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sourceDocument: Yokohama 対話型インターフェース
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    - Yokohama 対話型インターフェース

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    - Platform


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# Amazon Connect のトランスクリプトのセットアップ

# Amazon Connect のトランスクリプトのセットアップ {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Yokohama
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* 更新日 2025年01月30日
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：5分

ソフトフォンを介したエージェントとユーザー間の会話をトランスクリプトとして保存するように Amazon Connect 連携の対話型 IVR アプリケーションを設定します。

## 始める前に

必要なロール：アドミン

## このタスクについて

* 音声トランスクリプトは、サードパーティプロバイダーである Amazon Connect によって \[sys_cs_message\] テーブルに保存されます。
* ユーザーとエージェント間のメッセージは、トランスクリプト API によって取得され、会話に添付されます。また、各メッセージの Amazon からの感情スコアは、ユーザーとエージェントの会話の全体的な感情を推論するために考慮されます。
* Utah から、進行中の電話のテキスト化されたメッセージをリアルタイムで保持する API を使用して、音声のトランスクリプトをリアルタイムで使用できます。メッセージは、以前の会話履歴 (有効な場合) とともにエージェントワークスペースのチャットパネルに表示され、エージェントが発信者と積極的に会話しているときにエージェントアシストや検索などの機能を活用できるようにします。リアルタイムトランスクリプトにトランスクリプト API を使用する方法の詳細については、「[Voice Interaction Resource API](https://www.servicenow.com/docs/access?context=voice-interaction-resource-api&version=yokohama&pubname=yokohama-api-reference&ft:locale=en-US)」を参照してください。

  現在まで、トランザクションの量、約 500 万の発言/日/顧客に対応できるパフォーマンスを確保しています。

  また、音声通話に関連するすべての詳細を sn_openframe_phone_log テーブルの代わりに標準 CI テーブル (会話テーブルやインタラクションテーブルなど) に保存するようにシステムも更新しました。
{#setup-amzn-transcription-ggl-sentiment__ul_jdj_ryv_xtb}

## 手順

1. AWS コンソールで Amazon Connect インスタンスページを開きます。
2. \[アナリティクスツール (Analytics tools)\] ページに移動して、\[Contact Lens を有効化 (Enable contact lens)\] をクリックします。
3. \[保存\] をクリックします。
4. 移動先 データストレージ通話記録 をクリックし、\[ 編集\] をクリックします。
5. \[通話記録 (Call recordings)\] ページで、\[通話記録を有効にする (Enable call recording)\] を選択します。  
   通話記録を有効にするには、\[新しい S3 バケットを作成 (推奨)\] を選択して新しい S3 バケットを作成するか、 \[既存の S3 バケットを選択\] を選択して既存の s3 バケットを使用します。  
   注:  
   この手順では、既存の S3 バケットを使用してトランスクリプトを作成する方法について説明します。
6. ドロップダウンから既存の S3 バケットの \[名前\] を選択し、\[保存\] をクリックします。
7. \[コールの記録\] セクションの \[データストレージ\] ページから S3 バケット名をコピーします。
8. 移動先 AWS Lambda機能 次に、SN_CI_CC_ProcessRequest 関数名を選択します。
9. \[トリガーを追加\] をクリックし、\[ソースを選択\] ドロップダウンで \[S3\] を選択します。
10. \[バケット\] ドロップダウンで、コピーしたバケット名を貼り付けます。
11. 確認チェックボックスをオンにして、\[追加\] をクリックします。
12. Google 感情分析を設定します。
    1. ServiceNowインスタンスにログインし、次に移動します: すべてシステムアプリケーション利用可能なすべてのアプリケーションすべて.
    2. フィルター基準と検索バーを使用して Sentiment Analysis (com.glide.cs.sentiment) アプリケーションを検索し、\[インストール\] をクリックします。
    3. Amazon Connect のメッセージングチャネルレコードで \[感情分析の有効化\] チェックボックスをオンにして、ServiceNow インスタンスで感情分析を有効にします。
    4. Google 感情分析 API の接続を作成します。  
       * Google Cloud および Cloud Natural Language API でサービスアカウントを作成します。詳細については、「<https://cloud.google.com/natural-language/docs/sentiment-analysis-gcloud>」を参照してください。
       * JSON ファイルをダウンロードし、JAVA キーストア証明書を作成します。詳細については、「[Java KeyStore 証明書の作成](https://www.servicenow.com/docs/access?context=create-jks-google&version=yokohama&pubname=yokohama-platform-administration&ft:locale=en-US)」を参照してください。
       * 移動先 ワークフロースタジオ接続Google 感情分析.
       * JSON および生成された .jks ファイルを使用して、次のフィールドを設定します。
       * \[認証トークンを取得 (Get Auth Token)\] をクリックします。

       {#setup-amzn-transcription-ggl-sentiment__ul_awb_z3f_ytb}  
       注:  
       以前に共有された接続の詳細は、個人の Google サービスアカウントに関連付けられています。新しいアカウントを設定して JSON キーファイルを取得するには、[Google ドキュメント](https://cloud.google.com/natural-language/docs/sentiment-analysis-gcloud)を参照してください。  
       この JSON キーファイルを取得すると、次のコードを使用して .jks ファイルを生成できます。

           createJKS() { 

             cd $(dirname $1)  

             cat $1 | jq -r .private_key > GCPNaturalLanguage_pk.pem;

             kid=$(cat $1 | jq -r .private_key_id); 

             cert_url=$(cat $1 | jq -r .client_x509_cert_url); 

             curl ${cert_url} | jq -r --arg jq_kid "$kid" '.[$jq_kid]' > GCPNaturalLanguage_cert.pem; 

             openssl pkcs12 -export -in GCPNaturalLanguage_cert.pem -inkey GCPNaturalLanguage_pk.pem -certfile GCPNaturalLanguage_cert.pem -out GCPNaturalLanguage_pkcs12.p12; 

             keytool -importkeystore -srckeystore GCPNaturalLanguage_pkcs12.p12 -srcstoretype pkcs12 -destkeystore GCPNaturalLanguage.jks -deststoretype JKS 

           } 

           createJKS /Users/firstname.lastname/git/ServiceAccountKey/core-period-341405-9e1ed1673139.json (Path of JSON Key)

    {#setup-amzn-transcription-ggl-sentiment__substeps_sr4_vff_ytb}