はじめに

Amazon Connect Analytics Data Lakeとは、Amazon
Connectのさまざまな種類のデータを一元的にクエリする場所として使用する機能です。

データには、問い合わせレコード、Contact Lens会話分析などが含まれており、これらに対してSQLクエリを実行して分析を行うことができます。

本記事では、Amazon Connect Analytics Data Lake（以下 ADL）を使って、Athena＋QuickSightでの可視化を行うまでの構築手順・検証結果をまとめます。

これは2025年4月時点での情報です。
機能が追加されることが予想され、UIも変更される可能性があります。

全体アーキテクチャと目的

利用構成：Connect → Analytics Data Lake → Glue Catalog → Athena → QuickSight
目的：
- ADLを活用して何がどこまでできるのかを検証
  - Athenaのクエリで取得可能な情報の範囲
  - QuickSightでどのようにグラフ化・可視化できるのか確認

前提

ADLを使用する前に、以下の設定を行っておく必要があります。

Amazon Connectインスタンスの作成

構築手順（データの共有〜QuickSight連携）

データ共有の追加（Amazon Connect側）

Amazon Connectインスタンス > 分析ツール > データレイクから「データ共有の追加」
- 共有するAWS account IDを記述
- 例：データ型 Contact record、Agent queue statistic recordなどを選択

Resource Access Manager (RAM) の招待承諾

自分と共有 > リソースの共有
注意点
- 同一アカウント内で共有する場合もRAMでの共有承諾が必要

Lake Formation の設定

Data Lake Administrator に操作ユーザー（IAM）を明示的に登録する必要があります
AdministratorAccess や AWSLakeFormationDataAdmin だけでは不十分です

注意
AWSLakeFormationDataAdmin ポリシーをIAMユーザーにアタッチしたままだとLake Formation許可エラーが発生するのため、事前に外しておくことを推奨します。[1]

データベース・リソースリンクテーブルの作成（Lake Formation）

Databasesを作成
Resource linkとして共有用のテーブルを作成
- Resource link name
  - 任意の文字列
- Destination catalog
  - 自アカウントID
- Database
  - 作成したデータベース名
- Shared table's region
  - Amazon Connectインスタンスを作成しているリージョン
- Shared table
  - データ共有の追加で追加したレコードが表示される
- Shared table's database
  - Shared tableを選択すると自動的に追加される
- Shared table's catalog ID
  - Shared tableを選択すると自動的に追加される
テーブルが作成されたことを確認

Athena接続

上記で共有したテーブルをAthenaで参照可能になる
出力先S3を設定してクエリを実行
実行結果

QuickSight利用のためのLake Formation設定

QuickSightユーザーのアクセス許可
- Lake Formationで作成したテーブル(connect_record)を開き、「Actions」から「Grant」を選択
- principals
  - QuickSightユーザーのARN
  - 以下のAWS CLIコマンドによってARN情報の取得が可能
    aws quicksight list-users --aws-account-id [Account_id] --namespace default
- LF-Tags or catalog resources
  - 「Named Data Catalog resources」を選択
- Catalogs
  - 特に設定していなければデフォルト
- Databases
  - 作成したデータベース
- Tables
  - 作成したテーブル
- Resource link premissions
  - Describe
QS Userの権限が新規に作成されていることを確認
データへのアクセス権限を追加
- 「QuickSightユーザーのアクセス許可」と同じような手順で設定
- 「Table permissions」は「Select」のみ許可

QuickSightを利用した可視化

データソースを選択
- Athenaを選択
データソース作成
- データソース名
  - 任意の文字列
- Athena ワークグループ
  - 特に設定していなければ、「primary」
テーブルの選択
- カタログ
- データベース
- テーブル

検証項目と結果

エージェントごとの応対時間と保留時間の相関

QuickSight：散布図
X軸：応答時間の平均
Y軸：保留時間の平均
色：エージェント

エージェントステータス毎の時間集計

使用するクエリ

エージェント毎の各ステータスで開始時間と終了時間の差を集計

SELECT
agent_username,
transition.state,
SUM(
  CAST(
    date_diff(
      'second',
      transition.state_start_timestamp,
      transition.state_end_timestamp
    ) AS BIGINT
  )
) AS total_duration_sec
  FROM
amazon_connect_test.connect_record cr
  CROSS JOIN UNNEST(agent_state_transitions) AS t (transition)
  WHERE
transition.state IS NOT NULL
  GROUP BY
agent_username, transition.state
  ORDER BY
agent_username, total_duration_sec DESC;

QuickSight：積み上げ棒グラフ
X軸：agent_username
Y軸：total_duration_sec
色（凡例）：state

※今回はデータ量が少ないため傾向が見えづらいが、本来は各エージェントが「どのステータスにどれだけ時間を使っているか」を一目で把握できる

QuickSight：ヒートマップ
X軸(列)：agent_username
Y軸(行)：state
色の濃さ(値)：total_duration_sec

※各エージェントのステータス毎の傾向がわかり、どのステータスで時間がかかっているのか把握しやすい

コンタクト属性の抽出と集計

目的
- コンタクトフロー内のどこまで到達できたのかを把握して傾向を知りたいなど
  - コンタクト属性に到達を確認できるキーを定義していない
  - よって内部で定義されていたキーを用いて実現可能かテストした

コンタクト属性内の任意のキーの抽出

使用するクエリ

SELECT
  attributes['postcallTranscribeEnabled'] AS transcribe_enabled,
  COUNT(*) AS count
FROM
  amazon_connect_test.connect_record
WHERE
  attributes['postcallTranscribeEnabled'] IS NOT NULL
GROUP BY
  attributes['postcallTranscribeEnabled']
ORDER BY
  count DESC;

実行結果

コンタクト属性の一覧表示

使用するクエリ

    SELECT
      contact_id,
      attributes
    FROM
      amazon_connect_test.connect_record
    WHERE
      attributes IS NOT NULL
      AND cardinality(attributes) > 0;

実行結果

結論：Amazon Connect Analytics Data Lakeを使うことの優位性

Amazon Connect側からLake Formationへのデータの連携が簡単！
- Glue定義済＋構造化済＋S3連携済み
Athenaによるクエリ実行からQuickSightなどのBI連携もしやすい

参考記事

感想

Amazon Connect から ETL の構築を行うことなく、分析までスムーズに進められるということで、実際に使用してみました。

Lake Formation の設定などでは少しつまずく部分もありましたが、一度設定を済ませてしまえば、Athena や QuickSight を用いて簡単に分析ができるようになりました。

フロー内の情報やコンタクトレコードを内部的に取得し、可視化までできることにとても驚きました。

特に IAM や Lake Formation 周りの権限設定には注意が必要だと感じたので、環境構築時にはあらかじめ確認しておくことをおすすめします。