株式会社クリエイティブ・ウェブ様の AWS 開発事例「Amazon Connect Customer を活用した AI ロールプレイ研修システムの高速構築」のご紹介

本ブログは株式会社クリエイティブ・ウェブ様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆いたしました。

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの森です。
コンタクトセンターにおけるオペレーターの育成は、多くの企業が抱える共通の課題です。新人オペレーターが実際の顧客対応で必要なスキルを身につけるには、ベテランスタッフによるロールプレイ研修が欠かせません。しかし、研修のためにベテランを長時間拘束することは現場の運営負荷を増大させ、研修の頻度や品質にもばらつきが生じがちです。

今回ご紹介するのは、株式会社クリエイティブ・ウェブ様が、Amazon Connect Customer を活用して、AI がお客様役を演じるコールセンター研修用ロールプレイシステムを構築された事例です。不動産管理会社の問い合わせ対応を想定し、実際の電話で AI と会話しながらオペレーターの対応力を鍛え、通話終了後には AI が自動で評価とフィードバックを行う仕組みを実現されています。

前回の取り組みと今回の背景

株式会社クリエイティブ・ウェブ様は、システム・PC サポート・Web サイト・EC 関連の問い合わせ対応サービスを提供されています。前回のブログ記事では、Amazon Bedrock を活用した RAG ベースのお問い合わせ管理システムにより、過去の対応履歴を活用した対応サジェスト機能を実現し、コールセンター業務の効率化と品質向上を同時に達成された事例をご紹介しました。

今回、クリエイティブ・ウェブ様は次なるステップとして、オペレーター育成に目を向けられました。前回のシステムで「対応ナレッジの蓄積と活用」を実現した同社が、次に取り組むべき課題として浮かび上がったのが「ナレッジを使いこなせる人材の育成」でした。

株式会社クリエイティブ・ウェブ様の状況と課題

クリエイティブ・ウェブ様がサービスを提供する不動産管理会社のコールセンターでは、入居者からの「水漏れ」「設備故障」「契約に関する質問」など、多岐にわたる問い合わせに日々対応されています。こうした問い合わせには、正確な情報案内はもちろん、感情的になっているお客様への共感力や、適切なエスカレーション判断など、総合的な対応スキルが求められます。

研修機会の確保が難しい

ロールプレイ研修にはベテランスタッフが相手役を務める必要があり、現場を長時間離れることが難しいため、十分な研修回数を確保できない状況であった
研修担当者によってロールプレイの内容や難易度が異なり、オペレーターの習熟度にばらつきが生じていた

評価とフィードバックの属人化

研修後の評価が担当者の主観に依存しがちで、改善ポイントの客観的なフィードバックが難しかった
オペレーターごとの成長度合いを定量的に把握する手段が乏しく、育成計画の立案が経験頼みになっていた

実践と研修のギャップ

テキストベースのマニュアル学習だけでは、実際の電話対応で求められる臨機応変な対応力が十分に身につかない
特に、不満を抱えているお客様や情報が断片的なお客様への対応は、実践を通じてしか鍛えられない領域であった

クリエイティブ・ウェブ様は、これらの課題を解決するため、AI がリアルな顧客役を演じ、オペレーターが実際の電話環境で何度でも練習できる研修システムの開発に取り組まれました。

ソリューション・構成内容

クリエイティブ・ウェブ様は、Amazon Connect Customer を活用して以下のような AI ロールプレイ研修システムを構築されました。システムは Amazon Connect Customer を音声対話基盤とし、その AI agents 機能が入居者役を演じます。通話終了後には Amazon Bedrock が対話内容を分析して自動評価を行うサーバーレス構成で設計されています。

Amazon Connect Customer による音声対話基盤

電話の受発信基盤として、オペレーターが実際のソフトフォンを使ってロールプレイを実施できる通話環境を提供
Amazon Connect Customer の AI agents 機能が入居者役として動作し、リアルタイムな音声対話を担う

Amazon Bedrock による通話後の自動評価

通話終了後、対話内容（文字起こし）を分析し、評価とフィードバックを生成する採点エンジンとして動作

実際の画面

ロールプレイを開始する際の設定画面です。シナリオの種類（水漏れ、設備故障、騒音トラブルなど）や難易度（初級・中級・上級）に加え、入電者の初期温度感を Lv.1（穏やか）〜 Lv.5（非常に不満）まで選択できます。オペレーターは自身の課題に合わせて条件を細かく設定し、苦手なシチュエーションを繰り返し練習することができます。

ロールプレイ実施中は、画面に現在の状況とアドバイスを見ながら電話対応をすることができます。
ロールプレイ実施中の画面です。オペレーターは実際のソフトフォンを使って AI と会話し、リアルタイムで文字起こしされた対話内容を確認できます。実際の業務と同じ電話操作環境のため、研修と実務のギャップを感じることなくトレーニングに集中できます。

ロールプレイ終了後の自動評価画面です。AI が通話内容を分析し、100 点満点で総合スコアを算出します。評価は「初期対応」「状況確認」「共感・傾聴対応」「案内の正確性」「終話対応」の 5 カテゴリに分かれており、オペレーターの強みと改善点が一目で分かります。さらに、ロールプレイ中の入電者の温度感推移がグラフで可視化され、「どの発言でお客様が落ち着いたか」「どのタイミングで不満が増したか」が直感的に把握できます。これにより、オペレーターは自身の対応の因果関係を具体的に理解し、次の研修に活かすことができます。

