re:Invent 2024: Frontdoor社がAmazon Connectで実現したAI活用と生産性向上
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 - How Frontdoor, Inc. boosts agent productivity with Amazon Connect (BIZ218)
この動画では、Amazon ConnectによるカスタマーサービスのAI活用と変革について、AWSのTrevor BlokingとFrontdoor, Inc.のScott Brownが解説しています。Amazon Connectは2017年からAIを活用し、チャットボット、IVR、会話分析などの機能を提供してきました。特に、Frontdoorの事例では、COVID-19の影響で12ヶ月の計画を12日間で実行し、2,000人のエージェントを完全リモートワークに移行した経験が紹介されています。Amazon Q in ConnectやContact Lensなどの機能により、エージェントの生産性向上、QAプロセスの自動化、コールサマリーの自動生成などを実現し、Generative AIの活用では契約カバー範囲の判断で80%台後半の精度を達成しています。
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本編
Amazon Connectによるカスタマーサービス革新の概要
みなさん、こんにちは。ようこそ。カスタマーサービスは偶然の産物ではなく、組織内のすべてのチーム間で慎重かつ計画的な連携が必要です。すべての機能、すべてのチームメンバー、さらには組織外のパートナーまでもが、お客様が日々受ける体験に影響を与えています。
まず始めに、過去24時間以内にカスタマーサービスに問い合わせた方は手を挙げてください。何人かの方が手を挙げていますね。過去7日以内ではどうでしょうか？はい、もっと多くなりましたね。過去1ヶ月では？そうですね。その時のやり取りを思い出してください。スムーズでしたか？最初の問い合わせで問題は解決しましたか？そのやり取りで、誰と話したかは覚えていないかもしれませんが、そのときどんな気持ちになったかは覚えているはずです。そしてそれは、おそらくその製品や組織に対する印象に影響を与えているはずです。
カスタマーサービスのエージェントは、優れた顧客体験を提供する最前線で働いています。彼らの仕事は決して簡単ではなく、その体験を提供するために専門的な知識、優れた洞察力、そして素晴らしいカスタマーサービス能力が必要です。私はTrevor Blokingと申します。AWSとAmazon Connectのシニアマネージャー・プロダクトマネジメントを務めており、Unified Workspace、Guided Workflows、AI-powered agent assistanceなどのエージェント支援機能のプロダクトマネジメントチームを率いています。本日は、AWSのシニアソリューションアーキテクトのAlex Schrameyer、そしてFrontdoor, Inc.のカスタマーエクスペリエンス担当SVPのScott Brownと共に登壇します。これから50分間、Amazon Connectがどのようにして優れた顧客体験の提供を支援しているか、そしてFrontdoorがどのようにAmazon Connectを活用してビジネスの変革を推進しているかについて詳しく見ていきます。
顧客満足度向上とAmazon Connectの進化
幸いなことに、私の非公式な調査結果は実際の研究データと一致しています。83%の顧客が、良い体験がロイヤルティを生み出すと言っています。これは、より幸せな顧客、より良い顧客維持率、そしてより良いビジネス成果につながります。 顧客満足度の最大の要因は何か、ご存知の方はいらっしゃいますか？エージェントにすぐに繋がることでしょうか？それとも、常に利用可能な状態であることでしょうか？これらはどちらも非常に重要ですが、実は顧客満足度の最大の要因は、最初の問い合わせで問題を解決できることなのです。顧客は問題をすぐに、そして確実に解決してほしいと考えています。
Amazonでは、この課題に精通しており、毎日、顧客体験への徹底的なこだわりに挑戦し続けています。例えば、小売事業では、2日配送から始まり、当日配送でお客様を驚かせ、喜ばせ続けています。Alexaは、質問に答えたり、家庭での生活体験を自動化したりと、消費者がAIと日常的にやり取りする方法を再考する機会を提供しました。また、技術チームがより良いアプリケーション構築方法を求めていることも認識しており、AWSを通じて、ハードウェアやスケールの心配なく、高度なアプリケーションやビジネスプロセスを構築できるようにしました。そしてこれらすべてにおいて、私たちはカスタマーサービスに対して異なるアプローチを取る必要がありました。
私たちは、豊富な専門知識と業界知識を活かし、徹底的な試行錯誤とテストを重ねてAmazon Connectを設計しました。私たちの目標は、カスタマーサービスエージェントが顧客対応に専念でき、管理者やスーパーバイザーがポイント＆クリックで体験をコントロールし設定できる、直感的なアプリケーションを構築することでした。現在、数万社のお客様がAmazon Connectを活用し、AIを核として、日々何百万もの差別化された顧客接点を実現しています。実は面白い事実として、私たちは2017年からコンタクトセンターでAIを提供してきました。
私たちは、会話型チャットボットやIVRの構築方法を変革し、わずか数クリックで会話分析を可能にすることも含めて、大きな進化を遂げてきました。AIは、高精度なエージェント予測を実現する要員予測機能を可能にし、また自動化されたアイデンティティ解決を通じて顧客プロファイルデータを改善することも可能にしています。昨年、私たちは生成AIを活用し、企業の知識ベースやウェブサイトの情報を活用してエージェントにカスタマイズされたレコメンデーションを提供するAmazon Q in Connectをローンチしました。
