AIをめぐる話題は尽きませんが、Salesforceのような大企業がその流れをリードしています。彼らは自社のAIがビジネスに革命をもたらすと約束しますが、ほとんどの人がそうであるように、あなたも「AIが実際に何をするのか」「本当にそれだけの価値があるのか」と疑問に思っていることでしょう。
このガイドは、その疑問に率直な答えを提示します。SalesforceのAIツールがどのようなものか、その現実的な限界は何かを分析し、たとえSalesforceの組み込みオプションがあなたのチームにとって最適でなかったとしても、結果を出すための方法を示します。
Salesforce AI：Einsteinプラットフォームを詳しく見る
まず一つはっきりさせておきましょう。人々が「Salesforce AI」と言うとき、それはほとんどの場合Einsteinのことを指しています。これはスイッチを入れればすぐに使えるような単一の製品ではありません。むしろ、Salesforceが「クラウド」（Sales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloudなど）と呼ぶ様々な製品に織り込まれたAI技術のレイヤーのようなものだと考えてください。
もともと、Einsteinは主に2つのことを行っていました。
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予測AI： これがEinsteinの出発点でした。CRMデータを分析して次に何が起こるかを予測します。例えば、リードをスコアリングして、どのリードが最も顧客になりやすいかを判断するなどです。
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生成AI（Einstein GPT）： こちらはより新しく、華やかな部分です。大規模言語モデル（LLM）を利用して、メールの下書き作成、電話の要約、ナレッジベース記事の執筆など、新しいコンテンツを生成します。
ここでの重要なポイントは、Salesforce AIが巨大なエコシステムであるということです。それは最大の強みであると同時に、後で見るように、その複雑さの大きな原因ともなっています。
Salesforce AIの主な機能と性能
Salesforce AIがあなたにとって意味があるかどうかを判断するには、そのツールが実際に何をするのかを知る必要があります。ここでは、営業チームとカスタマーサービスチームにとって一般的な使用例をいくつか見てみましょう。
Einstein for Sales Cloud
営業担当者にとって、Einsteinは雑務を自動化し、賢い提案をしてくれるパーソナルアシスタントとして販売されています。
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セールスメール： CRMから顧客情報を引き出してパーソナライズされたメールを生成し、担当者が同じ内容を何度も入力する手間を省きます。
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通話の要約： 営業電話を文字起こしして要約し、重要なアクションアイテムを抽出することで、約束したことを忘れないようにします。
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商談スコアリング： 過去の取引を分析して、現在の商談のうちどれが最も成約しやすいかを予測し、チームが適切なリードに集中できるよう支援します。
これらはすべて非常に便利に聞こえますが、落とし穴があります。これらの機能は、Salesforce CRM内のみに存在する、完璧にクリーンで整理されたデータがある場合に最も効果的に機能します。データが乱雑だったり不完全だったりすると、AIの予測はあまり役に立たないかもしれません。
Einstein for Service Cloud
カスタマーサービス側では、Einsteinはエージェントが問題をより迅速に解決するのを助けるように設計されています。
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サービス応答： サポートエージェントがチャットやメールで使用する返信を下書きし、より迅速な応答を支援します。
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ケースの分類とルーティング： 受信したサポートチケットを自動的に読み取り、内容を把握し、適切な担当者やチームに送信します。
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ナレッジ記事の生成： サポートケースが解決された際、その解決策に基づいて新しいヘルプセンター記事の作成を提案できます。
