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コール分析によるコールセンターの音声の分析
Amazon Transcribe コール分析を使用して、カスタマーとエージェントのやり取りに関するインサイトを取得します。コール分析はコールセンターの音声専用に設計されており、各通話や各参加者に関する貴重なデータを自動的に提供します。また、通話中の特定の時点のデータに的を絞ることもできます。たとえば、通話の最初の数秒と通話の最後の 4 分の 1 の時間におけるお客様の感情を比較して、エージェントがポジティブなエクスペリエンスを提供したかどうかを確認できます。その他の使用例を次のセクションに示します。
コール分析は、通話後の文字起こしとリアルタイム文字起こしに使用できます。 Amazon S3 バケットにあるファイルを文字起こしする場合は、通話後文字起こしを実行します。音声ストリームを文字起こしする場合は、リアルタイム文字起こしを実行していることになります。この 2 つの文字起こしの方法では、コール分析のインサイトや機能が異なります。各メソッドの詳細については、「通話後分析」と「リアルタイムコール分析」を参照してください。
リアルタイムコール分析の文字起こしを使うと、リクエストに通話後分析を含めることもできます。通話後分析のトランスクリプトは、リクエストで指定した Amazon S3 バケットに保存されます。詳細については、「通話後分析とリアルタイム文字起こし」を参照してください。
コール分析特有の API オペレーション
通話後: CreateCallAnalyticsCategory、DeleteCallAnalyticsCategory、DeleteCallAnalyticsJob、GetCallAnalyticsCategory、GetCallAnalyticsJob、ListCallAnalyticsCategories、ListCallAnalyticsJobs、StartCallAnalyticsJob、UpdateCallAnalyticsCategory
リアルタイム: StartCallAnalyticsStreamTranscription、 StartCallAnalyticsStreamTranscriptionWebSocket
一般的なユースケース
通話後文字起こし:
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問題の頻度を経時的にモニタリング: 通話の分類を使用して、トランスクリプト内で繰り返し使われるキーワードを特定します。
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カスタマーサービスエクスペリエンスに関するインサイトの取得: コールの特性 (非通話時間、通話時間、中断、声の大きさ、通話速度) と感情分析を使用して、通話中にお客様の問題が適切に解決されているかどうかを判断します。
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規制遵守または企業ポリシーの遵守を確保: 会社固有の挨拶や免責事項にキーワードやフレーズを設定して、エージェントが規制要件を満たしていることを確認します。
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お客様の個人情報の取り扱いの改善: お客様のプライバシーを保護するために、文字起こしの出力や音声ファイルには PII リダクションを使用します。
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スタッフトレーニングの改善: 基準 (感情、非通話時間、中断、通話速度) を使用して、お客様とのポジティブまたはネガティブなやり取りの例として使用できるトランスクリプトにフラグを付けます。
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ポジティブなカスタマーエクスペリエンスを生み出すスタッフの効果を測定: 感情分析を使用して、通話が進むにつれてエージェントがネガティブなカスタマー感情をポジティブな感情に変えることができるかどうかを測定します。
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データ整理の改善: カスタムカテゴリ (キーワードやフレーズ、感情、通話時間、中断など) に基づいて通話にラベルを付けて並べ替えます。
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生成 AI を使用して通話の重要な側面を要約: 通話の生成要約を使用して、トランスクリプトの簡潔な要約を取得します。これには、通話で話し合った問題、アクション項目、結果などの主な要素が含まれます。
リアルタイム文字起こし
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エスカレーションをリアルタイムで軽減: お客様が「マネージャーと話したい」と言った場合など、重要なフレーズにリアルタイムアラートを設定して、通話がエスカレートし始めたときにフラグを付けます。リアルタイムのカテゴリーマッチを使用して、リアルタイムアラートを作成できます。
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お客様の個人情報の取り扱いの改善: お客様のプライバシーを保護するために、文字起こしの出力に PII 識別または PII リダクションを使用します。