この生成AIは、エージェントとスーパーバイザーのために包括的なアフターコールサマリーを作成し、より短時間で簡潔かつ完全なサマリーを提供します。私たちは、お客様がAIの実装を通じて経験している効率性の向上に手応えを感じており、この分野への投資を継続的に行っています。
エージェントエンパワーメント機能とセルフサービスの統合
では、今日の本題であるエージェントの生産性向上 と、エージェントをスーパーヒューマンな問題解決者に変えることに焦点を当てていきましょう。スーパーヒューマンになるためには、 優れた顧客体験を提供する際にエージェントが直面する4つの問題に徹底的に焦点を当てる必要があります。1つ目は、データが至る所に存在することです。 ビジネス内の顧客情報のソースについて考えてみましょう。注文履歴などの情報は、多くの場合、接続されていない別々のシステムに分散しており、エージェントはそれらの情報に瞬時にアクセスする必要があります。
さらに、 エージェントは優れた顧客体験を提供するために、時には10から20以上の異なるアプリケーションを行き来しなければなりません。例えるなら、私たちが皆経験する、開いているブラウザタブの海の中から特定のタブを見つけられない状況のようなものです。データ やシステムを扱うだけでなく、問題解決に必要な適切な知識へのアクセスも必要です。これには、製品情報、会社のポリシー、アップグレードの適格性を判断するための顧客インサイトなどが含まれます。そして、これらすべての情報を活用しながら、 傾聴、解釈、問題解決を行い、優れた体験を提供しなければなりません。
数分間のカスタマー対応の中でこれらすべてを実行するのは簡単そうに聞こえますが、実際にはそれほど単純ではありません。セルフサービスとエージェント対応の両方にまたがるカスタマージャーニーを考えてみましょう。まず、カスタマーの機会が発生します。次に、お客様はセルフサービスやエージェントのいずれか、あるいは両方を利用することになります。エージェントとの対話では、エージェントはお客様のニーズや問題、質問を特定し、その個別のお客様と問題に合わせたソリューションを提案するというプロセスを経ます。従来、エージェントはこれらのプロセスを学ぶために、トレーニングサポート、ドキュメント、さらには同僚からの支援に頼っていました。
Amazon Connectのエージェントエンパワーメント機能により、お客様はコンタクトセンターの内部を理解し、標準化し、自動化を推進することができます。例えば、Amazon Connect Step-by-Step Guidesを見てみましょう。私たちはこのガイドを、問題解決に必要なすべてのステップをエージェントに視覚的に案内するワークフローアプリケーションとしてリリースしました。エージェントは、互いの知識や標準業務手順を参照する代わりに、単にガイドに従うだけでよいのです。不慣れな問い合わせを扱う場合や、組織の別の部門に異動した場合、あるいは業務に不慣れな場合でも、ガイドに従うだけです。特定の質問に答えるためのヘルプが必要な場合は、Generative AI搭載アシスタントのAmazon Q and Connectが、その状況に最適なガイドを推奨してくれます。
ガイドを通じて各インタラクションやコンタクトタイプを体系化していくこのプロセスは、プロセスの標準化につながり、自動化を推進できる領域や機会を特定します。しかし、多くの組織では、セルフサービスとエージェントサポートが切り離され、場合によっては異なる部門が所有している状況にあります。コンタクトセンターチームはエージェントと時にはIVRに注力し、他のチームはデジタルセルフサービスに焦点を当てています。両者ともに、カスタマーの問題を解決するためのワークフロー、ナレッジ、コンテンツ、ツール、システムを作成しています。これは課題を生み出します - 良くても組織内で重複が発生し、最悪の場合、組織の境界線がカスタマーに露呈し、異なるチャネルを横断することが困難になり、選択したチャネルによって異なる、あるいは一貫性のない回答を受け取ることになってしまいます。これは、Amazonの自社ビジネスの運営経験とお客様との協業から得られた知見です。
この経験から、セルフサービスとエージェント間には重要な接続要素があることがわかりました。Amazonは、エージェント体験とセルフサービスの両方を支える共通機能を使用するアプローチを採用しており、これがAmazon Connectにおける私たちのプロダクト戦略の原動力となっています。同じ機能を活用することで、重複を避け、チャネル間で共有インサイトを生成し、必要に応じてカスタマーがシームレスにチャネルを横断できるようになります。
Step-by-Step Guidesを例に取ると、当初はエージェントの標準化と生産性向上に焦点を当ててリリースしました。今年3月には、この機能をセルフサービスにも展開しました。これにより、もともとエージェントの生産性を大幅に向上させたのと同じガイドを、セルフサービス体験の推進にも使用できるようになりました。これらの共有機能を活用することで、カスタマーがセルフサービスガイドの途中でエージェントとの会話が必要になった場合でも、その情報は自動的にエージェントに完全に引き継がれ、カスタマーが同じ内容を繰り返す必要なく対応を継続できます。
このプロセスに従い、そのプロセスの遵守を推進することで、ビジネス内に自動化の機会が生まれます。これにより、複雑さの低い高頻度の業務をセルフサービスに移行することができ、エージェントは彼らの貴重なスキルが最も必要とされる、より複雑な業務に集中できるようになります。同じ機能を使用することのもう一つの利点は、一度の変更をあらゆる場所に展開できることです。標準業務手順を変更する際、これまでではデジタルプロダクトチームとコンタクトセンター間での調整が必要でしたが、Amazon Q in Connectのようなステップバイステップガイドなどの機能を使用すれば、一度更新するだけで、セルフサービスとエージェントの両方が最新の情報にアクセスできるようになります。
