Amazon Connectで「ダイヤル分岐」コネクトセンターを実装する【ハンズオン】

はじめに

この記事では

Amazon Connectにダイヤル分岐処理を実装する手順

についてハンズオン形式で解説していきます。
なお、Amazon Connectの概要やAWSアカウントの登録方法・Amazon Connectのインスタンスの作成手順についてはこちらの記事をご参考ください。

Amazon Connectの使い方[丁寧に解説してみた]

コネクトセンターに必須の「ダイヤル分岐」

新型コロナウイルス感染症の拡大に伴い、次に示すような問い合わせフロー図を目にする機会が増えてきたように思います。

(新型コロナウイルス感染症にかかる相談窓口について[東京都福祉保健局]より引用)

ダイヤル分岐による音声案内を実施しているところもあるようです。

(新型コロナウイルス感染症に対する「帰国者・接触者相談センター」の設置について[神奈川県]より引用)

Amazon Connectを活用すれば上記のような「ダイヤル分岐」を実装することも可能です。
実装には基本ブロックの一つである「顧客の入力を取得する」を使用します。

「ダイヤル分岐」の実装

それでは、実装していきます。
電話をかけると音声案内が流れ、

「０」を押すとAさんに電話が転送
「１」を押すとBさんに電話が転送
「０」または「１」以外を押してしまった場合は再度正しい値の入力を促す
一定時間操作がない場合は値入力を促す

という機能を実装していきます。

AWSアカウントの登録方法からAmazon Connectのインスタンスの作成までは次の記事を参考にしてください。
Amazon Connectの使い方[丁寧に解説してみた]

問い合わせフローの作成

左のメニューから「ルーティング」→「問い合わせフロー」をクリックします。

「問い合わせフローの作成」をクリックします。

「名前の入力」にフローのタイトル（SampleFlowとします）を書いて「保存」をクリックします。

「設定」の「音声の設定」を選んでドラッグし「エントリポイント」と接続します。

音声の設定は「日本語」に設定しておきましょう。「Save」をクリックします。

「顧客の入力を取得する」ブロックの実装

「操作」より「顧客の入力を取得する」をドラッグし「音声の設定」と接続します。

「テキストの入力」に読み上げたい内容を記載します。

下にスクロールしてタイムアウトの設定を行い、「別の条件を追加」をクリックして「０」「１」を追加します。終わったら「Save」をクリックします。

タイムアウト処理

「ブランチ」から「ループ」をドラッグし、「顧客の入力を取得する」のタイムアウトと接続します。

ループの数を設定します(今回は3回とします)。その後「Save」をクリックします。

「終了／転送」の「切断／ハングアップ」をドラッグし、「ループ」ブロックの「ループ」を「顧客の入力を取得する」に接続し、「ループ」ブロックの「完了」を「切断／ハングアップ」に接続します。

これによって音声案内が流れて一定時間操作がない場合にタイムアウト時間分経過するたびに再度案内が流れ、３回案内が流れても操作がない場合は電話が切れるようになります。

デフォルト処理

予定外の入力があった場合（「０」「１」以外の番号など）はデフォルト処理として実行されます。

「操作」から「プロンプトの再生」をドラッグし、「顧客の入力を取得する」の「デフォルト」を「プロンプトの再生」に接続し、「プロンプトの再生」の出力から「顧客の入力を取得する」に接続します。

予定外の入力があった場合に読み上げるテキストを設定します。設定したら「Save」します。

これで予定外の入力があった場合は再度ダイヤル分岐の案内が流れるようになります。

エラー処理

それ以外の予期せぬエラーが生じた場合は電話が切断されるようにします。

「顧客の入力を取得する」ブロックの「エラー」を「切断／ハングアップ」に接続すればOKです。
次からは分岐処理の実装に移ります。別の画面に移るので一度「保存」しておきましょう。

分岐処理の実装

音声案内に従い「０」を押したらAさんに電話が繋がり、「１」を押したらBさんに繋がるようにします。

左のメニューから「ルーティング」の「キュー」を選択します。

「新しいキューの追加」をクリックします。

名前や説明を記載し、「新しいキューの追加」をクリックします。
アウトバウンド発信者ID番号はインスタンス作成時に取得した電話番号を選択します。キューはユーザーの数だけ作成します。

同様の手順でもう一人の分のキューも作成します。

続いて左のメニューから「ユーザー」の「ルーティングプロファイル」を選択してください。

「新しいプロファイルの追加」をクリックします。

名前と説明を記載し、「Voice」にチェックを入れます。

ルーティングプロファイルのキューに先ほど作成したキューを選択します。デフォルトのアウトバウンドキューも先ほどのキューを設定しておきましょう。

「新しいプロファイルを追加」がクリックできるようになります。

同様の手順でもう一人の分も作成します。

左のメニューで「ユーザー」の「ユーザー管理」をクリックします。

「新しいユーザーの追加」をクリックします。

「作成」を選択し次へ進みます。

必要事項を記載します。
ルーティングプロファイルは先ほど作成したものを選択してください。電話の種類はソフトフォンでOKです。セキュリティプロファイルは受信発信を実施する場合は「Agent」を選択します。（※複数ユーザーを作成する場合はいずれかのユーザーに「Admin」も選択しておくことを推奨します。）
エージェント階層は空欄で大丈夫です。

「保存」をクリックします。

「ユーザーの作成」をクリックします。

「他のユーザーの作成」または「戻る」をクリックします。（今回はもう一人のユーザーを追加します。）

もう一人のユーザーも作成しました。

左メニューから「ルーティング」の「問い合わせフロー」をクリックし、先ほどまで作成していた問い合わせフローを開きます。
そして、「設定」の「キューの設定」をドラッグし、「Pressed 0」に接続します。

キューの設定は作成したキューを選択します。「Save」します。

「終了／転送」の「キューへの転送」をドラッグし、「キューの設定」から接続します。「キューへの転送」ブロックはデフォルト設定のままでOKです。

「キューの設定」の「エラー」、「キューへの転送」の「容量」及び「エラー」を「切断／ハングアップ」に接続します。

同様にして「Pressed 1」にBさんのブロックを追加します。その後、「公開」をクリックします。

これでほとんど完成です！次にデフォルト顧客キューの音声設定を変更しましょう。

デフォルト顧客キューの音声設定

左のメニュー「ルーティング」の「問い合わせフロー」から「Default customer queue」を選択してください。

テキストの内容を変更しましょう。こちらの設定でキュー転送時に流れる音声内容を設定できます。設定が終わったら「Save」して「公開」にしましょう。

最後にインスタンス生成時に取得した電話番号を今回作成した問い合わせフローに割り当てれば完成です。

電話番号の割り当て

左メニュー「ルーティング」の「電話番号」をクリックします。

取得した電話番号をクリックします。

作成した問い合わせフローを選択し、「保存」します。

お疲れ様でした！以上で実装作業は完了です。

オペレーターとして運用する方法

それではオペレーターとして受電対応する場合について説明します。

AWSのマネジメントコンソールから「Amazon Connect」を開きます。

「アクセスURL」をクリックします。

作成したユーザー（「Agent」権限が与えられているもの）のユーザー名、パスワードを入力してサイインインしてください。

「ステータスの変更」で「Offline」から「Available」へ変更します。

これでいつでも受電できる状態になりました。

架電した人が音声案内に従い、こちらのオペレーター接続すると次のような表示になります。
「通話を受信」で通話が開始されます。

「通話を終了」で切断されます。

「デスクフォン」で携帯電話に転送して受電する

歯車マークからデスクフォンを選択し、電話番号を入力すると携帯電話で受電することもできます。

おわりに

ダイヤル分岐のコネクトセンターの実装方法についてハンズオン形式で説明しました。
Amazon Cennectでは基本ブロックの組み合わせで様々なことができると改めて実感しました。
ご参考いただけると幸いです。

by admin

はじめに

現在、急なリモート対応に追われている方も多いと存じますが、当社ではAmazon Connectを活用したリモートワークの導入に成功しています。
本記事では当社がそこに到るまでに得た経験や知識を踏まえて、わかりやすく導入方法を解説致します。
リモート勤務を検討している皆様の一助となれば幸いです。
*この記事は大変長いため目次を一覧するにはページ右側をスクロールする必要があります。

