Agentforce Deep Researchの実践ガイド

開示: この記事はSalesforce Agentforceの競合であるeesel AIが公開しています。彼らの視点を知るために、Salesforce自身の資料もあわせてお読みいただくことをおすすめします。

会議の準備、市場動向の調査、顧客履歴の呼び出しなど、必要に応じてリサーチをこなすAIエージェントというアイデアは、率直に魅力的です。SalesforceはこれにAgentforceプラットフォームで応えており、すでにSalesforceスタックに投資しているエンタープライズユーザー向けにdeep research機能が組み込まれています。

しかし、「Agentforce deep research」は実際には何を意味するのでしょうか?

このガイドでは、この機能が何であるか、動かすために何が必要か、どこで限界にぶつかるか、そして料金の全体像を分解して見ていきます。データモデルがリサーチできる範囲とできない範囲をどう左右するか、そしてより幅広いツール統合のアプローチがナレッジベース全体でより完全な全体像を与えてくれるのはどこかを見ていきます。

Agentforce deep researchとは何か?

deep researchエージェントは、営業、サポート、その他のチーム全体でデータを処理し、より長い分析タスクをこなすために設計された、裏方のリサーチツールです。Salesforceはこれを、市場分析、戦略セッション用のデータ収集、生産性に関するインサイトの提供が可能なものと説明しています。

これはAtlas Reasoning Engine上で動作しており、Salesforceはこれを「Agentforceがすべてのリクエストに対して信頼できる正確な回答を提供するために、理解し、判断し、自律的に行動する仕組み」と説明しています。このエンジンは質問を受け取り、必要なデータを判断し、回答を洗練させるためにエージェント的なループを実行し、結果を返します。deep researchのタスクでは、主にCRMデータ、Service Cloud内の顧客サポート履歴、Data 360(旧Data Cloud)に取り込まれたデータなど、すでにSalesforceエコシステム内にあるデータを扱います。

具体例を挙げると、営業マネージャーが「パイプライン内の高額案件をすべて要約し、直近のサポートチケットをもとに主要なリスクにフラグを立てて」と依頼すると、エージェントはSales CloudとService Cloudからデータを引き出します。関連するコンテキストがすべてすでにSalesforce内にある場合、これはうまく機能します。

Agentforce deep researchのセットアップ: 要件と現実

Agentforce deep researchを稼働させるのは、手早くできる設定作業ではありません。Salesforce自身のヘルプドキュメントでも、ほとんどのAgentforce機能にはEnterprise Edition以上が必要で、エージェントの種類によって追加のアドオンライセンスが変わることが明記されています。

Data 360が果たす中心的な役割

Agentforceが意味のあるリサーチを行うには、適切な形式の良質なデータが必要です。SalesforceのこのためのデータレイヤーがData 360(旧Data Cloud)で、エージェントが利用する検索インデックスとリトリーバーを作成します。

Agentforce Data Libraryを使うには、Salesforceのヘルプドキュメントによると、まず「Data 360を有効にする」必要があり、Data Cloud Architect権限セットとSystem Administratorプロファイルを持つユーザーを割り当てる必要があります。もし自社にとって最も有用な情報がSalesforce外のドキュメント、Wiki、コミュニケーションツールにある場合、この設定が完了するまでエージェントには届きません。

外部の知識との接続

多くの企業の情報は、複数のプラットフォームにまたがって存在しています。製品仕様はConfluenceに、意思決定はSlackで行われ、戦略ドキュメントはGoogle Docsにあるかもしれません。Agentforceはこれらのソースにアクセスできますが、直接ではありません。

Salesforceのコネクタドキュメントには、Confluenceコネクタ(現在ベータ版で、フィーチャーマネージャーでの有効化とAtlassian APIトークンが必要)、Google Driveコネクタ、そしてより広い統合のためのMuleSoft Directコネクタが記載されています。これらはすべてまずData 360にデータを流し込み、その後Answer with Knowledgeアクションを通じてエージェントが利用できるようになります。

各コネクタには専用のセットアップが必要で、Data 360のコストが増え、メンテナンスの手間も発生します。これらのソースに完全にアクセスできないリサーチエージェントは、Salesforceに届いたデータの範囲内でしか回答を返せません。

eesel AIは、このようなマルチプラットフォームの現実のために作られています。Confluence、Google Docs、Slack、その他100以上のツールとのワンクリック統合により、データ移行プロジェクトなしで数分で会社の知識を接続できます。

実際のAgentforce deep research: ユースケースと主な制約

設定が完了すれば、Agentforce deep researchは特定のタスクをうまくこなします。その限界が最もはっきり現れるのは、Salesforceのデータモデルの外にある情報を必要とする質問をした時です。

