現代のビジネス環境では、効率化と自動化が企業競争力を高める重要な要素となっています。その一環として、アウトバウンドコール業務の無人化が注目されています。今回は、Amazon Connectを活用した音声認識（Lex）と生成AI（チャットボット）を組み合わせることで、どこまで無人対応が可能かについて詳しく解説します。
多くの企業が手動で行っているアウトバウンドコール業務は、単純なやりとりであれば無人化の対象となる可能性があります。下図のような業務では、無人化・自動化が可能です。
自動発信と音声メッセージの配信
登録された顧客リストに対して自動的に電話をかけ、応答があった場合に音声メッセージを流すことが可能です。音声メッセージは、文章を音声合成したものや、事前に録音された音声ファイルの利用が可能です。
カスタマイズ可能な応対内容
顧客ごとに異なるメッセージを設定できるため、個別対応が求められる場合でも柔軟に対応できます。
質問と応答の記録
システムから顧客に対して質問を行い、その応答を記録できます。応答はプッシュ音入力や音声認識で受け取ることができまず。
データの保存と後処理
架電結果や顧客の応答をデータベースに保存し、後の集計や分析に活用できます。
これらの機能は、Amazon Connectとその他のAWSサービス（AWS Lambda, DynamoDB, Amazon Lexなど）を組み合わせることで、AWSが提供するサービスのみで実現可能となります。
また、生成AIを利用すれば、顧客の発話内容をもとに自動で回答を生成する仕組みも構築が可能です。
Amazon Lexで受け取った顧客からの音声入力を文字列化して、プロンプトとして生成AIに連携します。生成AIは受け取ったプロンプトをもとに回答を作成し、この回答をもってお客様に音声案内をします。
一方でシステムの構築やフローの工夫が必要な点も存在します。
リストの取り込み機能の欠如
CSVリストを取り込んで電話をかける機能はAmazon Connect自体には備わっていないため、別途システムの構築が必要です。
音声認識の限界
音声認識にはカスタム語彙の容量制限があり、大規模なユーザ辞書の登録は困難です。また、実在する住所や漢字氏名の認識は難しく、フローでの工夫が求められます。
留守番電話の識別
留守番電話の自動識別は難しく、応答を確認するなどのフローでの対応が必要です。
これらの課題をクリアすることで、より高度なアウトバウンドコールの無人化を実現でき、さらなる業務効率の向上とコスト削減が期待できます。
アウトバウンドコールの自動化について理解が深まったでしょうか。次回は、アウトバウンドコールに対する顧客からの折り返し対応について、「インバウンド編」としてお届けします。
