本稿は、AWS主催のイベント「Amazon Connect Customer × 生成AI コンタクトセンター体験ワークショップ」のイベントレポートです。当日は、AIオペレーター活用や多言語対応、複雑な業務の自動化など、コンタクトセンター運営に関わる方であれば一度は感じたことのある課題が話題に上りました。本稿では、その一部をピックアップし、バーチャレクスが考える解決策の例や課題の捉え方をお伝えします。 

※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 Customerの画面には表示されません。また、画面やメニュー名称は執筆時点のものです。アップデートにより表示が変更される場合があります。

目次

イベントの概要

参加者の声から考える、現在のコンタクトセンターの課題と考察

まとめ

イベントの概要

本イベントは、AWSによるAmazon Connect Customerと生成AIを活用したコンタクトセンター変革の最前線を体験できる機会として開催されました。

体験会・懇親会ではエンドユーザー企業の普段の業務やシステム運用における困りごとや不明点を対面で話し合い、AWSやバーチャレクス・コンサルティングから技術、運用両面でお答えしました。参加者からは「実機でのデモが参考になった」「ユーザー同士の情報交換ができた」というフィードバックをいただきました。

イベントの公式ページ：Amazon Connect Customer × 生成AI コンタクトセンター体験ワークショップ

下記は、イベントでデモンストレーションを行った「Amazon Connect Customer Starter Kit 日本語版」「Live Call Analytics (LCA)」の紹介をしている弊社のブログ記事です。参考にお読みください。

• Amazon Connect Customer Starter Kit 日本語版レビュー - 概要・特長・注意点
• Amazon Connectの通話を可視化・要約するLive Call Analytics（LCA）と生成AI活用

参加者の声から考える、現在のコンタクトセンターの課題と考察

イベントでは、参加者から現在のコンタクトセンター運営や、コンタクトセンターでのAI活用についての課題を伺うことができました。その中からいくつかをピックアップし、バーチャレクスが考える解決策の例や課題の捉え方についてコメントします。

課題①AIオペレーター活用で受電率を向上させたい

問い合わせが多いため、スタッフの採用を増やすよりもAIオペレーターを導入したい、という声がありました。

Amazon Connect Customerを活用することで、AIを活用した大量の問い合わせへの対策が可能です。活用の順番は例えば下記のような流れがおすすめです。

• よくある質問にはFAQを参考にボイスボットやチャットボットが自動で返信することで、問い合わせ数そのものを削減する
• 顧客の問い合わせの意図をAIが特定し、適切なスキルを持つオペレーターに振り分けることで、たらい回しによる対応の長期化を防ぐ。または、オペレーターへの交代をする際に事前情報を連携することでオペレーターが対応をスムーズに開始できるようにする
• 対応しきれない着信をAIオペレーターが受け、人間に代わって応対する
• 通話内容の要約を自動生成し、ACW（後処理）の時間を短縮することで、対応できる電話の本数を増やす

どの施策が適しているかは、「自己解決の促進」「問い合わせ対応の効率化」「後処理時間の短縮」のうち、どこがボトルネックになっているかによって異なります。

なお、AIによる応対や自動回答では、参照するナレッジの内容が回答精度を大きく左右します。まずは現在の課題を整理し、AIに任せる業務範囲を明確にすることが重要です。

課題②Amazon Connect Customerの価格を知りたい／音声・チャットの自動応対をしたい

他社製品との価格の比較がしたいという意見もありました。また、現在できていることがより安くできるか、という観点以外に、音声やチャットの自動応対など、AI機能を拡張できるか否かも話し合われていました。

■ コストについて

Amazon Connect Customerを利用した場合の概算コストは、AWS公式サイトで簡易的に試算いただけます。席数ライセンスが不要で、AI機能も含めて利用できるメリットがあり、利用量に応じたシンプルな従量課金制となっています。

■ 音声・チャットの自動応対について

現時点でもAmazon Connect Customerは音声・チャットの両チャネルでAIボットを利用可能であり、以下のような組み合わせにより利用者体験の満足度をさらに高められる可能性があります。

• サードパーティー音声の活用　参考：「もっと自然な声で応対する」 Amazon Connect Customer×ElevenLabsで実現する音声品質改善 - ソリューションバーチャレクス
• 2026年7月20日に発表された新しいエージェント音声の活用

他社のコンタクトセンターAIシステムと比較した際のAmazon Connect Customerの強みは、AWSサービス全般との連携を活かした拡張性の高さにあります。すでに一定水準のAI活用を進めており、既存業務以外の領域にもAI活用を広げたいとお考えであれば、Amazon Connect Customerは有力な選択肢になるはずです。

課題③電話チャネルでのリアルタイム双方向翻訳

多言語対応を行っているコンタクトセンターではその言語を話せるスタッフが必要になりますが、日本語話者よりも採用ハードルが高くなりがちです。AIを利用して顧客とオペレーターの音声を通話と同時に翻訳することはできないか、というお悩みの相談がありました。

リアルタイム通訳はAmazon Connect Customerの標準機能には含まれていませんが、以下の方法での実現が考えられます。

• 完全な双方向ではなく、顧客の発話を翻訳してオペレーターの画面に表示する機能のみであれば、LCA(Live Call Analytics)で実現可能
• 双方向翻訳については、AWSがGitHub上で公開しているサンプルソリューションを活用できる可能性あり(弊社での検証実績は無いため、日本のコンタクトセンター運用への適合性は別途検証が必要)
  
  

AWSサービス全般に言えることですが、標準機能に無い機能であってもAWSによるサンプルソリューションが豊富に存在する点は大きな強みです。業務要件を満たすかどうかの見極めは必要ですが、「標準機能に無いから」という理由だけで要望を断念する必要は無いと考えます。

LCAでリアルタイム翻訳を表示する様子

課題④複雑な業務において、AIによる自動化が困難

業務やシステムの条件判定の仕組みが複雑なため、AIを組み込むことが難しいというお悩みもよく課題になります。今回のイベントではホテル予約プラットフォームの運営現場におけるキャンセル手続きのリアルな大変さをご相談いただきました。

キャンセル手続き全体をAIで完全自動化するのではなく、業務を分解し、定型化できる部分からAIを活用する方法が現実的です。

• 主な活用方法としては、以下が考えられます。
  予約情報やキャンセル規定、会員ランク、割引条件などをAIが事前に収集・整理し、オペレーターに判断材料や対応案を提示する
• 条件が明確なケースは自動処理し、例外的なケースのみ人間に引き継ぐ

どの施策が適しているかは、オペレーターがキャンセル対応の中で何の確認や判断に時間を使っているかを整理し、自動化できる処理と人間の判断が必要な処理を切り分けることで見えてきます。

なお、そのためのデータ分析やダッシュボード構築を行う場合、例えばAmazon QuickSightを利用し、Amazon Connect Customerのデータやメール、各種データベースなどの周辺データを組み合わせたダッシュボードが検討できます。

まとめ

このレポートでは、イベント「Amazon Connect Customer × 生成AI コンタクトセンター体験ワークショップ」で実際に見聞きしたコンタクトセンター運営の課題、AI活用の課題について、バーチャレクスが考える解決方針をいくつか紹介しました。

これからAIを活用しようと考えているセンターも、既にAIを活用しているセンターも、AIを自社の業務に合わせて使いこなせるかという悩みを多く抱えていました。従来の業務システムであれば追加開発によってほぼ確実に意図通りに動作しますが、AI活用ではそう単純にはいかない難しさに苦労されている姿が印象的でした。

Amazon Connect CustomerをはじめとしたAWSの生成AIソリューションは、はじめから全部の業務をAIに任せず一部分だけをAIに置き換えたり、PoCから始めるなど、スモールスタートでAI活用を推進する方法に向いています。業務を大幅に変えることなくAI活用を始められるかどうかを検討したい場合にもおすすめです。

今後もAmazon Connect Customer／コンタクトセンターにおける生成AI活用といったテーマでイベントやウェビナーを開催する予定です。開催情報は弊社のメールマガジンでもお知らせしておりますので、興味のある方はご登録をお願いいたします。

コンタクトセンターへのAI導入が加速する中、「まず試してみたい」「既存業務の一部での利用から始めて検証したい」というニーズが増えています。しかし実際には、Amazon Connect Customer（注：Amazon ConnectがAIファミリー化されたことに伴う新名称）のようなクラウド上で利用できるコンタクトセンター・サービスであっても、AI機能や顧客管理・ケース管理を一通り動かせるテスト用環境を整えるには、設定項目が多く相応の準備時間がかかります。

