【Catch up! Amazon Connect】SV業務をスマートに。Contact Lensのオペレーター評価系機能

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この記事は、Amazon Connectの基本機能を紹介するシリーズです。

Amazon Connectは2025年3月18日に「次世代の Amazon Connect」を発表しました。AI機能の充実により、顧客対応の効率化や、オペレーター向けの顧客対応の支援機能が強化されています。今回は通話音声の文字起こし、文字起こしデータの検索・分析機能などを持つ「Amazon Connect Contact Lens（アマゾンコネクト　コンタクトレンズ：以下、 Contact Lensと表記）について、2025年7月時点の基本機能をご紹介します。

なお、記事の末尾にはContact Lensの機能一覧を載せました。最初に機能一覧を確認したい方は、そちらをご覧ください。

第1回：声をデータに。Amazon Connect Contact Lensのオペレーター業務支援３機能
 第2回：Contact Lensで進化するSV向けモニタリング機能
第3回：SV業務をスマートに。Contact Lensのレポート・評価系機能　(本記事)
第4回：SV・管理者の業務を支援。Contact Lensの裏方的機能

※この記事ではAmazon Connectの管理画面から設定できる内容をお伝えします。他のAWSサービスやサードパーティのアプリケーションとの統合については扱いません。予めご了承ください。
※画面キャプチャ画像内の赤枠や赤文字の書き込みは弊社による注釈です。実際のAmazon Connectの画面には表示されません。

Amazon Connect Contact Lensとは

Amazon Connect Contact Lensは、Amazon Connectに標準で組み込まれたAIベースの通話分析機能です。通話やチャットの内容をリアルタイムまたは通話終了後に自動で文字起こしし、感情分析／キーワード検出／傾向の可視化などを通じて、対応品質や顧客満足度の向上を支援します。

特に注目すべきは、高度な感情分析とリアルタイムモニタリング機能が、追加開発なしにすぐに利用可能である点です。国内で利用されている多くのテレフォニーシステムは、感情や会話傾向まで自動で解析するには別途ツール連携やカスタマイズが必要なケースが少なくありませんが、Amazon ConnectではContact Lensの機能として標準対応しているため、そういった外部ツールとの連携設定が不要です。

また、Contact Lensでは音声認識だけでなく、会話全体の文脈を踏まえたインサイト提供（例：顧客の不満兆候やオペレーターの応対品質の低下）まで自動化されており、スーパーバイザーによるモニタリング・レポート作成にも直結するのが大きな特長です。Amazon Connectの画面を操作して簡単な設定をするだけで利用できる利便性も、クラウド時代のコンタクトセンターにマッチしています。
　

Contact Lensの画面の例

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SV (スーパーバイザー) 向けオペレーター評価系機能

Contact Lensによるオペレーター評価の手法は3種類あります。

手動評価...SVがコンタクトの録音や文字起こしデータ、Contact Lensによる通話分析の結果を確認し、評価を手入力します。本記事で紹介する「２：手動のパフォーマンス評価」「５：キャリブレーションセッション」が関連機能です。
機械学習を利用した自動評価...音声認識データを基に、はい／いいえ等の2者択一の評価項目や数値で入力する評価項目を、機械学習を利用して自動的に入力します。本記事で紹介する「３：機械学習を利用した評価の自動化」が関連機能です。
生成AIを利用した自動評価...音声認識データを基に、評価者が文章を入力して評価する項目を生成AIが自動的に入力します。2025年7月時点では評価の文章が英語で生成されますが、日本語で生成するようにAIに指示をすることで日本語化が可能です。本記事で紹介する「４：生成AIを活用した評価」が関連機能です。

これらは組み合わせて利用することができ、評価フォームの作成時に設問ごとに設定します。また、自動評価は基本的にはSVが評価結果を確認して確定させる仕組みになっています。

1：評価フォーム作成（すべての評価手法で共通の作業）

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/create-evaluation-forms.html