エージェントにとって、それはオムニチャネルのコンタクト管理、ケース管理、ナレッジ管理、タスク管理などの機能を1つの画面にまとめた統合エージェントワークスペースから始まります。エージェントの生産性を高めるためのガイド付きワークフローを提供しており、新人エージェントのオンボーディング時間やクロススキル習得時の習熟時間を短縮することもできます。Generative AIにより、顧客が通話中に直接質問している内容に基づいて、エージェントにリアルタイムで最適化されたレコメンドや回答、ガイドを提供します。
Frontdoorの事例：Amazon Connectによる顧客体験の変革
エージェントエンパワーメントのプレゼンテーションでセルフサービスについて触れるのは不思議に思えるかもしれません。しかし、エージェントの生産性を向上させる最も効果的な方法の1つは、エージェントが関与する前に、複雑さの低い高頻度の作業や事前作業を自動化することです。現在、お客様はAmazon Connectの完全統合された音声およびチャットのセルフサービス機能を活用して、より短時間で低コストの優れたセルフサービス体験を提供しています。私たちには、チャットボットのコンタクト処理状況を監視するためのネイティブインサイトがあり、一般的な問題の要因を特定して、さらなる自動化の機会を見出すことができます。
最近では今週、最初にエージェント向けに発表されたAmazon Q in Connectが、Generative AIセルフサービス機能の提供にも使用できるようになりました。これにより、同じナレッジコンテンツとウェブサイトコンテンツを使用して、レコメンデーションの提供、顧客の質問への直接回答、ガイドの呼び出し、あるいはその問題を解決するためにエージェントが必要かどうかの判断を行うことができます。これらを組み合わせることで、共有機能を使用するこのアプローチにより、真にシームレスな体験を実現できます。セルフサービスを通じた自動化、または標準化と作業の自動化を通じたエージェントの生産性向上を実現できます。
今日は私たちのエージェントワークスペースをご紹介しましたが、私たちは、エージェントが当社のワークスペースアプリケーション、CRMなどの他のアプリケーション、あるいは自社開発のアプリケーションのいずれを使用している場合でも、これらの機能を様々な媒体で連携させることに注力しています。エージェントが現在使用している環境に対応できるよう、充実したAPIと機能を用意しています。お客様の声はどうでしょうか？多くのお客様がこれらの機能を活用して、エージェントのトレーニング時間を30%削減し、処理時間を10%短縮しています。
当社のワークスペース機能と統合されたオムニチャネル機能を活用することで、お客様はより短時間で効果的なカスタマーサービスを提供できるようになります。これらの機能の実際の動作をご覧いただくため、AWS Senior Solutions ArchitectのAlex Schrameyerをお招きして、製品のデモンストレーションをお願いしたいと思います。Alex、よろしくお願いします。
Frontdoorのビジネス俊敏性向上とエージェント生産性の改善
ありがとうございます、Trevor。本日は、Amazon Connectがセルフサービスとエージェント対応の両方において、シームレスなカスタマーインタラクションをどのように実現するかをご紹介させていただきます。お客様がセルフサービスを利用する場合でも、エージェントと対話する場合でも、同じパワフルな機能が連携して一貫したパーソナライズされた体験を提供する様子を、実際の顧客の行動を追いながらご覧いただきます。このデモでは、Sofiaさんが住宅保険のプランを検討する際の体験を3つの重要なフェーズに分けてご紹介します。
まず、SofiaさんがAI搭載のセルフサービスを利用する様子をご覧いただきます。現実でよくあることですが、Sofiaさんの見積もりプロセスが途中で中断された場合でも、Amazon Connectが将来の対応のためにコンテキストを維持する仕組みをご確認いただけます。次に、パーソナライズされたアプローチを使ってSofiaさんに再度コンタクトを取り、中断することなく次のフェーズにスムーズに移行する方法をご紹介します。最後に、エージェントがSofiaさんのセルフサービスで使用したのと同じツールを使って、中断された箇所から正確に対応を再開する様子をご覧いただきます。Amazon Connectが全チャネルで一貫した体験を提供し、あらゆるタッチポイントでコンテキストを維持し、お客様とエージェントの両方をサポートするために同じパワフルな機能を活用している点にご注目ください。このアプローチは、優れた顧客体験を生み出すだけでなく、業務効率とビジネス成果の向上にもつながります。
それでは実際の動作をご覧いただきましょう。AnyCompanyのウェブサイトから住宅保険の見積もりプロセスを開始するSofiaさんの行動を追っていきます。サイトに組み込まれたチャットインターフェースを開くと、以前に訪問して情報を提供していたため、名前で挨拶されます。これにより会話の雰囲気が自然に設定されます。Sofiaさんは、最近家を購入したため、どのような補償オプションがあるのか質問することから始めます。回答の提供にはAmazon Q in Connectが使用されており、ナレッジベースの情報を活用して、チャット、音声、その他のデジタルインタラクションを通じて、お客様とエージェントの両方にリアルタイムのサポートを提供します。Amazon Q in Connectは、このセルフサービス体験において数回のクリックで有効化でき、会話を継続しながら適切な回答を提供することができます。ここでは、利用可能な住宅保険オプションの概要を説明するだけでなく、それぞれの違いについての追加質問にも対応できます。
