あらゆるサーフェスにわたってアプリケーションをリリースして管理する

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。

ヘッドレスエクスペリエンスレイヤーによって AI サーフェス全体で一貫したエクスペリエンスが提供されるしくみを説明する。
統合された DevOps ツールを使用して確信を持ってアプリケーションをリリースする方法を説明する。
開発ライフサイクル全体を通して、組み込まれたガバナンスによってどのようにアプリケーションのセキュリティが維持されるかを要約する。

一貫したエクスペリエンスを AI サーフェス全体にリリースする

ユーザーは Slackbot、Claude、ChatGPT、Microsoft Teams、Agentforce など、あらゆる場所で AI アシスタントを利用しています。サーフェスごとにインターフェースの規則は異なりますが、どのアシスタントを使用する場合であっても、同様にリッチで一貫性があり、ブランド設定されたエクスペリエンスを期待しています。

Northern Trail Outfitters (NTO) は、インフルエンサー追跡エージェントでまさにこの課題に直面しました。営業担当は、Slackbot でインフルエンサーのパフォーマンスを確認したいと考えていました。マーケティングチームは、Microsoft Teams での計画セッション中に同じ情報を必要としていました。エグゼクティブは、好みのデバイスで ChatGPT や Claude を使用してメトリクスを照会したいと思っていました。これを実現するには、AI サーフェスごとに個別のウィジェットが必要となり、一貫性のないエクスペリエンス、作業の重複、コストの増大を招きます。幸いなことに、NTO にはもっと良い方法がありました。

ヘッドレスエクスペリエンスレイヤーで一度構築し、あらゆる場所にリリースする

現在ベータ版で提供されているヘッドレスエクスペリエンスレイヤー (HXL) を使用すると、サーフェスごとに個別に構築することなく、エージェンティックサーフェス全体で一貫したリッチなユーザーエクスペリエンスが提供されます。UI ウィジェットを一度定義するだけで、Slackbot、Claude、ChatGPT、Microsoft Teams、Agentforce 全体で一貫性のある表示が実現します。

ヘッドレスエクスペリエンスレイヤーはパイロットまたはベータサービスで、「Agreements - Salesforce.com」のベータサービス規約またはお客様が署名された Unified Pilot Agreement、および製品規約ディレクトリの該当する規約が適用されます。このパイロットまたはベータサービスは、お客様独自の裁量で使用するものとします。

Sofia と John は、HXL を次のように使用します。

Sofia は HXL Playground で UI ウィジェット (インフルエンサーリストカードと、メトリクス、トレンド、アクションボタンを含む詳細カード) を一度だけ設計します。
Sofia は HXL Playground で複数のサーフェスにわたってプレビューし、一貫性のある表示になっていることを確認します。
John はウィジェットをインフルエンサーエージェントにリリースします。
ユーザーはどのサーフェスを使用しても、同じリッチなエクスペリエンスを得ることができます。

一貫したエクスペリエンスの実例

HXL を使用すれば、Northern Trail Outfitters (NTO) のインフルエンサーエージェントによって、あらゆる AI サーフェスで、統合されたエクスペリエンスを提供できます。

Slackbot 内の営業担当:「上位インフルエンサーを教えて」と尋ねると、エンゲージメント率とリーチを含むリッチカードが会話内に表示されます。
Microsoft Teams 内のマーケティングチーム:「キャンペーンのパフォーマンスを教えて」とリクエストすると、Teams 内で同じカードがアダプティブカードとして表示されます。
ChatGPT または Claude を使用しているエグゼクティブ:「ID 12345 のインフルエンサーの詳細を教えて」と尋ねると、メトリクスとおすすめを含む同じ詳細ウィジェットがエグゼクティブの希望するデバイスに表示されます。
Agentforce 内のサービスエージェント: インフルエンサーに関する質問についてパートナーをサポートする際、デスクトップでもモバイルでも一貫した同じウィジェットが表示されます。

