Agentforce向けのAIエージェントペルソナ

著者：Nathan Lucy 、エージェント型エクスペリエンススペシャリスト
寄稿者：Matias Manuel Fonseca · Claude Sutterlin

Agentforceによる毎回のやり取りは、ブランド体験そのものです。AIエージェントの対応が没個性だったり、不自然だったり、一貫性に欠けていたりすると、ユーザーの不満を招き、信頼を損なうことになります。

このガイドでは、設計者、アーキテクト、管理者などを対象として、AIエージェントの明確なペルソナを設計、調整、導入するための体系的なフレームワークを紹介します。このフレームワークに従うことで、あらゆる会話でブランド独自の声を反映したAIエージェントを実現できます。なお、ここで取り上げる実装方法は、Agent Scriptと従来のAgentforce Builderの両方を対象としています。

ユーザーは会話型エージェントに接すると、数秒以内にそのAIエージェントの個性を感じ取ります。意図的に設計しなければ、AIエージェントは没個性になり、違和感どころか不快感すら与えてしまう可能性があります。ほとんどのユーザーは、AIエージェント以外の手段も選べます。そのため、AIエージェントの振る舞いは、ユーザーに利用してもらえるかどうかを左右する重要な要素です。AIエージェントが一貫して自然に対応できれば、ユーザーとの信頼関係が築かれ、利用の促進につながります。次の流れを意識しましょう。

この流れは、どこか1つでも欠けると簡単に崩れてしまいますそもそも、「自然さ」とはどのようなものなのでしょうか？

通信会社のサポート向けAIエージェントのケースを考えてみましょう。ユーザーは次のように訴えています。「この請求関係の問題について問い合わせるのは4回目です。もう説明するのはうんざりです。解決できないなら、今日中に他のプロバイダーに乗り替えます」

3種類のAIエージェントの回答を見てみましょう。

どの回答が適切でしょうか？どの回答が自然に聞こえるでしょうか？こうした質問の回答は、AIエージェントをリリースする前に用意しておくべきでしょう。ペルソナを意図的に設計しなければ、AIエージェントがどのように回答するかはモデル任せになってしまいます。

「自然な対応」は、ブランドごとにまったく異なります。各社のAIエージェントがリピート顧客を迎える際のさまざまな動的なウェルカムメッセージを見てみましょう。

• Aurelia Airways：「こんにちは、ハーディング様。お客様のSkywards残高は21万4,000マイルです。本日はどのようなご要件でしょうか？」
• Cluck-ee’s：「お久しぶりです。ナゲットをあっという間に完食しちゃいましたね。お代わりしますか、それとも別のメニューを注文しますか？
• FastGas：「お帰りなさい。ポイント残高は840ポイント。無料ドリンクと交換できます。ポイントを使用しますか？それとも貯めますか？
• Pawly Pet Food：「お帰りなさい。Lunaちゃんは新しいフードを気に入ってくれていますか？もし合わないようでしたら、すぐに交換します。面倒な手続きは不要です。今日は何か必要なものはございますか？」
• PennyWing：「ご利用ありがとうございます。31B席の狭い席も、もう慣れましたか？今回は予約の変更ですか？それとも何かご不満がおありですか？😜」

社内向けAIエージェントの場合は、従業員の体験を第一に考えて設計する必要があります。ペルソナを設定することで、「LLMにありがちな没個性的な話し方」から脱却しましょう。「何か他にお手伝いできることはありますか？」と毎回決まりきったように言うAIエージェントを仕事で使いたいと思う人は、いないでしょう。

ペルソナを入念に設計することには、次のように明確なメリットがあります。

• ブランドの独自性：AIエージェントは、今やブランドのタッチポイントになっています。没個性な対応に終始するAIがあふれる中、ブランドらしさを忠実に表現し、他社との差別化を図ることが重要です。
• 好感度と信頼性：ユーザーは、自然で一貫性のある対応をするAIエージェントに好感を持ち、信頼する傾向があります。その結果、利用促進や継続利用につながります。
• モデルへの依存度を低減：ペルソナをAgentforceに実装することで、LLMの自律性と柔軟性が向上します。基盤となるモデルが変わっても、AIエージェントは同じように対応できます。
• レビュー可能な成果物：ブランドチームや法務チームは、構造化されたペルソナドキュメントで修正や承認を行い、具体的に評価できます。
• エンジニアリングの準備体制：開発者は、プラットフォームの制限や機能を踏まえた明確な設計仕様を得られます。

