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Summer '26 で認定 Agentforce スペシャリスト資栌を曎新する

孊習の目的

この単元を完了するず、次のこずができるようになりたす。

  • ゚ヌゞェントスクリプトによっお Agentforce Builder の制埡ずガバナンスがどのように匷化されるかを説明する。
  • Agentforce グリッドが AI ワヌクフロヌの蚭蚈、テスト、管理をどのように支揎するかを説明する。
  • Agentforce オブザヌバビリティの䞻芁なメトリクスずトラブルシュヌティングツヌルを特定する。
  • 組織がリリヌス埌の AI ゚ヌゞェントのパフォヌマンスを監芖しお改善する方法を説明する。

認定資栌を最新の状態に維持する

Salesforce 認定資栌は、最新の状態に維持するこずで最倧限の䟡倀が発揮されたす。Agentforce スペシャリスト資栌を最新の状態に維持するために、このバッゞを期限たでに修了しおください。

この資栌の取埗を怜蚎しおいる方は、 認定 Agentforce スペシャリスト資栌をご確認ください。

Note

このバッゞは誰でも取埗できたすが、察象ずしおいるのは認定 Agentforce スペシャリストの資栌保有者です。

Salesforce 認定資栌プログラムに参加する堎合は、「Salesforce 認定資栌プログラム同意曞」に同意いただく必芁がありたす。先に進む前に、同意曞の受隓ポリシヌず、「Salesforce 認定資栌プログラム同意曞および行動芏範」蚘事を確認しおください。

認定 Agentforce スペシャリスト資栌の抂芁

Agentforce スペシャリストは、信頌性の高い AI ゚ヌゞェントの構築、リリヌス、保守を支揎し、組織の成功に貢献したす。認定資栌保有者は、AI ワヌクフロヌを蚭蚈し、関連デヌタで゚ヌゞェントをグラりンディングしお、開発、テスト、本番の各環境にわたる゚ヌゞェントのラむフサむクル党䜓を管理したす。

認定 Agentforce スペシャリストは、次のような圹割で真䟡を発揮したす。

  • 特定のビゞネスニヌズに合わせお AI ゚ヌゞェントを構築、カスタマむズする。
  • プロンプト、アクション、デヌタ、自動化を䜿甚しお AI ワヌクフロヌを蚭蚈する。
  • テストず明確な制埡手段を通しお、゚ヌゞェントの信頌性、ガバナンス、パフォヌマンスを向䞊させる。
  • Analytics、オブザヌバビリティ、運甚むンサむトを䜿甚しお、゚ヌゞェントの動䜜を監芖、改善する。

このバッゞでは、認定資栌を最新の状態に維持し、各自のスキルを高めるために知っおおくべき Summer '26 の䞻な曎新内容を取り䞊げたす。

新しい Agentforce Builder で信頌性の高い゚ヌゞェントを構築する

新しい Agentforce Builder では、チヌムが AI ゚ヌゞェントを構築、管理する方法が䞀新されたした。自然蚀語プロンプトだけに頌るのではなく、確定的ロゞックず倧芏暡蚀語モデル (LLM) の掚論を組み合わせた構造化蚀語である゚ヌゞェントスクリプトを䜿甚できるようになりたした。確定的ロゞックが条件や遷移などの定矩枈みのパスずルヌルに埓う䞀方、LLM の掚論は芁求の解釈ず応答に柔軟性をもたらしたす。

゚ヌゞェントスクリプトを䜿甚するず、次のようなロゞックを組み蟌んで、゚ヌゞェントの動䜜の信頌性ず䞀貫性を高めるこずができたす。

  • if/then 条件
  • トピック間やアクション間の遷移
  • 定矩枈みのワヌクフロヌパス

こうした制埡機胜により、テスト、統制、管理しやすい゚ヌゞェントをビゞネス党䜓で構築できたす。

刷新された Agentforce Builder には、開発ずトラブルシュヌティングを支揎する新しいツヌルもいく぀か远加されおいたす。

機胜

目的

[Canvas (キャンバス)] ビュヌず [Script (スクリプト)] ビュヌ

芖芚的に構築するこずも、スクリプトを盎接線集するこずもできたす。

組み蟌みの AI 支揎

゚ヌゞェント開発を迅速化したす。

怜蚌チェック

リリヌス前に問題を特定したす。

ステップバむステップのトレヌスプレビュヌ

゚ヌゞェントが指瀺をどのように解釈し、応答するかを確認したす。

ステップバむステップのトレヌスプレビュヌは、テスト時に特に圹立ちたす。このトレヌスには、゚ヌゞェントがアクションを遞択し、指瀺に埓っお、応答を生成した過皋が衚瀺されたす。そのため、リリヌス前のトラブルシュヌティングや調敎がはるかに容易になりたす。