必要に応じて、インタラクティブなフォームに切り替わり、この場合は物件の詳細情報を収集するための構造化されたパスを提供します。これらのフォームはAmazon Connect Guidesによって提供され、ノーコードのドラッグ＆ドロップエディターを使用して作成されます。お客様向けガイドもエージェント向けガイドも同じプロセスで作成されるため、作業の重複が減り、一貫した体験を提供することができます。この体験全体は、パワフルなオムニチャネルエンジンであるAmazon Connect Flowsによって駆動されます。Flowsを使用することで、一度作成した体験をチャット用に保存し、音声やその他のデジタルチャネルで再利用することができます。Flowsを活用することで、Guidesで実行されたアクションをAmazon Q in Connectがリアルタイムで処理し、Sofiaさんが入力した詳細情報と基盤となるエンタープライズデータソースの情報を使用して、予備的な見積もりを提供することができます。
Sofiaは保険料の見積もりについてより詳しく知りたいと思い、過去の事故について言及します。このセルフサービス体験で情報を収集・処理した結果、保険料に悪影響を与えることはないと知り、彼女は安心します。 Amazon Connect上のAmazon Qはパーソナライズも可能で、トーンや振る舞いをコントロールすることができます。また、様々なデータを組み込んでナレッジ記事を補強し、リアルタイムで会話をカスタマイズすることもできます。これには、
ガードレールを実装する機能も含まれており、明確な回答を提供するために資格を持つAgentが必要な場合はそれを認識し、Sofiaにその選択肢を提供します。この時点でSofiaはまだAgentと話す準備ができていませんが、これまでの作業内容を失いたくないと考えています。そこで、このセルフサービス体験で重要な情報を入力することにしました。
AnyCompany Insuranceは、社会保障番号、クレジットカード番号、住所などの機密データを安全に収集・処理することができます。これにより、Agentがこのような機密データを扱う必要がなくなります。 Sofiaが追加情報を入力すると、適切な詳細情報を簡単に提供できるだけでなく、後で資格を持つAgentが必要とする手作業を減らすことができます。
また、Agentが問題を迅速に解決できるよう、より効率的なやり取りが可能になります。会話を通じてすでに提供された詳細情報は事前に入力されていますが、Sofiaが戻る必要がある場合は編集可能で、Sofiaは自身や物件に関する情報を追加するだけで済みます。先ほど述べたように、Sofiaは最後のセクションまで到達しましたが、着信電話で中断されてしまいます。気が散ってフォームを完全に記入することはできませんでしたが、この情報は保存されており、彼女が希望する見積もりを得るために後で続きを入力することができます。
ここで、Amazon Connectがこの未完了のやり取りをどのように処理するかについて説明しましょう。先ほどの会話の後、Sofiaのやり取りの履歴と提供された情報を組み合わせた詳細な記録が自動的に作成されました。これはCustomer Profileと呼ばれます。数日後、Customer Acquisition Specialistが、Amazon Connectのインテリジェントな分析機能を使用して、高額な未完了の見積もりの分析を実行します。彼らは簡単にパーソナライズされた自動アウトリーチキャンペーンを開始することができ、Sofiaはそのキャンペーンのメンバーの1人となります。このプロアクティブなアプローチは、リードの損失を防ぎ、AnyCompanyのビジネス成果を向上させるのに役立ちます。
Sofia がアウトリーチに応答すると、AnyCompany の保険ライセンスを持つエージェントである John との円滑な接続が行われます。Sofia が応答すると、Amazon Connect のインテリジェントルーティングにより、住宅保険の見積もりを専門とするエージェントとマッチングされます。John との接続が確立すると同時に、John の画面には Sofia の初回チャットやら途中まで完了した見積もりなど、これまでのカスタマージャーニーを包括的に表示するビューが即座に表示されます。
John の視点からこの会話を見ていきましょう。先ほど Sofia が操作していたのと同じ簡単に作成できるガイドを利用したこのエージェントインターフェースは、Sofia の見積もりを完了するための明確なステップバイステップの情報を John に提供します。システムは以前収集した詳細情報をすべて事前入力し、このプロセスを効率的に継続できるようにします。残りの見積もり情報を収集した後、重要な次のステップは Sofia が購入した物件の洪水ゾーンを判定することです。John は、セルフサービス体験で見たように、組み込みの Generative AI アシスタントを活用します。これは Amazon Q と Connect によって提供され、このワークスペースではエージェントにリアルタイムのアシスタンスを提供するように調整されています。Seattle の洪水ゾーンについて質問すると、関連文書や、FEMA の洪水ゾーンアプリケーションを統合した専用ガイドにメインアプリケーションを離れることなくアクセスできます。
John はインターフェース上の地図を確認し、その物件が中程度のリスクエリアである Zone X に位置しているものの、高リスクの洪水ゾーンである Zone AE の河川の近くにあることを確認します。彼は Sofia に利用可能なオプションとリスク、そしてそれが補償オプションにどのような影響を与えるかを説明します。これらの影響について話し合った後、Sofia は洪水保険を契約に追加することを決めます。コンタクトに戻ると、John は次のステップが見積もりの処理であることを確認します。このステップを進めると、以前に収集したすべての情報に基づいて、Sofia が受けられる割引を確認できます。ワークスペース内のこれらの情報を活用して、セキュリティシステムや新築割引、安全機能などによって利用可能な割引について説明することができます。