また、電話ロールプレイを終えた後も、AI とのやり取りはすべて記録として残るため、後から内容を振り返って復習することができます。文字起こしされた対話ログと評価コメントを照らし合わせながら、「あの場面ではどう対応すべきだったか」をじっくり見直せるので、その場限りで終わらず、時間をおいて何度でも学び直せます。上司や研修担当者が記録を確認して具体的なアドバイスを行うことも可能で、着実なスキル定着につながります。

導入効果

AI ロールプレイ研修システムの導入により、以下の効果が得られました：

研修の質と頻度の飛躍的な向上

AI が相手役を務めるため、ベテランスタッフの拘束が不要になり、オペレーターは 24 時間いつでも研修を実施可能に
シナリオと難易度が標準化されたことで、研修品質のばらつきが解消され、全オペレーターが同等の研修を受けられる環境を実現
苦手なシナリオを何度でも繰り返し練習できるため、個人の弱点を効率的に克服

客観的な評価による育成の加速

AI による自動評価で、従来は主観に頼っていたフィードバックが数値化され、改善ポイントが明確に
カテゴリ別スコアの推移を追跡することで、オペレーターの成長を定量的に把握し、データに基づいた育成計画の立案が可能に
温度感推移グラフにより、対応の因果関係が可視化され、「もっと共感して」という抽象的な指導が具体的な改善アクションに変わった

実践力の向上

実際の電話環境と同じソフトフォン操作でトレーニングするため、研修と実務の乖離が最小化
温度感のリアルタイム変化により、不満を抱えているお客様への対応力を安全な環境で繰り返し鍛えることが可能に

開発期間の短縮

AWS Samples にて OSS として公開されている「AICC Builder」を活用し、Amazon Connect Customer 上の AI エージェント構築に必要なアセット一式を自動生成。プロトタイプの立ち上げを大幅に短縮
生成されたアセットをベースに、自社の業務知見を活かした評価機能や研修管理画面の開発に集中することが可能に

以下が AICC Builder の実際の画面です。Amazon Connect Customer 上の AI エージェント構築に必要なアセット一式を自動生成でき、入居者キャラクターの設定やシナリオの作り込みを効率的に行えます。この基盤があることで、クリエイティブ・ウェブ様はプロトタイプの立ち上げを大幅に短縮し、自社の業務知見を活かした評価機能や研修管理画面の開発に集中できました。

お客様の声（株式会社クリエイティブ・ウェブ様）

前回の RAG ベースのお問い合わせ管理システムで対応ナレッジの蓄積と活用を実現できましたが、次の課題は「そのナレッジを使いこなせるオペレーターの育成」でした。Amazon Connect Customer を活用した AI ロールプレイシステムにより、ベテランスタッフを拘束することなく、いつでも実践的な研修ができる環境を実現できました。

特に、AI が入居者の温度感をリアルタイムに変化させる仕組みは、実際の電話対応に非常に近い緊張感を再現しており、オペレーターの共感力向上に大きく貢献しています。また、通話後の自動評価により、これまで言語化が難しかった「良い対応」の基準が客観的に示されるようになり、チーム全体の対応品質の底上げにつながっています。

AICC Builder のおかげで AI エージェントの基盤を素早く構築でき、私たちは研修シナリオの作り込みや評価ロジックの開発といった、本来注力すべき領域に集中することができました。

今後の展望

株式会社クリエイティブ・ウェブ様では、本システムをさらに発展させるため、以下の取り組みを計画されています：

シナリオの自動生成と拡充

実際の通話履歴やお問い合わせ管理システムに蓄積されたデータから、新しいシナリオを AI が自動生成し、研修のバリエーションを継続的に拡充
不動産管理以外の業種にも展開可能な、業界特化型シナリオテンプレートの整備

個別最適化された育成プラン

オペレーターごとの評価データを分析し、弱点に応じた研修プランを自動提案
スコア推移の可視化により、成長を実感できるダッシュボードの強化

多チャネル対応

電話だけでなく、チャットやメールでのロールプレイ研修への対応
Amazon Connect Customer のチャット機能を活用したテキストベースの研修環境の構築

まとめ

本事例は、Amazon Connect Customer を活用することで、AI によるロールプレイシステムを実現した先進的な取り組みです。オペレーター育成における「研修機会の不足」「評価の属人化」「実践と研修のギャップ」という 3 つの課題に対し、AI による 24 時間対応可能なロールプレイ環境、自動評価による客観的なフィードバック、そして実際の電話環境と同じ操作でのトレーニングによって、それぞれを解決しています。

特に注目すべきは、AI が入居者の感情をリアルタイムに変化させることで、実際の電話対応に近い緊張感と臨場感を再現している点です。本事例が、コンタクトセンターのオペレーター育成や生成 AI の活用をご検討中のお客様の参考になれば幸いです。

また、本事例で活用された AICC Builder の詳細は、ワークショップや GitHub リポジトリをご参照ください。

AWS では、生成 AI を活用したソリューション開発を支援するさまざまなイベントやプログラムを定期的に開催しております。技術セッションやハンズオンを通じて実際に技術に触れることができますので、ぜひご参加ください。
https://aws.amazon.com/jp/events/

ご関心のあるお客様は、ぜひ AWS までお問い合わせください。

株式会社クリエイティブ・ウェブ（左から）：
岡部倫典様、西村優輝様、藤井龍生様

株式会社GeekFeed（左から）：
吉田剛様、君島翔様、落合彩佳様

Amazon Web Services Japan 合同会社：
ソリューションアーキテクト森瞭輔

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