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# 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
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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
<a name="step-create-draft-form-self-service"></a>

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
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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
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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
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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
<a name="step-setup-rule-self-service"></a>

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。