Amazon Lex の特徴

概要

Amazon Lex は、アプリケーションにおける会話型インターフェイスを設計、構築、テスト、およびデプロイするための高度な自然言語モデルを備えた、フルマネージド人工知能 (AI) サービスです。Lex は AWS Lambda と統合されており、データの取得と更新のためのバックエンドビジネスロジックを実行する関数を簡単にトリガーできます。ボットを構築すると、コンタクトセンター、チャットおよびテキストプラットフォーム、IoT デバイスに直接デプロイできます。Lex には豊富なインサイトとあらかじめ用意されたダッシュボードが用意されており、お客様のメトリクスを追跡できます。 

Amazon Lex + ジェネレーティブ AI

Amazon Lex は、生成 AI と大規模言語モデル (LLM) の力を活用して、ビルダーの能力を高め、カスタマーエクスペリエンスを改善します。会話型 AI の需要が高まるにつれ、開発者はチャットボットを人間のようなインタラクションで強化する方法を模索しています。大規模な言語モデルは、よくある質問への自動応答を提供したり、顧客の感情や通話を適切にルーティングする意図を分析したり、エージェントに役立つ会話の要約を生成したり、一般的な顧客からの問い合わせに対する電子メールやチャット応答を自動的に生成したりすることで、この点で非常に役立ちます。この新世代の AI 搭載アシスタントは、顧客を喜ばせるシームレスなセルフサービス体験を提供します。

Amazon Lex は、ジェネレーティブ AI をビルダーとエンドユーザーエクスペリエンスのあらゆる部分に組み込んで、コンテインメントを強化すると同時に、ますます複雑化するユースケースを自信を持って解決できるように努めています。Amazon Lex は、開発者とユーザーの双方を支援するため、以下の機能をリリースしました。 
 

生成系 AI

ビルダーは、承認されたナレッジソースを照会し、 Amazon Bedrockの基盤モデルを利用して正確な回答を提供する新しいインテントタイプを活用することで、顧客からよく寄せられる質問に対する会話形式の回答を簡単に実現できます。この拡張検索世代(RAG)ベースのソリューションでは、カスタマイズされた会話型の要求と応答のフレームワークが提供されるため、顧客は迅速かつ確実に自動回答を得ることができ、セルフサービスをさらに向上させることができます。

この機能は、ネイティブ NLU では解決できない場合に、大規模言語モデル (LLM) を利用してスロット値を解決します。お客様は基本的な質問に自由形式で回答できます。LLMの強化された推論機能により、スロット定義が理解できる特定の形式に回答が解決されます。 

このジェネレーションAIベースの機能により、ボット開発者はユーザーのプロンプトに基づいて完全なボットを作成できます。自然言語で説明するだけで、ベースラインボットを生成し、さらに改良を加えることができます。 

ビルダーは、サンプル発話のバリエーションを自動的に生成して、最小限の労力で意図分類の精度を向上させることができるようになりました。LLMを使用して、インテント内の名前、説明、既存の発話に基づいて、インテントをトレーニングするためのサンプル発話を提供します。 

自然な会話

Amazon Lex では、自動音声認識と自然言語理解の技術を利用して、音声言語理解システムを作成できます。Amazon Lex では、デベロッパーが提供するいくつかのサンプル発話に基づいて、ユーザーが意図を表現できる複数の方法を学べます。音声言語理解システムでは、自然言語の音声とテキストによる入力の背景にある意図を理解し、適切な応答を呼び出すことによってユーザーの意図を実行します。 

対話が発展するにつれて、発話を正確に分類できるようにするには、マルチターンの対話全体でコンテキストを管理する必要があります。Amazon Lex はコンテキスト管理をネイティブにサポートしているため、カスタムコードを必要とせずにコンテキストを直接管理できます。最初の前提条件のインテントが満たされると、関連するインテントを呼び出すための「コンテキスト」を作成できます。これにより、ボットの設計が簡素化され、対話体験をより素早く作成できます。Amazon Lex では、会話のやり取りに基づいて曖昧性解消を行うことができます。 

