場合。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/sentiment-analysis-enabled.png)
次の図は、感情分析でサポートされていない言語を示しています。**[感情]** セクションを開いて、有効か無効かを確認することをお勧めします。
![\[言語がサポートされていないため、感情分析オプションが無効になっている場合。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/sentiment-analysis-verify.png)
すべてのエージェントと顧客の感情分析を無効にするには、次の図に示すように、**[感情分析を有効にする]** オプションの選択を解除します。
![\[感情分析オプションが無効になっている場合。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/sentiment-analysis-disabled.png)
## 顧客の言語に基づいた秘匿化を動的に有効にする
顧客の言語に基づいて、出力ファイルの秘匿化を動的に有効にできます。例えば、en-US を使用している顧客については、秘匿化済みのファイルだけが必要で、en-GB を使用している顧客については、オリジナルの出力ファイルと秘匿化済み出力ファイルの両方が必要だ、というようなことがあります。
+ 秘匿化: 次のいずれかを選択します (大文字と小文字が区別されます)。
+ なし
+ RedactedOnly
+ RedactedAndOriginal
+ 言語:[使用可能な言語のリスト](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens)から選択します。
これらの属性は、以下の方法で設定できます。
+ ユーザー定義: **[コンタクト属性の設定]** ブロックを使用します。このブロックの使用に関する一般的な手順については、「[問い合わせ属性を参照する方法](how-to-reference-attributes.md)」を参照してください。必要に応じて、**[宛先キー]** および **[値]** で秘匿化と言語の定義を行います。
次の画像は、秘匿化のためにコンタクト属性を使用するように **[コンタクト属性の設定]** ブロックを設定する方法の例を示しています。**[テキストを使用]** オプションを選択し、**[宛先キー]** を **[redaction\$1option]** に設定し、**[値]** を **[RedactedAndOriginal]** に設定します。
**注記**
**[値]** では、大文字と小文字が区別されます。
![\[[コンタクト属性の設定] ブロック、[テキストを使用] オプション、値は大文字と小文字が区別されます。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-contact-attributes-enable-redaction1.png)
次の画像は、言語に関するコンタクト属性の使用方法を示しています。[テキストを使用] オプションを選択し、[宛先キー] を [言語] に設定し、**[値]** を **[en-US]** に設定します。
![\[[コンタクト属性の設定] ブロック、[テキストを使用] オプション、値は大文字と小文字が区別されます。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-contact-attributes-enable-redaction2.png)
+ [Lambda 関数 を使用する。](attribs-with-lambda.md)これは、ユーザー定義のコンタクト属性を設定する方法と似ています。 AWS Lambda 関数は、Lambda が応答を返す言語に応じたキーと値のペアで、結果を返すことができます。以下は JSON による Lambda の応答例です。
```
{
'redaction_option': 'RedactedOnly',
'language': 'en-US'
}
```
## 主なハイライトのフローを設計する
トランスクリプトは、インバウンドフロー、および/または転送フローの [記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) で会話分析が有効になっているかどうかに応じて、コンタクトコントロールパネル (CCP) を使用してエージェントに表示されます。
このセクションでは、[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックで会話分析を有効にする 3 種類のユースケースを紹介し、これらのユースケースが主要なハイライトでエージェントのエクスペリエンスにどのように影響するかを説明します。
### ユースケース 1: 会話分析がインバウンドフローのみで有効になっている
+ 問い合わせがインバウンドフローに入り、通話転送は行われません。エージェントエクスペリエンスは次のとおりです。
エージェントは、コンタクト後作業 (ACW) 中に完全なトランスクリプトを受け取ります。トランスクリプトには、次の図に示すように、エージェントが最初の呼び出しを受け付けた瞬間から通話が終了するまでの、エージェントとお客様が話した内容がすべて含まれています。
![\[コンタクトコントロールパネル、会話のトランスクリプト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use1.png)
+ コンタクトがインバウンドフローに入り、通話転送が行われます。エージェントエクスペリエンスは次のとおりです。
+ エージェント 1 は、ACW 中に会議/ウォーム転送を終了した後に通話トランスクリプトを受け取ります。
トランスクリプトには、エージェント 1 が最初の呼び出しを受け付けた瞬間から、エージェント 1 が会議/通話のウォーム転送部分を終了するまで、エージェント 1 とお客様が話した内容がすべて含まれます。トランスクリプトには、次の図に示すように、フロー (転送/キューフロー) プロンプトメッセージが含まれています。
![\[トランスクリプトのフロー転送プロンプト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2.png)
+ エージェント 2 は、エージェント 1 からの会議/ウォーム転送通話を受け入れるときに、通話トランスクリプトを受け取ります。
トランスクリプトには、エージェント 1 が最初の呼び出しを受け付けた瞬間から、エージェント 1 が会議/通話のウォーム転送部分を終了するまで、エージェント 1 とお客様が話した内容がすべて含まれます。トランスクリプトには、次の図に示すように、フロー (転送/キューフロー) プロンプトメッセージとウォーム転送の会話が含まれています。
![\[トランスクリプト、フロー転送プロンプト、2 人のエージェント間のウォーム転送。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2b.png)
会話分析は転送フローで有効になっていないため、通話が終了して ACW に入っても、エージェント 2 には残りのトランスクリプトが表示されません。エージェント 2 の ACW の次の画像は、トランスクリプトが空であることを示しています。
![\[空のトランスクリプト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2c.png)
### ユースケース 2: 会話分析がインバウンドフローと転送フローで有効になっている (クイック接続)
+ 問い合わせがインバウンドフローに入り、通話転送は行われません。エージェントエクスペリエンスは次のとおりです。
+ エージェント 1 は、ACW 中に完全な通話トランスクリプト (編集なし) を受け取ります。
トランスクリプトには、エージェント 1 が呼び出しを受け付けた瞬間から通話が終了するまで、エージェント 1 とお客様が話した内容がすべて含まれます。これは、エージェント 1 の CCP の次の画像に示されています。
![\[エージェント 1 の CCP、完全な通話トランスクリプト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use3.png)
+ コンタクトがインバウンドフローに入り、通話転送が行われます。エージェントエクスペリエンスは次のとおりです。
+ エージェント 1 は、ACW 中に会議/ウォーム転送を終了した後に通話トランスクリプトを受け取ります。
トランスクリプトには、エージェント 1 が呼び出しを受け付けた瞬間から、エージェント 1 が会議/通話のウォーム転送部分を終了するまで、エージェント 1 とお客様が話した内容がすべて含まれます。トランスクリプトには、フロー (転送/キューフロー) プロンプトメッセージが含まれます。
次の画像には、ウォーム転送までの完全な通話トランスクリプトが示されています。
![\[エージェント 1 が会議から退出するまでの完全な通話トランスクリプト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2b.png)
+ エージェント 2 は、エージェント 1 からの会議/ウォーム転送通話を受け入れるときに、通話トランスクリプトを受け取ります。
トランスクリプトには、エージェント 1 が呼び出しを受け付けた瞬間から、エージェント 1 が会議/通話のウォーム転送部分を終了するまで、エージェント 1 とお客様が話した内容がすべて含まれます。トランスクリプトには、フロー (転送/キューフロー) プロンプトメッセージが含まれます。
+ 会話分析が転送フローで有効になっているため、エージェント 2 は通話完了後、ACW 中に通話スクリプトを受け取ります。
トランスクリプトには、エージェント 1 がコールを終了した後の、エージェント 2 とお客様との間の通話の残りの部分のみが含まれます。トランスクリプトには、エージェント 2 とお客様が、会議/ウォーム転送された瞬間から、通話が終了するまでに話した内容がすべて含まれています。トランスクリプトの例を次の画像に示します。
![\[エージェント 2 とお客様との通話のトランスクリプト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use3b.png)
## フローブロックが会話分析の有効化に失敗した場合はどうなりますか?
[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックがコンタクトの会話分析を有効にできない可能性があります。会話分析がコンタクトに対して有効になっていない場合は、[フローログ](search-contact-flow-logs.md)でエラーを確認してください。
## マルチパーティーコールと会話分析
Contact Lens 会話分析は最大 2 人の参加者との通話をサポートします。例えば、コールに複数の当事者 (エージェントと顧客) がいる場合、またはコールがサードパーティに転送されている場合は、感情、リダクション、カテゴリなどの文字起こしと分析の質が低下します。2 名 (エージェントと顧客) 以上の関係者がいる場合、マルチパーティーまたはサードパーティーコールの会話分析は無効にすることを推奨します。これを行うには、フローに別の [記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックを追加し、会話分析を無効にします。フローブロックの動作の詳細については、「[設定のヒント](set-recording-behavior.md#set-recording-behavior-tips)」を参照してください。
# Amazon Connect で Contact Lens 会話分析を使用するアクセス許可を割り当てる
顧客データを安全に保つために、セキュリティプロファイルのアクセス許可を設定し、Contact Lens 会話分析によって生成された情報にアクセスできるユーザーを決定します。
以下は、必須のセキュリティプロファイルのアクセス許可と、 あれば便利だが必須ではないアクセス許可についての説明になります。これらの中には、分析したいコンタクトを見つけるために必要な [検索アクセス許可] があります。これらの許可は Contact Lens の会話分析に固有のものではありません。
## 会話分析のアクセス許可
+ **Contact Lens会話分析**
+ **[コンタクトの詳細]** ページでは、会話分析 (音声コンタクトでの顧客の感情、通話時間) のほか、トランスクリプトと録音における会話の各ターンの感情の色とインジケーターの概要を示すグラフを表示できます。次の図の例では、音声コンタクトの **[コンタクトの詳細]** ページで、この情報がどのように表示されるかを示しています。
**Contact Lens - 会話分析 - [ビュー]** アクセス許可は、会話の録音とトランスクリプトで感情インジケーターを表示するために必要です。
![\[[コンタクトの詳細] ページのグラフ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contactlens-conversationalanalytics-permission.png)
![\[[コンタクトの詳細] ページのグラフ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contactlens-conversationalanalytics-permission-2.png)
+ **通話録音 (編集なし)**
**[コンタクトの詳細]** と **[コンタクトの検索]** ページで、編集されていない音声録音を再生します。
+ **通話録音 (編集済み)**
**[コンタクトの詳細]** および **[コンタクトの検索]** ページで、機密データが削除された通話記録ファイルを聴き、通話トランスクリプトを表示します。
+ **コンタクトのトランスクリプト (編集なし)**
**[コンタクトの詳細]** ページおよび **[連絡先の検索]**ページで、編集されていないチャット、E メール会話、音声トランスクリプトを表示しますContact Lens。
+ **コンタクトのトランスクリプト (編集済み)**
**[コンタクトの詳細]** ページと **[コンタクトの検索]** ページに、機密データがマスキングされたチャットおよび音声のトランスクリプトを表示します。
**重要**
次のアクセス許可がある場合:
**コンタクトのトランスクリプト (未編集) - アクセス**と**コンタクトのトランスクリプト (編集済み) - アクセスの両方**
- または -
**通話録音 (編集なし) - アクセス**と**通話録音 (編集済み) - アクセス**の両方
次の動作に注意してください。
フローまたはコンタクトで編集が有効になっている場合、編集済みコンテンツが **[コンタクトの詳細]** ページおよび **[コンタクトの検索]** ページに表示されます。
フローまたはコンタクトで編集が無効になっている場合Contact Lens、編集なしのコンテンツが**[コンタクトの詳細]** ページおよび**[コンタクトの検索]** ページに表示されます。
編集済みの会話と編集なしの会話の両方に、同時にアクセスすることはできません。
## 検索アクセス許可
+ **[Contact search]** (問い合わせの検索)
このアクセス許可は、分析済みの記録とトランスクリプトを確認するためのコンタクトの検索ができる **[コンタクトの検索]** ページへのアクセスに必要です。さらに、通話トランスクリプトに対する高速なフルテキスト検索や、感情スコアと非通話時間による検索を実行できます。
+ **コンタクトを表示**
このアクセス許可は、**[コンタクトの検索]** ページにアクセスする場合や自分で処理したコンタクトのみを確認する場合、また分析した記録とトランスクリプトを確認する場合に必要です。
**重要**
**[コンタクトの検索]** と **[コンタクトを表示]** の両方のアクセス許可が付与されている場合、ユーザーはすべてのコンタクトにアクセスできます。
+ **会話特性でコンタクトを検索する**
このアクセス許可は Contact Lens の会話分析では必要ありませんが、より多くの検索オプションを提供するので便利です。
**[コンタクトの検索]** ページで:
+ 音声コンタクトの場合、追加のフィルターにアクセスして、感情スコアと非通話時間によって結果を返すことができます。
+ チャットのコンタクトの場合は、追加のフィルターにアクセスして、応答時間でコンタクトを検索できます。
+ 音声とチャットの両方で、特定のコンタクトカテゴリに該当する会話を検索できます。
詳細については[感情スコア/感情シフトの検索](search-conversations.md#sentiment-search)、[非通話時間の検索](search-conversations.md#nontalk-time-search)、および[問い合わせカテゴリを検索する](search-conversations.md#contact-category-search)を参照してください。
次の画像は、**[コンタクトの検索]** ページの **[フィルター]** セクションと **[フィルター]** ドロップダウンメニューを示しています。横に **[CL]** が付いているフィルターは、このセキュリティプロファイルのアクセス許可を持つユーザーのみが使用できます。
![\[[フィルターを追加] ドロップダウンメニュー、横に CL が付いたフィルター。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-contact-category-3.png)
+ **[キーワードでコンタクト先を検索]**
このアクセス許可は Contact Lens の会話分析では必要ありませんが、より多くの検索オプションを提供するので便利です。
+ **[コンタクトの検索]** ページでは、追加のフィルターを使用しながら、**単語やフレーズ** (例えば「*ご利用いただき、ありがとうございます*」など) でコンタクトを検索できます。詳細については、「[単語やフレーズを検索する](search-conversations.md#keyword-search)」を参照してください。
![\[[フィルターを追加] ドロップダウンメニュー、[語句] CL フィルター。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-words-phrases.png)
# Amazon Connect の会話分析メトリクス
以下のメトリクスは、Contact Lens 会話分析から派生したものです。これらのメトリクスは、[Contact Lensインスタンスで有効になっていて](enable-analytics.md#enable-cl)、かつコンタクトで[会話分析](enable-analytics.md#enable-callrecording-speechanalytics)が有効になっている場合にのみ使用できます。
これらのメトリクスは、リアルタイムレポートと履歴メトリクスレポートに表示されます。これらのメトリクスをレポートに追加する方法については、「[履歴メトリクスレポートを作成する方法](create-historical-metrics-report.md#historical-reports-howto-create)」を参照してください。
また、コンタクト要因の経時的な傾向に関するデータの視覚化については、[Contact Lens 会話分析ダッシュボード](contact-lens-conversational-analytics-dashboard.md)も確認してください。
## エージェントの通話時間 (%)
音声会話におけるエージェントの通話時間 (合計会話時間の割合) です。
**メトリクスタイプ**: パーセント
**メトリクスカテゴリ**: 会話分析主導型メトリクス
**Amazon Connect API を使用してアクセスする方法**:
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API メトリクス識別子: `PERCENT_TALK_TIME_AGENT`
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ 履歴メトリクスレポート: エージェント通話時間の割合
**計算ロジック**
+ エージェントが会話中であったすべての間隔 (通話時間エージェント) を合計します。
+ 合計を会話時間の合計で割ります。
**注意**:
+ このメトリクスは、Contact Lens 会話分析で分析されたコンタクトにのみ使用できます。
## エージェントの平均挨拶時間
このメトリクスは、チャットでのエージェントの初回応答時間の平均を表し、チャットに参加してからどれだけ早く顧客と関わったかを示します。
**メトリクスタイプ**: 文字列 (*hh:mm:ss*)
**メトリクスカテゴリ**: 会話分析主導型メトリクス
**Amazon Connect API を使用してアクセスする方法**:
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API メトリクス識別子: `AVG_GREETING_TIME_AGENT`
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ 履歴メトリクスレポート: エージェントの平均挨拶時間
**計算ロジック**
+ これは、エージェントが最初の応答を開始するまでの合計時間をチャットコンタクト数で割って計算されます。
**注意**:
+ このメトリクスは、Contact Lens 会話分析で分析されたコンタクトにのみ使用できます。
## エージェントの平均中断回数
このメトリクスは、顧客とのやりとり中のエージェントの中断の平均頻度を定量化します。
**メトリクスタイプ**: 文字列 (*hh:mm:ss*)
**メトリクスカテゴリ**: 会話分析主導型メトリクス
**Amazon Connect API を使用してアクセスする方法**:
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API メトリクス識別子: `AVG_INTERRUPTIONS_AGENT`
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ 履歴メトリクスレポート: エージェントの平均中断
**計算ロジック**
+ このメトリクスは、エージェントの中断の合計数をコンタクトの合計数で割って計算されます。
**注意**:
+ このメトリクスは、Contact Lens 会話分析で分析されたコンタクトにのみ使用できます。
## エージェントの平均中断時間
連絡先との会話中のエージェントによる合計中断時間の平均。
**メトリクスタイプ**: 文字列 (*hh:mm:ss*)
**メトリクスカテゴリ**: 会話分析主導型メトリクス
**Amazon Connect API を使用してアクセスする方法**:
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API メトリクス識別子: `AVG_INTERRUPTION_TIME_AGENT`
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ 履歴メトリクスレポート: エージェントの平均中断時間
**計算ロジック**
+ 各会話の中断間隔を合計します。
+ 少なくとも 1 回の中断が発生した会話の数の合計を割ります。
**注意**:
+ このメトリクスは、Contact Lens 会話分析で分析されたコンタクトにのみ使用できます。
## エージェントの平均通話時間
エージェントが会話に費やした平均時間。
**メトリクスタイプ**: 文字列 (*hh:mm:ss*)
**メトリクスカテゴリ**: 会話分析主導型メトリクス
**Amazon Connect API を使用してアクセスする方法**:
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API メトリクス識別子: `AVG_TALK_TIME_AGENT`
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ 履歴メトリクスレポート: エージェントの平均通話時間
**計算ロジック**
+ エージェントが話していたすべての間隔の期間を合計します。
+ 合計をコンタクトの合計数で割ります。
**注意**:
+ このメトリクスは、Contact Lens 会話分析で分析されたコンタクトにのみ使用できます。
## 平均会話時間
このメトリクスは、エージェントとの音声コンタクトの平均会話時間を測定します。
**メトリクスタイプ**: 文字列 (*hh:mm:ss*)
**メトリクスカテゴリ**: 会話分析主導型メトリクス
**Amazon Connect API を使用してアクセスする方法**:
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API メトリクス識別子: `AVG_CONVERSATION_DURATION`
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ 履歴メトリクスレポート: 平均会話時間
**計算ロジック**
+ 会話の開始から、エージェントまたは顧客が最後に発話した単語までの合計時間。
+ 次に、この値をコンタクトの総数で割って、通話で費やされた会話時間の平均値を求めます。
**注意**:
+ このメトリクスは、Contact Lens 会話分析で分析されたコンタクトにのみ使用できます。
## 顧客の平均通話時間
このメトリクスは、会話の中で顧客が話していた平均時間を測定します。
**メトリクスタイプ**: 文字列 (*hh:mm:ss*)
**メトリクスカテゴリ**: 会話分析主導型メトリクス
**Amazon Connect API を使用してアクセスする方法**:
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API メトリクス識別子: `AVG_TALK_TIME_CUSTOMER`
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ 履歴メトリクスレポート: 平均顧客通話時間
**計算ロジック**
+ 顧客が話していたすべての間隔の期間を合計します。
+ 合計をコンタクトの合計数で割ります。
**注意**:
+ このメトリクスは、Contact Lens 会話分析で分析されたコンタクトにのみ使用できます。
## 平均非通話時間
1 回の音声会話における非通話時間の平均。非通話時間とは、保留時間と 3 秒を超える無音時間を合わせた時間であり、エージェントも顧客も会話をしていない時間を指します。
**メトリクスタイプ**: 文字列 (*hh:mm:ss*)
**メトリクスカテゴリ**: 会話分析主導型メトリクス
**Amazon Connect API を使用してアクセスする方法**:
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API メトリクス識別子: `AVG_NON_TALK_TIME`
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ 履歴メトリクスレポート: 平均非通話時間
**計算ロジック**
+ 両方の参加者が沈黙していたすべての間隔を合計します。
+ 合計をコンタクト数で割ります。
**注意**:
+ このメトリクスは、Contact Lens 会話分析で分析されたコンタクトにのみ使用できます。
## 平均通話時間
このメトリクスは、音声コンタクトにおいて顧客またはエージェントが話していた平均時間を測定します。
**メトリクスタイプ**: 文字列 (*hh:mm:ss*)
**メトリクスカテゴリ**: 会話分析主導型メトリクス
**Amazon Connect API を使用してアクセスする方法**:
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API メトリクス識別子: `AVG_TALK_TIME`
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ 履歴メトリクスレポート: 平均通話時間
**計算ロジック**
+ エージェント、顧客、またはその両方が会話を行ったすべての間隔を合計します。
+ 合計をコンタクトの合計数で割ります。
**注意**:
+ このメトリクスは、Contact Lens 会話分析で分析されたコンタクトにのみ使用できます。
## 顧客の通話時間 (%)
音声会話における顧客の通話時間 (合計会話時間の割合) です。
**メトリクスタイプ**: パーセント
**メトリクスカテゴリ**: 会話分析主導型メトリクス
**Amazon Connect API を使用してアクセスする方法**:
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API メトリクス識別子: `PERCENT_TALK_TIME_CUSTOMER`
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ 履歴メトリクスレポート: Customer talk time percent
**計算ロジック**
+ 顧客が会話を行ったすべての間隔を合計します。
+ 合計を会話時間の合計で割ります。
**注意**:
+ このメトリクスは、Contact Lens 会話分析で分析されたコンタクトにのみ使用できます。
## 非通話時間の割合
会話時間の合計に対する音声会話の非通話時間の割合。
**メトリクスタイプ**: パーセント
**メトリクスカテゴリ**: 会話分析主導型メトリクス
**Amazon Connect API を使用してアクセスする方法**:
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API メトリクス識別子: `PERCENT_NON_TALK_TIME`
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ 履歴メトリクスレポート: 非通話時間の割合
**計算ロジック**
+ 参加者が沈黙していたすべての間隔 (非通話時間) を合計します。
+ 合計を会話時間の合計で割ります。
**注意**:
+ このメトリクスは、Contact Lens 会話分析で分析されたコンタクトにのみ使用できます。
## 通話時間の割合 (%)
会話時間の合計に対する音声会話の通話時間の割合。
**メトリクスタイプ**: パーセント
**メトリクスカテゴリ**: 会話分析主導型メトリクス
**Amazon Connect API を使用してアクセスする方法**:
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API メトリクス識別子: `PERCENT_TALK_TIME`
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ 履歴メトリクスレポート: 通話時間の割合
**計算ロジック**
+ エージェント、顧客、またはその両方が会話を行ったすべての間隔 (通話時間) を合計します。
+ 合計を会話時間の合計で割ります。
**注意**:
+ このメトリクスは、Contact Lens 会話分析で分析されたコンタクトにのみ使用できます。
# Amazon Connect Contact Lens 通知タイプ
Contact Lens には、以下の通知タイプが用意されています。
+ Contact Lens の通話/チャット後ルールの一致: Contact Lens のルールが一致し、EventBridge ルールアクションがトリガーされるたびに、EventBridge イベントが配信されます。
このイベントには、割り当てられたカテゴリ、エージェント、コンタクト内容、キューの詳細など、トリガーされた Contact Lens ルールに関する有用な情報が含まれます。
+ Contact Lens のリアルタイム通話ルールまたはチャットルールの一致: Contact Lens ルールが一致してリアルタイムでトリガーされる都度、EventBridge イベントが配信されます。
このイベントには、割り当てられたカテゴリ、エージェント、コンタクト内容、キューの詳細など、トリガーされた Contact Lens ルールに関する有用な情報が含まれます。
+ Contact Lens 分析の状態が変化: Contact Lens がコンタクト記録を分析できない場合、EventBridge イベントが配信されます。このイベントには、記録を処理できなかったことの詳細な理由を示すイベント理由コードが含まれています。
これらの通知タイプは、さまざまなシナリオで使用できます。例えば、Contact Lens 分析の状態遷移イベントを使用して、コンタクトファイルの処理で発生した予期しないエラーを通知します。この通知により、EventBridge イベントの詳細を CloudWatch ログに事後保存して追加のレビューを行ったり、追加のワークフローをトリガーしたりできます。さらに、関連するサポートチームに詳細な調査を依頼することにも利用できます。
通話やチャット分析のための Contact Lens イベントにより、追加のインサイトの表示や可視化など、多くの新しいユースケースが利用できます。その例としては、以下のものがあります。
+ すべての通話とチャットの会話にわたる顧客感情の低下に関するアラートをリアルタイムで生成する
+ 繰り返し発生する問題やトピックの集計と報告
+ 最新のマーケティングキャンペーンの影響を、通話中にこのキャンペーンを取り上げた顧客の人数を検出することにより測定します
+ リージョンおよび業務科目ごとに、エージェントコンプライアンスに関する基準をカスタマイズし、必要に応じてエージェントを追加的なトレーニングに参加させます。
# Amazon Connect 管理ウェブサイトを使用して、カスタム語彙を Contact Lens に追加する
Contact Lens のテキスト読み上げエンジンの語彙を拡張および調整することで、製品名、ブランド名、およびドメイン固有の用語に対する音声認識の精度を向上させることができます。
このトピックでは、 Amazon Connect 管理ウェブサイトを使用してカスタム語彙を追加する方法について説明します。また、[CreateVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateVocabulary.html) および [AssociateDefaultVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_AssociateDefaultVocabulary.html) API を使用して、それらの語彙を追加することもできます。
## カスタム語彙について知っておくべきこと
+ トランスクリプト生成のための分析に適用するために、語彙を**デフォルト**として設定する必要があります。次の画像は、**[カスタム語彙]** ページを示しています。省略記号を選択し、**[デフォルトとして設定]** を選択します。
![\[[カスタム語彙] ページ、省略記号の位置、[デフォルトとして設定] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-default.png)
+ 分析に適用できる語彙は、1 言語につき 1 個です。つまり、**準備完了 (デフォルト)** のステータスになるファイルは、1 言語につき 1 個だけです。
+ 最大 20 個の語彙ファイルをアップロードして有効化できます。20 個すべてのファイルを同時に有効化できます。
+ 文字起こしは 1 回限りのイベントです。新しくアップロードされた語彙が、既存の文字起こしに対して遡及的に適用されることはありません。
+ テキストファイルは LF 形式である必要があります。CRLF 形式など、他の形式を使用した場合、カスタム語彙は Amazon Transcribe では受け入れられません。
+ サンプルの語彙ファイルは、英語の設定を選択した場合にのみダウンロードできます。
+ 語彙ファイルのサイズの制限やその他の要件については、「*Amazon Transcribe デベロッパーガイド*」の「[カスタム語彙](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/custom-vocabulary.html)」を参照してください。
+ カスタム語彙は音声分析にのみ適用されます。トランスクリプトは既に存在するため、チャットの会話には適用されません。
## 必要なアクセス許可
Amazon Connect にカスタム語彙を追加する前に、**[分析と最適]** 、**Contact Lens[カスタム語彙]** のアクセス許可がセキュリティプロファイルに割り当てられている必要があります。
Amazon Connect の新しいインスタンスでは、デフォルトで、このアクセス許可が**管理者** および **CallCenterManager** セキュリティプロファイルに付与されています。
既存のセキュリティプロファイルにアクセス許可を追加する方法については、「[Amazon Connect でセキュリティプロファイルを更新する](update-security-profiles.md)」を参照してください。
## カスタム語彙の追加
1. カスタム語彙を追加するために必要な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。
1. **[分析と最適化]** 、**[カスタム語彙]** に移動します。
1. **[カスタム語彙を追加]** を選択します。
1. **[カスタム語彙の追加]** ページで、語彙の名前を入力し、英語を選択してから、**[サンプルファイルをダウンロード]** を選択します。
**注記**
サンプルの語彙ファイルは、英語の設定を選択した場合にのみダウンロードできます。それ以外の場合は、次の画像に示すとおり、エラーメッセージが表示されます。
![\[語彙ファイルの処理が失敗したことを示すエラーメッセージ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-sample-error.png)
次の画像は、サンプルの語彙ファイルがどのようなものかを示しています。ヘッダーには `Phrase`、`IPA`、`SoundsLike`、`DisplayAs` が含まれています。 ヘッダーは必須です。
![\[サンプルの語彙ファイル、ヘッダー。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-header.png)
1. ファイル内の情報は、エントリごとに 1 つの [TAB] で区切られています。語彙ファイルに単語や頭字語を追加する方法の詳細については、「*Amazon Transcribe Developer Guide*」の「[Creating a custom vocabulary using a table](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/custom-vocabulary-create-table.html)」 を参照してください。
次の画像は、サンプルの語彙ファイル内の単語を示しています。[フレーズ] 列の単語は必須です。`IPA`、`SoundsLike`、および `DisplayAs` 列の単語はオプションです。
![\[サンプルの語彙ファイル、[フレーズ] 列の単語は必須です。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-phrase-column.png)
**[フレーズ]** 列に複数の単語を入力するには、各単語をハイフン (-) で区切ります。スペースは使用しないでください。
## 語彙のステータス
+ **準備完了 (デフォルト)**: 語彙をトランスクリプト生成のための分析に適用しています。これは、リアルタイム分析と通話後分析の両方に適用されます。
+ **準備完了**: 語彙を分析に適用していませんが、有効なファイルであり、使用可能です。語彙を分析に適用するには、デフォルトに設定します。
+ **処理中**: Amazon Connect が、アップロードされた語彙を検証し、それを分析に適用してトランスクリプトを生成しようとしています。
+ **削除中**: 語彙の**削除**を選択したため、現在 Amazon Connect が語彙を削除しています。
Amazon Connect が語彙を削除するのに約 90 分かかります。
検証されていない語彙をアップロードしようとすると、**[失敗]** 状態になります。例えば、複数の単語を**[フレーズ]** 列に追加する場合、ハイフンの代わりにスペースで区切ると、失敗状態になります。
## カスタム語彙のダウンロードおよび表示
アップロードされたカスタム語彙を表示するには、ファイルをダウンロードして開きます。**準備完了**ステータスにあるファイルのみ、ダウンロードおよび表示が可能です。
1. **[分析と最適化]** 、**[カスタム語彙]** に移動します。
1. **[More]** (詳細)、**[ダウンロード]** を順番に選択します。**[ダウンロード]** の位置を次の画像に示します。
![\[[カスタム語彙] ページ、語彙のリスト、[その他] ドロップダウンメニュー、[ダウンロード] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-download.png)
1. ダウンロードしたファイルを開き、内容を表示します。
1. 内容を変更した場合は、**[保存してアップロード]** を選択します。
# Amazon Connect 管理ウェブサイトを使用して Contact Lens ルールを作成する
Contact Lens ルールを使用すると、通話、チャット、または E メール中に使用されるキーワード、感情スコア、顧客属性、およびその他の基準に基づいて、問い合わせを自動的に分類したり、アラートを受信したり、タスクを生成したりできます。
このトピックでは、 Amazon Connect 管理ウェブサイトを使用してルールを作成する方法について説明します。ルールをプログラムで作成および管理するには、*Amazon Connect API リファレンスガイド*の「[ルールアクション](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/rules-api.html)」と「[Amazon Connect ルール関数の言語](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/connect-rules-language.html)」を参照してください。
**ヒント**
ルールの機能の仕様 (作成できるルールの数など) のリストについては、「[Amazon Connect ルール機能の仕様](feature-limits.md#rules-feature-specs)」を参照してください。
## ステップ 1: 会話分析のルール条件を定義する
1. ナビゲーションメニューで、**[分析と最適化]**、**[ルール]** の順に選択します。
1. **[ルールの作成]**、**[会話分析]** を選択します。
1. **When **で、ドロップダウンリストを使用して、**通話後分析**、**リアルタイム分析**、**チャット後分析**、または **E** メール分析を選択します。
![\[[新しいルール] ページ、[次の場合] ドロップダウンメニュー。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rule-define-conditions.png)
1. **[条件を追加]** を選択します。
多数の条件セットの組み合わせにより基準を作成して、特定の目的に絞った Contact Lens ルールを作成できます。利用可能な条件は次のとおりです。
+ **単語またはフレーズ**: [完全一致、パターン一致、またはセマンティック一致](exact-match-pattern-match-semantic-match.md)のいずれかを選択し、対象のキーワードが言及された際に、アラートまたはタスクをトリガーするよう設定します。
+ **自然言語 – セマンティック一致**: 生成 AI を使用して会話のトランスクリプトと照合するための自然言語ステートメント (例: アカウントをキャンセルするために を呼び出す) を提供し、アクションを実行する (タスクのトリガー、評価の実行など) 詳細については、[[生成 AI] を活用したセマンティックマッチ](natural-language-semantic-match.md)を参照してください。
+ **問い合わせ後作業 (ACW)**: 問い合わせ後作業の完了におけるエージェントの効率を測定するルールを構築します。
+ **エージェント階層**: 特定のエージェント階層で実行されるルールを構築します。エージェント階層は、地理的な場所、部門、製品、またはチームを表すことができます。
エージェント階層のリストを表示してルールに追加するには、セキュリティプロファイルで **エージェント階層 - アクセス**許可を表示する必要があります。
+ **エージェント**: エージェントのサブセットで実行するルールを作成します。例えば、新しく採用されたエージェントが、会社の基準に従っていることを確認するルールを作成します。
ルールに追加するためにエージェント名を表示するには、セキュリティプロファイル内に [**ユーザー – 表示**] でのアクセス許可が必要です。
+ **AI エージェント**: 特定の Connect AI エージェントがセルフサービスまたはエージェント支援を実行した問い合わせを特定します。複数の AI エージェントを選択するか、特定のバージョンのエージェントを選択できます。
AI エージェント名を表示してルールに追加するには、**AI エージェント - セキュリティプロファイルで**アクセス許可を表示する必要があります。
+ **AI エージェント - エスカレーション**: 顧客のセルフサービスに使用した Connect AI エージェントを人間にエスカレーションした問い合わせを特定します。
AI エージェント名を表示してルールに追加するには、**AI エージェント - セキュリティプロファイルで**アクセス許可を表示する必要があります。
+ **エージェントとのやり取りの期間**: エージェントインタラクションが予想よりも長いか短いコンタクトを識別するルールを構築します。この機能は通話にのみ適用されます。
+ **コンタクトセグメント属性**: カスタムコンタクトセグメント属性と他のシステムから入力された値、またはカスタムロジックを使用して、ルール内のコンタクトを識別できます。[属性を定義し、](predefined-attributes.md#predefined-attributes-create-web-admin)その値をフローで設定できます。カスタムセグメント属性は、問い合わせチェーン全体ではなく、その特定の問い合わせ ID にのみ存在します。例えば、エージェントに接続する前に、コンタクトが IVR で事前認証されたことを識別するルールを構築できます。
ルールに追加する問い合わせセグメント属性のリストを表示するには、**事前定義された属性 - アクセス**許可を表示する必要があります。
+ **切断理由**: 問い合わせが切断された理由を確認するルールを構築します。たとえば、エージェントが顧客より前に切断された場合や、問い合わせが転送された場合などです。
+ **最高ラウドネススコア**: エージェントまたは顧客の会話中にピークラウドネススコア (デシベル単位) をチェックするルールを構築します。高いラウドネス (70Db 以上など) は興奮や怒りに関連している可能性がありますが、特定のラウドネススコア (30Db 以下など) を下回る音声はわかりにくい場合があります。
+ **保留時間**: 異常な保留時間を持つ問い合わせを特定するためのルールを構築し、問い合わせをより効率的に処理する機会を特定します。最長の保留時間、合計保留時間、および保留数を使用してルールを設定できます。顧客がエージェントに接続した合計時間 (顧客保留時間をエージェントインタラクション時間と顧客保留時間で割ったもの) に対する保留時間の割合を確認することもできます。
+ **開始方法: **問い合わせがインバウンド、アウトバウンド、転送されたかどうかをチェックするルールを構築します。
+ **コンタクト属性**: カスタムの[コンタクト属性](what-is-a-contact-attribute.md)値について実行するルールを作成します。例えば、メンバーシップレベル、現在の居住国、または未処理の注文があるかどうかなど、特定の業務科目または特定の顧客のために専用のルールを作成できます。
1 つのルールには最大 5 つのコンタクト属性を追加できます。
+ **感情 – 期間**: 一定以上の期間にわたるセンチメントの分析結果 (肯定的、否定的、中立) に対して実行するルールを作成します。
例えば、一定期間、顧客の感情が否定的なままで持続した場合のルールを作成できます。後で参加者がコンタクトに参加した場合、ここで設定した期間は参加者が参加した際に適用されます。
感情データを持たない問い合わせにルールが適用されると、中立的な感情が使用されます。
+ **感情 – コンタクト全体**: コンタクト全体の感情スコアの値に対して実行するルールを作成します。例えば、コンタクト全体で顧客の感情スコアが低い場合のルールを構築し、カスタマーエクスペリエンスの分析担当者に、通話記録を確認しフォローアップさせるためのタスクを作成できます。
感情データを持たないコンタクトにルールが適用されると、中立的な感情が使用されます。
+ **中断**: エージェントが顧客の発言を X 回以上中断したことを検出するルールを作成します。この機能は通話にのみ適用されます。
+ **非通話時間**: 音声が検出されないことを確認するルールを構築します。これには、顧客が保留されている期間が含まれる場合があります。非通話時間の合計、会話内の最長非通話時間、または会話中の非通話時間の割合を確認できます。非通話時間が会話の 50% を超える割合など、非通話時間が長いことは、プロセスやエージェントのコーチングの機会を改善する機会を示している可能性があります。この機能は通話にのみ適用されます。
+ **応答時間**: 参加者の応答時間が予想よりも長い、または短いコンタクト (平均または最大) を特定するルールを作成します。
例えば、**エージェントの挨拶時間** (**初回応答時間とも呼ばれます**) に関するルールを設定できます。これは、エージェントがチャットに参加してから最初の挨拶のメッセージを送信するまでの時間です。これにより、エージェントが顧客とのやり取りに時間がかかりすぎた場合、それを特定しやすくなります。
+ **切断の潜在的な問題**: 技術的な問題 (ネットワーク接続、デバイスの問題など) をチェックするルールを構築します。これを使用して、接続の問題が発生した自動エージェントパフォーマンス評価から問い合わせを除外できます。
+ **キュー**: キューのサブセットで実行されるルールを構築するか、問い合わせがキューに入れられていないかどうかを確認します。しばしば組織では、業務科目、トピック、またはドメインを示すためにキューを使用します。たとえば、販売キュー専用のルールを作成したり、最近のマーケティングキャンペーンの影響を追跡したり、カスタマーサポートキューのルールを作成したり、全体的な感情を追跡したりできます。セルフサービスインタラクションでは、問い合わせがキューに入れられたことがないかどうかを確認できます。これは、AI エージェントによるセルフサービスが成功したことを示している可能性があります。
キュー名を表示してルールに追加するには、**キュー - セキュリティプロファイルで**アクセス許可を表示します。
+ **ルーティングプロファイル**: 特定のルーティングプロファイルにマッピングされたエージェントが処理した問い合わせを特定します。ルーティングプロファイルは、エージェントの部門またはスキルの習熟度を示している場合があります。例えば、ルーティングプロファイルを使用してエージェントの自動評価を実行できます。新規採用者は、さまざまな評価基準と在任中のマルチスキルエージェントを使用した基本的なトラブルシューティングについてトレーニングされます。
ルーティングプロファイルを表示してルールに追加するには、**ルーティングプロファイル - セキュリティプロファイルで**アクセス許可を表示する必要があります。
+ **通話時間**: エージェントまたは顧客が通話に費やした絶対時間のしきい値を使用してルールを構築します。これは、顧客がまったく話さなかった場所、エージェントを切断させた場所、またはエージェントが電話に出た後に話さないなどの通話回避動作を示した場所を特定するために使用できます。
+ **エージェントとのやり取りの期間**: エージェントインタラクションが予想よりも長いか短いコンタクトを識別するルールを構築します。この機能は通話にのみ適用されます。
次の図は、音声コンタクトに対して複数の条件を含むサンプルルールを示しています。
![\[音声コンタクトについて複数の条件を含むサンプルのルール。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-conditions.png)
次の図は、チャットコンタクトに対して複数の条件を含むサンプルルールを示しています。このルールは、**初回**応答時間が 1 分以上で、初回応答でエージェントがリストにある挨拶の言葉やフレーズにまったく言及しなかった場合にトリガーされます。
**初回応答時間** = エージェントがチャットに参加した後、顧客に最初のメッセージを送信するまでの時間。
![\[チャットコンタクトについて複数の条件を含むサンプルのルール。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-conditions-chat.png)
1. **[次へ]** を選択します。
## ステップ 2: ルールのアクションを定義する
1. **[アクションを追加]** を選択します。以下のアクションを選択できます。
+ [タスクの作成](contact-lens-rules-create-task.md): このオプションはリアルタイムチャットでは利用できません
+ [E メール通知を送信](contact-lens-rules-email.md)
+ [EventBridge イベントを生成](contact-lens-rules-eventbridge-event.md)
![\[[アクションを追加] ドロップダウンメニュー、アクションのリスト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-action-no-wisdom.png)
1. [**次へ**] を選択します。
1. 確認の後で必要な編集を行い、[**保存**] をクリックします。
1. 追加されたルールは、その後に発生する新しい通話に対して適用されます。ルールは、Amazon Connect 会話分析が会話を分析するときに適用されます。
過去に保存された会話にルールを適用することはできません。
# 会話を自然言語ステートメント、または特定の単語やフレーズと照合して、コンタクトを自動的に分類する
Contact Lens 会話分析を使用すると、コンタクトを自動的に分類して、コンタクトの主な推進要因、カスタマーエクスペリエンス、エージェントの行動を特定できます。チャット用の **[コンタクトの詳細]** ページでは、次の図に示すように、トランスクリプトの上にカテゴリが表示されます。
![\[[コンタクトの詳細] ページ、[カテゴリ] セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-overview-chat2.png)
以下は、コンタクトを分類するときに実行できる重要な操作の一部です。
+ 生成 AI を活用したコンタクトの分類では、コンタクトを自然言語で分類するための基準を提供できます (例えば、顧客は残高の支払いを試みましたか?)。
+ エージェントまたは顧客が話した特定の単語やフレーズを会話に合わせて指定できます。Contact Lensその後、 は一致基準を満たすコンタクトに自動的にラベルを付け、会話に関連するポイントを提供します。
+ アラートを受信し、分類されたコンタクトでタスクを生成するアクションを定義できます。
+ 顧客感情スコア、キュー、顧客ロイヤルティ情報など、コンタクトに追加したカスタム属性など、コンタクトを分類するための追加の条件を指定できます。
## 単語やフレーズを使用するタイミング
特定の単語やフレーズを使用することは、エージェントスクリプトの遵守状況のモニタリングや製品に対する顧客の関心の評価など、明確に定義された単語やフレーズのリストを検出したい場合に便利です。
## 自然言語を使用するタイミング
自然言語ステートメントを使用してコンタクトと照合することは、考えられる単語やフレーズが多すぎる場合や、「顧客はサブスクリプションプランを変更したいと考えています」、「エージェントが顧客のすべての問題を解決しました」など、コンテキスト固有の基準と照合する場合に便利です。
## コンタクトを分類するためのルールを追加する
このセクションの内容:
+ [ステップ 1: 条件を定義する](#add-category-rules-define-conditions)
+ [ステップ 2: アクションを定義する](#add-category-rules-define-actions)
### ステップ 1: 条件を定義する
1. **[CallCenterManager]** セキュリティプロファイルが割り当てられたユーザーアカウント、または **[ルール]** のアクセス許可が有効になっているユーザーアカウントを使用して、Amazon Connect にログインします。
1. ナビゲーションメニューで、**[分析と最適化]**、**[ルール]** の順に選択します。
1. **[ルールの作成]**、**[対話分析]** を選択します。
1. ルールに名前を割り当てます。
1. **When **で、ドロップダウンリストを使用して、**通話後分析**、**リアルタイム分析**、**チャット後分析**、**リアルタイムチャット分析**、または **E** メール分析を選択します。
![\[[新しいルール] ページ、[次の場合] ドロップダウンリスト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rule-define-conditions.png)
1. **[条件の追加]** をクリックし、一致するタイプを選択します。
+ **単語またはフレーズ - 完全一致**: 正確な単語またはフレーズに一致する連絡先を検索します。キーワードまたはフレーズをカンマで区切って入力します。
+ **単語またはフレーズパターン一致**: 単語またはフレーズのパターンを検索してコンタクトを検索します。単語間の距離を指定することもできます。例えば、「クレジット」という単語が言及された通話を探している際、「クレジットカード」という単語を除外したい場合には、パターン一致のカテゴリを定義することで、「カード」から 1 ワードの範囲より離れた「クレジット」という単語を検索できます。
+ **自然言語 – セマンティック一致**: 生成 AI を使用して、提供された自然言語ステートメントに一致する連絡先を検索します。ステートメントは「はい」または「いいえ」で回答可能である必要があります。[自然言語 – セマンティック一致] は、コンタクトをコンテキスト固有の基準と一致させたい場合、または一致する可能性のある単語やフレーズが多すぎる場合に使用されます。次に例を示します。
+ 「顧客はサブスクリプションプランを変更したいと考えています。」
+ 「顧客は現在のサービスを終了することを希望しました」
+ 「エージェントは複数の支払いオプションを提供しました」
+ エージェントは、通話が重要であることをお客様に保証し、追加の待機時間をリクエストしまし
+ 「エージェントは顧客のすべての問題を解決しました。」
**注記**
[自然言語 – セマンティック一致] の条件は、リアルタイム分析には使用できません。
生成 AI を使用するルールを作成するには、**ルール - 生成 AI **という追加のアクセス許可が必要です。
**プロのヒント**: 以前に **[単語またはフレーズ – セマンティック一致]** を使用していた場合は、生成 AI を活用した **[自然言語 – セマンティック一致]** を使用します。
+ **単語またはフレーズ – セマンティック一致**: 同義語となる可能性がある単語を検出します。例えば、「upset (立腹)」と入力すると「not happy (嬉しくない)」を、「hardly acceptable (受け入れがたい)」は「unacceptable (承服できない)」を、また「unsubscribe (サブスクライブを止める)」には「cancel subscription (サブスクリプションのキャンセル)」などを一致させることができます。同様に、意味を基にしたフレーズの一致もできます。例えば、「サポートをありがとう」、「とても役に立ちました、本当にありがとう」、「良い助言がもらえたのでとても嬉しく思います」などを一致させられます。
これにより、カテゴリを作成する際にキーワードの完全なリストを定義する必要がなくなる上に、より広い網を張って、重要性のある類似フレーズを検索できるようになります。セマンティック一致の最良の結果を得るには、セマンティック一致カード内で、類似した意味を持つキーワードまたはフレーズを指定します。現在、セマンティック一致カードごとに最大 4 つのキーワードとフレーズを指定できます。
1. 例として、[完全一致] で、指定したい単語または語句をカンマで区切って入力します。カンマで区切られた各単語またはフレーズは、カード内では独自の行に割り振られます。
![\[[新しいルール] ページ、[単語またはフレーズ - 完全一致] セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script.png)
![\[[新しいルール] ページ、[単語またはフレーズ - 完全一致] セクション、[追加] ボタン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script2.png)
Contact Lens がこれらのフレーズを読み取る際に使用するロジックは次のとおりです。(Hello AND thank AND you AND for AND calling AND Example AND Corp)OR (we AND value AND your AND business)OR (how AND may AND I AND assist AND you)
または、**[自然言語 – セマンティック一致]** 条件を使用して、テキストボックスに自然言語ステートメントを入力します。生成 AI は True または False として評価できます。
![\[[新しいルール] ページの [自然言語 – セマンティック一致] セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-natural-language-semantic.png)
1. さらに単語や語句を追加するには、**[単語またはフレーズのグループを追加する]** をクリックします。次の図では、最初の単語またはフレーズのグループはエージェントが言及する可能性のあるもので、2 番目のグループは顧客が言及する可能性のあるものとして示されています。
![\[エージェントの [単語またはフレーズ - 完全一致]、単語「AND」、顧客の [単語またはフレーズ] セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script3.png)
1. Contact Lens がこれらのフレーズを読み取る際に使用するロジックは次のとおりです。(Hello AND thank AND you AND for AND calling AND Example AND Corp)OR (we AND value AND your AND business)OR (how AND may AND I AND assist AND you)
1. 2 枚のカードは、AND で結合されます。つまり、最初のカードにある行の 1 つが言及された上に、2 番目のカードにある語句の 1 つが言及される必要があります。
Contact Lens は、(カード 1) AND (カード 2) のロジックを使用して、これら 2 枚のカードから単語または語句を読み取ります。
1. **[条件を追加]** をクリックして、以下のようなルールを適用します。
+ 特定のキュー
+ 通話が特定の値の属性を持つ場合
+ 感情スコアが特定の値である場合
例えば、次の図は、シアトルのエージェントが、自動車保険の顧客のために、BasicQueue または Billing and Payments キューを処理している場合に適用されるルールを示しています。
![\[複数の条件を使用するルール。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
### ステップ 2: アクションを定義する
コンタクトの分類に加えて、Amazon Connect に実行させるアクションを定義することもできます。
1. [EventBridge イベントの生成](contact-lens-rules-eventbridge-event.md)
1. [タスクの作成](contact-lens-rules-create-task.md)
1. [ケースを作成](contact-lens-rules-create-case.md)
1. [E メール通知を送信](contact-lens-rules-email.md)
1. [自動評価を送信するルールを作成する](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md)
### ステップ 3: 確認して保存する
1. 終了したら、**[保存]** を選択します。
1. 追加されたルールは、その後に発生する新しい通話に対して適用されます。ルールは、Amazon Connect 会話分析が会話を分析するときに適用されます。
過去に保存された会話にルールを適用することはできません。
# Amazon Connect Contact Lens によってルールまたはカテゴリが評価されない場合
音声またはチャットのコンタクトに対するコンタクト後分析で、Amazon Connect Contact Lensがルールまたはカテゴリを評価する際、そのルールまたはカテゴリが評価に失敗する可能性があります。
コンタクト分析でルールまたはカテゴリが評価された場合のカテゴリ結果
1. **正常に一致し、コンタクトに適用されました**。カテゴリが **[コンタクトの詳細]** ページに表示される場合、カテゴリが正常に一致してコンタクトに適用されたことを示します。
1. **正常に評価されましたが、コンタクトには適用されません**。カテゴリが**[コンタクトの詳細]** ページに表示されない場合、カテゴリはコンタクトに適用されませんが、Contact Lensルールによって正常に評価されたことを示します。
1. **コンタクト分析は完了しましたが、特定のカテゴリは評価されませんでした**。カテゴリが評価に失敗した場合でも、そのカテゴリが基準に基づいてコンタクトに適用されないことを意味するのではなく、Contact Lensがこの特定のカテゴリを評価しないままコンタクトの分析を完了したことを示します。
次の図は、評価に失敗したカテゴリが破線の境界線、透明背景、エラーアイコン、および失敗プレフィックスで示されます。評価に失敗したカテゴリにカーソルを合わせると、カテゴリが評価に失敗した理由の詳細が表示されます。
![\[[コンタクトの詳細] ページの失敗したカテゴリ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/failed-categories1.png)
これらの評価に失敗したカテゴリは、セマンティック一致条件を持つルールからのみ生成されます。考えられる 2 つの理由は次のとおりです。
1. **クォータ超過**: その期間に Gen AI アクションの制限を超えました。 AWS サポートを通じてクォータの引き上げをリクエストできます。
1. **失敗の安全ガイドライン**: セキュリティと品質のガードレールを満たさなかったため、カテゴリ処理に失敗しました。
セマンティック一致ルールに条件を追加して、適用できるコンタクトの数を絞り込むことをお勧めします。これにより、クォータの超過による失敗を回避できます。
## Contact Lens コンタクト後分析出力の顧客 S3 ファイル
評価に失敗したカテゴリは、JobDetails > Skipped Analysis の下にある分析ファイルに表示されます。
`SkippedAnalysis` セクションには、そのコンタクト分析が完了したにもかかわらず、「Skipped」とマークされたコンタクト分析が表示されます。プロパティ「Feature」とReasonCode」が含まれています。 `POST_CONTACT_SUMMARY`は既存の機能の 1 つです。
`CATEGORIZATION` は、スキップされた分析の新機能として追加されました。`SkippedAnalysis` 配列には、分類に`ReasonCode`失敗した一意の ごとに 1 つの一意の分類要素があります。一意の要素ごとに新しい`SkippedEntities`プロパティが導入され、関連する理由コードのために失敗したすべてのカテゴリ名 (および関連するルール IDs) のリストが含まれます。
次の例は、`JobDetails`内の評価に失敗したカテゴリを示します。
```
"JobDetails": {
"SkippedAnalysis": [
{
"Feature": "CATEGORIZATION",
"ReasonCode": "QUOTA_EXCEEDED",
"SkippedEntities": [
{
"CategoryName": "PotentialFraud"
"RuleId": "a1130485-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
},
{
"CategoryName": "Refund"
"RuleId": "bbbbbbb-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
}
]
},
{
"Feature": "CATEGORIZATION",
"ReasonCode": "FAILED_SAFETY_GUIDELINES",
"SkippedEntities": [
{
"CategoryName": "ManagerEscalation"
"RuleId": "cccccccc-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
},
]
},
{
"Feature": "POST_CONTACT_SUMMARY",
"ReasonCode": "INSUFFICIENT_CONVERSATION_CONTENT"
}
]
},
```
詳細については、「[通話の Contact Lens 会話分析出力ファイルの例](contact-lens-example-output-files.md)」を参照してください。
# 通話のキーワードとフレーズに基づいて、スーパーバイザーの Contact Lens にリアルタイムアラートを追加する
フローの[リアルタイム分析を有効にする](enable-analytics.md)と、カスタマーエクスペリエンス上の問題が発生した場合に、自動的にスーパーバイザにアラートを送るためのルールを追加できるようになります。
例えば、Contact Lens は、チャット中に特定のキーワードまたはフレーズが言及された場合、またはその他の条件が検出された場合に、自動的にアラートを送信できます。スーパーバイザは、リアルタイムメトリクス用ダッシュボードの上にアラートを表示します。その後、スーパーバイザは生の通話を聞き取った上で、エージェントにチャット経由でガイダンスを提供することにより問題解決の迅速化を図ります。
次の図は、スーパーバイザがアラートを受け取った際に、リアルタイムメトリクスのレポートに表示される内容の例を示しています。この場合、Contact Lens は、顧客が憤慨しているという状況を検出しています。
![\[[リアルタイムメトリクス] ページ、怒っている顧客のアラート。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-real-time-metrics-alert2.png)
スーパーバイザがライブコールを聞き取る際には、リアルタイムのトランスクリプトに加えて顧客の感情における傾向が Contact Lens から提供され、状況を理解し、適切なアクションを評価する助けになります。このトランスクリプトを使用すると、通話が別のエージェントに転送された場合に、顧客が同じ内容を繰り返し伝える必要もなくなります。
次の画像は、サンプルのリアルタイムトランスクリプトを示しています。
![\[サンプルのリアルタイムトランスクリプト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-real-time-transcript.png)
## 通話のリアルタイムアラートのためのルールを追加する
1. **[CallCenterManager]** セキュリティプロファイルが割り当てられたユーザーアカウント、または **[ルール]** のアクセス許可が有効になっているユーザーアカウントを使用して、Amazon Connect にログインします。
1. ナビゲーションメニューで、**[分析と最適化]**、**[ルール]** の順に選択します。
1. **[ルールの作成]**、**[対話分析]** を選択します。
1. ルールに名前を割り当てます。
1. [**実行タイミング**] のドロップダウンリストから、[**リアルタイム分析**] を選択します。
1. [**条件を追加**] をクリックし、一致するタイプを選択します。
+ **完全一致**: 正確に、同じ単語または語句のみを検索します。
+ **パターン一致**: 一致の割合が 100% 未満のものも含めて検索します。単語間の距離を指定することもできます。例えば、「クレジット」という言葉が言及されたコンタクトを検索中に、「クレジットカード」という言葉は除外したいとします。パターン一致カテゴリを定義することで、単語「カード」から 1 ワードの距離より外にある単語「クレジット」を検索できます。
**ヒント**
セマンティック一致は、リアルタイム分析では使用できません。
1. 指定したい単語または語句をコンマで区切って入力します。リアルタイムルールでは、**言及された**キーワードもしくはフレーズのみをサポートします。
![\[語句ルール。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-1.png)
1. **[追加]** を選択します。カンマで区切られた各単語またはフレーズには、それぞれ独自の行が割り振られます。
![\[複数のフレーズを持つ語句ルール、1 行に 1 つずつ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-2.png)
Contact Lens では、これらの単語やフレーズを、(あなたの OR 管理者と OR 話して OR ください) OR (これでは OR まったく OR 役に OR 立ちません) OR (あなたの OR 上司と OR 話して OR ください) などのロジックで読み取ります。
1. さらに単語や語句を追加するには、[**単語および語句のグループを追加**] をクリックします。次の図の最初のグループでは、エージェントが言及する可能性のある単語またはフレーズを示しています。2 番目のグループは、顧客が言及することが想定されるフレーズを示します。
![\[顧客とエージェントについて複数のフレーズを持つ語句ルール。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script3.png)
1. この最初のカードでは、Contact Lens は各行を OR 条件で読み取ります。例: (はい) OR (Example OR 株式会社に OR コンタクト OR いただき OR ありがとう OR ございます) OR (当社では OR 皆様の OR ビジネスを OR 大切にしています)。
1. 2 枚のカードは、AND で結合されます。つまり、最初のカードにある行の 1 つが言及された上に、2 番目のカードにある語句の 1 つが言及される必要があります。
Contact Lens は、(カード 1) AND (カード 2) のロジックを使用して、これら 2 枚のカードから単語または語句を読み取ります。
1. **[条件を追加]** をクリックして、以下のようなルールを適用します。
+ 特定のキュー
+ 通話が特定の値の属性を持つ場合
+ 感情スコアが特定の値である場合
例えば、次の図は、シアトルのエージェントが、自動車保険の顧客のために、BasicQueue または Billing and Payments キューを処理している場合に適用されるルールを示しています。
![\[複数の条件を持つ語句ルール。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
1. 終了したら、**[次へ]** を選択します。
1. **[コンタクトカテゴリの割り当て]** ボックスで、カテゴリの名前を追加します。例: **[準拠]** または **[非準拠]** 。
1. **[次へ]** を選択し、**[保存して公開]** を選択します。
# チャットのキーワードとフレーズに基づいて、スーパーバイザーの Contact Lens にリアルタイムアラートを追加する
フローの[リアルタイム分析を有効にする](enable-analytics.md)と、カスタマーエクスペリエンス上の問題が発生した場合に、自動的にスーパーバイザにアラートを送るためのルールを追加できるようになります。
例えば、Contact Lens は、チャット中に特定のキーワードまたはフレーズが言及された場合、またはその他の条件が検出された場合に、自動的にアラートを送信できます。その後、スーパーバイザーは **[コンタクトの詳細]** ページを表示して、問題を確認するためにリアルタイムチャットを行うことができます。このページで、スーパーバイザーはチャットに参加し、チャットを介してエージェントにガイダンスを提供し、問題をより迅速に解決できます。
次の画像は、アラートを受け取った際に、スーパーバイザーの **[コンタクトの詳細]** ページに表示される内容の例を示しています。この場合、Contact Lens は、顧客が憤慨しているという状況を検出しています。
![\[コンタクトの詳細ページ、リアルタイムチャットの顧客が立腹している場合のアラート\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-realtime-alert-chat.png)
スーパーバイザーがチャットをモニタリングする際、Contact Lens は、リアルタイムのトランスクリプトと顧客感情の傾向を提供して、スーパーバイザーが状況を把握し、適切なアクションを評価するうえでの支援を提供します。このトランスクリプトを使用すると、通話が別のエージェントに転送された場合に、顧客が同じ内容を繰り返し伝える必要もなくなります。
## チャットのリアルタイムアラートのためのルールを追加する
1. **[CallCenterManager]** セキュリティプロファイルが割り当てられたユーザーアカウント、または **[ルール]** のアクセス許可が有効になっているユーザーアカウントを使用して、Amazon Connect にログインします。
1. ナビゲーションメニューで、**[分析と最適化]**、**[ルール]** の順に選択します。
1. **[ルールの作成]**、**[対話分析]** を選択します。
1. ルールに名前を割り当てます。
1. **[実行タイミング]** のドロップダウンリストから、[**リアルタイム分析**] を選択します。
1. **[条件の追加]** をクリックして、一致タイプを選択します。次の画像は、**[感情 - 期間]** 条件に設定されたルールを示しています。
![\[リアルタイムチャット分析ルールの条件\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-realtime-chat-rule2.png)
次のオプションから選択します。
+ **完全一致**: 正確に、同じ単語または語句のみを検索します。
+ **パターン一致**: 一致の割合が 100% 未満のものも含めて検索します。単語間の距離を指定することもできます。例えば、「クレジット」という言葉が言及されたコンタクトを検索中に、「クレジットカード」という言葉は除外したいとします。パターン一致カテゴリを定義することで、単語「カード」から 1 ワードの距離より外にある単語「クレジット」を検索できます。
**ヒント**
セマンティック一致は、リアルタイム分析では使用できません。
1. 指定したい単語または語句をコンマで区切って入力します。リアルタイムルールでは、**言及された**キーワードもしくはフレーズのみをサポートします。
![\[語句ルール。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-1.png)
1. **[追加]** を選択します。カンマで区切られた各単語またはフレーズには、それぞれ独自の行が割り振られます。
![\[複数のフレーズを持つ語句ルール、1 行に 1 つずつ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-2.png)
Contact Lens では、これらの単語やフレーズを、(あなたの OR 管理者と OR 話して OR ください) OR (これでは OR まったく OR 役に OR 立ちません) OR (あなたの OR 上司と OR 話して OR ください) などのロジックで読み取ります。
1. さらに単語や語句を追加するには、**[単語および語句のグループを追加]** をクリックします。次の画像の最初のグループは、エージェントが言及する可能性のある単語またはフレーズを示しています。2 番目のグループは、顧客が言及することが想定されるフレーズを示しています。
![\[顧客とエージェントについて複数のフレーズを持つ語句ルール。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script3.png)
1. この最初のカードでは、Contact Lens は各行を OR 条件で読み取ります。例: (はい) OR (Example OR 株式会社に OR コンタクト OR いただき OR ありがとう OR ございます) OR (当社では OR 皆様の OR ビジネスを OR 大切にしています)。
1. 2 枚のカードは、AND で結合されます。つまり、最初のカードのいずれかの行、さらに 2 番目のカードのいずれかのフレーズが言及される必要があることを意味します。
Contact Lens は、(カード 1) AND (カード 2) のロジックを使用して、これら 2 枚のカードから単語または語句を読み取ります。
1. **[条件を追加]** をクリックして、以下のようなルールを適用します。
+ 特定のキュー
+ 通話が特定の値の属性を持つ場合
+ 感情スコアが特定の値である場合
例えば、次の図は、シアトルのエージェントが、自動車保険の顧客のために、BasicQueue または Billing and Payments キューを処理している場合に適用されるルールを示しています。
![\[複数の条件を持つ語句ルール。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
1. 終了したら、**[次へ]** を選択します。
1. **[コンタクトカテゴリの割り当て]** ボックスで、カテゴリの名前を追加します。例: **[準拠]** または **[非準拠]** 。
1. **[アクションを追加]** をクリックして、条件が満たされた場合に Amazon Connect が実行すべきアクションを指定します。スーパーバイザーのアラートの設定については、メール通知を使用するか、EventBridge とのカスタム統合を開発できます。
![\[[EventBridge イベントを生成] と [E メール通知を送信]\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-realtime-chat-rule3.png)
1. **[E メール通知を送信]** を選択する場合は、ページを完了する方法と E メールの制限の詳細について、「[E メール通知を送信するルールを作成する](contact-lens-rules-email.md)」を参照してください。
**[EventBridge イベントを生成]** を選択する場合は、ページを完了する方法と EventBridge イベントタイプへのサブスクリプションの詳細について、「[EventBridge イベントを生成するルールを作成する](contact-lens-rules-eventbridge-event.md)」を参照してください。
# E メール通知を送信するルールを作成する
組織内の人に E メール通知を送信する ルールを作成できます。これにより、コンタクトセンターで発生する可能性のある問題に、より迅速に対応できるようになります。例えば、以下のものを通知するルールを作成できます。
+ アカウントのエスカレーションまたはキャンセルがあった場合のチームスーパーバイザー。
+ 通話中に特定の単語が言及された場合のコンタクトセンター内のグループ。
+ コンタクトセンターで、通話中に意見の相違が生じた場合に指定される担当者。
+ Amazon Connect 会話分析で分析または評価された問い合わせを処理したエージェント。
**重要**
すべての E メールは `no-reply@amazonconnect.com` から送信されます。
SAML ユーザーにはプライマリ E メールアドレスがなく、ユーザー名ログインがあります。ユーザー名ログインは通常 E メールアドレスですが、必須ではありません。これらのユーザーの場合、Amazon Connect 内のフィールドラベル **[E メールアドレス] **は空です。SAML ユーザーに通知メールを送信する場合、セカンダリメールアドレスを設定しておく必要があります。設定されていない場合、そのユーザーにはメール通知が届きません。セカンダリ E メールが設定されていない場合、ユーザーは E メールを受信しません。
**E メール通知を送信する ルールを作成するには**
1. ルールを作成するために[必要なアクセス許可](permissions-for-rules.md)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。
1. **[分析と最適化]** 、**[ルール]** に移動します。
1. [ルール] ページで、[ルールを作成] を選択し、ドロップダウンリストから [会話分析] または [評価フォーム] を選択します。
![\[[ルール] ページ、[ルールを作成] ドロップダウンリスト、[Contact Lens] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-create-rule.png)
1. **[新しいルール]** ページで、ルールの条件を定義します。詳細については、以下を参照してください。
+ [会話分析のルール条件を定義する](build-rules-for-contact-lens.md#rule-conditions)
+ [評価フォームのルール条件を定義します](create-evaluation-rules.md#rule-conditions-eval)。
1. ルールのアクションを定義する場合は、アクションの **[E メール通知を送信]** を選択します。
![\[[新しいルール] ページ、[アクションを追加] ドロップダウンリスト、[E メール通知を送信] アクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-email-action.png)
1. **[E メール通知の送信]** セクションで、次のいずれかのオプションを使用して E メールを受信するユーザーを選択します。
+ **ログインによる受信者の選択: 指定したユーザーに E メールをルーティングします。**
**重要**
SAML ユーザーを取得するには、セカンダリ E メールを設定する必要があります。セカンダリ E メールが設定されていない場合、ユーザーは E メールを受信しません。
+ **タグによる受信者の選択**。エージェントのタグ値に基づいて、E メールを動的にルーティングします。
+ **連絡先を処理したエージェントを選択してください**。コンタクトを処理したエージェントに E メールをルーティングします。
次の図では、ルールはコンタクトを処理したエージェントに通知メールを送信します。
![\[E メール通知の送信セクション、「連絡先を処理したエージェントを選択してください」オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-email-tag.png)
1. **[件名]** に、E メールの件名を追加します。**[本文]** に、E メール通知の内容を追加します。
**@ を使用して、ルールの実行中に入力される動的変数を追加します**。会話分析ルールと評価フォームルールでは、ルールに一致する問い合わせのルール**名、インスタンス URL、連絡先、エージェント**、**キュー**情報を追加できます。評価フォームルールでは、評価 **ID** を挿入することもできます。
![\[E メールの本文、使用可能な変数のリスト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/rules-send-email-dynamic-variables.png)
**注記**
他のルールタイプでは、さまざまな変数がサポートされています。
リアルタイムメトリクスルールを使用すると、アラートをトリガーするためにしきい値を超えた**エージェント、キュー、フロー、またはルーティングプロファイル**の**ルール名、インスタンス URL**、リストを入力できます。
ケースのルールでは、**ルール名、インスタンス URL、****ケース ID** を挿入できます。
1. [**次へ**] を選択します。選択を確認して、**[保存]** を選択します。
1. 追加されたルールは、その後に発生する新しい通話に対して適用されます。ルールは、Amazon Connect 会話分析が会話を分析するときに適用されます。
過去に保存された会話にルールを適用することはできません。
## E メールの制限
+ Amazon Connect には、デフォルトで 1 日あたり 500 通という上限があります。この上限を超えると、Amazon Connect インスタンスは 24 時間ブロックされ、それ以上の E メールが送信できなくなります。これは、E メールにバウンス制限とクレーム制限が適用されるためです。詳細については、「[Amazon SES における E メールの配信性能の概要](https://docs.aws.amazon.com/ses/latest/dg/send-email-concepts-deliverability.html)」の「**バウンス**」と「**苦情**」セクションを参照してください。
+ すべての E メールは `no-reply@amazonconnect.com` から送信されており、カスタマイズすることはできません。
+ SAML ユーザーにはプライマリ E メールアドレスがなく、ユーザー名ログインがあります。ユーザー名ログインは通常 E メールアドレスですが、必須ではありません。これらのユーザーの場合、Amazon Connect 内のフィールドラベル **[E メールアドレス] **は空です。SAML ユーザーに通知メールを送信する場合、セカンダリメールアドレスを設定しておく必要があります。設定されていない場合、そのユーザーにはメール通知が届きません。セカンダリ E メールが設定されていない場合、ユーザーは E メールを受信しません。
E メールを送信するためのデフォルトのオプションが要件を満たしていない場合は、テクニカルアカウントマネージャーまたは に連絡して サポート 、Amazon Connect サービスチームと相談してください。
