re:Invent 2024: Amazon ConnectのAI活用でWFM最適化と運用コスト削減
はじめに
海外の様々な講演を日本語記事に書き起こすことで、隠れた良質な情報をもっと身近なものに。そんなコンセプトで進める本企画で今回取り上げるプレゼンテーションはこちら！
📖 AWS re:Invent 2024 - Optimize and manage your contact center workforce efficiently (BIZ214)
この動画では、Amazon Connectのgo-to-market specialistのJing Zhangが、Workforce Managementにおける課題とAIアプローチによる解決策について解説しています。コンタクトセンターのコストの75%がエージェントコストを占める中、Amazon ConnectのForecasting、Capacity Planning、Schedulingの機能により、96.25%の予測精度を実現し、運用コストを50%削減した事例が紹介されています。Fujitsuの事例では、6カ国150のサービスデスクを9カ月で移行し、Total Cost of Ownershipを14%削減。さらに、Data LakeとAmazon QuickSightを組み合わせたリアルタイムな分析や、Generative AIを活用した自動品質管理により、QAのサンプル率を4%から100%に向上させた具体的な成果が示されています。
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本編
Amazon Connectの概要と本セッションの目的
Jing Zhangと申します。皆様の多くとはすでにお会いしていますね。ありがとうございます。また、新しい方々にもたくさんお会いできて嬉しく思います。私はAmazon Connectのgo-to-market specialistを務めております。これが具体的にどういう役割かと思われるかもしれません。私の日々の仕事は、お客様やパートナーの皆様と協力して、ご希望のサービスを確実にお届けし、その価値を最大限に引き出していただくことです。そして最も重要な点として、最新のイノベーション、プライベートプレビュー、シークレットベータなどをご紹介し、より密接に協働させていただくことです。本日は、TomとAlexにも加わっていただいてプレゼンテーションを行いますが、お二人には後ほど自己紹介をしていただきます。
これから45分から50分ほどの間、いくつかの重要なトピックについてお話しさせていただきます。まず、Workforce Managementにおける主な課題は何か、なぜAIアプローチを活用してリソース計画の最適化と効率化が必要なのか、についてです。Tomからは、Amazon Connectを使用してWorkforce Managementを最適化する方法について説明させていただき、FujitsuのAlexからは、Amazon Connectを活用してコスト削減と運用効率化を実現した事例をご紹介いただきます。その前に、会場の皆様にお聞きしたいのですが、Workforce Managementやリソース計画に携わった経験のある方はどのくらいいらっしゃいますか？ 素晴らしいですね、約30%の方がいらっしゃいます。エキスパートの方々にもご参加いただいているようですね。
Workforce Managementを見ていくと、多くの課題があります。皆様が直面されている課題とも重なるのではないでしょうか。まず一つ目は、サービスレベルターゲットとビジネス目標の未達成です。ビジネスリーダーである皆様は、もちろん優れたカスタマーエクスペリエンスを提供したいと考えていますが、コンタクトセンターのコストの75%がエージェントコストであることを考えると、エージェントの過剰な配置や過度な支出は避けたいところです。エージェントが多すぎると運用コストが予算を超過してしまい、逆に少なすぎると顧客の待ち時間が長くなりCSATに影響を与えてしまいます。これらの目標を達成するために、適切なタイミングで適切な数のエージェントを配置し、コンタクトに対応することは、時として非常に難しいバランスの取り方が求められます。
