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AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] | DevelopersIO
AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] はじめに Amazon Connect + LexでAIチャットボットを構築し、問い合わせに対して無人対応し、対応が難しい内容に限り、オペレーター（以降、担当者）にエスカレーションする仕組みを作成しました。 コールセンターの負担軽減や人手不足の解消を目指して、AIチャットボットを活用して有人対応から自動応答に切り替えたいというニーズは増えているように思います。 本記事では、お問い合わせをAIチャットボットがヒアリングして、生成AIのAmazon BedrockのClaudeを用いて種別判定を行い、回答できるものはチャットボットが回答し、それ以外の内容については、担当者にエスカレーションする方法をまとめました。 今回検証するお問い合わせの種別
![AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c0ea6f98c9330dae2f07b2fcfbc2104cd7bf1a5d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2F4c8649ac9b394fdafed5de6d2942047a.png)
AWS、アレクサと同様の会話理解力を持つ「Amazon Lex」日本語対応を発表。日本語で会話する音声ボットやチャットボットが開発可能に
AWS、アレクサと同様の会話理解力を持つ「Amazon Lex」日本語対応を発表。日本語で会話する音声ボットやチャットボットが開発可能に Amazon Lexを利用することで、「すべてのデベロッパーがAmazon Alexaに採用されている深層学習技術と同じ技術を利用できる」（Amazon Lexの説明文から）とされています。 Amazon Lexは、自動音声認識による音声からテキストへの変換機能と、テキストの内容からその意図を認識する自然言語理解機能を備えています。 つまり、電話やオンライン会議などを経由して日本語の音声をAmazon Lexに入力すると、いわゆる文字起こしのようにその内容をテキストに変換してくれます。 そしてこの音声から変換されたテキストや、Slackなどのテキストチャットなどで入力されたテキストの内容から、Amazon Lexはその意図などを理解し、会話の中から必要な
[Amazon Lex] 遂に来た！ Amazon Lexが、日本語化されたので、早速、日本語ボットを作ってみました | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN)です。 遂に、Amazon Lex（以下、Lex） が日本語に対応しました。そして、東京リージョンで利用可能になっています。 Amazon Lex が日本語に対応。東京リージョンでお使いいただけます 長い間、英語でしか見た事なかった画面が、日本語になっていることに感動を覚えます。 これで、AWSだけで、簡単に日本語のボットが作れるのですね！ 2 OrderFlowers 今回は、基本的なLexの動作を確認する目的で、テンプレートにある、OrderFlowerを動かしてみました。 すいません、テンプレートをそのまま動作させただけです。特に設定変更したり、コードを書いているわけではありません。 (1) Create BotsのメニューでCreateボタンを押すことで、新しくBotが作成できます。 表示された画面では、自分で最初から作成する Custom
![[Amazon Lex] 遂に来た！ Amazon Lexが、日本語化されたので、早速、日本語ボットを作ってみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ad3def86c56b7328cc1dcb9cc661071a305a4601/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Famazon-lex.png)
コールセンターへの問い合わせをAIチャットボットで種別を判定し、最適な担当者に自動振り分け[Amazon Connect + Lex + Bedrock] | DevelopersIO
コールセンターへの問い合わせをAIチャットボットで種別を判定し、最適な担当者に自動振り分け[Amazon Connect + Lex + Bedrock] はじめに Amazon Connect + LexでAIチャットボットを構築し、顧客のお問い合わせから、種別を判定し、カテゴリに合った担当者に自動振り分けしてみました。 コールセンターの担当者の負担軽減や人手不足を解消するために、AIチャットボットを使って有人対応から無人対応に切り替えたいというニーズが増えております。 今回は、顧客からのお問い合わせをAIチャットボットがヒアリングし、生成AIのAmazon BedrockのClaude Instanceによってお問い合わせの種別判定を行い、適切な担当者に振り分けを行ってみました。 今回検証するお問い合わせの種別は、以下の9種類です。 在庫に関する問い合わせ 配送/送料に関する問い合わせ
![コールセンターへの問い合わせをAIチャットボットで種別を判定し、最適な担当者に自動振り分け[Amazon Connect + Lex + Bedrock] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3e02ba27c1f1d3434bfef23aa7fe0d1176f68e47/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F09%2Famazon-bedrock-1600x630-1.png)
