データを利用してより良いエージェントを作る

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

• 分析を使用することで問題を特定する。
  
• 問題を絞り込むためにテストがどう役立つかを説明する。
  
• 生成 AI を使用してサブエージェントに変更を加える、または新しいサブエージェントを作成する。
  

これまで、エージェントの分析の 主な 2 種類である AgentForce 分析と発言分析について説明してきました。エージェントに関して、パフォーマンスがどうか、使用されているかどうか、応答がユーザーのニーズを満たしているかどうかなどの情報が得られることは素晴らしいことですが、それを使用して情報に基づく意思決定を行ってこそ意味があります。その方法を見てみましょう。

トレンドの特定

AgentForce 分析と発言分析のダッシュボードを使用すれば、トレンドを確認することができます。その中には問題があるトレンドもあります。採用率が落ちていることやサブエージェントによって処理されるべき発言が汎用バケットに分類されていることに気づくこともあるかもしれません。これは有用な情報ですが、それをどうすればよいのでしょうか? そこでテストを行います。

エージェントのテスト

[Setup (設定)] にあるテストセンターでは、一括テストを使用してサブエージェントと発言をチェックできます。最も簡単に使用する方法は、生成 AI にテストケースを作成させることですが、自分のテストケースを含む CSV ファイルをアップロードすることもできます。次に、テストが実行され、応答が発言と一致しない場合には通知されます。この詳しい手順については「Agentforce テストセンター」モジュールを参照してください。

テストの結果が出ると、さらに多くのデータが得られます。今度はそれをどうすればよいでしょうか? Agentforce Builder でテストします。[Setup (設定)] で、エージェントを開き、[Open in Builder (ビルダーで開く)] をクリックします。ここでは、一括レベルではなく会話レベルでテストを行って、リアルタイムでエージェントが何を行うかを見ることができます。テストセンターで失敗したテストを使用することで、問題の特定を迅速に始めることもできます。会話パネルに発言を入力し、プランナーで結果を確認して、エージェントがどのサブエージェントが会話に適していると判断したかを調べます。想定したものと違っていた場合は、 望ましい結果が得られるまでサブエージェントを追加または削除するか、カスタムトピックを編集できます。

最新の Agentforce Builder が正式リリースされました!

Agentforce がアップグレードされています! 2026 年 2 月に、新しいエージェント構築エクスペリエンスが正式リリースされました。このバッジでは、新しいビルダーではなく、従来のビルダーを参照しますが、まもなく更新されます。新しいビルダーを今すぐ使い始める場合は、「最新の Agentforce Builder のツアー」トレイルを受講するか、Agentforce ドキュメントを参照してください。

ソリューションの作成

問題を特定した場合や、少なくとも何を変更する必要があるかの見当がついた場合には、問題を解決するために Agentforce Builder でサブエージェントを変更または作成できます。ここでも 生成 AI を利用できます。Agentforce Builder で新しいサブエージェントを作成するときには、サブエージェントで行いたいことを入力して [Next (次へ)] をクリックします。

生成 AI によってすべてが作成されます。すべての指示も含まれています。必要な作業は、確認して、必要があれば変更や追加を行い、アクションを追加して、保存するだけです。このツールでは、生成 AI が説明、範囲、手順をレビューして改善点を提案するオプションがあるため、サブエージェントの変更も簡単です。すべてはボタンをクリックするだけで完了します。

Agentforce Builder で会話をもう一度開始して、更新によって目的を達成できたかどうかを確認します。満足できる結果が得られるまで上記の手順を繰り返します。

Coral Cloud Resorts のエージェントの改善

簡単に聞こえますね。Alex もそう考えています。ただし、有効なエージェントを変更することはできないため、彼はエージェントのダウンタイムを減らす計画を立てました。まず、問題がありそうなユーザー発言のクラスターを特定します。彼は、これらのクラスターがお客様の満足度に影響しているだろうかと考え、テストすることにします。

Alex は [Setup (設定)] から、[Testing Center (テストセンター)] を検索して選択します。テストセンターで新しいテストを作成し、生成 AI を使用してケースを作成します。次に、テストを実行します。応答が要求に一致していない失敗した発言がいくつかあります。一般的な要求をコピーし、Agentforce Builder に移動して、エージェントを無効にし、発言を会話パネルに入力します。

プランナーパネルで、エージェントが選択したサブエージェントが正しくないことがわかります。エージェントは汎用サブエージェントを使用しました。Alex は具体的なサブエージェントが最適な選択肢だと考えます。彼は [New Subagent (新規サブエージェント)] をクリックし、説明を追加し、Agentforce Builder の生成 AI にサブエージェント名、説明、範囲、指示の作成を任せます。サブエージェントで対応するアクションを追加し、保存します。会話をもう一度開始すると、今回はエージェントは新しいサブエージェントを正しく選択しました。おめでとうございます! エージェントをもう一度有効にして、稼働を開始します。

リソース

• ヘルプ: エージェントのテスト
• ヘルプ: Agentforce テストセンター
• Trailhead: Agentforce テストセンター