こうした課題に応えるソリューションとして、AWSが公式に公開しているのが Amazon Connect Customer Starter Kit日本語版です。デプロイするだけでAI機能を含むコンタクトセンター環境が構築でき、すぐに動作確認まで進められます。本記事では、2026年6月現在のスターターキットの概要・特長と、実際に操作してわかった注意点を解説します。　

※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 Customerの画面には表示されません。また、画面やメニュー名称は執筆時点のものです。アップデートにより表示が変更される場合があります。

目次

Amazon Connect Customer Starter Kitとは

スターターキットの注目機能

AI・顧客管理・ケース管理が統合済みの状態で使える

生成AIによるケース要約の自動作成（スターターキット固有機能）

発信者番号切り替え、発信履歴表示機能（スターターキット固有機能）

デプロイ後すぐ電話でテストできる

日本語ドキュメントが充実していて構築・管理がしやすい

パッケージに含まれるその他の主な機能

1本の問い合わせが完結するまでの流れをスターターキットで実践

実際に操作してわかったスターターキットの注意点

まとめ

Amazon Connect Customer Starter Kitとは

Amazon Connect Customer Starter Kit（以下、スターターキット）は、GitHubでAWS公式が公開している、Amazon Connect Customerインスタンスをテンプレートを利用して素早く構築できるソリューションです。東京リージョン（ap-northeast-1）またはバージニア北部リージョン（us-east-1）の両方でデプロイすることができます。

• コンタクトセンターを運営する企業向けに開発された、Amazon Connect Customer の導入・デプロイを支援する統合ソリューションです。
• 本パッケージの最大の特徴は、デプロイするだけで最新の AI 機能を活用したコンタクトセンター環境が即座に利用可能になる点です。複雑な設定作業は不要で、付属のデプロイメントガイドに従うだけで環境が完成します。

（Readmeより抜粋）

AWS Cloud Formationのテンプレートだけでなく、Readmeや手順書などの構築ガイドも日本語で充実しており、AWSとAmazon Connect Customerの基礎知識がある人ならば数時間で実際に電話をかけたりチャットボットの動作を試したりすることができるAmazon Connect Customerインスタンスを構築することが可能です。

スターターキットの注目機能

数ある機能の中から、スターターキットの特長をいくつかご紹介します。

AI・顧客管理・ケース管理が統合済みの状態で使える

通常、Amazon Connect CustomerでAI機能・顧客プロファイル・ケースを利用するにはそれぞれ個別に有効化の手続きが必要ですが、スターターキットを使うとこれらが最初から統合された状態でセットアップされています。 

AIエージェント（Connect アシスタント）

Amazon Connect Customerには標準でAIエージェントと初期プロンプトが用意されていますが、スターターキットにはAIエージェントが参照するナレッジ（クレジットカードや自動車ローンに関するマニュアル）もあらかじめ含まれています。デプロイ後すぐにテストコールでAIエージェントの動作を確認できる点は、検証目的での活用において便利です。

このナレッジ文書はWordで作成されており、内容を人間が確認・編集することもできます。AIに参照させる文書の形式や書き方の見本として活用したい場合にも参考になります。

エージェントワークスペース（オペレーターが顧客対応を行うための画面）では、オペレーター支援AIエージェントに対してナレッジを質問したり、通話内容を要約してもらったりする機能も利用できます。

また、電話・チャットの両チャネルで顧客向けのAIボットを利用できます。電話チャネルでのAIボット活用は、返答速度や通話品質が体験に直結するため、早い段階から実機でテストできることは重要です。弊社の動作確認では、顧客の発話終了からAIボットの返答までに2秒程度の間が発生しました。ナレッジベースの範囲内での質問については、USBヘッドセットを使用した環境で発話内容の大幅な誤認識は見られませんでした。

顧客プロファイル

基本機能をすぐに利用可能です。過去の弊社ブログで詳細な機能の解説をしていますので、是非ご覧ください。

ケース

基本機能をすぐに利用可能です。過去の弊社ブログで詳細な機能の解説をしていますので、是非ご覧ください。
　

生成AIによるケース要約の自動作成（スターターキット固有機能）

Amazon Connect Customerには「CaseSummarization」というケース概要生成AIエージェントが標準で搭載されており、過去の問い合わせ履歴をもとにケースの概要（複数の問い合わせ・コメントを要約した文章）を自動生成できます。ただし、このエージェントはシステムエージェントであるため、設定を編集することができません。そのため、日本語の会話が行われていても、生成される概要は英語になってしまいます。日本語でケース概要を自動生成したい場合は、CaseSummarizationと同等の機能を持つAIエージェントを別途自分で作成する必要があります。

スターターキットで構築した環境には、この日本語対応のケース概要生成AIエージェントがはじめから組み込まれています。自分で作成・設定する手間を省ける点は、特に導入初期の作業量を抑える上で大きなメリットと言えます。

発信者番号切り替え、発信履歴表示機能（スターターキット固有機能）

MyConnectAppは、オペレーターが顧客対応を行う画面であるエージェントワークスペースに表示できるアプリケーションです。 

Amazon Connect Customerでは通常、発信時の電話番号（発番）の切り替えにはキュー設定の変更が必要ですが、MyConnectAppを使うとその設定変更なしに発番を選択して発信することができます。また、ログイン中のオペレーター自身が対応したコンタクトの履歴を一覧で確認できる機能もあります。このアプリケーションはソースコードが公開されており、追加開発も可能と思われます。

MyConnectAppの画面イメージ

デプロイ後すぐ電話でテストできる

Amazon Connect Customerでインバウンドコールやアウトバウンドコールのテストをするには、事前に電話番号を取得しておく必要があります。米国など一部の国の番号はAWSサポートへの問い合わせなしにコンソールから直接取得できるようになっていますが、スターターキットではデプロイ時点でアメリカの電話番号が1件取得済みの状態になっているため、その手順も省略できます。

なお、日本の電話番号を取得するには所定の書類を提出してAWSサポートに申請する必要があります。番号の種類によりますが、取得まで数日〜2週間程度の準備期間を見ておく必要があります。
　

日本語ドキュメントが充実していて構築・管理がしやすい

Amazon Connect Customerの構築では、設定項目が多岐にわたるため、どこから手をつければよいかわからないといった状況になりがちです。スターターキットには、そうした場面で役立つドキュメント類が日本語で一通りそろっています。

GitHubのReadmeではソリューション全体の概要をすばやく把握でき、構築ガイドは画面キャプチャ付きで手順が丁寧に説明されています。また、構築時の設定値や作成したリソースの管理に役立つExcelのパラメーターシートも付属しています。初めてAmazon Connect Customerに触れる方でも、ドキュメントに沿って作業を進めやすい構成になっています。
　

パラメーターシートの例

パッケージに含まれるその他の主な機能

前項で紹介した注目機能のほか、付属の構築ガイド（AmazonConnectCustomerPackage_DeploymentGuide_20260605.pdf）で構築できる主要な内容です。

• 利用できるチャネル：電話（インバウンド・アウトバウンドの両方）、チャット（手動で有効化する必要があります）
• 電話番号（米国）1件　※日本国内の電話番号については別途取得申請が必要 
• 顧客プロファイルによる顧客管理
• ケースによる問い合わせ管理、問い合わせ内容のAI要約
• Contact Lensによる通話分析の各種機能（通話の文字起こし、感情分析など）
• オペレーター向けのAIエージェント機能（ナレッジを自動検索し、会話の内容に合わせてレコメンド／オペレーター向けチャットボットでのナレッジ検索、会話内容要約）
• 日本語で会話ができる顧客向けのAIボット（音声チャネルとチャットチャネルで利用可能、オペレーターへのエスカレーション可能）
• エージェントワークスペースでキューを選択しての発信や自分が対応したコンタクトの一覧を表示できる簡易アプリケーション
• インバウンド・アウトバウンド用コンタクトフロー／祝日管理を含む各種テンプレート

なお、初期設定状態では利用できないAmazon Connect Customerの主要機能もあり、Eメールチャネル／SMS送信／アウトバウンドキャンペーンは自分で有効化する必要があります。

1本の問い合わせが完結するまでの流れをスターターキットで実践

ここでは、「カード会社にクレジットカードの解約手続きについて確認するケース」を想定し、実際にスターターキットを使って電話をかけた場合の体験を、顧客・オペレーターそれぞれの視点で追ってみます。