[Amazon Lex] Amazon Lexが日本語対応となったので、Amazon Connectから使用して居酒屋の電話予約をボット化してみました | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 いよいよ、Amazon Lex（以下、Lex）が日本語で利用できるようになりました。 Amazon Lex が日本語に対応。東京リージョンでお使いいただけます 昨日、テンプレートで試してみたのですが・・・ 今日は、簡単なボットを作成して、Amazon Connect（以下、Connect）から利用してみました。 2 想定 Connectと連携するサンプルとして、居酒屋クラメソ（注：実際には、存在しません）の電話に自動応答を組み込む事をイメージしてみました。 下記は、お店に、予約の電話が入った場面です。店員が時間や人数を聞き取っています。しかし、仕事中に手を止めて電話に応答する作業は、少しコストが掛かるものです、そこで、できれば、予約は自動化したというニーズが有るとします。 しかし、お店に掛かってくる電話は、予約とは限りません。 そこで、お店
Andrew Ng: Deep Learning, Education, and Real-World AI | Lex Fridman Podcast #73
Andrew Ng is one of the most impactful educators, researchers, innovators, and leaders in artificial intelligence and technology space in general. He co-founded Coursera and Google Brain, launched deeplearning.ai, Landing.ai, and the AI fund, and was the Chief Scientist at Baidu. As a Stanford professor, and with Coursera and deeplearning.ai, he has helped educate and inspire millions of students
ラッパーたちがマイクを通して日々放ち続ける、リスナーの心をわしづかみする言葉の数々。その中でも特に強烈な印象を残すリリックは、一般的に“パンチライン”と呼ばれている。 日本語ラップシーンの変容に迫るべく、音楽ナタリーでは「昨年もっともパンチラインだったリリックは何か？」を語り合う企画「パンチライン・オブ・ザ・イヤー」を実施。2021年に音源やミュージックビデオが発表された日本語ラップを対象に、有識者たちがそれぞれの見地からあらかじめ選んできたパンチラインについて語り合う座談会を今年1月末に行った。 今回選者を務めたのは、過去の企画にも参加した音楽ライターの二木信氏、国内外のヒップホップシーンに精通している渡辺志保氏、インターネット上でヒップホップやファッションについて発信しているYYK氏、若手ライターのMINORI氏の4名。2022年も後半に差しかかるタイミングでの公開となったが、LEX、
新型コロナウイルス禍、ロシアのウクライナ侵攻、食料や燃料の価格高騰、世界的な金利上昇、米ドル高――。途上国の財政にとってこれほど有害な組み合わせは考えられない。足元ではガーナが債務不履行（デフォルト）に陥る懸念が強まっている。政府が国債保有者に投資額の30%の債務削減（ヘアカット）を求める可能性を示唆したのだ。政府は直近までデフォルトはないと述べていただけに、面目丸つぶれだろう。投資家にとって
![[FT・Lex]ガーナ、デフォルト間近を認める - 日本経済新聞](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a3d284491f3183d91804c0fe0deec6c55d43f217/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Farticle-image-ix.nikkei.com%2Fhttps%253A%252F%252Fimgix-proxy.n8s.jp%252FDSXZQO2692724028112022000000-1.jpg%3Fcrop%3Dfocalpoint%26fit%3Dcrop%26fp-x%3D0.52%26fp-y%3D0.43%26fp-z%3D1%26h%3D630%26w%3D1200%26s%3Dfb0d790ea07b4798a3ec4353ce9b0616)
[プレビュー]Amazon Lexでは、ノーコードで簡単に、RAGのチャットボットを構築できるようになりました #AWSreInvent | DevelopersIO
はじめに Amazon Lexでは、ノーコードで簡単にRAGのチャットボットを構築できるスロットタイプAMAZON.QnAIntentがプレビューで提供されました。 AMAZON.QnAIntentを利用することで、基盤モデルを企業データに安全に接続して取得拡張生成 (RAG) を行うことができます。 今回のプレビューにおいて、回答で利用できる基盤モデルは、Claude V2のみです。 基盤モデルが顧客の質問に答えるために情報を取得するソース（以降、ナレッジソース）としては、以下の3つから選択できます。 Amazon OpenSearch Amazon Bedrock knowledge base 同じくre:Invent 2023期間中にGAされました。ブログもありました Amazon Kendra 従来であれば、LexでRAGのチャットボットを構築する場合、ユーザーからのお問い合わせを
