FM を活用した機能で強化された AWS AI サービス | アマゾン ウェブ サービス

人工知能 (AI) は、ビジネスのやり方と顧客へのサービスを変革し続けています。 AWS は、アプリケーションにすぐに使用できるインテリジェンスを提供する、さまざまな事前トレーニング済み AI サービスを提供します。 この投稿では、新しい AI サービス機能と、それらが基盤モデル (FM) を使用して強化される方法について説明します。

この投稿では、主要な AI サービスにわたる次の主要な更新に焦点を当てます。

• Amazon Transcribe は現在、FM を活用した 100 を超える言語サポートを提供し、豊富な洞察を引き出します。
• Amazon Transcribe Call Analytics は、コール後の要約を自動化し、コンタクトセンターのエージェントとマネージャーの生産性を向上させる、AI を活用した新しい生成的要約機能 (プレビュー段階) を提供するようになりました。
• Amazonパーソナライズ FM を使用して、より魅力的なコンテンツと製品の推奨事項を生成するようになりました。
• Amazon Lex 大規模言語モデル (LLM) を使用して、タスク指向の対話を超えて、FAQ (プレビュー段階) に対して正確かつ会話的な応答を提供できるようになりました。

Amazon Transcribe は言語サポートを拡張し、FM を使用して顧客サービスの生産性を大幅に向上します

多様な言語的背景を持つユーザーに対応する、グローバルで包括的な音声対応アプリケーションを構築するために、顧客は、幅広い言語を高精度に理解して転写できる真にグローバルな AI サービスを求めています。 グローバルなスケールを支援するために、Amazon Transcribe はサポートを 100 以上の言語に拡張するスピーチ FM を利用した自動音声認識 (ASR) システムを提供するようになりました。

FM を利用した Amazon Transcribe は、ほとんどの言語で 20% から 50% の大幅な精度向上を実現します。 新しい ASR システムは、精度の向上とは別に、サポートされているすべての言語 (100 以上) にわたって、使いやすさ、カスタマイズ、ユーザーの安全性、プライバシーに関連するいくつかの差別化機能を提供します。 例としては、自動句読点、カスタム語彙、自動言語識別、話者ダイアリゼーション、単語レベルの信頼スコア、カスタム語彙フィルタなどの機能が含まれます。 さまざまなアクセントや騒音条件における Amazon Transcribe の高精度、多数の言語のサポート、幅広い付加価値機能セットによって可能になり、数千の企業は音声コンテンツから豊かな洞察を引き出すことができるようになります。さらに、さまざまなドメインにわたるオーディオおよびビデオ コンテンツのアクセスしやすさと発見しやすさも向上します。 Amazon Transcribe を使用する既存および新規のすべての顧客は、API を変更することなく、すぐにパフォーマンスの向上を体験できます。

Carbyne は、緊急通報対応者向けのクラウドベースのミッションクリティカルなコンタクト センター ソリューションを開発するソフトウェア会社です。 カービンの使命は、緊急対応者が命を救うことを支援することであり、言語が彼らの目標の邪魔になることはできません。

「AI を活用した Carbyne Live Audio Translation は、年間最大 68 万人の外国人観光客に加え、家庭で英語以外の言語を話す 79 万人のアメリカ人に対する緊急対応の向上を直接の目的としています。 ASR を活用した Amazon Transcribe の新しい多言語基盤モデルを活用することで、Carbyne は人命救助の緊急サービスを民主化するための装備がさらに強化されます。 人。 カウントします。」

– アレックス・ディゼンゴフ氏、Carbyne の共同創設者兼 CTO。

コンタクト センターでは、エージェントは各通話後に貴重な時間を費やして手動でメモを要約するため、生産性に影響があり、通話の待ち時間が長くなる可能性があります。 通話とエージェントのパフォーマンスを調査する時間が限られているマネージャーは、発信者の問題を調査する際に、通話の録音を聞いたり、トランスクリプト全体を読んだりすることにかなりの時間を費やします。 Amazon Transcribe 通話分析 今すぐオファー 生成呼び出しの要約、AI を利用した生成機能で、インタラクション全体を自動的に簡潔な要約に凝縮できます。 たとえば、次は 10 分間の電話の要約例です。「顧客から、配達予定日から 10 日経っても注文が届かないと報告がありました。 代理店は顧客に無料の交換品と、今後の購入に使用できる 10 ドルのクレジットを提供しました。 代理店は 2 日以内にお客様に連絡し、交換注文の受領を確認します。」

この機能により、エージェントは通話後の作業に従事するのではなく、キューで待っている発信者との会話に多くの時間を費やすことができるため、顧客エクスペリエンスが向上します。 マネージャーは通話の概要を確認して、トランスクリプト全体を読まなくても、やり取りのコンテキストをすぐに理解できます。

AWS の通話後分析ソリューションを使用することで、プリンシパルは現在、大規模な履歴分析を実施して、顧客エクスペリエンスを改善できる箇所を理解し、実用的な洞察を生成し、どこに行動すべきかを優先順位付けすることができます。 Amazon Transcribe Call Analytics の生成 AI を使用した通話後の要約機能を検討することを楽しみにしています。これにより、エージェントは連絡後の手動作業ではなく、顧客との対応に時間とリソースを集中できるようになります。