同じビジネスロジック。同じ UI ウィジェット。同じブランド設定。異なる AI サーフェス。重複ゼロ。ユーザーはどの AI アシスタントを選んだとしても、一貫したリッチなエクスペリエンスを得ることができます。

確信をもってリリースする

Sofia と John がマルチサーフェスアプリケーションを構築したところで、次は、安全に本番環境にリリースする必要があります。従来のリリースでは、手動のチェックリスト、深夜の緊急修正、ストレスの多いリリース作業がつきものでした。統合された DevOps ツールを使用すれば、リリースは予測可能な日常作業になります。

DX インスペクターと DevOps Center による統合リリース管理

Sofia と John は DevOps Center を使用して、リリースパイプラインをオーケストレーションします。変更内容を手動で追跡したり、複数の担当者と調整したりする代わりに、DevOps Center によって完全な可視性と自動化が提供されます。

インフルエンサー追跡アプリケーションをリリースする手順は次のとおりです。

開発からリリースまでの変更を追跡する

Sofia と John が開発 Sandbox で作業する際、DX インスペクターによってすべてのメタデータの変更がリアルタイムで追跡されます。確定する準備ができたら、DX インスペクターを使用して変更内容を選択し、DevOps Center の作業項目に確定します。これは、コードではなくクリック操作で行えます。Sofia はまた、チームレビュー用のプルリクエストを DX インスペクターから直接作成します。その後、DevOps Center でパイプラインを通じて各作業項目の状況が追跡されます。Sofia のエージェントロジックは、「進行中」から「レビュー中」、そして「昇格準備完了」へと移行します。状況は、誰でも簡単に確認できます。「変更をリリースしましたか?」と尋ねる Slack メッセージは不要になります。

ガバナンスが適用されたリリースプロセスに従う

準備が整ったら、Sofia は変更を次のパイプラインフェーズに昇格させます。DevOps Center ですべての変更が自動的にパッケージ化され、テストが実行されて、正しい順序ですべてがリリースされます。以前は 3 人がかりで 4 時間かかっていた作業が、ワンクリックで 30 分しかかからなくなりました。

バージョン管理を維持する

すべての変更が Git で追跡されます。CIO から先週と今週の変更点について質問されたときに、どの機能が追加され、誰がいつ作成したかを正確に伝えることができます。

品質チェックを自動化する

すべての変更は、次に進む前に自動的にテストされます。Sofia がレビュー用に作業内容を送信すると、テストがバックグラウンドで実行され、バグを早期に発見できます。ステージングまたは本番への昇格前に、すべてが品質基準を満たしているかどうかがシステムで検証されます。何かが失敗した場合、問題が修正されるまでリリースはブロックされます。これにより、不具合のあるコードが顧客に届くのを防ぐことができます。変更が本番に近づくにつれて品質基準は高くなり、万全のテストが行われた機能のみが本番稼働となります。

自然言語を使用してリリースを管理する

スプリントレビューの実行時、製品マネージャーは、今回のリリースが先月チームがテストした内容とどう異なっているかを知る必要があります。

以前は、Sofia が Git commit やリリースログで 30 分かけて調べ回っていました。今では、DevOps Center で Agentforce Vibes を開き、「Q2 の機能ブランチで何が変わったかを教えて」と尋ねるだけです。

Vibes からサマリーがすぐに提供されます。新しいエージェントアクションが 3 つ、更新された React コンポーネントが 2 つ、変更された権限セットが 1 つ、テストクラスが 5 つです。製品マネージャーは数秒で回答を得ます。

障害の解決にも自然言語を使用できます。

Sofia がリリースの途中でマージ競合に遭遇し、リリースが停止してしまいました。数日かけて手作業で解決する代わりに、DevOps Center に統合されている Agentforce Vibes を使用します。Vibes によって競合が分析され、根本原因が明らかになり、修正方法がガイドされます。これにより、数日かかっていた問題が数時間で解決されます。

