IT・通信データ分析・予測問い合わせ対応工数

動画配信サービスの顧客サポートを視聴データ分析AIで効率化

企業向けの動画生成・配信サービスを提供する企業が、顧客の動画の視聴データをAIが評価して課題を特定し、蓄積したノウハウから改善策を提示する機能を開発し、サポート部門の個別対応の負担を減らすことを目指す取り組み。

使用ツール：Amazon Bedrock、Claude、Amazon Bedrock Knowledge Bases、AWS Step Functions、Amazon RDS、AWS Lambda

事例の要約

課題: 顧客から、どんな動画が効果的か、視聴データの見方が分からない、何を改善すべきか分からないといった相談が多く、サポート部門が個別に対応する負担が増えていた。評価の観点や改善策は目的ごとに共通する部分が多かった。
取り組み: データベースから動画の構成データと視聴データを取り出す。
AIが視聴データを評価し、動画活用の課題を特定する。
評価結果をもとに、改善のノウハウを蓄積した知識基盤から最適な解決策を検索して提示する。
成果: 見込み: 動画の評価から解決策の提示までが短時間で自動的に完了する。
見込み: サポート部門の作業負荷が軽減される。
見込み: 動画活用の継続的な改善の流れを作れる。

出典 AWS aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-hurray3/

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公開情報等を参考に、一般化・再構成したAI活用例です。特定企業の導入実績または当社の支援実績を示すものではありません。

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