ここでは、ペルソナ設計の基本となる考え方を紹介します。コンテキストの整理からステークホルダーとの連携まで、初期設定を進めるための指針を解説します。

コンテキストを最優先する：アイデンティティを定義する前に、コンテキストの必須事項を大まかに書き出しましょう。つまり、企業・ブランドの特徴、AIエージェントが対応する相手（従業員、顧客、パートナー）、対応する手段（チャット、メール、電話、マルチモーダル）を明らかにします。

ステークホルダーと関係を構築する：法務、ブランド、エクスペリエンスの各チームと話し合いましょう。このフレームワークをもとに議論を進め、AIエージェントのアイデンティティを共同で設計し、サンプルとなる会話を一緒に確認します。

まずは小さく始める：生成AIの振る舞いを設計する際には、何度も繰り返し検証する必要があります。まずは具体的なルールに沿った少数の指示から始めて、テストを行い、必要に応じて肉付けします。

ルールを明確に反映する：指示が具体的であるほど、出力はブレなくなり、一貫したものになります。信頼できるペルソナを設計するには、明確な視点が必要です。

肯定的な指示を書く：禁止事項が多すぎると、AIエージェントの行動を制限することになります。指示を肯定的な表現に変えてみましょう。否定的な指示は最小限に留めます。

包括性：フレームワークは指針であり、ルールブックではありません。要素を組み合わせる、値を新たに設定する、制約を上書きするなど、柔軟に設計しましょう。そのペルソナが必要とする資質を自由に指定します。重要なのは、あらゆる要素を意図的に決定することです。つまり、AIエージェントにユーモアセンスを持たせるのか？句読点にこだわるのか？といった要素を意図的に指定します。

この定義を実現するには、詳細なペルソナの指示が必要です。よくある「あなたは役に立つAIアシスタントです…」といった指示では不十分です。このフレームワークでは、AIエージェントのアイデンティティ（核となる特徴や動機）と要素（トーンやユーモアなど、個別に調整できる個性の側面）を定義します。

まずはアイデンティティの設定から始めましょう。ペルソナを3～5個の性格特性で定義します。この性格特性が、AIエージェントの人物像を決定づけ、その後の設計全体の基盤となり、制限にもなります。性格特性は意外な組み合わせでも構いませんが、矛盾は避けるべきです。アイデンティティの特性によって形付けられるAIエージェントの個性の違いを見てみましょう。

それぞれの特性には、会話での振る舞いを促す、明確な定義を与えます。Strikerの「決断力がある」という定義は、次のようになります。

一方、Lunaの「気品がある」という定義は、次のようになります。

アイデンティティの特徴は、AIエージェントのコミュニケーション方法だけでなく、AIエージェントの推論プロセスに影響を与えます。慎重に設定しましょう。

AIエージェントの言葉使いに、どの程度キャラクター性を反映させるかを決めますAIシステムをどれだけ人間に似せるかという点については活発な議論 がありますが、非現実的な期待を抱かせてしまうなど、AIエージェントの擬人化にはデメリットもあります。たとえば、AIエージェントが人間のように会話すると、ユーザーはAIが人間のように推論・思考できると期待してしまいます。

AIエージェントがあえて退屈な存在として振る舞うべき場合もあります。ATMや発券機の取引を処理するAIエージェントが目立つのは避けるべきでしょう。こうしたAIエージェントは機能的で予測可能な言語を使用しているため、話し方ではなく、説明している内容が重要になります。これは「話すシステム」です。会話は人格の表現ではなく、ユーザーとのやり取りを行うための手段にすぎません。

コンテキストがすべてを決定します。電話チャネルで不満を抱えた相手に対応する音声エージェントについて考えてみましょう。音声エージェントが風変わりな個性を発揮している場合、電話をかけてきた相手はどのように感じるでしょうか？