Salesforce内でのユースケース

Salesforceのネイティブデータの範囲内で、このエージェントは以下のようなリクエストをこなします。

• 営業パフォーマンスの分析: 「先四半期に製品デモを含んだ案件の成約率を教えて」

• 顧客履歴の要約: 「電話の前に、Acme Corpの直近5件のサポートケースとその結果を要約して」

• リスクのある顧客の特定: 「製品利用が減少していて、過去2ヶ月間サポートチケットのないエンタープライズ顧客をすべて一覧にして」

SalesforceのAgentforce 360発表では、いくつかの顧客事例が紹介されています。Redditはサポートケースの46%を対応不要にし、解決時間を84%短縮、OpenTableは飲食客とレストランからの問い合わせの70%を自律的に解決、1-800Accountantは確定申告シーズン中に90%のケース対応不要率を達成しました。これらはいずれもSalesforceネイティブな導入事例です。

ナレッジの境界線

ユーザーからのフィードバックで最も一貫して見られるパターンは、リサーチの質が完全にSalesforce内にある情報次第だという点です。G2のレビュー(1,095件のレビュー、総合評価4.3/5)はこれをはっきりと示しています。あるレビュアーはこう書いています。

Although it is very useful but Agentforce depends on the data in Salesforce so if data is messy and contains duplicate records then Agentforce's response will also not very accurate sometimes it gets hallucinated so admin knowledge is required.

-- Aman R., Software Developer, Mid-Market, G2

実際のリサーチ業務では、社内Wikiの技術ドキュメント、チームチャットでの進行中の製品ディスカッション、マーケティング計画や競合分析、そしてSalesforce以外のプラットフォームからの顧客フィードバックなど、より幅広い視点が必要になることがよくあります。これらのソースにアクセスできないエージェントは、組織のナレッジのごく一部からしか回答を返せません。

Salesforce専門メディアのSalesforce Benは、6ヶ月間のレビューで6つのユースケースにわたりAgentforceをテストし、「うまく機能したのは2つだけだった」としています。初回レビューとフォローアップの間でセットアップの改善は見られたものの、料金についての疑問は残ったままで、「Agentforceの料金は私にとって依然として泥のように不明瞭だ」としています。

eesel AI chatは、多くのチームが実際に置かれているマルチプラットフォームの現実のために作られており、移行を必要とせずナレッジスタック全体を横断して接続できます。

Agentforce deep researchの全体的なコスト

Agentforce料金ページには、2つの従量課金モデルといくつかのアドオン階層が記載されています。

直接的な料金オプション

Salesforceは現在、2つの従量課金モデルを提供しています。1つの組織で両方を使うことはできません。

• Flex Credits: 10万クレジットあたり500ドル。2025年5月にローンチ。顧客向けエージェント、従業員向けエージェント、音声をカバーします。

• Conversations: 会話1件あたり2米ドル。オリジナルのモデルで、2026年5月時点でもFlex Creditsと並行して提供されています。

どちらのモデルも利用量に応じてスケールします。料金ページ自体の例では、サービスケースのワークフローを1ケースあたり0.30ドル(3アクション×0.10ドル)と見積もっており、36万クレジットで月額1,800ドルに達すると明記されていますが、これには「Data 360クレジットやその他の消費型サービスなどの他のコストは含まれていない」と明確な注意書きがあります。

料金ページに記載されていない追加コスト

Salesforceは料金ページの脚注で、Flex Creditsの数字にはData 360クレジットやその他の消費型サービスが含まれていないと述べています。いくつかの追加コスト項目は、Agentforce料金ページには公開されていません。

• Data 360のライセンス: Data Libraryを利用し外部の知識ソースを接続するために必要。Agentforce料金ページには記載なし。

• MuleSoftのライセンスと開発: ドキュメント化されたコネクタ以外のSalesforce外システムを接続するために必要。Agentforce料金ページには記載なし。

• 専門サービス: Salesforceは料金ページから「専門家によるガイダンス」のデータシートにリンクしていますが、実装費用は公開されていません。見積もりについてはSalesforceに問い合わせが必要です。

• 社内の管理業務時間: Salesforce認定管理者によるセットアップ、テスト、継続的な設定作業。

対象範囲は狭いが能力の高いツール

Agentforce deep researchは、その対象範囲内では文字通り強力な機能です。すでにSalesforce上で稼働しており、CRMデータがクリーンで、Data 360をセットアップするリソースがある組織にとっては、意味のあるリサーチ業務を自動化し、実際の生産性向上をもたらすことができます。

コミットする前に理解しておく価値のある、現実的な制約もあります。ほとんどのAgentforce機能にはEnterprise Edition以上が必要です。外部の知識ソースにはData 360が必要で、Confluenceコネクタは現在ベータ版です。コストはアクション単位や会話単位の料金にとどまりません。得られるリサーチの完全性は、Salesforceが到達できるデータの範囲によって決まります。

この道に進む前に、チームがすでにいる場所で機能し、ナレッジベース全体から回答を引き出せるAIアシスタントを必要としているかどうかを問い直してみてください。そのようなユースケースには、プラットフォームを問わないツールの方が適しているかもしれません。

eesel AIでチームのナレッジを解き放とう

Salesforceのライセンスもデータ移行も必要とせず、Confluence、Google Docs、Slack、Zendesk、その他100以上のツールから回答を得られるAIアシスタントを探しているなら、eesel AIは検討する価値があります。1タスクあたり0.40ドルで、数ヶ月ではなく数分で、ナレッジベース全体から回答するAIエージェントを稼働させられます。

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