# EventBridge イベントを生成するルールを作成する
リアルタイムまたは通話後/チャット後にイベントを受け取り、それを使用して事後の通知やアラートをトリガーしたり、Amazon Connect 以外のレポートを集約したりできます。このデータは多くのことに利用できます。例:
+ QuickSight ダッシュボードでのリアルタイムアラートの取得。
+ Amazon Connect の外部で集計したレポートの作成。
+ CRM によるデータの結合。
+ 通知ソリューションを EventBridge に接続し、特定の種類のすべてのイベントが、一日の終了時点で、それぞれ対応する受信トレイに確実に送られるようにします。ペイロードからは、コンタクト、エージェント、およびキューを知ることができます。
**注記**
リアルタイムメトリクスルールの場合、ルールをトリガーするリソースは**リソース**の下に一覧表示されます。たとえば、平均キュー応答時間などのキューメトリクスをアラートするルールを作成すると、しきい値を超えたキューのリストがリソースに表示されます。
**EventBridge イベントを生成するルールを作成する**
1. ルールの作成時、アクションとして [**EventBridge イベントの生成**] を選択します。
![\[[新しいルール] ページ、[これらのアクションを実行] セクション、[アクションを追加] ドロップダウンリスト、[EventBridge イベントを生成] アクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-events-example1.png)
1. [**アクション名**]に、イベントペイロードの名前を入力します。
**注記**
[**アクション名**] に割り当てた値は、EventBridge ペイロードに表示されます。イベントの集約時、このアクション名によって、イベントを処理するための追加のディメンションが提供されます。例えば、カテゴリ名が 200 個あり、その中で特定のアクション名 (NOTIFY\$1CUSTOMER\$1RETENTION など) を持つものが 50 個しかないということがあります。
![\[[これらのアクションを実行] セクション、[コンタクトカテゴリの割り当て] セクション、[EventBridge イベントを生成] セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-eb-action.png)
1. **[次へ]** を選択します。確認後、[**保存**] をクリックします。
1. 追加されたルールは、その後に発生する新しい通話に対して適用されます。ルールは、Amazon Connect 会話分析が会話を分析するときに適用されます。
過去に保存された会話にルールを適用することはできません。
1. EventBridge データの活用のために、EventBridge イベントタイプにサブスクライブします。下記の手順を参照してください。
## EventBridge イベントタイプにサブスクライブする
EventBridge イベントタイプにサブスクライブするには、次の条件を満たすカスタム EventBridge ルールを作成します。
+ "source" = "aws.connect"
+ "detail-type" = "Contact LensPost Call Rules Matched" または次のいずれか:
+ **Contact Lens 一致するリアルタイムルール**
+ **Contact Lens 一致するリアルタイムチャットルール**
+ **Contact Lens チャット後のルールが一致**
+ **Contact Lens 一致する評価ルール**
+ **メトリクスルールが一致**
次の画像は、[新しいルール] ページの [イベントパターン] セクションにあるこれらの設定を示しています。
![\[[新しい EventBridge ルール] ページの [イベントパターン] セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-eb-rules-events.png)
### EventBridge ペイロードの例
以下は、**Contact Lens[Post Call Rules Matched]** が選択されている場合の、EventBridge ペイロードの表示例です。
```
{
"version": "0", // set by EventBridge
"id": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-bf3703467718", // set by EventBridge
"source": "aws.connect",
"detail-type": "Contact Lens Post Call Rules Matched",
"account": "your AWS account ID",
"time": "2020-04-27T18:43:48Z",
"region": "us-east-1", // set by EventBridge
"resources": ["arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN"],
"detail": {
"version": "1.0",
"ruleName": "ACCOUNT_CANCELLATION", // Rule name
"actionName": "NOTIFY_CUSTOMER_RETENTION",
"instanceArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN",
"contactArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/contact/contact-ARN",
"agentArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/agent/agent-ARN",
"queueArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/queue/queue-ARN",
}
}
```
以下は、**[Contact Lens Realtime Rules Matched]** が選択されている場合のペイロードの表示例です。
```
{
"version": "0", // set by EventBridge
"id": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-bf3703467718", // set by EventBridge
"source": "aws.connect",
"detail-type": "Contact Lens Realtime Rules Matched",
"account": "your AWS account ID",
"time": "2020-04-27T18:43:48Z",
"region": "us-east-1", // set by EventBridge
"resources": ["arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN"],
"detail": {
"version": "1.0",
"ruleName": "ACCOUNT_CANCELLATION", // Rule name
"actionName": "NOTIFY_CUSTOMER_RETENTION",
"instanceArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN",
"contactArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/contact/contact-ARN",
"agentArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/agent/agent-ARN",
"queueArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/queue/queue-ARN",
}
}
```
# タスクを生成するルールを作成する
Amazon Connect ルールを使用すると、タスクを生成できます。これにより、所有者と追跡可能なアクションを作成し、タスクの完了と生産性をすぐに可視化できます。
以下にいくつかの例を示します。
+ 顧客が不正である場合は、問い合わせを確認します。例えば、顧客が不正行為を示唆するような単語やフレーズを言及した場合のための、フォローアップタスクを作成できます。
+ 顧客が、より高い製品や追加のサポートに関する提案につながるような、特定のトピックについて言及した場合は、フォローアップを行います。
+ 会話中に顧客の感情が非常に低く、顧客が不満を表明したなど、特定のシナリオでエージェントのパフォーマンスを評価します。
+ 平均キュー応答時間が過去 1 時間の許容しきい値を超えたキューに追加のエージェントを割り当てるなど、運用上のアクションを実行します。
**タスクを作成するルールを作成する**
1. ルールの作成時に、アクションとして **[タスクを作成]** を選択します。
![\[[新しいルール] ページ、[アクションを追加] ドロップダウンメニュー、[タスクを作成] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-task-example1.png)
1. タスクフィールドには以下のように入力します。
![\[[新しいルール] ページ、[コンタクトカテゴリの割り当て] セクション、[タスクを作成] セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-tasks-example2.png)
1. **カテゴリ名**: カテゴリ名はコンタクトレコード内に記載されます。最大長: 200 文字。
1. **名前**: 名前は、エージェントのコンタクトコントロールパネル (CCP) に表示されます。最大長: 512 文字。
1. **説明**: 説明は、エージェントのコンタクトコントロールパネル (CCP) に表示されます。最大長: 4096 文字。
**注記**
名前と説明で、**@ を使用して、ルールの実行中に入力される動的変数を追加します**。会話分析ルールと評価フォームルールでは、ルールに一致する問い合わせのルール**名、インスタンス URL、連絡先、エージェント**、**キュー**情報を追加できます。評価フォームルールでは、評価 **ID** を挿入することもできます。
![\[動的変数を含むタスクアクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/rules-create-task-dynamic-variables.png)
その他のルールタイプでは、さまざまな変数がサポートされています。
リアルタイムメトリクスルールを使用すると**、アラートをトリガーするためにしきい値を超えたエージェント、キュー、フロー、またはルーティングプロファイルのルール名、インスタンス URL、リスト**を入力できます。
ケースのルールでは、**ルール名、インスタンス URL、****ケース ID** を挿入できます。
1. **タスクリファレンス名**: これは、エージェントの CCP に自動的に表示されるデフォルトの参照です。
+ リアルタイムルールの場合、タスク参照はリアルタイムの詳細ページにリンクします。
+ 通話後/チャット後ルールの場合、タスク参照は **[コンタクトの詳細]** ページにリンクします。
1. **追加のリファレンス名**: 最大長:4096 文字で指定します。参照は最大 25 個まで追加できます。
1. **フローを選択**: タスクの適切な所有者にタスクをルーティングするように設計された、コンタクトフローを選択します。フローを、ドロップダウンのオプションリストに表示するには、保存して公開する必要があります。
1. 次の画像は、この情報がエージェントの CCP にどのように表示されるかを示しています。
![\[エージェントのコンタクトコントロールパネルのタスク。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-tasks-ccp.png)
この例では、エージェントは [**名前**]、[**説明**]、および **[タスクリファレンス名]**の値を見ることができます。
1. **[Name]** (名前) = **Action-Required-Contact Lens- ba2cf8fe....**
1. **説明** = **Test**
1. **タスクリファレンス名**= taskRef 、およびリアルタイム詳細ページへの URL
1. **[Next]** (次へ) を選択します。確認後、タスク の [**保存**] をクリックします。
1. 追加されたルールは、その後に発生する新しい通話に対して適用されます。ルールは、Amazon Connect 会話分析が会話を分析するときに適用されます。
過去に保存された会話にルールを適用することはできません。
## 音声とタスクコンタクトレコードはリンクされています
ルールによってタスクが作成されると、そのタスク用のコンタクトレコードが自動的に生成されます。これは、タスクを作成するためのルールの基準を満たした音声通話またはチャットのコンタクトレコードにリンクされています。
例えば、コンタクトセンターに着信があった場合に、CTR1 を生成します。
![\[電話がかかってきたときの最初のコンタクト記録に関する情報。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example1.png)
ルールエンジンによってタスクが生成されます。タスクの問い合わせレコードの中で、この音声での問い合わせレコードは、[**過去のコンタクト ID**] () とともに表示されています。加えて、タスクのコンタクトレコードでは、音声でのコンタクトレコードからコンタクト属性を継承します (下の図を参照)。
![\[タスクのコンタクト記録 2。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example2.png)
## ContactId、AgentId、QueueId、RuleName の動的な値
括弧 [] 内の動的な値は、[コンタクト属性](what-is-a-contact-attribute.md)と呼ばれます。コンタクト属性を使用すると、コンタクトに関する一時的な情報を保存して、フロー内で使用できます。
ContactId、AgentId、QueueId、RuleName など、括弧 [ ] で囲まれたコンタクト属性を追加している場合、それらの値は、異なる問い合わせレコード間での受け渡しが可能です。フローの問い合わせ属性を使用して、それに応じてコンタクトの分岐やルーティングができます。
詳細については、「[問い合わせ属性の使用](connect-contact-attributes.md)」を参照してください。
# Contact Lens でケースの関連タスクを終了させるルールを作成する
**関連タスクを終了させるルールを作成するには**
1. ルールを作成したら、イベントソースとして **[新しいケースが更新されました]** を選択します。
![\[[新しいルール] ページ、[アクションを追加] ドロップダウンメニュー、[ケースが追加されました] オプション\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-1.png)
1. ルールの作成時に、アクションとして **[タスクの終了]** を選択します。
![\[[新しいルール] ページ、[アクションを追加] ドロップダウンメニュー、[タスクの終了] オプション\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-ends-tasks-2.png)
![\[[タスクの終了] オプション\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-ends-tasks-3.png)
1. [**次へ**] を選択します。確認後、**[保存]** をクリックします。
1. 追加されたルールは、その後に発生する新しい通話に対して適用されます。ルールは、Amazon Connect 会話分析が会話を分析するときに適用されます。
過去に保存された会話にルールを適用することはできません。
# ケースを作成するルールを作成する
**ケースを作成するルールを作成するには**
1. ルールを作成するときは、**通話後分析が利用可能か**、**チャット後分析が利用可能か**、E **メール分析がイベントソースとして利用可能**かを選択します。
![\[条件の定義ページ、通話後分析が利用可能、チャット後分析が利用可能、または E メール分析がイベントソースとして利用可能を選択します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-1.png)
1. **[次へ]** を選択します。
1. [アクション] ページで、アクションの **[ケースを作成]** をクリックします。
![\[[新しいルール] ページ、[アクションを追加] ドロップダウンメニュー、[ケースを作成] オプション\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-2.png)
1. **[ケースを作成]** カードで、**[ケーステンプレート]** を選択します。
![\[[ケースを作成] カードで、[ケーステンプレート] を選択します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-3.png)
1. **[必須フィールド]** に入力し、**[オプションのケースフィールド]** を追加して、ケースデータにデータを入力します。
**注記**
このアクションを実行するには、顧客プロフィールがコンタクトに関連付けられている必要があります。詳細については、「[Cases を有効にする](enable-cases.md)」を参照してください。
![\[[必須フィールド] に入力し、[オプションのケースフィールド] を追加して、ケースデータにデータを入力します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-4.png)
1. [**次へ**] を選択します。確認後、**[保存]** をクリックします。
1. 追加されたルールは、その後に発生する新しい通話に対して適用されます。ルールは、Amazon Connect 会話分析が会話を分析するときに適用されます。
過去に保存された会話にルールを適用することはできません。
# ケースを更新するルールを作成する
**ケースを更新するルールを作成するには**
1. ルールを作成する際、イベントソースとして **[ケースが更新されました]** を選択し、**[次へ]** を選択します。
![\[新しいルールページ、アクションを追加ドロップダウンメニュー、ケース更新済オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-1.png)
1. ルールの作成時に、アクションとして **[ケースを更新]** を選択します。
![\[[新しいルール] ページ、[アクションを追加] ドロップダウンメニュー、[ケースを更新] オプション\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-2.png)
1. 更新する任意のケースフィールドをドロップダウンから選択して、新しい値を定義します。
![\[更新する任意のケースフィールドをドロップダウンから選択して、新しい値を定義します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-3.png)
![\[更新する任意のケースフィールドをドロップダウンから選択して、新しい値を定義します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-4.png)
1. [**次へ**] を選択します。確認後、**[保存]** をクリックします。
1. 追加されたルールは、その後に発生する新しい通話に対して適用されます。ルールは、Amazon Connect 会話分析が会話を分析するときに適用されます。
過去に保存された会話にルールを適用することはできません。
# Contact Lens で自動評価を送信するルールを作成する
Contact Lens では、会話分析から得られるインサイトとメトリクスを使用して、評価を自動的に入力して送信できます。
## ステップ 1: 評価フォームのオートメーションを設定する
自動評価を送信するルールを作成する前に、評価フォームのオートメーションを設定する必要があります。詳細な手順については、[評価フォームを作成する](create-evaluation-forms.md) の「[ステップ 6: 自動評価を有効にする](create-evaluation-forms.md#step-automate)」を参照してください。
以下が手順の概要になります。
1. 評価フォームのすべての質問に対してオートメーションを設定します。
1. 評価フォームを有効にする前に、**[評価の自動送信を有効にする]** をオンにします。
1. オートメーションが設定されている評価フォームを有効にする際、次の図に示すように、ルールを作成するためのプロンプトが表示されます。
![\[ルール作成用のプロンプト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/create-a-rule-to-submit-automated-evaluations-1.png)
1. [**ルールの作成**] を選択します。
1. **[ルール]**ページで、選択した評価フォームを使用して自動的に評価されるコンタクトを指定するルールを定義します。次の手順で説明します。
## ステップ 2: 自動的に評価されるコンタクトを指定するルールを定義する
次の 2 種類のルールを使用して自動評価をトリガーできます。
+ Contact Lens が分析を完了した後にコンタクトを自動的に評価する**会話分析**ルール。
+ **一般的な評価フォーム**の結果として状況固有の評価フォームをトリガーするために使用できる評価フォームルール。例えば、評価の質問に対する回答が*「製品の購入に関心のある顧客が**は*い」だった場合、*エージェントの売上パフォーマンス*を測定する別の評価フォームをトリガーできます。
### 会話分析ルールを使用して自動評価をトリガーする
これは、フォームのアクティブ化中に自動評価を送信するルールを作成するときに選択されるデフォルトのルールタイプです。ルールページの**ルールの作成**、**会話分析**を選択して、このような**ルール**を作成することもできます。
1. ルールを作成する際は、イベントソースとして **[Contact Lens 通話後分析が利用可能]** または **[Contact Lens チャット後分析が利用可能]** を選択します。これら 2 つのオプションは、次の画像にハイライト表示されています。
![\[通話後分析とチャット後分析のオプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/defined-conditions-evaluations.png)
1. 自動的に評価されるコンタクトを識別するための条件を定義し、次**へ**を選択します。
評価フォームが適用される特定のエージェントまたは連絡先のセットを識別するために使用できる条件の例は次のとおりです。
+ エージェント
+ [エージェント階層]
+ AI エージェント
+ [キュー]
+ 開始メソッド
さらに、次のような条件を使用して、接続やその他の問題が原因で早期に終了した可能性のある問い合わせを除外できます。
+ インタラクション期間 (30 秒以上など)
+ 通話時間 (例えば、顧客が 10 秒以上話しているなど)
+ 問題が存在しない場合、または会話中に既知の接続やデバイスの問題がない場合に発生する可能性のある切断の問題
1. **アクションの定義**ページで、ルールを識別するためのカテゴリ名を指定します。
1. **[アクションの追加]** を選んで、**[自動評価の送信]** を選択し、評価の自動送信に使用するフォームを選択します。(フォームをアクティブ化するときにルールを作成した場合、このアクションはページで既に選択されています。)
1. [**次へ**] を選択します。確認後、**[保存して公開]** をクリックします。
追加されたルールは、その後に発生する新しい通話に対して適用されます。ルールは、Amazon Connect 会話分析が会話を分析するときに適用されます。
**重要**
過去に保存された会話にルールを適用することはできません。
### 評価フォームルールを使用して自動評価をトリガーする
1. **[ユーザー]** ページに移動します。**[ルールを作成]**、**[評価フォーム]** を選択します。
1. **[次の場合]** で、**Contact Lens評価結果が利用可能**になったときにイベントソースを選択します。
1. **[条件を追加]** を選択して、状況固有の評価をトリガーします。例えば、次のようになります。
+ 次の図に示す、別の評価に対する具体的な回答。
![\[別の評価に対する特定の回答。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/add-condition-1.png)
+ 次の図に示す別の評価フォームのスコア。
![\[別の評価フォームのスコア。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/add-condition-2.png)
1. **[アクションの追加]** を選んで、**[自動評価の送信]** を選択し、評価の自動送信に使用するフォームを選択します。
1. [**次へ**] を選択します。確認後、**[保存して公開]** をクリックします。
## よくある質問 (FAQ)
1. **自動評価が、手動で提出された評価よりも優先されることはありますか?**
いいえ。手動で提出された評価よりも自動評価が優先されることはありません。評価が既に存在する場合、そのコンタクトに対する自動評価は失敗し、アカウント管理者はこうした失敗通知を CloudWatch 内で確認できます。
1. **自動評価をどのように特定できますか?**
評価が自動的に送信されると、**[コンタクトの詳細]** ページに「Contact Lens オートメーションによる送信」と表示されます。評価者が自動評価を編集して再送信した場合、「送信者」は評価者の名前になります。
1. **複数の評価フォームを使用して 1 件のコンタクトを自動評価することはできますか?**
はい。複数の評価フォームを使用して、1 件のコンタクトの評価を自動送信できます。異なる評価フォームを使用して自動評価を送信するための、複数のルールを作成する必要があります。
# Contact Lens のルールで単語条件またはフレーズ条件を使用する
Contact Lens **会話分析**ルールでは、単語またはフレーズの条件を指定できます。単語またはフレーズの完全一致、セマンティック一致、パターン一致を選択できます。このトピックでは、各タイプの一致について説明します。
**注記**
3 つの一致タイプはすべて大文字と小文字が区別されません。例えば、単語を「請求」と指定した場合は、「請求」という単語を含むトランスクリプトとも一致します。
## 完全一致の使用方法
**[完全一致]** は単数形または複数形も含めた完全な一致です。
次のいずれかの方法で、キーワードまたはフレーズを追加できます。
+ **[キーワードまたはフレーズを入力]** を選択して、テキストボックスに値を手入力します。複数の値はコンマで区切って入力できます。
![\[UI の [キーワードまたはフレーズを入力] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/exact-match-1.png)
+ **[ワードコレクションからインポート]** を選択して、定義済みの単語やフレーズをワードコレクションからインポートします。
![\[UI の [ワードコレクションからインポート] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/exact-match-2.png)
ワードコレクションは、ユーザーワードコレクションとシステムワードコレクションの 2 種類に分類されます。システムワードコレクションは Amazon Connect によって事前定義されており、ユーザーが編集することはできません。ユーザーワードコレクションは、ユーザーが作成、読み取り、更新、削除 (CRUD) できます。詳細については、「[Contact Lens に会話分析ルールを作成する際にワードコレクションを管理する](manage-word-collections.md)」を参照してください。
## パターン一致の使い方
関連する単語を一致させたい場合は、検索条件にアスタリスク (\$1) を追加します。例えば、「近所」のすべてのバリエーション (近所の人、家の近所) を一致させるには、**[近隣]\$1** とタイプします。
**パターン一致**では、以下を指定することができます。
+ **値のリスト**: これは、交換可能な値を持つ表現を作成する場合に便利です。この表現は、次の例のようになります。
*["北京" または "ロンドン" または "ニューヨーク" または "パリ" または "東京"] の停電についてのコンタクトです*
次に、値のリストに、北京、ロンドン、ニューヨーク、パリ、東京の都市名を追加します。
値を使用する利点は、複数の式を作成する必要はなく、1 つの式ですむことです。これにより、作成する必要があるカードの数が減ります。
+ **数値**: このオプションは、コンプライアンススクリプトで最も頻繁に使用されます。または、数値が表れる位置が既知であるコンテキストを探している場合にも使用します。この手法により、複数ではなく 1 つの式の中に、すべての条件を記述することができます。例えば、エージェントのコンプライアンススクリプトは、次のように記述します。
*私はこの業界で [num] 年間働いていて、この件に関して、顧客を担当させていただきます。*
または、顧客は次のように言うこともあり得ます。
*私は [num] 年間、会員です。*
**注記**
チャットまたは音声トランスクリプトから数字を抽出する場合、数字 (0～9) のみが認識されます。
音声コンタクトの場合、一部の言語では、番号の文字[起こ](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-numbers.html)し中に音声をデジタル形式に変換できない場合があります。つまり、このような場合、数値パターンマッチングは機能しない可能性があります。数値文字起こしをサポートする言語のリストについては、*Amazon Transcribe デベロッパーガイド*[」の「サポートされている言語と言語固有の機能](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/supported-languages.html)」を参照してください。
+ **近接の定義**: 100% 未満の割合で一致していると思われる語句を検索します。単語間の距離を指定することもできます。例えば、「クレジット」という単語が言及された通話を探している際、「クレジットカード」という単語を除外したい場合には、パターン一致のカテゴリを定義することで、「カード」から 1 ワードの範囲より離れた「クレジット」という単語を検索できます。
例えば、近接の定義は次のようになります。
カード [から 1 語以上離れている] クレジット**
**ヒント**
パターン一致でサポートされている言語のリストについては、「[AI 機能](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens)」を参照してください。
## セマンティック一致の使用方法
セマンティック一致は、通話後/チャット後分析でのみサポートされます。
+ 「インテント」は、言及の一例です。これは、フレーズと文章、両方の場合があります。
+ 1 つのカード (グループ) に、最大 4 つのインテントを入力できます。
+ 最良の結果を得るには、1 つのカード内で意味的に類似したインテントを使用することをお勧めします。例えば、「礼儀正しさ」というカテゴリがあるとします。ここには、「歓迎」と「さようなら」の 2 つのインテントが含まれています。これらのインテントでは、以下のようにカードを 2 つに分けることをお勧めします。
+ カード1：「ご機嫌はいかがですか」と「調子はいかがですか」。これらは意味的に類似の挨拶です。
+ カード 2：「お問い合わせいただきありがとうございました」と「当社をご利用いただきありがとうございました」 これらは意味的に類似な、終わりの挨拶です。
インテントを 2 つのカードに分けると、それらをすべて 1 つのカードに入れるよりも精度が高くなります。
# [生成 AI] を使用して、コンタクトを自然言語ステートメントと意味的に一致させる
Contact Lens **会話分析**ルールでは、生成 AI を使用してコンタクトを検索する **[自然言語 – セマンティック一致]** 条件を指定できます。[自然言語 – セマンティック一致] は、コンテキスト固有の基準とコンタクトを一致させたい場合、または**[単語またはフレーズ]** 条件が使用しきれないほど候補が多い場合に使用してください。
プロのヒント: 以前に [単語またはフレーズ – セマンティック一致] を使用していた場合は、生成 AI を活用した [自然言語 – セマンティック一致] を使用します。
## [自然言語 – セマンティック一致] の使用方法
****
1. ルールと**ルール** - 生成 AI アクセス許可を持つユーザーを使用して Amazon Connect にログインします。 ****
1. ナビゲーションメニューで、**[分析と最適化]**、**[ルール]** の順に選択します。
1. **[ルールの作成]**、**[会話分析]** を選択します。
![\[UI の [ワードコレクションからインポート] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/create-natural-semantic-match-rule.png)
1. 「Contact Lens通話後分析が利用可能」または「Contact Lensチャット後分析が利用可能」を選択します。
1. **条件を追加**を選択し、**[自然言語 – セマンティック一致]** を選択します。
![\[UI の [ワードコレクションからインポート] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/choose-natural-semantic-match.png)
1. 生成 AI が会話のトランスクリプトと一致させることで true または false として評価できる自然言語ステートメントを入力します。
![\[UI の [ワードコレクションからインポート] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/enter-natural-language-statement.png)
1. キュー、カスタムコンタクト属性など、追加の条件を追加します。
1. **[次へ]** を選択し、**CustomerAddressChange** など、自然言語ステートメントで連絡先にラベルを付けるために使用されるカテゴリ名 (スペースなし) を指定します。
1. [タスクの生成](contact-lens-rules-create-task.md)、[E メール通知の送信](contact-lens-rules-email.md)、[評価の自動送信](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md)など、追加のアクションを指定できます。
1. **[次へ]** を選択して、**[保存して公開]**する前にルールを確認します。ルールを発行する準備ができていない場合は、**ドラフトとして保存**することもできます。
## セマンティックマッチを使用するためのガイドライン
次のリストでは、semantic-match を最適に使用する方法について詳しく説明します。
+ ステートメントは、true または false として評価できるものでなければなりません。
+ [自然言語 – セマンティック一致] は、会話のトランスクリプトのみを使用します。一致基準で他のコンタクト属性 (キューなど) を使用する場合は、ルール内で個別の条件として指定する必要があります。
+ 可能であれば、「同僚」、「従業員」、「代表者」、「代理人」、「提携者」などの用語の代わりに「エージェント」を使用します。同様に、「メンバー」、「発信者」、「ゲスト」、「サブスクライバー」などの用語ではなく、「顧客」という用語を使用します。
+ エージェントまたは顧客によって話された単語そのままを正確に確認したい場合にのみ、指示に二重引用符を使用します。例えば、エージェントが「」と言っているか確認するよう指示がある場合、生成 AI は「良い午後をお過ごしください」という文は検出しません。代わりに、自然言語ステートメントに「エージェントはお客様に良い日を望んでいました」と記載する必要があります。
**semantic-match で使用するステートメントの例 **
+ 顧客はサブスクリプションプランを変更したいと考えています。
+ 顧客は、エージェントのサポートに感謝を伝えました。
+ 顧客は現在のサービスを終了することを希望しました。
+ 顧客が後続のやり取りをリクエストしました。
+ 顧客はエージェントに情報を繰り返すように依頼し、理解できないことを示しています。
+ 顧客はエージェントのマネージャーと話すように依頼しました。
+ エージェントは、最終的な回答を提供する前に、顧客に追加情報または検証を求めました。
+ エージェントは複数の支払いオプションを提供しました
+ エージェントは、通話が重要であることをお客様に保証し、追加の待機時間をリクエストしました。
+ エージェントは、顧客のすべての問題を解決しました。
# Contact Lens に会話分析ルールを作成する際にワードコレクションを管理する
*[ワードコレクション]* とは、会話分析ルールを作成する際に完全一致条件を定義するために使用できる、事前構築済みの単語とフレーズのセットです。ルールに完全一致条件を追加する際、ドロップダウンメニューから単語とフレーズのリストを選択できます。
## 必要なアクセス許可
Contact Lens ルール - ワードコレクションでは、Contact Lens ルールと同じセキュリティプロファイルのアクセス許可を使用します。詳細については、「[モジュールのセキュリティプロファイルの許可](permissions-for-rules.md)」を参照してください。
## ワードコレクション管理ページへのアクセス方法
1. 会話分析ルールを作成または更新するときは、次の図に示すように、**[完全一致]** 条件カードの右上にある歯車アイコンを選択します。
![\[UI の [キーワードまたはフレーズを入力] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/word-collections-permissions-how-to-access-1.png)
1. **[ワードコレクション]** 管理ページで、既存のワードコレクションを表示したり、新しいワードコレクションを作成することができます。
![\[UI の [キーワードまたはフレーズを入力] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/word-collections-permissions-how-to-access-2.png)
## ユーザーワードコレクションの作成方法
****
1. **[ワードコレクション]** 管理ページで、**[ワードコレクションを作成]** を選択します。
![\[UI の [キーワードまたはフレーズを入力] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/create-user-word-collections-1.png)
1. ワードコレクション名を入力し、単語やフレーズを追加して、**[保存]** を選択します。
![\[UI の [キーワードまたはフレーズを入力] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/create-user-word-collections-2.png)
## ワードコレクションの制限
+ Amazon Connect では、各インスタンスごとのユーザーワードコレクションがデフォルトで 100 個に制限されています。
+ 各ワードコレクションには最大 100 個の単語またはフレーズを含めることができます。
+ 各単語またはフレーズは 512 文字以下に制限されています。
+ ユーザーワードコレクションのみを管理できます。システムワードコレクションを管理または編集することはできません。
# エージェントが従うスクリプトを Contact Lens ルールに入力する
顧客との通話でエージェントが正確な表現を使用する必要がある場合は、Contact Lens ルールにスクリプトを入力します。
ルールにスクリプトを入力するには、フレーズを入力します。例えば、エージェントが、*ご入会いただきありがとうございます、そして、顧客のご利用に感謝します*、と言及したことをハイライトしたい場合は、以下の 2 つのフレーズを入力します。
+ ご入会いただきありがとうございます
+ 顧客のご利用に感謝します
特定の事業部門にルールを適用するには、ルールが適用されるキューの条件、またはコンタクト属性を追加します。例えば、次の図は、シアトルのエージェントが、自動車保険の顧客のために、BasicQueue または Billing and Payments キューを処理している場合に適用されるルールを示しています。
![\[[新しいルール] ページ、[単語またはフレーズ] の [語句 - 完全一致] セクション、複数の条件。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
# モジュールのセキュリティプロファイルの許可
自動分類のルールを表示、編集、または追加するユーザーは、**[分析と最適化: ルール]** の許可を持つセキュリティプロファイルに割り当てられる必要があります。
**[自然言語 – セマンティック一致]** 条件を使用する生成 AI ルールを表示、編集、または追加するには、セキュリティプロファイルに **[分析と最適化: ルール - 生成 AI]** アクセス許可が割り当てられている必要があります。
エージェント名を表示してルールに追加するには、セキュリティプロファイルの **[ユーザーとアクセス権限:ユーザー - 表示]** のアクセス許可が必要です。
キュー名を表示してルールに追加するには、セキュリティプロファイルの [**ルーティング:キュー - 表示**] のアクセス許可が必要です。
詳細については、「[Amazon Connect で Contact Lens 会話分析を使用するアクセス許可を割り当てる](permissions-for-contact-lens.md)」を参照してください。
# Contact Lens のルールでコンタクト属性を使用するためにフローを設計する
ルールには最大 5 つのコンタクト属性を含めることができます。
コンタクト属性はリアルタイムコンタクト分析セッションの開始時に取得され、その時点で取得されたものはセッション全体のルール評価に使用されます。セッション開始後のコンタクト属性の更新は取得されません。
ルールで指定したコンタクト属性を使用するようにフローを設計し、それに応じてタスクをルーティングできます。例えば、コンタクトセンターで通話またはチャットがあった場合を考えます。Contact Lens がこの通話またはチャットを分析したところ、**[コンプライアンス]** のルールにヒットしました。通話に対して作成されるコンタクト記録には、例えば、次の画像のような情報が含まれます。**[カテゴリ]** = **[コンプライアンス]** であることが示され、**[CustomerType]** = **[VIP]**、**[AgentLocation]** = **[NYC]** という 2 つのカスタムコンタクト属性があります。
![\[[コンプライアンス] ルールがトリガーされたときのコンタクト記録。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example1.png)
ルールエンジンによってタスクが生成されます。次の画像に示すように、このタスクのコンタクト記録は、音声コンタクト記録からコンタクト属性を継承しています。
![\[タスクのコンタクト記録、カスタムコンタクト属性。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example2.png)
音声コンタクトレコードは **[過去のコンタクト ID]** とともに表示されます。
ルールで指定するフローは、コンタクト属性を使用し、タスクを適切な担当者にルーティングするように設計する必要があります。例えば、**[CustomerType = VIP]** が割り当てられた特定のエージェントに、タスクをルーティングすることができます。
詳細については、「[問い合わせ属性の使用](connect-contact-attributes.md)」を参照してください。
# これらのルールは、Contact Lens が会話を分析する際に使用されます。
追加されたルールは、その後に発生する新しい通話に対して適用されます。ルールは、Amazon Connect 会話分析が会話を分析するときに適用されます。
過去に保存された会話にルールを適用することはできません。
# エラー通知: Contact Lens がコンタクトを分析できない場合
フローで解析が有効になっていても、Contact Lens がコンタクトファイルを解析できない場合があります。この場合、Contact Lens は Amazon EventBridge イベントを使用してエラー通知を送信します。
イベントは、[ベストエフォート](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-service-event.html)ベースで出力されます。
## EventBridge 通知へのサブスクライブ
これらの通知を受け取るには、以下の条件を満たすカスタム EventBridge ルールを作成します。
+ "source" = "aws.connect"
+ "detail-type" = "Contact Lens Analysis State Change"
また、このパターンに追加して、特定のイベントコードが発生したときに通知されるようにすることもできます。詳細については、「Amazon EventBridge ユーザーガイド**」の「[Event Patterns](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/filtering-examples-structure.html)」を参照してください。
通知は、以下の例のような形式になります。
```
{
"version": "0", // set by CloudWatch Events
"id": "55555555-1111-1111-1111-111111111111", // set by CloudWatch Events
"source": "aws.connect",
"detail-type": "Contact Lens Analysis State Change",
"account": "111122223333",
"time": "2020-04-27T18:43:48Z",
"region": "us-east-1", // set by CloudWatch Events
"resources": [
"arn:aws:connect:us-east-1:111122223333:instance/abcd1234-defg-5678-h9j0-7c822889931e",
"arn:aws:connect:us-east-1:111122223333:instance/abcd1234-defg-5678-h9j0-7c822889931e/contact/efgh4567-pqrs-5678-t9c0-111111111111"
],
"detail": {
"instance": "arn:aws:connect:us-east-1:111122223333:instance/abcd1234-defg-5678-h9j0-7c822889931e",
"contact": "arn:aws:connect:us-east-1:111122223333:instance/abcd1234-defg-5678-h9j0-7c822889931e/contact/efgh4567-pqrs-5678-t9c0-111111111111",
"channel": "VOICE",
"state": "FAILED",
"reasonCode": "RECORDING_FILE_CANNOT_BE_READ"
}
}
```
## イベントコード
次の表に、Contact Lens がコンタクトを分析できない場合に発生するイベントコードを示します。
| イベント理由コード | 説明 |
| --- | --- |
| INVALID\$1ANALYSIS\$1CONFIGURATION | Contact Lens はフローの開始時に、サポート外もしくは無効な言語コード、秘匿化機能でサポートされていない値など、無効な値を受け取りました。 |
| RECORDING\$1FILE\$1CANNOT\$1BE\$1READ | Contact Lens は録音ファイルを取得できません。これは、ファイルが S3 バケットに存在しないか、アクセス許可に問題があることが原因です。 |
| RECORDING\$1FILE\$1TOO\$1SMALL | 録音ファイルが小さすぎる (105 ミリ秒未満) ため、分析できません。 想定されていないファイル形式の場合は INVALID エラーが発生します。空の JSON も想定されていないオブジェクトです。 |
| RECORDING\$1FILE\$1TOO\$1LARGE | 録音ファイルが分析の所要時間制限を超えています。 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/contact-lens-error-notifications.html) |
| RECORDING\$1FILE\$1INVALID | 録音ファイルが無効です。 |
| RECORDING\$1FILE\$1CANNOT\$1BE\$1READ | Contact Lens が録音ファイルを読み込もうとしたところエラーが発生しました。 |
| RECORDING\$1FILE\$1EMPTY | 録音ファイルが空です。 |
| RECORDING\$1SAMPLE\$1RATE\$1NOT\$1SUPPORTED | オーディオファイルのサンプルレートはサポートされていません。 Contact Lens は現在、8kHz サンプルレートのオーディオファイルをサポートしています。これは Amazon Connect で録音に使用するサンプルレートです。 |
# Amazon Connect ルールが実行に失敗した場合のエラー通知
実稼働環境で特定のルールアクションが失敗したタイミングと、失敗の原因を理解することは重要です。それにより、今後、このような失敗を未然に防止できます。
実行に失敗したアクションをリアルタイムで把握するには、Amazon Connect ルールを Amazon EventBridge イベントと統合します。これにより、例えば、**インスタンスあたりの同時アクティブタスク**の最大数がサービスクォータに達したために「タスクの作成」アクションの実行に失敗した場合、通知を受け取ることができます。この場合、Amazon Connect は Amazon EventBridge イベントを使用してエラー通知を送信します。
イベントは、[ベストエフォート](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-service-event.html)ベースで出力されます。
## EventBridge 通知へのサブスクライブ
これらの通知を受け取るには、以下の条件を満たすカスタム EventBridge ルールを作成します。
+ "source" = "aws.connect"
+ "detail-type" = "Contact Lens Rules Action Execution Failed"（Contact Lens ルールアクションの実行に失敗しました）
また、このパターンに追加して、特定のイベントコードが発生したときに通知されるようにすることもできます。詳細については、「Amazon EventBridge ユーザーガイド**」の「[Event Patterns](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/filtering-examples-structure.html)」を参照してください。
通知は、以下の例のような形式になります。
```
{
"version": "0",
"id": "8d122163-6c07-f8cb-06e7-373a1bcf8fc6",
"source": "aws.connect",
"detail-type": "Amazon Connect Rules Action Execution Failed",
"account": "123456789012",
"time": "2022-01-05T01:30:42Z",
"region": "us-east-1",
"resources": ["arn:aws:connect:us-east-1:123456789012:instance/cb54730f-5aac-4376-b2f4-7c822889931e"],
"detail": {
"ruleId": "7410c94b-21c2-4db0-a707-c6d751edbe8f",
"actionType": "CREATE_TASK",
"triggerEvent": "THIRD_PARTY",
"instanceArn": "arn:aws:connect:us-east-1:123456789012:instance/cb54730f-5aac-4376-b2f4-7c822889931e",
"reasonCode": "ResourceNotFoundException",
"error": "ContactFlowId provided does not belong to connect instance",
"additionalInfo": "{\n \"message\": \"Not Found\",\n \"code\": \"ResourceNotFoundException\",\n \"statusCode\": 404,\n \"time\": \"2022-01-03T20:23:07.073Z\",\n \"requestId\": \"048e4403-71c1-47d6-96fc-825744f518e7\",\n \"retryable\": false,\n \"retryDelay\": 28.217537834500316\n}"
}
}
```
## サポートされているアクションタイプ
+ `CREATE_TASK`
+ `GENERATE_EVENTBRIDGE_EVENT`
+ `SEND_NOTIFICATION`
`ASSIGN_CONTACT_CATEGORY` の詳細については「[エラー通知: Contact Lens がコンタクトを分析できない場合 トラブルシューティング](contact-lens-error-notifications.md)」を参照してください。
## サポートされているトリガーイベント
+ `REAL_TIME_CALL`
+ `REAL_TIME_CHAT`
+ `POST_CALL`
+ `POST_CHAT`
+ `THIRD_PARTY`
## 失敗したアクションの理由コード
アクションが失敗した場合、エラー通知サービスはサポートされているアクションから理由コードを収集します。タスクおよび EventBridge アクション失敗の理由コードの詳細については、次のトピックを参照してください。
+ タスクアクション失敗の理由コードについては、*Amazon Connect API リファレンスガイド*の「**StartTaskContact** API」トピックの「[エラー](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StartTaskContact.html#API_StartTaskContact_Errors)」を参照してください。
+ EventBridge アクション失敗の理由コードについては、*Amazon EventBridge API リファレンスガイド*の「**PutEvents** API」トピックの「[エラー](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/APIReference/API_PutEvents.html#API_PutEvents_Errors)」を参照してください。
# Amazon Connect APIs を使用してルールを作成または管理するときに、特定のパラメータの変数を指定する
Amazon Connect API ([CreateRule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateRule.html) や [UpdateRule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateRule.html) など) を使用してプログラムでルールを作成または管理する場合、特定のパラメータに変数を指定できます。変数は、アクションがトリガーされたときに [EventSourceName](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RuleTriggerEventSource.html) パラメータの値に基づいて、実行時に解決されます。
例えば、タスクアクションを設定し、さらにコンテキストを追加するとします。以下は、変数インジェクションを使用してコンタクトの ID とエージェントの ID をタスクの `Description` フィールドに含める方法の例です。
+ お客様は電話について不満を持っています。コンタクト `$.ContactLens.PostCall.Agent.AgentId` で、エージェント `$.ContactLens.PostCall.ContactId` との会話中に、汚い言葉遣いが検出されました
アクションがトリガーされると、この文字列は「お客様は電話について不満を持っています。」と解決されます。エージェント 12345678-1234-1234-1234-EXAMPLEID012 のコンタクト 87654321-1234-1234-1234-EXAMPLEID345 の会話中に、汚い言葉遣いが検出されました。
次の表は、各イベントソースと、変数インジェクションをサポートするフィールドに使用する JSONPath を示しています。
| EventSourceName | JSONPath 参照 |
| --- | --- |
| OnPostCallAnalysisAvailable | \$1.ContactLens.PostCall.ContactId \$1.ContactLens.PostCall.Agent.AgentId \$1.ContactLens.PostCall.Queue.QueueId |
| OnRealTimeCallAnalysisAvailable | \$1.ContactLens.RealTimeCall.ContactId \$1.ContactLens.RealTimeCall.Agent.AgentId \$1.ContactLens.RealTimeCall.Queue.QueueId |
| OnPostChatAnalysisAvailable | \$1.ContactLens.PostChat.ContactId \$1.ContactLens.PostChat.Agent.AgentId \$1.ContactLens.PostChat.Queue.QueueId |
| OnSalesforceCaseCreate | \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.CaseNumber \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Name \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Email \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Phone \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Company \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Type \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Reason \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Origin \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Subject \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Priority \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.CreatedDate \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Description |
| OnZendeskTicketCreate | \$1.ThirdParty.Zendesk.TicketCreate.Id \$1.ThirdParty.Zendesk.TicketCreate.Priority \$1.ThirdParty.Zendesk.TicketCreate.CreatedAt |
| OnZendeskTicketStatusUpdate | \$1.ThirdParty.Zendesk.TicketStatusUpdate.Id \$1.ThirdParty.Zendesk.TicketStatusUpdate.Priority \$1.ThirdParty.Zendesk.TicketStatusUpdate.CreatedAt |
# Contact Lens で分析された会話の検索
分析および書き起こしが行われた記録は、次の基準に基づいて検索できます。
+ スピーカー (エージェントまたは顧客)
+ キーワード
+ 感情スコア
+ 非通話時間 (通話のみ)
+ 応答時間 (チャットのみ)
また、特定のコンタクトカテゴリに属する会話を検索することもできます (つまり、会話は言及されたキーワードやフレーズに基づいて分類されている必要があります)。
次のセクションで、これらの検索条件について説明します。
**重要**
あるコンタクトに対して Contact Lens が有効な場合、通話またはチャットが終了し、**さらに** エージェントがコンタクト後作業 (ACW) を完了した後、Contact Lens は顧客とエージェントの会話の記録を分析 (通話の場合はトランスクリプト) します。エージェントは、最初に **[連絡先を閉じる]** を選択する必要があります。
Contact Lens が有効な場合、チャット記録は検索用にインデックス化されます。Contact Lens が有効ではない場合はインデックス化されません。
## 会話を検索するために必要なアクセス許可
会話を検索するには、セキュリティプロファイルに次のアクセス許可が付与されている必要があります。これにより、必要な種類の検索を実行できます。
+ **[コンタクトの検索]** ページにアクセスするには、次のアクセス許可のいずれかを有効にします。
+ **[コンタクトの検索]**。すべてのコンタクトを検索できます。
+ **コンタクトを表示**: 自分がエージェントとして処理した連絡先のみを検索できます。
+ **[会話特性でコンタクトを検索する]** これには、非通話時間、感情スコア、コンタクトカテゴリが含まれます。
+ **[キーワードでコンタクト先を検索]**
詳細については、「[アクセス許可の割り当て](permissions-for-contact-lens.md)」を参照してください。
## 単語やフレーズを検索する
キーワード検索のために、Contact Lens が Amazon OpenSearch Service の `standard` アナライザーを使用します。この分析機能は、大文字と小文字を区別しません。例えば、「thank you for your business 2 CANCELLED Flights**」と入力した場合、次のように検索されます。
[thank, you, for, your, business, 2, cancelled, flights]
「thank you for your business」、two、「CANCELLED Flights」**と入力した場合、次のように検索されます。
[thank you for your business, two, cancelled flights]
**会話で単語またはフレーズを検索するには**
1. **[CallCenterManager]** セキュリティプロファイルが割り当てられたユーザーアカウント、または **[キーワードでコンタクトを検索]** のアクセス許可が有効になっているユーザーアカウントを使用して、Amazon Connect にログインします。
1. **[分析と最適化]** 、**[コンタクトの検索]** の順に選択します。
1. **[フィルター]** セクションで、検索する期間とチャネルを指定します。
**ヒント**
日付で検索する場合、一度に 8 週間分まで検索できます。
1. **[フィルタを追加するには、ここをクリックしてください]** を選択し、ドロップダウンメニューで **[単語またはフレーズ]** を選択します。
![\[コンタクトの検索ページ、フィルターセクション、フィルター追加のドロップダウン、語句オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-words-phrases.png)
1. **[使用者]** セクションで、会話のどの部分を検索するかを選択します。次の点に注意してください。
+ **[システム]** は、参加者が Lex ボットまたはプロンプトである可能性があるチャットに適用されます。
+ 参加者全員が使用する単語またはフレーズを検索するには、**[エージェント]** 、**[顧客]** 、**[システム]** を選択します。
+ ボックスが選択されていない場合は、参加者のいずれかが使用した単語やフレーズを検索することになります。
1. **[論理]** セクションで、以下のオプションから選択します。
+ トランスクリプトにいずれかの単語が含まれているコンタクトを返すには、**[いずれかに一致]** を選択します。
例えば、次のクエリは一致を意味します (hello または cancellation または「example airline」)。また、**[使用者]** ボックスは選択されていないため、「いずれかの参加者がこれらの単語のうちのいずれかを使ったコンタクトを検索する」ことになります。
![\[[単語またはフレーズ] ダイアログボックス、[いずれかに一致] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/match-any.png)
+ トランスクリプトにすべての単語が含まれているコンタクトを返すには、**[すべて一致]** を選択します。
例えば、次のクエリは一致を意味します (「thank you for your business」および cancellation および「example airline」)。また、参加者ボックスがすべて選択されているため、「参加者全員がこれらの単語やフレーズをすべて使用したコンタクトを検索する」ことになります。
![\[[単語またはフレーズ] ダイアログボックス、[すべてに一致] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/match-all.png)
1. **[単語またはフレーズ]** セクションで、検索する語をカンマで区切って入力します。フレーズを入力する場合は、引用符で囲みます。
128 文字まで入力できます。
## 感情スコアの検索または感情シフトの評価
Contact Lens を使用すると、-5 (最も否定的) から \$15 (最も肯定的) までの感情スコアまたは感情シフトのスケールで、会話内容を検索できます。これにより、通話がうまくいく、またはうまくいかない理由のパターンおよび要因を特定することができます。
![\[[コンタクトの検索] ページ、[感情スコア] フィルター。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-sentiment-score-shift.png)
例えば、顧客の感情が否定的に終了したすべてのコンタクトを特定して調査するとします。感情スコアが **<=** -1 (-1 以下) であるすべてのコンタクトを検索できます。
詳細については、「[感情スコアの調査](sentiment-scores.md)」を参照してください。
**感情スコアを検索するか、感情シフトを評価する**
1. **[CallCenterManager]** セキュリティプロファイルが割り当てられたユーザーアカウント、または **[会話の特性でコンタクトを検索]** のアクセス許可が有効になっているユーザーアカウントを使用して、Amazon Connect にログインします。
1. [**コンタクトの検索**] ページで、顧客またはエージェントが話す単語またはフレーズに、感情スコアが必要かどうかを指定します。
1. [**スコア分析のタイプ**] で、返されるスコアのタイプを指定します。
+ **感情スコア** : 顧客またはエージェントの会話の、ある部分全体に関する平均スコアを返します。
エージェントまたは顧客がコンタクトの状態にあるときの感情スコアを検索するほか、顧客が次のような場合に検索をフィルタリングできます。
+ **チャット中のエージェントとの場合**
+ **チャット中でエージェントがいない場合**: これは、顧客がボットとチャットしている時間、プロンプト、待機時間です。
![\[感情スコアフィルター、参加者ドロップダウン、チャットでエージェントがいない顧客オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-sentiment-participant.png)
+ **感情シフト** : 通話中に顧客またはエージェントの感情が変化した箇所を特定します。
例えば、次の画像は、顧客の感情スコアが、開始時点で -1 以下で、終了時点では \$11 以上になっているコンタクトを検索する例を示しています。さらに、顧客はエージェントとチャット中です。
![\[[感情スコア] フィルター、[感情シフト] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-sentiment-score.png)
## 非通話時間の検索
調査する通話を特定するために、非通話時間を検索することができます。例えば、非通話時間が 20% を超えるすべての通話を検索し、それらの通話を調査できます。
非通話時間には、保留時間と、両方の参加者の無言が 3 秒を超えた無音が含まれます。この時間はカスタマイズできません。
ドロップダウン矢印を使用して、会話を非通話時間の期間または割合で検索するかどうかを指定します。これらのオプションを次の画像に示します。
このメトリクスの使用方法については、「[非通話時間の調査](non-talk-time.md)」を参照してください。
![\[[非通話時間] フィルター、[継続時間] オプション、[パーセンテージ] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/non-talk-time.png)
## チャットの会話に対する応答時間で検索
次の方法で検索できます。
+ チャット時のエージェントまたは顧客の平均応答時間
+ チャット時のエージェントまたは顧客の最大応答時間
期間を特定の時間より短くするか、長くするか、等しくするかを指定します。このメトリクスの使用方法については、「[チャット中の応答時間の調査](response-time.md)」を参照してください。
サポートされている最小応答時間と最大応答時間については、「[Amazon Connect ルール機能の仕様](feature-limits.md#rules-feature-specs)」を参照してください。
次の図では、エージェントの平均応答時間が 1 分以上のコンタクトを検索したものを示しています。
![\[[応答時間] フィルター。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/response-time.png)
## 問い合わせカテゴリを検索する
1. **[コンタクトの検索]** ページで、**[フィルタの追加]**、**[コンタクトカテゴリ]** の順にクリックします。
1. **[コンタクトカテゴリ]** ボックスで、ドロップダウンボックスを使用して、検索可能な現在のカテゴリをすべて一覧表示します。また、入力を開始すると、入力は既存のカテゴリとの一致や、一致しないカテゴリのフィルタリングに使用されます。
+ **いずれかに一致**: 選択したカテゴリのいずれかに一致するコンタクトを検索します。
+ **すべてに一致**: 選択したカテゴリのすべてに一致するコンタクトを検索します。
+ **一致なし**: 選択したカテゴリのいずれにも一致しないコンタクトを検索します。この場合、Contact Lens 会話分析で分析されたコンタクトのみが返されることに注意してください。
次の図では、現在のすべてのカテゴリが一覧表示されたドロップダウンメニューを示しています。
![\[[コンタクトカテゴリ] フィルター、[すべて一致] オプション、コンタクトりカテゴリ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-contact-category2.png)
# Contact Lens を使用して分析した会話を確認する
Amazon Connect Contact Lens を使用すると、トランスクリプトを確認し、コンタクトのどの部分に関心を向けるべきかを判断できます。通話を全体的に聞き取ったり、チャットのトランスクリプト全体を読んだりして、何が問題点なのかを調べる必要はありません。音声またはトランスクリプトの特定の部分に焦点を当てることができます。どちらの場合でも、関心を向けるべきポイントがハイライトされて示されます。
例えば、コンタクトのトランスクリプトをスキャンすると、顧客側の発言に感情を表す赤い絵文字が表示されることがあります。これは、顧客が否定的な感情を表していることを意味します。そのタイムスタンプをクリックすることで、音声録音またはチャットのやり取りの対象の部分にジャンプできます。
次の図は、音声コンタクトの例を示しています。
![\[音声コンタクトの分析。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-hit.png)
次の図は、チャットコンタクトの例を示しています。**[システムメッセージ]** は、参加者が Lex ボットまたはプロンプトである可能性があるチャットに適用されます。
![\[チャットコンタクトの分析。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-hit-chat.png)
**分析された会話を確認する**
1. **[コンタクトの検索]** および **Contact Lens[会話分析]** のアクセス許可がセキュリティプロファイルに設定されているユーザーアカウントで Amazon Connect にログインします。
1. Amazon Connect で、**[分析と最適化]** 、**[コンタクトの検索]** の順に選択します。
1. ページのフィルターを使用して、コンタクトの検索を絞り込みます。日付については、一度に最大 14 日間検索できます。コンタクトの検索の詳細については、「[完了したコンタクトと進行中のコンタクトを検索する](contact-search.md)」を参照してください。
1. コンタクト ID をクリックして、確認したいコンタクトの詳細を表示します。
1. **[コンタクトの詳細]** ページの **[録音]** と **[トランスクリプト]** セクションで、会話または書かれた内容、タイミング、その際の感情を確認します。
1. 通話では、必要に応じて、再生プロンプトをクリックして録音を聞きます。または、録音の該当箇所をクリックして、興味のある部分を聞きます。
1. チャットでは、必要に応じてグラフを使用して、トランスクリプトの興味のある部分に移動します。
# Amazon Connect Contact Lensでトランスクリプトと音声を処理する
スーパーバイザーには、品質保証の目的で、多くのエージェントのコンタクトを確認する必要が生じることがよくあります。立場ごとに分けられ記述されたトランスクリプトと感情データが、記録の中で関心を向けるべき部分をすばやく特定して、その間を移動する際の役に立ちます。
次のコンタクト記録の画像は、トランスクリプトと音声をすばやくナビゲートして、注意が必要な領域を見つけるための機能を示しています。図には音声コンタクトが表示されていますが、チャットコンタクトにも同じ機能が適用されます。
![\[音声コンタクトの分析。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-navigate-transcripts2.png)
1. 問題、結果、および/またはアクション項目のみを確認するには、「[主要なハイライトを表示](#contact-lens-contact-summarization)」を使用します。
1. 音声コンタクトで [[自動スクロール]](#autoscroll) を使用すると、音声とトランスクリプトをジャンプすることができます。この 2 つは常に同期しています。
1. [感情絵文字](#sentiment-emojis)をスキャンすることで、トランスクリプトを読む (聞く) 対象の部分をすばやく特定できます。
1. タイムスタンプを選択すると、音声録音またはトランスクリプトの該当部分にジャンプします。タイムスタンプは、コンタクト内のお客様とのやりとりの開始から計算されます。
## 主要なハイライトを表示
長さが何百行にも至るコンタクトトランスクリプトをレビューするには時間がかかることがあります。このプロセスを迅速かつ効率的に実行するために、Contact Lens はトランスクリプトのハイライトを表示するオプションを提供しています。ハイライトには、Contact Lens がトランスクリプト内の問題、結果、またはアクション項目を特定した行のみが表示されます。
+ **[問題]** は、コールの理由を表します。例えば、「オンラインサブスクリプションプランへのアップグレードを考えています」などです。
+ **Outcome** (結果) は問い合わせの結論または結果を表します。例えば、「現在のプランより、弊社でご用意しているオンラインの基礎プランをお勧めします」などです。
+ **Action item** (アクション項目) はエージェントが実行するアクション項目を表します。例えば、「価格の見積もりメールをお送りしますので、そちらをご参照ください」などです。
各コンタクトには、複数の課題、1 つの結果、1 つのアクション項目があります。すべてのコンタクトに 3 つすべてがあるわけではありません。
**注記**
Contact Lens に **[There is no summary information for this transcript]** というメッセージが表示された場合は、問題、結果、またはアクション項目が特定されなかったことを意味します。
主なハイライトについての設定の必要はありません。これは、機械学習モデルのトレーニングなしですぐに機能します。
## 自動スクロールをオンにしてトランスクリプトと音声を同期させる
音声コンタクトで **[自動スクロール]** を使用すると、音声またはトランスクリプトをジャンプすることができ、この 2 つを常に同期させることが可能です。例えば、次のようになります。
+ 会話内容を聞く場合には、トランスクリプトもそのポイントに自動的に移動し、感情を表す絵文字と検出された任意の問題を表示します。
+ トランスクリプトをスクロールし、発言のタイムスタンプをクリックすることで、録音内のその特定のポイントを聞くことができます。
音声とトランスクリプトが揃っているため、エージェントと顧客が何について会話しているのかを理解するのに役立ちます。これは、以下の場合に特に便利です。
+ 接続の問題などが原因で、音声が不良な場合。発言の内容を理解するのに、トランスクリプトが役立ちます。
+ 方言もしくは変形した言葉が使われている場合。このモデルはさまざまなアクセントで訓練されています。つまりこのような場合でも、トランスクリプトを話されている内容の理解に役立てられます。
## 感情絵文字をスキャンする
感情絵文字を使用すると、トランスクリプトをすばやくスキャンして、会話のその部分を聴くことができます。
例えば、顧客側の発言に赤い絵文字が表示され、次に緑色の絵文字が表示される場合は、タイムスタンプを選択し、その会話の特定のポイントにジャンプして、エージェントが顧客をどのように支援したかを確認できます。
## カテゴリタグをタップまたはクリックして、トランスクリプト内を移動します
カテゴリタグをタップまたはクリックすると、Contact Lens はトランスクリプト内の対応するポイントに自動的に移動します。また、やり取りの可視化機能には、録音ファイルのどの部分にカテゴリに関連する発話があるかを示す、カテゴリマーカーも備わっています。
次の図では、チャットの **[コンタクトの詳細]** ページの一部が示されています。
![\[チャットのトランスクリプト、カテゴリ、トランスクリプトの関連セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-tag-navigation.png)
# 生成 AI を活用したコンタクト後の要約を Amazon Connect で表示する
**注記**
**Amazon Bedrock を利用**: [自動不正検出](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/abuse-detection.html) AWS を実装します。生成 AI を活用したコンタクト後の要約は 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。
生成 AI を活用したコンタクト後の要約では、顧客との会話からの重要な情報が構造化された簡潔かつ読みやすい形式で提供されるため、貴重な時間の節約につながります。トランスクリプトを読んだり、通話をモニタリングしたりする代わりに、概要を手早く確認してコンテキストを把握できます。
生成 AI を活用したコンタクト後の要約には、複数の方法でアクセスできます。
+ **エージェント**は、問い合わせコントロールパネル (CCP) で音声および E メール問い合わせの問い合わせ後の概要にアクセスできます。要約を使用して、コンタクト後作業 (ACW) をすばやく完了できます。エージェントのエクスペリエンスについては、「[CCP でコンタクト後の要約を表示する](#summaries-on-agentws)」をご覧ください。
+ **マネージャーとスーパーバイザー**は、管理者ウェブサイト、連絡先**の詳細**、連絡先の検索ページで、音声、チャット、E Amazon Connect メールの連絡先の概要にアクセスできます。 ****要約を使用することで、確認しているコンタクトの問題と結果をすばやく把握できます。マネージャーエクスペリエンスの詳細については、「[Amazon Connect 管理者ウェブサイトでコンタクト後の概要を表示する](#summaries-on-website)」をご覧ください。
+ **デベロッパー**は、[API](contact-lens-api.md) からサードパーティーシステムに直接要約を取り込むことができます。また、ストリーミング用に [ Amazon Kinesis Data Streams と統合](contact-analysis-segment-streams.md)することもできます。この後者のオプションは、負荷が高く、TPS をスロットリングしないようにする場合に役立ちます。
**Topics**
+ [コンタクト後の要約を有効にする](#gen-ai-getstarted)
+ [E メールの問い合わせ概要を有効にする](#enable-email-summaries)
+ [CCP でコンタクト後の要約を表示する](#summaries-on-agentws)
+ [Amazon Connect 管理者ウェブサイトでコンタクト後の概要を表示する](#summaries-on-website)
+ [概要が生成されない理由](#summary-not-generated)
## コンタクト後の要約を有効にする
**音声コンタクトのエージェントの CCP でコンタクト後の要約を有効にするには**
1. [記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックをフローに追加します。
1. ブロックの **[プロパティ]** ページで次のとおり設定します。
1. **[通話録音]** を **[オン]** に設定します。次の画像に示すように、**[エージェントおよび顧客]** を選択します。
![\[[記録と分析の動作を設定] ブロックの [プロパティ] ページが通話録音用に設定されています。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/call-recording-summaries.png)
1. **[分析]** を **[オン]** に設定します。
1. **[音声分析を有効にする]** を選択します。
1. **[リアルタイムおよび通話後の分析]** を選択します。
1. **[Contact Lens 生成 AI 機能]** で、**[コンタクト後の概要]** を選択します。
次の図は、エージェントの CCP でコンタクト後の要約を有効にするように設定された **[プロパティ]** ページの **[分析]** セクションを示しています。
![\[[記録と分析の動作の設定] ブロックの [プロパティ] ページ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/set-block-post-contact-summaries-ccp.png)
1. エージェントのセキュリティプロファイルに次の許可を割り当てます。
+ **[コンタクトコントロールパネル (CCP)] - [Contact Lens データ] - アクセス**
+ **[分析と最適化] - [Contact Lens - コンタクト後の概要] - [表示]**
+ **分析と最適化 - 録音された会話 (秘匿化)**、**録音された会話の表示 (秘匿化されていない)**、**すべて**または**アクセス** (推奨される**アクセス**は最小特権)
+ **[分析と最適化] - [自分のコンタクトを表示]** または **[コンタクトの検索]**
**Amazon Connect 管理者ウェブサイトでコンタクト後の概要を有効にするには**
1. [記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) の **[プロパティ]** ページを次のとおり設定します。
1. **[分析]** を **[オン]** に設定します。
1. **[音声分析を有効にする]**、**[チャット分析を有効にする]** のいずれか、または両方を選択します。
音声分析を選択した場合は、次のいずれかを選択します。
+ **通話後分析**
+ **リアルタイムおよび通話後の分析**: ユーザーが進行中のコンタクトのコンタクト後の要約を表示したい場合 (つまり、エージェントは ACW のままで通話は終了している場合）、このオプションを選択します。
1. 詳細な秘匿化は、コンタクト後の概要ではサポートされていません。詳細な秘匿化を選択すると、コンタクト後の概要によってテキストで識別されるすべての PII が秘匿化され、[PII] タグに置き換えられます。
1. **[Contact Lens 生成 AI 機能]** で、**[コンタクト後の概要]** を選択します。
1. ユーザーのセキュリティプロファイルに次の許可を割り当てます。
+ **[分析と最適化] - [コンタクトの検索]** または **[自分のコンタクトを表示]**
+ **[分析と最適化] - [Contact Lens - コンタクト後の概要] - [表示]**
+ **分析と最適化 - 録音された会話 (秘匿化)**、**録音された会話の表示 (秘匿化されていない)**、**すべて**または**アクセス** (推奨される**アクセス**は最小特権)
## E メールの問い合わせ概要を有効にする
**E メールコンタクトのコンタクト概要を有効にするには**
1. インバウンド E メールフローに[記録、分析、処理の動作を設定する](set-recording-analytics-processing-behavior.md)ブロックを追加します。
1. ブロックの **[プロパティ]** ページで次のとおり設定します。
1. **チャネル** で、**E メール**を選択します。
1. **[分析]** を **[オン]** に設定します。
1. E **メール分析を有効にする**を選択します。
1. **Contact Lens 生成 AI 機能**で、**問い合わせの概要**を選択します。
1. **[保存]** を選択します。
## CCP でコンタクト後の要約を表示する
エージェントがコンタクト後作業 (ACW) を行うのを支援するため、Amazon Connect は音声コンタクトの CCP に生成 AI を活用したコンタクト後の要約を表示します。次の画像は要約の例を示しています。
![\[コンタクト後作業 (ACW) 中に生成 AI を活用したコンタクト後の概要を示すコンタクトコントロールパネル。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/genai-summary-ccp1.png)
1. エージェントは ACW を行っています。ページの上部に「要約の生成」バナーが表示されている間、トランスクリプトを閲覧することができます。
1. エージェントがブラウジングしている間、要約が使用可能であるというメッセージが表示されます。エージェントがバナーをクリックすると、要約が表示される際に、CCP がページの上部にスクロールします。
1. バナーは、エージェントがクリックすると消えます。
**注記**
生成 AI を活用したコンタクト後の概要は、CCP での音声、チャット、E メールコンタクトをサポートします。
## Amazon Connect 管理者ウェブサイトでコンタクト後の概要を表示する
マネージャーと他のユーザーが問い合わせを確認できるように、 Amazon Connect 管理者ウェブサイトで問い合わせ後の概要を表示できます。以下の画像は、**[コンタクトの詳細]** ページの生成 AI を活用したコンタクト後の要約の例を示しています。
![\[顧客との会話に関する構造化された情報を含む、生成 AI を活用したコンタクト後の概要を示すコンタクトの詳細ページ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/genai-summary2.png)