新しいWorkforce Managementツールを導入する際、多くの場合、コンタクトセンターとの統合が必要になります。統合、設定、ユーザートレーニングの完了までに、月々数万ドルのコストがかかる可能性があります。ユーザーは複数のツールを行き来しながら使用しなければならず、マネージャーは異なるデータセットから洞察を得ることに苦心することになります。というのも、異なるツールは異なるデータセットを生み出し、それらは不完全であったり、異なる「言語」で語られていたりするからです。また、オンプレミスのWorkforce Managementツールを使用しているお客様もいらっしゃいますが、スケールアップやダウンが非常に困難で、エージェントごとの固定ライセンス費用が総保有コストを押し上げてしまいます。私たちは、AIアプローチを使用して運用効率を改善する大きな機会があると考えており、それが本日のフォーカスとなります。
もちろん、詳細に入る前に、Amazon Connectをご存知の方はどのくらいいらっしゃいますか？ この会場には多くの方がいらっしゃると思います。はい、ありがとうございます。ロイヤルカスタマーの皆様に感謝申し上げます。もしAmazon Connectを初めて知る方がいらっしゃいましたら、これは顧客サービスのためのシングルアプリケーションで、チーム全体にわたってシームレスな体験を提供することができます。世界中の数万のお客様に、小規模から大規模まで幅広くご利用いただいています。
Amazon ConnectのWorkforce Management機能の詳細
しかし、皆さんはAmazon Connectの特徴について知りたいことでしょう。まず、これは真のクラウドコンタクトセンターなので、非常に簡単にスケールアップやダウンができます。また、革新的な機能を素早く導入できる方法も提供しています。わずか数クリックで、Contact Lensのような会話分析機能を追加できます。同様に、Forecastingやキャパシティプランニングも数クリックで有効にできます。さらに重要なのは、無料トライアルを提供しているので、実際に試して価値を十分に理解していただけることです。無料トライアル後は、使用した分だけお支払いいただきます。私たちはすべてのインタラクションにAIを組み込んでいます。
先ほど申し上げたように、Amazon ConnectのすべてのインタラクションにAIを組み込んでいるため、実用的なメリットを得ることができます。本日は特に、管理者側、つまりスーパーバイザーやマネージャーに焦点を当てたいと思います。Amazon Connectのペルソナを見ていただくと、まず、お客様が希望するチャネルを通じてコミュニケーションを取れるオムニチャネルを提供しています。エージェントは様々な生産性ツールを使用して簡単に業務をこなすことができ、管理者チームは1つのアプリケーションですべてのサービスを管理できます。
最も重要なのは、スーパーバイザーやマネージャーが予測的なワークロード計画リソースを使用でき、さらに顧客がなぜ電話をかけてくるのか、KPIに最も影響を与える主要な要因は何かを理解できることです。QA自動化を使用してエージェントのパフォーマンス評価を改善することもできます。多くの方々と評価や予測キャパシティプランニングについて一緒に取り組んできましたが、それが本日のトピックとなります。
私たちと協力して成功事例を共有してくださるお客様は多くいらっしゃいます。Manulife保険の一部であるJohn Hancockは、昨年も私たちと同じステージに立っていただきました。素晴らしいパートナーシップを築けていることに感謝申し上げます。彼らはForecastingとキャパシティスケジューリングを導入し、特に予測精度と効率的なスケジューリングの面で大きな恩恵を受けています。北米の主要なヘルスケアプロバイダーであるAmeriflexは、WFMツールを持つチームがなく、これまで使用経験もありませんでしたが、わずか2ヶ月という短期間で本番環境に移行することができました。ここにいらっしゃるAlexを含むFujitsuチームは、統合コストの削減だけでなく、Connectのデータを活用してインサイトを得て、運用効率を向上させた方法について共有してくださる予定です。
それでは、Amazon Connectとその効率化の活用方法についてお話しするため、Tomにバトンタッチしたいと思います。ありがとうございます、Jane。私たちはAlexと一緒にステージに立てることを嬉しく思います。また、最も初期のお客様の一つであるJohn Hancockが会場にいらっしゃることは、私たちの関係性を示す証です。 強調させていただきたいのですが、Amazonがお客様から逆算して考えるということはよく耳にすると思います。私たちは問題や機会の解決に取り組んでいます。