①AIボットによる自動FAQ回答から有人エスカレーションまで（顧客視点での体験）

電話をかけると、まずAIボットが対応を開始します。従来のIVRのように番号を押して要件を選択するのではなく、顧客が話した内容をAIボットがそのまま聞き取り、自然な会話の流れでFAQに回答します。
　

AIボットは事前に登録したナレッジを参照して回答します。検索処理が入るぶん回答までに数秒の間が生じますが、ナレッジに沿った内容で応答します。ナレッジに含まれない質問をした場合は、検索を試みたうえで回答できない旨を返答します。

チャットチャネルでも同様の動作が可能です。回答までの無音が気にならないため、チャットチャネルはスターターキットでの初期検証に向いていると思われます。

次に、顧客は解約以外の選択肢も確認したいと思い、人間のオペレーターへのエスカレーションを要請します。 

顧客の発言の趣旨をAIボットが理解し、エージェントにコンタクトをエスカレーションします。

②有人エスカレーション後のエージェントワークスペースの動作（オペレーター視点での体験）

着信はエージェントワークスペース上で受け付けます。既存顧客の場合は顧客プロファイルが自動表示されるため、過去の問い合わせ履歴をすぐに確認した状態で対応を開始できます。新規顧客の場合は電話番号などの基本情報のみが表示されます。

エージェントワークスペースに着信した時の画面

通話が始まると、2〜3往復ほどの会話でAIエージェント（エージェントコパイロット）が通話の意図を特定し、回答の推奨を提示します。またケースが自動作成されるため、問い合わせ内容を別途記録する手間も省けます。

コパイロットが回答を推奨している様子

エージェントコパイロットに個別の質問を投げかけたり、会話内容の要約を依頼することも可能です。

要約を依頼した時の様子

③後処理でのケース要約の自動生成（オペレーター視点での体験）

顧客との対話が終了したあとの後処理として、AIによるケース概要の自動生成を行います。

生成された概要はContact Lensの文字起こしを参照しながらオペレーターが修正することも可能です。下書きをAIが自動作成することで、後処理時間の短縮と記録品質の均質化が期待できます。

以上で、1件の問い合わせが受付から後処理まで完結するまでの一通りの流れを体験できました。

ただし、これらの機能を正しく動作させるためにはいくつか設定上の注意点があります。次の章で詳しく解説します。

実際に操作してわかったスターターキットの注意点

便利なセットアップキットですが、利用する際には下記の点にご注意ください。

• テストコール料金に注意
  スターターキットで取得される電話番号は米国番号のため、日本の電話からテストコールを行うと国際通話料金が発生します。大量のテストコールを予定している場合は、コストアラートを設定するか、AWSサポートに依頼して日本の電話番号を取得することをお勧めします。
• Contact Lensの有効化が必要
  自動構築される個々のフローには、Contact Lensのブロックが含まれていないものがあります。初期設定のままでは通話・チャットでContact Lensの機能を利用できないため、フローを適宜修正してください。特に、スターターキットで自動構築されるオペレーター支援AIエージェント（回答の推奨）を利用するには、Contact Lensの有効化が必要です。
• ケース概要の必須化が必要
  スターターキットが自動作成するケーステンプレートは、初期状態では全項目が任意入力です。AIによるケース概要の生成を利用する場合は、管理画面のケーステンプレート設定で「概要」の項目を必須項目に変更してください。
• 実会話を想定したテスト
  顧客向けAIボットは、質問への回答精度などの一般的な確認項目に加えて、人間との実際の会話を想定したテストを行うことを推奨します。例えば、会話に意図的にフィラーや相槌を挟むテストです。弊社の動作テストでは、相槌を顧客の発話と誤認し、AIボットが発話を止める挙動を確認しました。

まとめ

Amazon Connect Customerのスターターキットについての概要と、実際の操作を通じた注意点をご紹介しました。

スターターキットの位置づけを一言で表すと、本番環境の前段階を素早く作るためのツールといえます。CloudFormationで多数のリソースが自動構築されるぶん、環境全体の設定を最初から把握しきることは難しく、権限設定など細かな確認が後から必要になる場面もあります。そのため、いきなり本番環境として使い始めるよりも、PoCや社内テストといった用途でまず活用し、検証の完了した部分から段階的に本番環境へ移していく進め方が現実的です。

また、スターターキットはAmazon Connect Customerの機能を幅広くカバーしており、AI機能についてはエージェントとプロンプトが最初から組み込まれた状態で試せます。Amazon BedrockのようなAI基盤技術に深く精通していなくても、AIを活用したコンタクトセンターがどういうものかを素早く体感できる点は、大きな強みと言えます。外部システムとの連携など、スターターキットがカバーしない領域は別途実装が必要ですが、コンタクトセンターの基本構成とAI活用の実際を体感する出発点としては十分な内容です。

バーチャレクス・コンサルティングは、Amazon Connect Customerの導入・構築支援にとどまらず、運用設計や定着支援まで含めたトータルサポートを提供しています。また、Amazon Connect Customerを中核としたコンタクトセンター基盤だけでなく、周辺システムを含めた幅広いAWS環境の設計・構築にも対応可能です。


スターターキットの内容にとどまらないPoC・本番運用のご相談ももちろん可能です。
お気軽にお問い合わせください。

コンタクトセンターでは近年、生成AIを活用した業務改善の取り組みが急速に進んでいます。通話音声のリアルタイム文字起こしや要約生成、感情分析など、AIを活用したさまざまな応対支援のユースケースが生まれつつあります。

Amazon Connectでも通話分析機能としてContact LensやQ in Connectなどが提供されていますが、バーチャレクスはさらに柔軟な通話分析を実現するソリューションとして Live Call Analytics（LCA） を提供しています。

本記事では、Amazon Connectと連携してリアルタイム通話分析やエージェント支援を実現するLCAの概要と、バーチャレクスが提供する日本語環境での導入支援についてご紹介します。

　
※サービス名、機能詳細は2026年2月現在の内容です。機能のアップデートなどにより将来的に変更される可能性があります。また、画像の赤枠や注釈は記事化するにあたり追記したもので、実際の画面には表示されておりません。

目次

コンタクトセンター運用でよくある課題

Live Call Analytics（LCA）とは

LCAの全機能とAmazon Connect標準機能の比較

LCAが解決する業務課題の例

①SVエスカレーションの削減

②リアルタイムモニタリング

③通話後業務（ACW）の効率化

バーチャレクスによるLCAのカスタマイズ内容

①日本語環境での利用に対応

②Amazon Connectエージェントワークスペースへの統合

③Amazon Connectで作成するボイスボットとの連携

まとめ

コンタクトセンター運用でよくある課題

コンタクトセンターでは、日々の運用の中で次のような課題が挙げられます。

• FAQやナレッジを用意しているが、実際の応対の中で落ち着いて参照できないため、オペレーターが社内資料を十分に活用して回答を作成できない。その結果、回答の根拠に自信が持てず、確認のためにSV（スーパーバイザー）へエスカレーションせざるを得ないケースが増えている。
• 通話後の要約作成に時間がかかり、特に長時間の通話のACW（After Call Work: 通話後業務）が長くなる。
• SVがオペレーターの会話をモニタリングしているが、SVが多忙であったり、複数の通話を同時に確認する手段がないため、リアルタイムでモニタリングすることが難しい。

これらの課題に対して、通話内容のリアルタイム文字起こしやAIによる要約生成、エージェント支援が可能なソリューションを活用することで、オペレーター・SV業務の効率化や応対品質の平準化を図る取り組みが進んでいます。この記事でご紹介するLive Call Analytics（LCA）は、これらの課題の解決に役立つコンタクトセンター向けの音声解析ソリューションです。

Live Call Analytics（LCA）とは

Live Call Analytics（LCA）は、AWSがGitHubで公開している音声解析ソリューションで、Amazon Connectと連携してリアルタイムの通話分析と、分析結果に付随したエージェント支援を行うことができます。

主な特徴として、以下のような機能があります。

• 通話のリアルタイム文字起こし
• 生成AIを利用した通話内容の要約生成（標準では英語で生成されるため、バーチャレクスの独自機能として日本語での生成機能を追加。詳しくは後述）
• 会話内容に応じたナレッジのレコメンド・トーク例の表示ができるエージェント支援
• 通話内容のリアルタイム分析（感情分析・カテゴリの分類・キーワードやNGワードの検出）