本記事のターゲットとゴール

ターゲット
- 社内のリモートワーク導入の第一歩として、社内電話を在宅でも使用できるようにしたい人
- 電話対応のために現在どうしても出社する必要がある人
- 将来的にAmazon Connect導入することでコールセンターの効率化を目指しており、まずはお試しで触れてみたい人
ゴール
- 社内電話をAmazon Connectというサービスに代替するために、初期設定と実際に機能しているかテストするところまで(ゴールまでの想定時間は2時間です)

今回の想定使用方法

受信: 受信: 会社に電話→電話をAmazon Connectに転送→キューに転送→PCで受信→更に携帯電話に転送（上図参照）。外部から着信する電話番号は「現在使っている番号」となります。
発信: Amazon Connectから発信。外部へ発信する電話番号は「Amazon Connectで取得した番号」となります。（050-など）

＊今回の方法では会社の固定電話を転送する必要があります。
会社の固定電話を転送するにはNTTのボイスワープを導入しましょう。

NTTボイスワープとは

電話の受信時に、指定の電話機等を鳴らすことなく希望の番号に転送することができるサービスです。電話回線がNTTの場合、工事不要で利用できるオプションサービスです。事務用ですと月額800円でご利用できます。

参考URL
NTT東日本　ボイスワープとは
https://web116.jp/shop/benri/vw/vw_00.html

NTT西日本　ボイスワープ（オプション）
https://www.ntt-west.co.jp/denwa/service/voicewp/gaiyou.html

Amazon Connectとは何か？

Amazon ConnectとはAmazon社の提供する簡単にコールセンターを開設できるサービスです。
自動音声案内を使った本格的なコールセンターの構築などもできますが、今回は社内電話を在宅勤務中に携帯電話で受信する方法を記述します。

Amazon Connectを使用するメリットとしては、導入までが早い、低コスト、障害に強い、現在の電話番号を使用できることが挙げられます。
以下ではそれらについて少しだけ詳しく記述します。

メリット

1. 導入までが早い

コールセンターの開設が独力で実現します。
全くのゼロからでもAWSアカウントを作成し、初期設定をし、電話番号に関する設定を完了させればその日に使用を開始することが出来ます。

2. 初期コストが安い

Amazon Connectは初期費用、長期契約や最低月額費用などが必要ありません。
基本的に使った分だけ請求される従量課金制なので安心して無料で使用を開始出来ます。

料金表（日本）

目安例：日本国内で受信通話を使用した金額（概算）
→→→直通ダイヤルの時は0.5円。無料通話の時は5円
*ただし別途で1日あたりの要求された電話番号の数も課金されます。

ケース：月に受信（５０時間）、発信（５０時間）利用する際の概算(1ドル＝100円として)
→→→受信（約1200円）+発信（約30000円）=約31200円(月額)
参考URL
https://aws.amazon.com/jp/connect/pricing/

3. 障害に強い

サーバーは巨大なデータセンター内で分散して立てられるので災害などの急なトラブルに非常に強いです。
またAWSの性質として急なアクセス増加に非常に強く、回線がパンクすることがありません。

4. 現在の電話番号を使用できる

着信時に既存の番号からAmazon Connectの番号に転送することで、会社に行かなくても電話を受けることができます。ただし発信時は既存番号をお客様に通知することはできません。

従来の電話システムとAmazon Connectの比較

1. システム導入までのハードル

従来の電話システム<<Amazon Connect
Amazon Connectは電話回線を引く必要がなく、すぐにコールセンターの構築ができます。

2. リモート適性

従来の電話システム<<<Amazon Connect
インターネットでAmazon Connectに繋ぐだけで在宅勤務が可能です。

3. 音声の品質

従来の電話システム>Amazon Connect
インターネット接続のため電話回線よりも安定性が足りない面があります。
結果として少し音声が乱れるケースもあるでしょう。

4. オペレーターをサポートする機能

従来の電話システム>>Amazon Connect
Amazon Connectのオペレーター画面はシンプルなので、既存のコールセンターのものと比べて不便な面があります。

AWSにログイン

ここから実際にAmazon Connectの設定を行い、固定電話にかかってきた電話を転送してパソコン/携帯電話で受ける方法や電話の掛け方を解説します。

Amazon Connectを導入するにはAWSアカウントが必要です。
もし所持していない場合は以下のURLに従ってアカウントの作成をしましょう。
参考URL
https://aws.amazon.com/jp/register-flow/

アカウントの用意ができたらAWSコンソールにサインインをクリックしましょう。

ルートユーザーを選択し、Eメールアドレスとパスワードを入力してログインします。

ログインしたら、”サービス”から”Amazon Connect”を検索しクリックしましょう。
また右上のリージョンは”東京リージョン”を必ず指定してください。

次の画面にある”今すぐ始める”をクリックしてください。

この画面に移るのでアクセスURLの空欄には好きなワードを入れてください。
アクセスURLはメールアドレスのようなものです。
会社で使う場合は会社名をローマ字表記で入力すれば無難でしょう。

初期設定の方法

1. 管理者設定

ここから初期設定です。それぞれの欄を埋めて、”次のステップ”をクリックしてください。
ユーザー名は日本語が使えないのでローマ字と一部の記号、パスワードは大文字・数字を含めた8字以上で設定してください。

2. テレフォニーオプション

今回は受信も発信もAmazon Connectで実行するので、両方チェックが付いているまま”次のステップ”をクリックします。

3. データとストレージ

ここでは通話記録など諸々のデータを保存する場所を確認できます。データと問い合わせフローログの保存場所チェックしたら”次のステップ”をクリックしましょう。

4. レビューと作成

最後にここまで設定した内容を確認できるので、問題なければ”インスタンスの作成”をクリックしましょう。
(作成には１〜２分かかることがあります)

インスタンスの中身を作成する

インスタンスとはAmazon Connect上に構築したシステムを入れる箱(またはPBX)のようなものだと思っていてください。
ここまでの初期設定ではコールセンターという家の外観を作ったようなものです。
次は家の中身を作らなければいけません。
以下ではコールセンターのシステムを本格的に構築していきます。

インスタンスの作成が終わると、上記の画面が表示されるので”今すぐ始める”をクリックしましょう。

サイトが英語表記になっても右上の部分で日本語を選択することで変更できます。”Let's go”をクリックしてください。

1. 電話番号の取得

まずはAmazon Connect上のあなたの（主に発信で利用する）電話番号を取得しましょう。国は”日本”を選び、完了したら”次へ”をクリックしてください。（電話番号右側のバーで他の番号の選択もできます）

2. キューの作成

電話をユーザーに転送するには一度キューと呼ばれる場所を経由しなくてはいけません。
(Amazon Connectに電話受信→キューに転送→ユーザーに転送)
電話中のユーザーにいきなり転送されてしまうと困りますよね？
そこで一度キューに預けている間に、電話を受け取れるユーザーを探すわけです。
つまりキューとは電話がユーザーに転送されるまで電話を一時的に保持する領域のことです。

