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# Amazon Connect の生成 AI を活用したデータマッピング
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Amazon Connect Customer Profiles は、生成 AI を活用したカスタマーデータマッピング機能を提供します。これにより、統合プロファイルの作成に必要な時間が大幅に短縮され、よりパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供できます。

この機能を使用すると、コンタクトセンターの管理者が Adobe Analytics、Salesforce、Amazon Simple Storage Service (S3) などの 70 以上の利用可能なノーコードデータコネクタのいずれかから顧客データを追加すると、 Amazon Connect Customer Profiles はこれらのソースのデータを分析して、異なるソース間で異なる形式で存在するデータを整理して統合プロファイルにまとめる方法を自動的に決定します Amazon Connect。コンタクトセンターの管理者は顧客プロファイルを確認して設定を完了できるため、関連する顧客情報をエージェントに提供したり、IVR やチャットボットを動的にパーソナライズして顧客満足度とエージェントの生産性を向上したりできます。

生成 AI を活用した顧客データマッピングは、次のリージョンで使用できます。
+ 米国東部 (バージニア北部)
+ 米国西部 (オレゴン)
+ アフリカ (ケープタウン)
+ アジアパシフィック (シンガポール)
+ アジアパシフィック (シドニー)
+ アジアパシフィック (東京)
+ アジアパシフィック (ソウル)
+ カナダ (中部)
+ 欧州 (フランクフルト)
+ 欧州 (ロンドン)

## 生成 AI を活用したデータマッピングのセットアップ
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1.  Amazon Connect Customer Profiles コンソールを開きます。

1. **[データソースの統合]** タブで、**[データソース統合を追加]** をクリックします。

1. 接続を設定します。サポートされているすべてのコネクタが利用できるデータソースをドロップダウンから選択します。  
![\[サポートされているすべてのコネクタが利用できるデータソースをドロップダウンから選択します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/genai-augmented-data-mapping-1.png)

1. データをマップします。データマッピングを自動生成するオプションを選択するか、既存のマッピングテンプレートを選択するか、一からデータマッピングを作成します。  
![\[データをマップします。データマッピングを自動生成するオプションを選択するか、既存のマッピングテンプレートを選択するか、一からデータマッピングを作成します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/genai-augmented-data-mapping-2.png)

1. マッピングの概要を確認します。すべての顧客属性を示す、自動生成されたマッピング結果の概要を確認します。データインジェストを開始する前に、取り込みキーを編集して確認します。フィールドマッピングとキーの詳細については、「[Amazon Connect Customer Profiles のオブジェクトタイプのマッピング定義の詳細](object-type-mapping-definition-details.md)」を参照してください。  
![\[マッピングの概要を確認します。すべての顧客属性を示す、自動生成されたマッピング結果の概要を確認します。データインジェストを開始する前に、取り込みキーを編集して確認します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/genai-augmented-data-mapping-3.png)

## 仕組み
<a name="genai-powered-data-mapping-how-it-works"></a>

このシステムは 4 つのフェーズで動作します。最初のフェーズでは、Customer Profiles がソース属性を取得し、利用可能な場合はデータソースからデータをサンプリングして、ターゲットに最適なオブジェクトタイプを決定します。Amazon S3 データソースの場合、選択した Amazon S3 バケットとプレフィックスで見つかった最初の CSV ファイルがサンプルデータとして使用されます。その他のデータソースの場合、Customer Profiles は AppFlow を介してソース属性を取得します。第 2 フェーズでは、大規模言語モデル (LLM) を利用して各カスタム属性をさらに処理し、標準の Customer Profiles 属性にマッピングします。第 3 フェーズでも顧客識別子など、キーとして機能する適切な属性を選択するために、LLM が再度使用されます。最後に 4 番目のフェーズでは、タイムスタンプ形式検出機能がタイムスタンプを解析して、レコードの適切な時系列の順序を維持します。このシステムは、予測結果を組み合わせた後、20 秒以内に最大 120 の属性のマッピングを生成できます。

## 生成 AI を活用したデータマッピングのトラブルシューティング
<a name="genai-powered-data-mapping-troubleshooting"></a>

次のセクションには、発生する可能性のあるエラーメッセージが表示されます。また、各問題の原因と解決策を示します。

### エラー: オブジェクト文字列を JSON に解析できませんでした
<a name="genai-powered-data-mapping-parse-object-error"></a>

リクエスト内のオブジェクト文字列が有効な JSON ではありません。リクエスト内のオブジェクト文字列を確認して、有効な JSON であることを確認します。

### エラー: 「objects」の値が制約を満たすことができませんでした。メンバーの長さは 5 以下である必要があります
<a name="genai-powered-data-mapping-failed-constraint-error"></a>

リクエストに含まれるオブジェクトが多すぎます。各リクエストでは最大 5 つのオブジェクトが許可されます。オブジェクトの数を 5 つ以下に減らします。

### エラー: 120 の属性の制限を超えました
<a name="genai-powered-data-mapping-breached-limit"></a>

JSON オブジェクトでは、ネストされた JSON 属性を含め、最大 120 の属性が許可されます。JSON オブジェクトからマッピングする必要のない一部の属性を削除します。

![\[JSON オブジェクトでは、ネストされた JSON 属性を含め、最大 120 の属性が許可されます。JSON オブジェクトからマッピングする必要のない一部の属性を削除します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/genai-augmented-data-mapping-breached-limit.png)


### 警告: データを区別する **[一意のキー]** が見つかりませんでした。ユーザーのプロファイルを識別する **[プロファイルキー]** が見つかりませんでした。
<a name="genai-powered-data-mapping-unique-key-warning"></a>

モデルが指定されたオブジェクトから有効なオブジェクトタイプを見つけることができませんでした。入力を変更するか、提案に従って手動マッピングの方法を使用します。

![\[モデルが指定されたオブジェクトから有効なオブジェクトタイプを見つけることができませんでした。入力を変更するか、提案に従って手動マッピングの方法を使用します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/genai-augmented-data-mapping-unique-key-warning.png)