生成 AI を活用したデータマッピングのセットアップ仕組み生成 AI を活用したデータマッピングのトラブルシューティング

生成 AI を活用したデータマッピング

Amazon Connect Customer Profiles は、生成 AI を活用した顧客データマッピング機能を提供します。これにより、統合プロファイルの作成に必要な時間を大幅に短縮できるため、よりパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを提供できるようになります。

この機能を使用して、コンタクトセンターの管理者がAdobe Analytics、Salesforce、Amazon Simple Storage Service (S3) など、70種類以上の利用可能なノーコードデータコネクタから顧客データを追加すると、Amazon Connect Customer Profiles はこのようなソースからのデータを分析して、異種ソース間でさまざまな形式のデータを Amazon Connect で整理して統合する方法を自動的に決定します。コンタクトセンターの管理者は、数回クリックするだけで顧客プロファイルを確認して設定を完了できるため、関連する顧客情報をエージェントに提供したり、IVR やチャットボットを動的にパーソナライズして顧客満足度とエージェントの生産性を向上できます。

生成 AI を活用した顧客データマッピングは、次のリージョンで使用できます。

米国東部 (バージニア北部)
米国西部 (オレゴン)
アフリカ (ケープタウン)
アジアパシフィック (シンガポール)
アジアパシフィック (シドニー)
アジアパシフィック (東京)
アジアパシフィック（ソウル）
カナダ (中部)
欧州 (フランクフルト)
欧州 (ロンドン)

生成 AI を活用したデータマッピングのセットアップ

Amazon Connect Customer Profiles コンソールを開きます。
[データソースの統合] タブで、[データソース統合を追加] をクリックします。
接続を設定します。サポートされているすべてのコネクタが利用できるデータソースをドロップダウンから選択します。
データをマップします。データマッピングを自動生成するオプションを選択するか、既存のマッピングテンプレートを選択するか、一からデータマッピングを作成します。
マッピングの概要を確認します。すべての顧客属性を示す、自動生成されたマッピング結果の概要を確認します。データインジェストを開始する前に、取り込みキーを編集して確認します。フィールドマッピングとキーの詳細については、「」を参照してくださいオブジェクトタイプのマッピング定義の詳細。

仕組み

このシステムは 4 つのフェーズで動作します。最初のフェーズでは、Customer Profiles がソース属性を取得し、利用可能な場合はデータソースからデータをサンプリングして、ターゲットに最適なオブジェクトタイプを決定します。Amazon S3データソースの場合、選択した Amazon S3 バケットとプレフィックスで見つかった最初の CSV ファイルがサンプルデータとして使用されます。他のデータソースの場合、Customer Profiles はを通じてソース属性を取得します AppFlow。第 2 フェーズでは、大規模言語モデル (LLM) を利用して各カスタム属性をさらに処理し、標準のCustomer Profiles 属性にマッピングします。第 3 フェーズでも顧客識別子など、キーとして機能する適切な属性を選択するために、LLM が再度使用されます。最後に 4 番目のフェーズでは、タイムスタンプ形式検出機能がタイムスタンプを解析して、レコードの適切な時系列の順序を維持します。このシステムは、予測結果を組み合わせた後、20 秒以内に最大 120 の属性のマッピングを生成できます。