このあたりで、閉鎖的なシステムの制約を実感し始めるでしょう。AIはSalesforce内のデータからしか学習しません。社内のConfluenceウィキや共有されたGoogleドキュメント、あるいはSlackでの最近のトラブルシューティングスレッドなど、チームが他の場所に保存している大量の有用な情報に対しては完全に盲目なのです。
Einstein CopilotとCopilot Studio
Einstein Copilotは、従業員が助けを求めるために使用するフレンドリーなチャットボットインターフェースです。その裏側にあるのがCopilot Studioで、これは管理者がカスタムの「プロンプト」、「スキル」、「モデル」を使ってAIの動作を調整するためのツールキットです。
このカスタマイズは強力ですが、同時に信じられないほど複雑です。これはプラグアンドプレイのソリューションとは程遠いものです。カスタムの「スキル」を構築するには、深い技術的知識と本格的なセットアッププロセスが必要であり、それがしばしば大きな隠れたコストとなります。
Salesforce AIの一般的な制限と課題
さて、ここからは営業トークではしばしば省略される部分です。企業がSalesforce AIを導入しようとする際に直面する、現実的な課題について話しましょう。
複雑でセルフサービスではない
EinsteinとCopilot Studioを本当に役立つものにするには、多大な労力が必要です。カスタムの「スキル」構築は、サポートマネージャーが午後の一仕事で片付けられるようなものではありません。Salesforceを隅々まで知り尽くした専門家と、しばしば高価なコンサルタントの助けが必要です。簡単な「サインアップして試す」という選択肢はありません。
これは、9ヶ月もかかるプロジェクトなしで、迅速に結果を出したいチームにとっては大きな問題です。eesel AIのようなツールは、対照的にセルフサービスで使えるように作られています。ZendeskやFreshdeskのようなヘルプデスクにワンクリックで接続でき、数ヶ月ではなく数分で稼働させることができます。
Salesforce外のナレッジの扱いに苦慮する
先ほども触れましたが、これは再度言及する価値のある大きな問題です。Einsteinの頭脳はSalesforce内部の情報に限定されています。しかし、ほとんどの企業ではナレッジはあちこちに散らばっています。
それが生み出す問題はこうです。顧客が質問をしますが、答えはGoogleドキュメントの中、Confluenceのページ、あるいは先週火曜日のSlackスレッドに埋もれています。Einsteinはそれを見つけることができません。そのため、間違った答えを返すか、諦めてしまい、エージェントと顧客の両方をイライラさせます。
優れたAIは、すべてのナレッジの点を結びつける必要があります。eesel AIのようなAIプラットフォームは、Googleドキュメント、Notion、Confluenceを含む100以上のソースにすぐに接続し、顧客の質問に正確に答えるための全体像を把握します。
ROIの証明が困難でリスクが高い
ユースケースが不明確だというフォーラムのコメントを覚えていますか？それは、大規模なSalesforce AIプロジェクトに深く関わる前に、何が得られるのかを知るのが難しいからです。自動化率や節約額がどのくらいになるか明確な見通しがないまま、最初に多くの時間と費用を投じなければなりません。まるでギャンブルのように感じられます。
だからこそ、自信を持ってテストできることが非常に重要なのです。eesel AIを使えば、安全な環境で過去数千件のサポートチケットに対してAIを実行するシミュレーションモードを利用できます。顧客と一度も話す前に、そのパフォーマンスとROIの確かな予測を得ることができます。当て推量は必要ありません。
Salesforce AIの価格体系を解説
Salesforceの価格設定は分かりにくいことで有名ですが、そのAI製品も例外ではありません。多くは非公開ですが、一般的に知られていることは以下の通りです。
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Sales & Service Cloud Einstein: 通常、ユーザーあたり月額約50ドルのアドオンとして販売されています。最上位の「Unlimited Edition」プランには含まれていますが、そのプランは非常に高価です。
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Einstein GPTクレジット: ここからが本当に厄介なところです。生成AI機能は無制限ではありません。代わりに、「クレジット」の割り当てが与えられます。チームが忙しい月を過ごし、クレジットを使い果たしてしまった場合、機能を維持するためには高価な「Enterprise Expansion Packs」を購入しなければなりません。
