ライフサイエンス向け Agentforce の詳細を確認する

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。

• ライフサイエンス組織が AI アシスタントを導入している理由を説明する。
  
• Agentforce が Life Sciences Cloud の主なタスクをどのように自動化するか説明する。
  
• ライフサイエンス分野で Agentforce がサポートする主な領域とユーザーロールを挙げる。
  

始める前に

このモジュールを始める前に、次の推奨コンテンツを完了することを検討してください。

• Life Sciences Cloud の基礎
  
• Agentforce の基本
  

ブレークスルーを支える陰の努力

臨床試験、患者の治療、フィールドエンゲージメントの成功の裏には、大量のデータを処理する複雑なプロセスが張り巡らされています。臨床チームは、膨大なデータセットを分析し、瞬く間に研究サイトを選定して立ち上げます。患者サービス担当者は、わかりづらい給付情報を読み解きます。フィールド担当者やメディカルサイエンスリエゾン (MSL) は、臨床データと履歴データを統合して、あらゆる対応に備えます。

こうしたプロフェッショナルは高度な訓練を受けているにもかかわらず、一日の大半を、分断されたシステムを探し回って重要なインサイトを手作業で見つけ出さなければならない業務に費やしています。その結果、作業に時間がかかり、機会を逃しているほか、イノベーションを推進して、患者の治療成果を向上させる戦略的な業務に割ける時間が少なくなっています。

Life Sciences Cloud 向け Agentforce は、こうした状況を変えるために設計されています。Agentforce は、臨床、患者、医療、商業の各業務の最前線にエージェンティック AI を導入します。各種のインテリジェントなエージェントが、規制上のガードレールを遵守しながら、複雑なデータを分析し、予測インサイトを明らかにして、複数ステップのプロセスを自律的に実行します。

このモジュールでは、ライフサイエンスチームが Agentforce を活用して、治験や治療業務を迅速化し、複数のシステムから回答を見つけ出す時間を短縮して、お客様や患者とのやり取りの一貫性を高める方法について説明します。

業務をスマートに遂行する

Agentforce は、ライフサイエンスのワークフローに直接インテリジェントな業務アシスタントを導入します。Agentforce は単なる会話形式のツールではなく、複雑な臨床データや患者データを分析し、規制の対象となるプロセスに従って、クリニックから現場まで、チームが Salesforce で実際のアクションを実行できるようにします。

エージェントはそれぞれ、ライフサイエンスのユーザーがすでに行っている業務別に設計され、次の 3 つの要素で構成されています。

• スキル: 給付確認や訪問プランの事前作成など、各領域の業務向けに事前構築されたワークフローです。
  
• トピック: エージェントを定義したタスク種別や主題に集中させ、会話を脱線させることなく、監査可能な状態に維持します。
  
• アクション: サマリーの生成、主なレコードの詳細の取得、レコードの更新など、実行可能なステップです。
  

このモジュール型のフレームワークを使用して、実際の業務を反復可能なビルディングブロックに対応付けます。まず、特定のユースケースから開始して、そのインパクトを測定し、次のタスクに拡張します。

エージェントは、コンソール、モバイル、セキュアなポータルなど、ユーザーが業務を行う場所で対応します。システム管理者はクリック操作でエージェントを設定し、開発者は信頼できる Salesforce Platform でエージェントを拡張します。

ライフサイエンス向けに調整された AI ソリューション

ライフサイエンス向け Agentforce は、プラットフォームのコア機能と、業界のワークフロー向けに構築された独自のスキルを組み合わせた包括的なソリューションです。

ライフサイエンス向け Agentforce には、臨床、患者、医療、商業の各チームの主要な業務向けに事前構築されたスキル、トピック、アクションが用意されています。次の表は、それぞれの柱のいくつかの例を示しています。