![[プレビュー]Amazon Lexでは、ノーコードで簡単に、RAGのチャットボットを構築できるようになりました #AWSreInvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f099104aaa09df58f234f4f90b04b2f5cefbb675/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Feyecatch_reinvent-2023-newservice-update.png)
Amazon ConnectとLexでのコールセンター向けAIチャットボットで、Function Callingを利用し、発話内容から必要な情報を補正しつつJSON形式で抽出してみた | DevelopersIO
Amazon ConnectとLexでのコールセンター向けAIチャットボットで、Function Callingを利用し、発話内容から必要な情報を補正しつつJSON形式で抽出してみた はじめに Amazon ConnectとAmazon Lexを組み合わせて、コールセンター向けのAIチャットボットを作成しました。その中でFunction Callingを利用し、発話内容から必要な情報をJSON形式で抽出する方法について記事にまとめました。 Function CallingはAI（GPT-4などのモデル）が事前に定義された特定の関数を実行し、その結果を返す機能のことを指します。例えば、ユーザーから受け取った入力から、必要な情報を抽出しJSON形式で出力することが可能です。 ユーザーの発話からFunction Callingで必要な情報のみを抽出してJSON形式に変換後は、要件に応じて抽出内容
[AIチャットボット]Amazon LexとAmazon Kendraを利用して、お問い合わせ内容を種別判定してみた | DevelopersIO
[AIチャットボット]Amazon LexとAmazon Kendraを利用して、お問い合わせ内容を種別判定してみた はじめに Amazon LexとAmazon Kendraを利用して、チャットでのお問い合わせ内容を種別判定する方法をまとめました。 お客さまのお問い合わせを種別判定し、種別ごとに担当者に振り分ける一次対応を想定したチャットボットシステムを構築する際に、Kendraが種別判定機能を担います。 種別判定は、一般的な生成AIモデルでも可能ですが、生成AIが利用できない企業様もいらっしゃいますので、今回はKendraで試してみます。 構成 構成としては、下記の通りです。 ユーザーがお問い合わせする際、種別判定までのフローは以下の通りです。 事前に複数のFAQファイルをS3に保存し、それらをKendraにインポートします。 ユーザーからお問い合わせ内容をLexで受け取ります。インテ
![[AIチャットボット]Amazon LexとAmazon Kendraを利用して、お問い合わせ内容を種別判定してみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5b73da0200f3d4c0ed94c642c0472f038c99f686/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-kendra.png)
Amazon ConnectとLexでのコールセンター向けAIチャットボットの構築において、「音声入力の最大時間」「発話の最大待機時間」「発話終了判定の最大時間」の仕様を確認してみた | DevelopersIO
はじめに 最近、下記の記事にある、クラウド型コンタクトセンターサービスであるAmazon Connectと、高度な自然言語モデルを備えたフルマネージド型チャットボットであるAmazon Lexを組み合わせて、コールセンター向けAIチャットボットを構築する機会がありました。 【RAG】Amazon BedrockとConnect、Kendraを利用し、社内情報や社外の最新情報などの取り込んだデータをもとに回答するコールセンター向けAIチャットボットを構築してみた Amazon BedrockのClaudeとAmazon Connectを利用し、電話で色々な質問に答えてくれるコールセンター向けAIチャットボットを構築してみた Connectと組み合わせてLexを採用する際、ユーザーからの音声入力について、以下の３つの仕様が理解できていなかったため、ドキュメントや実際に試しながら確認しましたので
[アップデート]Amazon Lex がAmazon Bedrock Claude V2と連係し、発話サンプルの自動生成機能をリリース #AWSreInvent | DevelopersIO
はじめに Amazon Lex がAmazon Bedrock ClaudeV2と連係し、発話サンプルの自動生成機能が追加されました。 Lexでは、インテントを呼び出すためのサンプル発話を各インテントで定義する必要があります。 複数のインテントが定義されている場合は、ユーザーの発話によってインテントを振り分けるために、サンプル発話は必要です。 今回のアップデートで、サンプル発話を手動で入力する代わりに、Lexのインテント名、説明、既存のサンプル発話に基づいて、Amazon BedrockのClaudeがサンプル発話を自動生成するようになりました。 それによって、サンプル発話を考えて入力する労力と時間が削減できるようになります。 ドキュメントには、Amazon BedrockのClaudeモデルと明記があるため、現時点ではClaudeしか選べません。 現時点では米国東部 (バージニア北部)