監視して最適化する

アプリケーションのリリースはゴールではなく、スタートラインです。真の成功は、アプリケーションとエージェントが実際の環境でどのようにパフォーマンスを発揮しているかを把握し、そのデータをもとに継続的に改善することで実現します。

たとえば、NTO はインフルエンサー追跡アプリケーションをリアルタイムで監視しています。Slack のユーザーがクイックアクションボタンを従来のフォームより 3 倍多く使用していることがわかったため、それに応じてインターフェースのデザインを調整しました。オブザーバビリティデータは、次の開発サイクルに直接フィードバックされます。

後付けではなく組み込まれているガバナンス

AI コーディングエージェントが開発を加速させる中、ガバナンスがこれまで以上に重要になっています。エージェントによって生成されたコードが自社の基準を満たしているかどうかを確認するにはどうすればよいでしょうか? エージェントが人間と共にコードを記述する場合、セキュリティと品質をどのように維持できるでしょうか?

Salesforce では、開発プロセス全体にガバナンスを組み込んでいます。使用するツールが Agentforce Vibes でも、Builder Central でも、React を使ったマルチフレームワークでも、DevOps Center でも、セキュリティとコンプライアンスは最初から組み込まれており、後から追加されるものではありません。

NTO でのガバナンスの例を紹介します。

エージェントは組織のガバナンスルールを遵守する

Vibes で John のダッシュボードコンポーネント用のコードを生成するとき、組織のガバナンスルールと検証ロジックが自動的に適用されます。Sofia が Builder Central でエージェントロジックを構築するときにも、同じガバナンス標準が適用されます。Einstein Trust Layer により、エージェントによって生成されたコードが既存のガバナンスモデルに従うことが保証されます。

IT によってエージェントのアクセス可能なツールとスキルを管理する

John がサードパーティのインテグレーションスキルを追加しようとすると、DevOps Center で承認済みツールリストと照合されます。未承認のツールはブロックされるため、エージェントは許可された信頼できる機能にのみアクセスできます。

品質ゲートによって標準が適用される

DevOps Center では品質ゲートルールを使用して、標準を満たすコードのみが次に進めるようにします。Sofia が作業項目を次のパイプラインフェーズに昇格させる前に、DevOps テストによって、割り当てられたテストスイートが自動的に実行され、品質ゲートルールが評価されます。コードアナライザーによって、問題がないかをスキャンされます。テストによって機能が検証されます。コードがすべての品質ゲートを通過すると、ステージングに移行します。何らかの失敗が発生すると、DevOps Center でリリースがブロックされます。これにより、修正を迅速かつ容易に行える段階で、早期に問題を発見できます。

チームでガバナンスを調整する

Vibes によって John のコンポーネントにテストカバレッジの追加が必要であるというフラグが立てられると、John と Sofia は一緒に要件を確認しました。テストが追加され、コードは次のフェーズに進みます。ガバナンスは、コード品質を向上させるための協調的なチェックポイントとして機能します。

その結果、 NTO は企業の標準を維持しながら、AI コーディングエージェントを活用して業務を加速化しています。ガバナンスは障壁ではなく、開発プロセスのすべてのフェーズに組み込まれています。

ガバナンスによってすべてを安全に保ちながら、チームは迅速に業務を進めています。

開発ジャーニーの全行程

これで、エージェンティックアプリケーション開発の全体的な流れを理解できました。チームとのアイデア創出と計画から始まり、AI を活用したツールでの構築、現実的なデータを使ったテスト、複数のサーフェスへのリリース、そしてソリューションの継続的な監視と最適化まで、一連の過程を見てきました。また、ガバナンスがすべてのフェーズに組み込まれ、それにより、迅速に開発を進めながらアプリケーションの安全性を維持できるしくみを学びました。

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