概要

オペレーターの評価を記入するフォーム（以後、評価フォーム）を作成する機能です。任意の質問やセクション（質問項目のまとまり）を設定して、採点機能付きの評価フォームを作成することができます。質問形式やスコア配分を細かく設定することで、品質評価結果を効率的に可視化できます。全体スコアは0〜100％で自動算出されます。東京リージョンのAmazon Connectインスタンスで利用可能です。

基本的な使い方

1．評価フォームを新規作成する

Amazon Connectの管理コンソールで、「評価フォーム」セクションを開きます。「新しいフォームを作成」をクリックし、タイトルを入力します。

2．セクションと質問を追加する

「セクションと質問」タブで、評価項目を構成します。

質問タイプは「1つの選択（複数の選択肢から1つだけ選ぶ）」「数値（最小値から最大値の間のいずれかの数字で回答する）」「テキストフィールド（文章を入力する）」から選択します。質問はセクションに分けることもできます。

選択肢やスコア範囲などもここで設定します。

作成例

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3．スコアリングを設定する

「スコアと重み」タブで、セクション単位または質問単位でスコアの重みを100%に分配するように設定します。

スコアリングの設定画面

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質問は条件付き表示（特定の回答をすることで追加の質問を表示する）の設定が可能です。ただし、起点となる質問は回答必須に設定してください。

4．フォームを保存・プレビューする

全体の設定が完了したら、「保存」または「プレビュー」で確認し、必要に応じて調整します。

良い点

質問ごと、セクションごとに詳細なスコア設定や重み付けが可能で、業務に応じた評価設計ができます。また、特定の回答に応じて表示・非表示を制御することで、動的なフォームを構築できます。
評価フォームの作成や編集がAmazon Connectの管理画面上で完結するため、扱いやすい設計となっています。

注意点

自由記述欄はスコアに含められません。定量的な評価が可能な項目だけでスコアを算出すると、テキストの評価が考慮されず、オペレーターに本当に伝達すべき評価事項が見落とされてしまう可能性があります。
条件付き表示の起点となる質問は、必須回答に設定する必要があります。例えば、任意項目で「はい」のときだけ質問を追加するといったことはできません。

2：手動のパフォーマンス評価

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/evaluations.html

概要

通話記録と音声文字起こし結果を確認しながら、評価フォームを使ってオペレーターの応対品質を評価する仕組みです。質問単位・セクション単位でコメント入力ができ、途中保存にも対応しています。オペレーター評価を行うことで、定量・定性的にオペレーターを評価・育成することや、応対品質管理を平準化することができます。

基本的な使い方

1．コンタクトの詳細画面を開く

Amazon Connectの「コンタクト検索」で対象のコンタクトを選択し、「評価」ボタンをクリックします。フォームの選択肢から1つ選択し、評価を開始します。（画面イメージは割愛します）

2．評価を記入する

各セクションの設問に従って評価を入力します。AIによる評価や評価の自動化（どちらも後述）を有効にしている場合は、自動入力された値を確認できます。質問単位およびセクション単位で補足コメントの入力が可能です。　

進行中の評価は「保存」して後日再開することができ、「送信」するとエージェントが評価内容を確認できるようになります。

評価画面の例

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3．オペレーターが確認・承認する

評価を受けたオペレーターは内容を確認し、「承認」またはコメント付きで「確認」ボタンを押して評価を完了します。

良い点

独自設計の評価フォームにより、組織ごとに柔軟な評価が可能です。生成AIや自動評価機能と連携すると、評価の客観性の向上も期待できます。
途中保存に対応しており、SVが隙間時間にレビューをするといった運用ができます。セクション単位でのコメント機能も指導に役立ちます。

注意点

条件付き質問の仕組みを理解していないと設問を見落とす可能性があります。評価フォーム作成後は、担当者への情報周知も合わせて行いましょう。

3：機械学習を利用した評価の自動化

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.html

概要

評価の自動化機能は、Contact Lensによる会話メトリクス（*1）やカテゴリ分類の検出結果をもとに、評価を自動算出し、入力する機能です。評価項目の設定次第では、評価全体を完全に自動で記入・送信することも可能です。これにより、SVの評価作業の効率化と標準化を両立できます。