このクレジットシステムは、コストが大きく変動する可能性があることを意味します。サポートチケットが急増すると、驚くほど高額な請求書が届くかもしれません。このアプローチは、eesel AIの透明で予測可能な価格設定とは正反対です。当社のプランは分かりやすく、解決ごとの料金は一切かからないため、常に支払額を正確に把握できます。
| 機能 | Salesforce Einstein AI | eesel AI |
|---|---|---|
| セットアップモデル | 開発者またはコンサルタントが必要 | 完全にセルフサービス、数分で利用開始 |
| ナレッジソース | 主にSalesforce CRMデータのみ | 100以上のソース（Docs, Confluence, Slack）を統合 |
| 導入前テスト | ROIの予測が困難 | 過去のチケットに対する強力なシミュレーションが可能 |
| 価格モデル | ユーザーごとの料金 + 予測不能なクレジットパック | 予測可能な月額/年額プラン |
| 連携 | Salesforceエコシステムにロックイン | 現在のヘルプデスク（Zendeskなど）と連携可能 |
Salesforce AIは正しい選択か？
さて、最初の質問に戻りましょう。「SalesforceはAIを使っているか？」答えは、はい、間違いなく使っています。彼らはそれに多額の資金を投じてきました。しかし現実には、Salesforce AIは、すでにSalesforceの世界に100%コミットしており、その複雑さを処理できる技術チームと豊富な資金を持つ巨大企業向けに作られています。
ほとんどの中小企業や、柔軟で手頃なソリューションを必要とする特定のチームにとって、Salesforce AIはしばしばその価値に見合わない手間がかかります。長いセットアップ時間、サイロ化されたデータ、そして予測不可能なコストは深刻なデメリットです。
ここで、専門的で連携を第一に考えたAIツールが真価を発揮します。これらのツールは、働き方を根本的に見直すことなく、サポートを自動化するための、はるかに迅速で、柔軟で、誠実な道筋を提供します。
実用的なAIを数分で始めよう
数ヶ月もかかる複雑な実装に行き詰まる代わりに、今日、あなた自身のデータを使ってAIがいかに強力であるかを確かめることができます。
eesel AIは、既存のヘルプデスクやナレッジソースに数クリックで接続できます。チームが解決したチケットから学習し、ブランドの声で返信を下書きし、最前線のサポートを処理するAIエージェントを構築・テストできます。誰でもセットアップできるほどシンプルでありながら、真の違いを生み出すほど強力です。
無料トライアルにサインアップして、初日から実際に機能するAIサポートエージェントを立ち上げることがいかに簡単か、ご自身で確かめてみてください。
よくある質問
EinsteinはSalesforceの包括的なAIレイヤーであり、Sales、Service、Marketing Cloudなどの製品全体に統合されています。予測AIと生成AIの両方の機能を使用して、タスクの自動化、インサイトの提供、ユーザーエクスペリエンスの向上を実現します。
営業チーム向けには、パーソナライズされたメールの生成、営業電話の要約、商談のスコアリングなどによってSalesforce AIが支援します。これらの機能は、ワークフローを合理化し、営業担当者が優先順位を付けて効率的に取引を成立させることを目的としています。
重大な課題は、EinsteinがSalesforce CRMデータに限定されている点です。これにより、外部のナレッジベースに保存されている重要な情報が見過ごされがちです。さらに、その複雑なセットアップは通常、専門的な技術知識や高価なコンサルタントを必要とし、セルフサービス型のソリューションとは程遠いものになっています。
Copilot Studioを通じてEinstein Copilotをカスタマイズするのは非常に複雑であり、特定の「スキル」を構築するには深い技術的専門知識が必要です。これはプラグアンドプレイのツールではなく、専門的な開発が必要なため、多額の隠れたコストが発生する可能性があります。
Salesforce AIの価格設定は、通常、ユーザーごとのアドオン料金と、生成AI機能のための予測不可能なクレジットシステムで構成されています。チームが割り当てられたクレジットを超過した場合、高価な「Enterprise Expansion Packs」を購入する必要があり、コストが変動しやすく、予想以上に高額になることがあります。
Salesforce AIは、Salesforceエコシステムに深く根ざし、大規模な技術チームと潤沢な予算を持つ大企業に最も適しています。その複雑さ、長い導入期間、そして高いコストは、アジャイルでセルフサービス型のAIソリューションを求める中小企業やチームにとっては、しばしば非現実的なものとなります。
