大規模な信頼の構築：エンタープライズナレッジが信頼できる AIの基盤である理由

※本記事は2025年7月11日に米国で公開されたBuilding Trust at Scale: Why Enterprise Knowledge Is the Foundation of Trustworthy AIの抄訳です。本記事の正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。

AIはインテリジェンスの新時代を告げるものですが、その革命と並行して、静かな信頼の危機も生じています。AIを単なる優れた技術から真に信頼できる技術へと進化させるためには、一貫して信頼性の高いアウトプットを提供する能力という重要な要素があることが、企業の間で認識されつつあります。この能力は、多くの場合、生データだけでなく、企業の知識に内在する包括的で微妙なニュアンスを含む堅固なコンテキストにも依存します。この「エンタープライズナレッジ」は、単に価値のあるものというだけではありません。それは、大規模で真に信頼できるAIを構築するための基盤です。

なぜなら、エンタープライズナレッジは、単に企業のデータの総和ではないからです。それは、組織内に存在する、構造化されていないインテリジェンスの集合体です。これには、文書、Eメール、顧客とのインタラクション、社内ガイド、さらにはチームのナレッジのニュアンスまで、多くの場合未活用である構造化されていない情報‌の宝庫が含まれます。しかし、顧客データ（氏名、住所、電話番号）、金融取引、商品情報など、意図的に作成、編集、維持されている情報も含まれます。

それは誰もが保有しているものです。エンジニアリングチームにとってはAPIドキュメントの正確さ、マーケティングチームにとっては市場調査から得たインサイト、法務チームにとってはコンプライアンスガイドラインの正確な遵守、営業チームにとっては効果的なトレーニング資料、カスタマーサービスチームにとっては顧客ライフサイクルの深い理解です。この豊富で多様なリポジトリが、信頼性の高い AI を構築する基盤となっています。

この隠れたインテリジェンスの量が、最新の統計では全企業データの80%以上にも上ることは当然のことでしょう。PDF、マニュアル、入社時資料、FAQ、社内ガイドなど、厳選された豊富なコンテンツは、顧客とのあらゆるインタラクション、チームのプロセスおよび戦略的な意思決定を支えています。しかし、その多くは孤立したままで活用されておらず、インテリジェントシステムによって活用されるのを待つ、広大な可能性の海となっています。

エンタープライズナレッジが信頼性の高いAIの基盤となる4つの理由

AIシステムの信頼性は、そのトレーニングに使用された情報の信頼性によって決まります。環境を観察し、意思決定を行い、自ら行動を起こすことができるシステムである AIエージェントにとって、包括的で高品質のエンタープライズナレッジにアクセスできることは、いくつかの重要な理由から不可欠です。

自信に満ちた意思決定の促進：エージェンティックAIシステムは自律的に意思決定を行います。これらの意思決定の信頼性は、処理される情報によって決まります。包括的なエンタープライズナレッジは、AIエージェントが効果的に推論し、ニュアンスを理解し、ビジネス目標に沿った情報に基づいた選択を行うために必要な、豊富なコンテキストと多様なデータポイントを提供します。組織のナレッジを包括的に把握していない場合、AIエージェントは表面的な、あるいは誤った意思決定を行うリスクがあります。それは信頼を損なうことになります。AIエージェントが信頼性の高い統合された情報源を活用することで、その行動はより予測可能で、透明性が高く、最終的には信頼性の高いものになります。
コンテキストの正確性とパーソナライゼーションの確保：AIが顧客や従業員を真に支援するためには、状況の具体的なコンテキストを把握する必要があります。エンタープライズナレッジにより、AIエージェントは体験をパーソナライズし、カスタマイズされたソリューションを提供し、ニーズを正確に予測することができます。Agentforceの開発は、インテリジェントで信頼性と関連性の高いインタラクションを実現するために、顧客データの統合ビューへのアクセスと処理が不可欠であることを示しています。
倫理的なイノベーションと効率の推進：膨大な量のエンタープライズナレッジを分析することで、エージェンティックAIはパターンを識別し、隠れたインサイトを発見し、複雑なワークフローを自動化できます。この集合知は、信頼性の高いナレッジベースにより、確立された倫理的枠組みの中で運用されながら、プロセスの最適化、新たな機会の発見および効率とイノベーションの促進に貢献します。
コンプライアンスとガバナンスの維持：規制の厳しい業界では、エージェンティックAI は厳格なガイドラインの範囲内で動作しなければなりません。エンタープライズナレッジは、適切に管理および保護されている場合、倫理的に、かつ定義された範囲内で機能するAIエージェントを構築するための不可欠なフレームワークとなります。ガバナンスを念頭に置いて構築されたプラットフォームがますます増加しており、組織はAIエージェントが使用する機密情報へのアクセスを管理および制御することができ、コンプライアンスを通じて信頼を強化することができます。

Salesforce Data Cloudの違い：信頼性の高いAI実現のためのナレッジの統合

企業内のナレッジが断片化されていることは大きな課題です。Salesforce Data Cloud は、CRM、マーケティング、セールス、サービスなど、さまざまなソースからのデータを接続して調整し、一体化するための統合プラットフォームを提供するという、独自のアプローチを採用しています。これにより、Agentforceを含む AI アプリケーション用に特別に設計された、包括的でアクセスしやすいナレッジベースが構築されます。その仕組みは次のとおりです。

データサイロをシームレスに打破： Data Cloudは、データを単に接続するだけでなく、統合することで、AIエージェントがビジネスとその顧客に関する完全かつ一貫した全体像にアクセスできるようにし、他のデータプラットフォームでしばしば障害となる障壁を打ち破ります。
設計によるデータ品質とガバナンスの向上： データ品質を本質的に向上させ、堅牢なガバナンス機能を提供することで、信頼性の高いAIの基盤となるレイヤーを提供し、グラウンディング（基礎）からデータの整合性を確保します。
リアルタイムのデータアクセスを常に実現： Data Cloudは、AIエージェントが最新の情報を用いて業務を行うことを保証し、バッチ処理や古いデータに依存するシステムとは異なり、ダイナミックで応答性の高い AI に不可欠なリアルタイムアクセスを提供します。

Precina（英語）は、Data Cloudの安全なゼロコピー統合を活用して、患者のEMR、検査結果、画像データにアクセスし、Agentforceが信頼性の高いリアルタイムのインサイトを得られるようにすることで、パーソナライズされたコンプライアンスに準拠した糖尿病ケアを大規模に提供し、保険適用範囲の拡大を加速しています。このように考えてみてください。最先端のテクノロジーが、これまで見えなかった企業のシグナルを捉えるようになったのです。リーダーたちは、このことを直感的に理解する必要があります。問題は、顧客を満足させることから、真に顧客に奉仕することへと変革するための隠れた機会はどこにあるのか、ということです。

組織の活力は、正しいシグナルを読み取り、そのシグナルが示す内容に基づいて行動するかどうかによって決まります。しかし、生データだけでは不十分です。企業は、散在する情報を真のインテリジェンスに変換するための堅牢なインフラストラクチャを必要としています。

そこで、信頼のアーキテクチャが重要になります。Salesforce Data Cloud のようなプラットフォームは、単なるツールではありません。企業のナレッジの力を真に活用し、インテリジェントな自動化の潜在能力を最大限に引き出し、インテリジェントであるだけでなく、大規模でも真に信頼できる AI の実現に向けた道筋を築くために必要な、不可欠なインフラストラクチャです。