Amazon Connectでコールセンター向けAIチャットボットを構築する際、Amazon Lexを利用すべきケースとそうでないケース | DevelopersIO
Amazon Connectでコールセンター向けAIチャットボットを構築する際、Amazon Lexを利用すべきケースとそうでないケース はじめに Amazon Connectでコールセンター向けAIチャットボットを構築する際、Amazon Lexの利用すべきケースと利用すべきでないケースを考えてみました。 私はこれまでに、以下のようなConnectを利用したコールセンター向けAIチャットボットの構築経験があります。 [電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 【RAG】Amazon BedrockとConnect、Kendraを利用し、社内情報や社外の最新情報などの取り込んだデータをもとに回答するコールセンター向けAIチャットボットを構築してみた AIチャットボットで問い合わせに対
Amazon Connect + Lex + BedrockのAIチャットボットで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた | DevelopersIO
Amazon Connect + Lex + BedrockのAIチャットボットで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた はじめに Amazon Connect + Lex + Bedrockで、発話から個人情報（番号や名前、住所、誕生日）を正しく認識できるか試してみました。 ConnectとLexによるAIチャットボットで、有人対応から無人対応に変更したいニーズが増えているように思います。 事前に登録したお客様情報に対して、AIチャットボットがお客様の認証を対応できるか気になったため、まず数字や英字、住所などをAIチャットボットが発話どおりに認識してくれるか検証しました。 今回の記事では、以下の５つの項目を発話し、AIチャットボットで正しく認識できるか確認します。 住所 名前 英字 数字 生年月日 特に、数字に関しては、AIチャットボットで電話番号や会員
[アップデート]Amazon Lexは、Bedrock の Claudeを利用することで、ヒアリング性能が大幅に向上しました #AWSreInvent | DevelopersIO
はじめに Amazon Lexは、Amazon Bedrock の Claude を利用することで、ヒアリング性能（スロットタイプの精度）が大幅に向上しました 精度の向上を説明する前に、従来のLexのスロットタイプの課題について説明します。 従来の課題 Lexインテントにスロットを追加する時、スロットタイプを選択します。 スロットタイプには、あらかじめ提供されている組み込みスロットタイプがあり、日付に対応するAMAZON.Date、数に対応するAMAZON.Numberなどがあります。 例えば、AMAZON.Dateを利用し、「12月4日」と入力すると日付を認識し、スロットには「2023-12-04」が入ります。 具体的な日付だけでなく、「明日」と入力すると、スロットには次の日である「2023-11-30」が入ります。 ただし、日付以外の言葉である「明日です」と入力すると、「です」が入るこ
はじめに Amazon Lex はチャットボット等の会話インターフェースを作成するため AI サービスです。 昨年より東京リージョンで利用可能になっていたものの、サービスの対応言語としては長らく日本語に対応していませんでしたが、ついに日本語を正式にサポートしました！ 簡単なボットを作成し、Slack に連携させるまでをやってみたいと思います。 Lex V1 と V2 の違い Amazon Lex は 2021年1月に V2 API がリリースされています。コンソールのデザインが変わっただけではなく、新しい機能を含む新規の API としてのリリースです。1つのボットで複数言語に対応させることができるなど、生産性が向上するアップデートも多く含まれています。 V1 で作成済みのボットは V2 では利用できないのでご注意ください。 2021/7/14 に Migration Tool がリリースさ
Sam Altman: OpenAI CEO on GPT-4, ChatGPT, and the Future of AI | Lex Fridman Podcast #367
Sam Altman is the CEO of OpenAI, the company behind GPT-4, ChatGPT, DALL-E, Codex, and many other state-of-the-art AI technologies. Please support this podcast by checking out our sponsors: - NetSuite: http://netsuite.com/lex to get free product tour - SimpliSafe: https://simplisafe.com/lex - ExpressVPN: https://expressvpn.com/lexpod to get 3 months free EPISODE LINKS: Sam's Twitter: https://twit
Awich×KM×LEX鼎談 日本のヒップホップを生活にコネクトするために | Kompass（コンパス） ミュージックガイドマガジン by Spotify&CINRA
