Salesforce AIエージェント：Agentforceの2025年における正直な評価

SalesforceのAIに関する大きな発表、特にSalesforce AIエージェントを構築するためのプラットフォームであるAgentforceをめぐる話題を目にしたことがあるかもしれません。その約束は非常にエキサイティングです。AIエージェントが複雑なタスクをすべて自律的に処理し、チームがより重要な業務に集中できる未来が描かれています。

しかし、こうした大きな期待とともに、多くの混乱も生まれています。Agentforceとは一体何なのでしょうか？単に新しい名前が付いたチャットボットなのでしょうか、それとももっとすごいものなのでしょうか？

SalesforceのAgentforceとは一体何ですか？顧客サポートの問い合わせを処理し、タスクを自動化するAIエージェントを作成するために、どのように使えばよいのでしょうか？

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私たちは、マーケティングの喧騒を切り裂くためにここにいます。このガイドでは、Agentforceとは何か、何をするのか、どのように機能するのか、どこで強みを発揮し、そして決定的にどこに弱点があるのかを、誇張なく率直に解説します。最後まで読めば、Agentforceがあなたの会社にとって正しい選択なのか、それとももっとシンプルで柔軟なツールの方が現時点では理にかなっているのか、より明確に判断できるようになるはずです。

Salesforce AIエージェント（Agentforce）とは？

Agentforceの核心は、Salesforceが提供する自律型AIエージェントを構築・展開するためのプラットフォームです。営業、顧客サービス、その他のビジネス領域で、人間がいちいち承認することなくタスクを管理できる「デジタル従業員」を作成するための工房だと考えてください。

これは、スイッチを入れればすぐに使える単一の製品ではありません。Einsteinトラストレイヤー、Data Cloud、Flowといった他のSalesforceテクノロジーの上に構築された、プラットフォーム全体なのです。Salesforceの世界に少しでも触れたことがあるなら、これがかつてEinstein Copilotと呼ばれていたものの次世代版であると認識できるかもしれません。

その大きな目的は、定型的な回答を返すだけでなく、それ以上のことができるエージェントを創り出すことです。複数のステップからなる問題を考え抜き、行動を起こし、ワークフロー全体を自律的に完了できるように設計されています。Salesforceエコシステム内で機能するため、CRMデータと直接結びつき、あらゆる意思決定にそのデータを活用することが想定されています。これは、私たちがこれまで相手にしてきたような、単純なスクリプトベースのチャットボットとは一線を画す、野心的な計画です。

Salesforce AIエージェントの仕組み：構成要素

Agentforceの真の力は、Salesforceプラットフォームに深く組み込まれている点にありますが、そこがまた複雑さの始まりでもあります。その仕組みを本当に理解するには、いくつかの重要な要素について知る必要があります。

Atlas Reasoning EngineとAgent Builder：オペレーションの頭脳

オペレーション全体の頭脳となるのが、Atlas Reasoning Engineです。誰かがエージェントにタスクを与えると、このエンジンが要求内容を解釈し、それをより小さなジョブに分解し、タスクを完了するための最適な方法を計画します。

これらすべてを操作するのがAgent Builderです。これは、エージェントを設定するためのローコード環境です。ここで「トピック」（エージェントに実行させたいジョブ）を定義し、平易な英語で指示を書いてエージェントを誘導し、Salesforce Flowの開始やApexコードの実行といった「アクション」に接続して、エージェントが実際に何かを行えるようにします。

この動画では、顧客の質問に答えることで、入ってくるサポートケースを減らすSalesforce AIエージェントの構築方法を紹介しています。

Salesforce AIエージェントがData Cloudと既存のワークフローに依存する理由

Salesforce AIエージェントが少しでも役立つことをするためには、クリーンで整理されたデータへのアクセスが必要です。ここで登場するのがSalesforce Data Cloudですが、これがしばしば大きなハードルとなります。コンセプトはシンプルです。さまざまな場所にあるすべての顧客データをData Cloudに集め、整理し、エージェントが使用するための信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）を作成するのです。

素晴らしいアイデアに聞こえますよね？しかし現実には、これは通常、大規模な先行データエンジニアリングプロジェクトを意味します。エージェントが賢い回答を返し始める前に、すべてのデータソースを接続し、すべてを正しくマッピングしなければなりません。データ専門家が待機していないチームにとって、これは簡単なAIプロジェクトを数ヶ月にわたるデータ統合の頭痛の種に変えてしまう可能性があります。

Salesforce AIエージェントの急な学習曲線

SalesforceはAgentforceをローコードプラットフォームと呼んでいますが、それは部分的には事実です。しかし、本当に役立つ、カスタマイズされたエージェントを構築するには、Salesforceの世界を隅々まで知っている必要があります。自動化のためにはSalesforce Flowに精通している必要があり、より複雑なことをするには、おそらくApexコードやカスタムAPIを扱うことになるでしょう。しかも、それはData Cloudを理解した上での話です。

これは、より専門的で、すぐに使えるソリューションとは大きく異なります。もしあなたの目標が、大規模な導入プロジェクトなしで堅実なAIエージェントを稼働させることだけなら、eesel AIのようなプラットフォームはずっと直接的なルートを提供します。数クリックでヘルプデスクやナレッジベースを接続し、数ヶ月ではなく数分で、エージェントが実際のデータから学習を始めることができます。AIを始めるためだけにSalesforce開発者になる必要はないはずです。

