翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# [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
<a name="natural-language-semantic-match"></a>

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
<a name="use-natural-language-semantic-match"></a>

****

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
<a name="guidelines-semantic-match"></a>

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。