ルーティングの欄のキューをクリックしてください。

新しいキューを追加しましょう。右上にある”新しいキューの追加”をクリックします。

今回の手順では”general_que”という名前でキューを追加しています。説明はキューの使用用途を書けば分かりやすいです。オペレーション時間は”Basic”で大丈夫です。またアウトバウンドの発信番号を先程取得したAmazon Connectの番号にすることで発信ができるようになります。忘れずに設定するようにしましょう。完了したら”新しいキューの追加”をクリックしてください。

3. ルーディングプロファイル設定

上記のようにキューを作成しましたが、キューを複数作ることで電話によって受信するユーザーを変えることができます。

[例]サービスの新規契約についてはAの部署、サービス解約についてはBの部署のように振り分けられる。

そうなると、どのキューに電話を転送されたら誰に転送するかを決める必要がありますよね。
ルーティングプロファイルではそれを設定することができます。

今回は複数のキューを併用しませんが、一応設定する必要があります。

ユーザーの欄にあるルーティングプロファイルをクリックしてください。

右にある“新しいプロファイルを追加”をクリックします。

今回の手順では「general_profile」という名前でルーティングプロファイルを追加していきます。説明はこのプロファイルがどういう役割を果たすかという軸で書くと分かりやすいでしょう。今回のようなテストでは適当でも大丈夫です。Chatも使う予定はないので”Voice”だけ選択しましょう。

ルーティングプロファイルのキューとアウトバウンドキューは先ほど作った”general_que”を選びましょう。ルーティングプロファイルの”Channels”は”Voke”を選択してください。
完了したら”新しいプロファイルを追加”をクリックしてください。

4. ユーザー設定

ここではコールセンターの各オペレーターの設定をします。

ユーザーの欄のユーザー管理をクリックしてください。

右にある“新しいユーザーの追加”をクリックしてください。

ここは”作成”を選択してください。

氏名、ログイン名、メールアドレス(なくてもいい)、パスワードを入力してください。ルーティングプロファイルは先ほどの”general_profile”を、セキュリティプロファイルは”Agent”を選択してください。 ”Agent”にすると電話の受信と発信ができます (画面では”QualityAnalyst”になっていますが”Agent”にしましょう)
電話の機能はソフトフォンのままにしてください。

確認したら作成をしましょう。

私はその後に徳川さんも加えました。
一覧はこのようにユーザーの管理のトップ画面から見えます。

5. 問い合わせフローの作成

最後に問い合わせフローを作成します。
問い合わせフローを設定すると、電話を受信した時に指定したプログラムを順次実行できます。

ルーティングの問い合わせフローをクリックしましょう。

問い合わせフロー作成をクリック

まずは左から右に上記のようにドラッグアンドドロップで配置してください。
(“音声の設定”、 “プロンプトの再生”、 “キューの設定”、 “キューへの転送”、 “切断”をドラッグアンドドロップ)

まずは音声の設定をクリックし、言語を”日本語”、音声を”mizuki”に設定します。（この作業をすることで日本語の音声案内を流せます）

次に”プロンプトの再生”をクリックし、電話を転送して通話できるまでに流れる自動音声を設定します。
“テキスト読み上げまたはチャットテキスト”を選択し、読み上げたい音声を”テキストの入力”欄に記入してください。

キューの設定で先ほど作成したキューを指定してセーブしましょう。
*画像では”test”になっていますが本来は”general_que”です。

キューの転送をクリックし、上記のようになっているのを確認したらセーブしましょう。

最後に上記のようにフローを結んでください。
できたら”保存”して”公開”しましょう。

6. 問い合わせフローと電話番号の紐付け

次に作成した問い合わせフローと電話番号を紐付けます。
ルーティングから電話番号をクリックしてください。

自分の電話番号をクリックしてください。

上記画面に移るので
先ほどの問い合わせフローを選択し、保存してください。
以上で設定終了です。お疲れ様です。

受信、着信テストをしてみよう

設定が終わったので動作確認をしましょう。
AWSコンソールにログインし、サービスのAmazon Connectをクリックしましょう。
すると上記の画面が表示されます。
自分のインスタンス名をクリックしてください。

ログインURLからCCP（オペレーター用画面）に入りましょう。

1. 発信テスト

まずOfflineになっているのでAvailableに変更してください。
発信テストからいきましょう。
”番号をダイヤル”をクリックしてください。

国を日本に変更し、電話番号の一桁目を抜いて電話番号を入力してください。

この画面になれば発信成功です。

2. 受信テスト

次に受信してみましょう。
今回はAmazon Connectにきた電話を自分の携帯に転送します。
歯車マークの設定画面から”デスクフォン”に変更し、
自分の携帯番号の一桁目を抜いたナンバーを入力してください。

"ソフトフォン"と”デスクフォン”とは？

ソフトフォン→インターネット回線を通じてPC上で使える電話
デスクフォン→置き型の電話や携帯電話など電話回線を使う電話

あとは誰かに電話をしてもらって転送できてるか確認しましょう。
電話を受けると上記の画面になります。

インスタンスの削除方法

最後にコールセンターが不要になった場合は
上記のようにチェックマークをつけて削除をクリックするだけで簡単にインスタンスを削除できます。

終わりに

いかがでしたか？
今回は単純なフローを設定しましたが、フローをより複雑に構築することで電話対応の業務を大きく効率化できます。
次回はより効率化されたコールセンターの開設の仕方について取り上げます。
ぜひお楽しみに！！

by admin

5/28(木)いますぐできます！在宅コールセンター開設ウェビナー！構築デモあり【Amazon Connect】を開催します！！

セミナー内容

現在、新型コロナウイルスの影響により在宅勤務に切り替える企業様が増えております。
一方で電話受付業務(輪番電話受付業務)で出社せざるを得ない企業様、団体様も多くいらっしゃると思います。
このような状況でも、急遽コールセンターの環境を用意しなくてはいけないなどの悩みを抱えている企業様、団体様もいらっしゃると思います。

クラウドベースのコンタクトセンターソリューション「Amazon Connect」を利用すれば、自宅での電話の受付業務が継続はもちろん、コールセンター環境も簡単、且つ短時間で実現可能です。

本セミナーではそんな「Amazon connect」を利用した弊社でのユースケースをはじめ、ルーティング機能、ダイヤル分岐等のデモを交えて「Amazon connect」の使い勝手を知っていただけたらと思っております。

対象となるお客様

電話受付業務のため、出社しなければならず、自宅で固定電話の受付をしたい
急遽コールセンターを開設する必要が出てしまったので相談したい
現状の電話業務を効率化・高度化できるか相談したい

本セミナーのゴール

Amazon Connectがどういったものかを知ることができます
簡単なコンタクトセンターをすぐに作れるようになります

Amazon Connectとは？

Amazon ConnectとはAWSの提供するコンタクトセンターを簡単に開設できるサービスです。

アジェンダ

電話業務における現状の課題
Amazon Connectで解決できること
ユースケース
デモ
QA

タイムテーブル(予定)

時間	内容
11時55分	受付開始
12時～	開会のご挨拶
～12時15分	セミナー
～12時40分	構築デモ
～12時55分	QA
13時	閉会の挨拶

日時:2020年　5月28日(木)　12時~13時
場所:オンライン（Microsoft Teams）
参加費:無料

参加方法

当日のウェビナーはteamsを使用して開催します。こちらよりお申し込みいただいた後に、登録完了メールがお手元に届きます。そちらのメールに当日の参加用 URLが掲載されておりますので、ご確認をお願いします。

下記「プライバシーポリシー」をご確認・ご了承いただいた上で、お申し込みの際はお名前等のご記入をお願いします。ご協力いただけない場合は当日参加をお断りさせていただく場合がございますので、予めご了承ください。
プライバシーポリシー / 個人情報の取り扱いについて

株式会社ナレッジコミュニケーションについてのご紹介

ナレッジコミュニケーションではAmazon Web Services、Microsoft Azure等のクラウドサービスを企業に導入する事業を行っております。
お客様の課題に対してクラウドを使って課題解決のご支援をさせていただいております。

実績掲載

MMLSpark を Databricks on EC2 のクラスタにインストールする方法

はじめに

MMLSpark を Databricks (on AWS EC2) のクラスタで使用できるようにする手順を示します。

対象者

Databricks on EC2(AWS) で分析環境を立ち上げている
- init_script をいじったけどなんだかうまく行かない
- pip でもうまくいかない
- MMLSpark は Azure 以外のプラットフォームで使えないの?
現在使用しているアルゴリズムをSparkによる分散処理に最適化できないか方法を探している

mmlspark とは?

