Einstein Copilot を知ろう: 2025年版実用ガイド

正直なところ、CRMに搭載された生成AIをめぐる話題は、もはや無視できないほど盛り上がっています。どのプラットフォームもスマートアシスタントの追加を急いでおり、Salesforceの目玉となるのがEinstein Copilotです。その謳い文句は素晴らしいものです。ビジネスに深く連携し、自社データを使って質問に答え、チームの生産性向上をSalesforce内で完結させるAI。

しかし、実際にそこから価値を引き出すには何が必要なのでしょうか？このガイドでは、Einstein Copilotとは何か、その仕組み、実際のセットアップ方法、そして最大の欠点について、分かりやすく解説します。最後まで読めば、あなたのチームにとってそれが正しい選択なのか、それとももっと柔軟な選択肢の方が理にかなっているのか、より明確に判断できるはずです。

Salesforce Einstein Copilotとは？

Salesforce Einstein Copilotは、Salesforceプラットフォームに直接組み込まれた対話型AIアシスタントです。自社の顧客データに関する高度な知識を持つチャットボットと考えるとよいでしょう。

Salesforce Einstein Copilotの公式ランディングページのスクリーンショット。このツールを紹介し、情報源からEinstein Copilotについて知ることができます。

その主な役割は、アカウント履歴やサービスケース、マーケティングキャンペーンなど、組織独自の情報を利用して、質問に答えたり、レコードを要約したり、メールなどの文章を作成したり、複数のステップからなるタスクを自動化したりすることです。

ChatGPTのような汎用ツールとの違いは、自社の信頼できるデータに基づいている点です。Salesforce Data Cloudを利用するため、その回答は公開されているインターネット上の情報だけでなく、自社固有のビジネスコンテキストから導き出されることになっています。Salesforce内で日々業務を行う営業、サービス、マーケティング、コマースチーム向けに構築されています。

Einstein Copilotの仕組み

Einstein Copilotを本当に理解するためには、その内部を覗いてみる必要があります。これは単にCRMの上に乗ったチャットウィンドウ以上のものです。その機能は、主に3つのコンポーネントが連携することで成り立っています。

1. Data Cloud: これがオペレーションの頭脳です。Data Cloudは、すべての顧客データを一元化するSalesforceのハブです。構造化データ（連絡先や商談など）と非構造化データ（PDFや通話記録など）を結びつけ、さらにはSnowflakeのような外部ソースからもデータを取り込んで、単一の顧客プロファイルを作成します。これにより、Copilotは役立つ回答をするために必要なコンテキストを得ることができます。これがなければ、AIは単なる当てずっぽうで回答することになります。

2. アクション: これが手足です。アクションとは、Copilotが実行できる具体的なジョブのことです。Salesforceには「レコードの要約」や「メールの下書き」といった標準のアウトオブボックスのアクションが用意されています。しかし、真のポテンシャルは、カスタムアクションを作成することで発揮されます。これにより、「物流システムで配送状況を確認する」といった、自社のビジネスに特有のタスクをCopilotに実行させることができます。

3. トピックとスーパーバイザーモデル: これがマネージャーです。Einstein Copilotは、スーパーバイザーのように機能する仕組みを採用しています。何かをリクエストすると、メインのCopilotはすべてを自分でやろうとはしません。代わりに、ユーザーの意図を理解し、リクエストを適切な「トピック」に渡します。トピックとは、特定のジョブ（「アカウント管理」や「ケース解決」など）のために、独自の指示と限定されたアクションリストを持つ、専門のミニエージェントのようなものです。その専門エージェントがタスクを処理し、回答を返します。

この仕組みは確かに強力ですが、同時に複雑さが生じる部分でもあります。カスタムアクションの構築や新しいトピックの設定は、簡単なポイント＆クリック操作では済みません。通常は、かなりの技術的ノウハウ、Salesforceへの深い理解、そして場合によってはApexやフローといったツールを使った開発者の時間が必要になります。

主な機能とユースケース

では、日常業務で実際に何ができるのでしょうか？ここでは、さまざまなチームがEinstein Copilotの組み込み機能をどのように利用できるかを見ていきましょう。