– ミゲル・アントニオ・サンチェス氏、プリンシパル・ファイナンシャル・グループ、地域最高データ責任者。

次のスクリーンショットは、Amazon Transcribe コンソールで生成呼び出しの要約を有効にする方法と、要約されたトランスクリプトの例を示しています。

Amazon Personalize は FM によるハイパーパーソナライゼーションを可能にします

小売、メディア、エンターテインメントなどの業界の顧客は、より高いエンゲージメントを促進するために、コンテンツや推奨製品をユーザーの関心に合わせて作成することをますます求めています。 たとえば、ストリーミング プラットフォームでは、ユーザーには標準的な「あなたが視聴したため」というおすすめが表示され、e コマース Web サイトでは、「よく一緒に購入されています」が一般的なキャッチフレーズとして使用されます。 「Rise and Shine」や「Love, Laughing, and Hijinks」などのタイトルで、よりパーソナライズされたブラウジング エクスペリエンスを提供するには、企業はリソースを割り当てて魅力的なキャッチフレーズを手動で生成する必要があります。 これは面倒で時間がかかります。

この課題に対処するために、 Amazon パーソナライズ は、コンテンツ ジェネレーターを提供します。これは、自然言語を使用して、推奨アイテム間のテーマ上のつながりを説明するシンプルで魅力的なテキストを作成する、FM を利用した新しい機能です。 これにより、企業は魅力的なタイトルや電子メールの件名を自動的に生成し、顧客にビデオをクリックしたり商品を購入したりするよう促すことができます。

さらに、Amazon Personalize は、独自の FM ベースのアプリケーションを構築したい顧客のジャーニーを強化するために、LangChain で Personalize を提供するようになりました。 この統合により、Amazon Personalize を呼び出し、キャンペーンまたはレコメンダーの推奨事項を取得し、それを LangChain エコシステム内の FM を利用したアプリケーションにシームレスにフィードすることができます。

「私たちは、ユーザーにハイパーパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するために、生成 AI を Amazon Personalize と統合しています。 Amazon Personalize は、コンテンツのカスタマイズにおける高レベルの自動化を達成するのに役立ちました。 たとえば、FOX スポーツでは、適用すると、イベント後に開始されるコンテンツの視聴者数が 400% 増加しました。 現在、コンテンツ編集者がテーマ別のコレクションを生成できるように、Amazon Bedrock を使用して生成 AI をパイプラインに追加しています。 私たちは、ユーザー向けにコレクションをさらにパーソナライズするために、Amazon Personalize Content Generator や Personalize on Langchain などの機能を検討することを楽しみにしています。」

– ダリル・ボーデン氏、Fox Corporation テクノロジー担当執行副社長。

Amazon Lex は、ボットをより迅速に構築し、封じ込めを改善するための FM を活用した機能を提供します

自動化されたセルフサービスに対する消費者の需要の高まりを受けて、企業は顧客エクスペリエンスを最適化するために会話型 AI への投資を優先しています。 そのために、AWS は最近、AWS の新機能である会話型 FAQ (CFAQ) をプレビューしました。 Amazon Lex お客様からよく寄せられる質問に、インテリジェントかつ大規模に回答します。 からのFMを搭載 アマゾンの岩盤 CFAQ と承認された知識ソースにより、企業は一般的な顧客の問い合わせに対して、自然かつ魅力的な方法で正確かつ自動化された応答を提供できるようになります。 このイノベーションにより、ブランドは顧客満足度とロイヤリティを強化するシームレスなセルフサービス エクスペリエンスを提供できるようになります。

CFAQ を使用すると、広範囲にわたるよくある質問に対応するためのインテント、サンプル発話、スロット、プロンプトを手動で作成する必要がなくなり、ボット開発が簡素化されます。 これは、Amazon Bedrock などの知識ソースに安全に接続する QnAIntent と呼ばれる新しいインテント タイプを使用して行われます。 AmazonOpenSearchサービス, アマゾンケンドラ ナレッジ ベースを使用して、質問に答えるために最も関連性の高い情報を取得します。 開発者は、取得した情報を要約したり、承認されたテキストをそのまま使用したりするオプションを使用して、応答コンテンツの制御を維持します。 これにより、金融サービスやヘルスケアなどの高度に規制された業界で CFAQ を使用できるようになり、回答に準拠した言語のみを使用することが保証されます。 CFAQ は、関連する知識へのアクセスを合理化することで、一般的な顧客の質問を自然かつ正確に処理するボットを構築する労力を軽減します。

まとめ

AWS は、お客様に代わって常に革新を続けています。 AI サービスの最新の進歩により、組織がよりスマートに働き、パーソナライズされた直感的なエクスペリエンスを提供できる、より影響力のある機能を提供できるようになります。 これらのリリースの詳細については、以下を参照してください。

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著者,

ブラティン・サハ AWS の人工知能および機械学習担当副社長です。

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• 情報源： https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-ai-services-enhanced-with-fm-powered-capabilities/