正式名称は、Microsoft Machine Learning for Apache Spark。

Microsoft Azure のマネージド機械学習サービスである Cogninive Services や、機械学習の現場でよく使われる LightGBM などを Spark で効率的に活用できるように最適化したパッケージが揃っているライブラリです。

画像処理ライブラリの雄である OpenCV のパッケージもあります。2020年5月現在では一部の関数のみが実装されているのみですが、大量の画像に対してシンプルな前処理を並列かつ高速に行いたい場合には選択肢に入ってきそうです。
MMLSpark OpenCV Package

そしてこのパッケージ、Microsoft Azure 以外のプラットフォームでも使えます。

インストール方法

Databricks のワークスペースで、
ClustersからLibrariesに飛び、Install Newをクリック

Library Source に Mavenを選択し、Repository に以下を入力、Installをクリック
com.microsoft.ml.spark:mmlspark_2.11:1.0.0-rc1

しばらくするとこちらの画面に遷移します。
Status が InstalledになっていればOK。これで完了です。

参考スクリプト

以下のような感じで、Collaborative Notebook 上でモジュールが使えるようになります。

[crayon-5fc32022c4b78470499212/]

result

[crayon-5fc32022c4b7f948361860/]

result

[crayon-5fc32022c4b81732235086/]

result

[crayon-5fc32022c4b83655172833/]

result

おわりに

モジュールのインストール方法にもいろいろあるんですね。
依存関係が出やすいので pip 乱発はやめたいところです(自戒)

参考資料

公式 MMLSpark 紹介サイト
 公式 MMLSpark Github

LightGBM 上記スクリプトソース

by admin

Amazon Polly を使用した日本語テキスト読み上げの最適化（後編）

はじめに

前回に引き続き、Amazon Pollyを使用した、精密な発音をする音声の読み上げの機能について
AWS はどのようにして最適化を行っているのか、についてご紹介いたします。
しばし長くなっておりますがご了承願いますm(_ _)m

日本語の発音をコントロールする方法

単語の区切りを指定するだけで、目的の発音を示すことができる場合があります。

『東京都』を「とうきょうと」と読むと「東京」と「都」の、 2 つの単語で構成されていると解釈できます。
しかし、「ひがしきょうと」と読み、「京都の東部」を指すことで、
この語は「東」と「京都」の、 2 つの単語で構成されていると解釈できます。

その１.単語境界タグ`<w>...</w>`を適用する

単語境界タグを適用することにより、『東京都』のデフォルトの発音が上書きされ、「とうきょうと」ではなく「ひがしきょうと」と発音されます。
このタグは、個々の単語を囲むことによって TTS の発音をコントロールするために、使用できる SSML （音声合成マークアップ言語）の形式です。

[crayon-5fc32022c58d4551199222/]

★pollyの読み上げ音声

その２.振り仮名で発音をコントロールする

単語の区切りを指定する方法は便利ですが、合成したい語が複数の単語で構成されている場合にのみ有効です。
しかし単一の単語（または単一の文字）が、複数の発音を有することも多々あります。

例１：東京の地名である『日本橋』は「にほんばし」
例２：大阪の同じ地名を指す場合は「にっぽんばし」
と発音されます。文脈がなければ、正しい発音がわかりません。

発音を指定する最も簡単な方法は、括弧内に振り仮名表記をすることです。

日本橋（にほんばし）
★pollyの読み上げ音声

日本橋（にっぽんばし）
★pollyの読み上げ音声

振り仮名表記だけではうまく機能しない

その２の手法だと、振り仮名が表示されてしまうため、用途によっては望ましくない場合もあります。
振り仮名が Amazon Polly が認識する、発音の1 つと一致しない場合は、うまく機能しません。

例：「海（やま）」
『海』という漢字に対して「やま」という振り仮名を当てても振り仮名としては認識されません。

例：「七音（どれみ）」
標準的ではない文字の読み方をする人名の場合に当てはまります。

Amazon Polly の特別な音声形式

この問題を克服するために、Amazon Polly には日本語用の特別な SSML タイプ属性があり、振り仮名を用いて発音を指定できます。

次の例に示すようにルビ（ruby）という、音素（phoneme）タイプのタグを使用します。
デフォルトの発音が「にほんばし」である『日本橋』という表記に、「にっぽんばし」という振り仮名を適用できます。

[crayon-5fc32022c58da684609699/]

★pollyの読み上げ音声

この構文を使用すると、任意の振り仮名（発音）を任意の文字列に適用できます。
このルビタグは、単語の区切りに関係なく使えます。
次の例のように、送り仮名を除いた漢字部分のみにタグを付けることもできます。

[crayon-5fc32022c58db364234691/]

★pollyの読み上げ音声

[crayon-5fc32022c58dd703843313/]

★pollyの読み上げ音声

振り仮名が Amazon Polly が認識する発音の 1 つと一致しない場合、モデルを使ってアクセントを予測しますが、この予測されたアクセントは正しくない場合があります。

たとえば、ルビタグを使って『山』という文字に、「うみ」という読みを強制します。
「うみ」は『山』という文字の、認識されていない発音のため、想定外のアクセントとなる場合があります。

ph 属性について

ph 属性は、平仮名または片仮名を使うことができます。
ただし、振り仮名が有効な形式でない場合、指定された発音は効果がなく、タグで囲まれた文字列に対して予測されたデフォルトの発音になります。

たとえば、数字や記号など、仮名以外の文字を振り仮名に含めることはできません。
また、二重の長音符（長音記号）などの、一般的ではない振り仮名の使用も無効とみなされます。

ルビタグが無効になる例

次の例では、振り仮名の形式が正しくないため、ルビタグは有効になりません。

[crayon-5fc32022c58de804827691/]

次の例のようにタグの内部に文字列のない状態でルビタグを使用すると、何も合成されません。

[crayon-5fc32022c58df459196956/]

その３.発音仮名でコントロールする

ルビタグはアクセントを細かくコントロールできないため、目的通りにならない場合があります。

「雨」⇒「あ↗め」、「飴」⇒「あめ↘」のように、アクセントが変わることで単語の意味が変わることがあります。
また、同じ単語であっても、文脈に応じてアクセントが変わる場合があります。

「音声」という単語の発音は、「オ↗ンセー」のように、最初の拍 (音節) にアクセントが付きます（頭高型）。
「合成」という単語はアクセントのない「ゴーセー」と発音されます（平板型）。

ただし、2 つの単語が組み合わさって、「音声合成」という複合語が形成されると、アクセントの位置が移動し、「オ↗ンセーゴーセー」ではなく、「オンセーゴ↘ーセー」と発音されます。
したがって、語や文章のアクセントを予測することは、TTS にとって容易ではありません。

ML モデルを使ってある程度は解決できますが、時々間違うこともあります。

x-amazon-pron-kanaを使う

x-amazon-pron-kana は、発音仮名と呼ばれる発音表記を使用しており、アクセントを直接かつ明示的に指定することができます。
「毎日新聞を読む」という文章の、 2 つの読み方を区別できます。

