Agentforce の概要

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 がビジネスにどのようなメリットをもたらすか説明する。
  
• アクションによって Agentforce の機能が実現されるしくみを説明する。
  
• Agentforce を使用するときに Salesforce によってデータがどのように保護されるかを説明する。
  

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。

始める前に

このモジュールを開始する前に Trailhead の「Einstein Trust Layer」モジュールを修了することをお勧めします。ここでの作業はこのコンテンツで学習する用語と概念に基づいて行います。

新しい AI エージェントの紹介

人工知能 (AI) はビジネステクノロジーの世界に大きな変化をもたらしました。AI によって得られる精度、効率、生産性によって何らかの変化を受けていないアプリケーションや組織はほとんどありません。

私たちの誰もがチャットボットのようなビジネス専用の AI アシスタントを使用して情報を得たり、基本的または反復的な作業を実行したりしたことがあります。では、自社の構造化データと非構造化データに基づく AI アシスタントを使用できたらどうでしょうか? さらに、このアシスタントが自社や顧客のデータ、コミュニケーション履歴、Slack 会話などを使用して単純あるいは複雑なビジネスタスクに対応できたらどうでしょうか? この AI アシスタントがビジネスで使用するすべての Salesforce カスタマーリレーション管理 (CRM) アプリケーション、そしてモバイルにも組み込まれていたらどうでしょうか? Agentforce によってそのすべてを実現できます。

Agentforce は、Salesforce CRM の力と AI アシスタントの利便性に加えて、ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) の複雑な推論や自然言語処理機能を備えているため、会話形式でユーザーとエンゲージし、その内容を理解できます。Agentforce プラットフォームを使用すれば、一般的な業務のやり取りにおいて従業員とお客様をサポートする強力な AI エージェントを作成できます。

Agentforce とは何ですか?

Agentforce はエージェントの一種で、Salesforce ユーザーのビジネスタスクをサポートします。Agentforce は Salesforce のすべてのページで使用できるため、組織全体でユーザーがシームレスに顧客エンゲージメントを強化したり、作業の流れを合理化したりできます。Agentforce は、ユーザーの入力 (プロンプトなど) と組織内にある信頼できるデータを使用して、正確な回答を提供し、適切なアクションを実行します。

エージェントは、それぞれのやり取りに自らを適応させて向上していく自律型 AI アシスタントです。ユーザーが自然言語でビジネスタスクに関する要求 (質問や指示など) を入力すれば、その先はエージェントがやってくれます。Agentforce は要求を解釈し、それに対応する計画を作成し、ニーズを満たすための最適なアクションをコールします。ユーザーの要求に基づき、Agentforce は営業またはマーケティングのガイダンスの作成、メールの自動生成、サービス作業の要約、データの視覚化、カスタムコードの作成などを実行できます。要求で細かく説明すればするほど、応答も詳細になります。

Agentforce がスマートになるしくみ

前述したとおり、Agentforce はタスクを達成するために最適なアクションを選択します。アクションとはエージェントが作業を実行する方法です。Agentforce にはアクションのライブラリが含まれています。基本的にこれは Agentforce が実行できるタスク (情報の要約、知識ベースからの回答の取得、メールのドラフト作成など) のセットです。エージェントのすべてのアクションはトピックに割り当てられています。

トピックは、Agentforce がより正確な意思決定を行い、より関連性が高く予測可能な応答を生成するのに役立つ組織とカスタマイズのレイヤーです。トピックの中身を覗いてみると、関連アクションとそのアクションの使用方法を Agentforce に指示する手順がまとめられていることがわかります。

ユーザーが質問やリクエストを入力すると、エージェントが関連するトピックを選択して、そのトピック内に含まれる 1 つ以上のアクションを起動します。これにより、Agentforce は現在の会話と最も関連性が高いアクションやデータから逸脱することがありません。別の見方をすると、トピックは実行すべきジョブ (取引先の管理) であり、アクションはそのジョブに関連するタスク (メールの作成、活動の記録、ToDo リストの作成) です。この 2 つを併用することで、ユーザーは目標を達成することができます。

Agentforce には多くの標準アクションが最初から含まれているため、Einstein パネルを開けばすぐに効率を高めることができます。また、Agentforce Builder を使用すれば、組織の既存のフローやプロンプトテンプレート、Apex クラス、Heroku アプリケーションなどを活用したカスタムアクションを作成して、標準アクションでは対応できない固有のビジネスユースケースに対応することもできます。

Agentforce に含まれる多くの標準アクションの例をいくつか挙げます。各 Salesforce リリースで、さらにアクションが追加される予定です。

Agentforce は単に目新しいボットなのか?