Sofia が保険のバンドルオプションについて尋ねると、John は Amazon Q アシスタントからリアルタイムのサポートを受けます。これにより、保険のバンドリングの仕組みについて自信を持って説明でき、複数の保険契約をまとめることで利用できる15%の割引についても強調します。Sofia は今回は自動車保険とのバンドルを見送りましたが、将来この割引を利用することを検討する際の選択肢について知ることができて満足しています。
このプロセスの最終段階は、John が Sofia の見積もりの確認、支払いオプションの確認、保険契約の同意を支援し、すべての詳細が確認された後、リアルタイムで見積もりを処理するという形でスムーズに進みます。この円滑な体験は、Amazon Connect がエージェントに必要なツールと情報を提供し、カスタマージャーニー全体を通じて個人的なタッチを維持しながら、効率的で知識に基づいたサービスを提供できるようにする方法を示しています。
Sophiaの体験を通じて見てきたように、Amazon Connectは顧客とビジネスの双方に恩恵をもたらす、真に革新的なカスタマーエクスペリエンスを提供します。 まず、Amazon QとConnectとGuidesが連携して、インテリジェントなアシスタンスと構造化されたデータ収集を提供する強力なセルフサービス体験を見ました。Q in Connectは会話型のサポートを提供し、Guidesは必要な情報を収集する明確なパスを持っていました - これらは後にエージェントのJohnがWorkspaceで使用するのと同じツールです。次に、Amazon ConnectのCustomer Profilesがすべてのインタラクションの基盤として機能することについて説明しました。Sophiaのセルフサービス体験で作成されたプロファイルは、インテリジェントなセグメンテーションに活用され、アウトバウンドキャンペーンを強化し、SophiaのインタラクションがJohnのWorkspaceに届いた時に即座にコンテキストを提供し、ジャーニー全体を通じて一貫性のある文脈に即した体験を確実にしました。
最後に、Amazon Connectがセルフサービスで使用されるのと同じ統合ツールでエージェントを支援する様子を見ました。Johnは構造化されたワークフローのために同じGuidesにアクセスし、リアルタイムのアシスタンスのためにQ in Connectを活用しました。これらの共有された機能が、エージェントの効率性を高めながら一貫性を生み出す様子を示しています。その結果、チャネル間で一貫した体験を通じて顧客の労力を軽減し、セルフサービスとエージェントのインタラクションで同じツールを使用することで運用効率を向上させ、パーソナライズされた文脈に即したエンゲージメントを通じて顧客満足度を高め、より多くの機会を成果に結びつけることでビジネスの成長を促進する、シームレスなオムニチャネル体験が実現します。
Frontdoorにおける生成AIの活用と将来展望
これは、Amazon Connectがカスタマーエクスペリエンスをどのように変革できるかの一例に過ぎません。金融サービス業界、小売業、ヘルスケア、その他どの業界であっても、Amazon Connectは優れた体験を大規模に提供するために必要なツールと機能を提供します。 しかし、私の言葉だけを信じる必要はありません。Frontdoorのカスタマーエクスペリエンス担当上級副社長であるScott Brownさんをステージにお迎えできることを嬉しく思います。Frontdoorは、私たちが今デモンストレーションしたこれらの機能の多くを実装し、カスタマーエクスペリエンス、エージェントの生産性、ビジネスの俊敏性において顕著な改善を実現しています。
Scott、Frontdoorについて、そしてコンタクトセンターの変革がどのようなものだったか、詳しく教えていただけますか？ ありがとうございます、Alex。Alexが紹介してくださった通り、私はScott Brownです。FrontdoorのCustomer Experience担当SVPを務めています。私は20年近くにわたってコンタクトセンターに関わってきました。Dell TechnologiesやAmazonなどのテクノロジー企業、Starbucksそして現在のFrontdoorのような消費財企業での経験があります。これまでの経験で、想像できるほぼすべてのコンタクトセンター技術とプラットフォームについて、RFP作成、評価、選定、交渉、導入、導入失敗、再導入、再度の導入失敗、RFPのやり直し、置き換え、そして廃止を経験してきました。これは本当に疲れる作業です。だからこそ、Amazon Connectと私たちの経験は非常に新鮮で、皆さんと私たちの経験を共有できることを本当に嬉しく思います。
Frontdoor には2つのブランドがあります。私たちは約18億ドルの売上高を持つ中規模企業で、テネシー州メンフィスに本社を置き、約2,000人の完全リモートの従業員を抱えています。私たちは2つの主要ブランドで市場に展開しています。1つは従来型のホームワランティ商品であるAmerican Home Shield、もう1つは新しいデジタルホームサービス商品のFrontdoorです。この2つのブランドがあり、デジタルホームサービス商品では、配管工、電気技師、家電技術者、ハンディマンなどのバーチャルエキスパートが、ご自宅のあらゆる問題についてバーチャルにサポートを提供します。
