1

[エージェント アシスト] にサインインし、プロジェクトを選択します。

2

会話プロファイルを作成する場合は、必ず以下を選択してください。

  • [提案の種類] フィールドで「記事/FAQ」を選択し、エンドユーザーの問題に関連するナレッジベースからドキュメントを提案します。ナレッジベースの詳細を入力する指示メッセージが表示されたら、左のメニューから [データ] を選択して新しいナレッジベースを作成します。

  • [受け取り方法] フィールドで、[インライン提案 (API 応答)] を選択して、Webex CCAI による Google CCAI からの応答の受け取りを有効にします。

  • [最大提案数] フィールドで、エージェント応答ガジェットで、各提案セット（Google CCAI からエージェント デスクトップに返される）に表示する提案の最大数を入力します。

  • 仮想エージェントを使用している場合は、[仮想エージェントを有効にする] を選択します。仮想エージェントは、必要に応じて人間のエージェントにハンドオフする会話のセルフサービスを提供します。

詳細については、Google ドキュメントを参照してください。

会話プロファイルの作成 (米国以外のデータセンター)

1

Google IAM (Identity and Access Management) コンソールを使用してサービス アカウントを作成します。

2

次のサービス アカウント管理者ロールを追加します。Dialogflow API 管理者、サービス アカウント トークン作成者、サービス アカウント ユーザー。アプリケーションがサービス アカウント ID を作成します。

詳細については、 https://cloud.google.com/iam/docs/creating-managing-service-accountsを参照してください。

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システムに Google SDK をインストールして構成します。

詳細については、 https://cloud.google.com/sdk/docs/quickstartを参照してください。

4

コマンド gcloud auth login で Google アカウントのユーザー ID を使用して、Google Cloud Platform (GCP) CLI にログインします。

トークンを生成するユーザは、次のロールを持つ必要があります。Dialogflow API 管理者、オーナー、サービス アカウント トークン作成者、サービス アカウント ユーザー、およびワークロード アイデンティティ ユーザー。

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以下のコマンドを実行します。gcloud auth print-access-token --impersonate-service-account=サービス アカウント ID。

ステップ 1 で作成されたサービス アカウント ID を使用します。

詳細については、 https://cloud.google.com/iam/docs/impersonating-service-accountsを参照してください。

6

任意の REST クライアントを使用して、Dialogflow の REST API を使用して会話プロファイルを作成します。

  1. この方法を POST として使用します。

  2. URL フィールドで、regionId と projectId を適切に置き換えた後、次の形式でアドレスを追加します。https://-dialogflow.googleapis.com/v2beta1/projects//locations//conversationProfiles。

    詳細については、 https://cloud.google.com/dialogflow/es/docs/reference/rest/v2/projects.conversationProfiles/create?hl=enを参照してください。

  3. [ヘッダー] セクションで、認証とコンテンツタイプの次のキー値を追加します。

    認証:ベアラーで生成されたトークン

    コンテンツタイプ:アプリケーション/json

  4. [本文] セクションで、次のリクエスト本文を JSON 形式で入力します。

    agent タグの regionId、projectId 、および agentId を実際の値に置き換えます。

    { "name": "TACCXTest", "automatedAgentConfig": { "agent": "projects//locations//agents/" }, "displayName": "TACCXTest", "humanAgentAssistantConfig": { "messageAnalysisConfig": { "enableEntityExtraction": true、"enableSentimentAnalysis": true } } } }

  5. リクエストが処理されると、HTTP ステータス コード 200 の次の応答を受信します。

    応答の例:

    { "name": "projects/projectrtp2020/locations/us-central1/conversationProfiles/QlO36mwSUa3cjg", "displayName": "TACCXTest", "automatedAgentConfig": { "agent": "projects/projectrtp2020/locations/us-central1/agents/40d0-aa2a-1bf453d9bf5c/environments/draft" }, "humanAgentAssistantConfig": { "notificationConfig": {}, "messageAnalysisConfig": { "enableEntityExtraction": { "enableEntityExtraction": true、"enableSentimentAnalysis": true } }、"languageCode": "ja-US" }

    次の会話プロファイルの URL を取得できます。projects/projectrtp2020/locations/us-central1/conversationProfiles/dQlO36mwSUa3cjg。

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ステップ 6 で受信した応答から会話プロファイル URL を次の形式でコピーします。projects/<project_ID>/locations//conversationProfiles/。

このプロファイル URL を使用して、Control Hub でコンタクトセンターの AI 構成を作成できます。

次に行うこと

Contact Center AI 構成を作成します。詳細については、「 Contact Center AI 構成を作成する」の項目を参照してください。