*1 ：コンタクトの数値データ。通話時間、保留の回数、顧客の感情スコアなどを選択可能。

基本的な使い方

1．評価フォームを作成する

管理画面からフォーム設計画面を開き、対象となるセクションや設問を追加します。（画面イメージは割愛します）

2．自動化対象の設問タイプを選ぶ

「1つの選択」タイプの設問はContact Lensのカテゴリ分類を、「数値」タイプの設問は会話メトリクスを条件として設定できます。条件が一致した場合と一致しなかった場合、それぞれに選択される回答を設定します。

「1つの選択」タイプの条件設定画面

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「数値」タイプの条件設定画面　

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「数値」タイプの条件設定で選択できるメトリクス一覧

ContactLens

顧客の全体的な感情スコア
エージェントの全体的な感情スコア
通話以外の時間
非通話の時間
中断の回数

コンタクトデータ

コンタクト時間
エージェントとのやり取りの時間
顧客の保留回数
最長保留時間
保留数
エージェントの対話及び保留時間

なお、評価フォームを自動送信する設定も可能です。別途ルール画面から「評価の提出」アクションを含むルールを定義します。（ここでの説明は省きます）

5．コンタクト詳細画面で結果を確認する

自動入力された設問には「自動評価で入力済み」である旨が表示され、後から手動で上書きした場合は変更履歴も記録されます。

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良い点

定型的な設問を自動で処理することで、SVの作業負荷を軽減しつつ、ばらつきのない評価ができます。

注意点

評価自動化に使用できる会話メトリクスは2025年7月時点ではあまり多くはないため、評価の完全自動化は現実的には難しい可能性があります。
人間が評価内容を最終確認をせずに自動送信することは業務の効率化に役立ちますが、例えば評価ロジックの設定に誤りがあると、誤った評価がオペレーターに送信されるリスクがあります。

4：生成AIを活用した評価（日本語未対応）

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/generative-ai-performance-evaluations.html

概要

事前に設定する評価基準をもとに、生成AIがオペレーターと顧客の通話内容を自動で評価します。あらかじめ生成AIによる自動評価を設定していない場合も、「AIにたずねる」ボタンをクリックすると生成AIが評価とその理由を作成します。前項「評価の自動化」では自動化できなかった、テキスト入力式の評価も生成AIが回答案をあらかじめ記入してくれるため、SVによる評価作業の負担が軽減できます。

なお、2025年７月時点では日本語に対応しておらず、初期設定では英語で文章を生成します。日本語で文章を生成するには、「日本語で評価を出力してください」のような生成AIへの指示文を与えることが必要です。

基本的な使い方

1．（評価フォームをまだ作成していない場合）評価フォームを作成する

Amazon Connectの「評価フォーム」管理画面から、質問タイプ「1つの選択」や「テキストフィールド」を含むフォームを作成します。詳細な説明はここでは割愛します。

2．生成AIによる評価設定を行う

質問単位で「オートメーション」設定を開き、生成AIによる自動評価を有効にします。質問タイトルや評価基準が、AIによる判断の基準となります。文字数の制限はありますが、具体的かつ詳細に指示をすることで、評価の精度を高めることができます。

自動評価の設定をしている画面

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3．AIによる評価を確認する

「コンタクト検索」から評価対象の通話を開き、詳細画面に進みます。

自動評価を設定した設問は、AIが自動で評価・理由・該当発話を生成して表示します。設定していない設問でも、「AIにたずねる」をクリックすれば即座に評価を得ることができます。生成AIの回答は編集可能です。オペレーターに送信する前に、必要に応じて手動で修正します。

