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@miruky(miruky)

【Amazon Lex #3】Lambda連携で動的な応答を返せるようにしてみよう

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はじめに

こんばんは、mirukyです。
Amazon Lex シリーズ第3回です。

前回（#2）では、AWSコンソールからLexボットを構築し、インテント・スロット・サンプル発話の基本を学びました。
今回は、AWS Lambdaと連携して動的な応答を返すボットに進化させます。

#2で作成したボットは「注文番号を聞いて定型文を返す」だけでしたが、実際の業務では「注文番号をもとにデータベースを検索し、リアルタイムの注文状況を返す」ことが求められます。この動的処理を実現するのがLambda連携です。

出典：AWS Lambda関数を Amazon Lex V2 ボットに統合する - AWS

目次

  1. Lambda連携の仕組み
  2. Lambda関数の作成
  3. ダイアログコードフックの設定
  4. フルフィルメントコードフックの設定
  5. ボットへのLambda関数の紐付け
  6. テストと動作確認
  7. エラーハンドリング
  8. 料金について
  9. おわりに

1. Lambda連携の仕組み

1-1. コードフックとは

Amazon Lexでは、会話の途中やインテント完了時にLambda関数を呼び出す仕組みをコードフックと呼びます。コードフックには2種類あります。

コードフック 呼び出しタイミング 主な用途
ダイアログコードフック スロット引き出し中（会話の途中） 入力値のバリデーション、条件に応じた会話分岐
フルフィルメントコードフック 全スロットが埋まった後（インテント完了時） DB検索、外部API呼び出し、最終応答の生成

1-2. 処理フロー

スクリーンショット 2026-03-10 22.28.47.png

ユーザー：「注文の状況を確認したい」
  ↓
Amazon Lex：インテント認識（CheckOrderStatus）
  ↓
Lex：「注文番号をお教えください」（スロットプロンプト）
  ↓
ユーザー：「ORD-001」
  ↓
Lambda（ダイアログコードフック）：注文番号の形式を検証
  ↓ 検証OK
Lex：「注文番号 ORD-001 で確認します。よろしいですか？」
  ↓
ユーザー：「はい」
  ↓
Lambda（フルフィルメント）：DB検索 → 注文情報を取得
  ↓
Lex → ユーザー：「ORD-001は現在配送中です。3月7日到着予定です。」

2. Lambda関数の作成

2-1. Lambda関数の作成手順

スクリーンショット 2026-03-11 21.40.52.png

  1. AWSマネジメントコンソール（東京リージョン）で Lambda を開く
  2. 「関数の作成」 → 「一から作成」
設定項目 値
関数名 lex-order-lookup
ランタイム Python 3.14
アーキテクチャ x86_64

2-2. Lambda関数のコード

スクリーンショット 2026-03-11 21.41.57.png

コードソースに下記のコードを入力します。

import json
import logging

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)

# サンプルの注文データ（本番ではDynamoDB等から取得）
ORDERS = {
    "ORD-001": {
        "customerName": "田中太郎",
        "product": "ワイヤレスイヤホン",
        "status": "配送中",
        "estimatedDelivery": "2026年3月10日"
    },
    "ORD-002": {
        "customerName": "佐藤花子",
        "product": "モバイルバッテリー",
        "status": "出荷準備中",
        "estimatedDelivery": "2026年3月12日"
    },
    "ORD-003": {
        "customerName": "鈴木一郎",
        "product": "USBケーブル",
        "status": "お届け済み",
        "estimatedDelivery": "2026年3月5日"
    }
}


def lambda_handler(event, context):
    logger.info(f"Received event: {json.dumps(event, ensure_ascii=False)}")

    intent_name = event["sessionState"]["intent"]["name"]
    invocation_source = event["invocationSource"]  # DialogCodeHook or FulfillmentCodeHook

    if intent_name == "CheckOrderStatus":
        if invocation_source == "DialogCodeHook":
            return handle_dialog(event)
        elif invocation_source == "FulfillmentCodeHook":
            return handle_fulfillment(event)

    # その他のインテントはそのまま通過
    return delegate(event)


def handle_dialog(event):
    """ダイアログコードフック：スロット値のバリデーション"""
    slots = event["sessionState"]["intent"]["slots"]
    order_id_slot = slots.get("OrderId")

    # スロットがまだ埋まっていない場合はLexに委任
    if not order_id_slot or not order_id_slot.get("value"):
        return delegate(event)

    order_id = order_id_slot["value"]["interpretedValue"]