これらの機能を組み合わせることで、通話中のオペレーター支援やSVによるリアルタイムモニタリング、通話後の業務効率化などを実現できます。

LCAの画面イメージ

LCAのアーキテクチャ図（概要レベル）

LCAの全機能とAmazon Connect標準機能の比較

Amazon Connectには通話分析・エージェントアシスト機能としてContact Lens、Q in Connectなどが提供されていますが、LCAを利用することで、日本語での要約生成といった便利な追加機能付きでオペレーター支援系の機能を利用できます。

※Contact Lensと同等の分析基盤を利用。

例えばContact Lensでは、通話の文字起こしを確認する際に画面更新が必要となりますが、LCAではリアルタイムに文字起こしが自動表示されるため、SVが複数通話を同時にモニタリングしやすくなります。

また、生成AIを活用した要約生成やエージェント支援機能を組み合わせることで、通話後業務の効率化や応対品質の平準化にもつながります。

LCAが解決する業務課題の例

LCAを導入することで、冒頭に例示したコンタクトセンターの課題に対する解決策を講じられます。

①SVエスカレーションの削減

問い合わせ対応では、オペレーターが回答に自信を持てない場合にSVへ確認を行うケースがあります。
LCAのエージェント支援機能を活用することで、FAQやAIが提案する顧客対応例を参照しながら対応できるため、「念のため」とSVにエスカレーションする回数を減らすことにつながります。

②リアルタイムモニタリング

SVがオペレーターの通話の文字起こしをリアルタイムにモニタリングできます。LCAの画面を複数同時に表示することで、複数の通話を同時にモニタリングすることも可能です。

NGワードや特定キーワードを検知するルールを設定すると、検知と同時にアラート表示になるため、問題が発生している通話を早期に把握することもできます。

アラート表示の様子

③通話後業務（ACW）の効率化

通話終了後に応対内容の要約をCRMなどに記録する場合、LCAの要約生成機能を活用することで、要約作成の時間を短縮し、ACWの効率化が期待できます。

要約文の作成は得意な人と苦手な人で品質の差が出やすい業務です。AIが下書きを作成することで、要約の作成に苦手意識を持つオペレーターの業務負担を軽くできます。また、要約文の品質も平準化できます。

バーチャレクスによるLCAのカスタマイズ内容

LCAはGitHubで公開されているソリューションですが、そのまま利用する場合にはいくつかの課題があります。

例えば次のような点です。

• UIが英語で提供されている
• 日本語環境での利用検証が必要
• 導入時のアーキテクチャ理解や運用設計が必要（Amazon Connect以外のリソースの設計・管理が必要）

特に日本語での利用については、文字起こしや要約生成などの機能が実際のコンタクトセンター業務でどの程度利用できるかを事前に検証する必要があるため、PoC（概念実証）から始めるケースも少なくありません。

バーチャレクスでは、Amazon Connectを活用したコンタクトセンター構築の経験をもとに、日本語環境でLCAを活用するための導入支援サービスを提供しています。

主な独自カスタマイズの内容は次の通りです。

①日本語環境での利用に対応

LCAのUIだけでなく、要約生成などの機能も含めて、日本語で利用できるように構成しています。
社内での検証を通じて、日本語環境で利用可能な機能や注意点について整理しているため、PoCを実施せずに導入検討を進めることも可能です。

②Amazon Connectエージェントワークスペースへの統合

LCAの画面は、Amazon Connectのエージェントワークスペースのパネルとして表示できます。コールが着信すると、自動的にそのコンタクトの分析画面が表示されます。

これにより、オペレーターは通話対応中に別画面を開くことなくLCAの機能を利用できます。ソフトフォンの操作、
LCAの機能の利用、ナレッジドキュメントの参照などがエージェントワークスペースに集約されるため、オペレーターが顧客対応中にスムーズに操作できます。

③Amazon Connectで作成するボイスボットとの連携

Amazon Connectのボイスボットと連携することで、ボットが一次対応した内容をオペレーターに引き継ぐ前に表示することも可能です。これにより、オペレーターは顧客がどのような問い合わせをしていたのかを事前に把握した状態で応対を開始できます。　

まとめ

Live Call Analytics（LCA）は、Amazon Connectの通話データをリアルタイムに分析し、文字起こしや要約生成、エージェント支援などを実現するソリューションです。

Amazon Connect標準機能でも通話分析は可能ですが、LCAを組み合わせることでリアルタイム文字起こしや生成AIを活用した応対支援など、より柔軟な活用が可能になります。一方、LCAはGitHubで公開されているソリューションであるため、日本語環境での利用や運用設計には一定の知識が必要になる点は注意が必要です。

Amazon Connectの通話分析をさらに高度に活用したい場合には、LCAの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

Contact Lensの機能の復習におすすめの記事

声をデータに。Amazon Connect Contact Lensのオペレーター業務支援３機能 - ソリューションバーチャレクス

Contact Lensで進化するSV向けモニタリング強化機能 - ソリューションバーチャレクス

バーチャレクス・コンサルティングは、Amazon Connectの導入・構築支援にとどまらず、運用設計や定着支援まで含めたトータルサポートを提供しています。また、Amazon Connectを中核としたコンタクトセンター基盤だけでなく、周辺システムを含めた幅広いAWS環境の設計・構築にも対応可能です。

さらに、長年にわたり顧客接点領域に携わってきた知見をもとに、AI・生成AIの研究および社会実装にも注力しています。実際のコンタクトセンター運用を見据えたAI活用を検討している点も、バーチャレクス・コンサルティングの特徴の一つです。

コンタクトセンターのクラウド化や、Amazon Connectの活用、AIを用いた業務高度化に関心をお持ちの方は、現状の課題整理からご支援可能です。まずは貴社状況のご相談から、お気軽にお問い合わせください。　

Catch up! Amazon Connectは、Amazon Connectの基本機能を紹介するシリーズです。

今回のテーマはケース機能です。前回の記事では基本機能とメリット・デメリットなどの概要を詳しく紹介しているので、ぜひご一読ください。今回の記事では、ケースの注目機能をいくつかピックアップして詳細にご紹介します。

※この記事ではAmazon Connectで標準提供されている機能についての解説をお伝えします。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。

また、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。

※画面やメニュー名称は執筆時点のものです。アップデートにより表示が変更される場合があります。

目次

注目機能１　フローブロック「ケース」でケースの作成・更新を自動化する

注目機能２　ケースSLAとContact Lensルールを利用した自動アラート設定

注目機能３　ケースデータの活用（アウトバウンド業務など）

まとめ

注目機能１　フローブロック「ケース」でケースの作成・更新を自動化する

電話やチャットなどのフローに「ケース」のブロックを設定すると、フローでケースを取得・更新・作成できます。
ボットによる自動処理などに応用することができます。

設定方法

Amazon Connectのフロー編集画面を開きます。

フローブロックの「ケース」を利用することで、ケースを作成・更新・取得することができます。

ケースを利用するには顧客プロファイルの指定が必要なので、直前に「お客様のプロフィール」のブロックを設定して顧客を特定することも忘れないようにしましょう。

下の画像は、着信後に自動的にケースを作成する簡単なフローの例です。

こちらのフローに電話をかけてみると、ケースが自動的に作成されました。

利用方法の例

顧客に紐づくケースを自動的に作成・更新できるので、ボットによる自動対応といった用途が想定できます。

例．ボット無人対応により受け付けた情報をケースに記録

顧客とボットがチャットで会話をして、オンライン面談の予約をする業務を想定します。

ボットは顧客のEメールアドレスと面談希望時間（第1希望～第3希望）の入力を受け付けます。

チャットボットと顧客の会話が終了し、Amazon Connectにケースが作成されます。ケースには顧客名とケースの作成日時、連絡先（電話番号やメールアドレス）、およびボットが収集した面談希望日時が登録されます。

面談担当者がケースを確認し、電話やEメールで顧客に面談日時を連絡します。

注目機能２　ケースSLAとContact Lensルールを利用した自動アラート設定

Amazon Connect Contact Lensのルールと連携した設定をすることで、ケースのSLA（例：期限までにケースが解決したか）を満たしているかどうかをチェックできます。

チェック結果を活用し、必要に応じてEメールで管理者に通知するといった設定も可能です。

（参考）Amazon Connect Cases での SLA の仕組み

設定方法

SLAの設定はAmazon Connectの分析と最適化＞ルールで行います。

設定手順は2段階です。

1. ケース作成／更新を監視するルールを作成する
2. SLA違反を検知するルールを作成し、通知などのアクションを設定する

1．ケース作成／更新を監視するルールを作成する

はじめに監視対象を作成します。ケースの作成に対してSLAを設定するか、ケースの更新に対してSLAを設定するかを決め、作成の場合は「Cases、新しいケース（新しいケースが作成されました）」、更新の場合は「Cases、ケースの更新（ケースが更新されました）」のルールを作成してください。