生成された評価の確認画面

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良い点

AIが発話内容に基づいて設問に回答してくれるため、SVによる評価の手間を大幅に省けます。
自動評価を有効にしていない設問でも随時AIに質問できるため、手動評価との併用やスポット利用がしやすいです。

注意点

AIによる評価理由のデフォルト言語は英語であるため、「日本語で」と明示しないと日本語化されません。また、生成された日本語が多少不自然になる場合があります。
質問の手順で評価基準を明確に指示する必要があります。評価基準が含まれていないと、AIが正確な判断を下せない場合があります。

5：キャリブレーションセッション（手動評価の均質化）

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/calibrations-performance-evaluations.html

概要

キャリブレーションセッションは、同一コンタクトを複数の評価者が評価し、その結果を比較することでパフォーマンス評価の基準を統一するための機能で、評価のばらつきを抑える上で有効な仕組みです。キセッションの参加者の中から比較基準となる「エキスパート」を設定することで、評価の比較を効率的に実施できます。評価完了後にはCSVおよびPDF形式でレポートを出力できます。

※キャリブレーション：誤差を調整・補正する作業のこと。

基本的な使い方

1．コンタクト詳細画面からセッション開始

コンタクト検索から対象の通話を選択し、「評価」ボタンから「キャリブレーションセッションを開始」をクリックします。（画面操作の詳細な説明は割愛します）

2．参加者やエキスパートを設定

参加するユーザー、比較基準とするエキスパート、評価期限などを設定し、「設定」ボタンを押します。

キャリブレーションセッション_1.png

3．各参加者がログインして評価実施

指定されたユーザーはそれぞれ評価を実施します。

キャリブレーションセッション中の画面

キャリブレーションセッション_2.png

4．比較結果の確認とレポート出力

セッション画面から参加者の回答やスコアを比較確認し、PDFまたはCSVでレポートをダウンロードできます（PDF出力では回答理由などの詳細も含まれます）
　

比較結果のCSVの例

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5．セッションをファイナライズ

すべての評価が完了したら「ファイナライズ」ボタンをクリックして、キャリブレーションセッションを完了します。

良い点

複数人が同じ通話に対して評価を行うことで、評価の精度や一貫性を高めることができます。
CSV形式の比較レポートは、各設問ごとのスコア差やコメントを一覧で確認でき、エビデンスとしても活用できます。

注意点

キャリブレーションセッション中は、当該のコンタクトに対してメトリクスや生成AIを使った自動評価が利用できません。

6：会話分析メトリクス

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/contact-lens-metrics.html

概要

前項までは個々のコンタクトを基にオペレーターを評価する評価フォームにかかわる機能群でしたが、この項目は評価フォームの系統ではなく、リアルタイム及び過去のコンタクト横断的なデータから、オペレーターの対応品質をチェックするために利用します。

Contact Lens の会話分析メトリクス機能では、音声・チャットデータの解析を通じてオペレーターと顧客の対話に関する詳細な定量データを取得できます。たとえば、平均挨拶時間／中断（顧客の会話を遮ってオペレーターが発話すること）の回数／非通話時間などが自動算出され、リアルタイムおよび履歴レポートに反映されます。対応の質をデータに基づき客観的に分析できる点が大きなメリットです。

基本的な使い方

1．Contact Lensを有効化する

Amazon Connectインスタンスの管理画面から、Contact Lens機能を有効にします。詳細な説明は割愛します。

2．レポート画面を開く

Amazon Connectの管理画面から「履歴メトリクス」または「リアルタイムメトリクス」を選択します。

3．表示項目に会話分析メトリクスを追加する

レポートカスタマイズ画面で、必要なメトリクスの列を追加します。

Contact Lensの会話分析により算出できるメトリクス一覧

エージェントの通話時間
エージェントの平均挨拶時間
エージェントの平均中断回数
エージェントの平均中断時間
エージェントの平均通話時間
顧客の平均通話時間
顧客の通話時間
平均会話時間
平均非通話時間
平均通話時間
非通話時間の割合
通話時間の割合