勇気を持って自分を曝け出してやってるかっていうのが基準です（Awich） 渡辺：今の日本のヒップホップって、大規模なイベントをやると、LEXさんの世代から、大御所の先輩まで同じステージに立ってますよね。第一世代と若手が同じ場所に立つのが、エキサイティングだと思います。Awichさんも自分より若いアーティストからいいエナジーをもらうこともありますか？ Awich：めっちゃあります。大人を見て嫌だったことは、凝り固まった考え方だったから。例えば時代が変化するような新しいスタイルが生まれたときに「あれはダメだ」って言う年長者をずっと見てきたし、その無意味さを知ってるから。みんなの話をできるだけオープンマインドでやることが、私自身の理想を超越するためにも重要なんですよね。 「これはダメ、あれはダメ」って言ってたら、絶対それになれないから。全てを包み込むイメージで、いろんな人の話を聞きたい。自分への
GitHub - maurymarkowitz/RetroBASIC: BASIC interpreter in lex/yacc/c
RetroBASIC is an interpreter for programs written using 1970s/80s variations of BASIC. It is patterned mostly on MS-BASIC as seen on Commodore machines and Apple II (and many others). It also includes the alternate string manipulation methods from Dartmouth BASIC v4 and HP Timeshared BASIC, the later of which was widely used in early microcomputer interpreters. The ultimate goal is to support almo
¥ellow Bucks・Jin Dogg・LEX、日本のヒップホップ最前線を伝えるラッパーたち | STREET STORIES - #7 HIPHOP | GQ JAPAN - YouTube
「ラップスタア誕生!」で見事優勝し注目を集める新世代のラッパー¥ellow Bucks（イエローバックス）と、いま大阪のシーンでもっとも注目すべきラッパーJin Dogg（ジンドッグ）、そして、同世代のユース層を中心に絶大な支持を得ているヒップホップ界の若き新星 LEX（レックス）。『ストリート・ストーリーズ』の最新作、第7弾には、異彩を放つ新世代ラッパーから、揺るぎのないスタイルを貫くベテランのZeebra（ジブラ）、さらにMummy-D（マミーディー）らも登場する。多様な価値観が交錯する時代に、彼らのメッセージがこだまする————。 【出演】 BAD HOP DJ RYOW DJ SID Jin Dogg JP THE WAVY KM LEX Mummy-D SOUL SCREAM ¥ellow Bucks Zeebra Zoomgals ---------------------
Zoomgals、LEX、Cookie Plant、Tohji……2021年以降のヒップホップシーンの展望 有識者3名による座談会（後編）
Zoomgals、LEX、Cookie Plant、Tohji……2021年以降のヒップホップシーンの展望 有識者3名による座談会（後編） 『フリースタイルダンジョン』（テレビ朝日系）から火がついたMCバトルブーム以降、ヒップホップはコアな音楽ファンだけでなくお茶の間にも広がりをみせている。音楽シーンにおける存在感もさらに高まり、昨年2020年にはCreepy Nutsが大きな飛躍を遂げたほか、Awichが7月にメジャーデビューを果たしたことも話題となった。そして、2019年にアルバム『GODBREATH BUDDHACESS』を発売し熱狂的な人気を集める舐達麻は、現在あらゆるメディアで取り上げられ、彼らの音楽性について様々な議論が繰り広げられている。 リアルサウンドでは、二木信氏、斎井直史氏、市川タツキ氏を招き座談会を企画。後編となる本稿では、2021年以降におけるヒップホップシーンの変
Amazon Lex のスロットタイプ AMAZON. LastNameは、日本の名字ランキングTOP100の名字をどこまで認識してくれるか調査してみた | DevelopersIO
はじめに Amazon LexのスロットタイプであるAMAZON.LastNameを利用した際に、Lexが日本の名字をどこまで認識してくれるか調査しました。 AMAZON.LastNameは、ドキュメントでは、一般的に使用される姓と記載があります。 例えば、AMAZON.LastNameをスロットに適用し、テストした場合、佐藤、鈴木、高橋、田中、伊藤と入力すると、Lexは、それぞれ名字として認識してくれます。 下記は、テストしたときの画像です。 佐藤、鈴木、高橋、田中、伊藤が認識されています。 テストの作成方法は、後述します。 日本の名字に関して、スロットタイプ AMAZON.LastNameでどこまで認識するかを調査しました。 また、「太郎」などの名前は、認識しないようになっているかも確認します。 調査結果 先に調査結果を出します。 調査日(2023年3月23日)時点でのLexの認識能力
Amazon Lex で自由形式の入力を受け付けるスロットタイプ AMAZON.FreeFormInputを使ってみた | DevelopersIO