以下の画像は、**[コンタクトの検索]** ページの生成 AI を活用したコンタクト後の要約の例を示しています。
![\[複数のカスタマーインタラクションの生成 AI を活用したコンタクト後の概要をリストビュー形式で表示するコンタクト検索ページ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/genai-summary-contactsearch2.png)
コンタクトごとに複数の概要が生成されることはありません。すべてのコンタクトで概要が生成されるわけではありません。「[概要が生成されない理由](#summary-not-generated)」を参照してください。
## 概要が生成されない理由
概要が生成されない場合、**[コンタクトの詳細]** ページと **[コンタクトの検索]** ページにエラーメッセージが表示されます。さらに、以下の例のように、Contact Lens 出力ファイルの `ContactSummary` オブジェクトにエラーの ReasonCode が表示されます。
```
"JobDetails": {
"SkippedAnalysis": [
{
"Feature": "POST_CONTACT_SUMMARY",
"ReasonCode": "INSUFFICIENT_CONVERSATION_CONTENT"
}
]
},
```
以下は、概要が生成されない場合、[コンタクトの詳細] ページまたは [コンタクトの検索] ページに表示される可能性のあるエラーメッセージの一覧です。また、Contact Lens 出力ファイルに表示される関連する理由コードも記載されています。
+ **同時実行の概要数がクォータを超えているため、概要を生成できませんでした**。ReasonCode: `QUOTA_EXCEEDED`。
このメッセージが表示された場合は、[コンタクト後の要約ジョブの同時実行数](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas)のクォータを引き上げる[チケットを送信する](https://console.aws.amazon.com/support/home#/case/create?issueType=service-limit-increase&limitType=service-code-connect)ことをお勧めします。
+ **対象となる会話が不十分なため、概要を作成できませんでした**。ReasonCode: `INSUFFICIENT_CONVERSATION_CONTENT`。
音声の場合、各参加者からの発話が 1 つずつ必要です。チャットの場合、各参加者からサポートされているタイプのメッセージが 1 つずつ必要です。サポートされているメッセージのタイプは「`text/plain`」と「`text/markdown`」です。「`application/json`」のような他のタイプのメッセージは、要約には使用されません。
+ **サポートされていない言語コードや無効な言語コードなど、コンタクトフローにコンタクト後の要約の無効な Contact Lens 設定がありました**。ReasonCode: `INVALID_ANALYSIS_CONFIGURATION`。
このエラーは、有効化された概要が他の Contact Lens 設定に対応しない場合、特にサポートされていないロケールで有効になっている場合に返されます。
+ **セキュリティと品質の基準を満たしていないため、概要は提供できません**。ReasonCode: `FAILED_SAFETY_GUIDELINES`。
このエラーは、Amazon Connect for Concurrent コンタクト後サマリージョブで発生する可能性があります。Amazon Connect は、コンタクトデータを Amazon Bedrock に渡して概要を生成します。コンタクトデータに秘匿化されていない個人を特定できる情報 (PII) が含まれている場合、Amazon Bedrock の安全ガイドラインがトリガーされます。その結果、Amazon Bedrock は機密情報を保護するために概要の生成を拒否し、Amazon Connect でエラーが発生します。
+ 内部システムエラー。ReasonCode: `INTERNAL_ERROR`
# コンタクトコントロールパネル (CCP) で顧客との会話の主なハイライトを表示する
長さが何百行にも至るコンタクトトランスクリプトをレビューするには時間がかかることがあります。このプロセスの実行を高速化し、効率性を向上するために、Contact Lens は顧客との会話の重要な部分を自動的に特定してラベル付けし、会話のハイライトを表示します。マネージャーはこのようなハイライトを **[コンタクトの詳細]** ページで確認できます。エージェントは、コンタクトコントロールパネル (CCP) でハイライトを確認できます。
**ヒント**
サポートされている言語のリストについては、[[Amazon Connect Contact Lens でサポートされている言語]](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens) トピックの *[主なハイライト]* 列を参照してください。
Contact Lens を有効にすると、 が顧客との会話の重要な部分を特定し、ラベル（問題、結果、アクション項目など）を割り当てて、顧客との会話のハイライトを表示します。ハイライトを展開すると、トランスクリプトの全文を表示できます。
次の例は、**[コンタクトの詳細]** ページの主なハイライトを示しています。
![\[[コンタクトの詳細] ページの主なハイライト\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-key-highlights.png)
1. 必要に応じて、**[主要なハイライトを表示]** のオンとオフを切り替えます。
1. **[問題]** は、コンタクトの動機を表しています。例えば、「オンラインサブスクリプションプランへのアップグレードを考えています」などです。
1. **Action item** (アクション項目) はエージェントが実行するアクション項目を表します。例えば、「価格の見積もりメールをお送りしますので、そちらをご参照ください」などです。
1. **Outcome** (結果) は問い合わせの結論または結果を表します。例えば、「現在のプランより、オンラインの Essentials プランがお勧めです」などです。
コンタクトごとに、問題、結果、アクション項目がそれぞれ 1 つのみ提供されます。コンタクトによっては、3 つすべてがない場合もあります。
**注記**
Contact Lens が、問題、結果、またはアクション項目を特定できない場合は、**[There are no key highlights for this transcript]** というメッセージが表示されます。
コンタクトコントロールパネル (CCP) にトランスクリプトのどの部分が表示されるかなどのエージェントのエクスペリエンスの詳細については、「[主なハイライトのフローを設計する](enable-analytics.md#call-summarization-agent)」を参照してください。
# Contact Lens でテーマ検出を使用してコンタクトの問題を検出する
テーマ検出機能を使用すると、何千件ものカスタマーとのやり取りから、これまで知られていなかったコンタクトや新しいテーマを発見できます。例えば、「予約のキャンセル」や「注文の遅延」など、カスタマーに連絡する一般的な理由を特定できます。その後、問題解決を早め、IVR オプション、ナレッジベースの記事、エージェントトレーニングを改善することで、カスタマーエクスペリエンスを向上させるための適切な措置を講じることができます。
## 重要事項
+ テーマ検出は、 でサポートされている次の言語で使用できますAmazon Connect Contact Lens。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/use-theme-detection.html)
+ テーマの検出は、2023 年 1 月 30 日以降に作成されたコンタクトでサポートされます。
+ **[テーマレポートを生成]** ボタンは、保存した検索条件に Contact Lens で問題が検出されたコンタクトが 1,000 件以上含まれている場合にのみ有効になります。
+ テーマ検出レポートは、最近 3,000 件のコンタクトについて生成されます。
+ テーマ検出レポートは、作成から 30 日間利用できます。30 日が経過すると、レポートはデータベースから削除され、取得できなくなります。
+ 以下の画像に示すように、保存された検索用の最新の 20 件のテーマレポートが **[テーマレポートを表示]** ドロップダウンメニューに表示されます。
![\[[コンタクトの検索] ページ、[テーマレポートを表示] ドロップダウンメニュー。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-view-theme-reports.png)
## テーマレポートの生成方法
1. 以下のセキュリティプロファイル権限を持つアカウントを使用して Amazon Connect にログインします。
+ **コンタクトの検索 - アクセス**
+ **Contact Lens - テーマ検出 - 作成**
+ **Contact Lens - テーマ検出 - 表示**
1. Amazon Connect で、**[分析と最適化]**、**[コンタクトの検索]** の順に選択します。
1. **[コンタクトの検索]** ページで、フィルターを適用して、Contact Lens によって分析されたコンタクトのグループを選択します。
**重要**
検索クエリでは、Contact Lens で問題が検出されたコンタクトが 1,000 件以上返される必要があります。そうしないと、**[テーマレポートを生成]** ボタンは有効になりません。
1. **[検索を保存]** を選択して結果を保存します。検索に名前を割り当てます。
1. **[テーマレポートを生成]** を選択します。
Contact Lens は機械学習を適用して、同じような問題を抱えているコンタクトを自動的にグループ化します。レポートが生成されると、バナーにテーマレポートへのリンクが表示されます。バナーの例を次の画像に示します。
![\[[コンタクトの検索] ページ、テーマ検出バナー\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-theme-detection-banner.png)
1. テーマレポートのリンクをクリックまたはタップします。
テーマレポートが表示されます。次の図に示すように、テーマのラベルとコンタクトのリストが含まれています。
![\[複数のテーマラベルを含むテーマレポート。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-theme-detection-drilldown.png)
1. テーマのラベルをクリックまたはタップして、関連するコンタクトを表示し、特定の録音を聞くことができます。またトランスクリプトを読んでより深く分析することができます
# Contact Lens を使用したコンタクトの会話中に感情スコアを調査する
## 感情スコアとは
感情スコアは、テキストの分析であり、主に肯定的、否定的、中立的な言葉が含まれているかどうかを評価します。スーパーバイザーは、感情スコアを使用して会話を検索し、さまざまな程度 (肯定的または否定的な) のカスタマーエクスペリエンスについて、関連を持つコンタクト内容を特定することができます。これは、スーパーバイザーが調査すべきコンタクトを迅速に識別するのに役立ちます。
会話全体の感情スコアの表示や、コンタクト全体の感情の傾向を把握できます。
## 感情スコアの調査方法
コンタクトセンターの改善に取り組んでいる場合は、次のような点に注目してください。
+ 肯定的な感情スコアで開始し、否定的なスコアで終了するコンタクト。
例えば、品質保証の目的でサンプリングした、限られた問い合わせのセットに対し焦点を当てている場合は、最初に肯定的な感情を持っていた顧客が、最終的に否定的な感情に変わったことがわかっているコンタクトを調べます。そういった通話は、彼らが何かについて不愉快な会話をしたことを示しています。
+ 否定的な感情スコアで開始し、肯定的なスコアで終了するコンタクト。
これらのコンタクトを分析することで、コンタクトセンターで再構築すべきエクスペリエンスを特定できます。q成功したテクニックを、エージェント間で共有できます。
感情の進展状況を確認する別の方法として、感情の傾向ラインをチェックすることがあります。コンタクトが進行するにつれて起きる、顧客の感情の変化を確認できます。例えば、次の画像では、会話の開始時は感情スコアが非常に低く、その後上昇し、会話の終わりにかけて再び低下していることがわかります。
![\[顧客感情の傾向。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-sentiment-trend.png)
詳細については、「[感情スコアの検索または感情シフトの評価](search-conversations.md#sentiment-search)」を参照してください。
## 感情スコアの決定方法
Amazon Connect Contact Lens は、会話中に話者が話すたびに、その感情を肯定的、否定的、または中立的として分析します。次に、各参加者が話すたびに 2 つの要素を検討して、通話の各期間に -5～\$15 の範囲のスコアを割り当てます。
+ 頻度。感情が肯定的、否定的、または中立的であった回数。
+ 感情の筋。毎回同じ感情。
全体的な感情スコアは、通話の各部分に割り当てられたスコアの平均です。
# Amazon Connect Contact Lens を使用して通話中の非通話時間を調査する
## 非通話時間とは
Amazon Connect Contact Lens では、通話の *[非通話時間]******* の長さも特定します。非通話時間とは、保留時間 に、両方の通話者が無言で音の無い状態が 3 秒を超えた時間を足したものです。この時間はカスタマイズできません。
次の画像は、**[コンタクトの詳細]** ページの非通話時間データの位置を示しています。
![\[[コンタクトの詳細] ページ、[通話時間] セクション、非通話時間データ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-nontalk-time-overview.png)
## 非通話時間の調査方法
非通話時間は、質の低い対話の特定に役立ちます。これは、以下のような場合に発生します。
+ 今までにない質問を、顧客がコンタクトセンターにしていた場合。
+ エージェントは対応するのに長い時間をかけていますが、この場合、彼らが受けたトレーニングには不足はありません。これは、エージェントが使用しているツールに問題がある可能性を示唆しています。例えば、ツールの反応が遅いか、操作性が良くないということが考えられます。
+ 加わったばかりの新人のエージェントが、返すべき答えを用意できていない場合。これは、さらにトレーニングが必要であることを示しています。
コンタクトセンターを改善するために、これらのコンタクトに焦点を当てるべきかどうかを決定します。例えば、音声のセクションに移動しトランスクリプトを見ながら、そこで発生している事態を確認できます。
次の例では、エージェントが発信者のトリップ ID を検索しているときに、非通話時間が発生しています。これは、エージェントのツールに問題があることを示唆しています。または、エージェントが新人の場合は、より多くのトレーニングが必要です。
![\[コンタクトの音声記録とトランスクリプト、非通話時間の位置。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-non-talk-time-transcript.png)
詳細については、「[非通話時間の検索](search-conversations.md#nontalk-time-search)」を参照してください。
# チャット中の応答時間の調査
応答時間メトリクスを使用して、チャット連絡中のエージェントまたは顧客の応答性を把握します。
Contact Lens では、以下のメトリクスを計算します。
+ **エージェントの挨拶時間**。これはエージェントの初回応答時間で、エージェントがチャットに参加した後、どれだけ早くエージェントが顧客とやり取りしたかを示します。例えば、顧客が会話の最初に否定的な感情を抱いた場合は、初回応答時間が長いことが原因と考えられます。
+ **エージェントの平均応答時間**と**顧客の平均応答時間**。エージェントの応答時間は、組織のベースラインに対するエージェントのパフォーマンスを確認するのに役立ちます。
+ **エージェントの最大応答時間**と**顧客の最大応答時間**。
顧客の最大応答時間によって、エージェントの応答時間が説明できる場合があります。例えば、顧客から 5 分間返信がなく、その後メッセージを送信した場合、エージェントでは他のチャットを同時に処理していたため、通常より応答に時間がかかった可能性があります。
応答時間のメトリクスは、会話や参加者の感情のギャップを示すやり取りのグラフと併せて検討することをお勧めします。
グラフで最も長い応答時間の値をクリックまたはタップすると、トランスクリプト内の関連するメッセージに移動できます。
次の **[コンタクトの詳細]** ページの画像は、チャット会話のメトリクスを示しています。**[エージェントの挨拶時間]** = エージェントがチャットに参加した後、最初の応答を送信するまでの時間であることに注目してください。
![\[[コンタクトの詳細] ページ、チャットメトリクス。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-chat1b.png)
詳細については、「[チャットの会話に対する応答時間で検索](search-conversations.md#response-time-search)」を参照してください。
# Contact Lens を使用して、エージェントと顧客の通話時の声の大きさを調査する
ラウドネススコアは、通話中に顧客またはエージェントがどの程度の大きさで話しているかを測定します。このビューでは会話の分析が表示され、顧客またはエージェントが大声で話している箇所や、否定的な感情を示している箇所を特定できます。
## ラウドネススコアの使い方
ラウドネススコアは、感情スコアと一緒に使用することをお勧めします。会話のラウドネススコアが高く、感情スコアが低い領域を探します。次に、トランスクリプトで対象の部分を読むか、通話でのセクションを聞きます。
例えば、以下は録音およびトランスクリプト分析の画像です。スパイク状の縦棒は、顧客が大声で話している位置を示します。赤い横棒は、顧客の感情が否定的であることを示します。
![\[[コンタクトの詳細] ページ、声量スコア。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-amplitude.png)
# Contact Lens を使用して顧客のプライバシーを保護するために、機密データの秘匿化を行う
Contact Lens 会話分析を使用すると、顧客のプライバシーを保護するために、会話のトランスクリプト、オーディオファイル、E メールのトランスクリプトから機密データを自動的に編集できます。自然言語理解を使用して、名前、住所、クレジットカード情報などの機密データを秘匿化します。
**記録と分析の動作を設定**ブロックで会話分析を有効にすると、秘匿化を有効にするオプションがあります。詳細については、「[機密データの秘匿化を有効にする](enable-analytics.md#enable-redaction)」を参照してください。
音声コンタクトの場合、通話が切断された後に機密データの秘匿化が適用されます。E メールコンタクトの場合、秘匿化は E メールコンタクトの終了後に適用されます。
**重要**
秘匿化機能は、機密データを識別して削除するように設計されています。ただし、機械学習が持つ予測的な性質の関係上、Contact Lens によって生成されたトランスクリプトに含まれる機密データの存在を、すべて特定して削除することはできません。出力が要求通りに秘匿化されていることを、自分自身で再確認することをお勧めします。
秘匿化機能は、1996 年に米国で制定された、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律 (HIPAA) のような、医療プライバシー法に基づく匿名性の要件を満たしていません。このため、秘匿化処理後も、引き続き保護の対象となる医療情報として扱うことをお勧めします。
Contact Lens の秘匿化機能がサポートしている言語の一覧については、[Amazon Connect の機能でサポートされている言語](supported-languages.md) を参照してください。
## 秘匿化済みのファイルについて
秘匿化済みの音声ファイルは、Amazon S3 バケット内 (例: connect-*instanceARN*/Analysis) に保存されます。
編集されたチャットファイルは、チャット Amazon S3 バケットに保存されます。例: connect-*instanceARN*/Analysis/Chat
秘匿化された E メールファイルは、connect-*instanceARN*/Analysis/Email などの E メール Amazon S3 バケットに保存されます。
Amazon S3 コンソールを使用して、 AWS コンソールからすべてのファイル (秘匿化済み、秘匿化なし、生データなど) にアクセスできます。
以下は、適切な[セキュリティプロファイルのアクセス許可](permissions-for-contact-lens.md)があると仮定して Amazon Connect 、管理者ウェブサイト (**連絡先の詳細**ページなど) を使用してアクセスできる内容のリストです。
+ 秘匿化された音声、チャット、E メールファイルにアクセスします。
+ 秘匿化済み音声録音をダウンロードします。
**注記**
現在、秘匿化済みチャットファイルと音声トランスクリプトをダウンロードすることはできません。
秘匿化が有効化されると、Contact Lens は以下のファイルを生成します。
+ 秘匿化済みファイル。このファイルは、[秘匿化] が有効化されている場合デフォルトで生成されます。これは、機密データが秘匿化された出力スキーマです。ファイル例については、「[Contact Lens 会話分析で分析された通話の秘匿化済みファイルの例](contact-lens-example-output-files.md#example-redacted-file)」を参照してください。
+ オリジナル (未加工) で、分析済みのファイル。このファイルは、[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックの、**[秘匿化済み音声のために、秘匿化済みおよびオリジナルのトランスクリプトを取得する]** が選択されている場合にのみ生成されます。ファイル例については、「[Contact Lens 会話分析で分析された通話の元のファイルの例](contact-lens-example-output-files.md#example-original-output-file)」を参照してください。
**重要**
音声コンタクトでは、オリジナルの分析済みファイルは、完全な会話が保存される唯一の場所です。これを削除すると、秘匿化された機密データの記録は残りません。
+ 音声コンタクトの秘匿化済み音声ファイル (wav)。音声ファイル内の機密データは、無音として編集されます。これらのサイレント時間は、 Amazon Connect 管理者ウェブサイトや他の場所で非通話時間としてフラグ付けされません。
これらのファイルを保持する期間を決定するには、ファイル保持ポリシーを使用します。
# チャット分析に Contact Lens API を使用する
Contact Lens は、会話分析をサポートする 2 種類の API を提供しています。このような API を使用して、コンタクトセンターの効率を向上するソリューションを構築できます。
+ [ListRealtimeContactAnalysisSegments](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegments.html): 音声のコンタクトに使用します。
+ [ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2.html): チャットのコンタクトに使用します。
このような会話分析 API は、標準的なリクエスト/応答を行うポーリング API であり、その他のサービスと統合する必要はありません。ただし、[レート制限](amazon-connect-service-limits.md#connect-contactlens-api-quotas)があります。必要な場合は、[ストリーミング API](contact-analysis-segment-streams.md) を使用することで、これらの制限をなくすことができます。Amazon Kinesis Data Streams との統合が必要です。
通話分析とチャット分析の API の 2 種類のユースケースは次のとおりです。
## コンタクト転送の向上
コンタクトをエージェントから別のエージェントに転送する際、次のエージェントに会話のトランスクリプトを転送できます。新人エージェントには、コンタクト理由についてのコンテキストが提供されるため、顧客は既に提供した情報を最初から繰り返す必要はありません。音声のコンタクトには [ListRealtimeContactAnalysisSegments](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegments.html) API、チャットには [ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2.html) API を使用して、特定の時点までの会話のトランスクリプト全体を取得して、新人エージェントと共有できます。
## ラベル、問題、アクション項目、結果など、会話の主要な部分のハイライトを取得できます。
エージェントは主なハイライトを使用して、コンタクトの終了後迅速にメモを取り、スーパーバイザーはコンタクトを迅速に特定して品質管理やエージェントのパフォーマンスを管理できます。これにより、エージェントとスーパーバイザーの業務の生産性が向上します。
# Amazon Kinesis Data Streams を使用して音声およびチャットコンタクトの Contact Lens 分析にアクセスする
コンタクト分析セグメントストリームを使用すると、音声コンタクトとチャットコンタクトの Contact Lens 分析にアクセスできます。ストリーミングは、既存の[通話とチャット分析 API](contact-lens-api.md) のスケーリング制限を克服しています。音声コンタクトでは、部分的なトランスクリプトにアクセスできる、`Utterance` と呼ばれるデータセグメントにもアクセスできます。これにより、ライブコールでエージェントを支援するための超低レイテンシー要件を満たすことができます。
このセクションでは、ストリーミングのために Amazon Kinesis Data Streams と統合する方法について説明します。
ストリーミングを通して、以下のイベントタイプを受信できます。
+ コンタクト分析セッションの開始時に公開された STARTED イベント。
+ コンタクト分析セッション中に公開された SEGMENTS イベント。これらのイベントには、分析された情報を含むセグメントのリストが含まれます。
+ コンタクト分析セッションの終了時に公開された COMPLETED イベントまたは FAILED イベント。
**Topics**
+ [コンタクト分析セグメントストリームを有効にする](enable-contact-analysis-segment-streams.md)
+ [音声: 会話分析セグメントストリームのデータモデル](real-time-contact-analysis-segment-streams-data-model.md)
+ [チャット: 会話分析セグメントストリームのデータモデル](chat-real-time-contact-analysis-segment-streams-data-model.md)
+ [音声: 会話分析セグメントストリームのサンプル](sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md)
+ [チャット: 会話分析セグメントストリームのサンプル](chat-sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md)
# Contact Lens の会話を分析するためにコンタクト分析セグメントストリームを有効にする
問い合わせ分析セグメントストリームは、デフォルトでは有効になっていません。このトピックでは、有効にする方法について説明します。
## ステップ 1: Kinesis ストリームを作成する
Amazon Connect インスタンスが存在するのと同じアカウントとリージョンにデータストリームを作成します。詳細については、『*Amazon Kinesis Data Streams デベロッパーガイド*』の「[ステップ 1: データストリームの作成](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/tutorial-stock-data-kplkcl-create-stream.html)」を参照してください。
**ヒント**
データのタイプごとに個別のストリームを作成することをお勧めします。コンタクト分析セグメントストリーム、エージェントイベント、およびコンタクトレコードに同じストリームを使用することは可能ですが、それぞれ個別のストリームを使用した方が、ストリームの管理とデータの取得がはるかに容易になります。詳細については、「[Amazon Kinesis Data Streams デベロッパーガイド](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/introduction.html)」を参照してください。
## ステップ 2: Kinesis ストリームのサーバー側暗号化を設定する (オプションですが、推奨)
これを行うには、いくつかの方法があります。
+ オプション 1: Kinesis AWS マネージドキー (`aws/kinesis`) を使用します。追加の設定なしで機能します。
+ オプション 2: Amazon Connect インスタンスの通話録音、チャットのトランスクリプト、またはエクスポートされたレポートで同じ顧客管理キーを使用します。
オプション 2: Amazon Connect インスタンスの通話録音、チャットのトランスクリプト、またはエクスポートされたレポートで同じ顧客管理キーを使用します。その場合、Kinesis データストリームに同じ KMS キーを選択します。このキーには、使用に必要な許可 (付与) が既にあります。
+ オプション 3: 別の顧客管理キーを使用します。
既存の顧客管理キーを使用するか、新しい顧客管理キーを作成して、Amazon Connect ロールがキーを使用するために必要な許可を追加します。 AWS KMS 付与を使用して許可を追加するには、次の例を参照してください。
```
aws kms create-grant \
--key-id your key ID \
--grantee-principal arn:aws:iam::your AWS account ID:role/aws-service-role/connect.amazonaws.com/AWSServiceRoleForAmazonConnect_11111111111111111111 \
--operations GenerateDataKey \
--retiring-principal arn:aws:iam::your AWS account ID:role/adminRole
```
`grantee-principal` は、Amazon Connect インスタンスに関連付けられているサービスにリンクされたロールの ARN です。サービスにリンクされたロールの ARN を確認するには、Amazon Connect コンソールで、**[Overview]** (概要)、**[Distribution settings]** (ディストリビューションの設定)、**[Service-linked role]** (サービスにリンクされたロール) に移動します。
## ステップ 3: Kinesis ストリームを関連付ける
Amazon Connect [AssociateInstanceStorageConfig](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_AssociateInstanceStorageConfig.html) API を使用して、以下のリソースタイプを関連付けます。
+ 音声コンタクトでは `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS` を使用します。
+ チャットコンタクトでは `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_CHAT_SEGMENTS` を使用します。
**注記**
`REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_SEGMENTS` は廃止されましたが、まだサポートされており、音声コンタクトのみに適用されます。今後の音声コンタクトでは `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS` を使用してください。
以前ストリームを `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_SEGMENTS` に関連付けたことがある場合は、ストリームを `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS` に更新するためのアクションは必要ありません。
リアルタイムコンタクト分析セグメントの公開先の Kinesis ストリームを指定します。インスタンス ID と Kinesis ストリーム ARN が必要です。コードの例を以下に示します。
```
// Build request
const request: Connect.Types.AssociateInstanceStorageConfigRequest = {
InstanceId: 'your Amazon Connect instance ID',
ResourceType: 'REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS or REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_CHAT_SEGMENTS',
StorageConfig: {
StorageType: 'KINESIS_STREAM',
KinesisStreamConfig: {
StreamArn: 'the ARN of your Kinesis stream',
},
}
};
```
### AWS CLI
以下はチャットコンタクトの例です。
**ヒント**
AWS リージョン (`--region`) を含めない場合、CLI プロファイルに基づいてデフォルトのリージョンが使用されます。
`--storage-config` パラメータ値は一重引用符 (') 内に含めないでください。そうしないと、エラーが発生します。
```
aws connect associate-instance-storage-config \
--region "us-west-2" \
--instance-id your Amazon Connect instance ID \
--resource-type REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_CHAT_SEGMENTS \
--storage-config StorageType=KINESIS_STREAM,KinesisStreamConfig={StreamArn=the ARN of your Kinesis stream}
```
### AWS SDK
以下は音声コンタクトの例です。
```
import { Connect } from 'aws-sdk';
async function associate (): Promise {
const clientConfig: Connect.ClientConfiguration = {
region: 'the Region of your Amazon Connect instance',
};
const connect = new Connect(clientConfig);
// Build request
const request: Connect.Types.AssociateInstanceStorageConfigRequest = {
InstanceId: 'your Amazon Connect instance ID',
ResourceType: 'REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS',
StorageConfig: {
StorageType: 'KINESIS_STREAM',
KinesisStreamConfig: {
StreamArn: 'the ARN of your Kinesis stream',
},
}
};
try {
// Execute request
const response: Connect.Types.AssociateInstanceStorageConfigResponse = await connect.associateInstanceStorageConfig(request).promise();
// Process response
console.log('raw response: ${JSON.stringify(response, null, 2)}');
} catch (err) {
console.error('Error calling associateInstanceStorageConfig. err.code: ${err.code},' +
'err.message: ${err.message}, err.statusCode: ${err.statusCode}, err.retryable: ${err.retryable}');
}
}
associate().then(r => console.log('Done'));
```
## ステップ 4: Amazon Connect インスタンスの Contact Lens を有効にする
手順については、「[Amazon Connect Contact Lens 会話分析を有効にする](enable-analytics.md)」を参照してください。
## ステップ 5 (オプション): サンプルセグメントストリームを確認する
[音声](sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md)または[チャット](chat-sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md)のサンプルセグメントストリームを確認して、それぞれどのようなものかを把握しておくことをお勧めします。
# Contact Lens で音声コンタクトを分析するための会話分析セグメントストリームのデータモデル
リアルタイム問い合わせ分析セグメントストリームは JSON で生成されます。リアルタイム会話分析が有効になっているすべてのコンタクトの関連ストリームに、イベント JSON blob が公開されます。音声コンタクトの会話分析セッションのために、以下のタイプのイベントを公開できます。
+ STARTED イベント - 各会話分析セッションは、セッションの開始時に 1 つの STARTED イベントを公開します。
+ SEGMENTS イベント - 各会話分析セッションは、セッション中に 1 つ以上の SEGMENTS イベントを公開することがあります (イベントが 0 の場合もあります)。これらのイベントには、分析された情報を含むセグメントのリストが含まれます。音声コンタクトの場合、セグメントのリストには 、「`Utterance`」、「`Transcript`」、「`Categories`」または「`PostContactSummary`」セグメントが含まれる場合があります。
+ COMPLETED または FAILED イベント - 各会話分析セッションは、セッションの終了時に 1 つの COMPLETED イベントまたは FAILED イベントを公開します。
## 音声コンタクトのすべてのイベントに含まれる共通のプロパティ
すべてのイベントには、以下のプロパティが含まれます。
**バージョン**
イベントスキーマのバージョン。
型: 文字列
**Channel**
この問い合わせのチャネルのタイプ。
型: 文字列
有効な値: `VOICE`、`CHAT`、`TASK`
チャネルの詳細については、「[Amazon Connect で問い合わせをルーティングするためのチャネルと同時実行数](channels-and-concurrency.md)」を参照してください。
**AccountId**
この問い合わせが行われるアカウントの ID。
型: 文字列
**ContactId**
分析される問い合わせの ID。
型: 文字列
**InstanceId**
この問い合わせが行われるインスタンスの ID。
型: 文字列
**LanguageCode**
この問い合わせに関連付けられている言語コード。
タイプ: 文字列
有効な値: [Contact Lens リアルタイム通話分析でサポートされている言語](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens)のいずれかの言語コード。
**EventType**
発行されるイベントのタイプ。
型: 文字列
有効な値: `STARTED`、`SEGMENTS`、`COMPLETED`、`FAILED`
## STARTED イベント
`STARTED` イベントには、共通のプロパティのみが含まれます。
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ ContactId
+ LanguageCode
+ EventType: STARTED
## SEGMENTS イベント
`SEGMENTS` イベントには、以下のプロパティが含まれます。
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ ContactId
+ LanguageCode
+ EventType: SEGMENTS
+ セグメント: 共通のプロパティに加えて、`SEGMENTS` イベントには、セグメントのリストと分析情報が含まれます。
タイプ: [セグメント](#segment)オブジェクトの配列
+ PostContactSummary: 音声コンタクトセグメントのコンタクト後の概要に関する情報。
タイプ: [PostContactSummary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_connect-contact-lens_PostContactSummary.html) オブジェクト
必須: いいえ
**セグメント**
リアルタイム分析セッションで分析されたセグメント。
各セグメントは、以下のオプションのプロパティを持つオブジェクトです。セグメントタイプに応じて、以下のプロパティの 1 つだけが存在します。
+ Utterance
+ Transcript
+ カテゴリ
+ PostContactSummary
**Utterance**
分析された発話。
必須: いいえ
+ **ID**
発話の ID。
型: 文字列
+ ** TranscriptId**
この発話に関連付けられているトランスクリプトの ID。
タイプ: 文字列
+ **ParticipantId**
参加者の ID。
型: 文字列
+ ** ParticipantRole**
参加者のロール。例えば、顧客、エージェント、システムなどです。
型: 文字列
+ ** PartialContent**
発話の内容。
型: 文字列
+ ** BeginOffsetMillis**
このトランスクリプトのコンタクトの開始オフセット。
タイプ: 整数
+ ** EndOffsetMillis**
このトランスクリプトのコンタクトの終了オフセット。
タイプ: 整数
**Transcript**
分析されたトランスクリプト。
型: [トランスクリプト](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_Transcript.html)オブジェクト
必須: いいえ
**Categories**
一致したカテゴリルール。
タイプ: [Categories](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_Categories.html) オブジェクト
必須: いいえ
**PostContactSummary**
音声コンタクトセグメントのコンタクト後の概要に関する情報。
タイプ: [PostContactSummary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_connect-contact-lens_PostContactSummary.html) オブジェクト
必須: いいえ
## COMPLETED イベント
`COMPLETED` イベントには、以下の共通プロパティのみが含まれます。
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ ContactId
+ LanguageCode
+ EventType: COMPLETED
## FAILED イベント
`FAILED` イベントには、以下の共通プロパティのみが含まれます。
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ ContactId
+ LanguageCode
+ EventType: FAILED
# Contact Lens でチャットを分析するための会話分析セグメントストリームのデータモデル
チャットコンタクトの会話分析セグメントストリームは JSON で生成されます。リアルタイム会話分析が有効になっているすべてのコンタクトの関連ストリームに、イベント JSON blob が公開されます。チャットコンタクトの会話分析セッションのために、以下のタイプのイベントを公開できます。
+ STARTED イベント - 各会話分析セッションは、セッションの開始時に 1 つの STARTED イベントを公開します。
+ SEGMENTS イベント - 各会話分析セッションは、セッション中に 1 つ以上の SEGMENTS イベントを公開することがあります (イベントが 0 の場合もあります)。これらのイベントには、分析された情報を含むセグメントのリストが含まれます。チャットコンタクトの場合、セグメントのリストには「`Attachments`」、「`Transcript`」、「`Categories`」、「`Events`」、「`Issues`」または「`PostContactSummary`」セグメントが含まれる場合があります。
+ COMPLETED または FAILED イベント - 各会話分析セッションは、セッションの終了時に 1 つの COMPLETED イベントまたは FAILED イベントを公開します。
## チャットコンタクトのすべてのイベントに含まれる共通のプロパティ
すべてのイベントには、以下のプロパティが含まれます。
**バージョン**
イベントスキーマのバージョン。チャットコンタクトの場合、これは 2.0.0 です。
タイプ: 文字列
**Channel**
この問い合わせのチャネルのタイプ。
型: 文字列
有効な値: `VOICE`、`CHAT`、`TASK`
チャネルの詳細については、「[Amazon Connect で問い合わせをルーティングするためのチャネルと同時実行数](channels-and-concurrency.md)」を参照してください。
**AccountId**
この問い合わせが行われるアカウントの ID。
タイプ: 文字列
**InstanceId**
この問い合わせが行われるインスタンスの ID。
タイプ: 文字列
**ContactId**
分析される問い合わせの ID。
タイプ: 文字列
**StreamingEventType**
発行されるイベントのタイプ。
型: 文字列
有効な値: `STARTED`、`SEGMENTS`、`COMPLETED`、`FAILED`
**StreamingSettings**
このコンタクトContact Lensの設定
型: [StreamingSettings](#streamingsettingsobject) オブジェクト
## StreamingSettings オブジェクト
**LanguageCode**
この問い合わせに関連付けられている言語コード。
タイプ: 文字列
有効な値: [Contact Lens リアルタイム通話分析でサポートされている言語](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens)のいずれかの言語コード。
**Output**
このコンタクトで有効になっている Contact Lens 出力タイプ。
タイプ: 文字列
有効な値: `Raw`、`Redacted`、`RedactedAndRaw`
**RedactionTypes**
このコンタクトで有効になっている秘匿化のタイプ。
型: 文字列の配列
有効な値: `PII`
**RedactionTypesMetadata**
各秘匿化タイプの秘匿化メタデータ。
型: RedactionType 文字列から [RedactionMetadata](#redactionmetadata) オブジェクト
有効な値: `PII`
## RedactionMetadata オブジェクト
秘匿化設定に関する情報を提供します。
**RedactionMaskMode**
データの秘匿化置換設定
タイプ: 文字列
有効な値: `PII`、`EntityType`
## STARTED イベント
`STARTED` イベントには、共通のプロパティのみが含まれます。
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ ContactId
+ StreamingEventType: STARTED
+ StreamingSettings
## SEGMENTS イベント
`SEGMENTS` イベントには、以下のプロパティが含まれます。
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ OutputType
+ 現在のセグメントの Contact Lens 出力タイプ。
+ タイプ: 文字列
+ 有効な値: `Raw`、`Redacted`
+ ContactId
+ StreamingEventType: SEGMENTS
+ StreamingSettings
+ セグメント
+ 分析情報を含むセグメントのリスト。
+ タイプ: [セグメント](#chat-segment)オブジェクトの配列
**セグメント**
リアルタイム分析セッションで分析されたセグメント。
各セグメントは、以下のオプションのプロパティを持つオブジェクトです。セグメントタイプに応じて、以下のプロパティの 1 つだけが存在します。
+ [アタッチメント](#chat-attachments)
+ [カテゴリ](#chat-category)
+ [イベント](#chat-event)
+ [問題](#chat-issues)
+ [トランスクリプト](#chat-transcript)
+ [PostContactSummary](#chat-postcontactsummary)
**アタッチメント**
分析された添付ファイル。
必須: いいえ
型: [RealTimeContactAnalysisSegmentAttachments](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentAttachments.html) オブジェクト
**Categories**
一致したカテゴリルール。
型: [RealTimeContactAnalysisSegmentCategories](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentCategories.html) オブジェクト
必須: いいえ
**イベント**
コンタクトイベントを説明するセグメントタイプ。
型: [RealTimeContactAnalysisSegmentEvent](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentEvent.html) オブジェクト
必須: いいえ
**問題**
検出された問題のリストを含むセグメントタイプ。
型: [RealTimeContactAnalysisSegmentIssues](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentIssues.html) オブジェクト
必須: いいえ
**トランスクリプト**
分析されたトランスクリプトセグメント。
型: [RealTimeContactAnalysisSegmentTranscript](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentTranscript.html) オブジェクト
必須: いいえ
**PostContactSummary**
チャットのリアルタイムコンタクトセグメントのコンタクト後の概要に関する情報。
タイプ: [RealTimeContactAnalysisSegmentPostContactSummary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentPostContactSummary.html) オブジェクト
必須: いいえ
## COMPLETED イベント
`COMPLETED` イベントには、以下の共通プロパティのみが含まれます。
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ InstanceId
+ ContactId
+ StreamingEventType: COMPLETED
+ StreamingSettings
## FAILED イベント
`FAILED` イベントには、以下の共通プロパティのみが含まれます。
+ Version
+ Channel
+ AccountId
+ InstanceId
+ ContactId
+ StreamingEventType: FAILED
+ StreamingSettings
# Contact Lens を使用して通話を分析するための会話分析セグメントストリームのサンプル
このトピックでは、音声コンタクト中に発生する可能性のある STARTED、SEGMENTS、COMPLETED、FAILED イベントのサンプルセグメントストリームを示します。
## サンプルの STARTED イベント
+ EventType: STARTED
+ 会話分析セッションの開始時に公開されます。
```
{
"Version": "1.0.0",
"Channel": "VOICE",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact
"EventType": "STARTED"
}
```
## サンプルの SEGMENTS イベント
+ EventType: SEGMENTS
+ 会話分析セッション中に公開されます。これらのイベントには、セグメントのリストと分析情報が含まれます。セグメントのリストには、「`Utterance`」、「`Transcript`」、「`Categories`」または「`PostContactSummary`」セグメントが含まれる場合があります。
```
{
"Version": "1.0.0",
"Channel": "VOICE",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact
"EventType": "SEGMENTS",
"Segments": [
{
"Utterance": {
"Id": "7b48ca3d-73d3-443a-bf34-a9e8fcc01747",
"TranscriptId": "121d1581-905f-4169-9804-b841bb4df04a",
"ParticipantId": "AGENT",
"ParticipantRole": "AGENT",
"PartialContent": "Hello, thank you for calling Example Corp. My name is Adam.",
"BeginOffsetMillis": 19010,
"EndOffsetMillis": 22980
}
},
{
"Utterance": {
"Id": "75acb743-2154-486b-aaeb-c960ae290e88",
"TranscriptId": "121d1581-905f-4169-9804-b841bb4df04a",
"ParticipantId": "AGENT",
"ParticipantRole": "AGENT",
"PartialContent": "How can I help you?",
"BeginOffsetMillis": 23000,
"EndOffsetMillis": 24598
}
},
{
"Transcript": {
"Id": "121d1581-905f-4169-9804-b841bb4df04a",
"ParticipantId": "AGENT",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Content": "Hello, thank you for calling Example Corp. My name is Adam. How can I help you?",
"BeginOffsetMillis": 19010,
"EndOffsetMillis": 24598,
"Sentiment": "NEUTRAL"
}
},
{
"Transcript": {
"Id": "4295e927-43aa-4447-bbfc-8fccc2027530",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Content": "I'm having trouble submitting the application, number AX876293 on the portal. I tried but couldn't connect to my POC on the portal. So, I'm calling on this toll free number",
"BeginOffsetMillis": 19010,
"EndOffsetMillis": 22690,
"Sentiment": "NEGATIVE",
"IssuesDetected": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 81
}
}
]
}
},
{
"Categories": {
"MatchedCategories": [
"CreditCardRelated",
"CardBrokenIssue"
],
"MatchedDetails": {
"CreditCardRelated": {
"PointsOfInterest": [
{
"BeginOffsetMillis": 19010,
"EndOffsetMillis": 22690
}
]
},
"CardBrokenIssue": {
"PointsOfInterest": [
{
"BeginOffsetMillis": 25000,
"EndOffsetMillis": 29690
}
]
}
}
}
},
{
"PostContactSummary": {
"Content": "Customer contacted Example Corp because of an issue with their application",
"Status": "COMPLETED"
}
}
]
}
```
## サンプルの COMPLETED イベント
+ EventType: COMPLETED
+ 分析が正常に完了した場合、問い合わせ分析セッションの終了時に公開されます。
```
{
"Version": "1.0.0",
"Channel": "VOICE",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact
"EventType": "COMPLETED"
}
```
## サンプルの FAILED イベント
+ EventType: FAILED
+ 分析が失敗した場合、会話分析セッションの終了時に公開されます。
```
{
"Version": "1.0.0",
"Channel": "VOICE",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact
"EventType": "FAILED"
}
```
# Contact Lens でチャットを分析するための会話分析ストリームのサンプル
このトピックでは、チャットコンタクト中に発生する可能性のある STARTED、SEGMENTS、COMPLETED、FAILED イベントのサンプルセグメントストリームを示します。
## サンプルの STARTED イベント
+ EventType: STARTED
+ 会話分析セッションの開始時に公開されます。
```
{
"Version": "2.0.0",
"Channel": "CHAT",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"StreamingEventType": "STARTED",
"StreamingSettings": {
"LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact
"Output": "RedactedAndRaw",
"RedactionTypes": [
"PII"
],
"RedactionTypesMetadata": {
"PII": {
"RedactionMaskMode": "PII"
}
}
}
}
```
## サンプルの SEGMENTS イベント
+ EventType: [SEGMENTS](chat-real-time-contact-analysis-segment-streams-data-model.md#chat-segment-streams-data-model-segments-event)
+ 会話分析セッション中に公開されます。このイベントには、分析された情報を含む [RealtimeContactAnalysisSegment](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealtimeContactAnalysisSegment.html) オブジェクトのリストが含まれます。セグメントのリストには、「`"Transcript"`」、「`"Categories"`」、「`"Issue"`」、「`"Event"`」、「`"Attachment"`」または「PostContactSummary」セグメントが含まれることがあります。
```
{
"Version": "2.0.0",
"Channel": "CHAT",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"OutputType": "Redacted",
"StreamingEventType": "SEGMENTS",
"StreamingSettings": {
"LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact
"Output": "RedactedAndRaw",
"RedactionTypes": [
"PII"
],
"RedactionTypesMetadata": {
"PII": {
"RedactionMaskMode": "PII"
}
}
},
"Segments": [{
"Transcript": {
"Id": "07a2d668-5c9e-4f69-b2fe-986261b0743a",
"ParticipantId": "a309ac1e-ca87-44ca-bb5d-197eca8ed77a",
"ParticipantRole": "AGENT",
"DisplayName": "[PII]",
"Content": "Hello, thank you for contacting Example Corp. My name is Ray.",
"ContentType": "text/markdown",
"Time": {
"AbsoluteTime": "2024-03-14T19:39:26.715Z"
},
"Sentiment": "NEUTRAL"
}
}, {
"Categories": {
"MatchedDetails": {
"Hi": {
"PointsOfInterest": [{
"TranscriptItems": [{
"Id": "5205b050-8aa9-4645-a381-a308801649ab",
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 40
}
}]
}]
}
}
}
}, {
"Issues": {
"IssuesDetected": [{
"TranscriptItems": [{
"Content": "I have an issue with my bank account",
"Id": "0e5574a7-2aeb-4eab-8bb5-3a7f66a2284a",
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 7,
"EndOffsetChar": 43
}
}]
}]
}
}, {
"Attachments": {
"Id": "06ddc1eb-2302-4a8e-a73f-37687fe41aa9",
"ParticipantId": "7810b1de-cca8-4153-b522-2498416255af",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"DisplayName": "Customer",
"Attachments": [{
"AttachmentName": "Lily.jpg",
"ContentType": "image/jpeg",
"AttachmentId": "343e34da-391a-4541-8b7e-3909d931fcfa",
"Status": "APPROVED"
}],
"Time": {
"AbsoluteTime": "2024-03-14T19:39:26.715Z"
}
}
}, {
"Event": {
"Id": "fbe61c5f-d0d8-4345-912a-4e81f5734d3b",
"ParticipantId": "7810b1de-cca8-4153-b522-2498416255af",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"DisplayName": "Customer",
"EventType": "application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.left",
"Time": {
"AbsoluteTime": "2024-03-14T19:40:00.614Z"
}
}
},
{
"PostContactSummary": {
"Content": "Customer contacted Example Corp because of an issue with their bank account",
"Status": "COMPLETED"
}
}]
}
```
## サンプルの COMPLETED イベント
+ EventType: COMPLETED
+ 分析が正常に完了した場合、問い合わせ分析セッションの終了時に公開されます。
```
{
"Version": "2.0.0",
"Channel": "CHAT",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"StreamingEventType": "COMPLETED",
"StreamingEventSettings": {
"LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact
"Output": "RedactedAndRaw",
"RedactionTypes": ["PII"],
"RedactionTypesMetadata": {
"PII": {
"RedactionMaskMode": "PII"
}
}
}
}
```
## サンプルの FAILED イベント
+ EventType: FAILED
+ 分析が失敗した場合、会話分析セッションの終了時に公開されます。
```
{
"Version": "2.0.0",
"Channel": "CHAT",
"AccountId": "123456789012", // your AWS account ID
"InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID
"ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact
"StreamingEventType": "FAILED",
"StreamingEventSettings": {
"LanguageCode": "en-US",
"Output": "RedactedAndRaw",
"RedactionTypes": ["PII"],
"RedactionTypesMetadata": {
"PII": {
"RedactionMaskMode": "PII"
}
}
}
}
```
# Contact Lens 会話分析で分析済みファイルを出力する場所
以下は、Contact Lens 会話分析出力ファイルが、インスタンスの Amazon S3 バケットに格納されている場合のパスの例です。
+ オリジナルの分析済みトランスクリプトファイル (JSON)
+ /connect-instance- bucket/**Analysis/Voice**/2020/02/04/*contact's\$1ID*\$1analysis\$12020-02-04T21:14:16Z.json
+ /connect-instance- bucket/**Analysis/Chat**/2020/02/04/*contact's\$1ID*\$1analysis\$12020-02-04T21:14:16Z.json
+ /connect-instance- bucket/**Analysis/Email**/2026/03/10/*contact's\$1ID*\$1analysis\$120260310T22:35\$1UTC.json
+ 分析および秘匿化されたトランスクリプトファイル (JSON)
+ /connect-instance- bucket/**Analysis/Voice/Redacted**/2020/02/04/*contact's\$1ID*\$1**analysis\$1redacted**\$12020-02-04T21:14:16Z.json
+ /connect-instance- bucket/**Analysis/Chat/Redacted**/2020/02/04/*contact's\$1ID*\$1**analysis\$1redacted**\$12020-02-04T21:14:16Z.json
+ /connect-instance- bucket/**Analysis/Email/Redacted**/2026/03/10/*contact's\$1ID*\$1**analysis\$1redacted**\$120260310T22:35\$1UTC.json
+ 秘匿化済み音声ファイル
+ /connect-instance- bucket/**Analysis/Voice/Redacted**/2020/02/04/*contact's\$1ID*\$1**call\$1recording\$1redacted**\$12020-02-04T21:14:16Z.**wav**
**重要**
録音を削除するには、編集された記録と未編集の両方の録音のファイルを削除する必要があります。
# 通話の Contact Lens 会話分析出力ファイルの例
以下のセクションでは、Contact Lens 会話分析が問題を検出し、カテゴリを照合し、ラウドネスを示し、機密データを秘匿化した場合に得られる出力の例を示します。
詳細については、各セクションを展開してください。
## Contact Lens 会話分析で分析された通話の元のファイルの例
以下の例は、Contact Lens 会話分析が分析した通話のスキーマを示しています。この例では、ラウドネス、問題の検出、通話の動機、および秘匿化されるべき情報を示します。
分析済みファイルについては、以下の点に注意してください。
+ どの機密データが秘匿化されているのかは示されません。すべてのデータは PII (個人を特定可能な情報) と呼ばれます。
+ PII が含まれている場合にのみ、各発言に `Redaction` セクションが含まれます。
+ `Redaction` セクションが存在する場合、ミリ秒単位のオフセットが含まれます。.wav ファイルでは、秘匿化された部分は無音になります。必要に応じて、前出のオフセットを使用して、無音部分を、ビープ音などの別のものに置き換えることができます。
+ 1 つの発言に 2 つ以上の PII 秘匿化が存在する場合、最初のオフセットは最初の PII に、2 番目のオフセットは 2 番目の PII に適用されます (以降も同様)。
```
{
"Version": "1.1.0",
"AccountId": "your AWS account ID",
"Channel": "VOICE",
"ContentMetadata": {
"Output": "Raw"
},
"JobStatus": "COMPLETED",
"JobDetails": {
"SkippedAnalysis": [
{
"Feature": "CATEGORIZATION",
"ReasonCode": "QUOTA_EXCEEDED",
"SkippedEntities": [
{
"CategoryName": "PotentialFraud"
"RuleId": "a1130485-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
},
{
"CategoryName": "Refund"
"RuleId": "bbbbbbb-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
}
]
},
{
"Feature": "CATEGORIZATION",
"ReasonCode": "FAILED_SAFETY_GUIDELINES",
"SkippedEntities": [
{
"CategoryName": "ManagerEscalation"
"RuleId": "cccccccc-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
},
]
},
]
},
"LanguageCode": "en-US",
"Participants": [
{
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"ParticipantRole": "CUSTOMER"
},
{
"ParticipantId": "AGENT",
"ParticipantRole": "AGENT"
}
],
"Categories": {
"MatchedCategories": ["Cancellation"],
"MatchedDetails": {
"Cancellation": {
"PointsOfInterest": [
{
"BeginOffsetMillis": 7370,
"EndOffsetMillis": 11190
}
]
}
}
},
"ConversationCharacteristics": {
"ContactSummary": {
"PostContactSummary": {
"Content": "The customer and agent's conversation did not have any clear issues, outcomes or next steps. Agent verified customer information and finished the call."
}
},
"TotalConversationDurationMillis": 32110,
"Sentiment": {
"OverallSentiment": {
"AGENT": 0,
"CUSTOMER": 3.1
},
"SentimentByPeriod": {
"QUARTER": {
"AGENT": [
{
"BeginOffsetMillis": 0,
"EndOffsetMillis": 7427,
"Score": 0
},
{
"BeginOffsetMillis": 7427,
"EndOffsetMillis": 14855,
"Score": -5
},
{
"BeginOffsetMillis": 14855,
"EndOffsetMillis": 22282,
"Score": 0
},
{
"BeginOffsetMillis": 22282,
"EndOffsetMillis": 29710,
"Score": 5
}
],
"CUSTOMER": [
{
"BeginOffsetMillis": 0,
"EndOffsetMillis": 8027,
"Score": -2.5
},
{
"BeginOffsetMillis": 8027,
"EndOffsetMillis": 16055,
"Score": 5
},
{
"BeginOffsetMillis": 16055,
"EndOffsetMillis": 24082,
"Score": 5
},
{
"BeginOffsetMillis": 24082,
"EndOffsetMillis": 32110,
"Score": 5
}
]
}
}
},
"Interruptions": {
"InterruptionsByInterrupter": {
"CUSTOMER": [
{
"BeginOffsetMillis": 10710,
"DurationMillis": 3790,
"EndOffsetMillis": 14500
}
],
"AGENT": [
{
"BeginOffsetMillis": 10710,
"DurationMillis": 3790,
"EndOffsetMillis": 14500
}
]
},
"TotalCount": 2,
"TotalTimeMillis": 7580
},
"NonTalkTime": {
"TotalTimeMillis": 0,
"Instances": []
},
"TalkSpeed": {
"DetailsByParticipant": {
"AGENT": {
"AverageWordsPerMinute": 239
},
"CUSTOMER": {
"AverageWordsPerMinute": 163
}
}
},
"TalkTime": {
"TotalTimeMillis": 28698,
"DetailsByParticipant": {
"AGENT": {
"TotalTimeMillis": 15079
},
"CUSTOMER": {
"TotalTimeMillis": 13619
}
}
}
},
"CustomModels": [
{ // set via https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/add-custom-vocabulary.html
"Type": "TRANSCRIPTION_VOCABULARY",
"Name": "ProductNames",
"Id": "4e14b0db-f00a-451a-8847-f6dbf76ae415" // optional field
}
],
"Transcript": [
{
"BeginOffsetMillis": 0,
"Content": "Okay.",
"EndOffsetMillis": 90,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
79.27
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 160,
"Content": "Just hello. My name is Peter and help.",
"EndOffsetMillis": 4640,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
66.56,
40.06,
85.27,
82.22,
77.66
],
"Redaction": {
"RedactedTimestamps": [
{
"BeginOffsetMillis": 3290,
"EndOffsetMillis": 3620
}
]
}
},
{
"BeginOffsetMillis": 4640,
"Content": "Hello. Peter, how can I help you?",
"EndOffsetMillis": 6610,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
70.23,
73.05,
71.8
],
"Redaction": {
"RedactedTimestamps": [
{
"BeginOffsetMillis": 5100,
"EndOffsetMillis": 5450
}
]
}
},
{
"BeginOffsetMillis": 7370,
"Content": "I need to cancel. I want to cancel my plan subscription.",
"EndOffsetMillis": 11190,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "NEGATIVE",
"LoudnessScore": [
77.18,
79.59,
85.23,
81.08,
73.99
],
"IssuesDetected": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 55
},
"Text": "I need to cancel. I want to cancel my plan subscription"
}
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 11220,
"Content": "That sounds very bad. I can offer a 20% discount to make you stay with us.",
"EndOffsetMillis": 15210,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEGATIVE",
"LoudnessScore": [
75.92,
75.79,
80.31,
80.44,
76.31
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 15840,
"Content": "That sounds interesting. Thank you accept.",
"EndOffsetMillis": 18120,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
73.77,
79.17,
77.97,
79.29
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 18310,
"Content": "Alright, I made all the changes to the account and now these discounts applied.",
"EndOffsetMillis": 21820,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
83.88,
86.75,
86.97,
86.11
],
"OutcomesDetected": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 9,
"EndOffsetChar": 77
},
"Text": "I made all the changes to the account and now these discounts applied"
}
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 22610,
"Content": "Awesome. Thank you so much.",
"EndOffsetMillis": 24140,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
79.11,
81.7,
78.15
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 24120,
"Content": "No worries. I will send you all the details later today and call you back next week to check up on you.",
"EndOffsetMillis": 29710,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
87.07,
83.96,
76.38,
88.38,
87.69,
76.6
],
"ActionItemsDetected": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 12,
"EndOffsetChar": 102
},
"Text": "I will send you all the details later today and call you back next week to check up on you"
}
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 30580,
"Content": "Thank you. Sir. Have a nice evening.",
"EndOffsetMillis": 32110,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
81.42,
82.29,
73.29
]
}
]
}
}
```
## Contact Lens 会話分析で分析された通話の秘匿化済みファイルの例
このセクションでは、Contact Lens 会話分析によって分析された後の通話の秘匿化済みファイルの例を示します。これは、解析されたオリジナルファイルのコピーです。唯一の違いは、機密データが消去されていることです。この例では、「`CREDIT_DEBIT_NUMBER`」、「`NAME`」、「`USERNAME`」の 3 つのエンティティが秘匿化対象として選択されています。
この例では、`RedactionMaskMode` が PII に設定されています。エンティティが秘匿化されると、Contact Lens はそのエンティティを `[PII]` に置き換えます。`ENTITY_TYPE` に設定されると、Contact Lens はデータをエンティティの名前 (例: `[CREDIT_DEBIT_NUMBER]`) に置き換えます。
```
{
"Version": "1.1.0",
"AccountId": "your AWS account ID",
"ContentMetadata": {
"Output": "Redacted",
"RedactionTypes": ["PII"],
"RedactionTypesMetadata": {
"PII": {
"RedactionEntitiesRequested": ["CREDIT_DEBIT_NUMBER", "NAME", "USERNAME"],
"RedactionMaskMode": "PII" // if you were to choose ENTITY_TYPE instead, the redaction would say, for example, [NAME]
}
}
},
"Channel": "VOICE",
"JobStatus": "COMPLETED",
"JobDetails": {
"SkippedAnalysis": [
{
"Feature": "CATEGORIZATION",
"ReasonCode": "QUOTA_EXCEEDED",
"SkippedEntities": [
{
"CategoryName": "PotentialFraud"
"RuleId": "a1130485-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
},
{
"CategoryName": "Refund"
"RuleId": "bbbbbbb-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
}
]
},
{
"Feature": "CATEGORIZATION",
"ReasonCode": "FAILED_SAFETY_GUIDELINES",
"SkippedEntities": [
{
"CategoryName": "ManagerEscalation"
"RuleId": "cccccccc-9529-4249-a1d4-5738b4883748"
},
]
},
]
},
"LanguageCode": "en-US",
"Participants": [
{
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"ParticipantRole": "CUSTOMER"
},
{
"ParticipantId": "AGENT",
"ParticipantRole": "AGENT"
}
],
"Categories": {
"MatchedCategories": ["Cancellation"],
"MatchedDetails": {
"Cancellation": {
"PointsOfInterest": [
{
"BeginOffsetMillis": 7370,
"EndOffsetMillis": 11190
}
]
}
}
},
"ConversationCharacteristics": {
"ContactSummary": {
"PostContactSummary": {
"Content": "The customer and agent's conversation did not have any clear issues, outcomes or next steps. Agent verified customer information and finished the call."