ルール「新しいケースが作成されました」の作成中の画面

2．SLA違反を検知するルールを作成し、通知などのアクションを設定する

次にSLAを監視するルールを作成します。「Cases、サービスレベル契約違反（ケースサービスレベル契約に違反しました）」を選択し、先のステップで作成した監視対象のルールを選択します。

次の画面の「アクションを定義」でメール送信などのアクションを追加できます。

ルール「ケースサービスレベル契約に違反しました」の作成中の画面

これでSLAの設定ができました。

エージェントワークスペースで各ケースのSLAのタブを確認すると、SLAの期限などの情報が確認できます。

利用方法の例

SLAの期限を過ぎた場合のアクションは、「ケースを更新する」／「Eメール通知を送信する」／「タスクを作成する」／「タスクを終了する」の中から複数選択できます。

それぞれのアクションの特長を活かし、期限切れのケースに効率的に対応できる業務設計を行いましょう。

例１．担当者を設定する（ケースを更新する、またはケースにタスクを作成）

SLAの期限を過ぎてアラート状態になったケースに対し、自動的に担当者を割り当てるための方法です。

担当者の割り当て方法は、以下の2通りが考えられます。

ケースとタスクのどちらを中心に運用しているかを踏まえて選択するとよいでしょう。

① ケースを更新して担当者、または担当キューを設定する
ケース一覧画面で担当者が分かりやすくなり、視認性が向上します。（下の画像を参照）

② ケースにタスクを作成し、タスクの担当者を設定する
電話やチャットのコンタクトと同様にCCPに着信します。

オペレーターがログインし、エージェントワークスペースを開いて受付可能な状態になると、すぐに通知が届くため、気付きやすくなります。

例２．担当者を付け替え、新しい担当者向けに通知する（ケースを更新＋Eメール通知）

ケースの担当者を変更し、新しい担当者へ期限切れのケースを引き継いだことを通知することで、停滞していたケース対応を再開するきっかけを作ります。

具体的には、以下の流れで対応します。

1．ケースを更新して、新しい担当者を設定する
2．Eメール通知で新しい担当者を指定し、早急な対応を依頼する

通知メールの本文は自由にカスタマイズ可能です。

なお、Eメール通知の送信先には Amazon Connectのユーザーのみ指定可能 です。

Amazon Connectに登録されていないメールアドレスは指定できないため、ご注意ください。

注目機能３　ケースデータの活用（アウトバウンド業務など）

ケースを顧客プロファイルのオブジェクトとして登録することで、例えば顧客セグメント作成といったアウトバウンド施策へのデータ活用ができるようになります。

設定方法

Amazon Connect管理者ガイドに設定方法が載っているため、本稿では詳しい記述を割愛します。

基本的には手順の通りに設定すればよいですが、画面の操作だけでなくAWS CLIを利用した手順もありますので、AWSに関する知識がある人やコマンドラインが扱える人が設定することが望ましいです。
　

利用方法の例

ケースがオブジェクトとして扱えるようになると、主に①顧客セグメント作成にケースデータを利用できる、②ケースの作成や更新を起点とした他システム連携が構築できる　というメリットがあります。

例１．顧客セグメント作成にケースデータを利用する

顧客セグメント(*1)を作成する際に「直近1か月以内にあるカテゴリのケースが作成された顧客」といった作成方法を指定できるようになります。これにより、アウトバウンドキャンペーンの施策がより充実したり、顧客の傾向分析にケースを利用できるようになります。

*1　顧客プロファイルを条件によりグループ化したもの。例えば「東京都に住んでいる3か月以内に新規登録した顧客」「メールアドレスの登録があり、1か月以内にチャットコンタクトをしたことがある顧客」などが作成できます。

顧客セグメント作成の様子

例２．ケースの作成や更新を起点とした他システム連携

ケースの作成や更新をほぼリアルタイムでAmazon Connectの外部に共有できるので、ケース作成をAmazon EventBridge経由でSlackに連携し、メンション付きの通知を送る（メンションのテンプレートにSlackの@channelなどを設定）／ケース作成・更新を外部のCRMに共有し、Amazon Connectでケースを利用しつつ、CRMでの顧客・案件の集合的なデータ集積を自動化するといったことが可能です。

システム連携イメージ

まとめ

本稿ではAmazon Connectのケース機能について、注目機能をピックアップして詳しくお伝えしました。

ケース機能はAmazon Connectを中心としたコンタクトセンターシステムで案件・商談管理のメイン機能として利用することができ、外部システムと連携することもできる便利な機能です。初期費用無しで使い始められる点も含め、気になったら試してみることのハードルも低いのではないでしょうか。まずは、フローでのケース自動起票と、SLA違反時の通知設計から試すのがおすすめです。小さく始めて、運用に合わせてテンプレートや項目を育てていくと、現場に定着しやすくなります。

実際の運用を始める前に、前回の記事で触れた特長や難点、注意点もご参照ください。

Amazon Connectのケース機能を徹底解説：案件管理を可能にする基本機能と導入のポイント（ケース機能第1回）


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Catch up! Amazon Connectは、Amazon Connectの基本機能を紹介するシリーズです。

今回と次回のテーマはケース機能です。本稿では機能一覧とメリット・デメリットなどの概要を、次回の記事では注目機能を詳細にご紹介します。

※この記事ではAmazon Connectで標準提供されている機能についての解説をお伝えします。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。

また、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。

※画面やメニュー名称は執筆時点のものです。アップデートにより表示が変更される場合があります。

目次

Amazon Connectのケース機能とは

基本機能

ケースフィールドの作成

ケーステンプレートの作成

エージェントワークスペースでケースを作成・参照

ケースを完了する

ケースを削除する

ケース機能の利点

ケース機能の難点

ケース機能の利用に関わる注意点

機能一覧

ケース機能にまつわるFAQ

まとめ

Amazon Connectのケース機能とは

Amazon Connectのケース機能を一言でまとめると、コンタクトセンターでの顧客対応を一元管理できる案件（問い合わせ）管理機能です。電話、チャット、タスクといった複数のコンタクトを1つのケースに紐づけて管理できるため、対応の抜け漏れを防ぎ、スムーズな顧客体験を実現できます。

実際のケースを作成する画面や参照する画面を例示します。

ケースを作成する画面

ケースをエージェントワークスペース(オペレーターが顧客対応をする画面)で参照するイメージ

ケース機能は、例えば下記のような用途に利用可能です。

• 顧客データに問い合わせ案件を紐づけて、電話、チャット、タスク、メールなどの履歴と一元的に管理する
• フローブロックにケースの処理を組み込むことで、ケースを自動作成・更新する（ボットによる処理）
• 紐づけたコンタクトを含めたケースのサマリー（AIによる要約）を生成する(*1)

なお、シンプルな画面構成で利用しやすいケース機能ですが、外部システムに連携する機能は標準機能には無いため、
Amazon EventBridgeなどの他のAWSサービスとの組み合わせで実現する必要があります。まずはケース単体で完結する業務で活用し、必要に応じて外部連携を構築するといった、段階的な利用が現実的と思われます。

*1　2026年1月5日現在、英語で要約を生成します。日本語での生成は未対応です。
Amazon Connect が AI を活用したケースサマリーの提供を開始 - AWS

基本機能

ケースは初期設定でテンプレートが用意されており、そのまま利用開始することも可能です。また、ケースの項目（ケースフィールド）やケースの入力・参照用画面（ケーステンプレート）をカスタマイズ可能です。ケーステンプレートは複数登録できるので、1つのAmazon Connectインスタンスで複数の業務を運用している場合、業務に合わせて作成すると便利です。

以下に、ケース機能を利用するにあたっての操作を一通り説明します。

ケースフィールドの作成

Amazon Connectのメニューからエージェントアプリケーション＞ケースフィールドを選択します。
「フィールドを作成」ボタンをクリックし、任意の項目を作成します。

ケースフィールドを作成するイメージ

ケーステンプレートの作成

ケースフィールドを複数設定し、エージェントワークスペースでワークスペースで活用する
ケーステンプレートを作成します。

Amazon Connectのメニューからエージェントアプリケーション＞ケーステンプレートを選択します。
「テンプレートを作成」ボタンをクリックし、任意のテンプレートを作ります。