Amazon Lex ボットでは、複数回にわたって対話を行うことができます。インテントが特定されると、ユーザーは、そのインテントを実行するために必要な情報の入力を求められます (例えば、インテントが "ホテルの予約" である場合、ユーザーは場所、チェックインの日付、宿泊日数などの入力を求められます)。Amazon Lex を使用すると、チャットボットとの複数回にわたる対話を簡単に構築できます。ボットユーザーから収集するスロットやパラメータ、およびそれに対応するプロンプトを指定するだけで、適切なスロットの入力を求めるメッセージが自動的に選択され、会話が編成されます。

Amazon Lex 音声認識エンジンは、テレフォニーオーディオ (サンプリングレート 8 kHz) で訓練されており、テレフォニーのユースケースにおける音声認識精度が向上しています。Amazon Lex を使用して会話ボットを構築すると、8 kHz のサポートにより、コンタクトセンターアプリケーションやヘルプデスクなどの電話による音声対話の忠実度が向上します。Lex は、待機と続行、割り込みサポート、インテリジェントな一時停止などの高度な機能もサポートしているため、より自然な会話を聞くことができます。 

ビルダーの生産性

Visual Conversation Builder

Amazon Lex コンソールの Visual Conversation Builder は、ボット構築を加速させるドラッグアンドドロップ式の会話ビルダーです。会話ノードを接続するだけで、コードレスな環境で簡単に会話設計を繰り返し、テストすることができます。洗練された自然な自動インタラクションを素早く構築し、会話の意図を一目で確認でき、変更が加えられた時に視覚的なフィードバックを得ることができるように、あらゆるユーザーを支援します。 

ストリーミング会話

自然な会話は一時停止と中断によって終結されます。たとえば、発信者は、請求書の支払いを提供するときにクレジットカードの詳細を得るための質問に答える前に、必要な情報を調べながら会話を一時停止するか、回線を保持するように要求する場合があります。ストリーミング会話 API を使用すると、ボットを構成するときに会話を一時停止し、直接中断処理を行えます。仮想コンタクトセンターエージェントまたはスマートアシスタントの会話機能をすばやく強化できます。

自動チャットボットデザイナー

Amazon Lex V2 には、既存の会話記録を利用してボットの設計を簡素化する自動チャットボットデザイナーが用意されています。設計者はトランスクリプトを分析し、インテントとスロットタイプを含む初期のボット設計を提案します。その後、プロンプトを追加し、ボットをテストしてデプロイすることで、デザインをカスタマイズできます。

テストワークベンチ

テストワークベンチでは、新しいユースケースやアップデートを追加する際にボットのパフォーマンスを測定するテストセットを作成して実行することができます。変更後、以前のユーザーインタラクションからオーディオとテキストベースのテストセットを Lex に自動的に生成させることで、ボットがパフォーマンス基準を満たしていることを確認できます。その後、レックスは集計結果を提供し、音声の書き起こし、インテントマッチング、スロット解決に関する詳細な洞察を提示します。 

分析

Lex Analyticsでは、会話の総数や意図の認識率などの主要な指標を詳述した事前構築済みのダッシュボードにアクセスできます。アナリティクスは、会話のどこで失敗しているのか、ユーザーがどのようにインテント間を行き来しているのかをよりよく理解するのに役立ちます。

強力なライフサイクル管理機能

Amazon Lex を使用すると、作成するインテント、スロットタイプ、ボットにバージョニングを適用できます。バージョン管理とロールバックのメカニズムにより、複数のデベロッパーが作業する環境でテストやデプロイを行う際に、コードを簡単に維持管理できます。Amazon Lex の各ボットに複数のエイリアスを作成し、それぞれに異なるバージョン ("本番"、"開発"、"テスト" など) を関連付けることができます。これにより、ボットに継続的な改善と変更を加え、1 つのエイリアスで新しいバージョンとしてリリースすることができます。これにより、新しいバージョンのボットがデプロイされたときにすべてのクライアントを更新する必要がなくなります。