    # 注文番号の形式チェック（ORD-で始まるか）
    if not order_id.startswith("ORD-"):
        return elicit_slot(
            event,
            "OrderId",
            "注文番号はORD-で始まる形式です（例：ORD-001）。もう一度お教えください。"
        )

    return delegate(event)


def handle_fulfillment(event):
    """フルフィルメントコードフック：注文情報の検索と応答"""
    slots = event["sessionState"]["intent"]["slots"]
    order_id = slots["OrderId"]["value"]["interpretedValue"]

    if order_id in ORDERS:
        order = ORDERS[order_id]
        message = (
            f"注文番号 {order_id} の情報です。\n"
            f"商品：{order['product']}\n"
            f"ステータス：{order['status']}\n"
            f"お届け予定日：{order['estimatedDelivery']}"
        )
    else:
        message = f"注文番号 {order_id} は見つかりませんでした。番号をご確認の上、もう一度お試しください。"

    return close(event, "Fulfilled", message)


def delegate(event):
    """Lexにダイアログ管理を委任する"""
    return {
        "sessionState": {
            "dialogAction": {"type": "Delegate"},
            "intent": event["sessionState"]["intent"]
        }
    }


def elicit_slot(event, slot_name, message):
    """特定のスロットを再度引き出す"""
    return {
        "sessionState": {
            "dialogAction": {
                "type": "ElicitSlot",
                "slotToElicit": slot_name
            },
            "intent": event["sessionState"]["intent"]
        },
        "messages": [
            {"contentType": "PlainText", "content": message}
        ]
    }


def close(event, fulfillment_state, message):
    """会話を終了する"""
    return {
        "sessionState": {
            "dialogAction": {"type": "Close"},
            "intent": {
                "name": event["sessionState"]["intent"]["name"],
                "state": fulfillment_state
            }
        },
        "messages": [
            {"contentType": "PlainText", "content": message}
        ]
    }

「Deploy」 をクリックして関数をデプロイします。

Lambda関数のレスポンス形式
Amazon Lex V2向けのLambdaレスポンスは、sessionStateのdialogActionで次のアクションを指定します。主なアクションタイプは以下の3つです。

dialogAction.type 動作
Delegate 会話の制御をLexに委任する
ElicitSlot 指定したスロットの再入力を求める
Close 会話を終了し応答を返す

出典：Lambda 関数の入出力形式 - AWS

3. ダイアログコードフックの設定

3-1. ダイアログコードフックとは

会話の途中で呼び出されるコードフックです。ユーザーがスロット値を入力するたびに呼び出されるため、入力値のバリデーションや条件に応じた会話分岐に使用します。

3-2. 今回の実装内容

def handle_dialog(event):
    """ダイアログコードフック：スロット値のバリデーション"""
    slots = event["sessionState"]["intent"]["slots"]
    order_id_slot = slots.get("OrderId")

    # スロットがまだ埋まっていない場合はLexに委任
    if not order_id_slot or not order_id_slot.get("value"):
        return delegate(event)

    order_id = order_id_slot["value"]["interpretedValue"]

    # 注文番号の形式チェック（ORD-で始まるか）
    if not order_id.startswith("ORD-"):
        return elicit_slot(
            event,
            "OrderId",
            "注文番号はORD-で始まる形式です（例：ORD-001）。もう一度お教えください。"
        )

    return delegate(event)

上記のLambdaコードでは、handle_dialog()関数で以下の処理を行っています。

処理 内容
スロット未入力チェック OrderIdがまだ入力されていなければLexに委任
形式チェック 注文番号がORD-で始まっていなければ再入力を要求
検証OK 検証に問題なければLexに委任して会話を続行

4. フルフィルメントコードフックの設定

4-1. フルフィルメントコードフックとは

すべての必須スロットが埋まり、ユーザーが確認を終えた後に呼び出されるコードフックです。ビジネスロジックの実行（データベース検索、API呼び出し、レスポンス生成など）を行います。

4-2. 今回の実装内容

def handle_fulfillment(event):
    """フルフィルメントコードフック：注文情報の検索と応答"""
    slots = event["sessionState"]["intent"]["slots"]
    order_id = slots["OrderId"]["value"]["interpretedValue"]

    if order_id in ORDERS:
        order = ORDERS[order_id]
        message = (
            f"注文番号 {order_id} の情報です。\n"
            f"商品：{order['product']}\n"
            f"ステータス：{order['status']}\n"
            f"お届け予定日：{order['estimatedDelivery']}"
        )
    else:
        message = f"注文番号 {order_id} は見つかりませんでした。番号をご確認の上、もう一度お試しください。"

    return close(event, "Fulfilled", message)

handle_fulfillment()関数では、以下の処理を行っています。

  1. OrderIdスロットから注文番号を取得
  2. 注文データ（サンプル）を検索
  3. 見つかれば注文情報を整形して応答、見つからなければエラーメッセージを返す

本番環境ではDynamoDBを使いましょう
今回はサンプルとしてLambdaコード内に注文データをハードコードしていますが、本番環境ではDynamoDBなどのデータベースから取得するのが一般的です。

5. ボットへのLambda関数の紐付け

5-1. エイリアスにLambda関数を設定

スクリーンショット 2026-03-11 21.44.56.png

  1. Amazon Lexコンソールで CustomerSupportBot を開く
  2. 左メニューの 「エイリアス」 を選択
  3. 「TestBotAlias」 をクリック
  4. 「言語」 セクションの 「Japanese（Japan）」 をクリック
  5. Lambda関数のプルダウンで lex-order-lookup を選択
  6. Lambda関数のバージョンまたはエイリアスは $LATEST を選択
  7. 「保存」 をクリック