予め作成された項目（システムケースフィールド）は削除できないものもあります。

ケーステンプレートを作成するイメージ

エージェントワークスペースでケースを作成・参照

エージェントワークスペースを開き、顧客プロファイルをクリックします。
画面の下側にケースの一覧及びケース作成のボタンがあります。

作成するには「＋Connect ケース」からケース作成画面に、
参照するにはケースのタイトルをクリックして詳細画面に移動します。

顧客プロファイルに紐づくケースを一覧表示する様子

ケースの作成

ケースの参照

ケースを完了する

ケース詳細画面・ケース編集画面でステータスをOpenからCloseにすることで完了とみなします。

完了したケースもケース一覧に残りますが、検索条件を設定することでOpenのケースだけを表示する事が可能です。

ケースがAmazon Connectに登録されたままになるので、メトリクスで完了したケースを含めたパフォーマンスを測定することができます。
　

ケースを削除する

ケースを画面から削除することはできませんが、APIまはたCLIを使い、ケースを削除する事ができます。

（例）Delete Case API

削除されたケースは復元させることはできません。運用上は、原則としてステータス管理（Open / Close）で整理し、削除は誤登録など例外的なケースに限定するのが安心です。

ケース機能の利点

機能調査でケース機能のメリットであると感じた点は下記です。

• 顧客に紐づけた簡単な案件管理がAmazon Connectで完結します。ケース一覧の画面もあり、ケースフィールド（項目）やケーステンプレート（画面レイアウト）もある程度は事由にカスタマイズできるので、簡単な問い合わせ管理はケース機能の活用で十分可能です。
  
  

• 2025年11月のアップデートで、問い合わせ内容、原因、解決策をAIが記入する「AIによるケースサマリー」が利用できるようになりました。2026年1月5日時点では日本語に未対応ですが、今後のアップデートで日本語で利用できるようになれば、ケース登録の手間が大幅に削減できると予想します。
  
  

• 電話やチャットのフローにケースを組み込めるので、ボットによる自動対応でもケースを起票したり、編集できます。追加開発無しでAI・自動化といった先進技術を気軽に取り入れるAWSらしいメリットです。本番運用ではボットが起票したケースを人間が見逃さないように通知設定などを追加する必要がありますが、通知設定のメソッドもAmazon EventBridgeを使う方法など、公式が用意しているので比較的容易と言えそうです。
  
  

• 重要なケース作成時の通知や、SLAの割当・違反監視ができます。重要かどうかの判定条件はAmazon Connectのルール機能で画面から設定することができます。フォローアップの抜け漏れ防止を自動化できる点が、多忙なコールセンター現場で価値を発揮しそうです。
  
  

• ケースのデータを顧客セグメント作成 (*3)に応用できるので、問い合わせ内容から顧客リストを作成することが簡単です。アウトバウンド業務に問い合わせデータを活用することができ、利益に貢献するコールセンターとしての運用も視野に入ります。
  

*3　顧客セグメントの作成については、アウトバウンド機能の紹介記事に詳しい解説がございます。ぜひお読みください。
電話もメールも1画面で完結！Amazon Connectのアウトバウンドキャンペーン - ソリューションバーチャレクス

ケース機能の難点

他の案件管理ツールと比較すると難点と言えそうな箇所は以下の通りです。

• ケースと各コンタクトを手動で紐づける処理はコンタクト対応中に行う必要があります。後から紐づける方法もありますが、直近のコンタクト履歴しか表示されないことがあるので、かなり前のコンタクトを紐づけることは不可能です。ただしAPIによる操作は可能なので、別途開発で対応することは可能です。
  
  
• ケースのデータベースはマネージドサービスに組み込まれています。直接アクセス・編集することはできません。ただし、ケースの項目やテンプレートは画面から編集可能です。また、一部のシステムケースフィールドを除き、ケースのデータはエージェントワークスペースのケース編集画面で編集可能です。
  
  
• 標準機能を利用できるようにセットアップするだけでも、AWS CLIによる設定が必要な箇所が数か所ありました。初期設定および運用にはエンジニアリング知識のあるメンバーが必要かもしれません。
  
  
• ケースを起点としたワークフローを作成する機能はAmazon Connect本体にはありません。Amazon EventBridgeなどの外部システムを利用した構築が必要です。
  
  
• 初期状態で存在するシステムケースフィールドは、ユーザーによる編集が制限されています。ケーステンプレートに表示したくない項目でも非表示にできない場合があります。
  
  

ケース機能の利用に関わる注意点

その他、運用に関係する注意点をいくつか紹介します。

• 顧客プロファイルを有効にする必要があります。
  顧客プロファイルを有効にせず、ケースだけを利用することはできません。
  
  
• セキュリティプロファイルでユーザーへの権限を適切に設定する必要があります。
  全ユーザーに全権限を与えると、一般のオペレーターがコンタクトセンター全体のケーステンプレートを編集してしまうなどのトラブルが発生する原因になります。
  
  
• ケースは1件作成するごとに料金が発生します。
  必ず最新の公式料金ページで確認し、想定ユースケースで試算してから導入するのがおすすめです。
  
  

機能一覧

Amazon Connect管理者ガイドで紹介されている種々の機能を一覧形式にまとめました。

コンタクトセンター管理者やシステム担当者向けの詳細な機能一覧となっています。わかりやすさを重視したため、一部の名称がAmazon Connectの公式情報と合致していない場合があります。また、用語や名称はアップデートで変わることがあります。最新の正式名称はAmazon Connect管理者ガイドもあわせてご確認ください。

ケース機能にまつわるFAQ

ケース機能に関するよくある疑問点をまとめました。

まとめ

Amazon Connectのケース機能の概要をご紹介しました。項目やテンプレートの柔軟性、AIの自動要約など、比較的簡単な業務であればケースを利用するだけで案件・商談を管理することができそうだというイメージを持っていただけたでしょうか。

次回の記事ではフローによるケース自動化、SLAとルールの活用、ケースデータの活用方法など、運用で効果が出やすいポイントを具体例とともに紹介します。更新通知を受け取りたい方は弊社のメールマガジンにぜひご登録ください。

バーチャレクスでは、Amazon Connectを中心としたAWSサービスと生成AIを組み合わせ、顧客接点領域に向けたソリューションを提供しています。今回ご紹介したケース機能以外にも、Amazon Connect Contact Lens、Amazon Q in Connectなどの最新機能の知見をご提供可能です。導入を検討されている方は、ぜひご相談ください。

関連記事

ケース機能を利用するためには顧客プロファイル機能を有効にする必要があります。
過去の記事で顧客プロファイルの紹介もしていますので、ぜひお読みください。

CRMとどう違う？Amazon Connectの顧客プロファイル機能を基礎から理解する（第1回）

Catch up! Amazon Connectは、Amazon Connectの基本機能を紹介するシリーズです。今回は顧客プロファイル機能紹介の第2回記事として、標準機能を詳しくご紹介します。基本機能といえるエージェントワークスペースでの表示だけでなく、カスタム項目の登録や名寄せ機能などの導入時につまずきやすい部分を中心に解説します。

顧客プロファイルの機能一覧、CRMとの比較など、概要情報は第1回の記事にまとめました。ぜひ併せてご覧ください。

第1回：CRMとどう違う？Amazon： Connectの顧客プロファイル機能を基礎から理解する
第2回：顧客プロファイルを使いこなす：エージェントワークスペース・カスタム項目・名寄せを徹底解説
第3回：Amazon Connect × Salesforce：顧客プロファイル統合で実現するシームレスな顧客情報活用

※この記事ではAmazon Connectで標準提供されている機能についての解説をお伝えします。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。
また、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。

目次

エージェントワークスペースでの表示

カスタム項目の追加・顧客プロファイルの一括作成

重複している顧客プロファイルを自動で名寄せする

プロファイルエクスプローラー

まとめ

エージェントワークスペースでの表示

エージェントワークスペース（オペレーターが顧客と電話やチャットをする画面）での顧客プロファイルの表示について説明します。

顧客とのコンタクト時に電話番号やメールアドレスで顧客を特定し、その顧客についての「顧客プロファイル」を表示します。具体的には、氏名／電話番号／Eメールアドレス／電話やチャットなどの履歴、最近のケース（AmazonConnectの案件記録機能）などを表示します。電話番号に重複登録があるなどの理由で複数の顧客が候補となる場合は、候補を一覧表示します。