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カスタムキーワードとフレーズの識別: カスタムカテゴリを使用して、通話中の特定のキーワードにフラグを付けます。
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問題を自動的に特定: 自動問題検出を使用すると、通話中に特定されたすべての問題を簡潔にまとめることができます。
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ポジティブなカスタマーエクスペリエンスを生み出すスタッフの効果を測定: 感情分析を使用して、通話が進むにつれてエージェントがネガティブなカスタマー感情をポジティブな感情に変えることができるかどうかを測定します。
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エージェントアシストの設定: 選択したインサイトを使用して、お客様からの通話を解決するための積極的な支援をエージェントに提供します。詳細については、「Amazon 言語 AI サービスによるコンタクトセンターのライブコール分析とエージェントアシスト
」を参照してください。
コール分析で使用可能な機能と Amazon Transcribe および Amazon Transcribe Medical の機能を比較するには、機能テーブル を参照してください。
開始するには、「通話後分析の文字起こしを開始する」と「リアルタイムコール分析の文字起こしを開始する」を参照してください。コール分析出力は、標準の文字起こしジョブの出力に似ていますが、追加の分析データが含まれています。サンプル出力を表示するには、「通話後分析出力」と「リアルタイムコール分析出力」とを参照してください。
考慮事項と追加情報
コール分析を使用する前に、次の点に注意してください。
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コール分析は、2 チャネルの音声のみをサポートします。エージェントは 1 つのチャネルに、お客様は 2 つ目のチャネルに存在します。
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Job キューイング は通話後分析ジョブに対して常に有効になっているため、同時に実行できるコール分析ジョブは 100 に制限されます。クォータの引き上げをリクエストするには、AWS Service Quotas を使用してください。
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通話後分析ジョブの入力ファイルは、500 MB を超えてはならず、4 時間未満である必要があります。圧縮された非 WAV オーディオファイル形式によっては、ファイルサイズ制限が小さくなる場合があることに注意してください。
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カテゴリを使用する場合は、コール分析の文字起こしを開始する前に、必要なカテゴリをすべて作成する必要があります。新しいカテゴリは、既存の文字起こしには適用できません。新しいカテゴリの作成方法については、「通話後の文字起こしカテゴリの作成」と「リアルタイム文字起こしのカテゴリの作成」を参照してください。
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一部のコール分析クォータは、 Amazon Transcribe および Amazon Transcribe Medical とは異なります。詳細については、AWS 「 全般のリファレンス」を参照してください。
AWS Machine Learningブログで詳しく知る
コール分析オプションの詳細については、次の情報を参照してください。
コール分析の出力と機能のサンプルを表示するには、GitHubデモ
利用可能なリージョンとクォータ
コール分析は、次の でサポートされています AWS リージョン。
リージョン |
文字起こしタイプ |
|---|---|
ap-northeast-1 (東京) |
post-call, real-time |
ap-northeast-2 (ソウル) |
post-call, real-time |
ap-south-1 (ムンバイ) |
post-call |
ap-southeast-1 (シンガポール) |
post-call |
ap-southeast-2 (シドニー) |
post-call, real-time |
ca-central-1 (カナダ、中部) |
post-call, real-time |
eu-central-1 (フランクフルト) |
post-call, real-time |
eu-west-2 (ロンドン) |
post-call, real-time |
us-east-1 (バージニア北部) |
post-call, real-time |
us-west-2 (オレゴン) |
post-call, real-time |
Amazon Transcribe、Amazon Transcribe Medical、およびコール分析ではリージョンのサポートが異なることに注意してください。
サポートされている各リージョンのエンドポイントを取得するには、「AWS 全般のリファレンス」の「サービスエンドポイント」を参照してください。
文字起こしに関連するクォータのリストについては、「AWS 全般のリファレンス」の「Service Quotas」を参照してください。一部のクォータは、リクエストに応じて変更することができます。調整可能列に「はい」と表示されている場合は、増加をリクエストできます。そのためには、表示されたリンクを選択します。
