Agentic Work Unit（AWU）とは何ですか？
Agentic Work Unit（AWU）とは、AgentforceからSlackに至るまで、エージェント型エンタープライズ全体で行われている活動の広がりを測定するための、プラットフォームレベルの指標です。従来、業界ではトークン（モデルが処理するデータそのもの）に注目してきましたが、トークンはあくまで消費量を示すだけです。AWUは、Salesforceプラットフォームがお客様に代わって実行した仕事の総量を示す指標です。
Agentic Work Unitの仕組みはどのようになっていますか？
AWUは、AIエージェントが完了した1つの個別タスクを表す単位です。これは、生のインテリジェンス、すなわちモデルの推論が実際の業務アクションへと変わる瞬間を捉える指標です。具体的には、処理されたプロンプト、完了した推論チェーン、そして何より重要な呼び出されたツールが1 AWUとしてカウントされます。 Salesforceでは、AIの価値を正しく把握するために、次の2つの重要な数字を追跡しています。
- AWU：Salesforceプラットフォームがお客様に代わって実行する仕事量の総計を示します。
- 処理トークン数：グローバルなAI計算基盤におけるSalesforceのリソース消費量であり、プラットフォームの仕事量（スケール）にインフラ層としての根拠を与える指標です。
トークン数の測定だけでは不十分なのでしょうか？
これまでAIの成果は、消費したトークン数によって測定されてきました。しかし、トークンはAIが「どれだけ話したか」を示すだけで、実際に「どれだけの仕事を完了したか」は測定できません。そのためSalesforceは、新しい指標であるAgentic Work Unit（AWU）を導入しました。
AWUは常に一定量のトークンと対応しますか？
いいえ。固定ではありません。AWUとトークンの関係は可変で、プラットフォームの進化やお客様の実装の成熟に伴って、両者は乖離していくと見込まれます。これは、より少ないコストで、より多くの仕事をこなせるようになることを意味します。
FlowのトリガーやAPIの呼び出しなど、高頻度で決定論的なタスクは、処理が進むほど必要なトークン量が減り、「トークン効率」が高くなります。逆に、複雑な推論や自律的な問題解決では、実際に入力トークンが増えることがあります。特に、仕事の品質評価、バイブコーディング（Vibe Coding）によるエージェントの設計と最適化、より多くのコンテキストを活用した高度な応答生成など、AIエージェントがより高度なアクションを実行する場合です。
ここでの目的は、推論をどれだけ効率よく仕事に変換できているか、その比率を高めることです。つまり、入力トークンを使用して、簡潔で価値の高い出力トークンを生成することです。これは極めて重要です。LLMの世界では、出力トークンはそれに使用される入力よりも最大10倍のコストになる可能性があるためです。私たちの目標は、単に使用するトークンの数を減らすことではありません。高価な出力トークンの一つひとつが最大の仕事価値を生み出す状態を実現することです。
AWUはどのような成長を遂げていますか？
これまでに38億AWUを生成し、そのうち16億AWUを第1四半期だけで達成しました。前四半期比111％増の実績です。サービスエージェントは前四半期比で66%増加して第1四半期に2億3,200万AWUに達し、従業員エージェントは前四半期比で148%増加しました。Slackbotの使用量が増加したことで、Slack AIは前四半期比で347%増加しました。