システムレベルでAIエージェントの個性の度合いを調整し、重大な問題を処理する際はユーモアを控えるなど、状況に応じてトーンを柔軟に使い分けるべきでしょう。

AIエージェントに本当に名前が必要かどうか判断しましょう。擬人化されたAIエージェントに名前があると親しみが湧きますが、取引を処理するだけのAIエージェントに名前があっても邪魔になるだけでしょう。「Alexa」や「Claude」のように人間らしい名前を付けるか、「Cortana」のように人間らしいけれど明らかに人工的な名前を付けるか、「カスタマーサポートエージェント」のように純粋に機能を説明する名前を付けるかを判断します。

AIエージェントのアイデンティティを一言に凝縮した名前がお勧めです。会話を始める前から、すでに第一印象が決まります。名前のアイデアはいくらでもあります。優れた名前には次のような効果があります。

• 感情に訴える：「Striker」という名前のセールスエージェントからは、エネルギーと目的意識が感じられます。
• 顧客を引きつける：農協向けエージェントに「Clover」といった名前を付けると、記憶に残りやすくなります。
• 社内文化との調和：カジュアルな社風の企業の社内向けエージェントに「Bug Squasher」という名前を付けるとぴったりです。
• ブランドとの調和：法律事務所向けエージェントには「Lex」などの落ち着いた名前がいいでしょう。
• 呼びやすい：「Ava」や「Bo」などは、音声だけで伝えても聞き取りやすい名前です。一方、「Xylo」などは発音が一定しない可能性があります。
• 機能的：コーディングエージェントに「Scripty」という名前を付けます。
• 抽象的：意味にとらわれず、雰囲気を伝える名前を付けると、AIエージェントが新しいアクションを獲得しても一貫性を保つことができます。たとえば「Koda」、「Lumi」などです。
• 名前なし：名前を持たないAIエージェントも有効であり、意図的な判断と言えます。
• 説明的：「サービスエージェント」や「[会社名]バーチャルアシスタント」など、地味に聞こえる名前は落ち着きやわかりやすさにつながります。
• 避けるべきアンチパターン：Tech_Assist_Agent_v2_Internal_Testはペルソナの名前とは言えません。API名を表示名として使用しないでください。

これらの要素は楽器の弦に例えることができます。それぞれが幅広い音色を奏でられます。心地よい和音を響かせるには、それぞれを個別に調整し、適切な音の組み合わせを選ぶ必要があります。上位の要素で選択した内容は、下位の要素に影響を与え、選択肢を制限します。

これらの任意のリストは、ガイダンスとガードレールになります。最初の2つはアイデンティティを補強するものです。残りは具体的な言葉遣いやガードレールに関するものです。

価値観：AIエージェントの信念：その世界観と動機の核となるもの。各々が持つ価値観は、目に見える行動を生み出す信念です。たとえば、「価格よりも品質を重視する」価値観を持ったAIエージェントは、最安の製品ではなく、適切な製品を推奨するはずです。

ネガティブアイデンティティ：キャラクターレベルのアンチパターン：それぞれのステートメントは、行動ルールではなく、絶対になってはいけない人物像（キャラクタータイプ）を示します。たとえば、セールスコーチエージェントは、「悲観的な見方をせず、あらゆる問題を解決可能なものとして捉える人物」です。

ガードレール：AIエージェントに「発言してもよい」範囲を明確に認識させます。たとえば、「医療に関する助言をしないこと」などがあります。

禁止ワードリスト：特定のフレーズを明確に禁止することは、モデルのトレーニングの初期設定より優先されます。「良い質問ですね！」や「喜んでお手伝いします」といったフレーズは、凡庸なアシスタントの行動を想像させるため、キャラクターが台無しになります。禁止ワードリストは、もっとも信頼できる行動制約になります。プレッシャーがかかると他のペルソナ要素が薄れることがありますが、禁止事項は維持される傾向があります。

フレーズブック：AIエージェントの「言葉の指紋」：特有の受け答え、話題転換、会話のつなぎ方、特徴的な言い回しです。

辞書：AIエージェントが使用するブランド全体に共有する用語や特定分野に固有の用語、およびその簡単な定義：ブランド名、製品ライン、その他の共通用語が該当します。

AIエージェントのペルソナを作成しました。次に何をすべきでしょうか？

このセクションでは、AIエージェントを想定どおりに行動させるためのAgentforceの設定に関する検証済みの戦略を紹介します。

Agent Scriptは、新たなAIエージェントの構築に適したツールです。このガイドには、チームが現在も使用している従来のAgentforce Builder向けの実装ガイダンスも含まれています。使用するツールにかかわらず、ペルソナの指示を構成する際は、1つの全体的なペルソナブロック、サブAIエージェントの調整用オーバーレイ、固定メッセージを軸として進めましょう。