}
},
"TotalConversationDurationMillis": 32110,
"Sentiment": {
"OverallSentiment": {
"AGENT": 0,
"CUSTOMER": 3.1
},
"SentimentByPeriod": {
"QUARTER": {
"AGENT": [
{
"BeginOffsetMillis": 0,
"EndOffsetMillis": 7427,
"Score": 0
},
{
"BeginOffsetMillis": 7427,
"EndOffsetMillis": 14855,
"Score": -5
},
{
"BeginOffsetMillis": 14855,
"EndOffsetMillis": 22282,
"Score": 0
},
{
"BeginOffsetMillis": 22282,
"EndOffsetMillis": 29710,
"Score": 5
}
],
"CUSTOMER": [
{
"BeginOffsetMillis": 0,
"EndOffsetMillis": 8027,
"Score": -2.5
},
{
"BeginOffsetMillis": 8027,
"EndOffsetMillis": 16055,
"Score": 5
},
{
"BeginOffsetMillis": 16055,
"EndOffsetMillis": 24082,
"Score": 5
},
{
"BeginOffsetMillis": 24082,
"EndOffsetMillis": 32110,
"Score": 5
}
]
}
}
},
"Interruptions": {
"InterruptionsByInterrupter": {
"CUSTOMER": [
{
"BeginOffsetMillis": 10710,
"DurationMillis": 3790,
"EndOffsetMillis": 14500
}
],
"AGENT": [
{
"BeginOffsetMillis": 10710,
"DurationMillis": 3790,
"EndOffsetMillis": 14500
}
]
},
"TotalCount": 2,
"TotalTimeMillis": 7580
},
"NonTalkTime": {
"TotalTimeMillis": 0,
"Instances": []
},
"TalkSpeed": {
"DetailsByParticipant": {
"AGENT": {
"AverageWordsPerMinute": 239
},
"CUSTOMER": {
"AverageWordsPerMinute": 163
}
}
},
"TalkTime": {
"TotalTimeMillis": 28698,
"DetailsByParticipant": {
"AGENT": {
"TotalTimeMillis": 15079
},
"CUSTOMER": {
"TotalTimeMillis": 13619
}
}
}
},
"CustomModels": [
{ // set via https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/add-custom-vocabulary.html
"Type": "TRANSCRIPTION_VOCABULARY",
"Name": " LNK POPProductNames",
"Id": "4e14b0db-f00a-451a-8847-f6dbf76ae415" // optional field
}
],
"Transcript": [
{
"BeginOffsetMillis": 0,
"Content": "Okay.",
"EndOffsetMillis": 90,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
79.27
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 160,
"Content": "Just hello. My name is [PII] and help.",
"EndOffsetMillis": 4640,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
66.56,
40.06,
85.27,
82.22,
77.66
],
"Redaction": {
"RedactedTimestamps": [
{
"BeginOffsetMillis": 3290,
"EndOffsetMillis": 3620
}
]
}
},
{
"BeginOffsetMillis": 4640,
"Content": "Hello. [PII], how can I help you?",
"EndOffsetMillis": 6610,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
70.23,
73.05,
71.8
],
"Redaction": {
"RedactedTimestamps": [
{
"BeginOffsetMillis": 5100,
"EndOffsetMillis": 5450
}
]
}
},
{
"BeginOffsetMillis": 7370,
"Content": "I need to cancel. I want to cancel my plan subscription.",
"EndOffsetMillis": 11190,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "NEGATIVE",
"LoudnessScore": [
77.18,
79.59,
85.23,
81.08,
73.99
],
"IssuesDetected": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 55
},
"Text": "I need to cancel. I want to cancel my plan subscription"
}
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 11220,
"Content": "That sounds very bad. I can offer a 20% discount to make you stay with us.",
"EndOffsetMillis": 15210,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEGATIVE",
"LoudnessScore": [
75.92,
75.79,
80.31,
80.44,
76.31
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 15840,
"Content": "That sounds interesting. Thank you accept.",
"EndOffsetMillis": 18120,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
73.77,
79.17,
77.97,
79.29
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 18310,
"Content": "Alright, I made all the changes to the account and now these discounts applied.",
"EndOffsetMillis": 21820,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LoudnessScore": [
83.88,
86.75,
86.97,
86.11
],
"OutcomesDetected": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 9,
"EndOffsetChar": 77
},
"Text": "I made all the changes to the account and now these discounts applied"
}
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 22610,
"Content": "Awesome. Thank you so much.",
"EndOffsetMillis": 24140,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
79.11,
81.7,
78.15
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 24120,
"Content": "No worries. I will send you all the details later today and call you back next week to check up on you.",
"EndOffsetMillis": 29710,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "AGENT",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
87.07,
83.96,
76.38,
88.38,
87.69,
76.6
],
"ActionItemsDetected": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 12,
"EndOffsetChar": 102
},
"Text": "I will send you all the details later today and call you back next week to check up on you"
}
]
},
{
"BeginOffsetMillis": 30580,
"Content": "Thank you. Sir. Have a nice evening.",
"EndOffsetMillis": 32110,
"Id": "the ID of the turn",
"ParticipantId": "CUSTOMER",
"Sentiment": "POSITIVE",
"LoudnessScore": [
81.42,
82.29,
73.29
]
}
]
}
```
# Contact Lens 会話分析で分析されたチャットの Contact Lens 出力ファイルの例
このセクションでは、Contact Lens 会話分析が分析したチャット会話のスキーマ例を示します。この例では、推測した感情、一致したカテゴリ、コンタクトの要約、応答時間を示しています。
分析済みのオリジナルファイルには、チャットの全記録が含まれています。**[コンタクトの詳細]** ページのチャットの **[トランスクリプト]** フィールドに存在するのと同じコンテンツが、オリジナルの Contact Lens 分析ファイルの `Transcript` フィールドにも存在します。さらに、分析ファイルには、秘匿化済み分析ファイルに秘匿化済みデータがあることを示す `Redaction` セクションなど、さらに多くのフィールドが含まれる場合があります。
**注記**
一部の `ConversationCharacteristics` には、参加者のロールをキーとする `DetailsByParticipantRole` マップが含まれています。ただし、`Participants` リストのすべてのロール (`CUSTOMER` または `AGENT` など) が `DetailsByParticipantRole` オブジェクトに対応するキーを持つことが保証されているわけではありません。参加者にとってキーの有無は、Contact Lens 分析の対象となるデータがあったかどうかによって異なります。
## カテゴリ
`PointsOfInterest` は、チャット後と通話後のカテゴリでは異なります。
+ 通話後 `PointsOfInterest` には、ミリ秒単位のオフセットがあります。
+ チャット後 `PointsOfInterest` には `TranscriptItems` の配列があり、各項目には `id` と `CharacterOffset` があります。
`PointsOfInterest` の配列があります。各配列は `TranscriptItems` の配列があります。各 `PointOfInterest` はカテゴリ一致用ですが、各マッチが複数のトランスクリプト項目にまたがることもあります。
通話とチャットの両方で、`PointsOfInterest` 配列は空でもかまいません。つまり、カテゴリはコンタクト全体で一致していることになります。例えば、コンタクトに `Hello` が記載されていないカテゴリに一致するルールを作成した場合、トランスクリプトにはこの条件に一致する部分がないことになります。
**注記**
現在、`text/plain`、`text/markdown` チャットメッセージのみのカテゴリが推定されます。
## 主なハイライト
**主なハイライト**は `ConversationCharacteristics.ContactSummary.SummaryItemsDetected` 配列にあります。配列に含めることができる項目は 1 つだけで、`Issue`、`Outcome`、`Action` 項目のセットは 1 つしか見つからないことに注意してください。
配列内の各オブジェクトには、`IssuesDetected`、`OutcomesDetected`、`ActionItemsDetected` のフィールドがあります。
各フィールドには、`Id` と `CharacterOffsets` を持つ `TranscriptItems` の配列があります。これらには、コンタクトの要約である問題、結果、アクション項目を含むように特定された `TranscriptItems` と具体的な部分を記述しています。
**注記**
現在、主なハイライトは `text/plain` チャットメッセージについてのみ推測されます。
## 感情
### 全体的な感情
`DetailsByParticipantRole` フィールドの感情スコアは、Contact Lens 音声分析ファイルのスコアと同様です。
`DetailsByInteraction` フィールドには、`WithAgent` と `WithoutAgent` のチャットのやり取りの一部の `CUSTOMER` 感情スコアがあります。これらの部分のやり取りに顧客のメッセージがない場合、それぞれのフィールドは表示されません。
**注記**
現在、`text/plain`、`text/markdown` チャットメッセージのみの感情が推定されます。
### 感情シフト
`DetailsByParticipantRole` フィールドには、コンタクトの参加者 (つまり、`AGENT` と `CUSTOMER`) の感情の変化を説明するオブジェクトである `BeginScore` および `EndScore` が含まれます。
`DetailsByInteraction` フィールドには、`WithAgent` と `WithoutAgent` のチャットのやり取りの一部の `CUSTOMER` 感情シフトがあります。これらの部分のやり取りに顧客のメッセージがない場合、それぞれのフィールドは表示されません。
感情シフトは、チャットのやり取り中に参加者の感情がどのように変化したかについての情報を提供します。
## 応答時間
`AgentGreetingTimeMillis` では、`AGENT` がチャットに参加してから顧客への最初のメッセージを終了するまでの時間を測定します。
`DetailsByParticipantRole` には、参加者ごとに次のような特徴があります。
+ `Average`: 参加者の平均応答時間。
+ `Maximum`: 参加者の最長応答時間。最大応答時間が同じトランスクリプト項目が複数ある場合、どれが該当するか。
指定された参加者 `Average` および `Maximum` の応答時間を計算するには、他の参加者からのメッセージに応答する必要があります (`AGENT` は `CUSTOMER` に応答する必要があります。逆も同様です)。
例えば、`CUSTOMER` からのメッセージが 1 通だけで、チャットが終了するまでに `AGENT` からのメッセージが 1 通だけだった場合、Contact Lens は `AGENT` に対する応答時間を計算しますが、`CUSTOMER` に対する応答時間は計算しません。
**注記**
現在、` text/plain`、`text/markdown` チャットメッセージのみの応答時間が推定されます。
## リダクション
チャットのオリジナルの分析ファイルについて、以下の点に注意してください。
+ トランスクリプト項目には、秘匿化されるデータがある場合にのみ `Redaction` セクションが含まれます。このセクションには、秘匿化済みの分析ファイルで秘匿化されるデータの文字オフセットが含まれています。
+ メッセージの 2 つ以上の部分が秘匿化された場合、最初のオフセットは最初に秘匿化された部分に、2 番目のオフセットは 2 番目に秘匿化された部分に適用され、以下も同様です。
`AGENT` および `CUSTOMER` の `DisplayNames` には、PII が含まれているため秘匿化されています。これは、`AttachmentName` にも適用されます。
`CharacterOffsets` は、秘匿済みの分析ファイル内の `Content` の長さについて、秘匿化の変化を考慮します。`CharacterOffsets` は、オリジナルのコンテンツではなく、秘匿化済みのコンテンツについて記述します。
## オリジナルチャットファイルの例
```
{
"AccountId": "123456789012",
"Categories": {
"MatchedCategories": [
"agent-intro"
],
"MatchedDetails": {
"agent-intro": {
"PointsOfInterest": [
{
"TranscriptItems": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 73
},
"Id": "e4949dd1-aaa1-4fbd-84e7-65c95b2d3d9a"
}
]
}
]
}
}
},
"Channel": "CHAT",
"ChatTranscriptVersion": "2019-08-26",
"ContentMetadata": {
"Output": "Raw"
},
"ConversationCharacteristics": {
"ContactSummary": {
"PostContactSummary": {
"Content": "The customer and agent's conversation did not have any clear issues, outcomes or next steps. Agent verified customer information and finished the call."
}
},
"SummaryItemsDetected": [
{
"ActionItemsDetected": [],
"IssuesDetected": [
{
"TranscriptItems": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 72,
"EndOffsetChar": 244
},
"Id": "2b8ba020-53ee-4053-b5b7-35364ac1c7df"
}
]
}
]
"OutcomesDetected": [
{
"TranscriptItems": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 150
},
"Id": "72cc8c8d-2199-422a-b363-01d6d3fdc851"
}
]
}
]
}
],
"ResponseTime": {
"AgentGreetingTimeMillis": 2511,
"DetailsByParticipantRole": {
"AGENT": {
"Average": {
"ValueMillis": 5575
},
"Maximum": {
"TranscriptItems": [
{
"Id": "21acf0fc-7259-4a08-b4cd-688eb56587d3"
}
],
"ValueMillis": 7309
}
},
"CUSTOMER": {
"Average": {
"ValueMillis": 5875
},
"Maximum": {
"TranscriptItems": [
{
"Id": "c71ad383-f876-4bb3-b254-7837b6a3d395"
}
],
"ValueMillis": 11366
}
}
}
},
"Sentiment": {
"DetailsByTranscriptItemGroup": [
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "e4949dd1-aaa1-4fbd-84e7-65c95b2d3d9a"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "3673d926-6e75-4620-a6f0-7ea571790a15"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "46d37141-32d8-4f2e-a664-bcd3f34a68b3"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "3c4a2a1e-6790-46a6-8ad4-4a0980b04795"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "f9cd41b6-3f68-4e83-a47d-664395f324c0"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
"Sentiment": "POSITIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "21acf0fc-7259-4a08-b4cd-688eb56587d3"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "2b8ba020-53ee-4053-b5b7-35364ac1c7df"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "28d0a1ce-64d1-4625-bbef-4cfeb97b6742"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "ef9b8622-32d5-4cfd-9ccc-a242502267bc"
},
{
"Id": "03a9de67-f9e1-4884-a1a3-ecea78a4ce9e"
},
{
"Id": "cfee5ece-a671-4a11-9ec2-89aba4b7d688"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "72cc8c8d-2199-422a-b363-01d6d3fdc851"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
"Sentiment": "POSITIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "61bb2591-fe87-44e4-bba0-a3619c4cef1f"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "1761f27e-0989-4b6d-a046-fc03d2c6bc9c"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 3.3333333333333335,
"Sentiment": "POSITIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "8cdff161-dc25-44e6-986f-fc0e08ee0a7d"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -1.6666666666666667,
"Sentiment": "NEGATIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "bcc51949-3a79-4398-be1b-a27345a8a8ad"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -3.75,
"Sentiment": "NEGATIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "7d5c07d7-3d26-4b34-ae91-39aeaeef685c"
},
{
"Id": "e0efbd17-9139-439b-8c80-ebf2b9b703b9"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -3.75,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "8fbb8dd4-9fd4-4991-83dc-5f06eeead9aa"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -2.5,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "3b856fd9-0eeb-4fb2-93ed-95ec4aeae3a6"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "ecb8c498-96d7-448b-8360-366eeddb4090"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "d334058f-e3de-4cf1-a361-32e4e61f1839"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "3ec6adb5-3f11-409c-af39-40cf7ba6f078"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "c71ad383-f876-4bb3-b254-7837b6a3d395"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "4b292b64-4a33-45ff-89df-d5a175d16d70"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "2da5a3c2-9d1b-458c-ae53-759a4e63198d"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
"Sentiment": "POSITIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "e23a2331-f3fc-4d3c-8a51-1541451186c9"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 3.75,
"Sentiment": "POSITIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "5a27cc39-9b73-4ebe-9275-5e6723788a1b"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 3.75,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "540368c7-ec19-4fc0-8c86-0a5ee62d31a0"
}
]
}
],
"OverallSentiment": {
"DetailsByInteraction": {
"DetailsByParticipantRole": {
"CUSTOMER": {
"WithAgent": 0
}
}
},
"DetailsByParticipantRole": {
"AGENT": 1.1538461538461537,
"CUSTOMER": 0
}
},
"SentimentShift": {
"DetailsByInteraction": {
"DetailsByParticipantRole": {
"CUSTOMER": {
"WithAgent": {
"BeginScore": -3,
"EndScore": 3.75
}
}
}
},
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"Content": "My wife is blind and sensitive to the sun so I was going to surprise her for her birthday with all the herbs that she loves so you guys actually really let me down.",
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"Content": "123 Any Street, Any Town, and the zip code is 98109.",
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"Content": "Thank you very much. Just waiting on my system here. .. I'll also need the last four digits of your debit card.",
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"Content": "Ok. Last four for my debit care are 9008",
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"Content": "It's just too bad. I thought this was going to be the best gift idea. How can you guys be sending out defective seeds? Isn't that your whole business?",
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"Content": "I apologize for the experience you had Mr. Doe, its very uncommon that our customer will have this issue. We will look into this and get this sorted out for you right away.",
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```
## 秘匿化済みチャットファイルの例
```
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"MatchedDetails": {
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"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:17.029Z",
"Content": "Yeah! That would be great. I just want my wife to be able to have these herbs in her room. And I'm always happy to get my money back!",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "e23a2331-f3fc-4d3c-8a51-1541451186c9",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "MESSAGE"
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{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:22.269Z",
"Content": "Awesome! We really want to keep our customers happy and satisfied, and again I want to apologize for your less than satisfactory experience with the last product you ordered from us.",
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"DisplayName": "[PII]",
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"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
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"Content": "Okay! No problem. Sounds great. Thank you for all your help!",
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"DisplayName": "[PII]",
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"Content": "Is there anything else I can help you out with Mr [PII]?",
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"Redaction": {
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}
]
},
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{
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"DisplayName": "[PII]",
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"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Type": "EVENT"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:43.192Z",
"ContentType": "application/vnd.amazonaws.connect.event.chat.ended",
"Id": "2d9a0e4f-faec-485f-97af-2767dde1f30a",
"Type": "EVENT"
}
],
"Version": "CHAT-2022-11-30"
}
```
# Contact Lens 会話分析によって分析された E メールの Contact Lens 出力ファイルの例
このセクションでは、Contact Lens 会話分析によって分析された E メール問い合わせのスキーマの例を示します。この例では、一致したカテゴリと問い合わせチェーンの概要を示しています。
E メール分析出力ファイルについては、次の点に注意してください。
+ `Channel` フィールドは `EMAIL` に設定されます。
+ `Version` フィールドは`EMAIL`プレフィックス ( など`EMAIL-2026-01-01`) を使用します。
+ E メール出力ファイルには、感情スコア、感情シフト、ラウドネス、非通話時間データは含まれません。
+ `Categories` セクションには、 に設定された `EventSource`フィールドが含まれています`OnEmailAnalysisAvailable`。
+ E メール分析では E メールスレッド全体 (問い合わせチェーン) が要約されるため`PostContactSummary`、問い合わせ概要では `ContactChainSummary`の代わりに が使用されます。
+ このセクションでは、Amazon S3 に保存されている E メールメッセージとプレーンテキストファイル`CustomerMetadata.InputFiles`を参照します。
## E メール分析出力ファイルの例
次の例は、分類、秘匿化、問い合わせチェーンの概要が有効になっている E メール問い合わせの出力を示しています。
```
{
"Version": "EMAIL-2026-01-01",
"AccountId": "123456789012",
"Channel": "EMAIL",
"Configuration": {
"ChannelConfiguration": {
"AnalyticsModes": [
"ContactLens"
]
},
"LanguageLocale": "en-US",
"RedactionConfiguration": {
"Behavior": "Enable",
"Policy": "RedactedAndOriginal",
"Entities": [],
"MaskMode": "EntityType"
},
"SummaryConfiguration": {
"SummaryModes": [
"ContactChain"
]
}
},
"CustomerMetadata": {
"ContactId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
"InstanceId": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee",
"InputFiles": {
"EmailMessageS3URI": "connect/your-instance/EmailMessages/2026/01/15/a1b2c3d4_message.json",
"EmailMessagePlainTextS3URI": "connect/your-instance/EmailMessages/2026/01/15/a1b2c3d4_plain_text.json"
}
},
"Categories": {
"MatchedCategories": [
"refund-request",
"shipping-issue"
],
"MatchedDetails": {
"refund-request": {
"PointsOfInterest": [
{
"Contacts": [
{
"ContactId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890"
}
]
}
],
"EventSource": "OnEmailAnalysisAvailable"
},
"shipping-issue": {
"PointsOfInterest": [],
"EventSource": "OnEmailAnalysisAvailable"
}
}
},
"ConversationCharacteristics": {
"ContactSummary": {
"ContactChainSummary": {
"Content": "The customer reported that their order arrived damaged and requested a full refund including shipping costs. The agent confirmed the refund would be processed within 3-5 business days and offered a replacement unit."
}
}
},
"JobDetails": {}
}
```
# Amazon Connect Contact Lens の問題のトラブルシューティング
## 秘匿化されていないコンテンツを視聴できないのはなぜですか。
組織がContact Lens秘匿化機能を使用している場合、デフォルトでは秘匿化されたコンテンツのみが Amazon Connect 管理者ウェブサイトに表示されます。
秘匿化されていないコンテンツを表示するには、アクセス許可が必要です。詳細については、「[Amazon Connect で Contact Lens 会話分析を使用するアクセス許可を割り当てる](permissions-for-contact-lens.md)」を参照してください。
# Amazon Connect でエージェントとセルフサービスのインタラクションのパフォーマンスを評価する
**ヒント**
**初めて使用する場合** [Amazon Connect エージェント評価フォームワークショップ](https://catalog.workshops.aws/amazon-connect-evaluation-forms/en-US) をご覧ください。このオンラインコースでは、評価フォームの実用的な例を作成する方法について説明します。
**IT 管理者**: Amazon Connect の評価機能を有効にするには、 Amazon Connect コンソールに移動し、インスタンスエイリアスを選択し、**データストレージ**、**コンテンツ評価**、**編集**を選択します。S3 バケットの作成または選択を求めるメッセージが表示されます。バケットを作成したら、評価を保存してエクスポートできます。
Amazon Connect のパフォーマンス評価では、カスタムパフォーマンス評価基準を定義して、エージェントと自動システム (ボット、AI エージェント) が顧客とやり取りし、問題を解決する方法を評価、モニタリング、改善できます。その後、ダッシュボードで集計されたインサイトを確認してパフォーマンスをモニタリングし、個々の連絡先にドリルダウンして、記録、トランスクリプト、会話の概要、分析とともに評価を 1 つのビューで表示できます。統合されたコーチングを使用すると、エージェントの強みと改善の機会を強調したフィードバックをエージェントに提供できます。
すべての問い合わせタイプ (音声、チャット、E メール、タスク) に対して手動評価を実行できます。Amazon Connect 会話分析によって分析された音声およびチャットの問い合わせに対して、自動インタラクションを実行できます。エージェントインタラクションと自動インタラクション (ボットまたは AI エージェントによって処理) の両方の自動評価を実行できます。自動評価の詳細については、「」を参照してください[ステップ 6: 自動評価を有効にする](create-evaluation-forms.md#step-automate)。
手動評価を実行するには、問い合わせを検索し、適切な評価フォームを選択し、問い合わせの音声、画面録画、またはトランスクリプトを確認し、人間、AI エージェント、またはボットが顧客とどのようにやり取りしたかを評価します。その後、エージェントのコーチングフィードバックを提供し、ボット、AI エージェント、セルフサービスワークフローを最適化することで、これらのインサイトを使用してカスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。
**パフォーマンスを評価するには**
1. [パフォーマンス評価へのアクセス許可](evaluation-and-coaching-permissions.md)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。
1. 評価する問い合わせにアクセスします。評価するには、複数の方法があります。例えば、誰かが問い合わせ URL をユーザーと共有したり、その URL を含むタスクをユーザーに割り当てたりしている可能性があります。または、問い合わせ ID があれば、次の方法で問い合わせ記録を検索できます。ナビゲーションペインで、**[Analytics and optimization]** (分析と最適化)、**[Contact search]** (問い合わせ検索) を選択し、評価する問い合わせを検索します。
1. **[Contact details]** (問い合わせ詳細) ページで、**[Evaluations]** (評価) または **[<]** のアイコンを選択します。
![\[[コンタクトの詳細] ページ、[評価] ボタン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-evaluatebutton.png)
1. **[評価]** パネルには、コンタクトに対して進行中または完了した評価がすべて一覧表示されます。
![\[[評価] ペイン、2 つの評価のステータス。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-startevaluation.png)
1. 評価を開始するには、ドロップダウンメニューから評価フォームを選択し、**評価の開始**を選択します。評価フォームをまだ設定していない場合は、事前に設定する必要があります。詳細については、「[評価フォームを作成する](create-evaluation-forms.md)」を参照してください。
1. 特に長い評価フォームを見るには、各セクションの横にある矢印を使用して、フォームを折りたたんだり展開したりします。
![\[[評価] ペイン、セクションを折りたたんだり展開したりする矢印。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-exampleevaluation.png)
1. **[Save]** (保存) を選択して進行中のフォームを保存します。フォームのステータスが **[Draft]** (ドラフト) になります。いつでも戻って続けることができ、また、削除してやり直すこともできます。
![\[[評価] ペイン、ドラフトに設定されている評価のステータス。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-draft.png)
1. 終了したら、**[Submit]** (送信) を選択します。フォームでオプションの質問をスキップした場合、評価を送信するかどうかを確認する警告が表示されます。**Yes]** を選択します。これで、評価は **[完了]** しました。
![\[オプションの質問をスキップし、評価を送信します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-draft-submit.png)
# パフォーマンス評価とコーチングにセキュリティプロファイルのアクセス許可を割り当てる
ユーザーが評価フォームを作成、自動化、アクセスできるようにするには、以下の **[分析と最適化]** セキュリティプロファイルのアクセス許可を割り当てます。
+ **評価フォーム - 問い合わせ評価を実行する**: 品質保証チームメンバーなどのユーザーが評価フォームを使用して問い合わせを確認できるようにします。イメージ例については、「[Amazon Connect でエージェントとセルフサービスのインタラクションのパフォーマンスを評価する](evaluations.md)」を参照してください。
このアクセス許可によって、評価フォーム、スコア、最終更新日/範囲、評価者、ステータスで評価を[検索](search-evaluations.md)することができます。また、評価フォームの監査証跡を表示することもできます。
+ **表示**のアクセス許可を付与すると、送信された評価の表示が可能になります。このアクセス許可は、評価を実行するユーザー (マネージャーなど) と、評価を表示する必要があるユーザー (エージェントなど) に付与できます。
+ **作成**のアクセス許可を付与すると、新しい評価の作成、およびドラフト評価の表示や編集が可能になります。
+ **編集**のアクセス許可を付与すると、送信された評価の編集が可能になります。
+ **削除**のアクセス許可を付与すると、ドラフト評価と送信された評価をどちらも削除できるようになります。
+ **[Evaluation forms - manage form definitions]** (評価フォーム - フォーム定義の管理): 管理者とマネージャーによって、評価フォームを[作成](create-evaluation-forms.md)および[管理](evaluationform-audit-trail.md)できるようにします。
+ **ルール**: 特定のエージェントの行動や顧客の結果に基づいて[コンタクトを自動的に分類する](rules.md)には、ルールを作成、表示、編集、削除するアクセス許可が必要です。これらのコンタクトカテゴリを使用して、評価フォームの[オートメーションを設定](create-evaluation-forms.md#step-automate)できます。さらに、[自動評価を送信するルールを作成する](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md)には、ルールのアクセス許可が必要です。
+ **評価フォーム - AI アシスタントに聞く**: 評価の実行中に **AI に聞く**ボタンへのアクセスを提供します。**AI に聞く** ボタンを使用すると、ユーザーは評価フォームの質問の回答に対する [生成 AI を活用した推奨回答](generative-ai-performance-evaluations.md)を得ることができます。
+ **評価フォーム - キャリブレーションセッションの管理**: 管理者がキャリブレーションセッションを作成および管理できるようにすることで、マネージャーがエージェントのパフォーマンスを評価する際の一貫性と精度を高めることができます。
+ **サンプルコンタクト**: マネージャーが評価のためにエージェントのコンタクトをランダムにサンプリングできるようにします。たとえば、マネージャーは階層内のすべてのエージェントを選択し、先週からエージェントごとに 5 つのランダムなコンタクトを取得して評価できます。
ユーザーがコーチングセッションを管理またはアクセスできるようにするには、次の**分析および最適化**セキュリティプロファイルのアクセス許可を割り当てます。
+ **コーチング - 自分のコーチングセッション**: 自分がコーチまたは参加者として割り当てられているコーチングセッションにアクセスします。
+ **表示**: 自分がコーチまたは参加者であるコーチングセッションを表示します。参加者がいる場合は、このアクセス許可でコーチングセッションを承認できます。
+ **作成**: 自分をコーチとして新しいコーチングセッションを作成します。
+ **編集**: 自分がコーチであるコーチングセッションを編集します。
+ **削除**: 自分がコーチであるコーチングセッションを削除します。
+ **コーチング - コーチングセッションを管理する**: 自分または他のユーザーが実行するコーチングセッションにアクセスします。このアクセス許可は、管理者または品質マネージャーを対象としています。
+ **表示**: すべてのコーチングセッションを表示します。
+ **作成**: 新しいコーチングセッションを作成します。自分をコーチとして選択することも、他のユーザーをコーチとして割り当てることもできます。
+ **編集**: すべてのコーチングセッションを編集します。
+ **削除**: すべてのコーチングセッションを削除します。
**[Admin]** (管理者) セキュリティプロファイルには、デフォルトでこれらのアクセス許可があります。
既存のセキュリティプロファイルにアクセス許可を追加する方法については、「[Amazon Connect でセキュリティプロファイルを更新する](update-security-profiles.md)」を参照してください。
# Amazon Connect で評価監査証跡を表示する
評価は複数回修正して送信できます。評価者が既存の評価に変更を送信すると、マネージャーは以下を記録する監査証跡を表示できます。
+ 元の評価を送信したユーザー
+ 評価を再送信したユーザー
+ 変更内容 (評価での回答や回答メモの変更など）
コンタクトセンターのマネージャーは、この情報を使用して内部監査を実行し、評価者間の一貫性を高める機会を特定することができます。
**評価監査証跡を表示するために**
1. **分析と最適化** - **セキュリティプロファイルの[評価フォーム - 評価を実行](evaluation-and-coaching-permissions.md)**のアクセス許可を持つユーザーアカウントで Amazon Connect にログインします。
1. 送信後に編集された評価を含むコンタクトにアクセスします。
1. 調査する評価を選択します。次の図は、完了した評価へのリンクを含む**評価**ページを示しています。
![\[監査証跡の表示を選択できる完了した評価へのリンク。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluation-audit-example.png)
1. 評価の**概要**セクションには、**変更履歴**が含まれています。評価が送信された回数を示します。次の画像に示すように、リンクを選択します。
![\[変更履歴プロパティ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluation-audit-change-history.png)
1. 最初の送信後の監査証跡を表示できます。再送信の横にある矢印を選択して、編集の詳細を表示します。次の画像は、評価送信後に行われた評価の監査証跡の例を示しています。
![\[評価送信後に変更された評価の監査証跡。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluation-audit.png)
# Amazon Connect で評価フォームを作成する
Amazon Connect では、[さまざまな評価フォーム](feature-limits.md#evaluationforms-feature-specs)を作成できます。たとえば、ビジネスユニットごと、およびキューごとに異なる評価フォームが必要になる場合があります。エージェントインタラクションと Lex ボットまたは AI エージェントとのセルフサービスインタラクションを評価するためのさまざまな評価フォームを作成することもできます。
各フォームには複数のセクションと質問を含めることができます。
+ 各質問とセクションに[重み](about-scoring-and-weights.md)を割り当てて、そのスコアが評価フォームの全体的なスコアにどの程度影響するかを示すことができます。
+ また、各質問にオートメーションを設定し、Contact Lens 会話分析から得られるインサイトとメトリクスを使用してこれらの質問への回答が自動的に入力されるようにすることもできます。
このトピックでは、 Amazon Connect 管理ウェブサイトを使用してフォームを作成し、オートメーションを設定する方法について説明します。フォームを作成してプログラムで管理するには、*Amazon Connect API リファレンス*の「[評価アクション](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/evaluation-api.html)」を参照してください。
**Topics**
+ [ステップ 1: タイトル付きの評価フォームを作成する](#step-title)
+ [ステップ 2: セクションと質問を追加する](#step-sections)
+ [ステップ 3: 回答を追加する](#step-answers)
+ [ステップ 4: 条件付きで質問を有効にする](#step-conditionally-enable-questions)
+ [ステップ 5: 回答にスコアと範囲を割り当てる](#step-assignscores)
+ [ステップ 6: 自動評価を有効にする](#step-automate)
+ [ステップ 7: 評価フォームをプレビューする](#step-preview)
+ [ステップ 8: 最終スコアに重みを割り当てる](#step-weights)
+ [ステップ 9: 評価フォームをアクティブ化する](#step-activateform)
## ステップ 1: タイトル付きの評価フォームを作成する
次の手順では、評価フォームを作成または複製し、タイトルを設定する方法について説明します。
1. セキュリティプロファイルに **[分析と最適化]** - **[評価フォーム - フォーム定義の管理]** - **[作成]** の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。
1. **分析と最適化**を選択し、**評価フォーム**を選択します。
1. **[Evaluation forms]** (評価フォーム) ページで、**[Create new form]** (新規フォームの作成) を選択します。
-または-
既存のフォームを選択し、**複製する**を選択します。
1. 「*Sales evaluation*」のようなフォームのタイトルを入力するか、既存のタイトルを変更します。フォームへのアクセスを制御するために、フォームにタグを追加します ([「パフォーマンス評価のtag-based-accessコントロールを設定する](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/tag-based-access-control-performance-evaluations.html)」を参照）。完了したら、**OK** を選択します。
![\[[評価フォーム] ページ、[フォームタイトルを設定] セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-title.png)
評価フォームページの上部に、次のタブが表示されます。
+ **[Sections and questions]** (セクションと質問)。セクション、質問、回答をフォームに追加します。
+ **[Scoring]** (スコアリング)。フォームでスコアリングを有効化します。セクションや質問にスコアリングを適用することもできます。
1. フォームの作成中は、いつでも **[Save]** (保存) を選択できます。これにより、このページから移動し、後でフォームに戻ることができます。
1. 次のステップに進み、セクションや質問を追加します。
## ステップ 2: セクションと質問を追加する
1. **[Sections and questions]** (セクションと質問) タブで、セクション 1 に *[Greeting]* (挨拶) などのタイトルを追加します。
![\[[評価フォーム] ページ、[セクションとキュー] タブ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-greetingtitle.png)
1. **[Add question]** (質問の追加) を選択して、質問を追加します。
1. **[Question title]** (質問タイトル) ボックスに、評価フォームに表示される質問を入力します。例えば、「*エージェントは自分の名前を名乗って、サポートに来たことを伝えましたか?*」
![\[[評価フォーム] ページ、[質問タイトル] ボックス。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-greetingquestion1.png)
1. **[評価者向けの手順]** ボックスに、評価者や生成 AI が質問に答えるのに役立つ情報を追加します。
例えば、「*エージェントは顧客 ID を確かめましたか?*」という質問に対して、「*エージェントは、顧客の質問に対応する前に、メンバーシップ ID と郵便番号を顧客にたずねることが義務付けられています*」というような追加の指示を与えることができます。
1. **[Question type]** (質問のタイプ) ボックスで、フォームに表示する次のいずれかのオプションを選択します。
+ **[Single selection]** (単一選択): 評価者は、**[Yes]** (はい)、**[No]** (いいえ)、または **[Good]** (良い)、**[Fair]** (普通)、**[Poor]** (悪い) などの選択肢のリストから選択できます。
+ **複数選択**: 評価者は、顧客が購入に関心を持っていた製品のリストや、非準拠のエージェントの行動など、オプションのリストから複数の回答を選択できます。
+ **[Text field]** (テキストフィールド): 評価者は自由形式のテキストを入力できます。
+ **[Number]** (数値): 評価者は、1～10 など、指定した範囲の数値を入力できます。
+ **日付**: 評価者は回答として日付を選択できます。
1. 次のステップに進み、回答を追加します。
## ステップ 3: 回答を追加する
1. **[Answers]** (回答) タブで、評価者に表示する回答の選択肢 (**[Yes]** (はい)、**[No]** (いいえ) など) を追加します。
1. さらに回答を追加するには、**[Add option]** (選択肢の追加) を選択します。
以下の図では、**Single selection** (単一選択) の質問に対する回答例を示しています。
![\[[回答] タブ、[オプションを追加] コマンド。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-greetingquestion1-answer.png)
次の図では、 **[Number]** (数値) の範囲質問に対する回答例を示しています。
![\[[回答] タブ、[最小値] ボックスと [最大値] ボックス。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-questionscoring4.png)
1. また、質問をオプションとしてマークすることもできます。これにより、マネージャーは評価の実施中に質問をスキップ (または**「該当なし」**としてマーク) できます。
![\[質問に「該当なし」とマークするオプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-questionscoring-not-applicable.png)
## ステップ 4: 条件付きで質問を有効にする
評価フォームには、他の質問に対する回答に基づいて条件付きで有効または無効になる質問を含めることができます。例えば、必要な場合にのみフォローアップの質問がフォームに表示されるように設定できます。
1. フォローアップの質問が必要な質問を選択します。質問タイプは**単一選択**または**複数選択**でなければならず、オプションの質問にすることはできません (**オプションの質問**チェックボックスを選択しないでください）。
例えば次の図は、質問 1.1 *[電話の理由は何でしたか?]* を示しています。**[オプションの質問]** チェックボックスは選択されていません。
![\[質問タイプは [1 つの選択] で、[オプションの質問] チェックボックスは選択されていません。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions1.png)
1. フォローアップの質問を追加し、ここで **[オプションの質問]** チェックボックスをオンにします。
次の図は、フォローアップの質問である質問 1.2 *[エージェントは、顧客がオンラインで新規アカウント登録を試みたかどうか確認しましたか?]* を示しています。**[オプションの質問]** チェックボックスが選択されています。
![\[フォローアップの質問で [オプションの質問] チェックボックスが選択されています。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions2.png)
1. **[条件付きで質問を有効にする]** タブを選択し、**[条件付き質問]** をオンにします。次の図はこのトグルを示しています。
![\[[条件付きで質問を有効にする] タブ、[条件付き質問] のトグル。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions3.png)
1. 質問 1.1 *[電話の理由は何でしたか?]* に対する回答が **[新規アカウント登録]** の場合にのみ、フォローアップの質問が有効になるように設定します。これらのオプションは、次の画像に示されています。
![\[いずれかの条件に当てはまる場合に質問を表示します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions4.png)
この設定では、*[電話の理由は何でしたか?]* に対する回答が **[新規アカウント登録]** である場合にのみ、フォローアップの質問 *[エージェントは、顧客がオンラインで新規アカウント登録を試みたかどうか確認しましたか?]* がフォームに動的に追加されます。それ以外の場合は、この質問がフォームに表示されることはないため、回答する必要はありません。
1. この設定が正常に動作することを確認するには、**[プレビュー]** アクションを使用します。
条件付き質問を作成するときに留意すべき点を以下に示します。
+ 条件付きで有効になっている質問は、デフォルトでは無効になります。
+ 条件付きで無効になっている質問は、デフォルトでは有効になります。
+ 条件付きで他の質問を有効または無効にするには、**単一選択**または**複数選択**の質問のみを使用できます。オプションの質問は使用できません。
+ 回答オプションを 1 つ以上選択して、条件付き質問の条件をトリガーできます。
**注記**
条件付きで有効になっている質問で生成 AI を活用したオートメーションが有効になっている場合、その質問での生成 AI の使用は、1 件のコンタクトで生成 AI を用いて回答できる質問の使用制限にカウントされます。質問が条件付きで無効になっていてもカウントされます。
**1 件のコンタクトにおいて生成 AI を用いて自動的に回答できる評価質問のデフォルトの上限数**については、「[Contact Lens サービスクォータ](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas)」を参照してください。
## ステップ 5: 回答にスコアと範囲を割り当てる
1. フォームの上部に移動します。**[スコアリング]** タブを選択し、次に **[スコアリングの有効化]** チェックボックスを選択します。
![\[[評価フォーム] ページ、[スコアリング] タブ、[スコアリングの有効化] チェックボックス。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-enablescoring.png)
これにより、フォーム全体のスコアリングが可能になります。また、**Number** (数値) の質問タイプに対する回答の範囲を追加できるようになります。
1. **[Sections and questions]** (セクションと質問) タブに戻ります。これで、**Single selection** (単一選択) にスコアを割り当てることや、**[Number]** (数値) の質問のタイプに範囲を追加できるようになりました。
![\[[セクションと質問] タブ、質問固有の [スコアリング] タブ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoring-feature.png)
1. **[Number]** (数値) タイプの質問を作成する場合、**[Scoring]** (スコアリング) タブで **[Add range]** (範囲の追加) を選択して値の範囲を入力します。回答について、最低スコアから最高スコアまでを示してください。
次の図では、**[Number]** (数値) の質問のタイプに対する範囲とスコアリングの例を示しています。
![\[質問固有の [スコアリング] タブ、回答範囲。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-questionscoring5.png)
+ エージェントが顧客の話を遮った回数が 0 回の場合、スコアは 10 (最高) になります。
+ エージェントが顧客の話を遮った回数が 1～4 回の場合、スコアは 5 になります。
+ エージェントが顧客の話を遮った回数が 5～10 回の場合、スコアは 1 (最低) になります。
**注記**
回答オプションには **[0 (オートフェイル)]** のスコアを設定できます。**オートフェイル**の適用先はセクション、サブセクション、またはフォーム全体から選択できます。つまり、評価の回答を選択した場合に、対応するセクション、サブセクション、またはフォーム全体に 0 のスコアが割り当てられます。**[自動フェイル]** オプションは、次の画像に示されています。
![\[オートフェイルのオプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automaticfail.png)
1. すべての回答にスコアを割り当てたら、**[Save]** (保存) を選択します。
1. スコアの割り当てが完了したら、次のステップに進んで特定の質問の質問を自動化するか、引き続き[評価フォームのプレビュー](#step-preview)を行います。
## ステップ 6: 自動評価を有効にする
Amazon Connect を使用すると、評価フォーム内の質問に自動的に回答できます (例えば、エージェントは挨拶スクリプトに従っていましたか?)。 会話分析からのインサイトとメトリクスの使用。オートメーションは以下に使用することができます。
+ **パフォーマンス評価を実施する評価者を支援する**: 評価者が評価を実施する際に、評価フォームの質問に対して自動回答が示されます。評価者は、送信前に自動回答を上書きできます。
+ **評価を自動的に入力して送信する**: 管理者は評価フォームを設定して、評価フォーム内のすべての質問への回答を自動化し、カスタマーインタラクションの最大 100% の評価を自動的に送信できます。評価者は評価を編集して再送信できます (必要な場合)。
自動化の方法は、エージェントのインタラクションを評価するか、自動インタラクションを評価するか (Lex ボットや AI エージェントとのやり取り中のセルフサービスなど) によって異なります。エージェントと自動インタラクションのどちらかを選択するには、**「問い合わせインタラクションタイプ**」の**「追加設定**」を選択します。
評価者を支援する場合も、評価の自動送信の場合も、まず評価フォーム内の個々の質問に対して自動化を設定する必要があります。Amazon Connect には、評価を自動化する 3 つの方法があります。
+ **問い合わせカテゴリ**: *単一選択*の質問 (エージェントが顧客に対して適切に挨拶したか (はい/いいえ) など）、*および複数選択*の質問 (挨拶スクリプトのどの部分が正しくなったかなど) は、 ルールで定義された問い合わせカテゴリを使用して自動的に応答できます。詳細については、「[Amazon Connect 管理ウェブサイトを使用して Contact Lens ルールを作成する](build-rules-for-contact-lens.md)」を参照してください。
+ **生成 AI**: *単一選択形式*の質問および *テキストフィールド*の質問には、いずれも生成 AI を使用して自動回答が可能です。
**注記**
現在統合されている生成 AI を使用して、Lex ボットや AI エージェントとのセルフサービス (自動) インタラクションの評価を自動化することはできません。
+ **メトリクス**: *数値*の質問 (顧客が保留になっていた最長の時間など) には、最長の保留時間、感情スコアなどのメトリクスを使用して自動回答が可能です。
以下は、質問のタイプごとの自動化の例です。
**Contact Lens カテゴリを使用した単一選択形式の質問の自動化例**
+ 次の図は、Contact Lens がコンタクトを **ProperGreeting** というラベルで分類した場合に、評価の質問に対する回答が「はい」になることを示しています。コンタクトに **ProperGreeting** というラベルを付けるには、まず、適切な挨拶の一部として想定される単語やフレーズを検出するルールを設定する必要があります (エージェントが対応の冒頭 30 秒間に「お電話ありがとうございます」と発言した、など)。詳細については、「[コンタクトを自動的に分類する](rules.md)」を参照してください。
![\[[質問] セクション、[オートメーション] タブの Contact Lens カテゴリ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation1.png)
問い合わせカテゴリの設定については、「」を参照してください[コンタクトを自動的に分類する](rules.md)。
**問い合わせカテゴリを使用した*オプションの*単一選択の質問の自動化の例**
+ 次の図は、オプションの単一選択形式の質問の自動化例を示しています。最初に確認することは、質問が該当するかどうかです。問い合わせが、新しいアカウントを開くことについてかどうかをチェックするルールが作成されます。該当する場合、その問い合わせは **CallReasonNewAccountOpening** に分類されます。問い合わせが新しいアカウントを開くことに関するものでない場合、質問は**該当なし**とマークされます。
後続の条件は、質問が該当する場合にのみ実行されます。回答は、問い合わせカテゴリ **NewAccountDisclosures** に基づいて****「はい」または**「いい**え」とマークされます。このカテゴリは、エージェントが新しいアカウントの開設に関する情報開示を顧客に提供したかどうかをチェックします。
![\[[質問] セクション、[オートメーション] タブ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation1a.png)
問い合わせカテゴリの設定については、「」を参照してください[コンタクトを自動的に分類する](rules.md)。
**生成 AI を使用した*オプションの*単一選択形式の質問の自動化例**
+ 次の図は、生成 AI を使用した自動化の例を示しています。生成 AI が、質問のタイトルと、評価質問の手順で指定された評価基準を解釈し、それを使用して会話のトランスクリプトを分析することで、評価質問に自動的に回答します。完全な文を使用して評価質問のフレーズを作成し、手順内で評価基準を明確に指定すると、生成 AI の精度が向上します。詳細については、「[生成 AI を使用して Amazon Connect でエージェントのパフォーマンスを評価する](generative-ai-performance-evaluations.md)」を参照してください。
![\[質問セクション、生成 AI の Contact Lens オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation-genai.png)
**Contact Lens カテゴリを使用した複数選択の質問の自動化の例**
+ 複数の選択質問を使用して、1 つの選択質問に対する回答の推論をキャプチャできます。また、通話理由などの顧客シナリオをチェックすることで、条件付き質問のトリガーにも使用できます。次の例は、顧客の通話理由を取得するルールを活用して、複数の選択質問に対する回答を自動的に入力する方法を示しています。単一選択の質問とは異なり、すべての条件は複数の選択質問に回答するために順番に実行されます。次の例では、**StatusCheck** と ** ChangeExistingRequest** の両方のカテゴリが問い合わせに存在する場合、回答は「既存のサービスリクエストのステータスの確認」と「サービスリクエストの変更」の両方になります。
![\[[質問] セクション、[オートメーション] タブの Contact Lens カテゴリ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation1b.png)
問い合わせカテゴリの設定については、「」を参照してください[コンタクトを自動的に分類する](rules.md)。
**数値形式の質問の自動化例**
+ エージェントとのやり取りの時間が 30 秒未満の場合は、質問に 10 のスコアを付けます。
![\[[質問] セクション、[スコアリング] タブ、数値の質問。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation2.png)
+ **[Automation]** (オートメーション) タブで、質問を自動的に評価するために使用するメトリクスを選択します。
![\[[質問] セクション、[オートメーション] タブ、質問を自動的に評価するためのメトリクス。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation3.png)
+ Contact Lens メトリクス (顧客の感情スコア、通話以外の時間の割合、中断回数など) とコンタクトメトリクス (最長保留時間、保留数、エージェントとのやり取りの時間など) を使用して、数値の質問への回答を自動化できます。
一部の質問で設定された自動化を使用して評価フォームがアクティブ化されると、 Amazon Connect 管理者ウェブサイト内から評価を開始すると、それらの質問に対する自動応答を受け取ります。
**評価を自動的に入力して送信するには**
1. 前述のとおり、評価フォーム内のすべての質問にオートメーションを設定します。
1. 評価フォームを有効にする前に、**[完全自動評価を有効にする]** をオンにします。このトグルは次の画像に示されています。
![\[完全自動評価を有効にするトグルは [オン] に設定されています。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation4.png)
1. 評価フォームを有効にします。
1. 有効にする際、自動評価を送信するルールを Contact Lens で作成するよう求められます。詳細については、「[Contact Lens で自動評価を送信するルールを作成する](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md)」を参照してください。ルールを作成することで、評価フォームを使用した自動評価の対象となるコンタクトを指定できます。
## ステップ 7: 評価フォームをプレビューする
**[Preview]** (プレビュー) ボタンは、すべての質問の回答にスコアを割り当てた後にのみアクティブになります。
![\[[評価フォーム] ページ、[プレビュー] ボタン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-previewbutton.png)
次の図では、フォームのプレビューを示しています。矢印を使用してセクションを折りたたみ、フォームをプレビューしやすくします。次のイメージに示すとおり、プレビューを表示しながら、フォームを編集できます。
![\[評価フォームのプレビュー。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-previewmode.png)
## ステップ 8: 最終スコアに重みを割り当てる
評価フォームでスコアリングが有効になっている場合は、セクションまたは質問に*重み*を割り当てることができます。重み付けによって、セクションや質問が評価の最終スコアに与える影響が増減します。
![\[[評価フォーム] ページ、[スコアリング] タブ、[スコアの重み] セクション、[質問] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoring.png)
### 重み配分モード
**重み配分モード**では、セクションごとに重みを割り当てるか、質問ごとに重みを割り当てるかを選択します。
+ **セクションごとの重み**: セクション内の各質問の重みを均等に分散できます。
+ **質問ごとの重み**: 特定の質問の重みを増減できます。
セクションや質問のウェイトを変更すると、合計が常に 100% になるように他のウェイトも自動的に調整されます。
例えば、次の画像では、質問 2.1 は手動で 50% に設定されました。斜体で表示されている重みは、自動的に調整されました。さらに、**[オプション質問をスコアリングから除外する]** を有効にすると、オプションの質問すべての重みが 0 になり、残りの質問に重みが再配分されます。
![\[質問のスコアの重み。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-weightdistribution3.png)
## ステップ 9: 評価フォームをアクティブ化する
**[Activate]** (アクティブ) を選択すると、評価者がフォームを利用できるようになります。評価者は、新しい評価の開始時に、ドロップダウンリストから以前のバージョンのフォームを選択できなくなります。以前のバージョンを使用して完了した評価は、評価の基となったフォームのバージョンを表示できます。
評価フォームの設定中に作業を保存したい場合は、**保存**、**下書きの保存**を選択します。
フォームが正しく設定されているかどうかをアクティブ化せずに確認したい場合は、**保存**、**保存および検証**を選択します。
# パフォーマンス評価にtag-based-accessコントロールを設定する
Amazon Connect を使用すると、企業は特定のパフォーマンス評価フォームへのアクセスを制限し、評価フォームテンプレートや完了した評価への不正アクセスを防ぐことができます。ビジネスは、ビジネスラインまたは機能に関連する評価フォームテンプレートのみを変更または使用するためのアクセス権をマネージャーに提供できるため、セキュリティが向上し、マネージャーは評価を完了しながら適切なフォームを簡単に選択できます。さらに、マネージャーとエージェントの両方が、特定の完了した評価の表示を制限できます。たとえば、まだ確定されていないフォームテンプレートで満たされたテスト評価をエージェントが表示できないように制限できます。
まず、「Department: New customer」などの評価フォームにタグ付けします。評価フォームにタグを付けると、評価フォームで埋められた後続のすべての評価にも同じタグが付けられます。その後、特定の評価フォームと評価へのアクセスを制限するユーザーのセキュリティプロファイル内で、評価フォームと評価に対するタグベースのアクセスコントロールを有効にできます。評価フォームのtag-based-accessコントロールを有効にすると、ユーザーは評価フォームページで特定の**評価フォーム**のみを変更できるようになります。問い合わせ検索では、ユーザーはアクセスできる評価フォームのみを検索し、評価フォームを使用して評価を開始できます。同様に、Amazon Connect **Dashboards** 内では、ユーザーはアクセスできる評価フォームの集計スコアのみを表示できます。評価に対するタグベースのアクセスコントロールにより、ユーザーは**問い合わせの詳細**ページで特定の評価のみを表示できます。たとえば、特定の評価を不正調査などの特定のペルソナにのみ表示する必要がある場合は、エージェントが問い合わせの詳細ページでそれらの評価を表示できないように制限できます。
**重要な注意事項**
評価に対してタグベースのアクセスコントロールを有効にすると、ユーザーは評価フォームにタグ付けする前に評価にアクセスできなくなります。すでにパフォーマンス評価を使用している場合は、まず評価フォームにタグを付け、数か月にわたって評価を蓄積してから、評価へのタグベースのアクセスを有効にすることをお勧めします。
タグベースのアクセスを設定するときは、評価フォーム (「Department: New customer」など) に 1 つのタグを使用することをお勧めします。複数のタグに対するアクセスの割り当てと許可は可能ですが、複雑になります。これは以下で詳しく説明します。
## 評価フォームのタグ付け
新しい評価フォームの作成時、または既存の評価フォームを更新することで、評価フォームにタグを付けることができます。評価フォームに追加できるタグは、セキュリティプロファイルで付与されたtag-based-accessコントロール (複数可) によって異なります。
+ セキュリティプロファイルに評価フォーム用にタグベースのアクセスコントロールが設定されていない場合は、任意のタグ (複数可) を使用してフォームを作成または更新できます。
+ 評価フォームでtag-based-accessコントロールが有効になっているセキュリティプロファイルが 1 つある場合、Amazon Connect UI を使用して評価フォームを作成するときに、セキュリティプロファイルの評価フォームタグが自動的に追加されます。このシナリオでは、評価フォームのタグを更新することはできません。
+ 複数のセキュリティプロファイルがある場合は、評価フォームを作成または更新するときに、いずれかのセキュリティプロファイルのすべてのタグを評価フォームに追加する必要があります。たとえば、セキュリティプロファイルの 1 つが「Department: Sales」へのアクセスを許可し、もう 1 つが「Department: Retention」へのアクセスを許可する場合は、評価フォームに「Department: Sales」または「Department: Retention」タグを追加する必要があります。評価フォームの作成中に、いずれかのセキュリティプロファイルのタグが自動的に追加されます。
以下は、評価フォームにタグを追加するステップです。
**評価フォームの作成中**
+ 評価フォームを作成するときに、評価フォームにタグを追加するように求められます (「」を参照[評価フォームを作成する](create-evaluation-forms.md))。
![\[評価フォームページ、タグフィールドを含むセットフォームタイトルセクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-title.png)
**評価フォームの編集中**
1. アクセス許可を持つセキュリティプロファイルを使用して評価フォームを開きます。**評価フォーム - フォーム定義の管理** - **編集**。
1. タグの横にある編集アイコンをクリックします。
![\[評価フォームのタグの編集アイコン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-tags-edit-form-tags.png)
1. タグを更新します。
![\[タグの更新ダイアログ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-tags-update-form-tags.png)
**注記**
タグの変更は、フォームのすべてのバージョンにすぐに適用されます。タグを更新しても、フォームを保存またはアクティブ化する必要はありません。
## 評価フォームから評価へのタグ継承
Amazon Connect UI から評価を作成すると、評価フォームのタグは作成時に評価にコピーされます。たとえば、評価フォームに「Department: Sales」というタグが付いている場合、この評価で作成された評価にも同じタグが付けられます。評価フォームに複数のタグ (部門: 販売、製品: 皿洗い) が含まれている場合、それらのタグを使用して評価を作成するためのアクセス権がある限り (次のセクションで詳しく説明します）、評価にも引き継がれます。
**注記**
タグは新しい評価にのみコピーされます。既存の評価がある場合、評価フォームにタグを追加または更新しても、過去に完了した評価の評価は変更されません。
## 評価フォームと評価へのタグベースのアクセスを設定する
1. セキュリティプロファイル - 表示および**編集**のアクセス許可にアクセスできるユーザープロファイルを使用して **Amazon Connect** にログインします。 ****
1. セキュリティ**プロファイル内のユーザー >** セキュリティプロファイルページに移動し、変更するセキュリティプロファイルを選択します。
1. **詳細オプションを表示** をクリックします。
1. **許可: タグベースのアクセスコントロール**を選択します。
1. リソースで、**評価フォーム**と**問い合わせ評価**を選択します。
1. ユーザーのセキュリティプロファイルを制限するタグを入力します。
![\[タグベースのアクセスコントロールの設定画面。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-tags-tbac-setup.png)
既存の評価がある場合、問い合わせ評価へのタグベースのアクセスを有効にすると、評価に既にアクセスできる個人は過去の評価にアクセスできなくなります。履歴評価へのアクセスを保持するには、次の操作を行います。
+ まず、フォームにタグを付けます。これにより、後で同じタグを持つ評価が実行されます。数か月の評価を蓄積したら、tag-based-accessを有効にできます。
+ 技術管理者は [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_TagResource.html) API を使用して、過去の評価にタグを付けることができます。
+ **評価フォーム**でタグベースのアクセスを有効にしますが、**問い合わせ評価では**有効にしません。これは、連絡先へのアクセスを制限するセキュリティが既に存在する状況で望ましい場合があります。たとえば、スーパーバイザーは自分の階層内の連絡先へのアクセスを既に制限されており、それらの連絡先に関するすべての評価へのアクセス権をスーパーバイザーに付与できます。
**問い合わせ評価**でタグベースのアクセスコントロールを有効にしている場合は、**評価フォーム**でtag-based-accessとの整合性を保つことをお勧めします。また、ユーザーのセキュリティプロファイルは、使用する必要があるフォーム上のすべてのタグ (複数可) にアクセスできることもお勧めします。たとえば、ユーザーが「Department: New customer」、「Product: Auto Insurance**」というタグを持つフォームを使用する場合、ユーザーのセキュリティプロファイルは、評価フォーム**と**問い合わせ評価**の両方でこれらのタグの両方に対してアクセスコントロールを有効にする必要があります。タグが 1 つしかない場合、UI で評価を手動で作成すると失敗します。
## テスト中の自動評価フォームへのアクセスの制限
Tag-based-access-controlを使用すると、評価結果をエージェントやスーパーバイザーに公開することなく、本番環境で自動評価テストを実行できます。これは、本番環境で既に評価フォームを使用している場合に便利です。セットアップの例は次のとおりです。
+ **評価フォーム**ページで、ライブであり、エージェントとスーパーバイザーに「ライブ: はい」として表示される必要がある評価フォームにタグを付けます。
+ **ユーザー > セキュリティプロファイル**では、**評価フォームと評価でタグベースのアクセスコントロールを有効にし、エージェントとスーパーバイザーのアクセスを**「ライブ：はい」というタグが付いたフォームに制限できます。 ****
**注記**
tag-based-access-controlを有効にする前に、2 か月の評価など、十分な履歴を蓄積することをお勧めします。これにより、過去の評価が失われる可能性があるためです。
+ まだテスト中の自動評価フォームには「Live:No」というタグを付けることができるため、エージェントやスーパーバイザーには表示されません。
+ 評価フォームの作成を担当する品質マネージャーは、タグベースの制限なしで評価フォームへのアクセスを許可できます。または、2 つのセキュリティプロファイルを品質マネージャーに割り当てることもできます。
+ 1 つ目は、**「Live: No」というタグが付いた評価フォーム****と評価**へのアクセス権を付与します。
+ 2 つ目は、**「ライブ: はい」というタグが付いた評価フォーム****と評価**へのアクセス権を付与します。
+ 自動評価を使用する準備ができたら、フォームを複製し、タグを「ライブ: はい」に変更します。テスト中の元のフォームは、「Live: No」というタグを引き続き持ち込む必要があります。これにより、フォームがテスト中であったときに、スーパーバイザーとエージェントが **Dashboards** で集計された評価スコアの履歴を表示できなくなります。
## 自動評価を送信するルールを設定する際のタグベースのアクセスコントロール
ルールを作成して自動評価を送信するには、アクセスできるフォームのみを使用できます。たとえば、****「Department: New customer」、「Product: Auto Insurance」というタグが付いた自動評価フォームがあり、セキュリティプロファイルが評価フォームの「Department: New customer」というタグへのアクセスを許可しているとします。その後、**Auto Insurance Sales Scorecard** のフォームを使用して評価を自動送信するルールを設定できます。
## キャリブレーションセッションの設定中のタグベースのアクセスコントロール
キャリブレーションセッションの管理者は、アクセスできる評価フォームを使用してのみキャリブレーションセッションを作成できます。
# Amazon Connect で評価フォームの監査証跡を表示する
1. 調査する評価フォームを選択します。
![\[[評価フォーム] ページ、評価フォームの左側にあるボックス。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-select.png)
1. ページ下部の **[Example Evaluation]** (評価の例) にあるドロップダウンメニューを使用して、以前のバージョン、アクセスしたユーザー、アクセス日時を確認できます。次のイメージは、監査証跡の例を示しています。
![\[評価用の監査証跡の例。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-version.png)
1. 必要に応じて、フォームの 1 つを選択して開きます。
## [Active] (アクティブ)、[Draft] (ドラフト)、[Locked] (ロック) はどのような意味ですか?
フォームは、常に次の状態のいずれかになります。
+ **[Active]** (アクティブ)。評価者が利用できる公開版のフォーム。
+ **[Draft]** (ドラフト)。非アクティブで、ロックされたフォームのバージョンです。ドラフトは、作業中にのみロックが解除されます。
+ **[Locked]** (ロック) 評価フォームは、アクティブまたは公開するとロックされます。フォームを非アクティブ化してもロックされたままで、フォームの履歴バージョンになります。ただし、古いバージョンをアクティブ化して新しいバージョンとして保存できます。
# 生成 AI を使用して Amazon Connect でエージェントのパフォーマンスを評価する
**注記**
**Amazon Bedrock を利用**: 自動不正検出 AWS を実装します。Contact Lens の生成 AI 機能は Amazon Bedrock 上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、安全性、セキュリティ、および人工知能 (AI) の責任ある使用を実現できます。
マネージャーは評価基準を自然言語で指定し、生成 AI を使用して顧客対応の評価を最大 100% 自動化できます。生成 AI を使用すると、エージェントの追加の行動 (エージェントが顧客の問題を解決できたかなど) の評価を自動化できます。これにより、マネージャーは、エージェントのパフォーマンス評価に費やす時間を短縮しながら、規制コンプライアンス、エージェントの品質基準への準拠、機密データの収集を、包括的にモニタリングして改善できます。回答に加えて、コンテキストや根拠、およびエージェントにコーチングを提供するために使用できるトランスクリプトの特定のポイントへの参照も提供されます。
生成 AI を使用することで、マネージャーは評価の入力が容易になり、さらに評価を自動的に入力して送信することも可能になります。自動評価の設定の詳細については、「[ステップ 6: 自動評価を有効にする](create-evaluation-forms.md#step-automate)」を参照してください。
評価質問に対する回答は、生成 AI が質問のタイトルと、評価者向けの手順内で指定された各質問に関連する基準を解釈し、それらを使って会話のトランスクリプトを分析することで提供されます。詳細については、「[ステップ 2: セクションと質問を追加する](create-evaluation-forms.md#step-sections)」を参照してください。
## 生成 AI を使用して評価を自動化するプロセス
自動化プロセスの概要を次に示します。
1. 「[生成 AI の精度を向上させるためのガイドライン](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy)」を読んで、生成 AI を使って回答できる評価質問について大まかに理解してください。
1. 品質管理チーム内の特定のユーザーに、AI アシスタントにたずねるためのアクセス許可を割り当てます。これらのユーザーが評価を実施する際には、各質問の横に [AI にたずねる] ボタンが表示され、これを使用して推奨される回答を取得できます。これらのユーザーは、どの質問が生成 AI を用いて正確な回答を受け取っているかについて、フィードバックを提供できます。詳細については、「[パフォーマンス評価とコーチングにセキュリティプロファイルのアクセス許可を割り当てる](evaluation-and-coaching-permissions.md)」を参照してください。
1. 精度を高めるために、[評価者向けの手順](create-evaluation-forms.md#step-sections)で追加の評価基準を指定できます。詳細については、「[生成 AI の精度を向上させるためのガイドライン](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy)」を参照してください。
1. 生成 AI によってどの質問で正確な回答が得られるかを十分に把握したら、質問に対して生成AI による自動回答を行うかどうかを評価フォーム上で事前設定することで、より広範なロールアウトを行うことができます。
1. オートメーションを設定すると、評価フォームを使用して評価を実施するすべてのユーザーが、事前設定された質問に対して生成 AI による自動回答を取得することになります (追加のアクセス許可は必要ありません)。詳細については、「[ステップ 6: 自動評価を有効にする](create-evaluation-forms.md#step-automate)」を参照してください。
1. 評価者が生成 AI の回答を確認してから送信するようにオートメーションを設定できます。または、評価を自動的に入力して送信することもできます。
## [AI にたずねる] を使用して生成 AI で推奨される回答を取得する
1. [パフォーマンス評価へのアクセス許可](evaluation-and-coaching-permissions.md)と [AI アシスタントに聞くためのアクセス許可](evaluation-and-coaching-permissions.md)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。
1. 質問の下にある **[AI に聞く]** ボタンを選択すると、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参照ポイント) とともに、生成 AI を活用した推奨する回答が表示されます。
1. 回答は生成 AI の推奨に基づいて自動的に選択されますが、ユーザーは変更することができます。
1. 生成 AI を活用したレコメンデーションを取得するには、問い合わせごとに最大 10 個の質問について **AI に**尋ねるを選択します。詳細については、「[Contact Lens サービスクォータ](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas)」を参照してください。
1. 参照したトランスクリプトに関連付けられた時間を選択すると、会話のポイントに誘導されます。
![\[エージェントのパフォーマンスを評価する際の 生成 AI を活用した推奨回答。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/get-generative-ai-powered-recommendations-performance.png)
## 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追加の基準を提供する
評価フォームを設定する際、各評価フォームの質問に関連付けられた**評価者向けの手順**内に、質問に回答するための基準を提供することができます。これらの指示は、評価者による評価の一貫性を高めるだけでなく、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。
![\[新しいアカウント開設スコアカード。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/provide-criteria-for-answering-evaluation-form-questions.png)
## 評価フォームで生成 AI を使用した自動評価を設定する
生成 AI を使用して質問に自動的に回答するかどうかは、評価フォームで事前設定できます。この場合、Amazon Connect UI の評価フォームを使用して評価を開始すると、これらの質問に対する回答は生成 AI を使用して自動的に入力されます ([AI にたずねる] をクリックする必要はありません)。また、生成 AI を使用して評価を自動的に入力し、送信することもできます。自動的に送信される評価については、コンタクトごとに最大 10 の質問に生成 AI を使用して回答できます (「[Contact Lens サービスクォータ](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas)」を参照)。この制限は、問い合わせカテゴリまたはメトリクス (最長保留期間など) を使用したオートメーションには適用されません。
生成 AI を使用した自動評価の設定の詳細については、「[生成 AI の精度を向上させるためのガイドライン](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy)」を参照してください。
## 英語以外の言語で生成 AI を活用した評価を設定する
デフォルトでは、評価フォームの言語を設定しない場合、AI モデルがその言語を理解していれば、生成 AI モデルは評価フォームの質問の言語を自動的に検出し、同じ言語で回答を提供しようとします。デフォルトでは、生成 AI 回答の根拠は通常英語で提供されます。
AI が生成した回答と回答の根拠の両方を任意の言語で一貫して受け取るには、評価フォームの言語を設定し、**英語**、**スペイン語**、**ポルトガル語**、**フランス語**、**ドイツ語**、**イタリア語**から選択できます。評価の言語を明示的に設定することで、会話のトランスクリプトが別の言語であっても、生成 AI が評価フォームを英語で入力するクロス言語評価を実行することもできます。例えば、スペイン語です。これにより、多言語コンタクトセンターは、言語間で標準化された評価フレームワークを使用できます。
評価フォームの言語を設定するには:
1. 評価フォームを作成または更新するときに、**追加設定**タブを選択します。
1. ドロップダウンから**フォーム言語**を選択します。
1. 最適な AI パフォーマンスを実現するために、フォームの質問、指示、回答の選択肢が選択した**フォーム**言語と同じ言語であることを確認します。
![\[評価フォームページ、追加設定タブ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-languageexample1.png)
## 生成 AI の精度を向上させるためのガイドライン
**生成 AI の推奨を取得する質問を選択する**
1. 生成 AI を使用して、CRM システムなどのサードパーティーアプリケーションで情報を検証する必要なく、会話トランスクリプトの情報を使用して回答できる質問に対応します。
1. 生成 AI を使用して、「エージェントが顧客と対話した時間は?」などの数値回答を必要とする質問に答える 推奨されません。代わりに、Contact Lens メトリクスまたはコンタクトメトリクスを使用して、このような評価フォームの質問に[オートメーションを設定する](create-evaluation-forms.md#step-automate)ことを検討します。
1. 例えば、「通話中、エージェントは注意深かったですか?」といった非常に主観的な質問に、生成 AI を使用して答えるのは避けます。
**質問と関連する指示の表現の改善**
1. *[ID の検証]*を「エージェントは顧客の 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。生成 AI が質問をよりよく理解できるようにします。
1. 特に、質問文だけでは回答できない質問の場合、**評価者向けの手順**内に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 を確かめましたか?」という質問の場合 *「エージェントは、顧客の質問に対応する前に、メンバーシップ ID と郵便番号を顧客に尋ねることが義務付けられています」*というような追加の指示を出した方がいいかもしれません。
1. 質問に回答する際に特定のビジネス用語に関する知識が必要な場合は、その用語を指示で指定します。例えば、エージェントが挨拶文で部門名を明記する必要がある場合は、質問に関連付けられた**評価者向けの手順**の一部として、エージェントが必要とする部門名 (複数可) を一覧表示します。
1. 可能であれば、「同僚」、「従業員」、「代表者」、「代理人」、「提携者」などの用語の代わりに「エージェント」を使用します。同様に、「メンバー」、「発信者」、「ゲスト」、「サブスクライバー」などの用語ではなく、「顧客」という用語を使用します。
1. エージェントまたは顧客によって話された単語そのままを正確に確認したい場合にのみ、指示に二重引用符を使用します。例えば、エージェントが「`"Have a nice day"`」と言っているか確認するよう指示がある場合、生成 AI は*「良い午後をお過ごしください」*という文は検出しません。代わりに、 次のように指示する必要があります: `The agent wished the customer a nice day`.