複数のプラットフォームへの 1-Click デプロイ

Amazon Lex を使用すると、ボットを Amazon Lex コンソールから直接チャットサービスに簡単にパブリッシュできるため、マルチプラットフォーム開発に必要な労力を削減できます。リッチフォーマット機能は、Facebook Messenger、Slack、Twilio SMS などのチャットプラットフォーム用にカスタマイズされた直感的なユーザーエクスペリエンスを提供します。

AWS サービスの統合

Amazon Bedrockは、Amazonや大手AIスタートアップの基盤モデルをAPIを通じて利用できるようにするサービスです。そのため、さまざまなモデルから選択してジェネレーティブAI機能を強化できます。Amazon Lex は Bedrock を活用してこれらの基盤モデルを活用し、ビルダーのエクスペリエンスとエンドユーザーエクスペリエンスを向上させています。 

Amazon Polly は文章をリアルな音声に変換するサービスです。テキスト読み上げができるアプリケーションを作成できるため、まったく新しいタイプの音声対応製品を構築できます。Polly を使用して、音声対話でユーザーに対する応答を行えます。Amazon Polly は、標準 TTS 音声に加えて、新しい機械学習アプローチによる音声品質の高度な改善を実現するニューラルテキスト読み上げ (NTTS) 音声を提供します。

Amazon Lex では AWS Lambda との統合がネイティブでサポートされており、データ取得、更新、およびビジネスロジックの実行に活用できます。サーバーレスのコンピューティング性能を生かして、ボットの開発に注力しながら、大規模なビジネスロジックを簡単に実行できます。Lambda から、AWS Lambda を使用して、既存のエンタープライズアプリケーションやエンタープライズデータベースと簡単に統合することもできます。統合用のコードを記述するだけで、必要な場合に AWS Lambda からコードが自動的に実行され、外部システムとの間でデータの送信や取得を行えるようになります。また、AWS のさまざまなサービスを利用して、例えば Amazon DynamoDB で会話の状態を維持したり、Amazon SNS でエンドユーザーに通知を行ったりすることができます。 

カスタマーサービスの会話には、特定の質問に答えるための特定の情報を見つけることがよくあります。Amazon Kendra は、機械学習を利用した高精度で使いやすいインテリジェントな検索サービスを提供します。Kendra 検索インテントを追加して、構造化されていないドキュメントや FAQ から最も正確な回答を見つけることができます。ボット定義の一部としてインテントで検索インデックスパラメータを定義するだけで、その情報機能を拡張できます。

コンタクトセンターの統合

Amazon Lex は、AWS のオムニチャネルクラウドコンタクトセンターである Amazon Connect とネイティブに統合されており、デベロッパーはチャットや電話による顧客の問い合わせを処理できる会話ボットを構築できます。API を使用して、あらゆるコールセンターアプリケーションに Amazon Lex を統合できます。詳しくは、Amazon Connect の統合をご覧ください。

Genesys Cloud CX は、電話、テキスト、チャットなど複数のチャネルで顧客とエージェントの体験を統一するクラウドコンタクトセンターソリューションです。Genesys Cloud プラットフォーム上に音声やテキストのボットをデプロイすることで、セルフサービス体験を可能にし、顧客エンゲージメントを向上させることができます。詳細については、Genesys Cloud 統合を参照してください。

Amazon Chime SDK はリアルタイムの通信コンポーネントのセットで、これを使用して、デベロッパーは音声通話、ビデオ通話、画面共有機能を独自のウェブ、モバイル、またはテレフォニーアプリケーションにすばやく追加できます。Amazon Chime SDK は Amazon Lex と統合されており、音声通信にセッション初期化プロトコル (SIP) を使用するコンタクトセンターで、Amazon Lex を利用した対話体験を簡単に実現することができます。

Amazon Lex は複数の AWS CCI パートナーによって使用されているため、セルフサービスのカスタマーサービス仮想エージェント、情報ボット、またはアプリケーションボットをシームレスに作成できます。Amazon Lex のパートナーには、Infosys、Quantiphi、Xapp.ai が含まれています。詳細については、AWS CCI および AWS CCI パートナーのページをご覧ください。