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良い点

挨拶の長さや中断の頻度など、接客スキルに直結する要素をデータで把握できるため、評価や教育が効率的になります。
分析結果はその場でリアルタイムにモニタリングできるほか、後日振り返り用に履歴レポートとしても活用できます。

注意点

「平均中断時間」などは算出方法が独特です。理解には定義ドキュメントの確認など学習が必要です。

まとめ

Contact Lensについて、SV向けのオペレーター評価系機能をご紹介しました。

評価フォームの作成から評価の実施までをAmazon Connectの画面で完結できるため、コンタクトセンターで利用するツールの乱立を防ぎ、数値的な分析結果や生成AIによる自動評価で評価作業を効率化することもできます。Contact Lensのオペレーター評価系機能を活用して、評価の平準化と評価者の負担軽減を実現してください。
　

今後もAmazon Connectの機能紹介記事を発行しますので、更新通知を受け取りたい方は弊社のメールマガジンをぜひご登録ください。

弊社ではAmazon Connectの導入もご支援しております。お気軽にお問い合わせください。

機能一覧

Contact Lensの機能（20機能に分類）を利用シーン別にまとめました。

機能の内容がわかりやすいように説明をしているため、Amazon Connectの公式資料とは名称等が違っている箇所があります。予めご了承ください。

オペレーター向け機能

本記事と同様に、機能を解説した記事はこちらです。併せてご覧ください。

機能名	概要	日本語対応
通話後の音声文字起こし	オペレーターと顧客それぞれの通話音声を通話終了後にテキストに変換し、記録します。テキストデータはAmazon Connectの「連絡先の詳細」、またはCCP（顧客との電話やチャットを操作する画面）で確認できます。	対応済み
リアルタイム音声文字起こし	オペレーターと顧客それぞれの通話音声をリアルタイムでテキストに変換します。テキストデータはAmazon Connectの「連絡先の詳細」で手動更新を行うことで確認できます。	対応済み
コンタクト後要約	通話終了後に会話の要点を自動で要約します。要約結果はAmazon Connectの「連絡先の詳細」の概要欄に表示されます。要約が自動で生成されると、コンタクトの後の処理（例：顧客にメールを送る、CRMに通話結果を登録するなど）がスムーズになります。	未対応英語での通話は要約されました。今後のアップデートで日本語に対応することを期待します。
通録再生	顧客とオペレーターの会話の録音データを、音声文字起こしと一緒に再生できます。	対応済み

SV向けのモニタリング機能・管理機能

本記事と同様に、機能を解説した記事はこちらです。併せてご覧ください。

機能名	概要	日本語対応
感情分析結果の数値化と表示	音声をテキスト化し、顧客とオペレーターの感情状態を単語から分析します。オペレーターと顧客が会話を開始してから終話するまでの時系列で感情変化を可視化します。	対応済み
カテゴリ分類の自動化	事前に定義したルールに基づき、コンタクトを自動的に振り分けます。ルールには、含まれる単語や通話時間、感情スコアなどを設定することができます。カテゴリ分類が自動化されることで、担当者はデータ分析などの処理に集中することができます。	対応済み
重要な会話のハイライト表示	「連絡先の詳細」の録音とトランスクリプトの表示画面で、オペレーターと顧客の会話の終了後に重要な部分（主題／結論／行動の結果など）を自動的に識別して、アンダーラインで強調して表示します。長いコンタクトでも要点を理解しやすくするための機能です。	未対応英語の対話に対しては主題／結論／行動の結果がアンダーラインで強調して表示されます。日本語は言語自体が未対応なので、キーハイライト機能は利用できません。（2025年7月時点）
コンタクトの高度な検索	Contact Lensの会話分析で取得したメトリクスをコンタクト検索のフィルターとして利用します。感情スコア、評価スコアなどでコンタクトを検索できるようになります。	対応済み
ルール設定とアラート通知	リアルタイムのコンタクトセンターのパフォーマンス分析結果や、オペレーターの評価の値に基づいて、自動的にEメールやAmazon ConnectのタスクをSVに送信するルールを作成することができます。（例：エージェントの休憩時間が規定の時間を超えた場合にEメールでアラートを送信）	対応済み
会話分析ダッシュボード	Contact Lensによる会話の分析結果（例：以前と比較して増減が顕著な問い合わせカテゴリなど）をダッシュボード上に視覚的に表示します。	対応済み
エージェント画面録画	エージェントのデスクトップを画面録画する機能です。顧客対応中の画面操作が記録できるので、オペレーターのパフォーマンスの改善などに活用できます。	対応済み