営業チーム向け

営業担当者は、Copilotを使って反復的な作業を処理し、多くのレコードを掘り下げることなく情報を見つけることができます。

• タスクの自動化: リードの履歴に基づいてパーソナライズされたアプローチメールを作成したり、録音された営業電話の要点やトーンを要約したり、特定の案件のクロージングプランを下書きさせたりすることができます。

• レコードの管理: レポートを作成する代わりに、「製造業のトップオープン案件を表示して」や「過去1ヶ月のACMEアカウントの主要な活動を要約して」のように、平易な言葉で質問することができます。

サービスチーム向け

サポートエージェントにとっての主な目標は、顧客の問題をより迅速に解決し、手作業でのデータ入力を減らすことです。

• ケースの解決: Copilotは、ナレッジベースから関連する記事を即座に検索したり、チケットを引き継いだばかりのエージェントのために長くて複雑なケース履歴を要約したり、顧客への共感的な返信を下書きしたりすることができます。

• ワークフローの自動化: 通話後の後処理を担当したり、チームメイトへのフォローアップタスクを作成したり、会話の内容に基づいて優先度の高いケースをエスカレーションしたりすることも可能です。

マーケティングおよびコマースチーム向け

これらのチームは、Copilotを活用してコンテンツを作成し、顧客体験をパーソナライズすることができます。

• コンテンツの作成: マーケティングキャンペーンの概要の初稿を作成したり、eコマースストア向けのユニークな商品説明を生成したり、さらには簡単なランディングページを構築したりするのに役立ちます。

• パーソナライズの追加: マーチャントがデジタルストアフロントを設定したり、Data Cloudで既に定義した顧客セグメントに基づいてターゲットを絞ったプロモーションを作成したりするのを支援します。

カスタマイズの落とし穴

Salesforceは、これらの機能をビジネスに合わせて調整するためのCopilot BuilderやPrompt Builderなどのツールを含むEinstein 1 Studioを提供しています。カスタムプロンプトを作成したり、アクションを連鎖させて独自のワークフローを構築したりできます。

しかし、使いやすさはここで終わることが多いです。自社の特定のプロセスで実際に機能するカスタムプロンプトやアクションを構築し、テストするには、Salesforce管理者や開発者による多大な時間的コミットメントが必要です。機敏性を求めるチームにとって、これは真のセルフサービスツールとは言えません。

これは、よりアジャイルなソリューションとの大きな違いです。例えば、eesel AIのようなプラットフォームは、真にセルフサービスのワークフローエンジンを提供しています。数分で開始でき、技術者でない人でもAIのペルソナを簡単に定義し、使用するナレッジソースを指定し、1ヶ月に及ぶ開発プロジェクトに行き詰まることなくカスタムアクションを作成できます。

eesel AIのセルフサービスによるカスタマイズとワークフローアクション画面。Einstein Copilotの代替案を知る上で重要なポイントです。

現実：導入、価格、そして限界

機能はパズルの一片にすぎません。Einstein Copilotを完全に理解するためには、現実的なコスト、稼働させるための労力、そしてそれが及ばない点を理解する必要があります。

Salesforce Einstein Copilotの価格

Einstein Copilotは、単体で購入できる製品ではありません。Salesforceのハイエンドな**Einstein 1エディション**にバンドルされているか、すでに高価なEnterprise EditionやUnlimited Editionへの高額なアドオンとして販売されています。アクセス権を得るには、大きな金銭的コミットメントが必要です。

注：価格はSalesforceの公開情報に基づいており、変更される可能性があります。

ユーザーあたりの高額なコストは、成長するにつれて予算を予測不能で高価なものにする可能性があります。これは注意すべき点です。多くの企業は、eesel AIのような、シート数ではなく全体的な使用量に基づいてプランが設定されている、より明確な価格設定を好みます。チームが忙しい月だったというだけで、予期せぬ請求書が届くことはありません。