ペルソナコンテンツの大部分は、グローバル指示として規定されます。このグローバル指示により、AIエージェントの基準となるアイデンティティと要素があらゆる会話に反映されます。

ペルソナの一貫性を特に重視するなら、Agent Scriptの使用を推奨します。従来のAgentforce Builderでは、500単語ほどのグローバルペルソナブロックを定義しておけば、長時間のセッションでも対応能力を維持できます。Agent Scriptは、出力をより高度に制御できるように設計されているため、さらに高いレジリエンスを実現できます。system.instructionsは、会話の履歴と競合するコンテキストではなく、コアロジックとして扱われます。そのため、会話の回数（ターン）が多くなっても、ペルソナの指示が薄まることはありません。Builderのペルソナは、場合によっては中立的な状態に戻ってしまうことがあります。ネガティブな制約は、BuilderよりもAgent Scriptの方がより一貫して反映されます。口調も、より安定しています。

Droverを紹介します。彼はセールスコーチエージェント向けの口数の少ないオーストラリア人のストックマン（カウボーイ）です。このDroverのグローバル指示の抜粋は、いずれのツールでも機能します。

注：Agent Scriptでは、指示コンテンツに|（リテラルブロックスカラー）記号を必ず使用してください。この記号がないと、「簡潔さ：中程度…」などの行が、指示テキストではなくYAMLのキーと値の組み合わせとして解析されます。

サブAIエージェントとは、AIエージェントが実行できる仕事のことです。サブAIエージェントレベルの指示は、グローバル指示の基準セットにもとづいて変化します。AIエージェントが何者であるかを再定義するものではなく、それを磨き上げ、調整するためのものです。サブAIエージェントの指示がグローバル指示と矛盾する場合、モデルはその指示を無視するのではなく、調整します。グローバル指示はコアアイデンティティとして扱い、サブAIエージェント指示は状況に応じて適用します。サブAIエージェントは、AIエージェントがコンテキストの中で何をどのように行うのか制御します。

サブAIエージェントの話し方を根本的に変えるには、別のAIエージェントとして構成しなければならない場合があります。プラットフォームの仕様書では、サブAIエージェントレベルのsystem:ブロックは、そのトピックに対するグローバルなsystem.instructionsを上書きすると規定しています。この仕様はペルソナを大きく変化させる場合のみ使用し、通常はすべての指示を一致させるようにしてください。サブAIエージェントレベルの標準的な調整では、reasoning.instructionsを常に使用します。

便利なサブAIエージェント調整の項目としては、簡潔さ、トーンの柔軟さ、フレーズブックエントリ、ユーモアガイダンス、辞書、リマインダーがあります。

簡潔さ：サブAIエージェントが異なれば、回答の長さも異なるはずです。

ステータスチェックサブAIエージェント：

取引分析サブAIエージェント

トーンの柔軟さ：感情的な色彩と共感レベルがサブAIエージェントのコンテキストでどのように変化するか示します。

エスカレーションサブAIエージェント：

データ取得サブAIエージェント：

フレーズブックエントリ：サブAIエージェントに関連する状況に応じたフレーズです。

ユーモアガイダンス：このサブAIエージェントでユーモアが適切なのか、抑制すべきなのかを指定します。エラー時、エスカレーション時、重大なコンテキストではユーモアを常に抑制します。

サブAIエージェント辞書：各サブエージェントの分野に特化したドメイン用語集。高級時計を取り扱うAIエージェントの場合は、「ムーブメント」、「クロノグラフ」、「キャリバー」、「複雑機構」などの用語が考えられます。こうした用語は製品サブAIエージェントに属するものであり、発送サブAIエージェントには該当しません。専門的な用語集をグローバルに組み込むと、コンテキストが損なわれ、単純なサービスのやり取りでもAIエージェントが専門用語を多用してしまう原因になります。関連する専門用語や使用に関する注意点がある場合は、辞書：ブロックをサブAIエージェントのペルソナ指示に追加します。