私たちが得意としていることについてお話しする際は、まず私たちが直面している課題から始めたいと思います。 Amazon Connectのフォーキャスティング、キャパシティプランニング、スケジューリングは、お客様の従業員管理とカスタマーサービスの品質向上を支援する機械学習ベースの機能群です。これまで多くのお客様は、コンタクトセンターソリューションと workforce managementソリューションを異なるベンダーから導入していました。その場合、実装に6週間以上の時間と数万ドルの追加コストがかかることがありました。さらに実装後も、システム間の同期が十分に取れず、必要な分析のためのデータセットを統合することも困難でした。そこで私たちは、これらの課題に対応するため、ゼロから独自の機能セットを構築しました。
これはすべてAmazonのエンジニアによって開発されたもので、他社からの購入品ではありません。従来のソリューションでは、導入前に数万ドルと数週間という、誰もが避けたい投資が必要でした。そこで私たちは、簡単に始められて使いやすいソリューションを作り上げました。Jingが昨年12月、約11ヶ月前にあるお客様にこのソリューションを提案したところ、500人のエージェントを抱える本番環境を1ヶ月以内に稼働させることができました。お客様側のチームに若干の遅延がなければ、さらに早く導入できたはずです。
Workforce Managementの分野で、トリプルスムース指数式や他の代数式を使って予測を行っている方は何人いらっしゃいますか？これらの手法には手間がかかりますよね？複雑なExcelモデルや他のツールを使用し、それらを組み立てるのに労力が必要です。時にはかなり正確な結果が得られることもあります。しかし、私たちはMLを組み込むことで、高精度な短期予測を提供しています。その精度については後ほどAlexが説明します - 昨年John Hancockの方々が実証してくれました - 予測は毎朝自動的に更新され、すぐに利用できる状態で提供されます。
問題は、マネージャーもエージェントも、システムの操作に時間を費やしたくないということです。エージェントは単に優れたスケジュールに従いたいだけですし、マネージャーは休暇や残業の管理を簡単に行いたいと考えています。それが私たちの目標でした。私たちには5つの基本モジュールがあります：フォーキャスティング、キャパシティプランニング、スケジューリング、スケジュール遵守、そしてイントラデイモニタリングです。これらのサービスは、Oregon US West 2、US East 1、London、Frankfurt、Sydney、Singapore、Tokyo、Seoul、Canadaで利用可能です。
フォーキャスターにとって、正確なスケジュールは不可欠です。目標とするサービスレベルを達成するために、適切な数のエージェントを配置する必要があります。エージェントが多すぎれば不要なコストが発生し、少なすぎればエージェントの稼働率が高くなりすぎて離職を招き、サービスレベル目標を達成できなくなる可能性があります。私たちのソリューションに移行したお客様の多くは、少なくとも2～3%の予測精度向上を実現しており、中にはそれ以上の改善を達成したケースもあります。Jimが指摘したように、コンタクトセンターのコストの約75%はエージェントのコストです。そのため、エージェント数が適切でないと、非常に大きなコスト負担となる可能性があります。
リソースプランニングについて見てみると、次の四半期やその次の四半期に何人の人員が必要になるか、つまり採用、雇用、トレーニングにかかる時間枠について考えることになります。これが私たちのプランニングモジュールの役割です。私たちはErlang Cではなく、AIを使用しています。数学オタクの方は、セッション後に声をかけていただければ、待ち行列分布の様々な特性や、天才的な公式であるErlang Cがスケジューリングには適していない理由について詳しくお話しできます。
私たちは非常に優れたAIを活用したスケジューリングモデルを持っており、スケジュールを徹底的に最適化します。これは重要なポイントで、需要に合わせて適切なタイミングで適切なエージェントを配置し、かつ稼働率を上げすぎたり顧客ニーズを見逃したりすることなく対応できるソリューションを提供します。お客様からは、以前のソリューションと比べて通常2〜3%効率が向上したとの声をいただいています。もっと高い数字も出ていますが、ビジネスルールにも確実に準拠しています。これはFujitsuとのパートナーシップの一環でした。Fujitsuから、4週連続ではなく3週までの日曜日勤務が可能な国でエージェントのスケジュールを組む必要があると相談を受けました。検討の結果、それは可能だと判断しました。これはFujitsuだけでなく、他のお客様にも必要とされていた機能でした。
これは私たちがお客様のニーズに応えてきた例の一つです。スーパーバイザーは簡単にシフトの追加、編集、削除ができます。休暇の管理、残業の管理、自主的な休暇リクエストの管理も可能です。これは重要な点で、マネージャーには事務作業やそれに類する作業ではなく、マネジメント業務に集中してほしいからです。簡単で素早く、習得も非常に容易です。