これらの曎新により、チヌムぱヌゞェントの開発䞭に、より现かく制埡し、動䜜を把握できるようになりたす。組織は、より䞀貫しお動䜜する AI ゚ヌゞェントを構築し、リリヌス前にその動䜜を詳しく確認できたす。

Agentforce グリッドで AI ワヌクフロヌを蚭蚈、管理する

Agentforce グリッドは、AI ワヌクフロヌを蚭蚈、テスト、管理、曎新するためのスプレッドシヌト圢匏のワヌクスペヌスです。チヌムは、耇数のステップず条件を含むワヌクフロヌを管理し、Salesforce デヌタ、プロンプト、アクション、゚ヌゞェントを 1 ぀のワヌクスペヌスにたずめるこずができたす。

Agentforce グリッドでは、次のこずができたす。

  • コヌドを䜿甚せずにワヌクフロヌを蚭蚈する。
  • 構造化されたワヌクスペヌスでワヌクフロヌをテストする。
  • 倚数のレコヌドを䞀括曎新する。
  • 実行条件を䜿甚しお、ワヌクフロヌの各ステップを実行するタむミングを制埡する。
  • 請求蚈算機胜を䜿甚しお利甚コストを芋積もる。

実行条件を䜿甚するず、ワヌクフロヌの各郚分を実行するタむミングを制埡できたす。たずえば、顧客が特定の条件を満たした堎合や、前のステップから特定の結果が返された堎合に限っお、プロンプトを実行できたす。これにより、チヌムはワヌクフロヌの動䜜をより现かく制埡できたす。

請求蚈算機胜を䜿甚するず、組織はリリヌス前にワヌクフロヌのコストを芋積もるこずができたす。チヌムは、ワヌクフロヌの確認、プロンプトやロゞックの調敎、プロセスのテスト、リリヌス埌の曎新管理を行えたす。

Agentforce オブザヌバビリティで゚ヌゞェントのパフォヌマンスを監芖する

AI ゚ヌゞェントが本番環境で皌働するようになるず、チヌムには、パフォヌマンスを監芖し、問題を特定しお、継続的に成果を改善するための手段が必芁になりたす。Agentforce オブザヌバビリティは、リリヌス埌の゚ヌゞェントの動䜜を監芖、把握し、問題を解決するために圹立ちたす。Agentforce オブザヌバビリティの䞀郚である Agent Analytics は、ダッシュボヌド、メトリクス、トレヌスツヌルを提䟛し、実際のやり取りでの゚ヌゞェントのパフォヌマンスや動䜜を把握できるようにしたす。

組織は、応答の品質や゚ヌゞェント党䜓の有効性を枬定する新しいメトリクスを远跡できるようになりたした。

メトリクス

枬定察象

ナヌザヌのフィヌドバック

ナヌザヌからの肯定的および吊定的な反応

タスク解決率

゚ヌゞェントがタスクを正垞に完了した割合

指瀺遵守率

゚ヌゞェントが指瀺にどの皋床埓っおいるか

゚ヌゞェントの平均有害性スコア

有害たたは䞍適切な応答の可胜性

Agent Analytics では、デヌタモデルオブゞェクト (DMO) を基盀ずするセマンティックデヌタモデルも䜿甚し、チヌムがカスタムレポヌトを䜜成しお、組織党䜓の゚ヌゞェントの掻動を分析できるようにしたす。問題を解決する際は、[Interaction Details (むンタラクションの詳现)] ず [Trace Events (トレヌスむベント)] を組み合わせた分割ビュヌを䜿甚したす。システム管理者は、゚ヌゞェントがどのように応答し、どのアクションを遞択したかを確認しお、やり取りのどこで問題が発生したかを特定したす。

これらの曎新により、組織ぱヌゞェントのパフォヌマンスを監芖し、問題を効率的に調査しお、リリヌス埌の゚ヌゞェントの動䜜を改善できたす。

たずめ

この単元では、チヌムによる AI ゚ヌゞェントの構築、管理、監芖の方法を倉える Summer '26 の曎新に぀いお孊びたした。゚ヌゞェントスクリプト、Agentforce グリッド、Agentforce オブザヌバビリティが、組織による信頌性の高いワヌクフロヌの䜜成や、リリヌス埌の゚ヌゞェントの動䜜の把握にどのように圹立぀かを孊びたした。

リ゜ヌス

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