Amazon Connectチャットへリアルタイム翻訳機能を追加

Amazon Connectでチャット対応をしていると、どうしてもぶつかるのが「多言語対応」の壁です。
Amazon QなどのAIがAmazon Connectとネイティブに連携されている状況だと対応も早いですが、運用中でAI対応はこれからというケースがまだ多く、オペレーターが慌ててメッセージをコピーして、翻訳サイトにペーストして、結果をまたコピーして貼り付ける。ということが散見されます。

単に手間というだけならまだしも、レスポンスは遅れるし、なにより怖いのがセキュリティです。
「個人情報が含まれているかもしれない会話を、外部の翻訳サイトに貼り付ける」
企業のポリシーとしても避けなければいけない状況です。

そんなリスクや運用負荷から解放されたいということで、Amazon ConnectとLambda、Translateを連携させて、この翻訳作業を「セキュアに完全自動化」しました。
ネイティブにAIが使える状況にするのが一番なので、過渡期の対応として参考になればと手順を書いておきます。

仕組みはシンプルに

やりたいことは単純です。
AWSのサービスだけで完結させて、セキュリティリスクを排除しつつ、リアルタイムで翻訳すること。

アーキテクチャ

1. Amazon Connect: チャットの入り口。
2. AWS Lambda: 翻訳の仲介。
3. Amazon Translate: 翻訳エンジン。

外部ツールを経由せず、データがAWS内だけで完結するのが最大の安心ポイントです。
Translateは驚くほど速いので、翻訳のラグもほとんど気になりません。

作ってみた

1. 翻訳ロジック（Lambda/Python）

まずはConnectから呼び出されて翻訳を実行するLambdaを書きます。
Python(Boto3)だと、拍子抜けするくらい短く書けます。

言語の自動判別（auto）が優秀で、相手が何語で話しかけてきても勝手にターゲット言語（日本語など）にしてくれるのが素晴らしいです。

translate_chat_func.py

import json
import boto3

translate = boto3.client('translate')

def lambda_handler(event, context):
    try:
        # Connectから渡ってくるパラメータを取得
        message = event['Details']['Parameters']['Message']
        target_language = event['Details']['Parameters']['TargetLanguageCode'] # 例: 'ja'

        # Amazon Translateで翻訳実行
        # SourceLanguageCode='auto' にしておけば勝手に判別
        response = translate.translate_text(
            Text=message,
            SourceLanguageCode='auto', 
            TargetLanguageCode=target_language
        )
        
        translated_text = response['TranslatedText']
        source_language_used = response['SourceLanguageCode']

        # Connectに返す
        return {
            'translatedText': translated_text,
            'sourceLanguage': source_language_used
        }

    except Exception as e:
        print(f"Error during translation: {e}")
        # エラー時はとりあえず元のテキストを返す
        return {
            'translatedText': f"[翻訳エラー] {message}", 
            'sourceLanguage': 'unknown'
        }

2. デプロイはIaCで（CloudFormation）

手動でポチポチ設定するのもいいですがIAMロールの設定ミスは命取り。
ここはCloudFormationで確実に行きます。

template.yaml (抜粋)

Resources:
  # 1. Lambda実行用IAMロール
  TranslationLambdaExecutionRole:
    Type: AWS::IAM::Role
    Properties:
      AssumeRolePolicyDocument:
        Version: '2012-10-17'
        Statement:
          - Effect: Allow
            Principal: { Service: 'lambda.amazonaws.com' }
            Action: 'sts:AssumeRole'
      ManagedPolicyArns:
        - arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSLambdaBasicExecutionRole
      Policies:
        - PolicyName: AmazonTranslateAccessPolicy
          PolicyDocument:
            Version: '2012-10-17'
            Statement:
              - Effect: Allow
                Action: 'translate:TranslateText' # ここ重要
                Resource: '*'

  # 2. 翻訳Lambda関数本体
  RealTimeTranslationLambda:
    Type: AWS::Lambda::Function
    Properties:
      FunctionName: !Sub "${AWS::StackName}-ChatTranslator"
      Handler: 'index.lambda_handler'
      Role: !GetAtt TranslationLambdaExecutionRole.Arn
      Runtime: python3.9
      Timeout: 15
      Code:
        S3Bucket: your-code-bucket
        S3Key: translation_lambda.zip
      
  # 3. ConnectからLambdaを呼び出せるようにする権限
  ConnectInvokePermission:
    Type: AWS::Lambda::Permission
    Properties:
      Action: 'lambda:InvokeFunction'
      FunctionName: !GetAtt RealTimeTranslationLambda.Arn
      Principal: 'connect.amazonaws.com'
      # 自身のインスタンスARNに書き換えてください
      SourceArn: !Sub 'arn:aws:connect:${AWS::Region}:${AWS::AccountId}:instance/${ConnectInstanceId}/*'

これでデプロイすれば、権限周りも含めて環境が一発で整います。

3. 仕上げ：Connectのフローに組み込む

あとはAmazon Connectの管理画面（コンタクトフロー）で設定するだけ。

1. Lambda呼び出し: 作ったLambdaを呼び出すブロックを配置。入力パラメータに Message と TargetLanguageCode を渡します。
2. 属性の設定: Lambdaから返ってきた translatedText を受け取る。
3. 表示: オペレーターへの表示テキストに、その属性を埋め込む。

これだけで、オペレーターの画面には「翻訳された日本語」が表示されるようになります。

解放された現場

これでようやく、オペレーターは「翻訳サイトとの往復」という作業から解放されます。
AWS内で完結しているので、機密情報が外に漏れる心配もありません。

Amazon Translateには「Custom Terminology（専門用語辞書）」という機能もあるので、社内用語や製品名を登録しておけば、さらに翻訳精度が上がって便利です。

多言語対応したいがAIがネイティブに使えないという状況ならぜひ試してみてください。