はじめに Amazon LexのスロットタイプAMAZON.FreeFormInputは、自由形式の入力を受け付けます。 ドキュメントで使用例としても紹介されていますが、「チャット終了後、発信者のフィードバック」や「Lambda でChatGPTのAPIをリクエストし、会話する」などの用途でこのスロットタイプを利用できますね。 今回は、Botの作成方法からAMAZON.FreeFormInputの設定方法、テストまでをやってみたいと思います。 AMAZON.FreeFormInputについて ドキュメントでは、AMAZON.FreeFormInputは、少し他のスロットタイプと異なる点がありました 待機と続行機能が利用できない 現在Amazon Connect Chatチャンネルでサポートされていません AMAZON.FreeFormInputスロットでは、FallbackIntentは誘
AIチャットボットで電話の問い合わせ内容に応じて担当者に振り分けてみた[Amazon Connect + Kendra + Lex] | DevelopersIO
AIチャットボットで電話の問い合わせ内容に応じて担当者に振り分けてみた[Amazon Connect + Kendra + Lex] はじめに 本記事では、Amazon Connect + Amazon Kendra + Amazon Lexを組み合わせて、電話での問い合わせ内容を種別判定し、最適な担当者に振り分ける方法と精度をまとめました。 ユーザーのお問い合わせを種別判定し、種別ごとに担当者に振り分けるコンタクトセンターでの一次対応を想定し、Kendraが種別判定機能を担います。 お問い合わせの種別判定は、一般的な生成AIモデルでも可能ですが、生成AIが利用できない企業様もいらっしゃいますので、今回はKendraで試してみます。 以前、以下の記事で、LexとKendraで検証しましたが、今回はインターフェースが電話（Amazon Connect）の場合について構築方法と精度をまとめます
![AIチャットボットで電話の問い合わせ内容に応じて担当者に振り分けてみた[Amazon Connect + Kendra + Lex] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6eac4f4f5eb85c73de2a3a36178fcb6c05db0202/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2F2024-04-09-cm-hirai-1200x630-1.png)
Amazon Lexの拡張型組み込みスロットタイプAMAZON. AlphaNumericは、文字数の範囲を指定した英数字を認識できます | DevelopersIO
はじめに お問い合わせ番号などの複数の英数字をAmazon Lexで認識させたい場合、拡張型の組み込みスロットタイプAMAZON. AlphaNumericが利用できます。 （正式名称は分かりません。以降、拡張型のAMAZON. AlphaNumeric） 例えば、お問い合わせ番号が「小文字の英字3文字 + 数字3文字」の場合、拡張型のAMAZON. AlphaNumericで設定すると、「gher234」は認識しますが、指定した文字数でない「awsge12」などは、認識せずLex側で聞き返してくれます。 また、文字数は範囲指定も可能で、「小文字の英字3~5文字 + 数字2~3文字」と拡張型のAMAZON. AlphaNumericで設定すると、「awsge12」も正しく認識してくれるようになります。 文字数の範囲を指定することで、間違った値の場合、Lex側で聞き返してくれるメリットがあり
Amazon Connect コンタクトフローでAmazon Lexを利用時、スロットタイプ AMAZON. Timeは、発話で時刻をどこまで認識してくれるか調査してみた | DevelopersIO
はじめに ConnectとLexでコンタクトセンター向けチャットボットを構築時、ユーザーから時刻を聞き取る場合は、LexのスロットタイプであるAMAZON.Timeを利用すると思います。 このAMAZON.Timeでは、普段会話で使う時間の伝え方をどこまで認識するか、構築時に把握する必要がありますので、調査してみました。 まず、調査するための環境の作成方法をご説明します。 調査環境の作成 今回、調査するために、作成したボットとインテントの作成方法を説明します。 ボットの作成 Lexのコンソール画面から、[ボットの作成]をクリックします。 [空のボットを作成します]を選択し、ボット名を記載し、下記画像の通りに入力します。 日本語を選択し、音声はTakumiを選択し、[完了]をクリックします。 これでボットが作成できました。 インテントの作成 インテントの[インテントを追加]から[空のインテン
Amazon Connect コンタクトフローでAmazon Lexを利用時、スロットタイプ AMAZON. AlphaNumericは、発話で英数字をどこまで認識してくれるか調査してみた | DevelopersIO
はじめに ConnectとLexでコンタクトセンター向けチャットボットを構築する場合、ユーザーから英数字を聞き取る場合は、LexのスロットタイプであるAMAZON.AlphaNumericの利用を検討されるかと思います。 このAMAZON.AlphaNumericでは、英字（アルファベット）と数字をどこまで認識するか、構築前に把握する必要がありますので、調査してみました。 具体的には、0から9までの数字や小数点つきの数字、数桁の数字、英字などを認識するかを検証しました。 まず、調査するための環境の作成方法をご説明します。 調査環境の作成 今回、調査するために、作成したボットとインテントの作成方法を説明します。 ボットの作成 Lexのコンソール画面から、[ボットの作成]をクリックします。 [空のボットを作成します]を選択し、ボット名を記載し、下記画像の通りに入力します。 日本語を選択し、音声
