サービス向け Agentforce 入門
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。
- サービス向け Agentforce について説明する。
- サービス向け Agentforce とほかのボットの違いを説明する。
新しいエージェント作成エクスペリエンスの登場
Agentforce が進化します。Dreamforce 2025 では、このバッジで学習するプロセスや機能とは異なる新しいエージェント作成エクスペリエンスが発表されました。この新しいエクスペリエンスのオープンベータは、Dreamforce から数週間で提供が開始され、 その後まもなく正式リリースされる予定です。なお、これまでに作成されたエージェントをサポートできるように、現在のビルダーエクスペリエンスも引き続き利用できます。今後の最新情報に注目してください。
Trailcast
このモジュールの音声録音をお聞きになりたい場合は、下記のプレーヤーを使用してください。この録音を聞き終わったら、必ず各単元に戻り、リソースを確認して関連付けられている評価を完了してください。
サービス向け Agentforce とは?
サービス向け Agentforce 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。信頼できる会話型 AI エージェントで、カスタマーサービスチームをシームレスにサポートします。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、ブランド設定を反映した自然な応答で対応します。
サービス向け Agentforce 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、サービス向け Agentforce 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。
サービス向け Agentforce の主なメリット
サービス向け Agentforce 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すぐに設定できるため、ダイアログの記述、インテントの定義、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が不要です。
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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。サービス向け Agentforce から 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。
サービス向け Agentforce の差別化要因
ビジネスニーズを評価した場合、サービス向け Agentforce と Einstein ボットは次の点が異なります。
相違点 |
サービス向け Agentforce |
Einstein ボット |
|---|---|---|
Setup (設定) |
事前構築されたトピックとアクションを使用してすぐに設定できます。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、カスタムのトピック、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。 |
サービス向け Agentforce 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 ボットが適していることがあります。
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、数種類の自律型エージェントが用意されています。
サービスエージェント |
サービスプランナー |
SDR |
セールスコーチ |
従業員エージェント |
|---|---|---|---|---|
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。 |
端的なケースサマリーや、解決に向けた詳細かつ段階的なガイダンスで、サービス担当がケースを迅速に解決できるように効果的な方法で支援します。 |
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指導します。 |
会社と従業員それぞれの特定のニーズに対応できるようカスタマイズ可能で、生産性の向上を支援します。 |
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。
サービス向け Agentforce の設定
サービス向け Agentforce はわずか数ステップで設定できます。[Setup (設定)] の [Quick Find (クイック検索)] ボックスで [New Agent (新しいエージェント)] を検索して選択します。次に、作成するエージェントの種別を選択します。
自律型エージェントについてある程度理解したところで先に進み、エージェントのビルディングブロックを詳しく見ていきましょう。