例１：「毎日、新聞を読む」という意味
例２：「毎日新聞という新聞を読む」という意味

最初のパターンは、現在 Amazon Polly が予測するデフォルトのアクセントです。

例２のアクセントを適用する方法

[crayon-5fc32022c58e1614100161/]

★pollyの読み上げ音声

x-amazon-pron-kana（発音仮名）は片仮名で表記され、振り仮名に似ていますが、いくつかの点で異なります。
振り仮名は必ずしも、発音を正確に反映するわけではありませんが、発音仮名は忠実に反映します。

例：１. 助詞「は」は、発音仮名では「ハ」ではなく「ワ」と表記
例：２. 助詞「へ」は、「ヘ」ではなく「エ」と表記
例：３. 助詞「を」は「ヲ」ではなく「オ」と表記

「格子」と「子牛」は、振り仮名では両方とも『こうし』ですが、発音仮名ではそれぞれ「コーシ」と「コウシ」と、表記が異なります。

アクセントの違い

発音仮名では、アポストロフィはピッチが下がる位置を示します。
アポストロフィがない場合、アクセントがないものとみなされます（平板アクセント）。

次の例は、アクセントの違いを示しています。

[crayon-5fc32022c58e2872440644/]

★pollyの読み上げ音声

[crayon-5fc32022c58e3937002565/]

★pollyの読み上げ音声

各単語には、最大 1 つのアクセントを含めることができます。
この単語とは韻律語を意味し、各単語につき最大 1 箇所、ピッチが下がる拍を指定できるというわけです。

タグ付けする語句に複数のアクセント（ピッチの複数のピーク）がある場合は、各単語の発音仮名をスペースで区切るか、別々のタグで囲む必要があります。

イントネーションの違い

次の例は、韻律語の分け方の違いによる、イントネーションの違いを示しています。
同じ句をさまざまな方法で韻律語に分割できるため、すべて同じ発音仮名で表されますが、スペースの位置によってイントネーションが異なります。

[crayon-5fc32022c58e5300523853/]

★pollyの読み上げ音声

[crayon-5fc32022c58e6435403309/]

★pollyの読み上げ音声

[crayon-5fc32022c58e7098686030/]

★pollyの読み上げ音声

phoneme alphabet="x-amazon-pron-kana" は phoneme type="ruby" とは異なり、
その周囲に単語境界を強制挿入するので、送り仮名のある単語に x-amazon-pron-kana を用いる場合、送り仮名を含む単語全体にタグ付けする必要があります。

振り仮名（片仮名表記）と発音仮名の違い

まとめ

日本語の TTS システムの開発において、その書記体系の複雑さにより、生じるいくつかの課題について説明しました。
このサービスでは、いくつかの ML モデルを使用して、発音およびアクセントを予測しますが、
日本語固有の SSML タグを使用することで、Amazon Polly の自然な日本語音声のコンテンツを、より簡単に作成できます。
是非ご活用ください。

公式サイトリンク

Amazon Polly

by admin

Amazon Polly を使用した日本語テキスト読み上げの最適化（前編）

はじめに

Amazon から発売されている Alexa のように、精密な発音をする音声の読み上げの機能について
AWS はどのようにして最適化を行っているのか、について記事があったのでご紹介いたします。

Amazon Polly とは

高度な深層学習テクノロジーを使用して、29 の言語および 61 の音声を使える
人間のように聞こえる音声を合成するテキスト読み上げ（ TTS ）を提供するクラウドサービス
自動コンタクトセンター、言語学習プラットフォーム、翻訳アプリ、および記事の読み上げ。　幅広い用途に対応する音声合成を使用するデジタル製品の開発に役立つ

Amazon Polly は現在、2 つの日本語音声を提供しています。
日本語は書記体系が複雑であるため、TTS システムに多くの課題をもたらします。

日本語は TTS にとって課題が多い言語

日本語の書記体系は、主に 3 つの書記法（漢字、平仮名、片仮名）で構成されています。
多くの場合、書記法は互換できます。

例：『ロウソク』を表す単語は、漢字『蝋燭』、平仮名『ろうそく』、片仮名『ロウソク』
と書くことができる。

漢字の読み方には音読みと訓読みがあり、さらに熟語の読みは、当て字の場合など、構成文字の読みから予想されるものとは異なる場合がある
人名の場合に特に顕著であり、文字列からその名前の発音を常に予測できるとは限らない

TTS システムを最適化するには

文を単語に分割する

英語の場合、単語はスペースで分かれているため、この作業は簡単ですが、日本語の場合は一筋縄にはいきません。

日本語は、間にスペースを入れずに単語をつなぎ合わせるため、単語と単語の境界を予測するモデルが必要になる
英語で、『Applesonatable』などの文字列を個々の単語に分解する場面では、言語的な知識を用いると、“Apple son at able” ではなく “Apples on a table” でありこれを自動的に行うにはモデルを学習する必要がある

日本語の単語の発音は、周囲の文脈に大きく依存

同じ漢字の連なりの単語であっても、発音が異なり、文脈に応じて異なる意味を有することがあります（同形異義語）

例：１

例：２

「東京都に行った」⇒「東京/都/に/行った」と分割でき、この場合は「とうきょうとにいった」と読みます。
「東/京都/に/行った」⇒「ひがしきょうとにいった」と読みます。

これらの両方の場合に、「行った」は「いった」と読みますが、
「東京都に行った事業の報告をする」という文脈では、2 番目の意味『何かを実行したこと』となり、
「いった」ではなく「おこなった」と読みます。

日本語は高低アクセント言語

アクセントの違いによって単語の意味に違いが生じる可能性があります。
例：雨（頭高型アクセント）と飴（平板型アクセント）
平仮名で書くと両方とも「あめ」ですが、アクセントの表記がありません。

Amazon Polly のソリューション

Amazon Polly は日本語のTTS システムで機械学習（ML）モデルを採用。
ML モデルは、周囲の単語およびその構文（文法）および形態（単語構造）情報に関する情報を使用して、単語の発音または高低アクセントおよび抑揚を予測
モデルは、言語のパターンを一般化するのに役立ち、合成されたことのない文の発音および抑揚を予測できる

正確な発音をさせるのは難しい

人は、書かれた文脈が不十分でも、より広い文化的または状況的知識から文脈情報を推測し、筆記された文を理解できます。
現在の TTS モデルでは、利用可能な情報はあってもモデルがそれを使って正確な予測を行うことができないこともあります。

母国語話者でさえ、背景知識がないために正しい発音を予測するのに苦労する場合があります。
人名や地名で特によくあることで、
例：「愛」という名前は、「あい」、「めぐみ」、「まなみ」、「まな」
このように少なくとも 28 通りの読み方があります。

この問題を回避するために、日本語テキストの発音をコントロールする方法がいくつかありますので、後編でご紹介していきます。

公式サイトリング

Amazon Polly

by admin

前編

https://recipe.kc-cloud.jp/archives/16722
の続きです。

Amazon Pinpointを使ってみよう

1.Amazon Pinpointのマネジメントコンソールを開く

Amazon Pinpointを使用するにはAWSアカウントが必要です。
もし所持していない場合は以下のURLに従ってアカウントの作成をしましょう。
参考URL:https://aws.amazon.com/jp/register-flow/

アカウントの用意ができたら"コンソールにサインイン"をクリックしましょう。

ルートユーザーから登録アドレス、パスワードを入力してログインします。

ログインしたら、"サービス"から"Pinpoint"を検索してクリックしてください。
2020年4月現在、"東京リージョン"でAmazon Pinpointは提供されていないので、今回は"オレゴンリージョン"を指定します。