Amazon Lex のスロットタイプ AMAZON.Stateは、都道府県と県庁所在地をどこまで認識してくれるか調査してみた | DevelopersIO
はじめに Amazon LexのスロットタイプであるAMAZON.Stateを利用した際に、Lexが日本語の都市をどこまで認識してくれるか調査しました。 AMAZON.Stateは、ドキュメントでは、国の地理的および政治的地域の名前と記載があります。 例えば、AMAZON.Stateをスロットに適用し、テストした場合、北海道、東京、東京都、埼玉、沖縄と入力すると、Lexは、それぞれ都市として認識してくれます。 下記は、テストしたときの画像です。 北海道、東京、東京都、埼玉、沖縄が認識されています。 テストの作成方法は、後述します。 日本の都市に関して、都道府県、県庁所在地、(県庁所在地を除く)政令指定都市、地域は、スロットタイプ AMAZON.Stateでどこまで認識するかを調査しました。 類似のスロットタイプのAMAZON.Cityは、以前調査しましたので、紹介しておきます。 調査結果
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[アップデート]Amazon Lex では、プロンプト通りにボットが自動生成される機能をリリース [Bedrock Claude V2を利用] #AWSreInvent | DevelopersIO
はじめに Amazon Lex は、Amazon Bedrock Claude V2を活用して、自然言語の記述によるボットの自動作成機能をリリースしました。 今回のアップデートで、ユーザーは、ボットの利用用途やタスクを自然言語で記述するだけで、Lexの複数のインテントやスロット、サンプル発話を自動生成し、ボットを構築してくれます。裏では、Bedrock Claude V2が活用されております。 AWS re:Invent 2023では、サンプル発話のみを自動生成する機能がリリースされましたが、今回は、インテントやスロットなども自動生成してくれます。 アップデートによって、複数のインテントやスロット、サンプル発話を考えて入力する労力と時間が削減できるようになります。 ドキュメントには、Amazon BedrockのClaudeモデルと明記があるため、現時点ではClaudeしか選べません。 ま
Amazon Lex のスロットタイプで、AMAZON.Dateは、日本語の日付に関する言葉をどこまで認識してくれるか調査してみた | DevelopersIO
調査結果から、AMAZON.Dateに関して、以下のことが分かりました。 「あした」「翌日」「きょう」などの日本語は、認識しなかったです。どうしても認識させたい場合は、カスタムスロットタイプで「あした」「翌日」を「明日」と認識させる方法があります。ただし、具体的な日付に変換するには、Lambdaと連携させる必要があります。。 「水曜日」は、過去ではなく、来週（未来の）水曜日と変換するようです。 ドキュメントには明言されていないですが、特定の日付に関しては、ドキュメントに以下の通りに記載されていました。そのため、曜日も同様だと推測し、過去ではなく、未来の日付として変換するようですね。 「today」、「now」、または「11 月 20 日」など、特定の日付にマッピングされる発話は、完全な日付に変換されます。 2020-11-25これはデフォルトで現在の日付以降の日付になります。 「今週」は、
Amazon Lex のスロットタイプ AMAZON. Numberは、算用数字や漢数字など、どこまで認識してくれるか調査してみた | DevelopersIO
はじめに 日本語で数字を表現する言葉として、算用数字(1,2など)、漢数字（一、二）、大字（壱、弐）、ひらがな（いち、に）などがあります。 Amazon LexのスロットタイプであるAMAZON.Numberでは、それらの言葉をどこまで認識してくれるか調査しました。 例えば、AMAZON.Numberをスロットに適用し、テストした場合、100、を入力すると、Lexは、「100」という数値として認識します。 下記は、テストしたときの画像です。 100が認識されています。 まず、調査するための環境の作成方法をご説明します。 調査環境の作成 今回、調査するために、作成したボットとインテントの作成方法を説明します。 ボットの作成 Lexのコンソール画面から、[ボットの作成]をクリックします。 [空のボットを作成します]を選択し、ボット名を記載し、下記画像の通りに入力します。 日本語を選択し、[完了
Transcript for Sam Altman: OpenAI, GPT-5, Sora, Board Saga, Elon Musk, Ilya, Power & AGI | Lex Fridman Podcast #419 - Lex Fridman
This is a transcript of Lex Fridman Podcast #419 with Sam Altman 2. The timestamps in the transcript are clickable links that take you directly to that point in the main video. Please note that the transcript is human generated, and may have errors. Here are some useful links:
Amazon Lex のスロットタイプのAMAZON.Timeは、日本語の時刻に関する言葉をどこまで認識してくれるか調査してみた | DevelopersIO