# Amazon Connect でのセルフサービスインタラクションのパフォーマンス評価
Amazon Connect では、セルフサービスインタラクションの品質を自動的に評価し、集約されたインサイトを取得してカスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。マネージャーは、セルフサービスインタラクションの品質を評価するカスタム基準を定義できます。セルフサービスインタラクションは、会話分析やその他の Amazon Connect データからのインサイトを使用して、手動または自動で入力できます。たとえば、AI エージェントが顧客の理解に繰り返し失敗し、顧客の感情が低下し、ヒューマンエージェントに転送されるかどうかを自動評価できます。マネージャーは、セルフサービスインタラクションの記録とトランスクリプトとともに、集計および個々の問い合わせに関するこれらのインサイトを確認して、ボットまたは AI エージェントのパフォーマンスを向上させる機会を特定できます。
**注記**
セルフサービスインタラクションのパフォーマンス評価は、Amazon Connect の一部としてのみ使用できます (無制限の AI を使用）。詳細については、[Amazon Connect の料金](https://aws.amazon.com/connect/pricing/)を参照してください。
セルフサービスインタラクションを自動的に評価するには、まず が必要です[Amazon Connect Contact Lens 会話分析を有効にする](enable-analytics.md)。パフォーマンス評価では、タッチトーン、Lex ボット、Amazon Connect AI エージェント、Amazon Connect 内のカスタムボットのいずれによって処理されるかに関係なく、セルフサービスインタラクション全体を評価できます。セルフサービスインタラクションの自動評価を設定する手順は次のとおりです。
+ [ステップ 1: 評価フォームのドラフトを作成する](#step-create-draft-form-self-service)
+ [ステップ 2: オートメーションを設定する](#step-setup-automation-self-service)
+ [ステップ 3: セルフサービスインタラクションの評価を自動的に送信するルールを設定する](#step-setup-rule-self-service)
## ステップ 1: 評価フォームのドラフトを作成する
セルフサービスインタラクションを評価するカスタム条件を定義できます。これらの基準は、セルフサービスの解決、カスタマーエクスペリエンス、またはボット/AI エージェントの動作を測定できます。
評価フォームの例は次のとおりです。
セクション 1: セルフサービスの成功
+ **1.1** 問い合わせは、人間のエージェントに転送することなく、セルフサービス中に処理されましたか? (単一選択)
+ **1.2** 顧客は少なくとも 1 つのニーズをセルフサービスできましたか? (単一選択)
セクション 2: カスタマーエクスペリエンス
+ **2.1** セルフサービス中の全体的な顧客感情スコアはどのくらいですか? (数値)
+ **2.2** 顧客はセルフサービス中に不満を表明しましたか? (単一選択)
セクション 3: AI エージェントの動作
+ **3.1** AI エージェントは顧客を理解しておらず、自分自身で繰り返すように求めましたか? (単一選択)
+ **3.2** AI エージェントは、ある時点で顧客に対して失礼または攻撃的だったか? (単一選択)
詳細については、「[Amazon Connect で評価フォームを作成する](create-evaluation-forms.md)」を参照してください。
## ステップ 2: オートメーションを設定する
Amazon Connect ルール (生成 AI を活用したセマンティックマッチルールを含む) と顧客感情などの統合メトリクスを使用して、セルフサービスインタラクションの評価を自動化できます。現在、評価フォーム内で統合された生成 AI を使用してセルフサービスインタラクションを自動的に評価することはできません。
### ルールを使用した自動化
ルールの設定から始めます。
1. ナビゲーションメニューで、**[分析と最適化]**、**[ルール]** の順に選択します。
1. **[ルールの作成]**、**[会話分析]** を選択します。
1. **When **で、ドロップダウンリストを使用して**通話後分析**または**チャット後分析**を選択します。
作成できるルールの例:
セルフサービスの封じ込め
+ キューが割り当てられておらず、自動インタラクション中に問い合わせが処理されたことを確認する新しい条件を追加します。
+ 自然言語インテントを使用して、顧客が Lex ボットまたは AI エージェントとの自動インタラクション中に人間のエージェントをリクエストしなかったことを確認することもできます。
Amazon Connect は、セマンティック一致ルール内の次のキーワードを理解します。
+ **システム:** ボットまたは AI エージェントを示します
+ **エージェント:** ヒューマンエージェントを指します。
+ **顧客:** コンタクトセンターとやり取りする人
+ **自動インタラクション:** ボットまたは AI エージェントとのセルフサービスインタラクション、キュー内の待機時間など、会話に人間のエージェントがいなかった顧客とのインタラクションの一部
+ **ヒューマンエージェントとのやり取り:** カスタマーとヒューマンエージェントとのやり取り
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-containment-rule.png)
+ Amazon Connect AI エージェントを使用している場合は、セルフサービスの AI エージェントが人間にエスカレーションされたかどうかを確認することもできます。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-escalation-check.png)
少なくとも 1 つのインテントのセルフサービスの成功
**自然言語 - セマンティック一致**条件を使用してルールを作成します。
「自動インタラクション中に、システムは情報の提供や別のサービスリクエストの完了など、顧客のリクエストの少なくとも 1 つを正常に処理しました。」
Bot/AI エージェントが顧客を理解できない
**自然言語 - セマンティック一致**条件を使用してルールを作成します。
「システムは顧客を理解できず、顧客に対して同じことを繰り返すように依頼しました」
お客様が表現した不満
**自然言語 - セマンティック一致**条件を使用してルールを作成します。
「お客様は自動インタラクション中に不満を表明しました。」
ルールを設定したら、それを使用して、評価フォームの単一選択または複数選択の質問に回答できます。たとえば、セルフサービスの封じ込めをチェックするルールを作成した場合、そのルールを使用して、問い合わせがセルフサービス中に処理されたかどうかに関する質問に回答できます。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-use-rules-in-form.png)
### メトリクスを使用した自動化
問い合わせメトリクスを使用して、セルフサービスエクスペリエンスに関する質問に自動的に回答できます。たとえば、自動インタラクション中に顧客の感情を確認できます。メトリクスを使用するには、質問タイプが数値として選択されていることを確認します。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-metrics-automation.png)
すべての質問で自動化を設定したら、**評価の自動送信を有効にする **をオンにし、フォームをアクティブ化します。その後、評価フォームを自動的に送信するルールを作成するように指示されます。
詳細については、「[ステップ 6: 自動評価を有効にする](create-evaluation-forms.md#step-automate)」を参照してください。
## ステップ 3: セルフサービスインタラクションの評価を自動的に送信するルールを設定する
以下の条件を使用して、特定のセルフサービスインタラクションを特定できます。
AI エージェント
セルフサービスインタラクション評価をトリガーするには、特定の AI エージェント (複数可) が問い合わせでアクティブだったかどうかを特定できます。特定の AI エージェントのバージョンを確認することもできます。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-identification.png)
カスタム問い合わせ属性と問い合わせセグメント属性
フロー内で設定された**カスタム問い合わせ属性**と**問い合わせセグメント属性**を使用して、特定のワークフロー、ボット、顧客の意図、または結果を特定することもできます。たとえば、会話中に「ピザ注文ボット」という Lex ボットが呼び出`pizzaOrderBot = true`された場合、フロー内に問い合わせ属性を設定できます。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-custom-contact-attributes.png)
条件を定義した後:
1. **[アクションの定義]** ページで、ルールを識別するカテゴリ名を指定します。
1. **[アクションの追加]** を選んで、**[自動評価の送信]** を選択し、評価の自動送信に使用するフォームを選択します。(フォームをアクティブ化するときにルールを作成した場合、このアクションはページで既に選択されています。)
詳細については、「[Contact Lens で自動評価を送信するルールを作成する](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md)」を参照してください。
# Amazon Connect のエージェント評価フォームにスコアリングと重みを使用する
*重み*を使用することで、質問またはセクションのスコアが全体的な評価スコアに与える影響を増減できます。
評価フォームでスコアリングが有効になっている場合は、セクションまたは質問に*重み*を割り当てることができます。重み付けによって、セクションや質問が評価の最終スコアに与える影響が増減します。
## スコアの例
例えば、ビジネスにとって非常に重要な質問にスコアを割り当てているとしましょう。答えが「はい」の場合、エージェントは 10 ポイント獲得します。「いいえ」の場合は、0 ポイント獲得します。これは次の画像に示されています。
![\[[評価フォーム] ページ、[スコアリング] タブ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoringexample1.png)
最初の質問への回答は、「*エージェントは、『今日、他に何かお手伝いできることはありますか?』という言葉でとじましたか*」に対する回答よりもビジネスにとって重要です。この回答も、次の画像に示すとおり、0～10 ポイントに相当します。
![\[[評価フォーム] ページ、[スコアリング] タブ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoringexample2.png)
質問のスコアを差別化するには、一方の質問の重みが他の質問よりも大きいことを示します。
次の画像は、「*エージェントは薬のコンプライアンススクリプトを読み上げましたか*」に対する回答が、エージェントのスコアの 50% であることを示しています。一方、「*エージェントは、『今日、他に何かお手伝いできることはありますか?』という言葉でとじましたか*」に対する回答の重みは、スコアのわずか 5% です。
![\[[評価フォーム] ページ、[スコアリング] タブ、[スコアの重み] セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoringexample3.png)
重みの合計は常に 100% でなければなりません。
## 重み配分モード
**重み配分モード**では、セクションごとに重みを割り当てるか、質問ごとに重みを割り当てるかを選択します。
+ **セクションごとの重み**: セクション内の各質問の重みを均等に分散できます。
+ **質問ごとの重み**: 特定の質問の重みを増減できます。
セクションや質問のウェイトを変更すると、合計が常に 100% になるように他のウェイトも自動的に調整されます。
例えば、次の図では、3 つの質問が手動で 10% に設定されています。斜体で表示されている重みは、自動的に調整されました。
![\[質問のスコアの重み。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-weightdistribution3.png)
## オプションの質問の重み
質問がオプションまたは特定のシナリオでのみ適用できる場合は、質問に対する回答オプションとして **[「該当なし」を有効にする]** を選択します。次の画像は、**[回答]** タブ上のこの設定を示しています。
![\[[回答] タブ、[「該当なし」を有効にする] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-weightsoptional.png)
評価が完了すると、Amazon Connect は評価スコアを計算します。
+ **[該当なし]** として回答された質問は、フォームの最終スコアにはカウントされません。
+ これらの重みは残りの質問間で比例して再配分されるため、すべての質問の重みの合計は 100% のままになります。
例えば、次の表を見てください。これは、4 つの質問 (Q1、Q2, Q3、および Q4) を持つフォームを表し、重みはそれぞれ 40%、20%、20%、および 20% です。各質問には 3 つの回答オプション (A1、A2、A3) があり、スコアは 10、5、0 です。Q1:A1、Q2:A2、Q3:A2、Q4:A3 と回答された評価は、表に示すように採点されます。
| 質問 | 質問の重み | 回答 | 回答スコア | 加重回答スコア |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Q1 | 40% | A1 | 10 | 40% |
| Q2 | 20% | A2 | 5 | 10% |
| Q3 | 20% | A2 | 5 | 10% |
| Q4 | 20% | A3 | 0 | 0% |
フォームの評価スコア = 40% \$1 10% \$1 10% \$1 0% = 60%
ただし、質問 Q4 に対する回答が **[該当なし]** に変更された場合、評価は次のように採点されます。
| 質問 | 質問の重み | 回答 | 追加の質問の重み | 再分散された質問の重み | 回答スコア | 加重回答スコア |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Q1 | 40% | A1 | 10% | 50% | 10 | 50% |
| Q2 | 20% | A2 | 5% | 25% | 5 | 12.5% |
| Q3 | 20% | A2 | 5% | 25% | 5 | 12.5% |
| Q4 | 20% | 該当しません | - | - | - | - |
採点の説明:
+ 質問 Q4 は計算から実質的に除外されます。その重み (20%) は、残りの 3 つの質問の重みに比例して分散されます。
+ 質問 Q1 の重みは質問 Q2 と Q3 の重みの 2 倍になるため、追加された重みの 2 倍を受け取ります。
+ フォームの評価スコア = 50% \$1 12.5% \$1 12.5% = 75%
# パフォーマンス評価についてスーパーバイザーとエージェントに通知する
ルールを作成して、評価結果に基づいて自動的に E メールやタスクをスーパーバイザーとエージェントに送信できます。
+ スーパーバイザーへの通知によって、パフォーマンス評価に基づいてタイムリーなコーチングを促進することができます。例えば、エージェントが特定のしきい値を下回る評価スコアを受け取った場合、スーパーバイザーに通知できます。
+ エージェントへの通知によって、エージェントに評価の確認と承認を求めることができます。
**Topics**
+ [ステップ 1: 評価フォームのルール条件を定義する](#rule-conditions-eval)
+ [ステップ 2: ルールのアクションを定義する](#rule-actions-eval)
+ [複数の条件を使用するルールの例](#rule-example-eval)
## ステップ 1: 評価フォームのルール条件を定義する
1. ナビゲーションメニューで、**[分析と最適化]**、**[ルール]** の順に選択します。
1. **[ルールを作成]**、**[評価フォーム]** を選択します。
1. 次の図に示すように、**[いつ]** の下にあるドロップダウンリストから **[Contact Lens の評価結果が利用可能]** を選択します。
![\[[評価結果が出力される場合] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-rule-condition.png)
1. **[条件を追加]** を選択します。
![\[評価結果が出力される場合の条件のリスト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-rule-condition-all.png)
条件セットから条件を組み合わせて、特定の目的に絞った Contact Lens ルールを作成できます。以下は、使用可能な条件の一部です。
+ **[評価 - フォームスコア]**: 特定の評価フォームのスコアが満たされたときに実行されるルールを作成します。
+ **[評価 - セクションスコア]**: 特定のセクションのスコアが満たされたときに実行されるルールを作成します。
+ **[評価 - 質問回答]**: 特定の質問と回答のスコアが満たされたときに実行されるルールを作成します。
+ **[評価 - 結果が利用可能]**: どんな評価の送信にも適用されるルールを作成します。
+ **エージェント階層**: 特定のエージェント階層で実行されるルールを構築します。エージェント階層は、地理的な場所、部門、製品、またはチームを表すことができます。
エージェント階層のリストを表示してルールに追加するには、**エージェント階層 - セキュリティプロファイルで**アクセス許可を表示する必要があります。
+ **エージェント**: エージェントのサブセットで実行するルールを作成します。たとえば、 チームに属するエージェントに関する通知を受信します。
ルールに追加するためにエージェント名を表示するには、セキュリティプロファイル内に [**ユーザー – 表示**] でのアクセス許可が必要です。
+ [**[キュー]**]: キューのサブセットで実行するルールを作成します。しばしば組織では、業務科目、トピック、またはドメインを示すためにキューを使用します。たとえば、セールスキューに割り当てられたエージェントの評価専用のルールを作成できます。
てルールに追加するためにキュー名を表示するには、セキュリティプロファイル内に [**キュー – 表示**] でのアクセス許可が必要です。
+ **コンタクト属性**: カスタムの[コンタクト属性](what-is-a-contact-attribute.md)値について実行するルールを作成します。例えば、メンバーシップレベル、現在の居住国、または未処理の注文があるかどうかなど、特定の業務科目または特定の顧客のためのエージェント評価を作成できます。
+ **コンタクトセグメント属性**: カスタムコンタクトセグメント属性と他のシステムから入力された値、またはカスタムロジックを使用して、ルール内のコンタクトを識別できます。[属性を定義し、](predefined-attributes.md#predefined-attributes-create-web-admin)その値をフローで設定できます。カスタムセグメント属性は、問い合わせチェーン全体ではなく、その特定の問い合わせ ID にのみ存在します。たとえば、会話中にアカウントを閉鎖した顧客を識別するルールを構築できます。
ルールに追加する問い合わせセグメント属性のリストを表示するには、**事前定義された属性 - アクセス**許可が必要です。
1. [**次へ**] を選択します。
## ステップ 2: ルールのアクションを定義する
1. **[アクションを追加]** を選択します。以下のアクションを選択できます。
+ [タスクの作成](contact-lens-rules-create-task.md)
+ [E メール通知の送信](contact-lens-rules-email.md)
+ [EventBridge イベントを生成](contact-lens-rules-eventbridge-event.md)
![\[[アクションを追加] ドロップダウンメニュー、アクションのリスト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-action-no-wisdom.png)
1. [**次へ**] を選択します。
1. 確認の後で必要な編集を行い、**[保存]** をクリックします。
1. ルールを追加すると、ルールが追加された後に発生する新しい評価の送信に対して適用されます。過去の、保存された評価にルールを適用することはできません。
## 複数の条件を使用するルールの例
次の図は、6 つの条件を使用するサンプルルールを示しています。これらの条件のいずれかが満たされると、アクションがトリガーされます。
![\[6 つの条件を使用するルール。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-multiple-conditions.png)
1. **[評価 - フォームスコア]**: コンプライアンスフォームのスコアは 50% 以上ですか?
1. **[評価 - セクションスコア]**: コンプライアンスフォームのグリーティングセクションのスコアは 70% 以上ですか?
1. **[評価 - 質問スコア]**: コンプライアンスフォームの質問では、「*エージェントはお客様に適切に挨拶しましたか*」と **[はい]** は等しいですか?
1. **[評価 - 結果が利用可能]**: コンプライアンスフォームに何らかの結果が生成されていますか?
1. **[キュー]**: これは **BasicQueue** 用ですか?
1. **[問い合わせ属性]**: CustomerType と VIP は等しいですか?
# Amazon Connect でエージェントのコーチングを提供する
Amazon Connect は、スーパーバイザーがパフォーマンス評価に基づいて構造化されたデータ駆動型のフィードバックをエージェントに提供するのに役立つ統合されたコーチングツールを提供します。エージェントとの今後の one-on-one のセッションでは、スーパーバイザーは詳細なコーチングフィードバックと具体的な例を共有し、Amazon Connect 内で直接パフォーマンス目標を設定できます。また、品質管理チームは、顧客の問題に対してより高い感情を示すなど、改善の機会を特定する際に、期日が設定されたスーパーバイザーにコーチングを割り当てることもできます。コーチングが完了すると、エージェントは Amazon Connect でフィードバックを確認し、改善のための次のステップを確実に理解できます。過去のコーチングフィードバックは一元的にアクセスできるため、エージェント、スーパーバイザー、品質マネージャーはエージェントの経時的な進行状況を簡単に追跡できます。
**注記**
この機能は、Amazon Connect のパフォーマンス評価の一部として使用できます。
## コーチングのアクセス許可を割り当てる
アクセス許可は次のように設定できます。
1. **管理者と品質マネージャー**: **コーチングを提供する – コーチングセッションのアクセス許可を管理します**。これらのアクセス許可は、Amazon Connect インスタンス内のすべてのコーチングセッションへのアクセスを許可します。このアクセス許可により、エージェントのスーパーバイザーにエージェントのコーチングを割り当てることができます。
1. **スーパーバイザー**: **コーチングを提供する – コーチングセッション** (表示、作成、削除、編集) のアクセス許可。これらのアクセス許可により、自分自身をコーチとして持つエージェントコーチングを作成および管理できます。
1. **エージェント**: **コーチングを提供する – 自分のコーチングセッション – アクセス許可を表示します**。このアクセス許可により、エージェントは自分が参加者であるコーチングを表示および承認できます。
詳細については、「[パフォーマンス評価とコーチングにセキュリティプロファイルのアクセス許可を割り当てる](evaluation-and-coaching-permissions.md)」を参照してください。
## エージェントにコーチングを提供する
1. [連絡先を検索](contact-search.md)してコーチングを実行できるセキュリティプロファイルを使用して Amazon Connect にログインします。
1. 左側のナビゲーションバーから**分析と最適化** > **問い合わせ検索**を選択します。
1. **問い合わせ検索**から、コーチングするエージェントについて評価された問い合わせを検索します。たとえば、評価スコアが 70% 未満の問い合わせを見つけることができます。
![\[評価スコアフィルターが適用された問い合わせ検索ページ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-search-evaluation-score-filter.png)
1. 評価された問い合わせを開き、右側のペインで評価を表示します。
1. 評価を開き、**この評価の Coach** をクリックします。
![\[評価のこの評価ボタンの Coach。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/coaching-coach-on-this-evaluation-button.png)
1. 評価全体、特定のセクション、質問をコーチングセッションに追加できます。
![\[評価項目をコーチングセッションに追加する。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/coaching-add-evaluation-items.png)
1. 評価、そのセクション、質問を既存のコーチングセッションにリンクするか、新しいセッションを作成できます。項目は、強みまたは成長の機会としてリンクできます。
![\[コーチングセッションに質問を追加するためのダイアログ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/coaching-add-question-to-coaching-dialog.png)
1. 評価またはその項目をコーチングに追加した後、コーチングセッションを表示するためのリンクが提供されます。
1. エージェントの強みや成長の機会の例として、最大 10 個の評価または評価項目を 1 つのコーチングセッションにリンクできます。追加の評価をリンクするには、ステップ 2～7 を繰り返します。
1. 日付、時刻、場所を指定し、詳細なフィードバックを提供し、コーチングトピックの改善目標を設定することで、コーチングセッションを編集できます。
![\[日付、時刻、場所、フィードバック、目標のフィールドを含むコーチングセッションの編集ページ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/coaching-edit-coaching-session.png)
**注記**
**セッションの期日**は必須です。
1. **送信**をクリックして、コーチングセッションをドラフトとして保存します。
1. コーチングセッションの準備ができたら、**共有**をクリックして、コーチングセッションをエージェントに表示するようにします。エージェントが Amazon Connect 内で E メールを設定している場合 (または SAML インスタンスのセカンダリ E メールがある場合）、コーチングセッションを表示するためのリンクを含む E メール通知を受け取ります。
1. コーチング時には、**分析と最適化** > コーチングセッションの**コーチングセッション**にアクセスできます。このページには、過去および今後のすべてのコーチングセッションが表示されます。
1. コーチングセッションが完了したら、**完了としてマーク**をクリックし、オプションでメモを追加します。
1. エージェントは、独自のコーチングノートとともにコーチングを承認できます。
## コーチングセッションを検索する
すべての過去および今後のコーチングセッションは、**分析と最適化** > **コーチングセッション**ページから表示できます。
このページには、高度な検索機能が用意されています。コーチングセッションを検索できます。
+ 特定のコーチが実行
+ 特定のエージェントが参加者であった場所
+ 特定の品質マネージャーが作成
+ 特定のトピックで
+ 期日を過ぎているが、完了していない
+ 完了保留中 (共有ステータスまたはドラフトステータス)
+ 完了しているが、参加者がまだ確認していない
+ その他
![\[フィルターオプションを含むコーチングセッションの検索ページ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/coaching-search-filters.png)
# Amazon Connect でパフォーマンス評価を確認する
エージェントのパフォーマンス評価が送信されるときに、評価を確認するようにエージェントに自動的に通知できます。例えば、評価が参照可能になったときにエージェントに [E メールを送信するルール](contact-lens-rules-email.md)を設定できます。また、コーチング中にエージェントに評価を説明することもできます。
エージェントがパフォーマンス評価を確認したら、評価のレビューを確認し、 Amazon Connect 管理ウェブサイトにオプションのメモを書き込むことができます。この承認により、マネージャーは、パフォーマンス評価で提供されたフィードバックをエージェントが確認しているかどうかを追跡できます。
このトピックでは、エージェントが評価を表示して承認する手順について説明します。
**評価を承認するには**
1. 問い合わせのパフォーマンス評価を受け取ったら、エージェントアカウントを使用して https://*instance name*.my.connect.aws/ の Amazon Connect 管理者ウェブサイトにログインします。
1. 承認するコンタクトの評価にアクセスします。アクセスするには、複数の方法があります。
+ 他のユーザーからコンタクトの URL が提示される。
- または -
+ タスクが割り当てられる、または評価が行われたコンタクトの URL を含む E メール通知を受け取る。
- または -
+ コンタクト ID と評価フォーム名が通知される。この情報を使用して、評価が行われたコンタクトを次の手順で検索できます。
1. ナビゲーションペインで、**[分析と最適化]**、**[コンタクトの検索]** を選択します。
1. 評価済みで、まだ承認されていないコンタクトを検索します。次の図は、**[承認済み]** = **[いいえ]** を検索するフィルターを示しています。
![\[コンタクトの検索ページのフィルターセクションで、[承認済み] = [いいえ] に設定されています。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack1.png)
1. 次の図に示すように、**[コンタクトの詳細]** ページで、**[評価]** を選択するか、**[<]** アイコンを選択して評価パネルを展開します。
![\[[評価] ボタン、および評価ペインを展開するためのアイコン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack2.png)
1. **[評価]** パネルには、コンタクトに対して進行中または完了した評価がすべて一覧表示されます。評価を承認するには、**[完了済み]** のリストから評価を選択します。次の図には、完了済みの評価「**顧客サービススコアカード**」が表示されています。
![\[評価ペイン、完了済みの評価。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack3.png)
1. 確認する評価を選択します。次の図に示すように、評価の下部で **[承認]** を選択します。
**注記**
評価されたエージェントのみが評価を承認できます。
![\[評価ペイン、完了済みの評価。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack4.png)
1. **[評価結果を承認]** ダイアログボックスで、オプションのコメントを入力します。例えば、「*2025 年 3 月 5 日のコーチング中にマネージャーが評価を説明しました。*」と入力します。
完了したら **[確認]** を選択します。
![\[[評価結果を承認] セクション、[確認] ボタン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack5.png)
1. 次の図に示すように、評価の承認が**完了**したことを示すメッセージが表示されます。
![\[評価が正常に承認されたことを示すメッセージ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack6.png)
1. 評価は、送信後にのみ承認できます。評価が再送信されると、再度承認の対象となります。
1. 承認メモを表示するには、承認済みの評価を選択して **[メモを表示]** リンクを選択します。
![\[承認メモ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack7.png)
# Amazon Connect で評価するための問い合わせのランダムサンプリング
Amazon Connect は、評価のためにエージェントの問い合わせのランダムなサンプルをマネージャーに提供し、マネージャーのバイアスを排除して評価プロセスを合理化します。問い合わせ検索では、マネージャーは、労働組合契約、規制、または内部ガイドラインに従って、各エージェントに対して評価する必要がある問い合わせの数を指定できます。次に、指定された期間からランダムに選択された必要な数の問い合わせを受け取ります。たとえば、先週のエージェントあたり 3 件の問い合わせなどです。さらに、マネージャーは問い合わせ検索内で追加のフィルターを適用して、提供された問い合わせが評価に適していることを確認できます。たとえば、問い合わせは 180 秒より長く、音声または画面録画、トランスクリプト、および がまだ評価されていない必要があります。サンプルが生成されたら、評価フォームを選択し、サンプル内の問い合わせごとに評価案を一括で作成できます。この方法で作成された評価は、問い合わせがランダムサンプリングによって選択されたことを示し、フィルター基準が選択にバイアスを引き起こさないように監査可能性を提供します。
**評価のための問い合わせのランダムサンプリング**
1. セキュリティプロファイルに対する次のアクセス許可のセットを持つユーザーを使用して Amazon Connect にログインします。
1. 問い合わせ検索 - 表示
1. サンプル連絡先
1. 評価フォーム – 評価を実行する
1. 翌週など、評価対象の問い合わせの時間枠を選択します。問い合わせは、最大 5 週間の期間からサンプリングできることに注意してください。
![\[時間枠を選択する\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-time-range.png)
1. 評価する必要があるエージェントまたはエージェント階層を選択します。
![\[フィルター検索 - エージェント\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-agent-filter.png)
![\[フィルターの追加 - エージェント\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-agent-filter-select.png)
1. 追加のフィルターを適用して、評価に適した問い合わせのみを選択します。
+ **会話分析**: 問い合わせが会話分析によって分析され、トランスクリプトがあることを確認します
+ **録音**: 音声録音 (音声) または画面録画 (ビデオ) で連絡先をフィルタリングする
+ **インタラクション期間**: エージェントと顧客のインタラクションが最小および最大であるコンタクトを選択できます。
+ **評価ステータス**: まだ評価されていない問い合わせのみを選択する
![\[追加のフィルターを追加する\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-search-filters.png)
1. エージェントごとに 5 件の問い合わせなど、サンプリング条件を指定し、クリックして**適用**してサンプルを生成します。
![\[サンプリング基準\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-criteria.png)
1. フィルターとサンプリング条件のセットは、保存された検索内に保存できます。
![\[フィルターとサンプリング条件を保存する\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-save-search.png)![\[フィルターとサンプリング条件を保存する\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-save-search-name.png)![\[フィルターとサンプリング条件を保存する\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-save-search-banner.png)
1. サンプルが生成されたら、すべての連絡先でドラフト評価を一括で作成できます。
+ **ドラフト評価の作成**を選択する
+ **評価フォーム**を選択する
![\[ドラフト評価を作成する\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-create-draft-eval-empty.png)
![\[評価フォームを選択する\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-create-draft-eval-form-select.png)
これにより、ドラフト評価がサンプル名に関連付けられます。
**注記**
このステップは、今後問い合わせサンプルを取得する必要がある場合に必要です。
![\[ドラフト評価の作成\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-in-progress-banner.png)
![\[ドラフト評価が正常に作成されました\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-success-banner.png)
## 評価用のサンプル問い合わせの取得と表示
今後問い合わせサンプルを取得するには、問い合わせ検索に移動し、フィルター評価 – 問い合わせサンプルを適用します。問い合わせサンプルは、サンプルを生成したユーザー固有のものであることに注意してください。
![\[ドラフト評価を作成する\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-contact-samples-filter.png)
## サンプリング基準の監査
評価を開くと、評価の作成に問い合わせサンプリングが使用されたかどうかが示されます。**はい** をクリックして、問い合わせサンプルの生成に使用されるフィルター基準を監査し、問い合わせ選択プロセス中にフィルターがバイアス (ネガティブな顧客感情など) を引き起こさなかったことを確認できます。
![\[評価のドラフトを作成する - 連絡先の詳細\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-evals-list.png)
![\[ドラフト評価の作成 - 評価の概要\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-sampled-eval.png)
![\[ドラフト評価の作成 - 問い合わせサンプルの詳細\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-sampled-eval-details.png)
# Amazon Connect で (アピール) パフォーマンス評価のレビューをリクエストする
エージェントのパフォーマンス評価が送信されるときに、評価を確認するようにエージェントに自動的に通知できます。例えば、評価が参照可能になったときにエージェントに [E メールを送信するルール](contact-lens-rules-email.md)を設定できます。評価を確認したら、評価[を承認](acknowledge-evaluations.md)できます。評価内のフィードバックに同意しない場合は、 (アピール) パフォーマンス評価のレビューをリクエストできます。レビューがリクエストされると、指定されたマネージャーは E メールで自動的に通知されます。その後、レビューを完了する前に、評価を修正したり、元の評価を正当化するメモを追加したりできます。完了すると、レビューをリクエストし、評価されたエージェントに E メールで通知されます。
## レビューリクエスト (アピール) を有効にするにはどうすればよいですか?
Amazon Connect では、レビューリクエストをサポートする評価フォームを指定できます。評価フォームでレビューリクエストを有効にするには:
1. 次のセキュリティプロファイルの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。**分析と最適化** - **評価フォーム - フォーム定義の管理** - **作成**
1. **分析と最適化**を選択し、**評価フォーム**を選択します。
1. 最新バージョンのハイパーリンクをクリックして既存のフォームを開くか、新しい評価フォームを作成します。
1. **追加設定**タブをクリックします。
1. **レビューリクエストを許可する** をクリックします。
1. 評価でレビューをリクエストできる時点までの時間枠を指定できます。時間枠は、評価が最初に送信された時点から測定されます。
1. レビューがリクエストされたときに E メールで通知される受信者を 1 人以上選択することもできます。E メールには、レビューがリクエストされた評価を含む連絡先へのリンクがあります。ユーザーが SAML 認証インスタンスで E メールを受信するには、Connect のユーザーのプロファイル内でセカンダリ E メールを指定する必要があります。
1. フォームを**アクティブ化**すると、フォームを使用して実行された後続の評価はレビューリクエストをサポートします。
![\[レビューリクエストを許可するオプションを示す追加設定タブ\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-enable.png)
## 評価のレビューをリクエストできるユーザー
ユーザーが評価のレビューをリクエストするには、基盤となる連絡先と評価へのアクセスに加えて、**評価フォーム - 評価レビューのリクエスト - 作成および表示**のアクセス許可が必要です。レビューをリクエストするアクセス許可は、エージェントまたはそのスーパーバイザーに付与できます。エージェントまたはそのスーパーバイザーは、エージェントに代わって品質管理チームに評価レビューをリクエストできます。**評価レビューをリクエスト**するアクセス許可を付与されたスーパーバイザーは、アクセスできる評価のレビューをリクエストできます。
アクセス許可を付与されたユーザー **評価フォーム - 評価レビューのリクエスト - 削除**アクセス許可は、レビューが開始される前にリクエストを削除できます。
## 評価は誰が確認できますか?
アクセス許可を持つユーザー **評価フォーム - 評価の確認 - アクセス許可の作成と表示**はレビューを実行できます。レビューで特定のペルソナに相談する必要があるが、レビューを実行するためのアクセス許可を付与すべきでない場合は、**評価フォーム - 評価のレビュー - アクセス許可を表示できます**。
## レビューのリクエスト
1. **連絡先の詳細**ページで、レビューをリクエストする完了した評価を開きます。
1. 評価の下部にある**レビューのリクエスト**を選択する
1. レビューをリクエストする理由を説明します (空白のままにすることはできません）。**確認**をクリックします
1. 評価は、評価ペインで**リクエストされたレビュー**の下に表示されます。
1. レビューがまだ開始されていない場合は、リクエストをキャンセルできます。
![\[評価のレビューボタンをリクエストする\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-request.png)
![\[説明フィールドを含むリクエストレビューダイアログ\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-requestcomment.png)
![\[Review requested status を示す評価\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-requested.png)
## 保留中のレビューの検索
上記のように、評価フォームで を設定できます。評価フォームは、レビューがリクエストされた場合に E メールで自動的に通知されます。これらの通知 E メールには、レビューがリクエストされた評価を含む連絡先へのリンクが含まれています。さらに、適切なアクセス許可を持つユーザーは、レビューがリクエストされた、または既にレビュー中の評価を持つ連絡先を検索できます。
1. [問い合わせレコードへのアクセス許可](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)があるユーザーアカウントおよび **[評価フォーム - 評価の実行]** アクセス許可を使用して、Amazon Connect にログインします。
1. ナビゲーションバーで、**分析と最適化**、**問い合わせ検索**を選択します。
1. 時間範囲フィルターを使用して、先月など、関連する時間枠から連絡先を検索します。
1. Review **がリクエスト**された値で評価ステータスフィルターを使用して、レビューがリクエストされ、レビューのためにまだピックアップされていない評価を持つコンタクトを検索します。
1. 評価ステータスフィルターを**「レビュー中**」の値で使用して、レビューのために取得された評価を持つ問い合わせを検索します。
![\[評価ステータスフィルターを使用した問い合わせ検索\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-searchrequested.png)
## レビューの開始と完了
1. **連絡先の詳細**ページで評価ペインを開きます。
1. **リクエストされたレビュー**にリストされている評価をクリックします。
1. **レビューの開始** をクリックします。
1. 元の評価は**「レビュー中**」にリストされ、クリックして表示できます。
1. 進行中のレビューは、**評価レビュー**に一覧表示されます。**評価フォームを持つユーザー - 評価を確認する - アクセス**許可を作成すると、回答の変更、メモの修正など、評価を編集できます。いつでもレビュー**を保存**し、**レビューの解決**をクリックしてレビューを確定できます。
1. これにより、レビューをリクエストしたユーザーに自動 E メール通知が送信されます。
![\[進行中の評価レビュー\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-view.png)
# Amazon Connect で評価フォームを使用して問い合わせを検索する
1. [問い合わせレコードへのアクセス許可](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)があるユーザーアカウントおよび **[評価フォーム - 評価の実行]** アクセス許可を使用して、Amazon Connect にログインします。
1. Amazon Connect で、**[Analytics and optimization]** (分析と最適化)、**[Contact search]** (問い合わせの検索) の順に選択します。
1. ページのフィルターを使用して、検索を絞り込みます。日付については、一度に最大 8 週間検索できます。
![\[評価用の検索フィルター。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-searchfilters1.png)
# コンタクトセンターのエージェントのパフォーマンスに関するレポートに、質問をリファレンス ID で表示する
*リファレンス ID* は JSON 出力ファイルに表示されるトークンです。これは、特定の質問を表します。レポートを作成するときに、質問の正確な文言の代わりに使用できます。
例えば、「エージェントはスクリプトに忠実でしたか?」という質問が考えられます。しかし翌日、質問が「スクリプトはきちんと遵守されていましたか?」に変わるかもしれません。質問の文言にかかわらず、リファレンス ID は常に同じです。
# Amazon Connect の評価メトリクス
以下のメトリクスを[エージェントパフォーマンス評価ダッシュボード](agent-performance-evaluation-dashboard.md)で表示することができます。これらのメトリクスにより、エージェントのパフォーマンスを集約して把握し、エージェント全体にわたるインサイトの推移を取得できます。
## 平均評価スコア
このメトリクスは、送信されたすべての評価の平均評価スコアを提供します。キャリブレーションの評価は、このメトリクスから除外されます。
平均評価スコアはグループ化に対応します。例えば、グループ化に評価質問が含まれる場合、それらの質問の平均評価スコアが表示されます。グループ化に評価フォーム、セクション、質問が含まれていない場合、平均評価スコアは評価フォームレベルとなります。
**メトリクスタイプ**: パーセント
**メトリクスカテゴリ**: コンタクト評価主導型メトリクス
**Amazon Connect API を使用してアクセスする方法**:
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API メトリクス識別子: `AVG_EVALUATION_SCORE`
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ ダッシュボード: [エージェントパフォーマンス評価ダッシュボード](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**計算ロジック**
+ 評価スコアの合計値を取得します (フォーム \$1 セクション \$1 質問)。
+ スコアリングが完了して記録された評価の合計数を取得します。
+ 平均スコアを算出します ((スコアの合計値) / (評価の合計数))。
**注意**:
+ キャリブレーション評価は除外します。
+ スコアの詳細度はグループ化のレベルによって異なります。
+ パーセンテージ値が返されます。
+ キュー、ルーティングプロファイル、エージェント、またはユーザー階層グループのうち、少なくとも 1 つのフィルターが必要です。
+ 送信された評価のタイムスタンプに基づきます。
+ このメトリクスのデータは、2025 年 1 月 10 日 0:00:00 GMT から利用できます。
## 平均加重評価スコア
このメトリクスは、送信されたすべての評価の平均加重評価スコアを提供します。キャリブレーションの評価は、このメトリクスから除外されます。
重みは、評価の実行に使用された評価フォームのバージョンによって異なります。
平均評価スコアはグループ化に対応します。例えば、グループ化に評価質問が含まれる場合、それらの質問の平均評価スコアが表示されます。グループ化に評価フォーム、セクション、質問が含まれていない場合、平均評価スコアは評価フォームレベルとなります。
**メトリクスタイプ**: パーセント
**メトリクスカテゴリ**: コンタクト評価主導型メトリクス
**Amazon Connect API を使用してアクセスする方法**:
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API メトリクス識別子: `AVG_WEIGHTED_EVALUATION_SCORE`
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ ダッシュボード: [エージェントパフォーマンス評価ダッシュボード](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**計算ロジック**
+ フォームバージョン固有の重みを使用して、加重スコアの合計値を取得します。
+ スコアリングが完了して記録された評価の合計数を取得します。
+ 加重平均を算出します ((加重スコアの合計値) / (評価の合計数))。
**注意**:
+ 評価フォームのバージョン固有の重みを使用します。
+ キャリブレーション評価は除外します。
+ スコアの詳細度はグループ化のレベルによって異なります。
+ パーセンテージ値が返されます。
+ キュー、ルーティングプロファイル、エージェント、またはユーザー階層グループのうち、少なくとも 1 つのフィルターが必要です。
+ 送信された評価のタイムスタンプに基づきます。
+ このメトリクスのデータは、2025 年 1 月 10 日 0:00:00 GMT から利用できます。
## オートフェイル率
このメトリクスは、オートフェイルとなったパフォーマンス評価の割合を提供します。キャリブレーションの評価は、このメトリクスから除外されます。
質問がオートフェイルとしてマークされている場合、親セクションとフォームもオートフェイルとしてマークされます。
**メトリクスタイプ**: パーセント
**メトリクスカテゴリ**: コンタクト評価主導型メトリクス
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ ダッシュボード: [エージェントパフォーマンス評価ダッシュボード](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**計算ロジック**
+ オートフェイルの合計数を取得します。
+ 実行された評価の合計数を取得します。
+ 割合を算出します ((オートフェイル / 評価の合計数) \$1 100)。
**注意**:
+ オートフェイルは上位に伝播します (質問 → セクション → フォーム)。
+ キャリブレーション評価は除外します。
+ パーセンテージ値が返されます。
+ キュー、ルーティングプロファイル、エージェント、またはユーザー階層グループのうち、少なくとも 1 つのフィルターが必要です。
+ 送信された評価のタイムスタンプに基づきます。
+ このメトリクスのデータは、2025 年 1 月 10 日 0:00:00 GMT から利用できます。
## 実施された評価
このメトリクスは、実施されて評価ステータスが「送信済み」となっている評価の数を提供します。キャリブレーションの評価は、このメトリクスから除外されます。
**メトリクスタイプ**: 整数
**メトリクスカテゴリ**: コンタクト評価主導型メトリクス
**Amazon Connect API を使用してアクセスする方法**:
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API メトリクス識別子: `EVALUATIONS_PERFORMED`
**管理ウェブサイトを使用して Amazon Connect にアクセスする方法**:
+ ダッシュボード: [エージェントパフォーマンス評価ダッシュボード](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**計算ロジック**
+ evaluationId が存在するか確認する
+ itemType がフォームであることを確認します。
+ 送信された評価をカウントします (キャリブレーションを除く)。
**注意**:
+ 送信された評価のみをカウントします。
+ キャリブレーション評価は除外します。
+ 整数が返されます。
+ キュー、ルーティングプロファイル、エージェント、またはユーザー階層グループのうち、少なくとも 1 つのフィルターが必要です。
+ 送信された評価のタイムスタンプに基づきます。
+ このメトリクスのデータは、2025 年 1 月 10 日 0:00:00 GMT から利用できます。
# Amazon Connect のエージェント評価フォーム出力
このセクションでは、評価のエクスポート出力パスと評価フォームのスコアの例を紹介し、評価フォームのメタデータについて説明します。
**Topics**
+ [S3 バケットを確認する](#verify-evaluation-s3bucket)
+ [出力場所の例](#example-evaluationform-output-locations)
+ [既知の問題](#release-note-evaluation-output)
+ [スコアの例](#example-evaluation-output-file)
+ [評価フォームのメタデータの定義](#evaluation-form-metadata)
+ [エクスポートされた評価の例](#exported-evaluation)
## S3 バケットを確認する
Amazon Connect コンソールで **[Contact evaluations]** (問い合わせ評価) を有効にすると、評価を保存する S3 バケットを作成または選択するように求められます。バケットの名前を確認するには、インスタンスエイリアスに移動し、**[データストレージ]**、**[問い合わせ評価]**、**[編集]**の順に選択します。
## 出力場所の例
評価フォームの出力ファイルパスは次のとおりです。
+ *contact\$1evaluations\$1S3\$1bucket*/Evaluations/*YYYY/MM/DD/hh:mm:ss.sTZD*-*evaluation\$1id*.json
例えば、次のようになります。
`amazon-connect-s3/Evaluations/2022/04/14/05:04:20.869Z-11111111-2222-3333-4444-555555555555.json`
## 既知の問題: 同じ評価に 2 つの出力ファイルが存在する
Contact Lens は、同じ評価フォームで 2 つの出力ファイルを生成します。
+ 1 つのファイルが新しいデフォルト S3 パスに書き込まれます。パスは AWS コンソールで設定できます。
+ 廃止予定の別のファイルが、以前の別の S3 パスに書き込まれます。このファイルは無視できます。
前述の S3 パスは次のようになります。
+ *s3\$1bucket*/Evaluations/contact\$1*contactId*/evaluation\$1*evaluationId*/YYYY-MM-DDThh:mm:ss.sTZD.json
## スコアの例
一般的なスコアの例を次に示します。
```
{
"schemaVersion": "3.5",
"evaluationId": "fb90de35-4507-479a-8b57-970290fd5c2c",
"metadata": {
"contactId": "badd4896-75f7-43b3-bee6-c617ed3d04cb",
"accountId": "874551140838",
"instanceId": "8f753c94-9cd2-4f16-85eb-945f7f0d559a",
"agentId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218",
"evaluationDefinitionTitle": "Compliance Evaluation Form",
"evaluator": "jane",
"evaluationDefinitionId": "15d8fbf1-b4b2-4ace-869b-82714e2f6e3e",
"evaluationDefinitionVersion": 2,
"evaluationStartTimestamp": "2025-11-14T17:57:08.649Z",
"evaluationSubmitTimestamp": "2025-11-14T17:59:29.052Z",
"score": {
"percentage": 100
},
"creator": "jane.doe@acme.com",
"autoEvaluated": false,
"resubmitted": false,
"evaluationSource": "ASSISTED_BY_AUTOMATION",
"evaluationType": "CONTACT_EVALUATION",
"evaluationAcknowledgerComment": "The Acknowledgment comment",
"evaluationAcknowledgedTimestamp": "2025-12-22T05:20:39.297Z",
"evaluationAcknowledgedByUserName": "john",
"evaluationAcknowledgedByUserId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218"
},
"sections": [
{
"sectionRefId": "s1a1b58d6",
"sectionTitle": "The title of the section",
"notes": "Section note",
"score": {
"percentage": 100
}
},
{
"sectionRefId": "s46661c49",
"sectionTitle": "The title of the subsection",
"parentSectionRefId": "s1a1b58d6",
"score": {
"percentage": 100
}
}
],
"questions": [
{
"questionRefId": "q570b206a",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "NUMERIC",
"questionText": "How do you rate the contact between 1 and 10?",
"answer": {
"value": "",
"notes": "Add more information here",
"metadata": {
"notApplicable": true
}
},
"score": {
"notApplicable": true
}
},
{
"questionRefId": "q73bc5b9d",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "SINGLESELECT",
"questionText": "Did the agent introduce themselves?",
"answer": {
"values": [
{
"valueText": "Yes",
"valueRefId": "o6999aa94",
"selected": true
},
{
"valueText": "No",
"valueRefId": "o284e4d9e",
"selected": false
},
{
"valueText": "Maybe",
"valueRefId": "o1b2f0a14",
"selected": false
}
],
"notes": "Add more information here",
"automation": {
"status": "SYSTEM_ANSWER",
"systemSuggestedValue": "Yes"
},
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"percentage": 100
}
},
{
"questionRefId": "h89bc7a9t",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "SINGLESELECT",
"questionText": "Did the agent offer a promotion?",
"answer": {
"values": [
{
"valueText": "Yes",
"valueRefId": "p7888bb85",
"selected": false
},
{
"valueText": "No",
"valueRefId": "p395f5e8f",
"selected": true
},
{
"valueText": "Maybe",
"valueRefId": "p2c3g1b25",
"selected": false
}
],
"notes": "Add more information here",
"assistedSuggestion": {
"value": "No. A promotion was not offered by the agent."
},
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"percentage": 100
}
},
{
"questionRefId": "qc2effc9d",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "TEXT",
"questionText": "Describe the outcome.",
"answer": {
"value": "Example answer text",
"notes": "Add more information here",
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"percentage": 50
}
}
]
}
```
## 評価フォームのメタデータの定義
次のリストでは、評価フォームのフィールドについて説明します。
**evaluationId**
問い合わせ評価の一意の識別子
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長は 1 最大長 500
**メタデータ**
**ContactId**
Amazon Connect のこのインスタンスの問い合わせの識別子。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長 1、最大長 256
**accountId**
Amazon Connect のインスタンスを実行している AWS アカウントの識別子。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 制限: 12 桁
*パターン* – `^\d{12}$`
**instanceId**
Amazon Connect インスタンスの識別子。インスタンスの Amazon リソースネーム (ARN) で[インスタンス ID を確認](find-instance-arn.md)できます。
*長さの制限* – 最小長 1、最大長 100
**agentId**
コンタクトを実行したエージェントの識別子。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長 1、最大長 500
**evaluationDefinitionTitle**
評価フォームのタイトル。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長 1、最大長 128
**評価者**
評価を最後に更新したユーザー名。
*タイプ* – 文字列
**evaluationDefinitionId**
評価フォームの一意の識別子。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長 1、最大長 500
**evaluationDefinitionVersion**
評価フォームのバージョン。
*タイプ* – 整数
*有効範囲* – 最小値 1
**evaluationStartTimestamp**
評価の作成タイムスタンプ。
*タイプ* – タイムスタンプ
*例* – 2025-11-14T17:57:08.649Z
**evaluationSubmitTimestamp**
評価の送信タイムスタンプ。
*タイプ* – タイムスタンプ
*例* – 2025-11-14T17:59:29.052Z
**score**
評価のスコア。
**作成者**
評価を最初に作成したエンティティ (最後に評価を送信したエンティティを表す「評価者」に対して）。 Amazon Connect 管理者ウェブサイトから呼び出しが行われると、ユーザー名が含まれます。呼び出しが API からの場合は呼び出し元の ARN が含まれます。
*タイプ* – 文字列
**autoEvaluated **
評価が完全自動評価を使用して送信されたかどうかを示します。
*型* – ブール値
**再送信済み **
評価が再送信 (編集および再送信) されたかどうかを示します。
*型* – ブール値
**evaluationSource **
評価回答ソースのタイプ。
*タイプ* – 文字列
有効な値:
+ `ASSISTED_BY_AUTOMATION` - いくつかの質問の回答に[質問の自動化](create-evaluation-forms.md#step-automate)が使用されたことを示します。
+ `MANUAL` - 評価が手動で実行されたことを示します。
+ `AUTOMATED` - 評価が完全自動評価を使用して送信されたことを示します (「autoEvaluated」フィールドを参照)。
**evaluationType**
評価のタイプ。
*タイプ* – 文字列
有効な値:
+ `CONTACT_EVALUATION` - 問い合わせの評価。
**calibrationSessionId**
この評価に関連付けられたキャリブレーションセッションの識別子。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長 1、最大長 500
**evaluatedParticipantId**
評価対象の参加者の識別子。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長 1、最大長 256
**evaluatedParticipantRole**
評価対象の参加者のロール。
*タイプ* – 文字列
有効な値:
+ `AGENT` - エージェント参加者。
+ `CUSTOMER` - 顧客参加者。
+ `SYSTEM` - システム参加者。
**acknowledgerComment**
評価を承認したユーザーが残したコメント。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長 0、最大長 3,072
**evaluationAcknowledgedByUserId**
評価を承認したユーザーの識別子。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長 1、最大長 500
**evaluationAcknowledgedByUserName**
評価を承認したユーザーの名前。
*タイプ* – 文字列
**evaluationAcknowledgedTimestamp**
評価が承認されたタイムスタンプ。
*タイプ* – タイムスタンプ
*例* – 2025-12-24T15:45:56.662Z
**セクション**
評価のセクションの配列。
**sectionRefId**
セクションの識別子。識別子は、評価フォーム内で一意である必要があります。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長 1、最大長 40
**parentSectionRefId**
親セクションの識別子。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長 1、最大長 40
**sectionTitle**
セクションのタイトル。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 制限: 最小長 0、最大長 128
**メモ**
セクションに残されたメモ。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長 0、最大長 3,072
メモには以下の制限があります。
+ 個々のメモには 3072 文字の制限があります。
+ 評価のメモの合計文字数には *N* x 1024 文字の制限があります。*N* は評価の質問数です。
**score**
セクションのスコア。
**割合(%)**
問い合わせ評価の項目のスコアパーセンテージ。
*タイプ* – 倍精度
*有効範囲* – 最小値 0、最大値 100
**automaticFail**
項目を自動フェイルとしてマークするフラグ。その項目または子項目が自動フェイルの回答を得た場合、このフラグは true になります。
*型* – ブール値
**notApplicable**
項目を自動フェイルとしてマークするフラグ。その項目または子項目が自動フェイルの回答を得た場合、このフラグは true になります。
*型* – ブール値
**質問**
評価の質問の配列。
**questionRefId**
質問の識別子。識別子は、評価フォーム内で一意である必要があります。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長 1、最大長 40
**sectionRefId**
親セクションの識別子。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長 1、最大長 40
**questionType**
質問のタイプ。
*タイプ* – 評価のメモの合計文字数には *N* x 1024 文字の制限があります。*N* は評価の質問数です。
*有効な値* – `TEXT | SINGLESELECT | NUMERIC`
**questionText**
質問のタイトル。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長 0、最大長 350
**回答**
質問の回答。
**値**
問い合わせ評価の回答の文字列/数値。
*タイプ* – 文字列/倍精度
*長さの制限* – 文字列: 最小長 0、最大長 128
**メモ**
セクションに残されたメモ。
*タイプ* – 文字列
*長さの制限* – 最小長 0 最大長 3,072
メモには 2 つの文字制限があります。個々のメモには 3072 文字の制限があります。評価のメモの合計文字数には N x 1024 文字の制限があります。N は評価の質問数です。
**メタデータ**
**notApplicable **
質問が該当しないことを示すフラグ。
*型* – ブール値
**assistedSuggestion**
[生成 AI](generative-ai-performance-evaluations.md) によって提案された回答。
*タイプ* – 文字列
**自動化**
**ステータス**
自動回答のステータス。
*タイプ* – 文字列
*有効な値* – `UNAVAILABLE | SYSTEM_ANSWER | OVERRIDDEN_ANSWER`
**systemSuggestedValue**
問い合わせ評価の自動回答の文字列または数値。
*タイプ* – 文字列または倍精度
*長さの制限* – 文字列: 最小長 0、最大長 128
**score**
質問の [score](#score) 。
+ automaticFail - 項目がフォームにとって重要としてマークするフラグで、その項目が失敗すると、フォーム全体が失敗になります (スコアがゼロでマークされます）。その項目または子項目が自動フェイルの回答を得た場合、このフラグは true になり、フォーム全体が失敗になります。
*型* – ブール値
+ notApplicable - 項目がスコアリングに該当しないとしてマークするフラグで、スコアリング計算から除外されます。
*型* – ブール値
## エクスポートされた評価の例
次の例は、エクスポートされた典型的な評価を示しています。
```
{
"schemaVersion": "3.5",
"evaluationId": "fb90de35-4507-479a-8b57-970290fd5c2c",
"metadata": {
"accountId": "874551140838",
"instanceId": "8f753c94-9cd2-4f16-85eb-945f7f0d559a",
"contactId": "badd4896-75f7-43b3-bee6-c617ed3d04cb",
"agentId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218",
"evaluationDefinitionTitle": "Legal Compliance Evaluation Form",
"evaluator": "jane",
"evaluationDefinitionId": "15d8fbf1-b4b2-4ace-869b-82714e2f6e3e",
"evaluationDefinitionVersion": 2,
"evaluationStartTimestamp": "2022-11-14T17:57:08.649Z",
"evaluationSubmitTimestamp": "2022-11-14T17:59:29.052Z",
"score": {
"percentage": 85
},
"autoEvaluated": false,
"creator": "john",
"resubmitted": false,
"evaluationSource": "ASSISTED_BY_AUTOMATION",
"evaluationType": "CONTACT_EVALUATION",
"calibrationSessionId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
"evaluationAcknowledgedByUserId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218",
"evaluationAcknowledgedByUserName": "mike",
"evaluationAcknowledgedTimestamp": "2022-12-24T15:45:56.662Z",
"evaluationAcknowledgerComment": "Manager walked through the evaluation during coaching",
"evaluatedParticipantId": "participant-123",
"evaluatedParticipantRole": "AGENT"
},
"sections": [
{
"sectionRefId": "s1a1b58d6",
"sectionTitle": "Communication Skills",
"notes": "Overall communication was professional",
"score": {
"percentage": 90
}
},
{
"sectionRefId": "s46661c49",
"sectionTitle": "Greeting and Introduction",
"parentSectionRefId": "s1a1b58d6",
"notes": "Agent followed proper greeting protocol",
"score": {
"percentage": 100
}
}
],
"questions": [
{
"questionRefId": "q570b206a",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "NUMERIC",
"questionText": "How many times did agent interrupt the customer",
"answer": {
"value": "2",
"notes": "Interruptions were minimal and appropriate",
"metadata": {
"notApplicable": false,
"automation": {
"status": "OVERRIDDEN_ANSWER",
"systemSuggestedValue": "3"
}
}
},
"score": {
"percentage": 80
}
},
{
"questionRefId": "q73bc5b9d",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "SINGLESELECT",
"questionText": "Did the agent introduce themselves?",
"answer": {
"values": [
{
"valueText": "Yes",
"valueRefId": "o6999aa94",
"selected": true
},
{
"valueText": "No",
"valueRefId": "o284e4d9e",
"selected": false
},
{
"valueText": "N/A",
"valueRefId": "system_default_null_value",
"selected": false
}
],
"notes": "Agent provided clear introduction with name and department",
"metadata": {
"notApplicable": false,
"assistedSuggestion": {
"value": "The agent introduced themselves at the beginning of the call."