2.新規プロジェクト作成

Pinpointのトップ画面に移動したら、"Create a project"をクリックし、新しいプロジェクトを作成しましょう。

分かりやすい名前をつけましょう。今回は"Test_project"としておきます。

3.センダーアドレスの検証

プロジェクトを作成したら、チャネルの設定画面に移ります。
"Email"の"Configure"をクリックしてください。

センダーアドレス（送信元メール）の設定が始まります。
メールの"From"の部分ですね。
アドレスを入力して"Verify"をクリックしましょう。

先ほどのアドレスにAWSからメールが届いているので、リンクをクリックしてください。

上記画面になれば検証完了です。設定画面に戻り"Save"をクリックしてください。（2つ前の画像の画面）

4.顧客データをインポートする

次に顧客リストをインポートします。
左にあるメニュー欄の"Segment"をクリックし、リンク先ページの右にある"Create a segment"をクリックしてください。

"Import a segment"を選択し、"Choose files"でリストをインポートしてください。
完了したら下部の"Create a segment"をクリックしてください。

5.ターゲットセグメント構築

先ほどの作業が完了すると上記のように成功メッセージとセグメント一覧に作成したセグメントが表示されます。
次は対象の顧客にのみ送信する設定をしたセグメントを作成します。
"Create a segment"をクリックしてください。

セグメント名を入力し、セグメントの選択では先ほど作成したセグメントを指定してください。
まずはチャネルから絞り込みましょう。"filter by channel"を選択してください。

"Value"に"Email"を指定してください。
これでEmailで連絡先を登録されている人だけで絞り込まれました。
次にユーザーの属性から絞り込みます。
"Filter by user"を選択してください。

今回は"Last name"に指定して、苗字から絞り込みます。
他にも"Company"を指定して、特定の会社だけにすることもできます。

"Value"を"Alejandro"に設定します。
これでアレハンドロさんにだけメールが届きますね。
アレハンドロ。まさに典型的なファミリーネームですね？
（今回オリジナルで顧客リストを作成したので間違えてしまいました。気にしないでください）
最後に"Create a segment"をクリックして完了です。

作成後の画面で設定を確認できます。

6.キャンペーンを作成して、メールを送信する

最後にキャンペーンを作成します。

キャンペーン
→→→メッセージ内容や送信日時や使用セグメントが記載されたテンプレートのこと

左メニュー欄の"Campaign"をクリックし、リンク先の右にある"Create a campaign"をクリックしてください。

キャンペーン名を入力し、"Campaign type"は"Standard campaign"を指定してください。
"Channel"に"Email"と設定し、"Next"をクリックしてください。

セグメントの選択では"Use an existing segment" を選択し、先ほど作成したセグメントを指定したら"Next"をクリックしてください。

メール本文を作成します。
件名("Subject")を入力し、HTMLのbodyに本文を入力しましょう。
HTMLに慣れていない方は右の部分を"HTML"から"Design"に変更してください。

変更することでより簡単に本文を作成できます。

次にセンダーメールを指定し、"Next"をクリックしてください。

最後に送信日時を送信します。
今回はすぐに送信したいので"Immediately"を選択し、"Next"をクリックしましょう。

送信日時の設定が確認できるので、よければ"Launch campaign"をクリックしてください。

上部の成功メッセージが表示されていれば完了です。お疲れ様でした。

7.レスポンスデータを表示する

送信後は左メニューの"Analytics"をクリックしたリンク先で統計データが閲覧できます。
メールの開封率が一目で分かりますね。

詰まるところ

キャンペーンでの送信に成功しましたが、実際にはメールは受信箱には届いていません。
受信箱に送信するにはデフォルトの送信制限を解除する必要があります。
参考URL:https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/pinpoint/latest/userguide/channels-email-setup-production-access.html

またインポートできる顧客リストのフォーマットが特殊なので、インポートできずに詰まることがあります。

終わりに

今回紹介できた機能はほんの一部です。
まだまだこのサービスの魅力的な活用法は多くあります。
確かにこのサービスの実装は、私のようなIT初心者では少し難易度が高いかな、といった印象です。
しかし私はこのサービスが近い将来スタンダードになり、多くの企業のマーケティング効率を上昇させるために活用されるだろうと予感しています。

by admin

はじめに

現代の営業活動においては、毎日たくさんのデジタルメッセージを顧客に送る必要があります。
しかしそれらの多くはビジネスに繋がらず、顧客の受信フォルダの山に埋もれてしまうでしょう。

ほとんどのメッセージは適切な顧客に、適切なメッセージを、適切なタイミングで、適切なチャネルによって送信されていないからです。

この全ての問題を一つのAWSサービスによって解決できます。
そう、Amazon Pinpointならね。

本記事のターゲットとゴール

ターゲット
- Amazon Pinpointについて初めて学ぶ方
ゴール
- 概要を大まかに理解し、軽くサービスを動かしてみる

Amazon Pinpointは悪用を防ぐためデフォルトで送信制限が設定されています。
そのため今回の送信実験では受信箱にメールは届きません。

Amazon Pinpointとは何か？

Amazon Pinpointとはメッセージの一斉送信、顧客管理、レスポンス分析のできるサービスのことです。
このサービスを導入することで顧客中心のエンゲージメント高めることを可能にします。

エンゲージメント
→→→広告などのマーケティング手段によって顧客の注意や興味を引きつけながら、企業と顧客のつながりを強固にすること

Amazon Pinpointのできること(強み)

Amazon Pinpointのできることを大別するとエンゲージメントチャネル作成、エンゲージメント管理、分析になります。

チャネル
→→→流通経路のこと

1.エンゲージメントチャネル作成(発信能力が高い)

メッセージを送る媒体は多数存在しますが、
Amazon PinpointではEメール、音声、プッシュ通知、SMSといった様々な媒体が使用できます。
(既存のアプリケーション内のメッセージチャネルと統合することも可能)

Amazon Pinpointではこれらのメッセージメディアごとにエンゲージメントチャネル作成し、好みのチャネルを使用して顧客に対応することができます。

またAmazon Pinpointではあらゆる規模で、大量のメッセージを、指定したタイミングで、迷惑メールに振り分けられずに、送信することができます！

2.エンゲージメント管理(狙い撃ちできる)

Amazon Pinpointはエンゲージメント管理システムが整っているので、適切な相手に必要なメッセージを送信できます。

例えば顧客リストを属性、好み、状態などの項目ごとにセグメント化(分類)できます。
ユーザーはセグメント別にアプローチを変えて、適切なメッセージを送信できます。
これにより顧客は適切な時に、適切なメッセージを受け取り、エンゲージメントエクスペリエンスを高めることが期待できます。

3.分析(マーケティングを洗練できる)

Amazon Pinpointを使用して、データの集約、可視化、カスタマイズを行えます。
例えばメッセージの開封率から、どんなメッセージがどの時間にどんな人だと読んでもらいやすいかなどを可視化できます。

これにより顧客について、製品の使われ方、ユーザーのアプローチに顧客がどんな反応をしたかについて深く知ることができます。

分析例

顧客の好み
顧客の最近の行動
顧客のニーズ
離反予測
設定したイベントを追跡分析(顧客がどの動画を再生したかなど)
最も効果的なチャネルを把握
訴求力の強いメッセージの特定
開封率の高い時間帯を特定

料金

Amazon Pinpointは使った分だけ課金される従量課金制です。

1.送信メッセージ数

料金例
[月に１万件のメールを全て違うデバイスに送信した時]
100円(送信メッセージ)+1200円(対象デバイス)=月額1300円(1USD=100円とする)

2.毎月の送信先デバイス数

1か月あたり5000までは無料です。
その後は、1000万までは1つあたり0.0012USDかかります。
1000万以上はこのURLにお問い合わせください。:aws-mobilemessaging-custom-pricing@amazon.com