eesel AIの価格ページ。明確で公開されたコストが表示されており、より複雑になりがちなEinstein Copilotの価格を知る上で役立ちます。

セットアッププロセス

Einstein Copilotの導入は管理者向けの作業であり、数週間、場合によっては数ヶ月かかることもあります。一般的な流れは次のとおりです。

1. 購入: まず、適切なSalesforceプランに加入しているか、適切なアドオンを購入する必要があります。

2. 有効化: システム管理者が[設定]メニューに入り、会社全体の生成AIを有効にする必要があります。

3. 権限の割り当て: 特定の権限セットを、管理者および実際にCopilotを使用するエンドユーザーに慎重に付与する必要があります。

4. 設定: Copilot Builderを使用して、管理者はCopilotで有効または無効にする標準アクションを確認し、決定する必要があります。

5. カスタマイズ（難しい部分）: ビジネスに特有の要件については、Prompt Builderや、場合によってはApexやフローなどの開発者ツールを使用して、カスタムアクションを作成、テスト、展開する必要があります。

結論として、これは午後一番で試用してローンチできるようなツールではありません。対照的に、eesel AIはスピードを重視して構築されており、ワンクリックのヘルプデスク連携により、数ヶ月ではなく数分で、完全に自力で本番稼働させることができます。

最大の限界：Salesforceエコシステムに閉じ込められている

Einstein Copilotは、すでにSalesforceの内部にある、または接続されているデータで最適に機能するように構築されています。ほとんどの企業にとって、これは大きなハードルです。

自問してみてください。あなたのチームの最も価値のあるナレッジは実際にどこにありますか？すべてがSalesforceにきちんと整理されていますか？それとも、Confluence、Google Docs、Slack、あるいはZendeskやIntercomのような他のヘルプデスクに散在していますか？これらすべての外部ソースをSalesforce Data Cloudに取り込むことは、それ自体が複雑でコストのかかるプロジェクトになり得ます。これこそがeesel AIが解決するために設計された問題であり、大規模なデータ移行プロジェクトなしに、散在するすべてのナレッジを即座かつ安全に接続します。

eesel AIがさまざまなナレッジソースをどのように接続するかを示すインフォグラフィック。Einstein Copilotとそのデータの制限について知る上で考慮すべき重要な機能です。

次に、信頼性の問題があります。顧客と対話させる前に、AIが期待どおりに機能するとどうやって確信できるでしょうか？Einstein Copilotには、現実世界のシナリオでリスクなくテストするための優れた方法がありません。これは、強力なシミュレーションモードを提供するeesel AIのようなツールの大きな利点です。過去の何千ものチケットでAIセットアップ全体をテストでき、本番稼働前にそのパフォーマンスと解決率を正確に予測できます。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。ユーザーは本番稼働前に過去のデータでパフォーマンスをテストできます。これはEinstein Copilotを知る上で考慮すべき対照的な点です。

結論：Salesforceチームには強力だが、万人向けではない

Salesforce Einstein Copilotは、Salesforceの世界に深く投資し、それを支える予算と技術チームを持つ企業向けの、本格的で強力なAIアシスタントです。CRMデータとの緊密な連携が最大の強みです。

しかし、その強みには大きなトレードオフが伴います。高コスト、複雑で管理者負担の大きいセットアップ、そしてSalesforceが唯一の情報源であることへの強い依存です。単一のツールだけでなく、技術スタック全体と連携する、より機敏で費用対効果が高く、柔軟なAIを必要とするチームにとっては、より優れた選択肢が存在します。

AIを活用したサポートへのより賢い道筋

エンタープライズ製品特有の頭痛の種なしで真の価値を提供するAIソリューションをお探しなら、eesel AIを検討すべきです。

eesel.aiのランディングページのスクリーンショット。Einstein Copilotを知る上で代替となるAIソリューションを示しています。

• 数分で本番稼働: ヘルプデスクとナレッジソースをワンクリックで接続。長期にわたる導入プロジェクトは不要です。

• すべてのナレッジを統合: AIをCRMだけに閉じ込めないでください。eesel AIは、Zendesk、Intercom、Confluence、Google Docs、Slackなど100以上のツールとスムーズに連携します。

• 自信を持ってテスト: シミュレーションモードを使用して、ローンチ前に正確な自動化率とROIを確認できます。

• 開発者不要で完全なコントロール: セルフサービスのダッシュボードにより、チームの誰もがAIのアクションやナレッジの範囲を簡単にカスタマイズできます。

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