}
}
},
"score": {
"percentage": 100
}
},
{
"questionRefId": "h89bc7a9t",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "SINGLESELECT",
"questionText": "Did the agent ask for consent to perform a credit check",
"answer": {
"values": [
{
"valueText": "Yes",
"valueRefId": "o6999aa94",
"selected": false
},
{
"valueText": "No",
"valueRefId": "o284e4d9e",
"selected": true
},
{
"valueText": "N/A",
"valueRefId": "system_default_null_value",
"selected": false
}
],
"notes": "Agent failed to obtain consent before credit check",
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"percentage": 0,
"automaticFail": true
}
},
{
"questionRefId": "qc2effc9d",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "MULTISELECT",
"questionText": "What topics were discussed during the call",
"answer": {
"values": [
{
"valueText": "Account balance",
"valueRefId": "topic_balance",
"selected": true
},
{
"valueText": "Payment options",
"valueRefId": "topic_payment",
"selected": true
},
{
"valueText": "Account closure",
"valueRefId": "topic_closure",
"selected": false
}
],
"notes": "Customer inquired about balance and payment plans",
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"notApplicable": true
}
},
{
"questionRefId": "q8a9b0c1d",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "TEXT",
"questionText": "What was your general impression about the customer's satisfaction",
"answer": {
"value": "The customer seemed satisfied with the resolution and thanked the agent",
"notes": "Positive customer sentiment throughout the call",
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"notApplicable": true
}
},
{
"questionRefId": "q2b3c4d5e",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "DATETIME",
"questionText": "What time was the follow-up scheduled",
"answer": {
"value": "2024-04-16T14:30:00+01:00",
"notes": "Follow-up appointment confirmed with customer",
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"notApplicable": true
}
}
]
}
```
# パフォーマンス評価の失敗イベントをモニタリングする
EventBridge と CloudWatch を使用して、自動評価の失敗と問い合わせ評価の S3 エクスポートをモニタリングできます。これらのイベントを使用して、障害を調査および修正できます。次のガイドは、パフォーマンス評価の失敗イベントをモニタリングするためのカスタム EventBridge ルールを作成するプロセスのウォークスルーです。
## Step-by-stepガイド
これは、 AWS コンソールで Amazon Connect が失敗した自動評価送信イベントと問い合わせ評価の失敗した S3 エクスポートをログに記録する EventBridge ルールを作成する方法のガイドです。
1. AWS アカウントにログインし、EventBridge コンソールに移動します。「バス」セクションの**「ルール**」を選択します。 ****
![\[EventBridge コンソールのバスセクションのルールタブ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-rules-tab.png)
1. デフォルトのイベントバスを選択した**ルールの作成**を選択します。
![\[デフォルトのイベントバスが選択されたルールの作成ボタン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-create-rule.png)
1. ルールに名前を付け、**ルールタイプのイベントパターンを持つ**ルールを選択します。[**次へ**] を選択します。
![\[ルール名とイベントパターンオプションが選択されたルール。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-rule-name.png)
1. イベントで **AWS イベントまたは EventBridge パートナーイベント**を選択し、**イベント**パターンでパターン**フォームを使用する**オプションを選択します。 ****ここでは、ルールのトリガーに一致するパターンを定義します。
1. **AWS サービス**ドロップダウンで **Amazon Connect** と入力して選択し、イベントタイプを絞り込みます。以下のドロップダウンで目的のイベントタイプを選択します。パターンがセットアップされたら**次へ**を選択します。
EventBridge イベントタイプにサブスクライブするには、次の条件を満たすカスタム EventBridge ルールを作成します。
+ `"source"` = `"aws.connect"`
+ `"detail-type"` の値は次のいずれかを指定できます。
+ `"Contact Lens Automated Evaluation Submission Failed"`
+ `"Contact Lens Evaluation Export Failed"`
![\[Amazon Connect が AWS サービスとして選択されたイベントパターン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-event-pattern.png)
1. 次のステップでは、一致したイベントを処理/受信するようにターゲット (複数可) を設定できます。わかりやすくするために、**「ターゲット**の選択」の**CloudWatch ロググループ**」オプションを選択し、ロググループを選択します。
1. **次**へを選択し、最後の**レビューと作成**ステップに進みます。**ルールの作成**をもう一度選択して、ルールの作成プロセスを完了します。
1. これで、ルールが有効****状態になり、一致するイベントが発生した場合、対応するログが、メタデータセクションの関連する IDs とデータセクションの失敗理由とともに、設定された CloudWatch ロググループに表示されます。
![\[一致した EventBridge イベントを示す CloudWatch ロググループ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-cloudwatch-log-group.png)
![\[メタデータと失敗の理由を示す CloudWatch ログの詳細。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-cloudwatch-log-detail.png)
## EventBridge ペイロードの例
ルールが一致する EventBridge ペイロードの例を次に示します。
```
{
"version": "0",
"id": "00005435-d12d-c93b-d9d2-b64cba85fbb6",
"detail-type": "Contact Lens Automated Evaluation Submission Failed",
"source": "aws.connect",
"account": "Your AWS account ID",
"time": "2025-10-02T10:34:56Z",
"region": "us-west-2",
"resources": [],
"detail": {
"version": "1.0.0",
"metadata": {
"contactId": "4266f8e9-8420-4ee7-96cd-515d2edae1f2",
"instanceId": "d9b0b09d-7dab-47e5-9f82-d6787fbc068c",
"formId": "8b1365bd-1415-41a9-a491-af226e1bda4e"
},
"data": {
"reasonCode": "ANALYSIS_FILE_ERROR",
"message": "Automated contact evaluation submission failed due to an error when searching/retrieving/parsing the analysis file."
}
}
}
```
## 一般的なエラー
複数回の再試行後にシステムが最終的に評価の処理に失敗すると、次のエラーが発生する可能性があります。
### 自動評価送信エラー
| エラー | エラーメッセージ |
| --- | --- |
| AUTOMATED\$1SUBMISSION\$1FAILED | 一部の質問に回答できなかったため、問い合わせ評価の自動送信に失敗しました。評価フォームまたは Amazon Connect ルール設定を確認してください。 |
| ANALYSIS\$1FILE\$1ERROR | 分析ファイルsearching/retrieving/parsing時にエラーが発生したため、問い合わせ評価の自動送信に失敗しました。 |
| INTERNAL\$1SERVER\$1ERROR | 内部サーバーエラーのため、問い合わせ評価の自動送信に失敗しました。処理の遅延が予想されます。 |
| QUOTA\$1EXCEEDED\$1ERROR | Gen AI を使用して問い合わせの評価質問に自動的に回答するための残りのクォータが不十分であるため、問い合わせ評価の自動送信に失敗しました。 |
### 評価 S3 エクスポートエラー
| エラー | エラーメッセージ |
| --- | --- |
| S3\$1BUCKET\$1ACCESS\$1DENIED | アクセス許可が不十分であるため、問い合わせ評価 JSON のエクスポートに失敗しました。 |
| S3\$1STORAGE\$1NOT\$1CONFIGURED | エクスポート S3 バケットがインスタンス用に設定されていません。 |
| INTERNAL\$1SERVER\$1ERROR | 内部サーバーエラーのため、問い合わせ評価 JSON エクスポートに失敗しました。エクスポートファイルの配信が遅れることが予想されます。 |
# パフォーマンス評価のキャリブレーションセッション
Amazon Connect Contact Lens を使用すると、キャリブレーションセッションを実施してマネージャーがエージェントのパフォーマンスを評価する際の一貫性と精度を高めることができます。これにより、エージェントは一貫したフィードバックを受け取ることができます。キャリブレーション中は、複数のマネージャーが同じ評価フォームを使用して同じコンタクトを評価できます。その後、さまざまなマネージャーが入力した評価の違いを確認し、評価のベストプラクティスをマネージャーに周知して、評価フォームを改善する機会を特定できます。例えば、評価質問をより具体的に言い換えて、マネージャーから一貫性のある回答が得られるようにします。マネージャーの回答を特定のエキスパートと比較し、エージェントのパフォーマンスを評価する際のマネージャーの精度を測定して改善することもできます。通常、このエキスパートはキャリブレーションセッションを実施している品質マネージャーです。
## キャリブレーションに必要なアクセス許可
キャリブレーションには、次のアクセス許可が必要です。
+ **キャリブレーションセッションの作成:** パフォーマンス評価のキャリブレーションセッションの実行を許可するユーザーのセキュリティプロファイルに **[評価フォーム - キャリブレーションセッションの管理]** のアクセス許可を追加します。
+ **キャリブレーションセッションへの参加:** 評価を実行するアクセス許可、つまり **[評価フォーム - 評価の実行]** のアクセス許可を持つユーザーが参加者の 1 人として追加された場合、キャリブレーションセッションに参加できます。
さらに、コンタクトを検索して表示するためのアクセス許可も両方のユーザーに必要となります。詳細については、「[問い合わせを検索し、詳細情報にアクセスする権限の付与を管理する](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)」を参照してください。
## キャリブレーションセッションを作成する
**キャリブレーションセッションを作成するには**
1. セキュリティプロファイルに必要なアクセス許可が追加されているユーザーアカウントを使用して Amazon Connect にログインします。
1. 左側のナビゲーションで、**[分析と最適化]、[コンタクトの検索]** に移動します。
1. やり取りの最短期間、特定のキューなど、キャリブレーションを実施するコンタクトを検索します。
1. コンタクトの **[コンタクトの詳細]** ページで、右上にある **[評価]** を選択して **[評価]** サイドパネルを開きます。
1. サイドパネルで **[キャリブレーションセッション]** ラジオボタンを選択し、ドロップダウンメニューでキャリブレーションを実施するフォームを選択して、**[キャリブレーションセッションを設定]** ボタンを選択します。
![\[キャリブレーションセッションを設定する場合の図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/calibrations-setup1.png)
1. キャリブレーションセッションのタイトルを入力し、参加者を選択します。オプションでエキスパート参加者を指定し、期日を設定します。
![\[参加者と期日が指定されたキャリブレーションセッションの設定の図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/calibration-setup2.png)
1. 作成すると、キャリブレーションセッションがサイドパネルに表示されます。評価は参加者ごとに自動的に生成されます。
![\[参加者ごとに作成されたキャリブレーションセッションの図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/calibration-setup3.png)
## キャリブレーションセッションを編集する
**キャリブレーションセッションを編集するには**
1. サイドパネルでキャリブレーションセッションを見つけ、**[編集]**を選択します。
![\[キャリブレーションセッションを編集する場合の図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/calibrations-edit1.png)
1. サイドパネルで開いたフォームで、キャリブレーションセッションのタイトルの変更、参加者の追加や削除、オプションでエキスパート参加者の指定、期日の設定や調整を行うことができます。
1. **[保存]** を選択してキャリブレーションセッションを更新します。変更がサイドパネルに反映されます。新しい参加者は評価を自動的に受け取り、削除された参加者の評価は削除されます。
## キャリブレーションセッションの一部として評価を実施する
キャリブレーションセッションの一部として評価を実施するには、次の手順に従います。
**評価を実施するには**
1. サイドパネルの **[割り当てられたキャリブレーション評価]** セクションに移動して、キャリブレーション評価を表示します。
![\[割り当てられたキャリブレーション評価の図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/calibration-evaluations1.png)
1. 評価を選択して開きます。これらの評価には、標準の評価と同じ方法で回答できます。進行状況を保存するオプションや完了した評価を送信するオプションもあります。キャリブレーションセッションでは自動化が無効になっていることに注意してください。
![\[キャリブレーション評価への回答の図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/calibration-evaluations2.png)
1. キャリブレーションマネージャーは、サイドパネルにキャリブレーションセッションの詳細を表示することで、特定のキャリブレーションセッションに関連するすべての評価のリストにアクセスできます。キャリブレーションマネージャーは、参加者が送信した評価を表示することもできます。
## キャリブレーションをファイナライズする
**キャリブレーションをファイナライズするには**
1. キャリブレーションセッションの詳細ビューにアクセスし、**[ファイナライズ]** を選択します。
![\[キャリブレーションの [ファイナライズ] ボタンを示す図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/calibrations-finalize.png)
1. プロンプトが表示されたら、ファイナライズを確定します。確定するとセッションとその評価は編集できなくなることに注意してください。
1. 数秒以内に、キャリブレーションレポートを .csv 形式でダウンロードできるようになります。このレポートには、評価を送信した参加者の回答に加え、各質問、各セクション、およびフォーム全体の加重スコア、評価者のメモ、評価者のスコアとエキスパート評価者の比較が含まれます。
各参加者の **[エキスパートからの絶対偏差]** フィールド (低いほど良い) を使用して、評価者が評価質問に回答する際にエキスパートから著しく逸脱していないかどうかを判断します。また、**[エキスパートからの平均絶対偏差]** (低いほど良い) を使用することで、参加者の回答に一貫性がなく改善が必要な質問 (例えば、より良いフレーズにする、より具体的な質問にするなど) がないかを判断することもできます。
## キャリブレーションセッションの検索
Amazon Connect では、キャリブレーションセッションに参加しているユーザーに E メールで通知が送られます (ユーザーが参加者として追加された場合、期日に変更があった場合など)。キャリブレーションセッションを管理するユーザーが自分自身を**エキスパート**参加者として追加した場合、そのユーザーにも E メールが送信されます。E メールには、キャリブレーションに使用されているコンタクトへのリンクが含まれています。ユーザーが E メール通知を受信するには、Amazon Connect でユーザーに E メールを割り当てる必要があることに注意してください。詳細については、「[ユーザーを に追加する Amazon Connect](user-management.md)」を参照してください。
キャリブレーションを設定するマネージャーは、コンタクト ID をコピーして、キャリブレーションセッションが設定されたコンタクトを検索できます。自分をエキスパートとして追加していない場合、または Amazon Connect でユーザー E メールが設定されていない場合、キャリブレーションセッションが設定されたコンタクトへのリンクが含まれる E メールは送信されません。
# サードパーティーのアプリケーションからエージェントアクティビティを取り込んでエージェントのパフォーマンスを評価する
サードパーティーアプリケーションで完了したエージェントのアクティビティを Amazon Connect にインポートできます。これらのアクティビティは Amazon Connect のタスクとしてインポートされ、Amazon Connect で完了した作業とともに評価できます。これにより、品質管理を 1 つのアプリケーションで一元的に行えるようになります。
サードパーティーアプリケーションで完了したアクティビティ (アプリケーション処理やソーシャルメディアでのやり取りなど) を完了したタスクとしてインポートするには、[CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html) API を使用します。こうしたアクティビティをインポートすると、パフォーマンス評価に関連する詳細をタスク属性として取り込むことができます。 Amazon Connect 管理ウェブサイトで作成されたタスクとは異なり、これらのインポートされたタスクは既に完了とマークされているため、外部アプリケーションでアクティビティを完了したエージェントに受け入れられる必要はありません。
マネージャーは、Amazon Connect のネイティブのやり取りやバックオフィスタスクとともに、これらの外部アクティビティを評価できます。これにより、マネージャーはエージェントのパフォーマンスを[エージェントパフォーマンス評価ダッシュボード](agent-performance-evaluation-dashboard.md)で一元的に確認できます。
## サードパーティーアプリケーションからアクティビティを取り込む方法
通常、次の手順は IT 管理者が行います。
+ 評価の対象となるエージェントまたはバックオフィスワーカーは、Amazon Connect のユーザーでなければなりません。新しいユーザーを追加するには、「[ユーザーを に追加する Amazon Connect](user-management.md)」を参照してください。
+ [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html) API を使用して、これらのエージェントが完了したすべての外部アクティビティを、完了した Amazon Connect タスクとして Amazon Connect に取り込みます。
次の項目を取り込むことができます。
+ サードパーティーアプリケーションで完了したすべてのアクティビティ (例えば、これらのアクティビティの完了によってトリガーされるものを含む)。これにより、エージェントのアクティビティを 1 つのアプリケーションで包括的に把握できます。
+ エージェントのパフォーマンス評価でサンプルとして使用する外部アクティビティの割合。
以下は、別のシステムで完了したクレーム承認アクティビティを取り込むための API リクエストの例です。
```
awscurl \
--service connect \
-X PUT \
'https://connect.us-east-1.amazonaws.com/Prod/contact/create-contact' \
--region us-east-1 \
-d \
'{
"Channel":"TASK",
"InstanceId":"8f3b9ab3-df68-4124-8573-2626b5c939ac",
"InitiationMethod":"API",
"InitiateAs":"COMPLETED",
"UserInfo": {"UserId": "arn:aws:connect:us-west-2:295154396770:instance/8f3b9ab3-df68-4124-8573-2626b5c939ac/agent/1c99b776-8e56-4aaa-a1bf-b950ffbe61e4"},
"Name": "Processing Authorization #12345",
"Description": "Customer Name: John Doe; Customer Condition: Asthma; Medication: Levocetrizin",
"Attributes": {
"Authorization": "12345",
"ExternalContactType": "Authorization"
},
"References": {
"ThirdPartySystemURL": {
"Type": "URL",
"Value": "https://example.com/customer/12345"
}
}
}'
```
+ 属性内にアクティビティ情報を追加できます。この情報は、品質マネージャーがコンタクトを検索および評価する際に役立つ場合があります。例えば、前に示した API コールには、`ExternalContactType` というカスタム属性が含まれています。これにより、マネージャーはコンタクトの検索でさまざまなタイプの外部アクティビティを区別できます。
コンタクトのリファレンスにサードパーティーシステムへのリンクを追加することもできます。このリンクを使って、マネージャーはタスクに含まれていない追加情報を参照できます。
+ マネージャーがこれらの属性を使用してアクティビティを検索できるようにするには、これらの属性による検索を有効にする必要があります。詳細については、「[カスタムのコンタクト属性またはコンタクトセグメント属性を使用して Amazon Connect でコンタクトを検索する](search-custom-attributes.md)」を参照してください。
**注記**
この設定を行った後に作成されたタスクのみが、これらの属性を使用して検索できます。
## 外部アクティビティを評価する方法
通常、次の手順はマネージャーが行います。
マネージャーは、Amazon Connect のネイティブのコンタクトを評価するのと同じ方法で、Amazon Connect に取り込まれたアクティビティを評価できます。詳細については、「[パフォーマンスを評価します。](evaluations.md)」を参照してください。
管理者がカスタムのコンタクト属性による検索を設定している場合は、アクティビティのタイプや ID などの識別子を使って外部アクティビティを検索できます。
次の図は、`Attribute`が `ExternalContactType` の、`Completed`コンタクトの検索を示しています。
![\[属性が ExternalContactType の、完了したコンタクトの検索。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluate-external-activities1.png)
次の図は、完了した外部コンタクトの [コンタクトの詳細] の例を示しています。この図で、次のようなことがわかります。
+ チャネルサブタイプ = connect:ExternalTask
+ 開始方法 = API
+ リファレンスには、サードパーティーシステムへの URL が含まれています。
![\[外部コンタクトのコンタクトの詳細。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/evaluate-external-activities2.png)
# Amazon Connect Contact Lens でエージェントの画面録画を設定および確認する
エージェントに優れたカスタマーサービスを提供できるよう指導するため、Contact Lens の画面録画機能を使用して品質管理に関する分析情報を得ることができます。エージェントのデスクトップが記録されるため、パフォーマンスを向上させる機会を特定するのに役立ちます。この情報は、コンプライアンスの確保にも役立ちます。
例えば、ほとんどのエージェントの返金処理にかかる時間が 2 分なのに対して、Jane Doe は 4 分かかるとします。彼女が払い戻しを行っているときのデスクトップの録画を見て、なぜ時間がかかっているのかを知ることができます。
次の図は、画面録画の大まかなコンポーネントを示しています。さまざまなコンポーネント間でのネットワーク呼び出しを示すシーケンス図については、「[ネットワークの要件](sr-system-req.md#network-requirements)」を参照してください。
![\[画面録画フローの図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-flow.png)
**Topics**
+ [Amazon Connect クライアントアプリケーション](amazon-connect-client-app.md)
+ [システム要件とネットワーク要件](sr-system-req.md)
+ [画面録画を有効にする](enable-sr.md)
+ [エージェントの画面録画を確認する](review-screen-recordings.md)
+ [画面録画アプリのログファイルをダウンロードする](troubleshoot-sr.md)
+ [Amazon EventBridge イベントを使用して画面録画ステータスを追跡する](track-screen-recording-status.md)
+ [画面録画機能に関するよくある質問](faq-screenrecording.md)
# Amazon Connect クライアントアプリケーション
Amazon Connect の画面録画は、Windows および Chrome OS でサポートされています。このページでは、各オペレーティングシステムでの画面記録アプリケーションのダウンロードおよびインストール手順と、エージェントデバイスの最小システム要件について説明します。
**Topics**
+ [Server](#windows-client)
+ [Chrome OS](#chrome-os)
## Server
### バージョン情報
+ バージョン: v2.0.3 (最新)
+ リリース日: 2025 年 1 月 16 日
+ ダウンロードリンク: [AmazonConnectClientWin-v2.0.3](https://d4yqf2f7seiym.cloudfront.net/builds/AmazonConnectClientWin-v2.0.3.zip)
+ リリースノート: このバージョンは AWS GovCloud (US) お客様をサポートし、セキュリティが向上しています。
上記リンクから **AmazonConnectClientWin-[version].zip** ファイルをダウンロードできます。ZIP ファイルには **Amazon.Connect.Client.Service.Setup.[version].msi** ファイルが含まれています。インストール手順については、「[画面録画を有効にする](enable-sr.md)」を参照してください。
Amazon Connect クライアントアプリケーションの更新時に通知を受け取るには、この管理者ガイドの RSS フィードにサブスクライブすることをお勧めします。このページのタイトルの下に表示される **RSS** リンク (PDF リンクの横にあります) を選択します。
### クライアントのインストール手順
このステップでは、**Amazon.Connect.Client.Service** ファイルをエージェントのデスクトップ、またはエージェントが使用する仮想環境にインストールします。これは Amazon Connect クライアントアプリケーションです。
**注記**
Windows マルチセッション OS の場合、インストーラはマシンで 1 回だけ実行する必要があります。Windows マルチセッション OS での画面録画は、バージョン 2.0.0 以降でのみサポートされています。
Amazon Connect インスタンスが AWS GovCloud (米国西部) にある場合は、バージョン 2.0.3 以降をインストールする必要があります。
クライアントアプリケーションとの通信が許可されている Amazon Connect ドメインの許可リストを設定する必要があります。画面録画は、許可リストで指定された Amazon Connect ドメインからのみキャプチャされます。
#### ソフトウェア配布ツールを使用したプログラムによるインストール
+ **Amazon.Connect.Client.Service.Setup.msi** ファイルの最新バージョンをダウンロードします。
+ Software Center などの組織のソフトウェアディストリビューションメカニズムを使用して、エージェントデスクトップに **Amazon.Connect.Client.Service** クライアントアプリをインストールします。
+ Microsoft System Center Configuration Manager (SCCM)、またはその他の自動デプロイツールなど、組織のエンタープライズソフトウェア配布システムを使用してデプロイします。
+ 次の構文を使用して `ALLOWED_CONNECT_DOMAINS` パラメータを含めます。
```
msiexec /i Amazon.Connect.Client.Service.Setup.msi ALLOWED_CONNECT_DOMAINS="connect-dev-instance.my.connect.aws,connect-prod-instance.my.connect.aws"
```
#### 手動インストール
+ **Amazon.Connect.Client.Service.Setup.msi** ファイルの最新バージョンをダウンロードします。
+ インストールファイルをダブルクリックします。
+ プロンプトが表示されたら、Amazon Connect ドメインの許可リストを入力します。次の図は、**[インストール設定の構成]** ダイアログボックスの許可リストでドメインを指定する方法の例を示しています。その他の例については、下の「*Amazon Connectドメイン許可リストを指定するためのガイドライン*」を参照してください。
![\[[インストール設定の構成] ダイアログボックス。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/domain-allowlist-windows.png)
+ [**インストール**] を選択してインストールを完了します。
#### Amazon Connect クライアントアプリケーションが実行中で正しく機能していることを確認します。
##### アプリケーションが実行中であることを確認する方法:
+ Windows タスクマネージャーで、**Amazon.Connect.Client.Service** という名前のバックグラウンドプロセスを確認します。これは Amazon Connect クライアントアプリケーションです。
+ Windows タスクマネージャーの**ユーザープロセス**で、画面録画が有効になっている最初の問い合わせをユーザーが承諾した後、**Amazon.Connect.Client.RecordingSession** という名前の別のプロセスを確認します。
次の図は、タスクマネージャーの **Amazon.Connect.Client.RecordingSession** を示しています。
![\[タスクマネージャーの Amazon.Connect.Client.RecordingSession。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/taskmanager.png)
##### アプリケーションが正しく機能していてログファイルが作成されていることを確認する方法:
1. 次のディレクトリに移動します: `C:\ProgramData\Amazon\Amazon.Connect.Client.Service\logs`
1. ディレクトリにあるログファイルを開きます。
1. 正常にインストールされると、ログファイルには次の行が含まれます: `Checking that services are still running, result : true`
1. 次のディレクトリに移動します: `%USERPROFILE%\AppData\Local\Amazon\Amazon.Connect.Client.RecordingSession\Logs`
1. ディレクトリにあるログファイルを開きます。
1. 正常にインストールされると、ログファイルには次の行が含まれます: `Session initiation completed with result: True`
#### Amazon Connect ドメインの許可リストを指定するためのガイドライン
**[許可される Connectドメイン]** ボックスにドメインを入力するときは、必ず次のガイドラインに従ってください。そうしない場合、インストールは失敗します。
+ 形式: カンマ区切りの Amazon Connect ドメイン
+ Amazon Connect ドメインの有効な文字: A～Z、a～z、0～9、ハイフン (-)、ピリオド (.) のみ
+ https:// や http:// などのプロトコルプレフィックスは必要ありません。
+ 機能制限:
+ 最大 500 個のドメインエントリ
+ 1 個のドメインエントリあたり最大 256 文字
+ 合計で最大 128,000 文字の入力
ドメインの指定方法の例を次に示します。
##### 正しい例
+ domain1.my.connect.aws、domain2.my.connect.aws
+ ddomain-1.my.connect.aws、1-domain.my.connect.aws
+ domain-12.my.connect.aws
##### 正しくない例
+ \$1123domain.foo
+ domain:2.foo
+ \$1domain.my.connect.aws
+ https://domain1.my.connect.aws
+ \$1.my.connect.aws
## Chrome OS
ChromeOS では、Amazon Connect 画面録画機能に次の 2 つのコンポーネントが必要です。
+ 分離されたウェブアプリ
+ Google Chrome ブラウザ拡張機能
エージェント Chrome デバイスにこれらのコンポーネントをインストールするには、Google Enterprise 管理コンソールを使用します。分離されたウェブアプリと Chrome ブラウザ拡張機能のインストールを設定するための URL を以下に示します。ウェブマニフェスト設定 JSON を使用して自動更新に設定できます。
### ダウンロード場所とインストール手順
Google Enterprise 管理コンソールで次の手順を実行します。画面録画機能を有効にする必要があるすべてのエージェントデバイスに ポリシーを適用します。
#### 分離されたウェブアプリをインストールする
+ ウェブバンドル ID: `ajbye5keylrcyakugr3zttu6f524eoamjc7mc6ubw3x3547xu3hxqaacai`
+ マニフェスト URL の更新: `https://screenrecording.connect.aws/chromeos/amazon-connect-client-iwa/releases/update_manifest.json`
**分離されたウェブアプリをインストールするには**
1. [Google 管理者ポータル](https://admin.google.com) (https://admin.google.com) に移動し、Google エンタープライズ管理者認証情報を使用してログインします。
1. **[分離されたウェブアプリの追加]** を選択します。
1. 次の詳細をコピーして貼り付け、**[保存]** を選択します。
+ ウェブバンドル ID: `ajbye5keylrcyakugr3zttu6f524eoamjc7mc6ubw3x3547xu3hxqaacai`
+ マニフェスト URL の更新: https://screenrecording.connect.aws/chromeos/amazon-connect-client-iwa/releases/update\$1manifest.json
次の図は、完成した **[分離されたウェブアプリの追加]** ダイアログボックスの例を示しています。
![\[完成した [分離されたウェブアプリの追加] ダイアログボックス。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/addisolatedwebapp.png)
1. **[インストールポリシー]**を `Force Install + Pin to ChromeOS Taskbar` に設定し、**[ログイン時に起動]**を `Force Launch and Prevent Closing` に変更して、コンピュータにログインして再起動したときに分離されたウェブアプリが自動的に起動されるようにします。
![\[[インストールポリシー] セクションと [ログイン時に起動] セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/installationpolicy.png)
1. エージェントマシンで画面録画を開始できる Amazon Connect ドメインを許可リストに登録するように **[マネージド設定]** を構成します。次の図は、**[マネージド設定]** の例を示しています。
![\[[マネージド設定] セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/managedconfiguration.png)
+ キー名は `allowListedDomain` である必要があります。ドメイン名に、パス、クエリ文字列、末尾のスラッシュ (/) を含めないでください。
+ `your-instance-alias-*` を実際の Amazon Connect インスタンスエイリアスに置き換えます。
```
{
"allowListedDomain": [
"https://your-instance-alias-1.my.connect.aws",
"https://your-instance-alias-2.my.connect.aws"]
}
```
1. Direct ソケット、画面録画、およびウィンドウ管理のアクセス許可を許可するように分離されたウェブアプリを設定するには、次の手順を実行します。
+ **[デバイス]**、**[Chrome]**、**[ウェブの機能]**、**[オリジンを追加]** に移動します。
+ 「`ajbye5keylrcyakugr3zttu6f524eoamjc7mc6ubw3x3547xu3hxqaacai`」と入力し、[**保存**] を選択します。
次の図は、Chrome の左側のナビゲーションメニューにある、[デバイス]、[Chrome]、および [ウェブの機能] の場所を示しています。
![\[Chrome OS の左側のナビゲーションメニュー。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/allorigins.png)
次の図は、[ウェブの機能] ページの **[ダイレクトソケット]**、**[画面録画]**、**[ウィンドウの管理]** の場所を示しています。
![\[[ウェブの機能] ページの [ダイレクトソケット]、[画面録画]、[ウィンドウの管理]のウェブページの場所。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/directsockets.png)
#### Google Chrome ブラウザ拡張機能をインストールする
+ 拡張機能 ID: cjmichfmnimgeoadokmeaiclklkdccod
+ カスタム URL: `https://screenrecording.connect.aws/chromeos/amazon-connect-extension/releases/updates.xml`
**Google Chrome ブラウザ拡張機能をインストールするには**
1. 次の図に示すように、**[Chrome アプリや拡張機能を ID で追加]** に移動します。
![\[左側のナビゲーションの [Chrome アプリや拡張機能を ID で追加] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/appandextensions.png)
1. **[Chrome アプリや拡張機能を ID で追加]** で **[カスタム URL から]** を選択し、次の情報を入力します。
+ 拡張機能 ID: `cjmichfmnimgeoadokmeaiclklkdccod`
+ カスタム URL: `https://screenrecording.connect.aws/chromeos/amazon-connect-extension/releases/updates.xml`
![\[[Chrome アプリや拡張機能を ID で追加] ダイアログボックス、[カスタム URL から] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/chromeapp.png)
1. 次の図に示すように、**[インストールポリシー]** を **[強制インストール]** に設定し、**[保存]**を選択します。
![\[[強制インストール] に設定された [インストールポリシー] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/forceinstall.png)
# Amazon Connect での画面録画のシステム要件とネットワーク要件
このトピックでは、画面録画を使用するためのシステム要件と、各プラットフォームで使用する詳細なデータフローについて説明します。
## システム要件
エージェントデバイスが画面録画を実行するための最小システム要件は次のとおりです。リソースの競合を避けるために、デバイス上で実行中のオペレーティングシステムやその他の処理のための、追加のメモリ、帯域幅、および CPU の検討が必要になります。
+ CPU: 2.0 GHz (4 コア、または vCPU 4 基を推奨)
+ メモリ: 4 GB
+ ネットワーク: 600 Kbps
### サポートされるオペレーティングシステム
+ x86-64 アーキテクチャをベースにした 64 ビット Windows 10 および 11。
+ Google Enterprise Domain に登録されている Chrome OS バージョン 140 以降
**注記**
Windows マルチセッション構成が有効で、複数のエージェントで単一の Windows ホストの使用が許可されている場合は、エージェントのワークステーションに、同時セッションごとに推奨されるリソース可用性があることを確認してください。
## ネットワークの要件
+ **画面録画に使用されるポート**: Amazon Connect クライアントアプリケーションは、ポート 5431 (Windows) および 25431 (Chrome OS) のローカル WebSocket を介して CCP と通信します。
+ **ファイアウォールの許可リストに追加する URL**: 画面録画機能をスムーズにするには、許可リストに次の URL パターンを追加します。
+ CCP から: `connect-recording-staging-*.s3.dualstack.your-region-name.amazonaws.com`。ワイルドカードを使用しない場合は、エンドポイントのリストを https://screenrecording.connect.aws/config/connect-recording-endpoint-allowlist.json で入手できます。このリストは今後更新される可能性があります。ファイルの上部にある `createDate` を参照して、更新がないか確認します。
+ 画面録画クライアントアプリケーションから: `https://your-connect-instance-alias.my.connect.aws/taps/client/auth`
+ **シーケンス図**: 次のシーケンス図は、画面録画に関連するさまざまなコンポーネント間のネットワーク呼び出しを示しています。
![\[シーケンス図は、画面録画に関連するさまざまなコンポーネント間のネットワーク呼び出しを示しています。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/sequence-diagram.png)
+ Windows では、Amazon Connect クライアントは Amazon.Connect.Client.Service バックグラウンドプロセスと Amazon.Connect.Client.RecordingSession の組み合わせです。
+ ChromeOS では、Amazon Connect クライアントは分離されたウェブアプリとブラウザ拡張機能の組み合わせです。
# Amazon Connect インスタンスで画面録画を有効にする
このトピックでは、Amazon Connect インスタンスの画面記録を有効にする手順、Amazon Connect クライアントアプリケーションをダウンロードしてインストールする手順、主要な設定ステップを実行する手順について説明します。
**Topics**
+ [ステップ 1: インスタンスの画面録画を有効にする](#install-sr-step1)
+ [ステップ 2: Amazon Connect クライアントアプリケーションをダウンロードしてインストールする](#install-sr-step2)
+ [ステップ 3: 記録と分析動作の設定ブロックを設定する](#configure-recording-block)
+ [設定のヒント](#tips-sr)
## ステップ 1: インスタンスの画面録画を有効にする
**重要**
2018 年 10 月より前に作成された Amazon Connect インスタンスでサービスリンクロールが設定されていない場合は、「[サービスにリンクされたロールを使用する](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/connect-slr.html#migrate-slr)」の手順に従って、Connect サービスリンクロールに移行してください。
このセクションの手順では、インスタンス設定を更新して画面録画を有効にする方法と、録画アーティファクトを暗号化する方法を説明します。
1. Amazon Connect コンソール ([https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/)) を開きます。
1. インスタンスエイリアスを選択します。
1. 次の図に示すように、ナビゲーションペインで **[データストレージ]** を選択し、**[画面録画]** まで下にスクロールして **[編集]** を選択します。
![\[[データストレージ] ページの [画面録画] セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/console-screenrecordings.png)
1. **[画面録画を有効にする]** を選択し、**[新しい S3 バケットを作成 (推奨)]** または **[既存の S3 バケットを選択]** を選択します。
1. **[新しい S3 バケットを作成 (推奨)]** を選択した場合は、**[名前]** ボックスに名前を入力します。既存のバケットを使用することを選択した場合は、**[名前]** リストから選択します。
1. (オプション) Amazon S3 バケットの録画アーティファクトを暗号化するには、**[暗号化の有効化]** を選択して、KMS キーを選択します。
**注記**
暗号化を有効にすると、Amazon Connect はサービスがデータを処理する間、KMS キーを使用して中間録画データを暗号化します。
1. 完了したら、**[保存]** を選択します。
インスタンス設定の詳細については、「[Amazon Connect インスタンス設定を更新する](update-instance-settings.md)」を参照してください。
## ステップ 2: Amazon Connect クライアントアプリケーションをダウンロードしてインストールする
[Amazon Connect クライアントアプリケーション](amazon-connect-client-app.md) の手順に従って、ご利用のオペレーティングシステムの Amazon Connect クライアントアプリケーションをインストールます。
## ステップ 3: 記録と分析動作の設定ブロックを設定する
+ フローへのエントリポイントの直後に [記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックを追加します。画面録画を有効にしたいすべてのフローにブロックを追加します。
+ 次の画像は、[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックの [プロパティ] ページを示しています。**[画面録画]** セクションで、**[オン]** を選択します。
![\[[記録と分析の動作の設定] ブロック、[画面記録] セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/screenrecordingblock.png)
## 設定のヒント
+ スーパーバイザーが画面録画のある問い合わせを検索できるようにするには、**[記録と分析の動作の設定]** の前に [コンタクト属性の設定](set-contact-attributes.md) ブロックを追加します。**画面録画 = true** のようなカスタム属性を追加します。スーパーバイザーは、[このカスタム属性を検索して](search-custom-attributes.md)、画面録画のある問い合わせを検索できます。
+ **[記録と分析の動作の設定]** の前に [分散 (%)](distribute-by-percentage.md) ブロックを追加することをお勧めします。これにより、一部の問い合わせに画面録画を使用できますが、すべての問い合わせには使用できません。
+ [SuspendContactRecording](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_SuspendContactRecording.html) と [ResumeContactRecording](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_ResumeContactRecording.html) API を活用して、機密情報が画面録画に取り込まれないようにすることをお勧めします。
# Amazon Connect クライアントアプリケーションでエージェントの画面録画を確認する
画面録画を使用してエージェントが通話、チャット、タスクコンタクトを処理しているときのアクションを見ることで、エージェントにコーチングが必要な領域を特定します (コンタクトの処理が長い、ビジネスプロセスを順守していないなど)。
画面録画は、音声録音および問い合わせのトランスクリプトと同期されるため、会話の内容を同時に聞いたり読むことができます。
**注記**
完了したコンタクトの画面録画のみ使用できます。
**Topics**
+ [ステップ 1: Amazon Connect クライアントアプリケーションで画面録画を確認するアクセス許可を割り当てる](#assign-permissions-sr)
+ [ステップ 2: 画面録画を確認する](#review-sr-2)
+ [ピクチャーインピクチャーモードで視聴](#picture-in-picture)
## ステップ 1: Amazon Connect クライアントアプリケーションで画面録画を確認するアクセス許可を割り当てる
ユーザーが画面録画を確認できるようにするには、**[分析と最適化]** のセキュリティプロファイルに次のアクセス許可を割り当てます。
+ **[画面録画 - アクセス]**: スーパーバイザーまたは品質保証チームメンバーなどのユーザーが画面録画にアクセスして確認できるようにします。
**重要**
画面録画は、画面録画ビデオと未編集の通話録音ファイルを統合します。画面録画を表示するアクセス許可を持つユーザーは、未編集の音声を聞くことができます。
+ **画面録画 - ダウンロードボタンを有効にする**: スーパーバイザーや品質保証チームメンバーなどのユーザーが、**[コンタクトの詳細]** ページのダウンロードボタンを表示して、画面録画ビデオをダウンロードできるようにします。
既存のセキュリティプロファイルにアクセス許可を追加する方法については、「[Amazon Connect でセキュリティプロファイルを更新する](update-security-profiles.md)」を参照してください。
## ステップ 2: 画面録画を確認する
1. セキュリティプロファイルに **[分析と最適化]** - **[画面録画 - アクセス]** アクセス許可があるユーザーアカウントでAmazon Connect にログインします。
**[画面記録 - ダウンロードボタンを有効にする]** のアクセス許可も持っている場合は、**[コンタクトの詳細]** ページでボタンを表示して、画面記録をダウンロードしてオフラインで表示できます。
1. ナビゲーションメニューで、**[分析と最適化]**、**[コンタクトの検索]** を選択します。
1. レビューする問い合わせを検索します。
**ヒント**
画面録画が有効になっていることを示すカスタム属性をフローに追加した場合、[そのカスタム属性で検索して](search-custom-attributes.md)、画面録画を含む問い合わせの記録を検索できます。詳細については、「[設定のヒント](enable-sr.md#tips-sr)」を参照してください。
1. 連絡先 ID をクリックまたはタップすると、**[連絡先の詳細]** ページが表示されます。
1. **[録画]** セクションには、次の図に示すように、画面録画を表示するビデオプレーヤーがあります。
![\[画面録画。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-show-recording.png)
**重要**
**[コンタクトの詳細]** ページでの画面録画の再生は、レガシーの `https://your-instance-alias/awsapps.com` ドメインではサポートされていません。`https://your-instance-alias.my.connect.aws/` ドメインを使用して画面録画を再生することをお勧めします。詳細については、このガイドの「[Amazon Connect ドメインを更新する](update-your-connect-domain.md)」を参照してください。
1. 右側のコントロールを使用して、ズームインとズームアウト、動画をウィンドウに合わせる、動画をダウンロードする、全画面表示に拡大する、ピクチャインピクチャを再生します。
![\[ズームインおよびズームアウトのコントロール。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-zoom.png)
1. ビデオ録画が表示されない場合は、**[画面録画を表示]** トグルがオンになっていることを確認してください。
ビデオが表示されない場合は、画面録画がまだ準備されていない (つまり Amazon S3 バケットにアップロードされていない) 可能性があります。この問題が解決しない場合は、[AWS サポート センター](https://console.aws.amazon.com/support/home#/)までお問い合わせください。
## ピクチャーインピクチャーモードで視聴
視聴中にビデオをモニター上の別の場所に移動したい場合があるかもしれません。例えば、動画の位置を変更してトランスクリプトが読めるようにすることができます。これを実現するには **[ピクチャーインピクチャーモードで視聴]** を使用します。
1. 次の図に示すように、右側のコントロールでピクチャインピクチャボタンを選択します。
![\[ページの右側にあるピクチャインピクチャのボタン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-picture-in-picture.png)
1. ウィンドウの右上隅にある **[ギヤアイコン]** を選択します。次の画像は、ピクチャインピクチャモードの動画と、元の画面に戻るための **X** の場所を示しています。
![\[ピクチャインピクチャモードの動画と、タブに戻るボタンの場所。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-back-tab.png)
# トラブルシューティングのために Amazon Connect クライアントアプリケーションログファイルをダウンロードする
画面録画に関する問題のサポート AWS チケットを開くときは、エージェントデスクトップから Amazon Connect クライアントアプリケーションと共有ワーカーのログファイルを含めます。
## Amazon Connect クライアントアプリケーションログファイル (Windows)
エージェントのデスクトップで、以下に移動します。
+ `C:\ProgramData\Amazon\Amazon.Connect.Client.Service\logs`
このファイルには、ブラウザとクライアントアプリケーション間の Websocket 接続、Amazon.**Connect.Client** と Amazon**.Connect.RecordingSession** 間の別の Websocket 接続などのログが含まれています。
+ `%USERPROFILE%\AppData\Local\Amazon\Amazon.Connect.Client.RecordingSession\Logs`
このファイルには、画面録画アクティビティのログが含まれています。(バージョン 1.x には該当しません。)
## 共有ワーカーログ (Windows および ChromeOS)
CCP を開きます。**ClientAppInterface** 共有ワーカーを表示するには、これが開いている必要があります。
### Chrome
1. Chrome ブラウザを開きます。URL タイプ `chrome://inspect/#workers` の場合。
1. **[共有ワーカー]** セクションで、**ClientAppInterface** という名前の共有ワーカーを探します。
1. **[検査]** を選択して DevTools インスタンスを開きます。
1. **[コンソール]** タブを選択し、ログダンプを右クリックして **[別名で保存...]** を選択してログダンプをローカルファイルに保存します。
### Firefox
1. Firefox ブラウザを開きます。URL タイプ `about:debugging#workers` の場合。
1. **[共有ワーカー]** セクションで、**/connect/ccp-naws/static/client-app-interface.js** を **[検査]** を選択します。
1. **[コンソール]** タブを右クリックして **[すべてのメッセージをファイルに保存]** を選択し、ログダンプをローカルファイルに保存します。
### Edge (Chromium)
1. Chrome ブラウザを開きます。URL タイプ `edge://inspect/#workers` の場合。
1. **[共有ワーカー]** セクションで、**ClientAppInterface** という名前の共有ワーカーを探します。
1. **[検査]** を選択して DevTools インスタンスを開きます。
1. **[コンソール]** タブを選択し、ログダンプを右クリックして **[別名で保存...]** を選択してログダンプをローカルファイルに保存します。
# Amazon EventBridge イベントを使用して画面録画ステータスを追跡する
Amazon EventBridge を使用すると、[エージェント画面録画](agent-screen-recording.md)のステータスをほぼリアルタイムで表示できます。各エージェントの画面録画のイベントには、成功/失敗ステータス、説明を含む失敗コード、録画場所、録画サイズ、インストールされたクライアントバージョン、画面録画の開始時刻と終了時刻が含まれます。
を他の AWS サービスと統合して、エージェントの画面録画の分析またはモニタリングに関するインサイトを取得できます。
+ [Amazon CloudWatch Log Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AnalyzingLogData.html) を使用したクエリ
+ [Amazon Quick](https://aws.amazon.com/quicksight/) ダッシュボードでほぼリアルタイムのアラートを取得する
+ Amazon Connect の外部で集計レポートを作成する
+ 他のカスタマイズされたデータパイプラインソリューションを Amazon EventBridge に接続する
**Topics**
+ [Amazon EventBridge イベントペイロード形式](#eventbridge-payload-formats)
+ [Amazon EventBridge イベントに一致するルールを作成する](#create-eventbridge-rule)
+ [作成した Amazon EventBridge ルールのターゲットを設定する](#configure-eventbridge-target)
## Amazon EventBridge イベントペイロード形式
### 画面録画ステータスのイベント - INITIATED
このイベントは、エージェントが問い合わせを承諾したときに出力されます。これは、エージェントの画面録画が有効になっているすべての問い合わせについて、記録が開始される前である可能性があります。
```
{
"version": "0",
"id": "the_event_id_from_eventbridge",
"detail-type": "Screen Recording Status Changed",
"source": "aws.connect",
"account": "your_aws_account_id",
"time": "2026-01-01T00:00:00Z",
"region": "us-west-2",
"resources": [
"arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/your_contact_id",
"arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id"
],
"detail": {
"version": "1.0",
"recordingStatus": "INITIATED",
"eventDeduplicationId": "unique_uuid",
"instanceArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id",
"contactArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/your_contact_id",
"agentArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/agent/your_agent_id",
"clientInfo": {
"appVersion": "2.0.3.0",
}
}
}
```
### 画面録画ステータスのイベント - 完了
このイベントは、エージェントのデスクトップで画面録画が終了すると出力されます。これは、画面録画が Amazon S3 バケットに正常にアップロードされたことを意味するものではありません。
```
{
"version": "0",
"id": "the_event_id_from_eventbridge",
"detail-type": "Screen Recording Status Changed",
"source": "aws.connect",
"account": "your_aws_account_id",
"time": "2026-01-01T00:00:00Z",
"region": "us-west-2",
"resources": [
"arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/your_contact_id",
"arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id"
],
"detail": {
"version": "1.0",
"recordingStatus": "COMPLETED",
"eventDeduplicationId": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeee",
"instanceArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id",
"contactArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/your_contact_id",
"agentArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/agent/your_agent_id",
"clientInfo": {
"appVersion": "2.0.3.0",
},
"recordingInfo": {
"startTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
"endTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
}
}
}
```
### 画面録画ステータスのイベント - 公開済み
このイベントは、画面録画が Amazon S3 バケットに正常にアップロードされたときに出力されます。詳細には、Amazon S3 バケットの場所、記録サイズ、記録期間が含まれます。
```
{
"version": "0",
"id": "the_event_id_from_eventbridge",
"detail-type": "Screen Recording Status Changed",
"source": "aws.connect",
"account": "your_aws_account_id",
"time": "2026-01-01T00:00:00Z",
"region": "us-west-2",
"resources": [
"contactArn",
"instanceArn"
],
"detail": {
"version": "1.0",
"recordingStatus": "PUBLISHED",
"eventDeduplicationId": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeee",
"instanceArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id",
"contactArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/your_contact_id",
"agentArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/agent/your_agent_id",
"clientInfo": {
"appVersion": "2.0.3.0",
},
"recordingInfo": {
"startTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
"endTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
"publishTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z",
"location": "s3://your-bucket-name/object-prefix/object-key",
"durationInMillis": 100000,
"sizeInBytes": 1000000
}
}
}
```
### 画面録画ステータスのイベント - 失敗
このイベントは、画面録画が失敗した場合に出力されます。障害情報の詳細は、検出可能な障害理由のベストエフォート推定として提供されます。
```
{
"version": "0",
"id": "the_event_id_from_eventbridge",
"detail-type": "Screen Recording Status Changed",
"source": "aws.connect",
"account": "your_aws_account_id",
"time": "2026-01-01T00:00:00Z",
"region": "us-west-2",
"resources": [
"arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/cccccccc-cccc-cccc-cccc-ccccccccccccc",
"arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id"
],
"detail": {
"version": "1.0",
"recordingStatus": "FAILED",
"eventDeduplicationId": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeee",
"instanceArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id",
"contactArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/cccccccc-cccc-cccc-cccc-ccccccccccccc",
"agentArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/agent/your_agent_id",
"clientInfo": {
"appVersion": "2.0.3.0",
},
"failureInfo": {
"code": "UNKNOWN",
"message": "UNKNOWN",
"source": "Unknown failure"
},
"recordingInfo": {
"startTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z"
}
}
}
```
## Amazon EventBridge イベントに一致するルールを作成する
画面録画ステータスの Amazon EventBridge イベントをサブスクライブするには、定義されたイベントソースとイベント詳細タイプに一致する Amazon EventBridge ルールを作成する必要があります。これは、 AWS コンソールまたは AWS CDK ライブラリを使用して実現できます。
### AWS コンソールを使用してルールを作成する
AWS コンソールで、Amazon EventBridge → Buses → Rules で新しいルールを作成します。
#### デフォルトのイベントバスを使用する
![\[デフォルトのイベントバスの選択を示すルールの作成ページ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-event-rule.png)
#### テンプレートイベントパターンを使用する
ドロップダウンリストから定義されたイベントパターンを選択します。
![\[aws.connect が選択されたことを示すイベントソースドロップダウン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-event-source.png)
![\[画面録画ステータスが変更されたことを示すイベントパターン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-event-pattern.png)
イベントタイプがドロップダウンリストに表示されない場合は、カスタムパターン **(JSON エディタ) を使用して同じパターン**を次のように作成することもできます。
```
{
"source": [ "aws.connect" ],
"detailType": [ "Screen Recording Status Changed" ]
}
```
### を使用してルールを作成する AWS CDK
または、 で AWS リソースを管理する場合 AWS CDK、Amazon EventBridge ルールを構築するための TypeScript コードスニペットの例を次に示します。
```
import { Rule } from 'aws-cdk-lib/aws-events';
const eventBridgeRule = new Rule(this, 'YourEventBridgeRuleLogicalName', {
ruleName: 'your-event-bridge-rule-name',
description: 'your rule description',
eventPattern: {
source: [ "aws.connect" ],
detailType: [ "Screen Recording Status Changed" ]
}
});
```
## 作成した Amazon EventBridge ルールのターゲットを設定する
Amazon EventBridge は、ターゲットとして多くの AWS サービスをサポートしています。必要に応じて、他の AWS サービスを使用して独自のイベント処理パイプラインを柔軟に構築できます。ルールごとに最大 5 つのターゲットを定義できます。詳細については、「*Amazon EventBridge ユーザーガイド*」の「[Amazon EventBridge ターゲット](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-targets.html)」を参照してください。
### ターゲット例としての Amazon CloudWatch ロググループ
次の例では、[Amazon CloudWatch ロググループ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html)をターゲットとして使用します。
![\[選択した CloudWatch ロググループを示すターゲット設定。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-target-cwl.png)
AWS CDK コードで、リソースを作成し、Amazon EventBridge ルールに追加します。
```
import { LogGroup, RetentionDays } from "aws-cdk-lib/aws-logs";
import { CloudWatchLogGroup } from 'aws-cdk-lib/aws-events-targets';
const logGroup = new LogGroup(this, 'YourLogGroupLogicalName', {
logGroupName: '"/aws/events/your-log-group-name',
retention: RetentionDays.ONE_YEAR
});
eventBridgeRule.addTarget(new CloudWatchLogGroup((logGroup)));
```
#### Amazon CloudWatch Log Insights クエリの例
Amazon CloudWatch Insights クエリ言語を使用して、クエリの例をいくつか示します。
+ **成功率のサンプルクエリ**
```
fields @timestamp, @message, detail
| stats sum(detail.recordingStatus= "PUBLISHED") as Count_Success,
sum(detail.recordingStatus= "INITIATED") as Count_Total,
Count_Success / Count_Total as Success_Ratio
```
+ **各記録ステータスの数を取得するためのサンプルクエリ**
```
fields @timestamp, @message, detail
| stats count(*) as Count group by detail.recordingStatus as recordingStatus
```
+ **最も一般的な障害コードを持つ失敗した問い合わせに対するサンプルクエリ**
```
fields @timestamp, @message, detail
| filter detail.recordingStatus = "FAILED"
| stats count(*) as Count group by detail.failureInfo.code as FailureCode
| sort by Count desc
```
+ **問い合わせが最も失敗したエージェントに対するサンプルクエリ**
```
fields @timestamp, @message, detail
| filter detail.recordingStatus = "FAILED"
| stats count(*) as Count group by detail.agentArn as AgentArn
| sort by Count desc
```
# Amazon Connect の画面録画機能についてよくある質問
このトピックでは、Amazon Connect の画面録画機能の使用に関するよくある質問を紹介します。
**Topics**
+ [一般的な仕様](#faq-sr-general)
+ [設定](#faq-sr-configuration)
+ [パフォーマンス](#faq-sr-performance)
## 一般的な仕様
+ **画面録画のファイル形式は何ですか。**
画面録画ファイルは MP4 形式で保存されます。
+ **どの Amazon Connect チャネルがサポートされていますか?**
音声、チャット、およびタスクの問い合わせの画面録画を生成できます。
+ **画面全体をキャプチャしますか。**
はい、 Amazon Connect クライアントサービスはエージェントのモニターに、最大 3 台のモニターを含むすべての開いているアプリケーションを記録します。
+ **画面録画では、Windows で仮想デスクトップインフラストラクチャ (VDI) 環境を使用する同時ユーザーセッションはサポートされていますか?**
はい。画面録画では、Amazon Connect クライアントアプリケーションバージョン 2.0.0 以降を使用する場合、Windows での同時ユーザーセッションがサポートされています。
+ **画面録画ファイルは AWS アカウントのどこに保存されていますか。**
画面録画は Amazon S3 バケットに配信され、指定した KMS キーを使用して暗号化されます。これは、通話録音の保存方法と暗号化方法に似ています。
+ **クライアントアプリケーションが最新バージョンになったときに通知を受けるにはどうすればよいですか。**
+ Windows の場合、 Amazon Connect クライアントアプリケーションが更新されたときに通知を受けるには、この管理者ガイドの RSS フィードを購読することをお勧めします。このページのタイトルの下に表示される **RSS** リンク (PDF リンクの横にあります) を選択します。
+ ChromeOS の場合、分離されたウェブアプリと Chrome 拡張機能は Amazon Connect によってホストおよび管理されます。これらは、新しいバージョンが公開されると自動的に更新されます。
+ **通話録音ではなく、画面録画のみを選択できますか。**
はい、音声通話の通話録音なしで画面録画を有効にできます。
+ **画面録画の Amazon S3 の場所を確認する方法を教えてください。**
画面録画の場所は、問い合わせ録画の [RecordingsInfo](ctr-data-model.md#ctr-RecordingsInfo) セクションにあります。**[場所]** フィールドを参照してください。
+ **特定の割合の問い合わせの画面録画を有効にするにはどうすればよいですか。**
フロー内の [分散 (%)](distribute-by-percentage.md) ブロックを使用して、特定の割合の問い合わせを画面録画できます。
+ **画面録画は PCI に準拠していますか。**
画面録画機能を含む Amazon Connect は、Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) に準拠しています。ただし、特定の実装がコンプライアンス要件を満たしているかどうかを判断する責任があります。
**重要**
ビデオ通話または画面共有セッション中、エージェントは顧客が保留中であっても、顧客のビデオまたは画面共有を表示できます。それに応じて PII に対処するのは顧客の責任です。この動作を変更する場合は、カスタム CCP とコミュニケーションウィジェットを構築します。詳細については、「[アプリ内通話、ウェブ通話、ビデオ通話、および画面共有をアプリケーションにネイティブに統合する](config-com-widget2.md)」を参照してください。
+ **画面録画はカスタム CCP とエージェントデスクトップで機能しますか。**
画面録画は、[Amazon Connect Streams JS ライブラリ](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams)で構築されたカスタム CCP およびエージェントワークスペースで動作するように設計されています。画面録画を本番環境に導入する前に、カスタムソリューションをテストすることをお勧めします。
+ **画面録画は世界中のどこでも使用できますか。**
画面録画は、 AWS GovCloud (US) および Amazon Connect が利用可能なすべての AWS 商用リージョンで利用できます。ただし、画面録画の使用は、プライバシーおよびその他の法律の遵守の対象となる場合があります。エージェントに対してこの機能を有効にする前に、コンプライアンスチームにご相談ください。
AWS GovCloud (米国西部) で画面録画を使用するには、クライアントバージョン 2.0.3 以降が必要です。
+ **問い合わせの画面録画を有効にすると、エージェントは警告を受けますか。**
デフォルトでは、Amazon Connect は通知機能を提供していません。ただし、[Amazon Connect Streams JS ライブラリ](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams/blob/master/cheat-sheet.md)を使用して、画面録画が使用中であることを示す通知やその他の視覚的なインジケータをエージェントのデスクトップ上に作成することはできます。
+ **コンタクトの最中、またはコンタクトの終了直後にエージェントがブラウザを閉じるとどうなりますか?**
コンタクトの開始時、画面キャプチャデータが Amazon Connect にアップロードされる前にブラウザを閉じた場合、最終的な画面録画が公開されなくなる場合があります。コンタクトの終了直後、最終的な画面キャプチャデータがアップロードされる前にブラウザを閉じた場合、エージェントが次回 CCP にログインしたときに画面録画が公開されます。
+ **エージェントが顧客を保留にすると、画面録画は停止しますか。**
いいえ。エージェントが顧客を保留にしても、画面録画は録画を続行します。
+ **エージェントが複数の CCP インスタンスにログインしている場合、画面録画はサポートされますか。**
いいえ。エージェントが同じブラウザまたは異なるブラウザで複数の CCP インスタンスに同時にログインしている場合、画面録画はサポートされません。このような場合、画面録画の動作に一貫性がないことがあります。
## 設定
+ **通話録音ではなく、画面録画のみを選択できますか?**
はい、音声通話の通話録音なしで画面録画を有効にできます。これを行うには、画面録画を有効にしたまま、[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックで音声録音を無効にします。
+ **画面録画の Amazon S3 の場所を確認するにはどうすればよいですか?**
画面録画の場所は、問い合わせ録画の [RecordingsInfo](ctr-data-model.md#ctr-RecordingsInfo) セクションにあります。**[場所]** フィールドを参照してください。
+ **特定の割合の問い合わせの画面録画を有効にするにはどうすればよいですか。**
フロー内の [分散 (%)](distribute-by-percentage.md) ブロックを使用して、特定の割合の問い合わせを画面録画できます。
+ **S3 での 1 分あたりの画面録画ファイルの平均サイズはどれくらいですか。**
画面録画の平均サイズは 1.5 MB/分です。このサイズは、ビデオエンコーディングなどの要因によって異なる場合があります。
+ **画面録画のフレームレートはどのくらいですか。また、設定できますか。**
画面は 1 秒あたり 5 フレームで録画され、これは設定できません。
+ **画面録画にはどのコーデックが使用されますか。**
画面録画では OpenH264 コーデックを使用します。
+ **画面録画に使用するオーディオ (編集済みまたは未編集) を選択する方法はありますか。**
いいえ、現在、編集されていないオーディオのみが画面録画に使用されます。
+ **画面録画にはサービス制限がありますか。**
いいえ。画面録画サービスにはサービス制限やクォータはありません。