5-2. インテントでコードフックを有効化

スクリーンショット 2026-03-11 21.47.06.png

  1. CheckOrderStatusインテントの編集画面を開く
  2. 「フルフィルメント」 セクションをアクティブ にする
  3. 「コードフック」 セクションでチェックマーク をつける
  4. 「インテントを保存」 → 「ビルド」 をクリック

ビルドを忘れずに
Lambda関数の紐付けやコードフックの設定を変更した後は、必ずビルドを実行してください。ビルドしないと変更が反映されません。

6. テストと動作確認

6-1. テスト①：正常な注文確認

ユーザー：注文の状況を確認したい
ボット  ：注文番号をお教えください。（例：ORD-001）
ユーザー：ORD-001
ボット  ：注文番号 ORD-001 の情報です。
          商品：ワイヤレスイヤホン
          ステータス：配送中
          お届け予定日：2026年3月10日

スクリーンショット 2026-03-11 21.48.52.png
あらかじめLambdaで渡しているデータを出力してくれました。

6-2. テスト②：不正な注文番号形式

ユーザー：注文の確認をお願いします
ボット  ：注文番号をお教えください。（例：ORD-001）
ユーザー：12345
ボット  ：注文番号はORD-で始まる形式です（例：ORD-001）。もう一度お教えください。
ユーザー：ORD-002
ボット  ：注文番号 ORD-002 の情報です。
          商品：モバイルバッテリー
          ステータス：出荷準備中
          お届け予定日：2026年3月12日

スクリーンショット 2026-03-11 21.50.05.png

6-3. テスト③：存在しない注文番号

ユーザー：注文を確認したい
ボット  ：注文番号をお教えください。（例：ORD-001）
ユーザー：ORD-999
ボット  ：注文番号 ORD-999 は見つかりませんでした。番号をご確認の上、もう一度お試しください。

スクリーンショット 2026-03-11 21.50.33.png
きちんと動いてくれましたね。

7. エラーハンドリング

7-1. Lambda関数のエラー時の動作

Amazon Lex V2はLambda関数を同期呼び出し（RequestResponse）で実行するため、Lambda関数がエラー（例外、タイムアウト等）で失敗した場合、自動リトライは行われません。エラーが発生すると、Lexはインテントに設定されたフルフィルメント失敗応答をユーザーに返します。フルフィルメント失敗応答が未設定の場合は、汎用的なエラーメッセージが表示されます。

7-2. エラーハンドリングのベストプラクティス

プラクティス 説明
try-exceptで例外をキャッチ Lambda関数内で例外を適切にハンドリングし、ユーザーフレンドリーなエラーメッセージを返す
CloudWatch Logsでモニタリング Lambda関数のログを確認し、エラーの原因を特定する
タイムアウト値の設定 Lambdaのデフォルトタイムアウトは3秒。DB接続やAPI呼び出しがある場合は適切に延長する
フォールバック応答の用意 エラー時でも「担当者に繋ぎます」のような応答を返して会話を終了する 
def handle_fulfillment(event):
    """エラーハンドリング付きフルフィルメント"""
    try:
        slots = event["sessionState"]["intent"]["slots"]
        order_id = slots["OrderId"]["value"]["interpretedValue"]

        # DB検索処理（実際にはDynamoDBなどを使用）
        order = lookup_order(order_id)

        if order:
            message = format_order_response(order)
        else:
            message = f"注文番号 {order_id} は見つかりませんでした。"

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error: {str(e)}")
        message = "申し訳ございません。システムエラーが発生しました。お手数ですが、しばらく時間をおいてから再度お試しください。"

    return close(event, "Fulfilled", message)

8. 料金について

サービス 料金 備考
Amazon Lex テキスト: $0.00075/リクエスト、音声: $0.004/リクエスト 各ユーザー入力ごとに課金
AWS Lambda リクエスト数 + 実行時間課金 無料利用枠あり（月100万リクエスト）

コードフックが有効な場合のLambda呼び出し回数
ダイアログコードフックを有効にすると、ユーザーの入力ごとにLambdaが呼び出されます。例えば1回の会話で3回のやり取りがあれば、Lambda呼び出しも3回以上発生します。コスト見積もりの際はこの点を考慮してください。

最新の料金は公式ページをご確認ください。
出典：Amazon Lex の料金 - AWS

9. おわりに

ここまでお読みいただきありがとうございます。
今回は、Lambda関数と連携して、注文データを動的に検索・応答できるボットを構築しました。

コードフック（ダイアログ・フルフィルメント）の仕組みを理解すれば、入力値のバリデーションからデータベース検索、外部API連携まで、あらゆるビジネスロジックをボットに組み込めるようになります。

次回#4では、構築したLexボットをAmazon Connectに統合し、電話で操作できる音声ボットを構築します。実際の電話回線からLexボットと会話する仕組みを作っていきましょう。

ではまた、お会いしましょう。

参考リンク

Amazon Lex V2 Lambda連携 公式ドキュメント

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