イギリスのあるお客様は、システムの展開を拡大していると話していました。以前なら、スタッフは半週間から1週間の3分の2ほどの研修期間が必要でしたが、今では10ページのPDFマニュアルと数回の電話で済むと考えています。導入と使用を容易にすることは非常に重要で、お客様のコスト削減と満足度向上につながります。エージェントにとっては、優れたスケジュールを得られ、休暇リクエストの作成、追跡、管理が可能です。Amazon Connect Agent Workspaceを使用している場合は、すべてがシームレスに連携します。
比較的新しい機能として、Intraday Forecasting Dashboardがあります。これは今後24時間の作業負荷とスタッフィングニーズを予測し、効率を改善するためのプロアクティブなアクションを取ることができます。15分ごとにニアリアルタイムで需要、平均応答速度、実効スタッフィングレベルを予測する機械学習モデルが提供されます。これらの要素にずれが生じた場合、対策を講じることができます。重要なのは、私たちの高性能なMLモデルが、多くの場合、数時間後に発生する可能性のある問題の兆候を午前9時30分の時点で検出でき、対応のための時間的余裕を確保できることです。
特定の時間帯に電話やチャット対応が不要な場合は、エージェントにオンライントレーニングや1対1のセッションを提案することができます。逆に、需要が高くなる見込みの場合は、エージェントを電話やチャット対応に配置するためにトレーニングセッションや1対1のセッションをキャンセルすることもできます。 Alexの紹介の前に、もう一度お伝えしたいのですが、私たちは素晴らしいオンボーディングを提供しています - 6週間もかからず、数万ドルもかからない - 毎朝届く高精度の予測、正確なキャパシティプラン、効率的なスケジュール、簡単なスケジュール管理、そして高品質なイントラデイモニタリングを実現します。
Fujitsuの事例：Amazon Connectによる業務効率化と成果
皆様、こんにちは。Alexと申します。まずはFujitsuについてご紹介させていただきます。Fujitsuは、富士電機と独シーメンス製作所との合弁事業として日本で誕生しました。1935年の創業以来、Fujitsuは世界中で情報通信技術の革新を続けてきました。数々の画期的な成果と製品の節目を重ね、今日では技術産業をリードする企業へと成長しました。
グローバルテクノロジーリーダーとして、私たちは6大陸のお客様に124,000人以上の従業員で献身的にサービスを提供しています。この多様で優れた人材こそが私たちの成功の基盤であり、世界中で卓越したサービスを提供することを可能にしています。 ヘルスケアや金融サービスから小売業、製造業まで、様々な業界の一流企業から信頼をいただいています。この幅広い信頼は、それぞれの業界特有のニーズに応える私たちのソリューションの強みと柔軟性を反映しています。
Fujitsuが世界第10位のITサービスプロバイダーであることをご存知でしょうか？また、日本国内では第1位のITサービスプロバイダーであることもご存知でしょうか？2023年度の売上高は3,756.0億円で、 180カ国以上のお客様に40以上の言語でサービスを提供しています。これは、次のスライドで詳しく説明する私たちのユースケースの複雑さを示しています。
ここで、Head of Thought LeadershipのCatriona MacDonaldの印象的な言葉をご紹介します。FCSを使用したグローバルな標準モデルへの移行が、統合を簡素化することで私たちの働き方をどのように変革しているか、そして総保有コストを大幅に削減しているかについて、彼女は明確に説明しています。
消費ベースの価格モデルにより、多額の初期投資や長期契約のリスクを排除することができました。FCSは管理業務の効率化にも貢献し、マネージャーは最適化に注力できるようになりました。さらに素晴らしいことに、サービスデスクの運営に関する貴重なインサイトを提供し、顧客対応の効果とサービス品質の両方を向上させるデータ駆動型の人員配置が可能になりました。
私たちは、複数の地域にまたがるサービスデスクプラットフォームの近代化と標準化に取り組みました。この変革は単なる技術的なアップグレードではなく、イノベーションの推進、コスト削減、そして成長する顧客基盤へのサポート強化を目指すものでした。目標は明確でした：すべての拠点で分断された旧システムを統一されたソリューションに置き換える必要がありました。この変更は、スケーラビリティ、一貫性、そしてグローバルでシームレスな顧客体験を提供するためのサービス向上に不可欠でした。この野心的なプロジェクトでは、6カ国にまたがる150のサービスデスク（日々450以上の顧客をサポート）の移行を9カ月という大胆な目標期間で完了させることが求められ、私たちはそれを成功裏に達成しました。
