Agentforceの仕組み

AIエージェントが仕事を成し遂げるには、データ、推論、アクションの3つが必要です。Agentforceを使用すると、AIエージェントは任意のデータソースに接続し、リアルタイムで使用できます。また、Agentforceエージェントは、あらゆるワークフロー、自動化、APIを活用してタスクを完了することができます。 その仕組みについては、以下をお読みください。

信頼できるデータをAIエージェントに提供

Data Cloudにより、AIエージェントは既存のウェアハウスからデータをコピーしなくても、作業に必要なデータにリアルタイムでアクセスできるようになります。 接続された構造化データと非構造化データを参照する強力なAIエージェントを作成します。 これには、会社のナレッジ記事、CRM データ、外部データレイクなどが含まれます。

Agentforceでは、記事やポリシードキュメントなどの非構造化データが、AIエージェントに知識を提供するために使用されています。

メタデータにより、AIエージェントはビジネスのコンテキストと、利用可能なアクションを知ることができます。 メタデータはSalesforce Platformの中核部分です。プラットフォーム上に構築されたすべての項目、表示ラベル、エントリ、自動化には、 Agentforceが読んで理解できる関連メタデータがタグ付けされています。 このメタデータにより、AIエージェントはフローの使用方法や、取り込む必要があるデータを正確に把握できます。

AI エージェントが参照できるメタデータのビュー。

Prompt Builderを使用すると、AIエージェントが作業を行うために必要な正確なデータを提供でき、繰り返し使用可能なカスタマイズされたプロンプトを作成できます。 これらのプロンプトは、AIエージェントがRetrieval Augmented Generationを通じて構造化データと非構造化データをリアルタイムで検索および取得するために使用できます。

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Prompt Builderテンプレートワークスペースで、プロンプトが設定されます。
Agentforceでは、記事やポリシードキュメントなどの非構造化データが、AIエージェントに知識を提供するために使用されています。
AI エージェントが参照できるメタデータのビュー。
Prompt Builderテンプレートワークスペースで、プロンプトが設定されます。

Agentforceは、Atlas Reasoning Engineを使用して学習し、推論します。

Atlas Reasoning Engineは、複数のRAGモデルの長所を組み合わせたRAG(Ensemble Retrieval Augmented Generation)などの高度な技術を使用して、AIエージェントにきわめて特異的で正確なデータを見つけ出します。 AIエージェントは、構造化データと非構造化データを検索して、最初のタスクと同様の言語を見つけることができ、正確に対応して行動するために必要な知識を得ることができます。

Atlas 推論エンジン インターフェースのビューで、新しいデータ ライブラリが組み立てられています。

Atlas Reasoning Engineは、最初のプロンプトをより小さなタスクに分割し、各ステップで評価を行い、進め方の計画を提案します。 たとえば、AIエージェントが顧客からの問い合わせを処理している場合、AIエージェントは意図を特定し、関連データを検索し、アクション計画を作成し、アクションの有効性を評価します。 満足できない場合、AIエージェントは追加情報を求めて計画を適応させ、改良し続けます。 これにより、最初のプロンプトを正確に完了できます。

Atlas Reasoning Engine が絶えず改善を繰り返しながら学習し、推論する様子を示すグラフ。 

Atlas Reasoning Engineは、AIエージェントが利用可能なすべてのトピックに対してユーザーのリクエストを評価し、そのタスクを達成するために最も適切なものを選択します。

Agentforceで設定されているトピックのビューと、注文管理タスクのための自然言語による指示。
Atlas 推論エンジン インターフェースのビューで、新しいデータ ライブラリが組み立てられています。
Atlas Reasoning Engine が絶えず改善を繰り返しながら学習し、推論する様子を示すグラフ。 
Agentforceで設定されているトピックのビューと、注文管理タスクのための自然言語による指示。

Agentforce は、企業全体でアクションを実行します。

Agentforce は、Salesforce Customer 360 全体とネイティブに統合されています。 セールス・サービスからコマース・マーケティングまで、AIエージェントはCRMアプリケーションから完全な顧客コンテキストを使用し、従業員の作業フロー内で直接アクションを実行できます。 たとえば、AIエージェントはエンゲージメントデータを使用して、アップセルの機会を特定し、見込み客にパーソナライズされたメールを生成できます。

営業顧客と営業 AI エージェントの間で価格について話し合っている様子が表示されたチャット ウィンドウ。

Agentforce は、Webチャット、モバイルチャット、メール、SMS、 Slack に埋め込むことができるため、顧客が何のチャネルを使用していても対応できます。 AIエージェントはネイティブに返信できるだけでなく、どのチャネルでも人間の従業員にシームレスに引き継ぐことができます。 たとえば顧客は、あなたのウェブサイトにログオンし、AIエージェントと会話して、壊れたアイテムのトラブルシューティングを行うことができます。 AIエージェントは、ケースをクローズするためのベストプラクティスとトラブルシューティングの手順を返信します。