私たちは、約200万人の会員を持つ米国最大のHome Warranty（住宅保証）プロバイダーです。最近ハワイとアラスカから撤退し、現在は本土48州で事業を展開しています。年間約400万件のサービス対応を行っており、1971年の創業以来、約53年にわたってこの事業を続けてきました。私たちの強みは、全米に広がる16,000社の独立請負業者のネットワークです。配管工、電気工事士、エアコン技術者、家電修理技術者、ハンドマンなど、お住まいのあらゆるトラブルに対応できる専門家を擁しています。
Home Warrantyは、先ほどAlexが説明した住宅保険によく似ています。ただし、火災や洪水、自然災害などの大規模な被害を補償する住宅保険とは異なり、私たちは通常の使用による経年劣化で発生する住宅システムの故障に対応するサブスクリプションサービスを提供しています。例えば、ラスベガスの真夏に気温が43度（110度F）まで上がる中でエアコンが故障した場合、住宅保険会社ではなく、Home Warranty会社に連絡してください。当社が請負業者を手配し、修理または交換を行って、システムを復旧させます。
他の保険商品と同様、仕組みはシンプルです。まず、希望する補償範囲に応じてプランを選択し、年払いまたは月払いでプレミアムを支払います。契約対象の設備が故障した場合は、サービスを依頼し、保険の自己負担金に相当するTrade Service Fee（技術サービス料）を支払います。当社が請負業者を手配し、その場で診断を行い、可能であれば即座に修理します。その場で修理できない場合は部品を注文し、修理が不可能な場合は交換を行います。補償対象となる費用は、当社から請負業者に直接支払われます。
現場で活動する16,000社の請負業者をサポートするため、私のチームは約2,000人のコールセンターエージェントのグローバルネットワークを管理しています。主にフィリピンで約66拠点を運営しており、中米に2拠点、西アフリカのガーナに11拠点があります。また、約600人の社内従業員全員が在宅勤務で働いています。
当社は2019年頃からAWSとAmazon Connectを利用しており、その詳細については後ほどお話しします。私たちは皆さんも直面しているかもしれない、いくつかの課題に取り組んでいます。当社の商品は比較的複雑で、会員と16,000社の請負業者ネットワークとの間で綿密なコミュニケーションと連携が必要です。また、6月、7月、8月は気温が上昇してエアコンシステムやその他のシステム全般の故障が増えるため、季節性の高いビジネスとなっています。住宅サービス業界の多くの企業と同様、当社の会員層も高齢のBaby Boomerから、Millennial世代の住宅所有者へとシフトしています。彼らはデジタルネイティブで、オンラインでのシンプルなデジタル体験を求めているため、ビジネスの考え方を変える必要に迫られています。
AWSは、エージェントエクスペリエンス、タスク管理をサポートしており、現在AIのテストも開始しています。これらについて、そして私たちが検討しているさまざまな影響について説明します。要約すると、私たちは本当に、Amazon Connectのツールがエージェントの習熟度向上をどのように加速できるかを検討しています。私たちの製品は非常に複雑で、製品経験のない人を採用し、オンボーディングを行い、最高の習熟度や生産性まで引き上げるには、かなりの時間がかかります。それでは、私たちの経験についていくつかお話ししていきましょう。
Alexが戻ってきた際、席について簡単なやり取りがありました。「私が向こうの席に座りましょうか？皆さんは私ではなく、あなたに会いに来ているのですから。」「そうでもないですよ。」そしてAlexは続けます。「Scottさん、本日お越しいただき、そして私たちのチームが一緒に取り組んできた仕事に感謝しています。では始めましょう。スピードとビジネスは重要です。あなたは今、ビジネスで起きた多くの変革についてお話しされました。私はお客様からよく話を伺うのですが、Amazon ConnectがFrontdoorの俊敏性向上にどのように役立ったのか、もう少し詳しく教えていただけますか？」
必要は発明の母と言いますが、2020年3月ほど創造性を必要とした時期はありませんでした。COVID-19が発生したとき、私たちは順調に運営していましたが、すぐに深刻な課題への対応を迫られました。従業員の安全を確保するために在宅勤務に切り替え、ノートPCやデスクトップPCを支給してリモートワークを可能にし、そして大規模なリモートワークに対応できるよう社内システムをテストする必要がありました。さらに重要なのは、電話に出て会員にサービスを提供し続けることでした。
私たちが本当に優れた成果を上げたのは、Amazon Connectを活用して電話対応を再開し、会員との会話を始められたことでした。2019年からConnectの導入を進めており、2020年には2,000人のエージェントのネットワーク全体に12ヶ月かけて展開する計画でした。ところが3月になって、その12ヶ月の計画を12日間で実行しなければならなくなったのです。Connectを使用することで、3日以内に500人のエージェントを稼働させ、1週間以内にさらに1,500人を稼働させることができました。
電話対応という基本的な機能を確立すると、需要の急増に圧倒されていることに気づきました。その要因は2つありました。1つ目は、エージェントが在宅という全く新しい環境で働いているため、コンタクトセンターでの生産性が従来ほど上がらなかったこと。2つ目は、会員も全員が在宅勤務となり、自宅のシステムへの負荷が増大したことです。クレーム率が上昇していたため、この需要増加により、コールバックサービスの検討を始めることになりました。コールバックは、Amazon Connectの機能の1つで、待ち時間を確認し、順番が来たときに折り返し電話をするオプションを顧客に提供できます。これを比較的早く導入し、5分以上待つ人の数を半減させることができました。2020年以降、約500万回このサービスを提供してきたと思います。