上記の業種固有のスキルは強力ながら、まだほんの序の口です。ライフサイエンス向け Agentforce の真価は、Salesforce Platform のすべての機能と組み合わせたときに相乗効果が得られることです。つまり、チームがサービス向け Agentforce やセールス向け Agentforce のコア機能を活用し、その機能を Data 360 の一元的なデータ基盤でグラウンディングできることを意味します。

エージェントとデータを組み合わせれば、組織全体のプロセスを強化できます。以下にいくつかの例を挙げます。

• 臨床チームは、アクション可能なプランなどのコア機能を使用して、サイトの選定時に特定された治験責任医師に対する標準化されたアウトリーチ/フォローアップ計画を生成できる。
  
• 患者サービスチームは、サービス向け Agentforce で AI が生成したケースサマリーを活用して、患者のサポートコールの結果と主な詳細を瞬時に記録できる。
  
• 商業チームは、セールス向け Agentforce のセールスメールを使用して、訪問後に法規制に沿ってパーソナライズされたフォローアップメッセージのドラフトを作成できる。
  

業務別の機能とプラットフォーム機能のこのシームレスな融合は、インテリジェンスの中核エンジンとして機能する Data 360 によって実現されます。Data 360 は、Salesforce の患者レコード、データレイクの臨床試験データ、外部の電子カルテ (EHR) や検査システムから取り込んだ情報など、あらゆるソースからのデータを安全に接続してハーモナイズします。このハーモナイズされたデータが、正確性の高い AI の強固な基盤となり、エージェントが実行する各アクションが信頼できる完全なデータに基づくことになるため、スマートかつ効果的な成果がもたらされます。

信頼を基盤とするソリューション

ライフサイエンスの業務は、プライバシー、正確性、トレーサビリティに関する厳格な標準で管理されています。Agentforce は、Salesforce Trust Layer 内で動作して、次の要求を満たします。

• データの保護: データが Salesforce の信頼境界内に保持されます。ロールベースのコントロールと同意を使用して、ユーザーのアクセス権を設定します。
  
• 監査機能: エージェントは、何を行い、なぜそのことを行ったのか、どのソースを使用したかに関する記録を保持しているため、その記録を確認して報告することができます。
  
• ポリシーに応じた自動化: 開示の追跡、電子署名、監査要件を満たす保持ポリシーなど、定義されたルールに従ってアクションが実行されます。
  

チームが機密性の高い保健医療データを取り扱う場合でも、グローバルなプライバシールールを管理する場合でも、電子レコードの整合性を確保する場合でも、Agentforce は必要とする規律をチームが期待するスピードでサポートします。

ユーザーに取って代わるのではなく、ユーザーの能力を高める

Agentforce はチームの専門知識に取って代わるものではありません。チームの専門知識を更に高めます。たとえば、次のような例があります。

• 定型のメールやサマリーのドラフトが作成され、関連する項目に値が入力済みのため、ケースエージェントの業務が加速する。
  
• エンゲージメントに実際の処方傾向や過去のコンテンツとのやり取りが反映されていれば、フィールド担当者が戦略的なアプローチをとることができる。
  
• サイトのおすすめが、実現可能性モデルと過去の治験実績で裏付けられ、前提条件が明示されていれば、臨床責任者が適切な選択をすることができる。
  

Agentforce は、チームの戦略的パートナーの役割を果たします。日常業務を自動化し、重要なインサイトを提示してくれるため、エキスパートは最も重要なこと、つまり、複雑な意思決定、強固な関係構築、イノベーションの推進など、自らの判断を要する業務に専念することができます。

次のステップ

この単元では、Agentforce とは何か、Life Sciences Cloud とどのように連携するのかを見てきました。スキル、トピック、アクションといったビルディングブロックについて学び、それらが臨床、患者、医療、商業という柱にどのように関連しているのかを確認しました。

現場でこのすべてがどのように機能するのか知りたいと思いませんか? 次の単元で、Agentforce で臨床試験の業務を強化する方法について解説します。

リソース

• Salesforce サイト: Agentforce: AI for Life Sciences and Pharma (Agentforce: ライフサイエンスと製薬会社向けの AI)