+ **画面録画には最大時間がありますか。**
いいえ。画面録画ソリューションでは、録画の最大時間はありません。
+ **録画できるエージェントモニターの数はいくつですか。**
画面録画では、最大 3 つの画面/モニターを録画できます。
+ **インスタンスデータストレージ設定の一部として使用される KMS キーとは異なる KMS キーを使用してバケットレベルの暗号化を有効にするように、通話/画面録画ストレージ S3 バケットを設定できますか。**
いいえ。同じキーをバケットレベルで、またインスタンスデータストレージ設定の一部として使用する必要があります。
## パフォーマンス
+ **画面録画に必要な帯域幅を教えてください。**
画面録画を有効にした状態で、同時接続あたり 500 kbps を推奨します。
+ **Windows マシンに画面録画クライアントアプリケーションをインストールした後、CPU 使用率が高くなるのはなぜですか。**
一般的に画面録画は CPU 負荷の高いアプリケーションであるため、CPU 使用率の増加が予想されます。リソースの競合の問題を避けるため、「[システム要件](sr-system-req.md#sr-requirements)」で説明されているように十分なリソースを提供することをお勧めします。
# Amazon Connect で完了したコンタクトと処理中のコンタクトを検索する
**注記**
サポート終了通知: 2026 年 5 月 20 日、 AWS は Amazon Connect Voice ID のサポートを終了します。2026 年 5 月 20 日以降、Amazon Connect コンソールの Voice ID にアクセスしたり、管理者ウェブサイトまたは問い合わせコントロールパネルの Voice ID Amazon Connect 機能にアクセスしたり、Voice ID リソースにアクセスしたりできなくなります。詳細については、「[Amazon Connect Voice ID のサポート終了](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/amazonconnect-voiceid-end-of-support.html)」を参照してください。
このトピックは、管理者ウェブサイトを使用して連絡先を検索する必要がある管理者とコンタクトセンター Amazon Connect のマネージャーを対象としています。コンタクトをプログラムで検索するために使用される API については、「[コンタクトを検索する API](#apis-search-contacts)」を参照してください。
**Topics**
+ [重要事項](#important-contact-search)
+ [主な検索機能](#key-search-features)
+ [問い合わせを検索し、詳細情報にアクセスする権限の付与を管理する](#required-permissions-search-contacts)
+ [問い合わせを検索する方法](#how-to-search-contacts)
+ [追加フィールド: 検索結果に列を追加する](#additional-fields)
+ [検索結果のダウンロード](#download-search-results)
+ [コンタクトを検索する API](#apis-search-contacts)
+ [Amazon Connect で進行中のコンタクトを検索する](search-in-progress-contacts.md)
+ [カスタムのコンタクト属性またはコンタクトセグメント属性を使用して Amazon Connect でコンタクトを検索する](search-custom-attributes.md)
## 重要事項
+ 2 年前までの問い合わせを検索できます。
+ 完了したコンタクトと進行中のコンタクトの両方を検索できます。エージェントによって処理された問い合わせの場合、問い合わせは、エージェントが問い合わせ後作業 (ACW) を完了した後にのみ完了としてマークされます。
+ 進行中のコンタクトを検索する機能は、チャネルによって異なります (「[問い合わせイベントデータモデル](contact-events.md#contact-events-data-model)」を参照)。
+ **音声**
+ キューに入れられた、エージェントに接続された、または切断された後、進行中のキューに入れられたコールバックを検索できます。
+ 他の音声コンタクトでは、エージェントに接続されているか、切断された後にのみ検索できます。キューに入れられた進行中の音声問い合わせ (コールバックを除く) は、**問い合わせ検索**ページに表示されません。
+ **チャット**: システムに接続されている、キューに入っている、エージェントに接続されている、または切断されているコンタクトを検索できます。
+ **タスク**および **E メール**: 開始された後、進行中のすべてのコンタクトを検索できます。
+ 特定のクエリの検索結果は、返される最初の 10,000 件に制限されます。
+ 複数のコンタクト ID を同時に検索することはできません。
## 主な検索機能
+ [カスタムの問い合わせ属性で検索](search-custom-attributes.md) (ユーザー定義属性)。
+ **[コンタクトのステータス]** フィルターを使用して完了済みまたは[進行中のコンタクトを検索](search-in-progress-contacts.md)します。
+ 最大 8 週間までの時間範囲を検索します。時間範囲フィルターでは、**タイムスタンプの種類**を指定できます。これにより、時間範囲を指定できます。開始済み、エージェントに接続済み、切断済み、予定済みの各タイムスタンプから選択できます。
**重要**
[コンタクトの検索] の時間範囲フィルターは、デフォルトでタイムスタンプの種類が [開始済み] に設定されています。タイムスタンプの種類の選択が導入されるまでは、[時間範囲] フィルターで使用していたタイムスタンプの種類は [切断済み] でした。
進行中のコンタクトを検索する機能のリリース (2023 年 9 月) 前に作成した、[コンタクトの検索] による保存済み検索が、[コンタクトのステータス = 完了済み]、[タイムスタンプの種類 = 切断済み] というフィルターで更新されました。これらの選択は、進行中のコンタクトの導入前から暗示されていたものです。
+ エージェント名、コンタクトキュー、コンタクトの初期フローの名前の複数選択フィルター。
+ エージェント階層をフィルタリングします。フィルターを段階的に適用して、エージェント階層レベルにドリルダウンできます。
**注記**
任意の階層レベルで複数の値を選択すると、次の階層レベル (複数可) でフィルタリングすることはできません。
+ SMS などのチャネルおよびチャネルサブタイプでコンタクトをフィルタリングします。
+ E メールアドレス (送信先、送信元、CC) と E メール件名を使用して E メールコンタクトを検索するフィルター。E メールの件名の検索では、大文字と小文字は区別されません。また、E メール件名内の単語のサブセットを検索すると、検索結果が表示されます。例えば、「**問い合わせ**」と入力すると、Amazon Connect は件名が「**顧客の問い合わせ**」の E メールを返します。
+ [会話分析](analyze-conversations.md)のフィルタ。会話分析が有効になっている問い合わせを検索できます。例えば、**会話分析: 音声 - エージェントインタラクション**は、エージェントインタラクションが会話分析によって分析された問い合わせを返します。完全なカテゴリ名を指定[search for Contact categories](search-conversations.md#contact-category-search)することで可能です。**[いずれかに一致]**、**[すべてに一致]**、**[一致なし]** のいずれかを使用して検索します。たとえば、「カテゴリ A」と「カテゴリ B」の両方、または 2 つのカテゴリのいずれかを使用して連絡先を検索できます。
会話分析フィルターの完全なリストを参照できます[here](search-conversations.md)。これらのフィルターを適用できるのは、組織で Contact Lens が有効になっている場合のみです。
[**フィルターの追加**] ドロップダウンボックスでは、Contact Lens フィルターの横に、**[CL]** があります。これらのフィルターを適用できるのは、組織で Contact Lens が有効になっている場合のみです。
![\[[コンタクトの検索] ページ、[フィルター] セクション、[フィルター] ドロップダウンメニュー。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-contact-category-1.png)
Contact Lens フィルターをユーザーのドロップダウンリストから削除するには、セキュリティプロファイルから次のアクセス許可を削除します。
+ **会話で問い合わせを検索**: センチメントスコア、非通話時間、およびカテゴリ検索へのアクセスを制御します。
+ **キーワードで問い合わせを検索**: キーワード検索へのアクセスを制御します。
+ **Contact Lens - 会話分析**:**[コンタクトの詳細]** ページには、会話分析を要約したグラフが表示されます。
+ 録画のフィルタ。**録画**フィルターを使用すると、画面録画 (ビデオ) または音声録画 (音声) でコンタクトをフィルタリングできます。
+ アクティブなリージョンをフィルタリングします。対応した AWS リージョンで連絡先を検索します。このフィルターは、グローバルレジリエンシーを使用する Amazon Connect インスタンスで使用できます。この場合、問い合わせは、ログインしているリージョンとは異なる AWS リージョンで処理される場合があります。
**重要**
一部の Amazon Connect 機能は、クロスリージョンの連絡先データにアクセスするときに使用できない場合があります。詳細については、「」を参照してください[Amazon Connect グローバルレジリエンシーのセットアップ](setup-connect-global-resiliency.md)。
+ [Voice ID](voice-id.md) のフィルター。組織が Voice ID を有効にしている場合、問い合わせの Voice ID 認証および不正検出ステータスを検索できます。この機能にアクセスするには、セキュリティプロファイルに **[Analytics and Optimization]** (分析と最適化)、**[Voice ID - attributes and search]** (Voice ID - 属性と検索) - **[View]** (表示) のアクセス許可が必要です。
次の画像は、音声 ID の検索に使用できるフィルターとして、**[認証結果]**、**[不正検出結果]**、**[話者のアクション]** を示しています。
![\[[フィルター] ドロップダウンメニュー、音声 ID のフィルター。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/voiceid-search-filters.png)
## 問い合わせを検索し、詳細情報にアクセスする権限の付与を管理する
ユーザーが Amazon Connect で問い合わせを検索したり、詳細な問い合わせ情報にアクセスしたりするには、**CallCenterManager** セキュリティプロファイルに割り当てられているか、**[Analytics and Optimization]** (分析と最適化) のアクセス許可を持っている必要があります。
+ **[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページでコンタクトを表示するには、以下のアクセス許可のうち少なくとも 1 つが必要です。
+ **コンタクトの検索 - 表示**: **[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページですべてのコンタクトにアクセスすることをユーザーに許可します。
+ **コンタクトを表示 - 表示**: **[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページで、エージェントが自分で処理したコンタクトのみを表示するのを許可します。
+ **問い合わせアクセスの制限** (オプション): エージェント階層グループに基づいて、[**問い合わせの検索**] ページでの結果に対するユーザーのアクセス権を管理します。例えば、次のようになります。
+ 例えば、AgentGroup-1 に割り当てられているエージェントは、その階層グループ内、およびその下位グループのエージェントが処理したコンタクトのコンタクトレコードのみを表示できます。(**録音された会話** へのアクセス許可がある場合は、通話録音を聴いたり、トランスクリプトを表示したりすることもできます)。
+ AgentGroup-2 に割り当てられたエージェントは、そのグループ、およびその下位グループが処理した問い合わせの問い合わせレコードにのみアクセスできます。
+ 上位レベルのグループに属するマネージャーやその他のユーザーは、AgentGroup-1 や 2 など、その下位のすべてのグループによって処理された問い合わせの問い合わせレコードを表示できます。
このアクセス許可については、許可対象のアクションは [**表示**] のみなので、[**すべて**] = [**表示**] です。
階層グループの詳細については、「[階層を作成して、レポートとアクセスのためにエージェントをチームやグループに整理する](agent-hierarchy.md)」を参照してください。
**重要**
階層レベルを削除すると、既存の問い合わせへのリンクが切断されます。このアクションは元に戻せません。
ユーザーの階層グループを変更すると、問い合わせの検索結果に新しいアクセス許可が反映されるまで数分かかることがあります。
次の表は、**[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページで表示できる一般的なアクセス許可とコンタクトの一覧です。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/contact-search.html)
**重要**
上の表に示している以外の組み合わせでアクセス許可を割り当てることはお勧めしません。
+ **Contact Lens - 音声分析**: **[コンタクトの詳細]** ページで、カスタマーの感情の傾向、感情、非通話時間の音声分析をまとめたグラフを表示できます。
+ **通話録音 (編集済み) - アクセス**: 組織が Contact Lens を使用している場合は、機密データが編集されたエージェント通話記録にのみエージェントがアクセスできるように、このアクセス許可を割り当てることができます。
+ **コンタクトのトランスクリプト (編集済み) - アクセス**: 組織が Contact Lens を使用している場合は、機密データが編集されたコンタクトのトランスクリプトにのみエージェントがアクセスできるように、このアクセス許可を割り当てることができます。
+ **通話録音 (編集なし) - アクセス**: このアクセス許可を使用して、**[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページで録音にアクセスできるユーザーを管理します。必要に応じて、**問い合わせアクセスの制限**を使用して、その階層グループによって処理された問い合わせの詳細情報にのみアクセスできるようにします。
+ **コンタクトのトランスクリプト (編集なし) - アクセス**: このアクセス許可を使用して、**[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページで Contact Lens によって生成された未編集のチャットと E メールの会話、および未編集の音声のトランスクリプトを表示できるユーザーを管理します。必要に応じて、**問い合わせアクセスの制限**を使用して、その階層グループによって処理された問い合わせの詳細情報にのみアクセスできるようにします。
+ **[評価フォーム - 評価の実行]**: ユーザーは、評価フォーム、スコア、最終更新日/範囲、評価者、ステータスで評価を[検索](search-evaluations.md)できます。
+ **[Voice ID - attributes and search]** (Voice ID - 属性と検索): 組織が Voice ID を使用している場合、この許可を持つユーザーは、**[Contact detail]** (問い合わせの詳細) ページで Voice ID を検索し、結果を表示できます。
+ **[Users - View]** (ユーザー - 表示) アクセス許可: **[Contact search]** (問い合わせの検索) ページで、**[Agent]** (エージェント) フィルターを使用するアクセス許可が必要です。
デフォルトでは、Amazon Connect **管理者** および **CallCenterManager** セキュリティプロファイルには、これらのアクセス許可があります。
既存のセキュリティプロファイルにアクセス許可を追加する方法については、「[Amazon Connect でセキュリティプロファイルを更新する](update-security-profiles.md)」を参照してください。
## 問い合わせを検索する方法
1. [コンタクトの記録へのアクセス許可](#required-permissions-search-contacts)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。
1. Amazon Connect で、**[Analytics and optimization]** (分析と最適化)、**[Contact search]** (問い合わせの検索) の順に選択します。
1. ページのフィルターを使用して、検索を絞り込みます。日付については、一度に最大 8 週間検索できます。
**ヒント**
会話が記録されたかどうかを確認するには、[**Manager monitor (Manager モニター**] のアクセス許可を持つプロファイルに割り当てる必要があります。会話が記録された場合、デフォルトでは、検索結果には [**記録**] 列にアイコンが表示されます。記録を確認する権限がない場合、このアイコンは表示されません。
## 追加フィールド: 検索結果に列を追加する
[**追加フィールド**] でオプションを使用して、検索結果に列を追加します。これらのオプションは、検索のフィルタリングには使用されません。
例えば、[**エージェント名**] および [**ルーティングプロファイル**] の列を検索出力に含める場合、これらの列をここで選択します。
**ヒント**
[**Is transferred out**] (外部転送済み) オプションは、問い合わせが外部番号に転送されたかどうかを示します。転送が接続された日時 (UTC 時間) については、「[ContactTraceRecord](ctr-data-model.md#ctr-ContactTraceRecord) 」の「`TransferCompletedTimestamp`」を参照してください。
## 検索結果のダウンロード
一度に最大 3,000 件の検索結果をダウンロードできます。
## コンタクトを検索する API
次の API を使用して、コンタクトをプログラムで検索します。
+ [SearchContacts](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_SearchContacts.html)
+ [DescribeContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_DescribeContact.html)
+ [DescribeContactEvaluation](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_DescribeContactEvaluation.html)
# Amazon Connect で進行中のコンタクトを検索する
エージェントが処理するコンタクトの場合、エージェントがアフターコンタクトワークを完了するまでは、コンタクトが**進行中**とみなされます。エージェントが処理しないコンタクトの場合、コンタクトが切断されるまでは、コンタクトが**進行中**とみなされます。
**Topics**
+ [進行中のコンタクトを検索するのに必要なアクセス許可](#permissions-inprogress)
+ [[コンタクトの検索] がサポートするコンタクトの状態](#contactstates-inprogress)
+ [進行中のコンタクトの検索方法](#howto-search-inprogress)
+ [タイムスタンプの種類を使用してコンタクトをフィルタリングする](#filter-by-timestamp)
+ [進行中のコンタクトを表示する](#view-inprogress-contacts)
+ [リアルタイムのトランスクリプトを確認する](#review-realtime-transcripts)
## 進行中のコンタクトを検索するのに必要なアクセス許可
進行中のコンタクトを検索するのに必要なアクセス許可は、完了済みのコンタクトを検索するのに必要なアクセス許可と同じです。詳細については、「[問い合わせを検索し、詳細情報にアクセスする権限の付与を管理する](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)」を参照してください。
## [コンタクトの検索] がサポートするコンタクトの状態
進行中のコンタクトを検索する機能は、チャネルによって異なります (「[問い合わせイベントデータモデル](contact-events.md#contact-events-data-model)」を参照)。
+ **音声**
+ キューに入れられた、エージェントに接続された、または切断された後、進行中のキューに入れられたコールバックを検索できます。
+ 他の音声コンタクトでは、エージェントに接続されているか、切断された後にのみ検索できます。キューに入れられた進行中の音声問い合わせ (コールバックを除く) は、**問い合わせ検索**ページに表示されません。
+ **チャット**: システムに接続されている、キューに入っている、エージェントに接続されている、または切断されているコンタクトを検索できます。
+ **タスク**および **E メール**: 開始された後、進行中のすべてのコンタクトを検索できます。
## 進行中のコンタクトの検索方法
1. [コンタクトの記録へのアクセス許可](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)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。
1. Amazon Connect で、**[分析と最適化]**、**[コンタクトの検索]** の順に選択します。
1. **[コンタクトのステータス]** フィルターを選択し、選択した値を **[進行中]** に変更します。デフォルトのコンタクトのステータスは **[完了済み]** です。
![\[進行中フィルター。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-search-in-progress-filter.png)
## タイムスタンプの種類を使用してコンタクトをフィルタリングする
**[時間範囲]** フィルター内の **[タイムスタンプの種類]** を使用して、特定の状態にあるコンタクトを検索できます。例えば、翌日に予定されているタスクコンタクトを検索するには、**[コンタクトのステータス = 進行中]**、**[タイムスタンプの種類 = 予定済み]** および **[時間範囲]** 内の該当する日付を選択します。
サポートされているタイムスタンプは、開始済み、(エージェントに) 接続済み、切断済み、予定済みです。特定の**タイムスタンプの種類**を使用してコンタクトを検索すると、検索結果にはそのタイムスタンプが設定されていないコンタクトは含まれません。例えば、**[タイムスタンプの種類 = 切断済み]** と **[コンタクトのステータス = 進行中]** を使用してコンタクトを検索すると、アフターコンタクトワーク状態のコンタクトのみが表示されます。
**重要**
**[コンタクトの検索]** ページの **[時間範囲]** フィルターは、**[タイムスタンプの種類]** がデフォルトで **[開始済み]** に設定されています。タイムスタンプの種類の選択が導入されるまでは、**[時間範囲]** フィルターで使用していたタイムスタンプの種類は **[切断済み]** でした。
進行中のコンタクトを検索する機能のリリース (2023 年 9 月) 前に作成した、**[コンタクトの検索]** での保存済み検索は、**[コンタクトのステータス = 完了済み]** フィルターと **[タイムスタンプの種類 = 切断済み]** フィルターで更新されています。これらの選択は、進行中のコンタクトの導入前から暗示されていたものです。
## 進行中のコンタクトを表示する
**[コンタクトの検索]** の検索結果内でコンタクト ID をクリックすると、進行中のコンタクトの詳細を表示できます。
![\[進行中のコンタクトを表示します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-search-in-progress-view.png)
### 重要事項
+ 進行中のコンタクトの **[コンタクトの詳細]** ページには、**[コンタクトの詳細]** ページを開いた時点で参照可能なデータが表示されます。コンタクトが進行しても自動的に更新されることはありません。ブラウザを使用して手動でページを更新する必要があります。
+ コンタクトが進行中である間は、**[コンタクトの検索]** と **** の特定のフィールドは、情報が欠落したり、一貫していなかったりする場合があります。コンタクトが完了して、ページを手動で更新すると、最終的に表示される情報は基礎のコンタクトレコードと一致するようになります。
+ コンタクトが**完了**してから、コンタクトレコードで **[完了済み]** とマークされるまでに時間がかかる場合があります。
## リアルタイムのトランスクリプトを確認する
音声コンタクトの場合、リアルタイム通話分析を有効にすると、セキュリティプロファイルアクセス許可 **[コンタクトのトランスクリプト (編集なし) - アクセス]** がある場合は、**[コンタクトの詳細]** ページでコンタクトのトランスクリプトをリアルタイムで表示できます。
**注記**
編集は、進行中の音声コンタクトではサポートされていません。**[コンタクトのトランスクリプト (編集なし) - アクセス]** を持っているユーザーは、進行中の音声コンタクトを表示できません。
トランスクリプトの下部にある更新アイコンを選択すると、直近の会話が表示されます。次の画像は、ページの [更新] アイコンの位置を示しています。
![\[トランスクリプト、ページ下部の更新アイコン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-search-real-time-transcripts.png)
# カスタムのコンタクト属性またはコンタクトセグメント属性を使用して Amazon Connect でコンタクトを検索する
カスタムコンタクト属性 (別名、[ユーザー定義のコンタクト属性](connect-attrib-list.md#user-defined-attributes)) またはコンタクトセグメント属性に基づいて検索フィルターを作成できます。
例えば、カスタム属性として `AgentLocation` と `InsurancePlanType` を問い合わせレコードに追加すると、シアトルに所在するエージェントによって処理された通話や、世帯主保険を購入した顧客からの通話など、これらの属性に特定の値が含まれる問い合わせを検索できます。
**Topics**
+ [検索可能な問い合わせ属性を構成するために必要な許可](#permissions-search-custom-attributes)
+ [検索可能なカスタム問い合わせ属性を設定する](#configure-search-custom-attributes)
+ [問い合わせ属性を編集、追加、または削除する](#edit-add-remove-attribute-keys)
+ [コンタクト属性でコンタクト検索結果をフィルタリングする](#howto-search-for-custom-attributes)
+ [コンタクトセグメント属性でコンタクト検索結果をフィルタリングする](#filter-contact-search-segment)
## 検索可能な問い合わせ属性を構成するために必要な許可
デフォルトでは、カスタム属性は、管理者やマネージャーなどの適切な許可を持つユーザーが検索可能であると指定するまで、カスタム属性はインデックス付けされません。検索フィルターとして追加できるカスタムの問い合わせ属性を構成できるように、ユーザーを選択する許可を付与します。
次のようにセキュリティプロファイルへ許可を割り当てます。
+ **[コンタクトの検索]** ページにアクセスするには、次のアクセス許可のいずれかを有効にします。
+ **[コンタクトの検索]**。ユーザーがすべてのコンタクトを検索するのを許可します。
+ **コンタクトを表示**: エージェントが自分で処理したコンタクトを表示するのを許可します。
+ **コンタクト属性**: ユーザーがコンタクト属性を表示するのを許可します。また、問い合わせの属性に基づいて検索フィルターへのアクセスを制御します。
+ **検索可能な問い合わせ属性を設定する** - **すべて**: この許可を持つユーザーは、検索可能なカスタムデータを決定します (**問い合わせ属性**許可を持つユーザー)。これにより、次の設定ページにアクセスできます。
![\[[顧客コンタクト属性の検索] ページ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-configuration-page.png)
## 検索可能なカスタム問い合わせ属性を設定する
1. **[Contact search]** (問い合わせの検索) ページで、**[Add filter]** (フィルターの追加)、**[Custom contact attribute]** (カスタム問い合わせ属性) の順にクリックします。セキュリティプロファイルに**検索可能な問い合わせ属性を設定する**の許可を持つ人にのみ、このオプションが表示されます。
![\[[コンタクトの検索] ページ、[フィルター] ドロップダウンメニュー、[顧客コンタクト属性] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-specify1.png)
1. **カスタムの問い合わせ属性**を初めて選ぶとき、この Amazon Connect インスタンスに対して属性が設定されていないことを示す次のボックスが表示されます。**[Specify searchable attribute keys]** (検索可能な属性キーを指定する) を選択します。
![\[[フィルターを追加] オプション。検索するキーが指定されていないことを示すメッセージ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-specify2.png)
1. **[Attribute key]** (属性キー) ボックスで、カスタム属性の名前を入力し、**[Add key]** (キーを追加) を選択します。
**重要**
正確なキー名を入力する必要があります。大文字と小文字は区別されます。
1. 完了したら、**[Save]** (保存) を選択します。
ユーザーは、将来の問い合わせについてこれらのキーを検索できるようになります。
## 問い合わせ属性を編集、追加、または削除する
キーを編集、追加、または削除するには、**[Attribute]** (属性)、**[Settings]** (設定) の順に選択します。**[Settings]** (設定) オプションが表示されない場合は、必要な許可がないことを意味します。
![\[[フィルターを追加] タブ、ページの右上隅にある設定ギア。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-settings.png)
## コンタクト属性でコンタクト検索結果をフィルタリングする
セキュリティプロファイルに**問い合わせ属性**許可を持っているユーザーは、問い合わせ属性フィルターを使用して問い合わせを検索できます。
1. **[コンタクトの検索]** ページで、**[フィルターを追加]**、**[カスタム問い合わせ属性]** を選択し、**[検索可能な属性キーを指定]** を選択します。
1. **[検索可能なカスタマー問い合わせ属性]** ページの **[属性キー]** ボックスに、属性キーを入力し、**[\$1キーを追加]** を選択し、**[保存]** を選択します。
1. **[問い合わせ検索]** ページに戻ります。**[フィルターを追加]** を使用して、追加した属性をドロップダウンメニューから選択します。**[属性値]** ボックスで、検索する値を選択します。
## コンタクトセグメント属性でコンタクト検索結果をフィルタリングする
事前定義された属性を作成してコンタクトセグメントにアタッチすると ([コンタクトセグメント属性を使用する](use-contact-segment-attributes.md) で説明されています)、セグメント属性値に基づいてコンタクト検索結果をフィルタリングできます。
次の図は、**[コンタクトの検索]** ページと、カスタムセグメント属性値に基づいてコンタクト検索結果をフィルタリングするオプションを示しています。
![\[[コンタクトの検索] ページ、[セグメント属性] フィルター。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/attribute-management-4.png)
1. **[コンタクトの検索]** ページの **[フィルターの追加]** ドロップダウンで、**[カスタムコンタクトセグメント属性]** を選択します。
1. フィルタリング条件に適用する事前定義された属性を選択します。例えば、前の図では、**[属性名]** としてビジネスユニット名を示しています。
1. 選択した事前定義された属性に値が設定されている場合、複数選択の選択肢として **[属性値]** の下にリストされます。例えば、前の図では、オプションとして、アカウント、請求、カスタマーサポート、マーケティングを示しています。
1. **[適用]** を選択します。
# Amazon Connect Contact Lens を使用してライブ会話と録音された会話をモニタリングする
マネージャーは、エージェントとコンタクト間のライブ会話をモニタリングまたはリッスンできます。また、自動インタラクション (IVR) とエージェントの対話の両方について、過去のインタラクションの録音を確認およびダウンロードできます。
Amazon Connect には、コンタクトモニタリングを設定するための 2 つのオプションがあります。
+ **マルチパーティーコンタクト**: 最大 6 人の参加者がいるライブ会話をモニタリングします。このオプションに追加金はかかりません。
このオプションを使用すると、ライブ会話 (音声とチャット) に[割り込んで](monitor-barge.md)、チャットのトランスクリプトを記録できます。
次の図に示すように、Amazon Connect コンソールでこの機能を有効にするには、**[音声のマルチパーティー通話と拡張モニタリングの有効化]** と **[チャットのマルチパーティーチャットと拡張モニタリングの有効化]** を選択します。
![\[[テレフォニーとチャットのオプション] ページ、[拡張コンタクトモニタリング機能] セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/barge-voice-chat-enable.png)
+ **三者音声コンタクト**: 最大 3 人の参加者がいる会話をモニタリングします。これがデフォルトの動作です。このオプションに追加金はかかりません。
通話やチャットに割り込むことはできません。
この機能を有効にするには、フローに [[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md)] ブロックを追加します。
エージェントが会議エクスペリエンスを管理する方法は、これら 2 つのオプション間で大きく異なります。拡張モニタリングは、エージェントにより多くの機能を提供します。「[Amazon Connect の拡張コンタクトモニタリング (マルチパーティー) と三者機能の比較](three-party-multi-party-comparison.md)」を参照してください。
**重要**
**[拡張コンタクトモニタリング機能]** を選択すると、新しいイベントがエージェントイベントストリームに追加されます。
[[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md)] ブロックで有効になっているデフォルトの三者機能から開始し、後で **[拡張コンタクトモニタリング機能]** に切り替える場合は、新しいイベントがエージェントイベントストリームに追加されることに注意してください。そのため、以前のエージェントイベントストリームに基づいてコンタクトセンターをカスタマイズすると、問題が発生します。
**Topics**
+ [コンタクトの記録のタイミング、内容、場所](about-recording-behavior.md)
+ [通話記録を変更不可能にするための S3 オブジェクトロックの設定方法](s3-object-lock-call-recordings.md)
+ [マルチパーティと三者機能の比較](three-party-multi-party-comparison.md)
+ [拡張マルチパーティーコンタクトモニタリングを有効にする](monitor-conversations.md)
+ [三者通話モニタリングを有効にする](enable-three-party-monitoring.md)
+ [コンタクトの記録を有効にする](set-up-recordings.md)
+ [アクセス許可の割り当て](monitor-conversations-permissions.md)
+ [ライブ会話の監視](monitor-conversations-howto.md)
+ [ライブ音声とチャットへの割り込み](monitor-barge.md)
+ [録音した会話を確認する](review-recorded-conversations.md)
+ [会話のモニタリングに関するトラブルシューティング](ts-monitoring-conversations.md)
# Amazon Connect でのコンタクトの記録のタイミング、内容、場所
このトピックでは、会話がいつ記録されるか、記録が保存される場所、およびそれらにアクセスする方法について説明します。また、記録とトランスクリプトを管理するためのベストプラクティスも提供します。
**Topics**
+ [会話はいつ録音されますか?](#when-conversation-recorded)
+ [録音とトランスクリプトはどこに保存されますか？](#where-are-recordings-stored)
+ [録音はいつ利用できますか?](#when-are-recordings-available)
+ [エージェントの録音へのアクセスを防止する](#recording-prevent-access)
+ [録音を聞くためのヘッドセットの要件](#recording-headset-requirements)
## 会話はいつ録音されますか?
+ 通話録音機能には、IVR インタラクション中に顧客とシステムのオーディオを録音するか、エージェントの対話中に顧客、エージェント、またはその両方の任意の組み合わせを録音するかを選択するためのオプションがあります。
+ コンタクトごとに合計 2 つの録音が可能です。1 つは自動インタラクション (IVR) の録音、もう 1 つはエージェントの対話の録音です。自動インタラクションの録音を有効または無効にすると、変更はすぐに有効になります。逆に、エージェントの対話の録音に対する変更は、エージェントが通話に参加した後にのみ有効になります。
+ エージェントが通話中ではない場合、エージェントのオーディオは Amazon Connect に送信されません。2023 年 11 月 9 日、Amazon Connect は、エージェントの生産性向上に役立つ最適化をデプロイしました。この最適化では、コンタクトが入る前にエージェントのブラウザのマイクメディアストリームを事前に設定します。これにより、着信と発信の両方の通話で設定時間が短縮されます。そのため、エージェントが通話中ではない場合も、エージェントのブラウザのマイクアイコンがオンになっているように見えます。
+ エージェントの対話中に顧客が保留中の場合も、エージェントは録音されます。
+ エージェント間で転送される会話が録音されます。
+ フローまたは IVR インタラクション中に通話が転送されると ([電話番号への転送] ブロックを使用するなど）、録音は、外部の音声システムに転送された後でも、顧客の発言や聞こえた内容をキャプチャし続けます。
+ エージェントが通話を離れると、エージェントイタラクション中の外部番号への転送は録音されません。
+ 隣に座っている人と相談するなどのために、参加者が自分のマイクをミュートした場合、サイドバーの会話は録音されません。
## 録音とトランスクリプトはどこに保存されますか？
エージェントと問い合わせは、別々のステレオ音声チャンネルに保存されます。
+ 自動 (IVR) インタラクションの場合、右側のチャネルのステレオファイルに顧客のオーディオが含まれ、左側のチャネルにシステムプロンプトが含まれます。
+ エージェントの対話の場合、エージェントのオーディオは右側のチャネルに保存され、お客様 (および会議に参加しているサードパーティー) のオーディオは左側のチャネルに保存されます。
録音は[インスタンス用に作成された](amazon-connect-instances.md#get-started-data-storage) Amazon S3 バケットに保存されます。適切なアクセス許可を持つユーザーまたはアプリケーションは、Amazon S3 バケットの録音にアクセスできます。
すべての通話録音は、デフォルトで暗号化が有効になっていて、KMS で Amazon S3 サーバー側暗号化が使用されます。暗号化はオブジェクトレベルで行われます。レポートおよび記録オブジェクトが暗号化されます。バケットレベルでは暗号化されません。
暗号化を無効にしないでください。
**重要**
音声会話を Amazon S3 バケットに保存するには、[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックを使用して、フローブロックで録音を有効にする必要があります。
チャット会話の場合、チャットのトランスクリプトを保存するための S3 バケットがある場合、すべてのチャットが記録され、そこに保存されます。バケットが存在しない場合、チャットは記録されません。ただし、チャットの会話をモニタリングする場合は、フローに [記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックを追加する必要があります。
保持期間切れなど、何らかの理由で録音がある S3 バケットから別の S3 バケットに移動すると、Amazon Connect はその記録にアクセスできなくなります。
**ヒント**
録音を検索するには、問い合わせ ID を使用することをお勧めします。
特定の問い合わせ ID の通話録音の多くは、問い合わせ ID 自体をプレフィックスとして名前が付けられていますが (123456-aaaa-bbbb-3223-2323234.wav など)、問い合わせ ID と問い合わせ録音ファイルの名前が*常に*一致する保証はありません。[[コンタクトの検索]](search-recordings.md) ページの **[コンタクト ID]** を使用して検索すると、コンタクトレコードの音声ファイルを参照して、適切な録音を見つけることができます。
## 録音はいつ利用できますか?
エージェントの対話で通話録音を有効にすると、録音は、コンタクトが切断された直後に S3 バケットに配置されます。IVR 録音を有効にすると、録音は、コンタクトが切断された直後か、通話にエージェントが応答した直後に S3 バケットに配置されます。エージェントの対話と自動インタラクション (IVR) の両方の[録音を確認](review-recorded-conversations.md)できます。
**重要**
また、顧客の[問い合わせレコード](sample-ctr.md) から録音にアクセスすることもできます。ただし、問い合わせレコードの録音は、[問い合わせ作業後 (ACW) 状態](metrics-agent-status.md#agent-status-acw)が終了した後にのみ利用できます。IVR 録音は、通話がエージェントまたは問い合わせに接続され切断された直後か、コンタクトの接続が解除された直後に利用可能になります。
**ヒント**
Amazon Connect は Amazon S3 [PutObject](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_PutObject.html) API と [MultipartUpload](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_MultipartUpload.html) APIs を使用して、通話録音を S3 バケットにアップロードします。通話録音がバケットに正常にアップロードされたときに [S3 イベント通知](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/NotificationHowTo.html)を使用している場合は、**[すべてのオブジェクト作成イベント]** または *s3:ObjectCreated:Put* と *s3:ObjectCreated:CompleteMultipartUpload* イベントタイプの両方で通知を有効にしてください。
## エージェントの録音へのアクセスを防止する
エージェントがエージェント階層外の録音にアクセスできないようにするには、**[連絡先のアクセスを制限]** セキュリティプロファイルのアクセス権限を割り当てます。詳細については、「[Amazon Connect でコンタクトセンターの過去の会話の確認に必要なアクセス許可を割り当てる](assign-permissions-to-review-recordings.md)」を参照してください。
## 録音を聞くためのヘッドセットの要件
エージェントと顧客の両方の音声を聞くには、ステレオ出力をサポートする出力デバイス (ヘッドセットまたはその他のデバイス) を使用する必要があります。
エージェントと顧客の録音は、2 つの別々のチャネルで再生されます。フルサイズのヘッドセットでは、片側で 1 つのチャンネルが再生されます。しかし、片耳ヘッドセットの場合、2 つのチャンネルを 1 つにミックスするメカニズムはありません。
# 通話記録を変更不可能にするための S3 オブジェクトロックの設定方法
オブジェクト Amazon S3 ロックを記録バケットと組み合わせて使用すると、通話記録と IVR 記録が一定期間、または無期限に削除または上書きされるのを防ぐことができます。
オブジェクトロックにより、オブジェクトの変更や削除をさらに強固に防止できます。また、WORM (Write-Once-Read-Many) ストレージに関する規制要件を満たすのにも役立ちます。
## 重要事項
+ 新規および既存のバケットで Amazon S3 オブジェクトロックを有効にできます。
+ バージョニングを通話録音バケットに対して有効にする必要があります。
+ Amazon S3 オブジェクトロックを有効にした後は、オブジェクトロックを削除することはできません。
+ デフォルトのオブジェクトロック保持ポリシーが適用されると、すべてのオブジェクトがロックされるため、専用の通話記録バケットを使用することをお勧めします。
+ 保存ポリシーが要件に適していることを確認してください。ポリシーを設定すると、通話記録は指定された期間は削除されないように保護されます。
+ 本番環境に実装する前に、本番稼働環境以外でポリシーを徹底的にテストすることを強くお勧めします。
## ステップ 1: オブジェクトロックを有効にして S3 バケットを作成する
オブジェクトロックを有効にして新しい S3 バケットを作成するチュートリアルについては、[S3バージョニング、S3 オブジェクトロック、および S3 レプリケーションを使用して、偶発的な削除やアプリケーションバグ Amazon S3 から のデータを保護する](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/protect-data-on-amazon-s3/)」を参照してください。
## ステップ 1A: 既存の S3 バケットでオブジェクトロックを有効にする
既存のバケットでオブジェクトロックを有効にする方法については、「**Amazon S3 ユーザーガイド」の「[既存の Amazon S3 バケットでオブジェクトロックを有効にする](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/object-lock-configure.html#object-lock-configure-existing-bucket)」を参照してください。
## ステップ 2: 通話録音に S3 バケットを使用する Amazon Connect ように を設定する
1. Amazon Connect コンソール ([https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/)) を開きます。
1. インスタンスページで、インスタンスエイリアスを選択します。
![\[[Amazon Connect 仮想コンタクトセンターのインスタンス] ページ、インスタンスのエイリアス。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/instance.png)
1. ナビゲーションペインで、**[データストレージ]** を選択します。
1. **[Call recordings]** (通話記録) セクションで、**[Edit]** (編集) を選択します。
1. **[既存の S3 バケットを選択]** を選択し、**[名前]** ドロップダウンボックスでオブジェクトロックを有効にするバケットを選択します。
1. **[保存]** を選択します。
## ステップ 3: オブジェクトロックが有効になっていることをテストする
1. コンタクトセンターにテストコールを行い、通話記録を作成します。
1. https://*your-instance*.my.connect.aws/home Amazon Connect で、管理者アカウント、または[連絡先を検索するアクセス許可を持つアカウントを使用して にログインします](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)。
1. **[分析と最適化]** 、**[コンタクトの検索]** の順に選択します。通話記録を検索して、問い合わせ ID を見つけてください。問い合わせ ID をコピーします。次のステップで、これを使用して、S3 バケット内の通話記録を検索します。
1. Amazon S3 コンソールを開き、ステップ 1 で作成したバケットを選択し、パスプレフィックスに従います。通話記録のパスには、記録が行われた年、月、日が含まれます。正しいパスプレフィックスを入力したら、通話記録の問い合わせ ID を検索します。
![\[Amazon S3 コンソール、検索ボックス、パスプレフィックス。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/s3-objectlock-pathprefix.png)
1. **[Search]** (検索) ボックスの横にある **[Show versions]** (バージョンを表示) トグルを選択します。このオプションを使用すると、削除マーカーを適用するだけでなく、オブジェクトを削除することができます。削除マーカーの適用は、バージョニングが有効になっている S3 バケットからオブジェクトを削除するときの標準的な動作です。
1. 通話記録 (記録名の左にあるボックス)、**[Delete]** (削除) の順に選択します。確認ボックスに**完全に削除**と入力し、**[オブジェクトを削除]** を選択します。
1. **[Delete objects: status]** (オブジェクトの削除: ステータス) 通知を確認して、オブジェクトロックポリシーにより削除操作がブロックされていることを確認します。
![\[Amazon S3 コンソール、オブジェクト削除ステータス通知。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/s3-objectlock-failed.png)
# Amazon Connect の拡張コンタクトモニタリング (マルチパーティー) と三者機能の比較
このトピックでは、デフォルトの三者機能ではなく、[拡張コンタクトモニタリング](monitor-conversations.md) (マルチパーティー) が有効になっている場合のエージェントのエクスペリエンスの違いについて説明します。
Amazon Connect Streams の既存の [接続とコンタクトの API] の新機能の詳細については、「[Amazon Connect Streams Readme](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams/blob/master/README.md)」を参照してください。
マルチパーティーモニタリングを使用するエージェントの主な機能を次に示します。
+ すべてのエージェントに対して、通話内のすべての接続が表示されます。
+ すべてのエージェントには、通話中の他のエージェントとまったく同じ機能があります。これは、エージェントが通話への参加招待を受け入れた瞬間に有効になります。
+ ウォーム転送が完了する前に、エージェントは発信者との通話を開始したり、通話中の他のエージェントを切断したりできます。
**注記**
通話に 3 人以上の参加者がいる場合、エージェントは発信者が切断した後でも通話に他の参加者を追加することができます。
次の例は、エージェントが一連の相談後に転送を行う場合、前のコンタクト ID と次のコンタクト ID がどのようにマッピングされるかを示しています。
![\[マルチパーティコール中にコンタクト ID がどのようにマッピングされるかを示す図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/connect-consult-diagram.png)
次の例は、エージェントが一連の転送を実行するシナリオで、前のコンタクト ID と次のコンタクト ID がどのようにマッピングされるかを示しています。
![\[エージェントが発信者を転送したときに、前のコンタクト ID と次のコンタクト ID がどのようにマッピングされるかを示す図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/connect-transfer-diagram.png)
次の例は、ウェブ、アプリ内、ビデオ通話ユーザーを追加するシナリオで、前後のコンタクト ID がどのようにマッピングされるかを示しています。
![\[追加のウェブユーザー、アプリ内ユーザー、ビデオ通話ユーザーが追加されたときのコンタクト ID のマッピング方法を示す図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/webrtc-diagram2.png)
次の表は、三者通話とマルチパーティーコールについて、問い合わせコントロールパネル (CCP) を使用したエージェントのエクスペリエンスの違いをまとめたものです。マルチパーティー会話でのエージェントのエクスペリエンスの詳細については、「[マルチパーティーコールをホストする](multi-party-calls.md)」および「[マルチパーティーチャットをホストする](multi-party-chat.md)」を参照してください。
+ プライマリエージェント: 通話の最初のエージェント。
+ セカンダリエージェント: 通話の最初のエージェント以外のエージェント。
| 三者通話 | マルチパーティーコール |
| --- | --- |
| エージェントは、自分が追加する参加者についてのみ、保留、再開、および切断を制御できます。 | すべてのエージェントに同じ通話制御機能があります。 |
| エージェントは、既存の通話に 1 人の参加者を追加でき、参加者は合計 3 人になります (エージェント、発信者、およびもう 1 人の参加者)。 | 通話中の任意のエージェントは、自分自身も含めて参加者が合計 6 人を超えない限り、追加の参加者を追加できます。 通話に 3 人以上の参加者がいる場合、エージェントは発信者が切断した後でも通話に他の参加者を追加することができます。 |
| エージェントは、自分が追加した参加者のみを保留にできます。 | 通話中の任意のエージェントは、任意の参加者を保留状態にできます。 |
| プライマリエージェントがセカンダリエージェントを保留にしたとき、セカンダリエージェントは自分で保留解除できません。 | 通話中の任意のエージェントは、自分自身を保留解除できます。 |
| セカンダリエージェントは、保留中にプライマリエージェントと通信できます。 | セカンダリエージェントは、保留解除されるまで、互いに通信できません。 |
| プライマリエージェントは自分自身だけをミュートできます。 セカンダリエージェントは自分自身だけをミュートできます。 | 通話中の任意のエージェントは、通話中の他の任意の参加者をミュートできます。 |
| エージェントは自分自身のみをミュート解除でき、別のエージェントのミュート解除はできません。 | エージェントは自分自身のみをミュート解除でき、別のエージェントのミュート解除はできません。 ただし、エージェントは、エージェントではない参加者のミュートを解除できます。 |
| エージェントが切断 (退席または切断された) しても、通話中の残りのエージェントは引き続き通話制御を使用できます。 | エージェントが切断すると、通話の制御は残りのエージェントに委譲されます。 |
| 通話中の参加者を切断できるのは、プライマリエージェントだけです。セカンダリエージェントは、プライマリエージェントが切断した場合にのみ、発信者を切断できます。 | すべてのエージェントが、他の参加者を切断できます。 |
| プライマリエージェントは 2 つの接続 (発信者と別の参加者) を表示できますが、セカンダリエージェントは転送接続しか表示できません。 | すべてのエージェントがすべての接続を表示できます。 |
| エージェントは、通話中の別のエージェントの**内部転送**だけを表示できます。 | エージェントは、**内部転送**だけでなく、他のエージェントのクイック接続 ID も表示できます。 |
| 該当なし。 | 参加者に電話がかかってきたとき、マルチパーティーコール中のエージェントは、前のダイヤル操作が完了するまで (参加者の追加またはコールレッグの終了)、別の参加者を追加できません。 |
| WebRTC ユーザーをさらに追加することはできません。 | [追加の WebRTC ユーザーをさらに追加できます](enable-multiuser-inapp.md)。 |
# Amazon Connect で拡張マルチパーティーコンタクト モニタリングを有効にする
拡張コンタクトモニタリングは、音声通話と、チャット/SMS、WhatsApp、Apple Messages for Business など、サポートされているすべてのタイプのチャットに適用されます。
## 通話
強化されたコンタクトモニタリングにより、エージェントは 1 回の通話で最大 6 人の参加者を[ホスト](multi-party-calls.md)できます。2 人のスーパーバイザーが通話を[モニタリング](monitor-conversations-howto.md)できます。また、マネージャーは会話に[割り込む](monitor-barge.md)こともできます。
例えば、エージェントは通話に 6 人の参加者のグループを同時に持つことができます。2 人のスーパーバイザーが通話をモニタリングできます。2 人のスーパーバイザーは、2 つのサイレントモニターセッション、または 1 つのサイレントモニターセッションと 1 つの割り込みセッションを実行できます。
通話参加者の合計人数は次のとおりです。
1. 顧客 - 参加者
1. エージェント 1 - 参加者
1. エージェント 2 - 参加者
1. エージェント 3 - 参加者
1. エージェント 4 - 参加者
1. エージェント 5 - 参加者
1. 通話を聞くことはできますが通話への割り込みができないスーパーバイザー
1. 通話を聞くこか、通話への割り込みができるスーパーバイザー
インスタンスでモニタリングできる会話の数に制限はありません。
## チャット
拡張コンタクトモニタリングにより、エージェントは進行中のカスタマーサービスチャットでさらに 4 人の参加者を[ホスト](multi-party-chat.md)し、エージェント、顧客、その他 4 人の合計 6 人の参加者をホストできます。エージェントはクイック接続を使用して参加者を追加できます。
インスタンスで拡張コンタクトモニタリング機能が有効になっているかどうかにかかわらず、最大 5 人のユーザーに同時にチャットをモニタリングさせることができます。特定のチャットにバージインモードで参加できるスーパーバイザーは 1 人のみです。
チャット参加者の合計人数は次のとおりです。
1. お客様
1. [エージェント]
1. チャットをモニタリングでき、バージインできるスーパーバイザー
1. チャットをモニタリングできてもバージインはできないスーパーバイザー
1. チャットをモニタリングできてもバージインはできないスーパーバイザー
1. チャットをモニタリングできてもバージインはできないスーパーバイザー
1. チャットをモニタリングできてもバージンインはできないスーパーバイザー
## 重要事項
+ Amazon Connect コンソールで **[拡張コンタクトモニタリング機能]** を選択すると、新しいイベントがエージェントイベントストリームに追加されます。
ただし、代わりに [[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md)] ブロックで有効になっているデフォルトの三者機能から開始し、後で **[拡張コンタクトモニタリング機能]** に切り替える場合は、新しいイベントがエージェントイベントストリームに追加されることに注意してください。そのため、以前のエージェントイベントストリームに基づいてコンタクトセンターをカスタマイズすると、問題が発生します。
+ インスタンスレベルで **[拡張コンタクトモニタリング機能]** を有効にしない場合は、チャットモニタリング機能と割り込み機能を取得するために、フローに [[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md)] ブロックを追加して設定する必要があります。
+ デフォルトでは、通話には 3 人の参加者 (2 人のエージェントと発信者、またはエージェント、発信者、外部関係者など) を設定することができます。拡張コンタクトモニタリングを有効にすると、エージェントのエクスペリエンスが変わります。「[マルチパーティと三者機能の比較](three-party-multi-party-comparison.md)」を参照してください。
+ すべてのエージェントには、トランスクリプトに「AGENT」の ParticipantRole があります。スーパーバイザーには、トランスクリプトに「SUPERVISOR」の ParticipantRole があります。
+ エージェントが招待されるコンタクトの開始メソッドは TRANSFER です。参加者が転送されるのではなく招待される頻度をレポートで区別する方法については、「[Amazon Connect のコンタクトレコードを使用して会議と転送を特定する](identify-conferences-transfers.md)」を参照してください。
+ この機能は、CCPv2 でのみ使用できます。つまり、CCP にアクセスする URL は https://*インスタンス名*.my.connect.aws/ccp-v2/ で、エージェントワークスペースにアクセスする URL は https://*インスタンス名*.my.connect.aws/agent-app-v2/ です。Amazon Connect Streams.js を使用して、カスタム CCP で使用することもできます。
+ マルチパーティ通話を有効にする前に、Contact Lens を使用している場合、または今後有効にする予定がある場合は、「[マルチパーティーコールと会話分析](enable-analytics.md#multiparty-calls-contactlens)」を参照してください。Contact Lens は、最大 2 人の参加者による通話をサポートします。3 人以上の参加者が予想されるコンタクトの場合、[[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md)] ブロックで Contact Lens を無効にすることをお勧めします。
+ カスタム CCP で、更新された Amazon Connect Streams API を使用して、最大 6 人のマルチパーティー通話を有効にします。GitHub の『[Amazon Connect Streams](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams/blob/master/Documentation.md#connectcoreinitccp)』ドキュメントを参照してください。
+ AWS GovCloud (米国西部): コンソールのユーザーインターフェイスを使用してこの機能を有効にすることはできません。代わりに、[https://docs.aws.amazon.com//connect/latest/APIReference/API_UpdateInstanceAttribute.html](https://docs.aws.amazon.com//connect/latest/APIReference/API_UpdateInstanceAttribute.html) API を使用するか、 AWS サポートにお問い合わせください。
## 拡張マルチパーティーコンタクトモニタリングを有効にする方法
1. Amazon Connect コンソールのメニューペインで、**[テレフォニー]** を選択します。
1. **[テレフォニーとチャットのオプション]** ページ、**[拡張コンタクトモニタリング機能]** セクション。
![\[[テレフォニーとチャットのオプション] ページ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/telephony-chat-options.png)
1. 有効にするオプションを選択し、**[保存]** を選択します。
1. Amazon Connect 管理者ウェブサイトにログインします。[[セキュリティプロファイルのアクセス許可]](assign-permissions-to-review-recordings.md) をマネージャーに割り当てて、ライブ会話をモニタリングおよび割り込みし、録音を確認できるようにします。
1. Amazon Connect で [ライブ会話のモニタリング](monitor-conversations-howto.md)、[ライブ会話への割り込み](monitor-barge.md)、[過去の録音の確認](review-recorded-conversations.md)を行う方法をマネージャーに説明します。
# Amazon Connect で三者通話モニタリングを有効にする
**重要**
このトピックは、「[拡張マルチパーティーコンタクトモニタリングを有効にする](monitor-conversations.md)」で説明されているように、Amazon Connect コンソールで **[拡張コンタクトモニタリング機能]** を有効に**していない**場合にのみ該当します。
これは、三者以下の音声通話にのみ該当します。
拡張モニタリング機能が有効になっている場合のエージェントの会議エクスペリエンスの違いについては、「[マルチパーティと三者機能の比較](three-party-multi-party-comparison.md)」を参照してください。
このオプションを選択する必要がある技術的な制約を課す外部システムがある場合にのみ、三者モニタリングを選択することをお勧めします。それ以外の場合は、拡張モニタリングがその方法です。料金に違いはありません。
フローに [[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md)] ブロックを追加および設定して、問い合わせで 3 人の参加者と、通話をモニタリングする 5 人のスーパーバイザーを有効にできます。マネージャーは通話に割り込むことはできません。
例えば、通話に同時に 3 人の参加者のグループを持つことができます。最大 5 人のスーパーバイザーが通話をモニタリングできます。
通話参加者の合計人数は次のとおりです。
1. 顧客 - 参加者
1. エージェント 1 - 参加者
1. エージェント 2 - 参加者
1. 通話を聞くことはできますが通話への割り込みができないスーパーバイザー
1. 聞くことはできてもバージインはできないスーパーバイザー
1. 聞くことはできてもバージインはできないスーパーバイザー
1. 聞くことはできてもバージインはできないスーパーバイザー
1. 通話を聞くことはできますが通話への割り込みができないスーパーバイザー
**[Set recording behavior]** (記録動作の設定) ブロックが設定されたフローの例を表示するには、「[Amazon Connect での記録動作のサンプル](sample-recording-behavior.md)」を参照してください。
**注記**
最も正確な動作を得るには、インバウンドまたはアウトバウンドのウィスパーフローで **[記録動作の設定]** ブロックを使用することをお勧めします。
このブロックをキューフローで使用した場合、通話が録音されるとは限りません。コンタクトがエージェントにつながった後で、このブロックが実行される可能性があるためです。
**三者コンタクトのモニタリングを設定するには**
1. フローを編集するためのアクセス許可があるアカウントを使用して Amazon Connect インスタンスにログインします。
1. ナビゲーションメニューで、**[Routing]** (ルーティング)、**[Flows]** (フロー) の順に選択します。
![\[Amazon Connect のナビゲーションメニュー、[ルーティング]、[フロー]。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/menu-contact-flows.png)
1. 監視する顧客問い合わせを処理するフローを開きます。
1. フローで、コンタクトがエージェントに接続される前に、[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックをコンタクトフローに追加します。
1. [記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックを設定するには、**[エージェントとお客様の音声録音]** で**[オン]** を選択し、**「エージェントおよび顧客**」を選択します。これは、エージェントが通話に参加した後にのみ有効になります。
1. **[保存]**、**[公開]** の順に選択して、更新されたフローを公開します。
1. [セキュリティプロファイルのアクセス許可](assign-permissions-to-review-recordings.md)をマネージャーに割り当てて会話をモニタリングします。
1. 会話をモニタリングする方法をマネージャーに示します。
# コンタクトの記録を有効にする
音声会話の録音を有効にするには、フローに [[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md)] ブロックを追加する必要があります。これは、Amazon Connect インスタンスがマルチパーティーコンタクト (拡張コンタクトモニタリング) で有効になっているか、サードパーティーコンタクトで有効になっているかにかかわらず、実行する必要があります。
**重要**
**チャット**: チャット会話に対してこれらのステップを実行する必要があるのは、インスタンスで[チャットコンタクトの拡張コンタクトモニタリング](monitor-conversations.md)が有効になっていない場合のみです。そうしないと、インスタンスの設定時に S3 バケットが保存用に作成されたため、チャットのトランスクリプトが自動的に記録されます。チャットのトランスクリプトの記録を停止するには、S3 バケットを削除します。
**会話の録音を設定するには**
1. フローを編集するためのアクセス許可があるアカウントを使用して Amazon Connect インスタンスにログインします。
1. ナビゲーションメニューで、**[Routing]** (ルーティング)、**[Flows]** (フロー) の順に選択します。
![\[Amazon Connect のナビゲーションメニュー、[ルーティング]、[フロー]。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/menu-contact-flows.png)
1. 録音する顧客コンタクトを処理するフローを開きます。
1. フローで、コンタクトがエージェントに接続される前に、[[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md)] ブロックをコンタクトフローに追加します。
1. [[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md)] ブロックを設定するには、次のいずれかを選択します。
+ 自動インタラクション通話録音
+ **[オン]** の場合、顧客と IVR オーディオの録音をすぐに開始します。
+ **[オフ]** の場合、進行中の IVR 録音を一時停止します。
+ エージェントと顧客の音声録音
+ **[オン]** の場合、[エージェントと顧客]、[エージェントのみ]、[顧客のみ] のいずれかを選択できます。これは、エージェントが通話に参加した後にのみ有効になります。
+ **[オフ]** の場合、エージェントが通話に参加しても録音はキャプチャされません。
+ チャット会話を録音するには、**[エージェントと顧客]** を選択します。
**重要**
チャット会話に対してこれらのステップを実行する必要があるのは、インスタンスで[チャットコンタクトの拡張コンタクトモニタリングが有効](monitor-conversations.md)になっていない場合のみです。そうしないと、インスタンスの設定時に S3 バケットが保存用に作成されたため、チャットのトランスクリプトが自動的に記録されます。チャットのトランスクリプトの記録を停止するには、S3 バケットを削除します。
1. **[保存]**、**[公開]** の順に選択して、更新されたフローを公開します。
1. [セキュリティプロファイルのアクセス許可](assign-permissions-to-review-recordings.md)をマネージャーに割り当てて、記録を確認できるようにします。
1. Amazon Connect で過去の録音にアクセスする方法をマネージャーに示します。「[録音した会話を確認する](review-recorded-conversations.md)」を参照してください。
**アウトバウンドコールの記録動作を設定するには**
1. アウトバウンドウィスパーフロータイプを使用して、フローを作成します。
1. [記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックをそのコンタクトフローに追加します。
1. アウトバウンドコールを行うために使用するキューを設定します。**[Outbound whisper flow]** (アウトバウンドウィスパーフロー) ボックスで、[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) があるフローを選択します。
**Amazon Lex との重要な対話ポイントを含む人間が読み取れるログを設定するには**
1. Amazon Connect コンソールにログインします。
1. ナビゲーションメニューで、**[Flows]** (フロー) を選択します。
1. ページを下にスクロールし、**[Amazon Connect でボット分析とトランスクリプトを有効にする]** を選択し、**[保存]** を選択します。
1. Amazon Connect 管理ウェブサイトで、[セキュリティプロファイルのアクセス許可をマネージャーに割り当て](assign-permissions-to-review-recordings.md#assign-permissions-to-view-automated-recordings-transcripts)て、管理者が DTMF メニューや Lex ボットとのやり取りの詳細やフローに関する追加情報を表示できるようにします。
# Amazon Connect 問い合わせコントロールパネル (CCP) でライブ会話をモニタリングするためのアクセス許可を割り当てる
マネージャーがライブ会話をモニタリングするには、マネージャーに **CallCenterManager** および **Agent** セキュリティプロファイルを割り当てます。エージェントの研修生がライブ会話をモニタリングできるようにするには、この目的のためにセキュリティプロファイルを作成します。
**ライブ会話を監視するためのマネージャーアクセス許可を割り当てるには**
1. [**ユーザー**]、[**ユーザー管理**] に移動し、マネージャーを選択してから、[**編集**] を選択します。
1. [Security Profiles] ボックスで、マネージャーに [**CallCenterManager**] セキュリティプロファイルを割り当てます。このセキュリティプロファイルには、[**問い合わせ検索**] ページの結果に、録音をダウンロードするためのアイコンを表示する設定も含まれています。
1. マネージャーが 問い合わせコントロールパネル (CCP) にアクセスできるように、マネージャーを [**エージェント**] セキュリティプロファイルに割り当て、会話をモニタリングします。
1. **[保存]** を選択します。
**ライブ会話をモニタリングするための、新しいセキュリティプロファイルを作成するには**
1. **[ユーザー]**、**[セキュリティプロファイル]** を選択します。
1. [**Add new security profile (新しいプロファイルを追加)**] を選択します。
1. **[分析と最適化]** を展開し、**[メトリクスへのアクセス]**、**[マネージャーモニター]** の順に選択します。
[**メトリクスへのアクセス**] は、リアルタイムメトリクスレポートにアクセスするために必要です。このレポートでは、モニタリングする会話を選択できます。
1. [**問い合わせコントロールパネル**] を展開し、[**Access Contact Control Panel**] と [**[アウトバウンドコール**] を選択します。
![\[[セキュリティプロファイル] ページの [コンタクトコントロールパネル] セクション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/monitor-conversations-agent-permissions2.png)
これらのアクセス許可は、マネージャーが 問い合わせコントロールパネル (CCP) を通して会話をモニタリングできるようにするために必要です。
1. **[保存]** を選択します。
次に、会話をモニタリングする方法をマネージャーに伝えます。「[Amazon Connect でライブ会話を聞く、またはライブチャットを読む](monitor-conversations-howto.md)」に進みます。
# Amazon Connect でライブ会話を聞く、またはライブチャットを読む
ライブ会話を聞いたり、ライブチャットを読むには、 Amazon Connect 管理者はこの機能を[有効](monitor-conversations.md)にし、[アクセス許可を割り当て](monitor-conversations-permissions.md)て、モニタリング対象のチャネルをサポートするルーティングプロファイルに割り当てられていることを確認する必要があります。それが完了すると、次の手順を実行できます。
会話をリッスンすることができる人数やチャットをフォローできる人数については、「[Amazon Connect 機能の仕様](feature-limits.md)」を参照してください。
1. **[CallCenterManager]** セキュリティプロファイルが割り当てられたユーザーアカウント、または **[リアルタイムコンタクトモニタリング]** セキュリティプロファイルの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。
1. 画面の右上隅にある電話のアイコンを選択して、問い合わせコントロールパネル (CCP) を開きます。会話に接続するには、CCP を開く必要があります。
1. モニタリング対象のエージェントの会話を選択するには、Amazon Connect で **[Analytics and optimization]** (分析と最適化)、**[Real-time metrics]** (リアルタイムメトリクス)、**[Agents]** (エージェント) の順に選択します。次の画像は、**[リアルタイムメトリクス]** ページを示しています。矢印は **[エージェント]** オプションを指しています。
![\[[リアルタイムメトリクス] ページ、[エージェント] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/real-time-metrics-agents.png)
1. 音声会話を監視するには、ライブ音声会話のエージェント名の横に、目のアイコンがあります。会話の監視を開始するには、アイコンを選択してください。次の画像は、**[音声]** チャンネルの横の目のアイコンを示しています。
![\[[リアルタイムメトリクス] ページ、[チャネル] 列、音声チャンネル。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/monitor-call-icon.png)
**注記**
**Firefox ユーザー**: Firefox ブラウザを使用して監視とバージを行う場合は、監視を開始した後に CCP タブに切り替える必要があります。CCP は Firefox のマイク使用ガイダンスに準拠しており、CCP タブにフォーカスがある場合にのみユーザーのマイクに接続できます。
会話を監視しているときは、CCP のステータスが[**Monitoring**] に変わります。
1. チャット会話を監視するには: エージェントごとに、そのエージェントが参加しているライブチャットの会話の数が表示されます。数字をクリックします。次に、監視を開始する会話を選択します。
会話を監視しているときは、CCP のステータスが[**Monitoring**] に変わります。
1. 会話の監視を停止するには、CCP で [**End call (通話の終了)**] または [**End chat (チャットの終了)**] を選択します。
エージェントが会話を終了すると、監視が自動的に停止します。
# コンタクトセンターのエージェントと顧客間でライブ音声とチャットの会話に割り込む
**ヒント**
**初めて使用する場合** 「[Amazon Connect スーパーバイザーエクスペリエンスワークショップ](https://catalog.workshops.aws/amazon-connect-supervisor-experience)」をご覧ください。このオンラインコースには、コンタクトのモニタリング方法に関するセクションがあります。
スーパーバイザーとマネージャーは、エージェントと顧客の間のライブ会話に割り込むことができます。これを設定するには、Amazon Connect コンソールで**拡張モニタリング**機能を有効にし、マネージャーに適切なアクセス許可を提供し、会話に割り込む方法を示す必要があります。
**一度に同じ会話に割り込むことができる人数を調べる** 「[Amazon Connect 機能の仕様](feature-limits.md)」を参照してください。
インスタンスで割り込むことができる会話の数に制限はありません。
割り込み機能は Amazon Connect 音声サービス料金に含まれています。料金については、「[Amazon Connect の料金表](https://aws.amazon.com/connect/pricing/)」ページを参照してください。
## 音声とチャットの割り込みをセットアップする
Amazon Connect コンソールで、次のテレフォニーオプションを選択します。
+ **音声のマルチパーティコールと拡張モニタリングを有効にします**。このオプションにより、マルチパーティコール、詳細なコンタクトレコード、サイレントモニタリング、およびバージ機能にアクセスできます。
+ **マルチパーティーチャットとチャットの拡張モニタリングを有効にします**。このオプションを選択すると、適切なセキュリティプロファイルアクセス権限のあるユーザーがチャットに割り込めるようになります。
次の画像は、**[テレフォニーとチャットのオプション]** ページに表示された上記のアクセス権限を示しています。
![\[連絡先モニタリング機能が強化されたテレフォニーオプションページ\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/barge-voice-chat-enable.png)
**注記**
マルチパーティコールがすでに有効になっている場合に拡張モニタリングも有効にするには、`ENHANCED_CONTACT_MONITORING` 属性を指定した **UpdateInstanceAttribute API を使用する必要があります。または、この機能をオフにしてからオンに戻して、設定を更新することもできます。詳細については、「*Amazon Connect API リファレンス*」の「[UpdateInstanceAttribute](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateInstanceAttribute.html)」を参照してください。
新しいインスタンスでは、この機能が自動的に有効になります。
**[連絡先モニタリング機能の強化]** を有効にする前に、[コンタクトコントロールパネル](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/upgrade-to-latest-ccp.html) (CCP) または[エージェント Workspace](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/agent-user-guide.html) の最新バージョンを使用していることを確認します。[StreamsJS](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams) を使用して CCP をカスタマイズまたは埋め込む場合は、バージョン 2.4.2 以降にアップグレードしてください。
サービスにリンクされたロールがないインスタンスの場合、この機能を有効にするにはロールを作成する必要があります。サービスにリンクされたロールを有効にする方法の詳細については、「[Amazon Connect のサービスにリンクされたロールを使用する](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/connect-slr.html)」を参照してください。
## セキュリティプロファイルのアクセス許可を割り当てる
マネージャーがライブ会話に割り込むには、マネージャーに **CallCenterManager** および **Agent** セキュリティプロファイルを割り当てます。
特定のスーパーバイザーがライブ会話に割り込めるようにするには、この目的専用のセキュリティプロファイルを作成することをお勧めします。次のセキュリティプロファイルのアクセス権限が必要となります。
+ **メトリクスへのアクセス**. リアルタイムメトリクスレポートにアクセスするために必要です。このレポートでは、モニタリングや割り込みする会話を選択できます。
+ **リアルタイムコンタクトモニタリング**: 音声会話とチャット会話の両方をモニタリングできます。
+ **リアルタイムコンタクト割り込み**: 音声会話とチャット会話の両方に割り込むことができます。
+ **コンタクトコントロールパネルにアクセス**
## コンタクトを含むライブコールに割り込む
**ヒント**
コールを同時にモニタリングできるスーパーバイザーの数については、「[Amazon Connect 機能の仕様](feature-limits.md)」を参照してください。
1. https://*instance name*.my.connect.aws/ で Amazon Connect 管理者ウェブサイトにログインします。**[CallCenterManager]** セキュリティプロファイルが割り当てられたユーザーアカウント、必要となるセキュリティプロファイルのアクセス許可を持つユーザーアカウントを使用します。
1. CCP を開きます。コールに割り込むには、CCP が開いている必要があります。
1. Amazon Connect 管理ウェブサイトのナビゲーションメニューで、**分析と最適化**、**リアルタイムメトリクス**、**エージェント**を選択します。
1. 次の画像に示すように、監視するエージェントの **[音声]** チャネルの横に表示される目のアイコンを選択します。すでにモニタリングしていた会話に割り込むことができます。
![\[[リアルタイムメトリクス] ページ、[音声] チャネルの横の目のアイコン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/monitor-barge-voice-channel.png)