ペルソナリマインダー：サブAIエージェント指示の中に、グローバルペルソナを参照する短い指示を含めます。こうした指針により、ペルソナがより明確になり、長いセッションでの設定ズレを軽減できます。

以下の例では、Agent ScriptにおけるDroverの取引分析サブAIエージェントの要素を調整しています。

従来のAgentforce Builderでは、「|」以降のテキストは取引分析トピックの指示に記述します。

AIエージェントが出力するすべてのメッセージはペルソナに沿った表現にします。LLMが生成しないメッセージも例外ではありません。ペルソナの話し方に合わせた固定コンテンツを記述しましょう。固定メッセージを設定しないと、キャラクターの設定にそぐわない没個性なテキストやデバッグ用コンテンツを出力してしまいます。

読み込み中のテキストは操作ごとに固有の内容であるべきです。このテキストは、AIエージェントが何をしているのかをユーザーに伝えるためにシステムステータスを可視化する1つの形態です。

セールスコーチエージェントとして実務的に対応するDroverと温かく対応するJunoが同じメッセージを出力する場合を比較してみましょう。

これらのフィールドは、従来のAgentforce Builderに固有のものです。慎重に扱わないと、Global_Instructionsで実装されているペルソナと干渉する可能性があります。

AIエージェントが何をしているのか、1～2文で記述します。 Global_Instructionsが存在する場合は、文体的なペルソナを役割に組み込まないでください。ペルソナが平坦化する原因になります。モデルが役割を最優先して行動すると、グローバルブロックのより細かいツールを無視する可能性があります。特徴的な話し方が弱くなり、フレーズブックを軽視するようになります。文体に関するペルソナ設定はGlobal_Instructionsで記述し、役割は最小限に抑えます。たとえば、以下のように設定します。

説明にもペルソナを組み込むことはできます。LLMもその内容を読み取ります。ただし、Global_Instructionsを使用することをお勧めします。説明は、AIエージェントの目的とユーザーに関するコンテキストの一覧化を意図しており、ペルソナより機能性を重視しています。

その企業が何をしているのか、どのようなユーザー層なのか、他社と何が違うのかを記述します。このフィールドがAIエージェントの評価の枠組みになります。B2B SaaS企業のサポート担当AIエージェントは、高級小売ブランドのサポートAIエージェントとは異なる話し方になります。同じ要素の設定を選択していても、置かれているコンテキストが異なるためです。

トーンドロップダウンは大まかな設定を行うための機能です。主に、口調とフォーマル度に対応づけられます。実際のペルソナの設定はグローバル指示で行います。

意図する話し方に合わせドロップダウンを設定します。設定がふさわしくないとAIエージェントの挙動がぶれます。まず口調がその影響を受けます。トーンドロップダウンを変更すると、話し方だけでなく、AIエージェントの対応内容にも影響が出ます。「フォーマル」または「中立的」を選択すると、標準的なアクション（ケースコメントの追加やケースステータスの更新）を提供するようにAIエージェントを促すことができます。選択内容がペルソナと反するのではなく、一致するようにテストします。

AIエージェントの振る舞いを規定している場合は、AIエージェントの設計になります。AIエージェントの話し方を規定している場合は、ペルソナの定義になります。API名、AIエージェント種別、トピック、アクション、データソース、言語、AIエージェントユーザーは、AIエージェントの設計に該当します。

考慮すべき点と期待される成果

このガイドは、AIエージェントペルソナを設計するための実践的なガイダンスを提供するものであり、細かな基準を定めるものではありません。ペルソナ設計のポイントは、自然なやり取りを促すことです。実在する人物を模倣するのではなく、AIエージェントに適したキャラクターを設計することが主眼となります。エージェント型AIの分野は急速に進化しており、AIエージェントのペルソナや振る舞いのベストプラクティスは今度も発展し続ける見込みです。

ペルソナを実装する際のパターンは、現在のAgentforce機能にもとづいています。ツールが進化すれば、実装方法も変化します。ここで紹介する手法は大まかな方向性としては正しく、複数ターンの会話でもペルソナの一貫性を維持できます。しかし、LLMが生成する出力は確率論的であり、ペルソナの指示が最終的なユーザー向け出力に反映されるまでには長い処理段階があります。

