Amazon Connectの検証について解説！ - シー・エス・エスイノベーションラボ（ブログ）

1.はじめに

今回は「休日の会社への問い合わせを、担当者が出社しなくても対応することはできないか？」という課題を解決するため、Amazon Connectを使用して検証を行いました。

Amazon Connectとは、クラウド上で簡単にコールセンターを構築することができるサービスのことです。S3やLambda等のサービスと連携できるため、会話履歴の管理や柔軟な問い合わせフローに対応した構築ができます。

本ブログでは、Amazon Connectを使用した検証内容とその設定について簡単に解説したいと思います。

AmazonConnectについての詳しい記事はこちら👇
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2.検証

今回は、Amazon ConnectとLambda、S3を使用し、Amazon Connectで取得した電話番号に電話を掛け、電話をスマートフォンに転送できるか検証を行いました。そうすることで、顧客からの問い合わせに対して、自宅などいつでもどこでも問い合わせ対応ができる環境を構築しました。

2-1.環境構成例

環境構成は以下の通りです。

LambdaでS3に保存したCSV形式のシフト表を読み込み、担当日に応じた電話番号に問い合わせを転送します。

f:id:css_blog:20190306155211p:plain

S3に配置したCSVファイルのカラムは、日付と担当者に紐づく電話番号を入力します。

f:id:css_blog:20190306090401p:plain

Lambda関数が実行されると、S3に保存されているCSVファイルが読み込まれ、取得した電話番号のデータをAmazon Connectに返します。

2-2.Lambdaの設定

Lambda関数の作成では、Python3.6を使用しました。

戻り値はJSON形式でAmazon Connectに返ります。

import boto3
from datetime import datetime
import csv

def lambda_handler(event, context):
    #S3のクライアントオブジェクト作成
    s3 = boto3.client('s3')

    # 対象バケット/ファイル
    bucket_name = '#任意のバケット名'
    file_name = '#任意のフォルダ名'

    # データ取得
    res = s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=file_name)
    body = res['Body'].read()
    bodystr = body.decode('utf-8')
    lines = bodystr.split('\r\n')
    
    for line in lines :
        col_list = line.split(',')
        # システム日付を取得
        today = datetime.today()
        # 適切なINPUT要件を満たしていないデータはSkip
        if len(col_list) != 2 or len(col_list[0]) != 8 and len(col_list[1]) < 10 : 
            if len(line) != 0 :
                print(f'skip csv-data:{line}')
            continue
    
        # csvデータの日付とシステム日付を比較し、一致する場合は電話番号をreturn
        if today.date() == datetime.strptime(str(col_list[0]), '%Y%m%d').date() :
            print(f'return call number:{col_list[1]}')
            return {"phone_number":col_list[1]}