これは、お客様のためのイノベーションのペースと徹底的な体験への注力を示す真の証です。12日という数字は私の心に深く刻まれることになりそうです。私自身もコンタクトセンターの移行を経験していますので、うらやましく感じます。本日の聴衆は、エージェントの生産性をどのように向上させるかについて学びに来ています。Frontdoorがどのようにエージェントの生産性を向上させ、Amazon Connectを導入してからどのような成果を上げているのか、もう少し詳しくお聞かせいただけますか？
Amazon Connectを導入した当時、私たちはエージェントの状況を把握するのに苦労していました。在宅勤務になり、コンタクトセンターのフロアを歩き回って確認できなくなったため、かなりの可視性を失っていました。幸いなことに、Amazon Connectには期待通りの充実した標準のエージェントメトリクスが備わっていました。これにより、問題がどこにあるのか、どこに異常値があるのかを素早く理解し、マネージャーやスーパーバイザーが介入して、そうした特異なケースを他のメンバーと同じレベルの生産性に引き上げるためのコーチングを行うことができました。
先ほど触れたCourtesy Call Backは、需要の分散という面で大きな助けとなりました。エージェントはキューに100件もの通話が待機しているような圧倒的な状況を目にすることがなくなりました。エージェントの生産性と快適性という観点で、これは大きな助けとなりました。最後に、私たちが従来あまり上手くできていなかった分野の一つが、フォローアップの約束をした会員への対応でした。最も適切な表現をすると、エージェントはモニターに付箋をびっしりと貼り、契約業者に確認したり部品の場所を確認したりした後で顧客に連絡するという良い意図を持っていましたが、これは非常に非効率的なプロセスでした。そこで私たちはAmazon Connect Tasksを活用することにしました。これにより、タスクを自動生成して割り当て、期限を設定し、顧客へのフォローアップや契約業者への連絡、部品の追跡確認などのタイミングが来ると、自動的にエージェントのキューに表示されて通知するようになりました。これらが生産性の観点から本当に役立った点です。もちろん、私たちの誰もが付箋をたくさん貼っているなんてことはありませんよね。
パンデミック中に完全リモートに移行し、エージェントを直接見ることができなくなったという話がありましたが、Amazon Connectはマネージャーの業務経験をどのように変えましたか？私たちがContact Lensで行っていることの一つは、通話やチャットを完全に文字起こしし、センチメントを追加し、通話の要約も追加することです。私たちはContact Lensを使用してQAプロセスの一部を自動化し、QAチームが確認していた取引的な性質の事項、例えば会員認証を行ったか、方針と手順に従っていたか、適切にスーパーバイザーにエスカレーションしていたかなどを特定しています。そしてContact Lensでこれらの項目にフラグを付けることができるようになりました。
これにより、Quality Assurance チームは、エージェントの共感力や創造的な問題解決能力といった、よりソフトなスキルに注力できるようになりました。この点で大きな効果が得られています。また、Contact Lens を使用して特に期待しているのは、ドキュメント作成の観点から、通話の文字起こしとコールサマリーを自動生成し、それらをシステム上の記録の備考欄に自動的に追加できることです。これにより、エージェントが通話後の作業に費やす時間を大幅に削減できると期待しています。
AIを活用したカスタマーエクスペリエンス変革への洞察
コンタクトセンターで行われている業務を観察し、標準化し、自動化を推進する領域を見つけていくというこのプロセスは非常に理にかなっています。これは次のトピックである、Generative AI によるビジネス成果の創出につながります。多くの人々にとって最も注目されているテーマであり、私も非常に期待しているところです。Generative AI は優れた顧客体験を提供するアプローチをどのように変えているのでしょうか。
私たちは、これを複数のフェーズ、複数のアプローチ、複数年にわたるジャーニーとして捉えています。AI は一度で完了するものではありません。モデルの調整やデータの再フォーマットなど、継続的な取り組みが必要です。つまり、魔法の解決策ではないのです。私たちは AI で主に2つのことを行っています。1つ目は、より新しい Generative AI の取り組みで、Amazon Bedrock を活用して、契約のカバー範囲に関してエージェントが行うような判断ができるかどうかを評価しています。つまり、通話内容と契約内容を理解し、その問題がこの契約でカバーされるべきかどうかを判断するのです。
最も経験豊富な審査担当者やクレーム査定担当者と共に検証を行っています。正直なところ、最初は約50%という低い精度でしたが、現在は80%台後半まで向上し、非常に期待しています。これらは、エージェントの意思決定権限に取って代わるのではなく、補完することを目指しています。少なくとも現時点では、最終的な判断は常にエージェントが行います。もう1つの取り組みは、Amazon Q in Connect の活用です。これにより、通話中に発生する質問に対する回答を事前に提示するワークフローを構築できます。現在までに約40のユースケースを構築し、約50人のエージェントとパイロットを実施しています。
これは非常に重要なことですが、エージェントからフィードバックを得て、何が機能しているか、Amazon Q が何を正しく理解し、何を間違えているか、何が不足しているか、何を追加できるかを把握しています。エージェントからのフィードバックを活用してモデルを調整し、継続的に改善を重ねています。これが上手くいけば、検討するユースケースの数だけでなく、テストに参加するエージェントの数も増やしていく予定です。どのようなシステムでも同じですが、Generative AI は入力される情報の質に依存します。そのため、エージェントを活用してサイクルを完璧にしていくという取り組みは非常に理にかなっています。