1. 次の画像に示すように、開いている CCP が表示されます。通話をモニタリングして、**[モニタリング]** と **[割り込み]** 状態を切り替えることができます。次の画像は、**[モニタリング]** 状態を示しています。
![\[CCP、監視と割り込みのトグル。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/monitor-barge-voice-channel-ccp.png)
## コンタクトとのライブチャットに割り込む
1. https://*instance name*.my.connect.aws/ で Amazon Connect 管理者ウェブサイトにログインします。**[CallCenterManager]** セキュリティプロファイルが割り当てられたユーザーアカウント、必要となるセキュリティプロファイルのアクセス許可を持つユーザーアカウントを使用します。
1. CCP を開きます。チャットに割り込むには、CCP が開いている必要があります。
1. Amazon Connect 管理ウェブサイトのナビゲーションメニューで、**分析と最適化**、**リアルタイムメトリクス**、**エージェント**を選択します。
1. 次の画像に示すとおり、モニタリングするエージェントの **[チャット]** チャネルの横に表示される目のアイコンをクリックします。すでにモニタリングしていた会話に割り込むことができます。
![\[リアルタイムメトリクスのページ、音声チャネルの横の目のアイコン\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/monitor-barge-chat-channel.png)
1. 次の画像に示すように、開いている CCP が表示されます。チャットの会話をモニタリングして、**[モニタリング]** と **[割り込み]** 状態を切り替えることができます。次の画像は、**[モニタリング]** の状態を示しています。
![\[CCP、監視と割り込みのトグル。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/barge-chat-ccp.png)
スーパーバイザーがチャットに割り込んだ場合の、CCP の表示例は、次のとおりです。
![\[CCP、スーパーバイザーからの割り込みメッセージ\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/barge-chat-message.png)
# Amazon Connect を使用して、エージェントとお客様の間で録音された会話をレビューする
マネージャーは、エージェントとお客様間の過去の会話を確認できます。これを設定するには、[記録動作を設定](set-up-recordings.md)し、マネージャーに適切なアクセス許可を割り当て、記録された会話にアクセスする方法を示す必要があります。
**会話はいつ録音されますか?** 通話記録動作の詳細については、「[コンタクトの記録のタイミング、内容、場所](about-recording-behavior.md)」を参照してください。
**ヒント**
通話録音を有効にすると、問い合わせが切断された直後に S3 バケットに録音が配置されます。次に、この記事の手順を使用して録音を確認できます。
また、顧客の[問い合わせレコード](sample-ctr.md) から録音にアクセスすることもできます。ただし、問い合わせレコードの録音は、[問い合わせ作業後 (ACW) 状態](metrics-agent-status.md#agent-status-acw)が終了した後にのみ利用できます。
**録音へのアクセスの管理方法** **[録音した会話 (編集なし)]** セキュリティプロファイルのアクセス許可を使用して、録音を聞くことができるユーザーを管理し、S3 で生成された対応する URL にアクセスすることができるユーザーを管理します。このアクセス許可の詳細については、「[アクセス許可の割り当て](assign-permissions-to-review-recordings.md)」を参照してください。
## 過去のエージェントの会話の録音とトランスクリプトを確認する
このセクションでは、マネージャーが過去のエージェントとの会話の過去の録音とトランスクリプトを確認するために実行するステップについて説明します。チャットコンタクトの場合、同じトランスクリプトにエージェントインタラクションと自動インタラクション (チャットボットなど) が含まれます。
1. [コンタクト検索ページ](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)と[録音](assign-permissions-to-review-recordings.md)への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。
1. Amazon Connect で、**[分析と最適化]**、**[コンタクトの検索]** の順に選択します。
1. 日付、エージェントのログイン、電話番号、またはその他の基準で問い合わせのリストをフィルタリングします。**[検索]** を選択してください。
**ヒント**
[録音を検索する](search-recordings.md)には、**問い合わせ ID** フィルターを使用することをお勧めします。問い合わせの録音を正確に探すには、これが最も確実な方法です。問い合わせ ID と同じ名前の録音が大半ですが、すべてではありません。
1. 次の画像に示すように、録音された会話には、**[録音/トランスクリプト]** 列にアイコンが表示されます。適切なアクセス許可がない場合、これらのアイコンは表示されません。
![\[[コンタクトの検索結果] ページの音声録音の再生、ダウンロード、および削除アイコン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/recording-icons.png)
1. 次の画像に示すように、音声会話の録音を聞くか、チャットのトランスクリプトを読むには、**[再生]** アイコンを選択します。
![\[[コンタクトの検索結果] ページの音声録音の再生アイコン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/play-recordings.png)
1. トランスクリプトの再生アイコンを選択した場合は、次の画像に示すように、トランスクリプトが表示されます。
![\[チャットのトランスクリプトのサンプル。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/sample-chat-transcript.png)
### 録音を一時停止、巻き戻し、または早送りする
音声録音を一時停止、巻き戻し、早送りするには、次の手順に従います。
1. **[コンタクトの検索]** 結果で、**[再生]** アイコンを選択する代わりに、コンタクト ID を選択して、コンタクトレコードを開きます。
![\[選択する必要があるコンタクト ID の位置。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/recordings-contactid.png)
1. **[コンタクトレコード]** ページには、次の画像に示すように、他にも録音をナビゲートするためのコントロールがあります。
![\[[コンタクトレコード] ページ、録音を聞くための追加のコントロール。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/recording-pause-rewind-fastforward.png)
1. 調べたい時間のところをクリックまたはタップします。
1. 再生速度を調整します。
1. 再生と一時停止を行い、また 10 秒単位で前後にスキップします。
### 一時停止、巻き戻し、早送りの問題についてのトラブルシューティング
[**問い合わせ検索**] ページで録音を一時停止、巻き戻し、または早送りできない場合は、ネットワークが HTTP 範囲リクエストをブロックしている可能性があります。MDN Web Docs サイトの「[HTTP range requests]( https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Range_requests)」を参照してください。ネットワーク管理者と協力して、HTTP 範囲リクエストのブロックを解除してください。
## 自動音声インタラクションの録音とトランスクリプトを確認する (IVR とボットを使用)
IVR の記録とログを使用すると、自動化されたエクスペリエンスをモニタリングして改善し、エンドユーザーのニーズをより適切に解決し、コンプライアンスの目的でインタラクションの音声およびシステム実行レコードを維持できます。自動インタラクション (IVR) の記録とログを確認するには:
1. [コンタクト検索ページ](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)と[録音](assign-permissions-to-review-recordings.md)への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。フロー実行に関する情報を表示するには、**フロー**と**フローモジュール**を表示するためのアクセス許可が必要です。
1. ナビゲーションメニューで、**[分析と最適化]、[コンタクトの検索]** を選択します。
1. 確認するコンタクトを検索します。例えば、コンタクトキュー、コンタクトの初期フローの名前、ユーザー定義の[カスタムコンタクト属性](search-custom-attributes.md)で検索できます。
1. コンタクト ID を選択すると、**[コンタクトの詳細]** ページが表示されます。
1. **[記録とトランスクリプト]** セクションで、次の図に示すように、IVR 記録の再生に使用できるオーディオプレーヤーを含む **[自動インタラクション (IVR)]** を選択します。このセクションでは、再生された IVR プロンプト、それらのプロンプトに対する顧客の応答、Amazon Lex インタラクションのトランスクリプトを確認することもできます。
![\[選択する必要があるコンタクト ID の位置。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/recordings-ivr.png)
1. カスタマーインタラクションの詳細のみを表示する場合 (実行されたフローに関する追加の詳細は表示されません)、**[フローの詳細を表示]** トグルをオフにできます。次の図を参照してください。
![\[選択する必要があるコンタクト ID の位置。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/recordings-ivr-no-detail.png)
**自動インタラクションログとトランスクリプトで使用できるフローブロック**
コンタクトの詳細ページの Amazon Connect UI 内で以下のフローブロックを表示できます。
+ [お客様の入力を取得する](get-customer-input.md)
+ [お客様の入力を保存する](store-customer-input.md)
+ [プロンプトの再生](play.md)
+ [プロンプトのループ](loop-prompts.md)
+ [Lambda 関数](invoke-lambda-function-block.md)
# Amazon Connect でコンタクトセンターの過去の会話の確認に必要なアクセス許可を割り当てる
Amazon Connect 管理者ウェブサイトの録音とトランスクリプトにアクセスするには、問い合わせ**の検索ページで問い合わせ**を検索して表示するためのセキュリティプロファイルのアクセス許可が必要です。また、以下にアクセスするためのアクセス許可も必要です。
+ エージェントインタラクションの記録とトランスクリプト
+ 自動インタラクション (IVR) の記録
+ 自動インタラクション (IVR) のトランスクリプト
このトピックでは、必要なセキュリティプロファイルのアクセス許可について説明します。
**Topics**
+ [コンタクトを検索および表示するためのアクセス許可](#assign-permissions-to-search-and-view-contacts)
+ [エージェントインタラクションの記録とトランスクリプトにアクセスするためのアクセス許可](#assign-permissions-to-access-recordings-transcripts)
+ [自動インタラクション (IVR) 録音とトランスクリプトを表示するアクセス許可](#assign-permissions-to-view-automated-recordings-transcripts)
## コンタクトを検索および表示するためのアクセス許可
コンタクト、基になる記録とトランスクリプトには、**[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページからアクセスできます。**[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページでコンタクトを表示するには、以下のアクセス許可のうち少なくとも 1 つが必要です。
+ **コンタクトの検索 - 表示**: **[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページですべてのコンタクトにアクセスすることをユーザーに許可します。
+ **コンタクトを表示 - 表示**: **[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページで、エージェントが自分で処理したコンタクトのみを表示するのを許可します。
**コンタクトへのアクセスの制限**アクセス許可を有効にして、ユーザーの階層に基づいてコンタクトへのアクセスを制限することもできます。例えば、次のようになります。
+ 例えば、AgentGroup-1 に割り当てられているエージェントは、その階層グループ内、およびその下位グループのエージェントが処理したコンタクトのコンタクトレコードのみを表示できます。
+ AgentGroup-2 に割り当てられたエージェントは、そのグループ、およびその下位グループが処理した問い合わせの問い合わせレコードにのみアクセスできます。
+ 上位レベルのグループに属するマネージャーやその他のユーザーは、AgentGroup-1 や 2 など、その下位のすべてのグループによって処理された問い合わせの問い合わせレコードを表示できます。
詳細については、「[問い合わせを検索し、詳細情報にアクセスする権限の付与を管理する](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)」を参照してください。
## エージェントインタラクションの記録とトランスクリプトにアクセスするためのアクセス許可
音声、チャット、E メールチャネルのエージェントインタラクションにアクセスするためのアクセス許可を割り当てるには、次の手順を実行します。
**注記**
チャットインタラクションの場合、同じトランスクリプトにエージェントインタラクションと自動インタラクション (チャットボットなど) が含まれます。
1. **CallCenterManager** セキュリティプロファイルを割り当てて、ユーザーが通話録音を聞いたり、チャットのトランスクリプトを確認したりできます。このセキュリティプロファイルには、[**問い合わせ検索**] ページの結果に、録音をダウンロードするためのアイコンを表示する設定も含まれています。次の画像は、これらのアクセス許可を持つユーザーに表示される録音の再生、ダウンロード、および削除アイコンを示しています。
![\[記録された会話を確認するオプションを示す [コンタクトの検索] ページ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/recording-permissions-listen-download-delete.png)
-または-
1. 次の個々のアクセス許可を割り当てます。
+ **通話録音 (編集済み) - アクセス**: 組織が Amazon Connect Contact Lens を使用している場合は、機密データが編集されたエージェント通話記録にのみエージェントがアクセスできるように、このアクセス許可を割り当てることができます。
+ **コンタクトのトランスクリプト (編集済み) - アクセス**: 組織が Amazon Connect Contact Lens を使用している場合は、機密データが編集されたコンタクトのトランスクリプトにのみエージェントがアクセスできるように、このアクセス許可を割り当てることができます。
編集機能は Contact Lens の一部として提供されます。詳細については、「[Contact Lens を使用して顧客のプライバシーを保護するために、機密データの秘匿化を行う](sensitive-data-redaction.md)」を参照してください。
+ **[Manager monitor]** (マネージャーモニター): このアクセス許可により、ユーザーはライブ会話をモニタリングし、録音を聞くことができます。
**ヒント**
マネージャーが問い合わせコントロールパネル (CCP) にアクセスできるように、マネージャーを **[Agent]** (エージェント) セキュリティプロファイルに必ず割り当ててください。これは、マネージャーが CCP を介して会話をモニタリングできるようにするためのものです。
+ **通話録音 (編集なし) - アクセス**: このアクセス許可を使用して、S3 で生成された対応する URL を通じて、**[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページで録音にアクセスできるユーザーを管理します。そこから、これらのユーザーは録音を削除できます。
次の点に注意してください。
+ ユーザーが **[通話録音 (編集なし) - アクセス]** アクセス許可を持っていない場合 (または Amazon Connect にログインしていない場合) は、URL の構成方法を知っていても、通話録音を聞いたり、S3 の URL にアクセスしたりすることはできません。
+ **[ダウンロードボタンを有効にする]** アクセス許可では、ダウンロードボタンをユーザーインターフェイスに表示するかどうかだけを制御します。録音へのアクセスは制御しません。
+ **コンタクトのトランスクリプト (編集なし) - アクセス**: このアクセス許可を使用して、**[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページで Contact Lens によって生成された未編集のチャットと E メールの会話、および未編集の音声のトランスクリプトを表示できるユーザーを管理します。
次の点に注意してください。
+ ユーザーに **[通話録音 (編集なし) - アクセス]** のアクセス許可がない場合、または Amazon Connect にログインしていない場合。
+ **[ダウンロードボタンを有効にする]** アクセス許可では、ダウンロードボタンをユーザーインターフェイスに表示するかどうかだけを制御します。録音へのアクセスは制御しません。
+ **録音した会話を削除**: ユーザーが **[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページで録音を削除できるようにするには、**[削除]** アクセス許可を選択します。
+ **自動インタラクション音声 (IVR) 録音 (編集なし)**: このアクセス許可を使用して、**[コンタクトの詳細]** ページで IVR 録音を管理および表示するアクセス許可を付与します。
+ **自動インタラクション音声 (IVR) トランスクリプト (編集なし)**: このアクセス許可を使用して、上記の自動インタラクション音声 (IVR) 録音のトランスクリプトへのアクセスを許可します。
## 自動インタラクション (IVR) 録音とトランスクリプトを表示するアクセス許可
次のアクセス許可を割り当てます。
+ **自動インタラクション音声 (IVR) 録音 (編集なし) - アクセス**: 自動インタラクション (IVR、Amazon Lex、またはその他のボット) 中のコンタクトの記録にユーザーがアクセスできるようにします。
+ **自動インタラクション音声 (IVR) 録音 (編集なし) - ダウンロードボタンの有効化**: Amazon Connect 内の **[コンタクトの詳細]** ページの IVR 録音の横にダウンロードボタンを表示するかどうかを制御します。
### 自動インタラクション (IVR) ログとトランスクリプトにアクセスする
次のアクセス許可を割り当てます。
+ **自動インタラクション音声 (IVR) トランスクリプト (編集なし) - アクセス**: 顧客、IVR、ボット間のインタラクションへのユーザーのアクセスを有効にします。IVR プロンプトに応答して顧客のキーパッド入力を表示し、Amazon Lex とのやり取りのトランスクリプトを確認できます。
トランスクリプトは、[[顧客の入力の保存]](store-customer-input.md) フローブロックに入力された顧客の入力を難読化します。また、トランスクリプトは、Amazon Lex 内の「*Amazon Lex デベロッパーガイド*」の[難読化するように設定されているスロット](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/monitoring-obfuscate.html)も難読化します。IVR 録音にアクセスできるユーザーは、Amazon Lex とのやり取り中に音声カスタマー入力を引き続き聞くことができます。
+ **フロー - 表示** および **フローモジュール - 表示**: これらのアクセス許可の両方をユーザーに付与して、**[コンタクトの詳細]** ページで音声コンタクトのフロー実行の詳細を表示できるようにします。例えば、実行されたフローや結果などです。
**注記**
これらのアクセス許可は、 Amazon Connect 管理者ウェブサイトのフローとフローモジュールページへのアクセス権をユーザーに付与します。
## 録音を一時停止、巻き戻し、または早送りする
音声録音を一時停止、巻き戻し、早送りするには、次の手順に従います。
1. **[コンタクトの検索]** 結果で、**[再生]** アイコンを選択する代わりに、コンタクト ID を選択して、コンタクトレコードを開きます。
![\[選択する必要があるコンタクト ID の位置。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/recordings-contactid.png)
1. **[コンタクトレコード]** ページには、次の画像に示すように、他にも録音をナビゲートするためのコントロールがあります。
![\[[コンタクトレコード] ページ、録音を聞くための追加のコントロール。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/recording-pause-rewind-fastforward.png)
1. 調べたい時間のところをクリックまたはタップします。
1. 再生速度を調整します。
1. 再生と一時停止を行い、また 10 秒単位で前後にスキップします。
## 一時停止、巻き戻し、早送りの問題についてのトラブルシューティング
[**問い合わせ検索**] ページで録音を一時停止、巻き戻し、または早送りできない場合は、ネットワークが HTTP 範囲リクエストをブロックしている可能性があります。MDN Web Docs サイトの「[HTTP range requests]( https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Range_requests)」を参照してください。ネットワーク管理者と協力して、HTTP 範囲リクエストのブロックを解除してください。
# Amazon Connect で過去の会話の記録とトランスクリプトをダウンロードする
次の手順は、マネージャーが過去の会話の録音またはトランスクリプトをダウンロードするための手順です。
+ 連絡先から電話 (音声チャネル) で連絡があった場合は、.wav ファイルをダウンロードできます。
+ 連絡先からチャット (音声チャネル) で連絡があった場合は、.json ファイルをダウンロードできます。
**ヒント**
Amazon Connect に通話のトランスクリプトを作成させるには、Contact Lens 機能を参照してください。
## 音声録音を.wav ファイルとしてダウンロードする
1. 記録にアクセスする権限を持つユーザーアカウントを使用して Amazon Connect 、管理者ウェブサイトにログインします。 [Amazon Connect でコンタクトセンターの過去の会話の確認に必要なアクセス許可を割り当てる](assign-permissions-to-review-recordings.md)
1. Amazon Connect で、**[分析と最適化]**、**[コンタクトの検索]** の順に選択します。
1. 日付、エージェントのログイン、電話番号、またはその他の基準で問い合わせのリストをフィルタリングします。**[検索]** を選択してください。
1. 録音された会話には、[**録音/トランスクリプト**] 列にアイコンが表示されます。適切なアクセス許可がない場合、これらのアイコンは表示されません。
次の画像は、音声録音のアイコンがどのように見えるかを示しています。音声録音であることを示す再生アイコンに注目してください。
![\[[コンタクトの検索] ページ、音声録音の再生アイコン、ダウンロードアイコン、および削除アイコン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/recording-icons.png)
1. 次の画像に示すように、**[ダウンロード]** アイコンを選択します。
![\[[コンタクトの検索] ページ、音声録音のダウンロードアイコン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/download-recordings.png)
1. 音声録音は、**[ダウンロード]** フォルダに .wav ファイルとして自動的に保存されます。
次の画像は、[ダウンロード] フォルダ内の.wav ファイルのリストを示しています。.wav ファイルの名前はコンタクト ID です。
![\[[ダウンロード] フォルダ内の .wav ファイル録音のリスト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/downloaded-wav-files.png)
**ヒント**
録音では、エージェントのみ、顧客のみ、またはエージェントと顧客の両方の音声が聞こえる場合があります。これは、[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md)ブロックの設定方法によって決まります。
## チャットのトランスクリプトを .json ファイルとしてダウンロードする
1. 次の画像は、チャットのトランスクリプト用のアイコンがどのように見えるかを示しています。
![\[[コンタクトの検索] ページ、トランスクリプトアイコン、ダウンロードアイコン、および削除アイコン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/download-transcript.png)
チャットのトランスクリプトは、[ダウンロード] フォルダに .json ファイルとして保存されます。
次の画像は、[ダウンロード] フォルダ内の .json ファイルを示しています。.json ファイルの名前はコンタクト ID です。
![\[[ダウンロード] フォルダ内の JSON ファイルのトランスクリプト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/downloaded-json-file.png)
1. ダウンロードしたチャットのトランスクリプトを表示するには、.json ファイルを右クリックし、コンテンツを読み取り可能な形式で表示できる別のアプリで開きます。
次の画像は、Firefox を使用して開いた、ダウンロードしたトランスクリプトのサンプルを示しています。この画像は、エージェントと顧客がチャットしているトランスクリプトの中央を示しています。
![\[Firefox で開いた JSON ファイルのトランスクリプト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/download-transcript-firefox.png)
## チャットのトランスクリプト内のイベント
S3 トランスクリプトのイベントを使用するプロセスがある場合、チャットセッション中にイベントが発生すると、チャットトランスクリプトには以下のイベントコンテンツタイプが含まれます。
+ `application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.left`
+ `application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.joined`
+ `application/vnd.amazonaws.connect.event.chat.ended`
+ `application/vnd.amazonaws.connect.event.transfer.succeeded`
+ `application/vnd.amazonaws.connect.event.transfer.failed`
+ `application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.invited`
# Amazon Connect で顧客のコンタクト ID を指定して会話の記録を検索する
特定の問い合わせの記録を検索するには、問い合わせ ID のみが必要です。日付範囲、エージェント、または問い合わせに関するその他の情報を知る必要はありません。
**ヒント**
録音を検索するには、問い合わせ ID を使用することをお勧めします。
特定の問い合わせ ID の通話録音の多くは、問い合わせ ID 自体をプレフィックスとして名前が付けられていますが (123456-aaaa-bbbb-3223-2323234.wav など)、問い合わせ ID と問い合わせ録音ファイルの名前が常に一致する保証はありません。[**Contact search**] (問い合わせの検索) ページで [**Contact ID**] (問い合わせ ID) を使用して検索するには、問い合わせレコードのオーディオファイルを参照して、正しい録音を見つけることができます。
**録音を検索するには**
1. [記録へのアクセス許可](assign-permissions-to-review-recordings.md)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。
1. Amazon Connect で、**[Analytics and optimization]** (分析と最適化)、**[Contact search]** (問い合わせの検索) の順に選択します。
1. **[コンタクト ID]** ボックスにコンタクト ID を入力し、**[検索]** を選択します。
1. 録音された会話には、[**録音/トランスクリプト**] 列にアイコンが表示されます。次の画像は、再生、ダウンロード、および削除のアイコンを示しています。適切なアクセス許可がない場合、これらのアイコンは表示されません。
![\[[コンタクトの検索] ページ、録音の再生、ダウンロード、および削除アイコン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/recording-icons.png)
検索の詳細については、「[Amazon Connect で完了したコンタクトと処理中のコンタクトを検索する](contact-search.md)」を参照してください。
# でのエージェントの会話モニタリング機能のトラブルシューティング Amazon Connect
次の表は、 を使用してコンタクトとのライブエージェントの会話をモニタリングするときに表示されるエラーメッセージ (例外メッセージ) Amazon Connect を解決する方法を示しています。
| エラーメッセージ | 解決策 | 例外のタイプ | 例外コード |
| --- | --- | --- | --- |
| **You do not have access to the agent. Contact your admin to learn more.** | インスタンスのサービスリンクロールを有効にする必要があります。ロールの有効化に関する詳細は、「[Amazon Connect のサービスにリンクされたロールとロールのアクセス許可](connect-slr.md)」を参照してください。 | AccessDeniedException | 403 |
| **1 つ以上の入力パラメータが無効です** | 開発者は、`MonitorContact` アクションの入力パラメータが有効であることを確認する必要があります。「[MonitorContact リクエストの構文](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_MonitorContact.html#API_MonitorContact_RequestSyntax)」を参照してください。 | InvalidRequestException | 400 |
| **モニタリングに失敗しました。通話の記録を有効にしてください** | フローで、[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md) ブロックがエージェントと顧客の両方で通話の記録を許可するように設定されていることを確認します。 | InvalidRequestException | 400 |
| **ユーザーの電話番号が無効です** | エージェントのデスクフォンに関連付けられている電話番号が次の要件を満たしていることを確認してください。 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/ts-monitoring-conversations.html) | InvalidRequestException | 400 |
| **連絡先またはエージェントが監視可能な状態にありません** | 問い合わせがアクティブな状態ではありません。モニタリングリクエストが処理される前に、エージェントまたは顧客が通話またはチャットから切断された可能性があります。モニタリングする別の問い合わせを選択してください。 | InvalidRequestException | 400 |
| **モニタリングに失敗しました。マルチパーティ会議機能を有効にしてください** | Amazon Connect インスタンスでは、マルチパーティーコールと拡張モニタリング機能が有効になっている必要があります。インスタンス設定で、**[マルチパーティコールと拡張モニタリングを有効にする]** を選択します。手順については、「[Amazon Connect インスタンス設定を更新する](update-instance-settings.md)」を参照してください。 | InvalidRequestException | 400 |
| **問い合わせにエージェントの参加者が見つかりません** | 通話またはチャットには、接続していて問い合わせを処理しているアクティブなエージェントがいません。モニタリングする別の問い合わせを選択してください。 | InvalidRequestException | 400 |
| **MonitorContact は `TASK` の問い合わせではサポートされていません** | モニタリング機能は、音声とチャットの問い合わせでのみサポートされます。モニタリングする音声またはチャットの問い合わせを選択します。 | InvalidRequestException | 400 |
| **AllowedMonitorCapabilities が提供され、少なくとも `SILENT_MONITOR` 値があることが必要です** | Amazon Connect インスタンスでマルチパーティー呼び出しと拡張モニタリング機能が有効になっている場合、デベロッパーは少なくとも `SILENT_MONITOR`値が設定された`AllowedMonitorCapabilities`入力パラメータを渡す必要があります。「[MonitorContact リクエストの構文](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_MonitorContact.html#API_MonitorContact_RequestSyntax)」を参照してください。 | InvalidRequestException | 400 |
| **1 つ以上のリクエストリソースが見つかりませんでした** | 開発者は、渡される`MonitorContact`入力リクエスト内のリソースが Amazon Connect インスタンスに存在することを確認する必要があります。 | ResourceNotFoundException | 404 |
| **内部サービス例外** | 不明なエラー、例外、または内部サーバーの障害により、リクエスト処理が失敗しました。少し待ってから、問い合わせのモニタリングをやり直してください。 | InternalServiceException | 500 |
| **サービスクォータを超えました** | スーパーバイザーが一度にモニタリングできる問い合わせの数や、1 件の問い合わせを監視できるスーパーバイザーの数には一定の制限があります。[Amazon Connect 機能の仕様](feature-limits.md) ページ上の音声問い合わせとチャット問い合わせの制限を確認してください。 | ServiceQuotaExceededException | 402 |
| **同じ clientToken を含む別のリクエストが進行中です** | [MonitorContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_MonitorContact.html) アクションでは、`ClientToken` は、リクエストの冪等性を保証するために開発者が指定する、大文字と小文字を区別する一意の識別子です。指定しない場合、 AWS SDK はこのフィールドを入力します。冪等性の詳細については、「[冪等性 API により再試行を安全にする](https://aws.amazon.com/builders-library/making-retries-safe-with-idempotent-APIs/)」を参照してください。 | IdempotencyException | 409 |
| **アクセスが拒否されました** | セキュリティプロファイルにこのアクションを実行する適切なアクセス許可がありません。会話をモニタリングするために必要な、セキュリティプロファイルによるアクセス許可のリストについては、「[Amazon Connect 問い合わせコントロールパネル (CCP) でライブ会話をモニタリングするためのアクセス許可を割り当てる](monitor-conversations-permissions.md)」を参照してください。 | AccessDeniedException | 403 |
| **リクエストが多すぎます** | API TPS クォータを超えています。TPS クォータの引き上げのリクエストを送信してください。手順については、「[クォータ引き上げのリクエスト](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html)」を参照してください。 | ThrottlingException | 429 |
# Amazon Connect の [コンタクトの詳細] ページから問い合わせを管理する
進行中のコンタクトの **[コンタクトの詳細]** ページでは、コンタクトを転送、再スケジュール、または終了することでコンタクトを管理できます。
[TransferContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_TransferContact.html)、[UpdateContactSchedule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateContactSchedule.html)、および [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html) オペレーションを使用して、これらのアクションをプログラムで実行することもできます。
このセクションでは、 Amazon Connect 管理者ウェブサイトを使用してコンタクトを転送、再スケジュール、および終了する方法について説明します。
**Topics**
+ [進行中のコンタクトを転送する](transfer-contacts-admin.md)
+ [コンタクトを再スケジュールする](reschedule-contacts-admin.md)
+ [コンタクトを終了する](end-contacts-admin.md)
# Amazon Connect のクイック接続エージェントまたはキューに進行中コンタクトを転送する
進行中のコンタクトの **[コンタクトの詳細]** ページでは、コンタクトをクイック接続のエージェントまたはキューに転送できます。この機能は、タスク、E メール、またはチャットのコンタクトをサポートします。
コンタクトをプログラムで転送するには、[TransferContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_TransferContact.html) を使用します。
## 必要なアクセス許可
1. **[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページでコンタクトを表示するには、次のアクセス許可のいずれかを有効にします。
1. **コンタクトの検索 - 表示**: ユーザーがすべてのコンタクトを表示するのを許可します。
1. **コンタクトを表示**: エージェントが自分で処理したコンタクトを表示することを許可します。
1. **コンタクトへのアクセスを制限** (オプション): ユーザーの独自の階層グループおよび以下の階層グループ内の **[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページでコンタクトへのユーザのアクセスを制限します。このアクセス許可の詳細については、「[問い合わせを検索し、詳細情報にアクセスする権限の付与を管理する](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)」を参照してください。
1. **コンタクトを転送**: ユーザーが **[分析と最適化]** ページでコンタクトを転送できるようにします。次の画像は、**[コンタクトアクション - コンタクトを転送]** アクセス許可を示しています。
![\[[コンタクトの詳細] ページ、正常に転送されたコンタクト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transfer-permissions.png)
## タスク、E メール、またはチャットのコンタクトを転送する方法
1. [コンタクトの記録へのアクセス許可](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)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。
1. Amazon Connect で、**[分析と最適化]**、**[コンタクトの検索]** の順に選択します。
1. 転送する進行中のタスクコンタクトを検索します。
1. 次の図に示すように、**[コンタクトのステータス]** フィルターを選択し、**[進行中]** に設定します。
![\[[コンタクトの検索] ページ、タスクフィルター、コンタクトの状態フィルター。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transfer-filters.png)
1. **[チャネル]** フィルターを **[タスク]**、**[E メール]**、または**[チャット]** に設定して、タスク、E メール、またはチャットのコンタクトのみを表示します。
1. タスク、E メール、チャットのコンタクトを選択して、詳細を表示します。
1. タスク、E メール、チャットのコンタクトの **[コンタクトの詳細]** ページで、**[アクション]**、**[転送]** の順に選択します。
![\[[コンタクトの詳細] ページ、正常に転送されたコンタクト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transfer-action.png)
1. クイック接続のリストからエージェントまたはキューを選択し、**[転送]** を選択します。
1. コンタクトが正常に転送されると、ページは自動的に更新され、転送の結果として作成されたコンタクトへの **[次のコンタクト]** リンクが表示されます。次の図は、**[次のコンタクト]** リンクの場所を示しています。
![\[[コンタクトの詳細] ページ、正常に転送されたコンタクト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transferred.png)
# Amazon Connect の [コンタクトの詳細] ページから問い合わせを再スケジュールする
進行中のコンタクトの **[コンタクトの詳細]** ページで、以前にスケジュールしたコンタクトを再スケジュールできます。現在、この機能はタスクコンタクトでのみサポートされています。
コンタクトをプログラムで再スケジュールするには、[UpdateContactSchedule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateContactSchedule.html) を使用します。
## 必要なアクセス許可
1. **[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページでコンタクトを表示するには、次のアクセス許可のいずれかを有効にします。
1. **コンタクトの検索 - 表示**: ユーザーがすべてのコンタクトを表示するのを許可します。
1. **コンタクトを表示**: エージェントが自分で処理したコンタクトを表示することを許可します。
1. **コンタクトへのアクセスを制限** (オプション): ユーザーの独自の階層グループおよび以下の階層グループ内の **[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページでコンタクトへのユーザのアクセスを制限します。このアクセス許可の詳細については、「[問い合わせを検索し、詳細情報にアクセスする権限の付与を管理する](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)」を参照してください。
1. **コンタクトの再スケジュール**: ユーザーが **[分析と最適化]** ページでコンタクトを再スケジュールするのを許可します。次の図は、**[コンタクトアクション - コンタクトの再スケジュール]** アクセス許可を示しています。
![\[[セキュリティプロファイル] アクセス許可ページの、[コンタクトの再スケジュール] アクセス許可。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-reschedule-permissions.png)
## コンタクトを再スケジュールする方法
1. [コンタクトの記録へのアクセス許可](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)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。
1. Amazon Connect で、**[分析と最適化]**、**[コンタクトの検索]** の順に選択します。
1. 再スケジュールする進行中のタスクコンタクトを検索します。
1. **[コンタクトのステータス]** フィルターを選択し、選択した値を **[進行中]** に変更します。
1. **[時間範囲]** フィルターを選択します。**[タイムスタンプの種類]** を **[予定済み]** に設定すると、予定済みのコンタクトのみが表示されます。時間範囲のフィルター。次の図は、これらのフィルターを示しています。
![\[[コンタクトの詳細] ページの予定済みタイムスタンプのフィルター。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-choose.png)
1. 予定済みのコンタクトを選択すると、その詳細が表示されます。
1. タスクコンタクトの **[コンタクトの詳細]** ページで、次の図に示すように **[アクション]**、**[再スケジュール]** の順に選択します。
![\[[コンタクトの詳細] ページの再スケジュールオプション\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-reschedule-action.png)
1. コンタクトを再スケジュールする時間と範囲を選択します。スケジュールする時刻は、タスクの開始から 6 日以内にする必要があります。
1. コンタクトが正常に再スケジュールされると、ページが自動的に更新されて、タスクの新しいスケジュール時間が表示されます。
# Amazon Connect の [コンタクトの詳細] ページから問い合わせを終了する
進行中のコンタクトの **[コンタクトの詳細]** ページで、コンタクトを終了できます。コンタクトを終了すると、コンタクトは切断されます。コンタクトがエージェントに接続済みである場合、コンタクトを終了すると、コンタクトのアフターコンタクトワーク (ACW) が開始されます。
コンタクトをプログラムで終了するには、[StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html) を使用します。
## 重要事項
+ ACW が進行中になってからタスクコンタクトを終了すると、コンタクトは終了します。ACW 状態の音声コンタクトとチャットコンタクトは、**[コンタクトの詳細]** ページで **[コンタクトを終了]** アクションを実行しても終了できません。
+ 次の方法で開始された音声コンタクトは、終了できません。
+ DISCONNECT
+ TRANSFER
+ QUEUE\$1TRANSFER
+ チャットコンタクトとタスクコンタクトは、開始方法に関係なく終了できます。
## 必要なアクセス許可
1. **[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページでコンタクトを表示するには、次のアクセス許可のいずれかを有効にします。
1. **コンタクトの検索 - 表示**: ユーザーがすべてのコンタクトを表示するのを許可します。
1. **コンタクトを表示**: エージェントが自分で処理したコンタクトを表示するのを許可します。
1. **コンタクトへのアクセスを制限** (オプション): ユーザーの独自の階層グループおよび以下の階層グループ内の **[コンタクトの検索]** ページと **[コンタクトの詳細]** ページでコンタクトへのユーザのアクセスを制限します。このアクセス許可の詳細については、「[問い合わせを検索し、詳細情報にアクセスする権限の付与を管理する](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)」を参照してください。
1. **コンタクトを終了**: ユーザーが **[分析と最適化]** ページでコンタクトを終了できるようにします。次の図は、**[コンタクトアクション - コンタクトを終了]** アクセス許可を示しています。
![\[[コンタクトを終了] アクセス許可。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-end-permissions.png)
## 進行中のコンタクトを終了する方法
1. [コンタクトの記録へのアクセス許可](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)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。
1. Amazon Connect で、**[分析と最適化]**、**[コンタクトの検索]** の順に選択します。
1. **[コンタクトのステータス]** フィルターを選択し、選択した値を **[進行中]** に変更します。
1. 進行中のコンタクトを選択すると、その詳細が表示されます。
1. **[コンタクトの詳細]** ページで、**[アクション]**、**[終了]** の順に選択します。
![\[[コンタクトの詳細] ページの [終了] オプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-end-action.png)
1. **[終了]** を選択して、コンタクトの終了を確定します。
1. コンタクトが正常に終了すると、ページが自動的に更新されます。
# Amazon Connect Contact Lens を外部音声システムと統合する
コンタクトセンターを外部システムからクラウドに移行するのは複雑な場合があります。テレフォニー、IVR、ACD、通話録音、通話分析など、さまざまなコンポーネントを移行する必要があります。ただし、分析のために外部システムを Contact Lens と統合することで、Amazon Connect への移行を加速できます。この最初のステップがビジネスにどのように役立つかは次のとおりです。
+ Contact Lens 統合により、既存の外部コンタクトセンターの記録および分析機能が強化されます。
+ Amazon Connect でコンタクトセンターの管理者、マネージャー、エージェントをトレーニングする機会が提供されます。
+ Contact Lens は、外部のコンタクトセンターや顧客向け音声ソリューション (電話相談、財務アドバイザー、銀行関係マネージャーなど) など、複数の音声システムで発生する顧客とのやりとりの主な傾向、問題、テーマを明らかにするのに役立ちます。
次の図は、音声通話オーディオが外部音声システムと Contact Lens の間でどのように流れるかを示しています。Contact Lens コネクタを使用して、コンタクトセンターの音声のレプリカを Contact Lens に送信します。外部通話フローはエージェントに対して通常どおり動作し続けますが、Contact Lens はレプリケートされた通話音声を使用してリアルタイムおよび通話後の分析を提供します。
![\[音声通話オーディオが外部音声システムと Contact Lens の間でどのように流れるかを示す概念図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-diagram.png)
1. PSTN 経由で送信された通話は、外部音声システムに送信されます。
1. 通話音声の読み取り専用コピーは Amazon Connect にフォークされます。
1. 通話のフローが開始されます。Contact Lens コネクタは通話を Amazon Connect Contact Lens にルーティングします。
## 要件
Contact Lens 統合の設定を開始する前に、Amazon Connect と外部システムが次の要件を満たしていることを確認します。
+ Amazon Connect インスタンスが[サポートされている AWS リージョン](regions.md#contactlens_region)に作成されていることを確認します。外部音声システムがそのリージョンに接続できることを確認します。
+ SIPREC セッションを開始する外部デバイスと、通話に使用される音声システムがサポートされていることを確認します。サポートされているシステムのリストについては、Amazon Chime API の [PutVoiceConnectorExternalSystemsConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/chime-sdk/latest/APIReference/API_voice-chime_PutVoiceConnectorExternalSystemsConfiguration.html) の `ContactCenterSystemTypes` と`SessionBorderControllerTypes` を参照してください。通常、SIPREC セッションは Session Border Controller (SBC) であり、音声システムはコンタクトセンターです。
+ SIPREC サポートがあるか、SIPREC レプリカ通話音声を Contact Lens に送信するソースシステムに SIPREC を追加する機能があることを確認します。
## セットアップ手順
以下は、外部音声システムと Contact Lens 統合をセットアップするために実行する手順の概要です。リンクされたトピックで詳細をご確認ください。
+ まだ作成していない場合は、[Amazon Connect インスタンスを作成します](amazon-connect-instances.md)。
+ Contact Lens と統合するために Amazon Connect に電話番号を申請する必要はありません。
+ [エージェントを追加](user-management.md)し、[エージェント階層を設定します](agent-hierarchy.md)。これにより、Contact Lens によって生成された分析の属性を特定のエージェントに付与することができます。
**注記**
通話のエージェントが特定されない場合、Contact Lens のレプリカ通話は終了します。録音と会話の分析は生成されません。詳細については、「[Contact Lens 統合用の通話メタデータを提供する](callmetadata-contactlens-integration.md)」を参照してください。
+ Amazon Connect アカウントの次のクォータについて[サービスクォータの引き上げをリクエスト](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html)します。
+ **アカウントあたりの Contact Lens コネクタ数**
+ **インスタンスあたりの外部音声システムからの最大アクティブ録音セッション数**
**重要**
サービスクォータがリクエストおよび承認されると、Contact Lens統合は Amazon Connect コンソールと Amazon Connect 管理者ウェブサイトに表示されます。
+ Amazon Connect コンソールで[Contact Lens コネクタを作成します](create-contact-lens-connector.md)。
+ 通話メタデータとともに SIPREC オーディオをそのコネクタホストに送信するように [SBC を設定します](configure-external-voice-system.md)。
+ [Amazon Connect 管理ウェブサイトでContact Lensコネクタを有効にします](enable-contactlens-integration.md)。これを行うには、管理者および Contact Lens コネクタにアクセスする必要がある他のユーザーに次のセキュリティプロファイルのアクセス許可を割り当てます。
+ **[分析と最適化] - [Contact Lens コネクタ] - [表示]** および **[編集]**。**[表示]** アクセス許可を使用して利用可能な Contact Lens コネクタのリストを表示できます。**[編集]** アクセス許可を使用してフローを Contact Lens コネクタに関連付けることができます。
+ **[チャネルとフロー] - [フロー] - [表示]**: このアクセス許可により、Contact Lens コネクタに関連付けることができる利用可能なフローを確認できます。
これらのアクセス許可を持つユーザーのみが、 Amazon Connect 管理者ウェブサイトのContact Lensコネクタにアクセスできます。
+ フローを作成して、録音、ライブまたは通話後の分析を含む通話オーディオを処理し、[フローを Contact Lens コネクタに関連付ける](associate-contactlens-integration.md)方法を指定します。
+ 必要に応じて、Amazon Connect フローがトリガーされたときに呼び出せる Lambda を作成します。Lambda を使用して SIPREC リクエストと追加の通話メタデータを解析し、アクションを実行します。詳細については、「[Contact Lens 統合用の通話メタデータ](callmetadata-contactlens-integration.md)」を参照してください。
# Contact Lens コネクタを作成して外部音声システムと統合する
このトピックでは、Contact Lens コネクタを作成して外部音声システムと統合する方法について説明します。以下の手順を実行します。
1. Amazon Connect コンソール ([https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/)) を開きます。
1. インスタンスページで、インスタンスエイリアスを選択します。インスタンスエイリアスは、**インスタンス名**として Amazon Connect URL にも表示されます。次の画像は、**[Amazon Connect 仮想コンタクトセンターのインスタンス]** ページを示しています。インスタンスエイリアスがボックスで囲まれています。
![\[[Amazon Connect 仮想コンタクトセンターのインスタンス] ページ、インスタンスのエイリアス。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/instance.png)
1. Amazon Connect コンソールのナビゲーションペインで、次の図に示すように、**[外部音声システム]**、**[Contact Lens 統合]**を選択し、次に **[Contact Lens コネクタの作成]** を選択します。
![\[[Contact Lens 統合] ページ、[Contact Lens コネクタの作成] ボタン。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-create-connector.png)
1. **[Contact Lens コネクタ**] ページで、コネクタのわかりやすい名前を入力します。
1. **[コネクタのソースタイプ]** で、ドロップダウンメニューを使用して、利用可能なコネクタのソースタイプのリストから選択します。通常、これは SIPREC セッションを開始する外部 Session Boarder Controller (SBC) です。次の図は、ソースタイプのサンプルドロップダウンリストを示しています。
![\[[Contact Lens コネクタ] ページ、[コネクタのソースタイプ] ドロップダウンリスト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-connector-source-types.png)
1. **[音声システムタイプ]** で、ドロップダウンリストを使用して、通話に使用される音声システムを選択します。通常、これは外部のコンタクトセンターシステムです。次の図は、音声システムタイプのサンプルドロップダウンリストを示しています。
![\[[Contact Lens コネクタ] ページ、[音声システムタイプ] ドロップダウンリスト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-voice-system-types.png)
1. SIP およびメディアメトリクスメッセージの **[暗号化]** と **[ロギング]** を有効にします。
+ Amazon Chime SDK Voice Connector は、Amazon Trust Services によって発行された TLS サーバー証明書を使用します。最新のオペレーティングシステムのほとんどは、デフォルトで Amazon Trust Services を信頼しています。SIP インフラストラクチャではそうではなく、暗号化を有効にする場合は、EU ルートを除く Starfield および Amazon Trust Services ルート CA 証明書を信頼ストアに追加する必要がある場合があります。これらの証明書は、[こちらで](https://www.amazontrust.com/repository/)確認できます。
+ ロギングはオプションですが、統合の問題のデバッグに役立つように有効にすることをお勧めします。
1. **[送信元 IP アドレス]** セクションで、このコネクタに音声を送信できる送信元 IP アドレスの範囲を設定できます。
1. **[認証情報 - オプション]** セクションで、認証情報を作成することをお勧めします。SIPREC セッションの認証に役立ちます。
**注記**
これを行うには、外部システムを設定するときに同じ認証情報を指定する必要があります。
1. オプションで、タグを追加して、このコネクタにアクセスできるユーザーを識別、整理、検索、フィルタリング、制御します。詳細については、「[Amazon Connect でリソースにタグを追加する](tagging.md)」を参照してください。
1. **[Contact Lens コネクタの作成]** を選択してコネクタを作成します。コネクタが作成されると、成功メッセージが表示されます。
1. **[Contact Lens 統合]** ページに短いホスト名が表示されます。これは、外部音声システムが SIPREC 音声トラフィックを送信するホストです。
外部音声システムを設定するときは、この短いホスト名ではなく、ホストの完全修飾ドメイン名を使用します。
![\[[Contact Lens 統合] ページ、コネクタの短いホスト名。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-connector-shorthostname.png)
1. Contact Lens コネクタの作成が完了しました。次のステップ「[Contact Lens と統合するように外部音声システムを設定する](configure-external-voice-system.md)」に進みます。
# Contact Lens と統合するように外部音声システムを設定する
[Contact Lens コネクタを作成](create-contact-lens-connector.md)したら、コネクタを指すように外部音声システムを設定する必要があります。以下の手順を実行します。
1. Amazon Connect コンソールのナビゲーションペインで、**[外部音声システム]**、**[Contact Lens 統合]** を選択します。利用可能な Contact Lens コネクタの名前が表示されます。使用するものを選択します。次の図は、**MyTestConnector** という名前の Contact Lens コネクタの例を示しています。
![\[[Contact Lens 統合] ページ、MyTestConnector という名前のコネクタの例。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-name.png)
1. [コネクタの詳細] ページの完全修飾ホスト名を書き留めます。これは、SIPREC オーディオを受信する Amazon Connect のホストの名前です。次の図は、完全修飾ホスト名の例を示しています。
![\[MyTestConnector の詳細ページ、SIPREC オーディオを受信するホストの完全修飾名。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-detailspage.png)
1. 外部ソースシステムを設定する方法については、[[Amazon Chime SDK リソース]](https://aws.amazon.com/chime/chime-sdk/resources/?whats-new-chime-sdk.sort-by=item.additionalFields.postDateTime&whats-new-chime-sdk.sort-order=desc) ページに移動し、**[設定ガイド] **を選択します。次の図に示すように、ページを下にスクロールして **[SIPREC/NBR 設定ガイド]** に移動します。
![\[[Amazon Chime SDK リソース] ページの設定ガイド。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/configuration-guides.png)
**注記**
コネクタの認証情報を作成した場合は、外部システムに同じ認証情報を使用する必要があります。
1. 外部ソースシステムを設定したら、次のステップ[「Contact Lens 統合を有効にする」](enable-contactlens-integration.md)に進みます。
# Amazon Connect でコンタクト転送と会議をモデル化する
このトピックは、外部音声システムを Amazon Connect Contact Lens と統合した開発者を対象としています。
外部音声システムは、1 回の通話で複数のエージェントのコンタクト転送 (コールドおよびウォーム) と会議をサポートできます。これらのケースのシグナルは、[CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html) API と [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html) API を呼び出すことで Amazon Connect に送信できます。これらの API で、ネイティブ Amazon Connect 音声コンタクトと同様のコンタクトチェーンを作成します。通話の各レッグは、ネイティブの Amazon Connect 音声コンタクトと同様に、独自の録音、コンタクトレコード、分析を取得します。
エージェントと顧客のそれぞれのやり取りは、独立したコンタクトセグメントによってモデル化されます。
+ 進行中の通話へのエージェントの追加をモデル化するには、[CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html) API と開始メソッド `TRANSFER` を使用して新しいコンタクトセグメントを作成します。転送コンタクトは、`previousContactId` によって以前のコンタクトにリンクされます。
+ 有効にすると、通話録音はコンタクトセグメントごとに個別に生成され、そのセグメントの完了時に配信されます。
+ Contact Lens リアルタイム分析および通話後分析は、コンタクトセグメントごとに個別に生成されます。
+ コンタクトレコードは、独立したコンタクトセグメントごとに生成されます。
+ 通話を終了するエージェントをモデル化するには、[StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html) API を呼び出してコンタクトセグメントを終了できます。
## ウォーム転送のワークフロー
ウォーム転送には、エージェントが発信者について別の当事者に紹介するときに、顧客を保留にすることが含まれます。
コンタクト API を使用してウォーム転送をモデル化するには、次のワークフローを実装します。
1. 外部音声システムの通話により、最初のコンタクトセグメントが作成されます。
1. 新しいエージェントが通話に参加するときに、[CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html) API を呼び出します。最初のコンタクトセグメントの `contactId` を `PreviousContactId` パラメータとして使用します。`UserInfo` パラメータに新しいエージェントの ID を指定します。
1. 初期エージェントに、新しいエージェントに通話を引き当てさせて、通話から切断します。
1. 初期エージェントが通話から切断されたら、[StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html) API を呼び出します。
1. 通話が外部音声システム (SIP BYE の場合) で終了すると、コンタクトチェーンは終了します。
## コールド転送のワークフロー
コールド転送では、エージェント間の紹介やコンテキストの共有をせず、あるエージェントから別のエージェントに顧客を直接転送します。
コンタクト API を使用してコールド転送をモデル化するには、次のワークフローを実装します。
1. 外部音声システムの通話により、最初のコンタクトセグメントが作成されます。
1. 初期エージェントが通話から切断されたら、[StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html) API を呼び出します。
1. 新しいエージェントが通話に参加するときに、[CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html) API を呼び出します。最初のコンタクトセグメントの `contactId` を `PreviousContactId` パラメータとして使用します。`UserInfo` パラメータに新しいエージェントの ID を指定します。
1. 通話が外部音声システム (SIP BYE の場合) で終了すると、コンタクトチェーンは終了します。
## コンタクトセグメントの制限
チェーンには、最大 2 つの同時コンタクトセグメントと合計 10 個のコンタクトセグメントを含めることができます。
# Amazon Connect Contact Lens 統合を有効にする
Contact Lens コネクタを作成したら、 Amazon Connect 管理ウェブサイトでアクセスできるように、セキュリティプロファイルのアクセス許可をユーザーに割り当てて統合を有効にする必要があります。
1. Amazon Connect 管理者アカウントを使用して、https://*instance name*.my.connect.aws/ の管理者ウェブサイトにログインします。
1. ナビゲーションバーで、**[セキュリティプロファイル]** を選択します。**[セキュリティプロファイルの管理]** ページで、**[管理者]**、**[編集]** を選択します。
1. **[セキュリティプロファイルの編集]** ページで、**[チャネルとフロー]** - **[AnalyticsConnectors]** - **[表示]** および **[編集]** を選択し、**[保存]** を選択します。
**重要**
**[チャネルとフロー]** に Contact Lens コネクタのアクセス許可が表示されない場合は、Amazon Connect アカウントの次のクォータに対してサービスクォータの引き上げをリクエストします。
アカウントあたりの Contact Lens コネクタ数
インスタンスあたりの外部音声システムからの最大アクティブ録音セッション数
1. Contact Lens コネクタにアクセスするユーザーのセキュリティプロファイルにこのアクセス許可を割り当てます。
**注記**
Amazon Connect インスタンスの最後の Contact Lens コネクタは、そのインスタンスのユーザーから Contact Lens コネクタへのアクセスが削除された場合にのみ削除できます。
そのインスタンスのユーザーから Contact Lens コネクタへのアクセスを削除せずに最後の Contact Lens コネクタを削除しようとすると、次のエラーメッセージが表示されます。「**エラー - 次のエラーでコネクタ \$1コネクタ名\$1 を削除できませんでした。分析コネクタのアクセス許可がセキュリティプロファイルで使用されています**」。
1. アクセス許可を適用すると、アクセス許可を持つユーザーは、次の図に示すように、 Amazon Connect 管理者ウェブサイトの左側のナビゲーションメニューに**Contact Lensコネクタ**オプションを表示できます。
![\[Amazon Connect 管理ウェブサイトの左側のメニュー、 Contact Lensオプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-connector-menuitem.png)
1. Contact Lens コネクタの有効化が完了しました。次のステップ「[Contact Lens コネクタをフローに関連付ける](associate-contactlens-integration.md)」に進みます。
# Contact Lens コネクタをフローに関連付ける
Contact Lens 統合コネクタホストを指すように外部 SBC を[設定](configure-external-voice-system.md)したら、Amazon Connect Contact Lens に達したときにオーディオをどのように処理するかを設定する必要があります。これを行うには、Amazon Connect フローでオーディオ処理ステップを定義します。Contact Lens 会話分析の呼び出しなど、通話音声が通過するステップを指定します。
以下の手順を実行して、Contact Lens を有効にするフローを作成し、フローを Contact Lens コネクタに関連付けます。このフローは、Contact Lens コネクタが通話音声を受信すると呼び出されます。
1. Amazon Connect 管理ウェブサイトで、 を使用するフローを作成します[記録と分析の動作の設定](set-recording-behavior.md)。**[エージェントとお客様の音声録音]**、**[Contact Lens 音声分析]**、**[自動インタラクション通話録音]** を有効にするように ブロックを設定します。[終了フロー/再開](end-flow-resume.md) ブロックを使用してフローを終了します。次の画像にこの設定が示されています。
Contact Lens 統合で使用できるブロックのリストについては、「[Contact Lens 統合でサポートされているフローブロック](contactlens-integration-supportedflowblocks.md)」を参照してください。
![\[[記録動作と分析の設定] ブロックの [プロパティ] ページ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-setblock.png)
詳細な手順については、「[会話分析を有効にする](enable-analytics.md)」を参照してください。
1. ナビゲーションメニューで、**[チャネル]**、**[Contact Lens コネクタ]** を選択します。フローに関連付ける Contact Lens 統合コネクタを選択します。**[フロー名]** フィールドで、フローの名前を入力してリストを表示し、フローを選択します。
![\[[コネクタ] ページ、利用可能なフローのリスト。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-flow.png)
# Contact Lens 統合用の通話メタデータを提供する
Amazon Connect では、顧客とのそれぞれのやり取りは Amazon Connect コンタクトです。Contact Lens コネクタを通過する各音声セッションは、Amazon Connect コンタクトを作成します。コネクタは、通話メタデータで提供されたフィールドを使用して Amazon Connect コンタクトを作成します。通話メタデータには、通話メタデータ内のストリーミングされた通話のエージェントユーザー ID とエージェントキュー ID が含まれています。
オーディオストリームセッションの SIP INVITE 内でサポートされている SIPREC メタデータパラメータを使用して、エージェントユーザー ID およびその他の通話メタデータを Contact Lens コネクタに提供できます。コネクタは、次の通話メタデータフィールドを解析し、この情報を Amazon Connect コンタクトに追加します。
| 通話状態フィールド | SIPREC メタデータ | 値 | 指定されていない場合 |
| --- | --- | --- | --- |
| エージェントユーザー ID | AmznConnectAgentUserId | Amazon Connect エージェントユーザー ID | 必須 |
| キュー ID | AmznConnectQueueId | Amazon Connect キュー ID | オプション。指定しない場合、Amazon Connect インスタンスのデフォルトキューが使用されます。 |
| 参加順序 | AmznConnectParticipantOrder | 有効な値: asc、desc | オプション。指定しない場合、昇順が使用されます。Amazon Connect は、ラベルを使用して SIPREC ストリームをソートします。ラベル順序の最初のストリームはエージェントで、2 番目のストリームは発信者です。 |
コンタクトには Amazon Connect エージェントユーザー ID が必要です。Contact Lens は、agentId が指定されている場合にのみ、ストリーミングされた音声のキャプチャと通話録音と通話分析の生成を開始します。
agentid がない場合、Amazon Connect Contact Lens コネクタセッションは終了します。SIPREC メタデータが Amazon Connect Contact Lens コネクタによって自動的に解析されず、エージェントユーザー ID が設定されていない場合は、次のフィールドを使用してフロー Lambda を作成し、すべての SIP および SIPREC メタデータにアクセスできます。
| 属性 | 説明 | JSONPath 参照 |
| --- | --- | --- |
| SIPREC メタデータ | SIP イベントからの SIPREC メタデータ | \$1.Media.Sip.SiprecMetadata |
| SIP ヘッダー | SIP イベントからの SIP ヘッダー。\$1SIP ヘッダー名\$1 は、SIP イベントで提供される SIP ヘッダーの名前です。例えば、「To」、「From」などです。 | \$1.Media.Sip.Headers.\$1SIP ヘッダー名\$1 |
詳細については、「[テレフォニー通話メタデータ属性 (通話属性)](connect-attrib-list.md#telephony-call-metadata-attributes)」を参照してください。
## イベントメタデータの使用方法
Amazon Connect は、SIP、ストリーミング、およびコンタクトイベントを公開します。これらのイベントには、通話の SIPREC SIP INVITE から収集されたメタデータが含まれます。メタデータには、SIPREC メタデータ、SIP ヘッダー、fromNumber、toNumber などが含まれます。このイベントメタデータでできることをいくつか紹介します。
1. これらのイベントのメタデータを処理して、通話の一意の識別子を決定し、通話を独自のシステムと関連付けることができます。
1. その後、[コンタクト属性の設定](set-contact-attributes.md) ブロックを使用して、通話の一意の識別子を通話のコンタクト属性に追加できます。
1. Amazon Connect 管理ウェブサイトのカスタム連絡先属性で検索して、2 つの Amazon Connect インスタンスでサードパーティー呼び出しの連絡先を検索できます。
Amazon Connect フロー Lambda 関数を作成する方法については、「[AWS Lambda 関数へのアクセスを Amazon Connect に許可する](connect-lambda-functions.md)」を参照してください。フロー Lambda でアクセスできるサポートされているすべてのコンタクト属性のリストについては、「[Amazon Connect で使用可能なコンタクト属性とその JSONPath 参照のリスト](connect-attrib-list.md)」を参照してください。
# Contact Lens 統合でサポートされているフローブロック
次の表に、Amazon Connect がオーディオストリームセッションを処理する方法を指定するために使用できるフローブロックを示します。
**設定ブロック**
| フローブロック | 効果 | 説明 |
| --- | --- | --- |
| 作業キューの設定 | 効果なし | 作業キューの設定 |
| コンタクト属性の設定 | サポート | キーと値のペアをコンタクト属性として保存します。後からフローで参照する値を設定します。 |
| キューメトリクスの取得 | 効果なし | キューメトリクスを取得します |
| ルーティングの優先度/時間の変更 | 効果なし | コンタクトのルーティングの優先順位を変更します |
| 保留フローの設定 | 効果なし | 顧客またはエージェントとの通話を保留状態にしたときに呼び出すフローを指定します。 |
| ウィスパーフローの設定 | 効果なし | 顧客またはエージェントが音声またはチャットの会話に参加したときに呼び出すフローを指定します。 |
| コールバック番号の設定 | 効果なし | コールバック番号を設定する属性を指定します。 |
| 音声の設定 | 効果なし | コンタクトフローで使用するテキスト読み上げ機能 (TTS) の言語と音声を設定します。 |
| 顧客キューの設定 | 効果なし | 顧客キューフローの顧客キューを設定します |
| 切断フローの設定 | 効果なし | 切断キューフローの切断フローを設定します |
| イベントフローの設定 | 効果なし | コンタクトイベント中に実行するフローを指定します。 |
| ルーティング条件の設定 | 効果なし | コンタクトのルーティング条件を設定します。 |
**分析ブロック**
| フローブロック | 効果 | 説明 |
| --- | --- | --- |
| 記録と分析の動作の設定 | サポート | 記録のオプションを設定し、Contact Lens の機能を有効にします。 |
| ログ記録動作の設定 | サポート | フローのログ記録を有効または無効にします |
**ロジックブロック**
| フローブロック | 効果 | 説明 |
| --- | --- | --- |
| 分散 (%) | サポート | 割合 (%) に基づいてランダムに顧客をルーティングします |
| ループ | サポート | 指定された回数だけループブランチを実行します |
**ブランチブロック**
| フローブロック | 効果 | 説明 |
| --- | --- | --- |
| キューの状態の確認 | 効果なし | キューの状態を確認します |
| 人員の確認 | 効果なし | キュー内の人員確認します |
| オペレーション時間の確認 | サポート | 指定されたオペレーション時間に基づいて分岐します。 |
| コンタクト属性の確認 | サポート | コンタクト属性の値との比較に基づいて分岐します。 |
**統合ブロック**
| フローブロック | 効果 | 説明 |
| --- | --- | --- |
| タスクの作成 | サポート | 手動で、またはタスクテンプレートを利用して、新しいタスクを作成します。 |
| Customer Profiles | サポート | 顧客プロファイルを取得、作成、および更新できます。 |
| AWS Lambda の呼び出し | サポート | AWS Lambda を呼び出し、オプションでキーと値のペアを返します。 |
| モジュールの呼び出し | サポート | 公開されたモジュールを呼び出します。これにより、コンタクトフローの再利用可能なセクションを作成できます。 |
**終了/転送ブロック**
| フローブロック | 効果 | 説明 |
| --- | --- | --- |
| 切断/ハングアッップ | サポート | コンタクトを切断し、オーディオストリームセッションを終了します。 |
| フローの終了 | サポート | コンタクトを切断せずに現在のフローを終了する |
# Contact Lens 統合にマルチリージョン冗長性を設定する
マルチリージョン冗長性により、外部音声システムをスケールして、最高の信頼性、パフォーマンス、効率を実現できます。Amazon Connect レプリカインスタンスを使用して、マルチリージョン冗長性をサポートできます。
## アクティブ/パッシブ冗長設定
1 つのリージョン (米国東部 (バージニア北部) など) に 1 つの Amazon Connect インスタンスを作成し、別のリージョン (米国西部 (オレゴン) など) にレプリカインスタンスを作成できます。その後、SIPREC SIP INVITE をプライマリリージョンに送信するように外部音声システムを設定できます。プライマリリージョンの Amazon Connect インスタンスに障害が発生した場合は、パッシブリージョンのレプリカ Amazon Connect インスタンスにフェイルオーバーするように、外部音声システムを更新できます。
## アクティブ/アクティブ冗長設定
両方の Amazon Connect インスタンスにオーディオを同時にストリーミングすることで、アクティブ/アクティブ戦略を実装できます。この戦略を実装するには、2 つの別々のリージョンに同時に音声をストリーミングするように、外部音声システムを設定します。各リージョンで、Contact Lens 統合では以下を実行します。
1. 独自の Amazon Connect コンタクトを作成します。
1. 音声ストリームをキャプチャして通話録音を作成します
1. Contact Lens 分析の実行
このアプローチでは、すべての Amazon Connect コンタクトセンターの設定を手動でレプリケートする必要があります。ただし、Amazon Connect グローバルレジリエンシーを使用すると、リージョン間ですべての Amazon Connect インスタンスの設定が自動的にレプリケートされます。詳細については、「[Amazon Connect グローバルレジリエンシーのセットアップ](setup-connect-global-resiliency.md)」を参照してください。