3.イベント収集

アプリケーションの使用データを収集する場合、1か月あたりに収集されたアプリケーションイベントの数に対して課金されます。

1か月あたりに収集されたイベントが1億件までは無料です。
その後は収集されたイベントあたり0.000001USDかかります。

Amazon Pinpointのネック

1.顧客データの整形が必要(formatが細かい)

顧客リスト例(csv)

連絡先の顧客データはcsvかjsonのみです。
カラム名が独特なのでデータ整形が必要があります。(ChannelTypeとAddressは必須項目)
参考URL:https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/pinpoint/latest/userguide/segments-importing.html

2.個人で試しにくい

初めてPinpoint使用開始する時は、デフォルトでメッセージ送信制限がかかっています。(サンドボックス)
複数人に送信する際は、事前にAWSサポートに制限解除の申請が必要があります。
申請の際、使用目的やトラブルシューティングなど細かく答える必要があります。
そのため個人使用を開始するには敷居が高いです。
参考URL:https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/pinpoint/latest/userguide/channels-email-setup-production-access.html

3.ドキュメントがまだ少ない

2020年4月現在、ローンチされたばかりなのか記事は少ないように見受けられました。
また日本語のドキュメントはさらに少ないように見受けられました。
自力解決は難しいことが多いので、時々AWSサポートで質問する必要があるかもしれません。
参考URL:https://aws.amazon.com/jp/premiumsupport/tech-support-guidelines/

Amazon SESとの比較

Amazon Pinpointの類似サービスとして、Amazon SESというAWSのメール送信サービスが存在します。
以下では、Amazon Pinpointの特徴をより深く知るために比較していきます。
参考URL:https://aws.amazon.com/jp/ses/

1.一斉送信機能

Amazon Pinpoint >> Amazon SES
Amazon SESでは一度に送信できるメールは50通までです。

2.対応送信チャネル

Amazon Pinpoint >> Amazon SES
Amazon SESではEmailのみ送信することができます。

3.分析力

Amazon Pinpoint > Amazon SES
Amazon SESでもメールの開封率などを可視化できます。しかし高度な分析をする場合は、Amazon Pinpointの方が良いでしょう。

4.料金

Amazon Pinpoint < Amazon SES
基本料金は1万通につき1ドルと変わりませんが、Amazon SESでは1月ごとに最初の6万通は無料で送信できます。

5.受信機能

Amazon Pinpoint <<< Amazon SES
Amazon SESには受信機能があります。この機能はサイトのユーザー登録の際、メールアドレスの検証をする時などに役立ちます。受信したメッセージはAmazon S3に保存することも可能です。

結論

Amazon SESは購入確認、出荷通知、注文状況の更新など受動的な場面で役立ちます。
Amazon Pinpointは営業メールなど主体的なアクションを起こす場面で役立ちます。

終わりに

次回はいよいよ実装をしていきます。
https://recipe.kc-cloud.jp/archives/16727

by admin

AWS Launch Wizard で SAP のデプロイを加速させる

はじめに

2019年から「AWS Launch Wizard for SQL Server」というサービスが AWS から発表されました。
今回もそのブログ内容と利用方法をご紹介させて頂きます！

AWS Launch Wizard for SAP について

※エンタープライズワークロード向けの AWS に、高可用性 SQL ソリューションをデプロイ
迅速、簡単、柔軟、安全、コスト効率が高い
AWS CloudFormation と AWS Systems Manager を使用
基盤となる AWS リソースのプロビジョニングを調整することで、SAP アプリケーションを AWS にデプロイするのに役立つ
AWS に新しい SAP ワークロードをデプロイするか、既存のオンプレミスの SAP ワークロードを AWS に移行する利用者向けに設計されている

※ミッションクリティカルなアプリケーションを稼働するプラットフォームを
「エンタープライズワークロード」と定義し、高性能・高信頼・高セキュリティなクラウド基盤を提供している

SAP ってなぁに

「SAP社」が製造する「ERP」製品のことです。（英: Enterprise Resource Planning）

全部門共通システムと呼ばれたりする
企業全体の資源（人・もの・金・情報）を管理するシステム
企業内で発生する、様々なデータを一元的に管理することによって、業務の最適化につなげていくという考え
システムを統合することのメリットを、強く意識して生み出されたのが「ERP」という概念
個別に機能していたシステムを、会社全体で１つのシステムに統合する

Launch Wizard を使う利点

AWS の数千の利用者様が、AWS Quick Start と Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) を使用して、SAP ワークロードを構築および移行しました。
これには、x1、x1e、ハイメモリインスタンスが含まれます。
さらに、AWS Partner Network (APN) for SAP を利用して、自分に合ったソリューションを見つけています。
SAP の利用者様は、AWS リソースを最大限に活用して SAP システムをデプロイするために、
利用者に一つずつ質問や設定項目を提示して、選択や入力を促し処理を進める、直感的な操作方式を求めています。

■デプロイ効率

SAP ワークロード要件に適合する、 Amazon EC2 インスタンスを推奨
推奨設定と最小限の手動入力で SAP システム向けの AWS のサービスの起動を自動化
プロビジョニング評価の時間を短縮、SAP アプリケーションのデプロイを 2 倍高速化

■規範的ガイダンス

数千の SAP on AWS のデプロイのベストプラクティスに基づいて、SAP システム用の AWS のサービスの正しいサイジングとプロビジョニングを提供

■学習曲線の高速化

SAP のデプロイパターンに合わせた、ガイド付きのデプロイの手順を提供し、SAP 用語を使用して
SAP ユーザーになじみのあるサービス体験を提供

SAP 環境を迅速に起動できることで、新しいビジネスの取組みの俊敏性が向上します。

スタートガイドを試してみた

なるべく分かりやすいように、ページを日本語に翻訳しています。

ステップ１　アプリケーションの選択

Launch Wizard コンソールで、[デプロイの作成] ボタンをクリックし、SAP アプリケーションを選択します。

[次へ] ボタンをクリックすると、デプロイ名とインフラストラクチャ設定を指定できます。
インフラストラクチャ設定は、インフラストラクチャを使用してデプロイを分類する方法に基づいて保存できます。
これらの設定は、同じインフラ設定を共有する SAP システムのデプロイに再利用できます。
[Verify connectivity]にチェックをいれます。

キーペアを割り当て、SAP インスタンスをデプロイする VPC を選択します。
アベイラビリティーゾーンおよびプライベートサブネットを選択した後に、SAP アプリケーションを実行する EC2 インスタンスにセキュリティグループを割り当てることができます。

SAP システム管理者 ID を設定したら、Amazon Simple Notification Service (SNS) のトピックを設定して、SAP デプロイに関するアラートを取得できます。

[次へ] ボタンをクリックすると、アプリケーションの設定に移動できます。
インフラストラクチャ設定を保存すると、次回のデプロイに適用するために再利用できます。

ステップ２インフラストラクチャを定義する

アプリケーション設定を構成すると、AWS Launch Wizard for SAP は、2 種類の SAP アプリケーションをサポートします。

SAPHANA データベースデプロイとHANA データベースデプロイの NetWeaver スタックです。
SAP HANA インストールで使用されるSAPSID、HANASID、およびインスタンス番号を指定し、これらの入力に基づいて AWS リソースを設定できます。

「SAP HANA Data and Log」の 2 つの EBS ボリュームタイプをサポートします。
HANA データおよびログ – 汎用 SSD (gp2) およびプロビジョンド IOPS SSD (io1) です。
オプションで、SLES/RHE を使用して高可用性を実現するために設定された HANA をデプロイするために、S3 バケットでホストされる HANA ソフトウェアを選択できます。

次に、SUSE Linux や RedHat Enterprise などの SAP がサポートするオペレーティングシステムを使用して、単一インスタンス、分散インスタンス、マルチ AZ の高可用性パターンにおけるデプロイモデルを設定できます。