「午後(PM)0時」「午後(PM)12時」は、12:00と認識し、「午前(AM)0時」「午前(AM)12時」は、00:00と認識するようですね。 日本語では、「午後12時」は「00:00」、「午前12時」は「12:00」のことでなので、Lexが間違えてますね。。 あいまいな時刻 「9時」が認識されない理由は、厳格には認識していますが、09:00と21:00の2通りあり、どちらに変換すればよいか分からないため、スロット値に入らないようです。 ドキュメントにも2通りある時刻をあいまいな時刻と表現し、Lambda関数に値を渡して、処理する必要があると記載がありました。 ただし、「午前9」にすると、あいまいな時刻ではないので、「9:00」と認識してくれますね。 あいまいな時刻の解決が含まれています。ユーザーがあいまいな時刻を入力すると、Amazon Lex は slotDetails イベントの
はじめに AWS Health Dashboardにて、Amazon Lex V1が2025年9月15日にサービス終了予定であるという通知がありました。 通知の詳細内容は以下の通りです（抜粋）。 Amazon Lex V1 は、2025 年 9 月 15 日にサービス終了予定です。 2025 年 3 月 31 日以降、V1 ボットでは新しいリソースの作成ができなくなります。 既存の Lex V1 ボットを Lex V2 にアップグレードするのに十分な時間をお取りいただけるよう、これらの変更をあらかじめお知らせしております。 影響を受けるリソースのリストは [影響を受けるリソース] タブにあります。 2025 年 9 月 15 日以降の Lex V1 エンドポイントへのリクエストはすべて失敗します。 この移行をサポートするための包括的な資料を公開しました [1]。 これらの資料には、ボットを
Amazon Lex のスロットタイプ AMAZON.Cityは、都道府県と県庁所在地をどこまで認識してくれるか調査してみた | DevelopersIO
はじめに Amazon LexのスロットタイプであるAMAZON.Cityを利用した際に、Lexが日本語の都市をどこまで認識してくれるか調査しました。 例えば、AMAZON.Cityをスロットに適用し、テストした場合、東京都、東京、さいたま、札幌、札幌市を入力すると、Lexは、それぞれ都市として認識してくれます。 下記は、テストしたときの画像です。 東京都、東京、さいたま、札幌、札幌市が認識されています。 テストの作成方法は、後述します。 日本の都市に関して、都道府県、県庁所在地、(県庁所在地を除く)政令指定都市は、スロットタイプ AMAZON.Cityでどこまで認識するかを調査しました。 調査結果 先に調査結果を出します。 調査日(2023年2月6日 金曜日)時点でのLexの認識能力のため、時間が経てば認識能力が上がることで、より聞き取ってくれる可能性はあります。 都道府県(漢字) 末尾
[AIチャットボット]Amazon Connect + Lexで、スロットタイプAMAZON.FreeFormInputをサンプル発話に関係なく呼び出す方法 | DevelopersIO
[AIチャットボット]Amazon Connect + Lexで、スロットタイプAMAZON.FreeFormInputをサンプル発話に関係なく呼び出す方法 はじめに Amazon Connect + Lexで、スロットタイプAMAZON.FreeFormInputをもつインテントをサンプル発話関係なく呼び出す方法についてまとめました Lexでは、インテントを呼び出すためのサンプル発話を各インテントで定義する必要があります。 複数のインテントが定義されている場合は、ユーザーの発話によってインテントを振り分けるために、サンプル発話は必要です。 しかし、インテントが１つしかなく、そのインテントを必ず利用したい場合は、サンプル発話の定義する必要性があまりありません。 スロットタイプによっては、発話サンプルに{スロット名}と入れることで、スロットタイプの内容を即発話することができます。 ただし、A
Amazon Web Services ブログ Amazon Lex が日本語に対応。東京リージョンでお使いいただけます みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、シニアエバンジェリストの亀田です。 Amazon Lex が日本語に対応し、東京リージョンでお使いいただけますのでお知らせいたします。 Amazon Lex はチャットボット向けの会話型 AIを提供するサービスで、Alexaと同じテクノロジーを利用した会話インターフェースの構築が可能となります。 音声をテキストに変換するためのディープラーニングを利用した自動音声認識（ASR）と、テキストの意図を認識する自然言語理解（NLU）機能が提供されているため、文字チャットだけではなく、音声入力により、リアルな会話の相互作用を備えたアプリケーションの構築が簡単に行えます。音声には、Amazon Pollyが用いられ、自然な
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“パンチライン”とは何か？LEXら新世代の台頭とともに変化する定義 | パンチライン・オブ・ザ・イヤー2021 （前編）
[FT・Lex]ガーナ、デフォルト間近を認める - 日本経済新聞
Amazon Lexで日本語チャットボットを作ろう - Qiita
Amazon Lex V1 は、2025年9月にサービス終了予定です | DevelopersIO
Amazon Lex が日本語に対応。東京リージョンでお使いいただけます | Amazon Web Services
アンカー子会社からChatGPT／Amazon Lex対応のペットロボット「Loona Blue」、12月発売
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