今週、私たちは Amazon Q と Amazon Connect を使用して、セルフサービス向けの生成 AI エクスペリエンスを作成できるようになったことを発表しました。
先ほどお話しした Amazon Q と Connect に関して、私たちは引き続き改良を重ねていく予定です。十分な数のユースケースをカバーし、より多くのエージェント（現在2,000人）に展開して、ガイドが望む回答を提供できていることを確認し、エージェントから「意思決定に本当に役立つツールだ」というフィードバックを得られた段階で、どのユースケースとガイドをウェブサイトのセルフサービスとして公開できるかを検討していきます。
明確な答えがあり議論の余地がない取引的な事項については、お客様のセルフサービス対応に自信を持っており、それらを公開していく予定です。一方で、保険金請求を却下するような難しいケースについては、会員様と直接お話をさせていただきたいと考えています。これは非常に重要なポイントです。セルフサービスに何を組み込めるかだけでなく、何を組み込むべきでないかということです。エージェントに対応してもらいたい重要な事項は何か。この点を考える際、むしろ「エージェントが関与すべきユースケースは何か、そしてそれほど重要でないユースケースは何か」という視点から始めるのが良いかもしれません。
Connect による生産性向上について、私たちは2つの取り組みを行っています。1つ目は、Amazon Q と Connect、Contact Lens、Bedrock を使用した既存のパイロットプロジェクトとユースケースを継続し、ユースケースの数を増やし、提供できる対象を拡大していくことです。2つ目は、最近 2-10 という小規模なホームワランティ会社を買収したので、Connect で構築した優れた機能を、American Home Shield だけでなくその会社にも提供することです。これにより、両社で生産性の向上を実現できます。
ここでも、スピードと俊敏性が重要だということが分かります。ビジネスの統合と新技術の導入という、エキサイティングな1年が待っています。これまでのお話をまとめると、カスタマーエクスペリエンスを変革するための大胆なビジョンを確立しつつ、小さな領域から始めて素早く改善を重ねていくということです。
私からは2つのポイントをお伝えしたいと思います。1つ目は、小さく始めることです。比較的簡単に解決できそうなシンプルなトランザクション的なユースケースを特定し、そこから始めてください。ただし、心構えとして、当初の想定よりも時間がかかり、より多くの作業が必要で、コストもかかることを覚悟しておいてください。AIに関する話題やメディアの盛り上がりから、上層部や取締役会から「もっと多くを」「もっと早く」というプレッシャーがかかるでしょう。そのプレッシャーに抵抗し、小さく始めて、学びながら進み、継続的に改善を重ねていってください。
2つ目は、小規模なチームを作ることです。Skunk Worksチームや Tiger Teamと呼ばれるような、他のテクノロジープロジェクトに気を取られることのないよう隔離されたチームを作ります。彼らに任せて、実験を行い、モデルを構築し、改善を重ね、何が機能して何が機能しないかを見つけ出させてください。チューニングや再調整も任せ、邪魔をしないでください。進捗報告は受けますが、あとは彼らに任せて構築させてください。
最後に、本当にこの2点だけです。それと、このセッション後、おそらくこのエリアの後ろで私たちが待機しています。私のチームメンバーが2人います。AIのエキスパートであるJeremy Buickは、私たちのAIに関する実証実験をすべて担当しています。そしてBen Mooreは、私たちのAmazon Connectの導入をすべて担当しており、過去5年間のAmazon Connectに関するすべての導入を手がけてきました。簡単な質問は私に投げかけていただいて構いませんが、難しい質問はこの2人に聞いてください。まあ、難しい質問にも答えられると思いますが。
セッションのまとめと今後の展望
Scott、本日は貴重なお時間をありがとうございました。このセッションのまとめとして、CX Transformationは、Scottが今日お話ししたように、テクノロジーだけの問題ではありません。Amazon Connectチーム全員が、皆様のこの journey をサポートさせていただきます。Amazonは、このプロセス全体を通じて皆様をサポートすることを誇りにしています。始めるためのワークショップが必要な場合や、Amazonが自社のビジネスやカスタマーサービスにどのようにアプローチしているかについてもっと知りたい場合は、ワークショップやトレーニングをご用意しています。他にご質問がある方は、セッション後に私たちがこの会場の後ろで待機していますので、フォローアップの質問にお答えいたします。
最後に、本日お話しした内容についてもっと詳しく知りたい方は、Amazon Connectについて、amazon.comが自社のカスタマーサービス機能にどのようにアプローチしているかについて、また今週リリースした新しいセルフサービス機能についても、明日と木曜日に多くのセッションが予定されています。ぜひご参加ください。本日は皆様、お時間をいただき、ありがとうございました。セッション終了時にはぜひアンケートにご協力ください。午後の残りの時間をお楽しみください。重ねてお礼申し上げます。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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