インフラストラクチャ要件を定義するときは、推奨ガイドを使用して vCPU/Memory を提供するか、
SAP コンポーネント (ASCS、ERS、APP、または HANA DB) の SAP がサポートする EC2 インスタンスのリストからインスタンスを手動で選択して、その上に SAP コンポーネントをデプロイできます。
特定のデプロイのためにプロビジョニングされる AWS リソース (Amazon EC2、EBS、および EFS ボリューム) のコストの見積もりを確認できます。

確認してみる

すべての設定を確認したら、[デプロイ] ボタンをクリックするだけでデプロイできます。

選択したデプロイに応じて、1～3 時間かかります。
デプロイされた SAP システム、デプロイに使用されたインフラストラクチャ設定、デプロイされた SAP のコンポーネント、 EC2 インスタンスへの SAP コンポーネントのマッピングを確認できます。

AWS Launch Wizard のご使用には追加料金はかかりません。
作成したリソースに対してのみ、料金が発生します。

所感

「ERP」製品自体あまり触れたことがないので、イメージはしづらいですが、
一括で、基盤となる AWS リソースのプロビジョニングを調整することができるので確かに簡単、迅速であることを実感できました！
AWS リソースを最大限に活用して SAP システムをデプロイするために、是非活用してみてはいかがでしょうか。

公式サイト

Amazon Web Services ブログ
 AWS Launch Wizard

by admin

在宅勤務なら AWS のサービスを活用しよう！

はじめに

コロナウイルスの影響で、在宅ワークをせざるを得ない状況となりました。
皆様が少しでも良い環境で、在宅ワークを行えるように
AWS の公式ブログ、そのサービスの内容をご紹介したいと思います！

在宅勤務について

たった数週間で多くのことが変わりました。
これまでのスタイルの生活、仕事、会議、挨拶、コミュニケーションは、しばらく姿を消しています。
友好的な握手と温かいハグは、現時点では健康的でなく、社会的にも受け入れられないものとなっています。

自分たちは、多くの人々が仕事、学校、コミュニティ環境の変化に対応するべきことを認識しています。
AWS では、お客様、コミュニティ、従業員が状況に合わせて対応できるようにするための措置を講じています。

現在、多くの都市や国々において、人々は、在宅勤務や自宅学習を求められています。
AWS のいくつかのサービスをご利用いただくことで、オフィスや教室から自宅への移行を少しだけ簡単にすることができます。

ソリューションの概要

Amazon WorkSpaces

仮想 Windows デスクトップ仮装 Linux デスクトップを起動でき、あらゆるデバイスでどこからでもアクセスできます。
これらのデスクトップは、リモートワーク、リモートトレーニングなどに使用できます。

Amazon WorkDocs

他のユーザーとの共同作業を簡単にします。
場所とデバイスを問わないのは同様です。コンテンツを作成、編集、共有、および確認することができ、すべて AWS に一元的に保存されます。

Amazon Chime

最大 100 人 (今月後半に 250 人に増加) が参加するオンライン会議 (チャットやビデオ通話など) をサポートします。
すべて単一のアプリケーションから行えます。

Amazon Connect

着信コールやメッセージを何万人ものエージェントにルーティングする機能を使用して、コールセンターまたはコンタクトセンターをクラウドにセットアップできます。
これを使用して、エージェントが在宅勤務をしていても、緊急情報や個別のカスタマーサービスを提供できます。

Amazon AppStream

デスクトップアプリケーションを任意のコンピューターに配信できます。
計算や 3D レンダリングに GPU を使用するものなど、エンタープライズ、教育、または遠隔医療のアプリを大規模に配信できます。

AWS Client VPN

どこからでも AWS およびオンプレミスネットワークへの安全な接続をセットアップできます。
従業員、学生、または研究者に、既存のネットワークに「ダイヤルイン」(過去に私たちが使っていた言葉と同じ意味です) する機能を提供できます。

料金体系について

これらのサービスの一部には、無料で簡単に開始できます。
その他は、AWS 無料利用枠で既に利用可能となっています。
詳細については、各公式サービスのホームページと、新しい Remote Working & Learning ページをご覧ください。

在宅ワークに役立つコンテンツ

AWS では、これらのサービスと在宅勤務を可能な限り効率的に使用するのに役立つ AWS 関連コンテンツの取りまとめを開始しています。
特別な機器はいらない Twitch で Meetup をライブストリーミングする
 Amazon Connect でリモートコンタクトセンターエージェントをすばやくセットアップ
 Amazon Kendra、Amazon Comprehend、Amazon Translate などを使用して、学生を大規模に参加させ、教育するオンライン学習プラットフォームを構築する
 Jitsi 入門 – オープンソースウェブ会議ソリューション
 Amazon Chime を使用したリモートワークのベストプラクティス
 Amazon WorkSpaces および Amazon WorkDocs で在宅勤務を可能にする新しいオファー

終わりに

今後、様々な状況により在宅勤務が長引いたり
もしくは在宅ワークのほうが、効率的に業務を進められるという気づきがあって
本格的に、永続的に在宅ワークが主流になった場合に備えても、これらのサービスはとても役立つと思います。
何事も備えておきたい。是非今すぐご活用ください！

by admin

admin

はじめに

コネクトセンターに必須の「ダイヤル分岐」

「ダイヤル分岐」の実装

問い合わせフローの作成

「顧客の入力を取得する」ブロックの実装

タイムアウト処理

デフォルト処理

エラー処理

分岐処理の実装

デフォルト顧客キューの音声設定

電話番号の割り当て

オペレーターとして運用する方法

「デスクフォン」で携帯電話に転送して受電する

おわりに

はじめに

本記事のターゲットとゴール

Amazon Connectとは何か？

メリット

1. 導入までが早い

2. 初期コストが安い

3. 障害に強い

4. 現在の電話番号を使用できる

従来の電話システムとAmazon Connectの比較

1. システム導入までのハードル

2. リモート適性

3. 音声の品質

4. オペレーターをサポートする機能

AWSにログイン

初期設定の方法

1. 管理者設定

2. テレフォニーオプション

3. データとストレージ

4. レビューと作成

インスタンスの中身を作成する

1. 電話番号の取得

2. キューの作成

3. ルーディングプロファイル設定

4. ユーザー設定

5. 問い合わせフローの作成

6. 問い合わせフローと電話番号の紐付け

受信、着信テストをしてみよう

1. 発信テスト

2. 受信テスト

インスタンスの削除方法

終わりに

セミナー内容

対象となるお客様

本セミナーのゴール

Amazon Connectとは？

アジェンダ

タイムテーブル(予定)

参加方法

株式会社ナレッジコミュニケーションについてのご紹介

実績掲載

1.ブックリスタ様 事例

2.全国保証様 事例

関連記事

1.Amazon Connectの使い方[丁寧に解説してみた]

2.Amazon Connectで「ダイヤル分岐」コネクトセンターを実装する【ハンズオン】

3.ナレコムコロナ対策特設ページ

はじめに

対象者

mmlspark とは?

インストール方法

参考スクリプト

おわりに

参考資料

はじめに

日本語の発音をコントロールする方法

その１.単語境界タグ<w>...</w>を適用する

その２.振り仮名で発音をコントロールする

振り仮名表記だけではうまく機能しない

Amazon Polly の特別な音声形式

ph 属性について

ルビタグが無効になる例

その３.発音仮名でコントロールする

x-amazon-pron-kanaを使う

アクセントの違い

イントネーションの違い

1.ブックリスタ様　事例

2.全国保証様　事例

その１.単語境界タグ`<w>...</w>`を適用する

ステップ１　アプリケーションの選択

ステップ２インフラストラクチャを定義する