「このエージェントとやらはボットに似ているぞ」とか 「すでに Einstein ボットを使用しているのに、なぜエージェントが必要なのか?」と思うかもしれません。簡単にお答えすると、ボットのほうが予測可能です。ボットは定義済みの会話パスに従うためです。ルールベースのダイアログを作成し、ボットがユーザー入力を理解するようにトレーニングするには、長い時間と多くの専門知識が必要です。もちろん、Einstein ボットにも、複数の Salesforce アプリケーションにわたってさまざまな種類の静的なタスクを実行できるという点でまだまだ活躍の余地があります。ただし、柔軟性と効率を高めてより多くのことを成し遂げたいのであれば、そのための機能が新しい AI エージェントの Agentforce です。

Agentforce と信頼

Salesforce は長年、信頼というバリューを重視してきたことで知られており、AI プラットフォームも例外ではありません。信頼は Salesforce のすべての AI 製品、ツール、アシスタントに組み込まれています。Agentforce では、複数レイヤーのセキュリティを使用して外部エンティティからデータを保護しています。また、内部でのデータ保護のために、アクセス権限があるユーザーのみがデータにアクセスできるようになっています。

Agentforce アクションは組織とユーザーの権限セットに従う

ユーザーが Agentforce にプロンプトを入力し、アクションがコールされるときに、多くの場合、そのアクションのステップを実行するために会社または顧客のデータが必要です。Agentforce では、要求者の組織とユーザーの権限セットが認識されて適用され、ユーザーがすでに参照する権限を持っている関連情報のみが返されます。アクションがフローを起動する場合、ユーザーの既存の名前空間アクセス権限が適用されます。Agentforce を使用するときに組織とデータを保護するために、追加の権限を設定したり予防措置を取ったりする必要はありません。

データを保護する Einstein Trust Layer

ユーザーが Agentforce に要求を入力すると、Agentforce は適切なアクションをコールし、組織で使用可能なデータを正確に選択します。Einstein Trust Layer によって検出された機密データは、大規模言語モデル (LLM) に公開されないようにマスクされます。ChatGPT のような LLM は、プロンプトだけではなく、受信したデータを使用して、関連性の高い正確な応答を生成します。

その応答は、引き続きデータがマスクされた状態で、Trust Layer の安全なゲートウェイを通じてユーザーに送信され、ユーザーはそれを確認できます。その後、データのマスクが解除されてデータが応答に表示され、プロンプトから最終応答までのプロセスを追跡するイベントログが作成されて、ジャーニー内で起きたすべてのことが記録されます。Einstein Trust Layer を介したプロンプトから応答までのジャーニーの主要な機能が、Salesforce が LLM パートナーと共に実施しているデータ保持ゼロポリシーです。ユーザーの要求、データ、応答は LLM によってすぐに忘れ去られるため、ユーザーは自分の情報が出回ることを心配する必要はありません。

Einstein Trust Layer によって企業や顧客データがどのように保護されるかについての詳細は、Trailhead の「Einstein Trust Layer」モジュールを参照してください。

Agentforce を企業に導入するには?

Salesforce アカウントエグゼクティブはお客様の企業が Agentforce の使用を開始するために必要なすべての情報を持っています。また、ライセンスについて案内し、Agentforce に含まれる内容を説明し、どのアクションが組織にメリットがあるかをお客様が理解するのを助け、信頼とデータセキュリティについて深いレベルの議論ができます。さらに、リリース関連の Salesforce AI 機能や更新について常にお客様に最新情報を伝えることもできます。

まとめ

Salesforce の Agentforce は高い適応力で人々にエンゲージする会話型 AI エージェントとして、従業員が Data Cloud とグラウンディング済みデータを使用して広範囲のビジネスユースケースのタスクを実行するのに役立つように設計されています。一般的なタスク用に事前設定されたアクション種別が標準で含まれているため数分あれば使用を開始できます。また、リリースごとにアクションが追加され、機能が強化されます。最も重要なのは、Agentforce の設計と機能では Salesforce のコアバリューである信頼が重視されているため、お客様の企業と顧客のデータが安全に保護されることです。Agentforce と Salesforce の AI についての詳細は以下のリソースを参照してください。

リソース

• Salesforce ヘルプ: Design and Implement Agents (エージェントの設計および実装)
• Salesforce Help: What are Agents? (エージェントとは?)
• Trailhead: 自然言語処理の基本
• Trailhead: 大規模言語モデル
• Trailhead: プロンプトビルダーの基本
• Heroku Integration