この成功を基盤として、現在は次世代機能の実装に注力しています。具体的には、シームレスなチャットとリアルタイム音声翻訳、Voice/Chatbot、自動品質評価、そしてAgent Assist、Manager Assist、Self-service Assistという3つのユースケースにおけるGenerative AIの活用です。これらのイノベーションにより、顧客体験と業務効率がさらに向上し、デジタル領域におけるリーダーとしての地位を確立することができます。
では、移行の成果指標を見てみましょう。私たちの変革の旅は、単なる技術更新以上の、実測可能なコスト削減を実現するものでした。プラットフォームを統合することで、ライセンス、インフラストラクチャ、電話通信コストを削減し、運用コストを50%削減することができました。AWSへの移行により、電話通信コストも40%削減しました。シームレスなチャット翻訳機能の導入により、エージェント1人あたり月額250ドルのコスト削減を実現しました。品質管理の自動化により、QAプロセスを30%削減することができました。FCSへの移行により、プラットフォーム管理に必要な専門リソースも削減され、年間325,000ドル以上のコスト削減を実現しました。これらの最適化により、Total Cost of Ownershipを14%削減し、効率性とイノベーションへの取り組みを強化することができました。
ここで、特定の統合課題に対応しながら、Global Delivery Centerのニーズを満たすように設計されたFCS移行の実装についてご説明させていただきます。実装したソリューションは、私たちが直面していた主要な統合課題に対応し、Global Delivery Centerの具体的なニーズを満たすものです。労働法への準拠を確保し、HRシステムやCRM/ITSMツールを統合し、データインテリジェンスポリシーの適用を支援し、日中の管理のためのリアルタイムメトリクスを提供します。
その影響は顕著でした。Total Cost of Ownershipを14%削減することができ、FTEを15%削減する見込みです。さらに、プラットフォーム管理専任のSubject Matter Expertが不要になったことで、年間32万5,000ドルのコスト削減を実現しました。最初に移行したアカウントでは、導入から2週間で96.25%の精度を達成し、最適な人員配置と業務効率を確保しています。このソリューションは、現在の課題解決だけでなく、コンプライアンスの強化、コスト削減、データに基づくスマートな意思決定の推進にも貢献しています。
FCSの導入効果とAIを活用した品質管理の実現
このグラフは、最初に導入したアカウントで2週間にわたって達成した96.25%の精度を示しています。この高い精度により、需要に応じた一貫した人員配置が可能となり、過剰な人員配置を最小限に抑え、リソースの未活用を減らすことができます。これは、すべての業務において効率性とサービス品質を最適化する上で重要な要素となっています。
このツールをチームに導入した際、反応は圧倒的にポジティブでした。誰もが最初に気づいた重要なポイントの1つは、以前のソリューションと比べて時間効率が大幅に向上したことでした。市場にある様々なツールを分析する中で、過去20年間にわたってインターフェースがほとんど変化していないことに気づきました。
FCSへの移行による主要なメリットの1つは、次のステップに進むことができたことです。サポートスタッフがツールを使い始めると、もう1つの重要なメリットが明らかになりました。インターフェースが非常にユーザーフレンドリーで、最小限のトレーニングでチームメンバーが自信を持ってツールを使いこなせるようになったのです。この使いやすさは、導入とサポートスタッフの生産性向上における重要な要因でした。ツールを管理する立場の人々にとって、旧ソリューションと比べると雲泥の差で、管理作業がはるかに簡単で時間がかからなくなりました。これらの改善点の組み合わせは、このプロジェクトの成功に対するチームの献身的な取り組みを示しています。
