THINKLAB
NEWS企業導入・活用事例企業公式ブログ

DiDi、Amazon Bedrock上で国際向けコンタクトセンターQAを構築と発表

DiDiはAWSと協業し、スペイン語・ポルトガル語対応のコンタクトセンターQAをAmazon Bedrock上に構築し、従来の非透明なサードパーティーソリューションから自社運用の透明なAIアーキテクチャへ移行した。システムはインテント検証、コンプライアンス評価、Voice of Customer(VOC)分析の三本のパイプラインで構成される。検証運用ではインテント検証の精度が38パーセントから86パーセントに向上し、コンプライアンススコアの精度は90パーセントを超え、VOC分析は手作業の要約を分単位に短縮したという。 設計では『精密なコンテキスト管理』を原則とし、各通話でモデルに提示する情報…

LEAD

リード

DiDiはAWSと協業し、スペイン語・ポルトガル語対応のコンタクトセンターQAをAmazon Bedrock上に構築し、従来の非透明なサードパーティーソリューションから自社運用の透明なAIアーキテクチャへ移行した

システムはインテント検証、コンプライアンス評価、Voice of Customer(VOC)分析の三本のパイプラインで構成される

検証運用ではインテント検証の精度が38パーセントから86パーセントに向上し、コンプライアンススコアの精度は90パーセントを超え、VOC分析は手作業の要約を分単位に短縮したという

ARTICLE

本文

DiDiはAWSと協業し、スペイン語・ポルトガル語対応のコンタクトセンターQAをAmazon Bedrock上に構築し、従来の非透明なサードパーティーソリューションから自社運用の透明なAIアーキテクチャへ移行した。システムはインテント検証、コンプライアンス評価、Voice of Customer(VOC)分析の三本のパイプラインで構成される。検証運用ではインテント検証の精度が38パーセントから86パーセントに向上し、コンプライアンススコアの精度は90パーセントを超え、VOC分析は手作業の要約を分単位に短縮したという。

設計では『精密なコンテキスト管理』を原則とし、各通話でモデルに提示する情報を厳密に制御することで結果を導いた。データはライブチャットと電話の二系統から前処理され共通スキーマへ正規化のうえ三つの並列パイプラインへ送られる。意図検証ではまず現在のラベルのみをモデルに与えて正当性を判定し、失敗時に分類フェーズへ進めるなど、タスク分離と情報分離を組み合わせた処理を採用している。

ORIGINAL

原文リンク

AWS Machine Learning Blog

公式発表を見る(外部リンク) →

参照日 2026年9月9日

Next

次に見るコンテンツ

Newsletter

THINKLABの最新情報を受け取る

AIニュース・ツール・ガイドの要点を、仕事で使える形でお届けする予定です。

メール登録機能は準備中です

現在はメールの受付・保存を行っていません。開始時は本欄とプライバシーポリシーを更新します。