SV向けの評価系機能

機能名	概要	日本語対応
会話分析メトリクス	オペレーターと顧客のそれぞれの発話時間比率、沈黙の長さ、割り込みをして発話した回数など、会話の定量的指標を自動計測します。	対応済み
評価フォーム作成	使用する場面に応じた評価フォームを作成することができます。条件付き質問（例：ある項目が「はい」であれば追加する評価項目）や、評価項目ごとの重要度（スコア）の調整も可能です。	対応済み
手動のパフォーマンス評価	評価フォーム作成機能で事前に作成したフォームを使用して、個々のコンタクトごとに評価することができます。	対応済み
機械学習を利用した評価の自動化	事前に作成したフォームを使用して評価する際に、会話分析の結果から定量的に評価できる質問項目について、Contact Lens が自動で評価します。	対応済み
生成AIを活用した評価	事前に作成したフォームを使用して評価する際に、評価基準を自然言語で指定することで、生成AIが定量評価以外の質問項目を自動で評価します。	対応済み ※プロンプト（AIに対する指示文）で日本語で回答するよう指示する必要があります。指示をしないと英語で出力されます。
キャリブレーションセッション	SVによる採点基準の整合性を高めるワークショップ機能です。同一のコンタクト履歴を複数のSVが評価し、各評価結果の差分を比較します。	対応済み

SV向けのその他の機能

機能名	概要	日本語対応
音声認識におけるカスタム語彙登録	業界・企業固有の専門用語や製品名など、標準のContact Lens では認識精度が低くなる語彙を辞書登録する機能です。文字起こしの精度向上に貢献します。	対応済み
コンタクト履歴の機密データマスキング	個人情報やクレジットカード番号などの機密データを自動検出し、マスキング処理します。テキストデータだけでなく、通話録音の音声もマスキング処理します。	未対応 2025年7月時点は英語の会話で自動検出が可能です。日本語は言語自体が未対応なので、どの項目もマスキングすることができません。
コンタクトテーマの自動検出	大量の会話データから、頻出の問い合わせテーマを自動で検出します。新しい問い合わせ傾向の発見に役立ちます。	未対応 2025年7月時点は英語の会話で自動検出が可能です。日本語は言語自体が未対応なので、テーマ検出はできません。

　

バーチャレクスでは、Amazon Connectの導入支援や、AWS基盤活用のコールセンターシステムクラウドサービス「Connectrek」の開発・提供を行っています。

バーチャレクス・コンサルティング株式会社
プロダクトエンジニアリング＆サービス部
北村　紫織（きたむら　しおり）

2017年新卒入社。自社CRMソフトウェア「inspirX（インスピーリ）」導入案件の経験を経て、自社クラウドサービスCRMソフトウェアのvirtualex iXClouZ、AWSクラウドサービスAmazon Connect、Amazon Connectをベースとした自社独自開発のConnectrekの導入プロジェクトおよびサービス企画に参画。

バーチャレクス・コンサルティング株式会社
プロダクトエンジニアリング＆サービス部
柴田　康平（しばた　こうへい）

2024年新卒入社。自社プロダクトの機能設計や製品開発に携わり、現在はAWS基盤の生成AIソリューションを用いたコンタクトセンター向けサービスの構想・検証・製品化に一貫して関与。音声認識やナレッジ検索などの技術要素のフィジビリも進めている。