はじめての Agentforce Service Agent
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。
- Agentforce Service Agent について説明する。
- Agentforce Service Agent と他のボットの違いを説明する。
Agentforce Service Agent とは?
Agentforce Service Agent により、カスタマーサービスの自動化が飛躍的に前進します。硬直かつ断定的なダイアログになりがちな従来のチャットボットとは異なり、こうした自律型エージェントは生成 AI を使用して、セルフサービスポータルやメッセージングチャネルの全域で 24 時間稼働し、タスクを処理して判断を下し、会社のブランドを反映した自然な応答で対応します。Agentforce Service Agent は各自の信頼できるビジネスデータと知識ベースでグラウンディングされるため、コンテキストに応じた極めて関連性の高い情報を提示して、ビジネスやカスタマーサービスの具体的な目標を満たすことができます。また、Agentforce Service Agent によって一般的なタスクが自動化されるため、サービスチームが空いた時間をより戦略的で価値の高い業務や、お客様との関係構築に充てることができます。
Agentforce Service Agent の主なメリット
Agentforce Service Agent は、カスタマーサービスの課題に対する柔軟なソリューションになります。
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24 時間いつでも応答: 時間を問わず、お客様の都合のよいときにチャネルで質問に回答し、ケースになる前に対処して、サービス目標を達成します。
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自然な会話で返答: 生成 AI を使用してコンテキストを理解し、ブランドのボイスを反映した会話形式の応答を作成します。
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明確性が向上: ビジネスに固有の質問をするよう AI エージェントに指示し、より正確な情報を収集して共有します。
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担当者への引き継ぎ: 問題が複雑な場合には、AI がその会話を、解決可能なライブエージェントにシームレスに転送またはエスカレーションします。
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すばやくリリース: サービス専用のテンプレートや既存のワークフローを使用して数分のうちに設定できます。ダイアログの記述、インテントの判断、会話ツリーの管理、大規模言語モデル (LLM) のトレーニングなどは不要です。
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信頼できるデータでグラウンディング: ナレッジ記事、類似のケース、CRM データなど、信頼できるソースで AI エージェントをグラウンディングします。Agentforce Service Agent から大規模言語モデル (LLM) へのコールはすべて Einstein 1 Platform 上の Trust Layer を経由するため、顧客データの安全が確保されます。
Agentforce Service Agent と Einstein ボットの違い
Agentforce Service Agent と Einstein ボットは次の点が異なります。
相違点 |
Agentforce Service Agent |
Einstein ボット |
|---|---|---|
設定 |
事前構築されたトピックとアクションを使用して数分で設定できます。AI エージェントは生成 AI と大規模言語モデル (LLM) を活用して、人間に近い柔軟性と会話機能を発揮します。 |
自然言語モデル (NLM) がお客様の言葉を理解して、ダイアログをデザインできるように、設定時に手動でトレーニングする必要があります。 |
メンテナンス |
一連の標準トピック、アクション、指示を更新します。サービス要求の増大時には、独自のトピック、アクション、指示をすばやく作成します。自然言語の指示を追加して反復処理すれば、パフォーマンスを簡単に向上できます。 |
ダイアログやインテントを常に最新の状態に保ち、サービス要求の増大時に新しいダイアログやインテントをトレーニングするために多大なメンテナンスを要します。 |
コンテキストと例外処理 |
人間の言葉を理解し、フォローアップの質問や予期せぬ例外にも対応します。会話全体のコンテキストをとらえます。 |
人間の言葉を理解できず、最新の質問のみに応答します。会話全体のコンテキストをとらえることはありません。 |
Agentforce Service Agent のほうが高度ですが、厳格なガバナンスで説明可能なプロセスが求められる規制対象業界や、ダイアログやインテントを使用して極めて具体的かつ確定的な会話フローを作成して管理する必要がある場合は、Einstein ボットの使用を選択することがあります。
Agentforce エージェントの種別
Agentforce エージェントは営業、サービス、マーケティング、コマースのどの分野でも機能し、リリース可能な数種類の自律型エージェントが用意されています。
種別 |
Agentforce Service Agent |
Einstein Copilot |
Agentforce SDR Agent (Sales Development Rep) |
Einstein Sales Coach |
|---|---|---|---|---|
説明 |
24 時間体制で、全チャネルのお客様のケースを自然な応答で自律的に解決します。 |
従業員の日常業務を「人間参加型」で半自律的に補佐し、生産性を高めます。 |
営業担当の代わりにインバウンドリードを評価したり、ミーティングを予約したりして、営業担当が 24 時間体制でパイプラインを自動化できるようにします。 |
営業担当の専属 AI コーチとなり、各案件に応じたオンデマンドの現実的なロールプレイやパーソナライズされたフィードバックで最高の営業担当へと導きます。 |
Einstein Copilot をはじめとする Agentforce エージェントは、Agentforce Platform 上の同じビルディングブロック (Trust Layer やプロンプトビルダーなど) を共有します。
Agentforce Service Agent の設定
Agentforce Service Agent は簡単に設定できます。[Setup (設定)] から、[Quick Find (クイック検索)] ボックスに Agents (エージェント) または Agent Builder (エージェントビルダー) と入力し、[New Agent (新しいエージェント)] をクリックします。次に、作成するエージェントの種別を選択します。
![[Setup (設定)] のエージェントビルダー](https://res.cloudinary.com/hy4kyit2a/f_auto,fl_lossy,q_70/learn/modules/agentforce-service-agent-quick-look/get-started-with-agentforce-service-agent/images/ja-JP/17e7dd08e4d78707f7bda30ab42aa15e_kix.e5ooofc7e7kt.png)
これで、複数の自律型エージェントを作成する準備ができました。こうしたエージェントがあれば、チームが空いた時間を価値の高い業務に充てることができます。