チャットウィンドウで、営業エージェントは営業担当者に取引先に関する背景情報を提供します。

AIエージェントは、ビジネスプロセスを自動化するために、あらかじめ構築されたフローを活用することができます。 AIエージェントは、フローを実行するように設定し、その出力を初期プロンプトへの応答に使用することもできます。AI エージェントをフローに埋め込むことで、さらに多くの作業を自動化することもできます。 たとえば、AIエージェントはフローを実行して、特定の条件に基づいて顧客が起票したケースの優先度を自動的に上げることができます。

ホテル予約システムのワークフロー設定と、それで使用されるデータ型のビュー。
営業顧客と営業 AI エージェントの間で価格について話し合っている様子が表示されたチャット ウィンドウ。
チャットウィンドウで、営業エージェントは営業担当者に取引先に関する背景情報を提供します。
ホテル予約システムのワークフロー設定と、それで使用されるデータ型のビュー。
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Agentforceのよくある質問

AIエージェントは、プロアクティブかつ自律的に作業を行うことができるインテリジェントなシステムであり、人間の入力を必要としません。 AIエージェントは、データや自動化の変更によって起動することができます。 人間の会話をダイナミックに理解し、反応することが可能です。 また、機械学習と自然言語処理 (NLP) を利用して、単純な質問への回答から複雑な問題の解決まで、幅広いタスクを推論して処理します。

従来のチャットボットでは、問い合わせに対応するために事前に決められた会話ツリーが必要でした。 それとは対照的に、AIエージェントは動的です。 人間の言葉や会話に適応することができ、推論する能力も持っています。 彼らは会話を理解し、それに対処するための計画を立て、利用可能なツールを理解し、最善の行動を取ります。

AIエージェントは、あらゆるユースケースや業界に合わせてカスタマイズできます。 Salesforce には、サービス、セールス、マーケティング、コマース向けに幅広い即戦力となるAIエージェントが用意されているため、すぐに使い始めることができます。 これらは、AIエージェントが貴社のビジネスをサポートする方法の一例に過ぎません。

  • サービスエージェントは、購入履歴と会社のナレッジドキュメントに基づいて、パーソナライズされていて、かつブランディングされたアドバイスを使用して、顧客の問題のトラブルシューティングを自動的に支援できます
  • インサイドセールス(SDR)はの担当者は、リードにパーソナライズされた紹介メールを送信したり、価格設定に関する質問に回答したり、アカウントエグゼクティブのカレンダーにアクセスしてフォローアップの電話をスケジュールしたりできます
  • マーケティングアシスタントは、会社の目標に基づいて、キャンペーン、企画書、オーディエンスセグメント、メール、エンドツーエンドのジャーニーを生成できます
  • コマースエージェントは、貴社のウェブサイトを管理し、パーソナライズされたプロモーションを生成することができます

このEinstein Trust Layerは、データ保持ゼロ、毒性検出、安全なデータ取得、動的なグラウンディングなどの堅牢なセキュリティ機能とガードレールを通じて顧客データを保護します。 これにより、アウトプットの信頼性と精度が向上し、Salesforceエコシステム全体で AIエージェントの責任ある使用が保証されます。

たとえば、監査証跡機能は、AIエージェントのアクションと出力を追跡するために必要なデータを提供し、AIの使用が組織のセキュリティ、プライバシー、規制、およびAIガバナンスポリシーに準拠していることを保証します。

他のエージェントプラットフォームでは、複雑なデータ統合と自動化のためにカスタムで開発することが必要ですが、 Agentforce はすでに Salesforce Platformに組み込まれています。 既存のワークフロー、プロンプトテンプレート、Apex、APIをAIエージェントアクションにすぐに変換でき、 Data Cloud、 Slack、 MuleSoftなどのネイティブツールの機能が追加されています。 Agent Builderを使用すると、Salesforceのシステム管理者と開発者は、自然言語を使用して、AIエージェントに対して実行するジョブ、指示、アクション、ガードレールを作成できます。

Agentforceは、 Salesforce Platformと深く統合されており、AIエージェントが社内外のソースから必要とするすべてのデータとコンテキストを、Einstein Trust Layerを組み込みながら統合します。これにより、AIエージェントは正確で関連性の高いアクションを実行でき、ローコードフレームワークにより、より迅速に実装できます。 フローやApexなどの Platformツールを再利用し、その上にAIエージェントを構築できます。

また、Agentforceは、CRM、WhatsApp、Messenger、Webサイトなど、従業員と顧客がすでにやり取りしているすべてのチャネルにも接続しています。AIエージェントと話すために別のアプリケーションにアクセスする必要はありません。なぜなら、AIエージェントは既存の作業フローに価値をもたらしているからです。

Agentforceは、あらゆる規模のビジネスに適しています。Salesforceのお客様は、Enterprise Edition以上の$0アドオンであるSalesforce Foundationsを使用して、Agentforceを無料で試用できるようになりました。

Foundationsは、Agentforce、Sales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloud、Commerce Cloud、Data Cloudの追加の主要機能を使用してCRMを拡張することにより、企業がAIに備えるのを支援します。 Foundationsには、 Agentforce Service Agentとの最初の1,000回の会話を支援するクレジットが含まれるようになり、購入前にその機能を試すことができます。