エージェントワークスペースの顧客プロファイルの画面

顧客プロファイルの標準プロファイル項目として、顧客情報の主要項目（氏名／生年月日／住所など）があらかじめ用意されています。これらの項目はエージェントワークスペースで登録できます。

Amazon Connect Customer Profilesの標準プロファイル定義

顧客プロファイルの画面の上半分は主要項目（氏名／生年月日／住所など）が表示されており、下半分の画面はタブ表示で下記4種類の詳細な顧客情報を参照できます。

①ケース

顧客に紐づくケースの一覧です。ケースとは、Amazon Connectの顧客ごとの案件管理機能です。数回にわたってコンタクトを取る必要がある場合、ケース機能を使ってメモを付けることで状況を記録します。このタブの「＋Connectケース」のボタンをクリックしてケースを作成することもできます。

ケースタブのイメージ

②詳細情報

上半分の画面に表示されていないプロファイル情報を表示します。カスタムプロファイル（ユーザーが追加するプロファイル）もここに表示されます。

詳細情報タブのイメージ

③コンタクト履歴

電話やチャットなどの履歴が新着順に表示されます。アクションの3点アイコンをクリックすると、お問い合わせ詳細ページを確認できます。オペレーターが対応したコンタクトだけでなく、IVRによる自動対応の履歴も表示できます。

コンタクト履歴タブのイメージ（アイコンをクリックしてお問い合わせ詳細ページを表示）

④製品購入履歴

Salesforceなど、外部のシステムから製品を購入した情報を取り込んで表示します。

製品購入履歴タブのイメージ（Amazon Connect管理者ガイドより抜粋）

カスタム項目の追加・顧客プロファイルの一括作成

顧客プロファイルにカスタム項目を追加する方法と、顧客プロファイルをファイルで一括登録する方法を説明します。

顧客プロファイルに項目を追加する方法は、APIからの操作や、CLIを経由してのAPI操作、CSVファイルの取り込み時に項目を設定する方法の3種類があります。この記事では、CSVファイルの取り込みを例示します。

なお、ファイル取り込みで項目を追加する場合は当該データを持つ顧客データも同時に登録できるので、このセクションでは顧客データを取り込むイメージも一緒に説明します。

1．下記の「CSVファイルの例」のような、項目定義と顧客データを記入したCSVファイルを作成します。

1行目は項目の定義で、「customer_id」から「PostalCode」までが標準項目、「Ok_to_call（架電可否判定）」「Ok_to_email（メール送信可否判定）」がカスタム項目です。2行目以降は顧客データです。

作成完了後、S3にファイルを配置します。S3は顧客プロファイルのデータソースとして統合する設定をしておきます（Amazon Connectの管理画面で設定可能です）。

CSVファイルの例

2．取り込みに成功すると、カスタム項目が詳細情報タブに表示されます。（下の画像の赤枠）

なお、カスタム項目はCSV取り込みで作成したプロファイルにのみ表示され、既存のデータにカスタム項目が追加されることはありません。プロファイルごとに異なるカスタム項目が設定できるので、様々なデータソースを扱える柔軟性がある一方、データの項目名を揃えたい場合は、取り込み用のCSVフォーマットを統一するなど、運用面での工夫が必要になります。


詳細情報タブのイメージ

カスタム項目の利用例

• 架電禁止の顧客にオペレーターが誤って電話を掛けないようにする仕組みづくり

架電禁止であることがわかるように「Ok_to_call（架電可否判定）」のカスタム項目を設けます。

アウトバウンド用のフローを、電話をかける前に「Ok_to_call」の項目を参照するようにフローをカスタマイズします。

「Ok_to_call」に「no」が入力されている場合、「こちらのお客様には電話をかけることができません。メールでのコンタクトを行ってください」とオペレーター向けにアナウンスが流れ、切電されます。

・対応が難しい顧客は自動的にハイスキルなオペレーターにルーティングするように設定する

顧客の流入経路が特殊で、通常の案内をしてはいけない／過去にトラブルになった などの、特殊な対応が必要な顧客がいることを想定します。

「attention_customer」のカスタム項目を作成し、インバウンドフローで「attention_customer」の内容を参照します。

「attention_customer」の種類によってルーティングするキューやオペレーターを分岐させ、「通常のご案内ができないお客様」「過去にトラブルあり」などのウィスパーをしてからオペレーターにつながるように設定します。

以上の設定をすることで、ハイスキルなオペレーターに特定の顧客のコールが着信し、オペレーターも会話を始める前にどういった顧客か把握してから会話を始められます。

重複している顧客プロファイルを自動で名寄せする

顧客プロファイルを複数回取り込んだり、複数の顧客情報基盤からデータを取り込むと、同一人物のデータが2件以上登録されてしまうことがあります。顧客プロファイルはこうしたデータを自動的に名寄せする「アイデンティティ解決」機能を持ちます。このセクションではアイデンティティ解決の方式と注意点を解説します。

アイデンティティ解決は、24時間に一度実行されます。名寄せの方式は下記の2種類があり、併用することもできます。「同じ電話番号なら名寄せ」など、名寄せする条件を明確に決めることができるか、元データにおけるフォーマットの違いや入力ミスの多さはどの程度か、などを考慮しながら方式を検討することをお勧めします。

アイデンティティ解決の方式

・機械学習による解決

機械学習を利用してアイデンティティ解決をします。

各プロファイルの「名前」「メールアドレス」「電話番号」「住所」「生年月日」を参照し、例えば名前の大文字と小文字が違うが同一の顧客データである場合など、ある程度の揺らぎを吸収しながらアイデンティティ解決をします。

元データに多少の入力間違いがあっても名寄せできるメリットがあります。

・ルールベースの解決

事前に統合条件を手動で設定します。
統合条件を厳密に設定したい、照合する顧客プロファイル項目を限定したいなどの用途で有効です。

⚠️注意点

• アイデンティティ解決が実行された後、仮に誤った統合があったとしても実行前の状態に戻すことはできません。マージプロセスの事前確認をする方法として、GetAutoMergingPreview APIを使う方法がありますが、APIやCLIの知識が必要です。

• アイデンティティ解決の実行ログをS3に保存できます。本番データのアイデンティティ解決の場合は設定することをお勧めします。

プロファイルエクスプローラー

プロファイルエクスプローラーは、顧客プロファイルとコンタクトデータ（履歴情報）を統合して表示する機能です。このセクションではプロファイルエクスプローラーの概要を説明します。

種類豊富なウィジェットから必要なものを選択して、レイアウトをカスタマイズできます。

例：顧客の基本情報（名前、電話番号など）

　　コンタクト履歴とチャネル

　　保持している計算属性（平均補修時間／購入した商品の平均額など）

　　最近のセグメント（どの顧客セグメントに含まれているか）

　　生成AIによるサマリー（顧客の傾向などについての分析）

全体的に日本語へのローカライズがされていませんが、主要項目は画面構成から容易に把握できます。

プロファイルエクスプローラーを確認することで、顧客個々の細やかな情報の確認が容易になり、AIによるインサイトを参考に顧客へのアプローチ／センターの運用改善を検討できる点もメリットと言えます。

プロファイルエクスプローラーの例

まとめ

本記事では顧客プロファイルの標準機能をじっくりとご紹介しました。特にカスタム項目の活用や名寄せ設定は実務で役立つポイントなので、運用準備の際にぜひ活用してください。

次回の記事ではSalesforceと連携した場合の機能をご紹介します。更新通知を受け取りたい方は弊社のメールマガジンにぜひご登録ください。

バーチャレクスでは、Amazon Connectを中心としたAWSサービスと生成AIを組み合わせ、顧客接点領域に向けたソリューションを提供しています。今回ご紹介した顧客プロファイル以外にも、Amazon Connect Contact Lens、Amazon Q in Connectなどの最新機能のご導入を検討されている方は、ぜひご相談ください。

（参考）Catch up! Amazon Connectの人気記事

Amazon Q in Connect オペレーター向けチャットボット＆機能一覧 - ソリューションバーチャレクス

声をデータに。Amazon Connect Contact Lensのオペレーター業務支援３機能 - ソリューションバーチャレクス

Amazon Connect × 生成AI:音声解析ソリューション「Amazon Transcribe Live Call Analytics（LCA）」プレスリリースと技術的検証レポート

Catch up! Amazon Connectは、Amazon Connectの基本機能を紹介するシリーズです。今回から3回にわたって、顧客プロファイル（Customer Profiles）機能の概要から外部CRMとの連携までをご紹介します。