チームがこのツールに慣れてくるにつれ、さらなる機能の探求を始めました。Data Lakeから出力されるデータを、この場合はAmazon QuickSightなど、他のAWSサービスと組み合わせました。このグラフィックを見ると、このヒートマップがソリューションからのリアルタイムデータを使用して、エージェントの稼働状況、業務の分散状況、ピーク需要の時間帯を視覚化して強調表示していることがわかります。手作業による分析や静的なレポートに頼る代わりに、マネージャーは今やスケジュールの効率性と潜在的なギャップを一目で把握できます。これにより、意思決定がより迅速かつ生産的になり、需要の高い時間帯には最適なカバレッジを確保し、低い時間帯には過剰な人員配置を避けるよう、事前に調整を行うことができます。このヒートマップは、Amazon ConnectとForecasting、Capacity Planning、Schedulingを他のAWSサービスと組み合わせて、サポートスタッフにより良いツールを提供する方法の一例に過ぎません。
私たちは、グローバルに展開する各国の労働法に準拠しながら、Workforce Schedulingシステムの改良を続けています。まず、異なる国で働くリモートスタッフに対して、各国固有の要件に基づいた連続した週次休息時間を、個人および集団で確保できるようにする必要がありました。このツールは、それに応じてチームの時間を割り当て、政府の監査やコンプライアンス確認のためのレポートを生成できる必要がありました。同様に、日次休息要件も重要な要素でした。システムは、特定の規則がある国のチームに対する集団での休息時間を確保しながら、リモートスタッフの個人の日次休息時間を割り当てる必要がありました。監査時に必要な文書を提供し、コンプライアンスを追跡するためのレポート機能は不可欠でした。スーパーバイザーとして、エージェントが6日間の勤務制限後に必須の休日を取得するなど、設定された勤務日数を超えないように、システムが自動的にスケジュールを管理できることが非常に重要でした。このツールは、この規則を自動的に適用し、エージェンシーのスケジュールがコンプライアンスを維持できるようにし、監査やコンプライアンス目的のレポートを生成することで、プロセスをシームレスで透明性のあるものにする必要がありました。
FujitsuとAWSのコラボレーションは、私たちのプロジェクトにとって重要な成功要因となっています。AWSは私たちと協力して、お客様のニーズから逆算して取り組み、ビジネスのニーズを加速し、お客様にコスト削減をもたらすために迅速に対応できるよう支援してきました。その例として、シフトローテーション、Data Lakeから出力されたデータを活用した視覚的な表現、リアルタイムメトリクス、日中の管理、週次スケジュールビュー、月次ビューなどがあります。これらすべてをData Lakeのデータから実現し、FCSに統合しています。これらは、移行によって得られた主要な指標と重要な成果の一部です。
そして、これは運用コストの削減と効率性の向上にも貢献しています。わずか1ヶ月で、Fujitsuは バイアスを排除し、サービスデスク評価のサンプル率を向上させることで、Generative AIを活用した自動品質管理を実現することができました。感情分析とリアルタイム分析を統合することで、システムは自動的に顧客の感情、センチメント とトレンドを追跡し、手作業のプロセスを置き換え、各顧客固有の体験に適応します。主な目的は、QAのサンプル率を4%から100%に引き上げることで、より的確なフィードバック、エージェントフィードバック、コーチングを可能にし、ユーザー体験と顧客満足度を向上させることでした。
この自動化により、何時間もかかっていた作業が数秒で完了するようになり、より客観的で一貫性のある評価を実現するために人的バイアスを排除することができました。このソリューションは包括的なカバレッジを提供し、すべての通話をリアルタイムで評価することを可能にし、AWS Data Lakeの実装により統合したQuickSightダッシュボードを使用して、明確なパフォーマンスメトリクスとトレンドを提供します。
データポリシーの一貫した適用を確保し、組織全体での利用状況の追跡を容易にすることで、ガバナンスを簡素化することができました。また、地域のデータ保存法に準拠することで、法的および財務的リスクを軽減することができました。このData Lakeはデータの可用性も向上させ、ビジネスが新たなトレンドに対応し、データ駆動型の意思決定を行うことを可能にしました。最後に、新しいBusiness Intelligenceツールの実装により、プロセスはより安定的で信頼性の高いものとなり、より迅速で効率的なものとなりました。
