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# Contact Lens のルールで単語条件またはフレーズ条件を使用する
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Contact Lens **会話分析**ルールでは、単語またはフレーズの条件を指定できます。単語またはフレーズの完全一致、セマンティック一致、パターン一致を選択できます。このトピックでは、各タイプの一致について説明します。

**注記**  
3 つの一致タイプはすべて大文字と小文字が区別されません。例えば、単語を「請求」と指定した場合は、「請求」という単語を含むトランスクリプトとも一致します。

## 完全一致の使用方法
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**[完全一致]** は単数形または複数形も含めた完全な一致です。

次のいずれかの方法で、キーワードまたはフレーズを追加できます。
+ **[キーワードまたはフレーズを入力]** を選択して、テキストボックスに値を手入力します。複数の値はコンマで区切って入力できます。  
![UI の [キーワードまたはフレーズを入力] オプション。](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/exact-match-1.png)
+ **[ワードコレクションからインポート]** を選択して、定義済みの単語やフレーズをワードコレクションからインポートします。  
![UI の [ワードコレクションからインポート] オプション。](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/exact-match-2.png)

ワードコレクションは、ユーザーワードコレクションとシステムワードコレクションの 2 種類に分類されます。システムワードコレクションは Amazon Connect によって事前定義されており、ユーザーが編集することはできません。ユーザーワードコレクションは、ユーザーが作成、読み取り、更新、削除 (CRUD) できます。詳細については、「[Contact Lens に会話分析ルールを作成する際にワードコレクションを管理する](manage-word-collections.md)」を参照してください。

## パターン一致の使い方
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関連する単語を一致させたい場合は、検索条件にアスタリスク (\*) を追加します。例えば、「近所」のすべてのバリエーション (近所の人、家の近所) を一致させるには、**[近隣]\*** とタイプします。

**パターン一致**では、以下を指定することができます。
+ **値のリスト**: これは、交換可能な値を持つ表現を作成する場合に便利です。この表現は、次の例のようになります。

  *["北京" または "ロンドン" または "ニューヨーク" または "パリ" または "東京"] の停電についてのコンタクトです*

  次に、値のリストに、北京、ロンドン、ニューヨーク、パリ、東京の都市名を追加します。

  値を使用する利点は、複数の式を作成する必要はなく、1 つの式ですむことです。これにより、作成する必要があるカードの数が減ります。
+ **数値**: このオプションは、コンプライアンススクリプトで最も頻繁に使用されます。または、数値が表れる位置が既知であるコンテキストを探している場合にも使用します。この手法により、複数ではなく 1 つの式の中に、すべての条件を記述することができます。例えば、エージェントのコンプライアンススクリプトは、次のように記述します。

  *私はこの業界で [num] 年間働いていて、この件に関して、顧客を担当させていただきます。*

  または、顧客は次のように言うこともあり得ます。

  *私は [num] 年間、会員です。*
**注記**  
チャットまたは音声トランスクリプトから数字を抽出する場合、数字 (0～9) のみが認識されます。
音声コンタクトの場合、一部の言語では、番号の文字[起こ](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-numbers.html)し中に音声をデジタル形式に変換できない場合があります。つまり、このような場合、数値パターンマッチングは機能しない可能性があります。数値文字起こしをサポートする言語のリストについては、*Amazon Transcribe デベロッパーガイド*[」の「サポートされている言語と言語固有の機能](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/supported-languages.html)」を参照してください。
+ **近接の定義**: 100% 未満の割合で一致していると思われる語句を検索します。単語間の距離を指定することもできます。例えば、「クレジット」という単語が言及された通話を探している際、「クレジットカード」という単語を除外したい場合には、パターン一致のカテゴリを定義することで、「カード」から 1 ワードの範囲より離れた「クレジット」という単語を検索できます。

  例えば、近接の定義は次のようになります。

  カード [から 1 語以上離れている] クレジット**

**ヒント**  
パターン一致でサポートされている言語のリストについては、「[AI 機能](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens)」を参照してください。

## セマンティック一致の使用方法
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セマンティック一致は、通話後/チャット後分析でのみサポートされます。
+ 「インテント」は、言及の一例です。これは、フレーズと文章、両方の場合があります。
+ 1 つのカード (グループ) に、最大 4 つのインテントを入力できます。
+ 最良の結果を得るには、1 つのカード内で意味的に類似したインテントを使用することをお勧めします。例えば、「礼儀正しさ」というカテゴリがあるとします。ここには、「歓迎」と「さようなら」の 2 つのインテントが含まれています。これらのインテントでは、以下のようにカードを 2 つに分けることをお勧めします。
  + カード1：「ご機嫌はいかがですか」と「調子はいかがですか」。これらは意味的に類似の挨拶です。
  + カード 2：「お問い合わせいただきありがとうございました」と「当社をご利用いただきありがとうございました」 これらは意味的に類似な、終わりの挨拶です。

  インテントを 2 つのカードに分けると、それらをすべて 1 つのカードに入れるよりも精度が高くなります。