第1回：CRMとどう違う？
Amazon： Connectの顧客プロファイル機能を基礎から理解する
第2回：顧客プロファイルを使いこなす：エージェントワークスペース・カスタム項目・名寄せを徹底解説
第3回：Amazon Connect × Salesforce：顧客プロファイル統合で実現するシームレスな顧客情報活用

今回は第1回として、今回は顧客プロファイルとは何か、その基本機能や特長、利用時の注意点を中心に整理します。

顧客プロファイルは、コンタクトセンターでの応対履歴や顧客に関する情報を統合した情報です。

顧客情報を永続的に蓄積・管理するための仕組みというよりは、複数の顧客データを一元的に参照できる一時ファイルのようなイメージを持つとよいでしょう。Amazon Connectの画面上から直接編集できる項目は限られていますが、バッチ処理などを通じて外部システムと連携・更新することが可能です。

そのため、既存のCRMや顧客データ基盤と併用しながら、エージェントがコンタクトと顧客情報を一目で把握できる環境を整える手段として活用するのが適しています。

この記事では、実際の利用シーンやよくある質問も交えながら、Amazon Connectの顧客プロファイルの全体像を分かりやすく解説していきます。

※この記事ではAmazon Connectで標準提供されている機能についての解説をお伝えします。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。
また、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。

目次

Amazon Connect の顧客プロファイルとは

顧客プロファイルの機能一覧

顧客プロファイルの特長と注意点

顧客プロファイルはCRMとして利用できるか

顧客プロファイルにまつわるFAQ

まとめ

Amazon Connectの顧客プロファイルとは

顧客プロファイルは、コンタクトセンターでの応対履歴や顧客に関する情報を統合した情報です。電話・チャット・Eメールなどの問い合わせ履歴と、既存のCRMやCDP（Customer Data Platform）といった外部システムにある顧客情報を関連づけ、エージェントが1つの画面上（エージェントワークスペースやプロファイルエクスプローラー）で状況をすばやく把握できるようにします。

これにより、オペレーターが顧客とのやり取りを開始する段階から、過去のコンタクト履歴や属性情報を参照しながら対応できるので、スムーズで一貫性のある顧客対応を実現します。
　

エージェントワークスペースで表示した顧客プロファイル

顧客プロファイルでは、「ドメイン（Amazon Connect内で顧客情報を管理する単位）」で顧客情報を管理します。1つのAmazon Connectインスタンスは1つのドメインに関連づけられ、外部アプリケーションやデータソースとの統合設定もこのドメインを中心に行われます。

SalesforceやZendesk、Shopifyなど、さまざまな外部アプリケーションをデータソースとして登録できるほか、Amazon S3に配置したCSVファイルをインポートして顧客情報を取り込むことも可能です。こうして統合された情報は、エージェントワークスペース上で顧客ごとに参照でき、名前・連絡先・住所といった基本情報に加え、購入履歴やケース情報などもあわせて確認できます。

また、顧客データの重複を自動的に統合する「アイデンティティ解決」機能も提供されています。これは機械学習またはルールベースのマッチングによって名寄せを行う仕組みで、週次で自動実行されます。なお、初期設定では有効化されていないため、実行方式（機械学習またはルールベースのマッチング）を選んで有効にする操作が必要です。

さらに、プロファイルエクスプローラー では、これらの情報を分析的に閲覧できるインターフェースが提供されています。AIによるインサイト分析も備わっており、顧客の利用傾向や離反リスクを可視化し、次のアクションを提案してくれます。なお、プロファイルエクスプローラーは現時点（2025年11月10日）は英語表示のみです。

顧客プロファイルの機能一覧

Amazon Connect 管理者ガイドを参考にした、コンタクトセンター管理者やシステム担当者向けの詳細な機能一覧です。

顧客プロファイルそのものを管理する

顧客プロファイルを表示する

顧客プロファイルの項目・データの操作

外部データをインポートする

顧客プロファイルをエクスポートする

アイデンティティ解決（名寄せ）、取り込みデータの選択

顧客セグメントを管理する

顧客プロファイルの特長と注意点

実際に顧客プロファイルの諸機能を操作して実感した、特長と注意点をまとめます。

✅特長

・外部システムとのデータ連携がスムーズ

顧客情報を外部システム（CRMなど）と連携する作業が非常にスムーズです。

Salesforce や Zendesk など主要なCRMであれば、設定画面のドロップダウンから製品名を選ぶだけで、AIが標準項目の対応関係（マッピング）を自動提案してくれます。

テスト環境では約10分ほどで基本的な連携が完了しました。実際の運用では独自項目の追加設定などで多少の調整が必要ですが、コードを書かずにデータを取り込める点は大きな魅力です。

・顧客セグメント作成とキャンペーン運用が直感的

顧客データをもとにセグメント（条件で絞り込んだ顧客グループ）を作成し、アウトバウンドキャンペーンを実施するまでの流れが、わかりやすく設計されています。

ユーザーが独自に作成した顧客プロファイル項目は、エージェントワークスペース画面で閲覧できない場合もありますが、AIとのチャットで「この条件で作って」と伝えるだけでセグメントを自動作成できます。
そのため、項目名を正確に覚えていなくても操作でき、視覚的な確認が難しい部分をAIの操作性が補ってくれる点が好印象です。

・シンプルな問い合わせ管理システムとしても活用可能

Amazon Connectの「ケース」機能と組み合わせることで、問い合わせ内容のメモを顧客データに紐づけて管理できます。
これにより、簡易的な問い合わせ管理システムとして利用でき、ケースの自動作成や更新を問い合わせフロー内で設定することも可能です。

⚠️注意点

・顧客データの保存期間に制限がある

顧客プロファイルは、最終更新日から一定期間（初期設定では365日）を過ぎると自動削除されます。
短期キャンペーンなど「一時的な顧客管理」には向いていますが、長期的にデータを保持したい場合は、定期的にAPIでデータを更新する、エクスポート機能で外部システムにバックアップするといった運用上の工夫が必要です。

・顧客データベースへの直接アクセスは不可

顧客プロファイルのデータは Amazon Connectの内部に保存されており、ユーザーが直接アクセスすることはできません。その代わりにAPIやCLIを使って参照・更新する、顧客セグメントをCSV形式で出力するといった方法でデータを扱うことが可能です。

・追加項目の表示に制限がある

標準項目以外の独自プロファイル項目を追加することはできますが、設定方法によってはエージェントワークスペースに表示されない場合があります。登録状況を確認したい場合は、顧客セグメントとしてCSV形式で出力する方法が有効です。

・顧客プロファイルの利用は料金が発生する

顧客プロファイル機能はデータの件数やデータの呼び出し回数などに応じて料金が発生します。詳しくはAWSの公式情報を参照してください。

2025年11月19日現在の料金の例：プロファイル100件あたり0.005ドル／顧客プロファイルのセグメント化または ID 解決の有効化の実行回数あたり0.005ドル

顧客プロファイルはCRMとして利用できるか

顧客プロファイル機能はコンタクトから得られる顧客の電話番号やメールアドレスなどの情報を管理でき、Amazon Connectの他の機能と組み合わせることでCRMのように利用することができます。しかし、顧客データを定期的に更新しないと自動的に削除されてしまうため、顧客データベースはAmazon Connectの外部に用意し、顧客プロファイルは補完的なCRMとして活用することが現実的です。

顧客プロファイルにまつわるFAQ

顧客プロファイルのよくある疑問点をまとめました。

まとめ

本記事では顧客プロファイルの概要、機能一覧、特徴などについてご紹介しました。顧客プロファイルの概要がつかめましたでしょうか。

次回以降の記事では標準機能の詳細、Salesforceと連携した場合の機能を詳しくご紹介します。更新通知を受け取りたい方は弊社のメールマガジンにぜひご登録ください。

バーチャレクスでは、Amazon Connectを中心としたAWSサービスと生成AIを組み合わせ、顧客接点領域に向けたソリューションを提供しています。今回ご紹介した顧客プロファイル以外にも、Amazon Connect Contact Lens、Amazon Q in Connectなどの最新機能のご導入を検討されている方は、ぜひご相談ください。

（参考）Catch up! Amazon Connectの人気記事

Amazon Q in Connect オペレーター向けチャットボット＆機能一覧 - ソリューションバーチャレクス

声をデータに。Amazon Connect Contact Lensのオペレーター業務支援３機能 - ソリューションバーチャレクス

Amazon Connect × 生成AI:音声解析ソリューション「Amazon Transcribe Live Call Analytics（LCA）」プレスリリースと技術的検証レポート