私たちの成長と変革の旅を続けるにあたり、次のステップは革新的なAI駆動型ソリューションを通じて、カスタマーとエージェント双方のエクスペリエンスを向上させることに焦点を当てています。まず、お客様向けのVirtual Assistantを導入し、即時の自動サポートによる迅速な問題解決を実現します。次に、エージェントとお客様の両方に対応するステップバイステップのガイドを実装し、タスクの明確で効率的な完了を確保します。これらのガイドは、サポートプロセスにおけるエラーの可能性を低減するのに役立ちます。続いて、Amazon Qによるエージェントアシストの導入により、エージェントはAIパワードのレスポンスを活用して、より迅速かつ正確に問題を解決できるようになります。そして管理者向けには、Generative AIを活用した管理者支援ユースケースを導入し、運用の最適化とエージェントのより効率的なサポートのための意思決定ツールを提供します。最後に、Automated Quality Managementを実装し、レビュープロセスを効率化して一貫した品質と継続的な改善を確保します。
まとめと今後の展望：AI駆動型ソリューションの導入
素晴らしいストーリーですね、Alex。Q&Aで質問したいことの1つは、これがあなたにとって職業的にどのような意味を持っていたのかということです。あなたとのこの旅は素晴らしいものでした。ここで言及したいことの1つは、Fujitsuは素晴らしいカスタマーだということです。つまり、厳しいけれども公平で、要求は高いけれども公平だということです。彼らは私たちに最高のものを期待し、それを実現するよう私たちを後押ししてくれます。
Amazon Connectの役割は、単にFree Tierを使って、Amazon ConnectやForecasting、Capacity Planning、Schedulingの使い方を自分で理解してもらうだけではありません。私たちはお客様のビジネスの変革もサポートしたいと考えています。私たちは、コンタクトセンターの移行を成功させ、Alexが話したようなソリューションを採用するために必要なすべてをお客様が確実に得られるよう、そのプロセスをサポートすることを誇りにしています。これは、お客様が私たちとの協業で気に入っていると言われる点です。私たちには、コンタクトセンターの移行に特化したProfessional Servicesやサポートチームのエキスパート、そしてどのような移行フェーズでも加速させるためのプログラムやパートナーがいます。
Amazon RetailやAWSから、テクノロジーや大規模なカスタマーサービスコンタクトセンターで使用しているベストプラクティスについて学びたい場合、ご要望に合わせたプログラム、エキスパート、トレーニングツールをご用意しています。詳しく知りたい方は、セッション後にJingにお声がけください。他にもたくさんのセッションがあります。ご覧の通り、火曜日には2つのBreakoutと2つのChalk Talk、水曜日には3つのBreakout、1つのWorkshop、1つのChalk Talk、木曜日にはAir Canadaとのbreakoutと2つのChalk Talkを予定しています。
ご参加いただき、ありがとうございます。さらに2点お伝えしたいことがあります。1つ目は、まだ登録されていないお客様は、明日夜のBellagioでのCustomer Receptionにぜひご登録ください。このQRコードをスキャンするだけです。もう1つは、アプリでこのパフォーマンスを評価していただきたいということです。フィードバックを大切にしています。良かった点、素晴らしかった点、「これを除いて - すごかった、AlexとJingは素晴らしかったけど、Tomはプレゼンの仕方を改善する必要がある」など、どんなコメントでもお待ちしています。私はほぼ毎年これを行っており、皆様のコメントは来年の参加者のためにより良い仕事をする助けとなります。
Jingのスライドで紹介された3社のお客様のうち2社が、最前列にいらっしゃるか、私と一緒にステージに立っているというのは、本当に嬉しい限りです。本日はご参加いただき、誠にありがとうございます。残りのre:Inventイベントもぜひお楽しみください。また、私のセッションにもぜひご参加ください。ありがとうございました。
※ こちらの記事は Amazon Bedrock を利用することで全て自動で作成しています。
※ 生成AI記事によるインターネット汚染の懸念を踏まえ、本記事ではセッション動画を情報量をほぼ変化させずに文字と画像に変換することで、できるだけオリジナルコンテンツそのものの価値を維持しつつ、多言語でのAccessibilityやGooglabilityを高められればと考えています。
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