データ基盤のセキュリティ確保
信頼できる AI やエージェントのリリースに不可欠なデータセキュリティとアクセス制御の基礎を確立します。
統合ガバナンスレイヤーが、ガバナンスが適用されていないデータやリスクのあるデータに基づいてエージェントがアクションを実行するのを防ぐ仕組みを確認します。
Agentforce Trust Layer を理解する
Salesforce ネイティブの信頼アーキテクチャが、生成 AI のプロンプトから応答までのプロセス全体でデータを保護する仕組みを学びます。
生成 AI の用語、データマスキング、および監査証跡に関する公式リファレンスを確認します。
AI ガバナンスを確立する
AI の利用状況のインベントリ作成、リスク評価、成果報告などを行う正式な AI ガバナンス体制を構築する方法を学びます。
信頼できる Agentforce ガードレールを設計する
Salesforce が Agentforce エージェントに組み込んでいる具体的なガードレールと信頼パターンを学び、自律的な動作を安全かつ適切な範囲に保つ方法を理解します。
Salesforce が AI 製品を構築する際に適用する、信頼を設計に組み込むパターンを確認します。
エンタープライズ規模でエージェントを管理する
データ、サービス、インテグレーションにまたがる統合ガバナンスレイヤーが、エージェントのリリース規模が拡大しても、迅速に動作するエージェントが「制御されないエージェント」になるのを防ぐ仕組みを理解します。
7 つの質問を使用して、成功したローンチをスケーラブルな AI 戦略へと発展させましょう。
ローンチ後もエージェントの信頼性を維持するための CIO 向けプレイブックパフォーマンスを監視し、品質の問題を早期に発見して、問題を適切な担当者に割り振る方法を学びます。
エージェントの責任ある監視・監査・運用
本番稼働後にエージェントのパフォーマンスを監視し、監査履歴を維持し、継続的なポリシー遵守を徹底するための運用体制を構築します。
Discover tools to monitor agent performance and improve agent outcomes.
ヒューマンインザループを維持し、すべてのアクションの完全な監査履歴を残し、状況、担当者、エスカレーションをライブダッシュボードで追跡しながら、Agentforce Operations がバックオフィスプロセスをオーケストレーションする仕組みを理解します。
予測可能で信頼性の高い Agentforce エージェントを構築するうえで、ヒューマンインザループの設計、慎重なテスト、エージェントの対象範囲を絞ることが不可欠な理由を学びます。
実際のガバナンス成果を通して信頼を構築する
Salesforce の最新のエンタープライズエージェント導入に関する調査に基づいて、信頼性とガバナンスが測定可能なビジネス成果にどのように結び付くかを確認します。
AI エージェントが 3 つの段階を経てどのように進化しているか、またエージェンティック AI を安全にスケールさせるうえで信頼と説明責任が不可欠な基盤である理由を学びます。
もっと探す
Salesforce の他の製品をチェックして、高度にパーソナライズされたカスタマージャーニーの作成や、データに基づく判断にどのように役立つのか確認します。