これらのパターンは、ユースケース、顧客の期待、組織的なニーズのコンテキストに合わせて慎重に適用してください。ユーザーにリリースする前にペルソナの振る舞いを徹底的にテストし、早い段階で法務、ブランド、AI倫理チームを関与させましょう。

導入にあたって

AIエージェントペルソナは、AIエージェントの品質の基盤であり、導入を促す要素になります。このフレームワークを活用することにより、チームはAIエージェントの人格設計に関する共通認識と、Agentforceへの実装方法を確立できます。

まずはアイデンティティから始めましょう。AIエージェントのあり方を定めるために、その特性をいくつかまとめます。そして要素を調整することで、ペルソナの表現方法を形成します。ペルソナをグローバル指示に組み込み、サブAIエージェントで調整して、あらゆる固定メッセージをキャラクターに合わせて記述します。その後、テストを実施します。一度で終わりではなく、AIエージェントの継続的な改善の一環としてテストを繰り返しましょう。

信頼されるAIエージェントとは、目的を持って明確に設計されたと感じられるエージェントです。それをもたらすのが、AIエージェントペルソナなのです。

このガイドは、同僚のガイダンスとサポートがなければ完成しませんでした。

• Dru Olding — Agentforce BuilderとAgent Scriptでシステマティックなテストを設計して実施し、エンコーディングモデルを検証して、ツール間でのペルソナ遵守度の違い、役割フィールドとグローバル指示間の相互作用、トーンドロップダウンの挙動について独自の事実を発見しました。
• Matias Manuel Fonseca — 両方のAIエージェントオーサリングツールでコアとなるエンコーディング仮説を検証し、Agent Scriptの方がペルソナのレジリエンス（耐障害性）が高くなることを独自に確認しました。彼の洞察に満ちたフィードバックにより、テキストの一部を修正できました。
• Claude Sutterlin — このガイドにインスピレーションと指針をもたらし、構成や論旨に影響を与え、完成の日を見届けてくれました。
• Philipp Hänggi — このフレームワークに言語学や会話設計に関する豊富な専門知識をもたらし、特に名前の付け方や個性の強度に関するセクションを充実させてくれました。
• Tiffany Flynn — アイデンティティの形成に役立つ例を共有し、エンコーディング戦略について貴重なフィードバックを与えてくれました。
• Jag Valaiyapathy — Claude CodeとAgent Skillsを紹介してくれました。これらはペルソナを定義してエンコーディングするための主要ツールになっています。
• Jen Ridge＆Ellie Brain — Conversation Design Institute の資格取得を勧めてくれたことが、このガイドを作成するきっかけとなりました。
• Jeff Rainwater — 辞書の用例を考案してくれました。
• エージェント型体験の専門家たち — 初期のフレームワークを確認し、貴重なフィードバックを共有し、顧客との現場で実践してくれた素晴らしい同僚たちです。

AIエージェントペルソナのフレームワークは、複数の出版物のアイデアを統合し、AIエージェント向けの独自のペルソナ設計システムとして形にしたものです。

Conversation Design Institute（CDI） ：意図的なペルソナ設計に関する基本的な原則。パレイドリア効果、自然で一貫した応答の重視、アイデンティティ、口調などを紹介しています。

Nielsen Norman Group（NN/g）：UXライティングにおける音声とトーンの研究、音声（普遍的）とトーン（状況的）の区別、要素境界の判断材料となる経験則にもとづく一般的な設計原則を扱います。Kate Moran、「The Four Dimensions of Tone of Voice 」、2023年更新。

Amazon Alexa Design Guidelines ：音声チャネルパラメータ（ピッチ、会話の速度、エネルギー）と音声固有のペルソナに関する考慮事項。

Google Conversation Design Guidelines ：ペルソナの定義、エラー処理パターン、会話インターフェースにおけるターンの切り替えの原則。

Agentforceドキュメント：プラットフォームアーキテクチャ、Agentforce Builderのフィールド制約、エンコーディングアプローチを形成する設計パターン。

AIとの対話方法：効果的なプロンプトを記述するための実践ガイド

AIエージェントに人間の名前をつけるべきか？