Salesforce AIエージェントの一般的なユースケースと限界

SalesforceはAgentforceの素晴らしい可能性をいくつか示しており、人々が興味を持つ理由は簡単に理解できます。すべてが設定され、スムーズに稼働すれば、それは素晴らしいツールになり得ます。

考えられるユースケース：

• カスタマーサービス： エージェントは24時間体制で一般的なサポートチケットを解決し、質問に答え、さらには誰かが介入することなく返品処理まで行うことができます。

• セールスディベロップメント： ウェブサイトからの新しいリードと会話し、最初の質問に答え、見込み客かどうかを判断し、営業担当者とのミーティングを予約することができます。

• 従業員サポート： 社内でITや人事のヘルプデスクとして使用し、会社のポリシーに関する一般的な質問に答えたり、技術的なトラブルシューティングを手伝ったりすることができます。

これらのシナリオは素晴らしく聞こえますが、その過程で遭遇するであろう障害について現実的であることが重要です。

限界1：データの「壁に囲まれた庭」

Agentforceは、重要なデータとプロセスがすべてSalesforce内に既にある場合に最適に機能するように作られています。しかし、正直なところ、ほとんどの企業では知識はあちこちに散らばっています。技術文書はConfluenceに、社内ガイドはGoogleドキュメントに、 slabs、そして日々のチームチャットはSlackで行われているかもしれません。

Agentforceが実際に使えるように、それらすべての外部知識を取り込むには、Data Cloudを介した複雑で時間のかかる統合を構築する必要がしばしばあります。これは事実上、「壁に囲まれた庭」を作り出し、エージェントの賢さは、苦労してSalesforceに投入できるデータに限定されてしまいます。

これは、散在する知識に即座に接続するように設計されたeesel AIのようなツールとは全く異なるアプローチです。100以上のワンクリック統合により、ZendeskやFreshdeskの古いサポートチケットから直接学習したり、Notionのwikiから情報を引き出したり、Confluenceのページを使って質問に答えたりすることが、すべて複雑な設定なしで可能です。

限界2：「リプレース」問題

もしあなたのサポートチームがまだSalesforce Service Cloudを使用していない場合、大きな問題に直面します。Agentforceのサービスエージェントから本当に価値を得るためには、おそらくサポートチーム全体をSalesforceプラットフォームに移行させる必要があるでしょう。ZendeskやGorgiasのようなヘルプデスクに完全に満足しているチームにとって、それは現実的ではありません。その規模の「リプレース」プロジェクトは、大規模で、業務を混乱させ、コストもかさむため、ほとんどの企業にとって現実的ではありません。

ここで、現在の設定に適合するソリューションが救世主となります。eesel AIは、あなたが毎日使っているツールの上で直接動作するように設計されています。ヘルプデスクを切り替える必要はありません。eesel AIを既存のシステムに数分で接続し、チームのワークフローを混乱させることなく、すぐに結果を見始めることができます。

Salesforce AIエージェントの価格とモニタリング

AIエージェントのコストとパフォーマンスを把握することは当然重要であり、SalesforceはAgentforceにいくつかの異なるモデルを用意しています。まずは試せる無料の「Salesforce Foundations」ティアがありますが、その後は使用量ベースのモデルに移行し、「会話ごとまたはリードごとに2ドルから」の従量課金制になる可能性があります。また、社内エージェント向けには、アクション無制限の新しいユーザーごとの価格設定もあります。

この混合アプローチは、予算編成を少し推測ゲームのようにしてしまう可能性があります。特に会話ごとの課金モデルは、繁忙期には驚くような請求額になる可能性があり、コストを予測するのが難しくなります。

パフォーマンスの追跡に関して、SalesforceはAgentforce Command Centerを提供しています。これは、エージェントが稼働した後にそのパフォーマンスを示す詳細なダッシュボードです。しかし、そこには大きな疑問が残ります。顧客と対話させる前に、エージェントが良い仕事をするかどうかをどうやって知るのでしょうか？

この点で、eesel AIのようなツールが真価を発揮します。

• 明確な価格設定： eesel AIは、総インタラクション量に基づいたシンプルで予測可能なプランを提供しています。解決ごとのサプライズ料金はないため、請求額がどうなるかを常に把握できます。

• リスクフリーのシミュレーション： eesel AIでは、本番稼働を検討する前に、過去の何千ものサポートチケットでシミュレーションを実行できます。これにより、潜在的な解決率と節約可能額の正確なプレビューが得られるため、推測ではなくデータに基づいた意思決定ができます。この「投資前のテスト」アプローチは、初日からROIを証明する必要があるチームにとって非常に重要です。

Salesforce AIエージェントはあなたに適しているか？

Salesforce AIエージェントプラットフォームであるAgentforceは、すでにSalesforceの世界に深く根ざしている企業にとっては非常に強力なツールです。もしあなたのビジネスがSalesforce上で運営されており、専門の管理者や開発者のチームがいて、すでにデータをData Cloudに取り込む作業を終えているのであれば、Agentforceは論理的ではありますが、それでもなお重要な次の一歩となるでしょう。

しかし、現実的に考えましょう。ほとんどのビジネスにとって、急な学習曲線、長い設定時間、Data Cloudへの依存は大きなハードルです。Salesforce第一主義の企業でない場合、AIを使うためだけに自社の業務を彼らのモデルに押し込もうとするのは、受け入れがたいことです。

設定が簡単で、既存のすべてのナレッジソースと連携し、現在のヘルプデスクとスムーズに接続でき、明確で予測可能な価格設定を持つAIエージェントを必要とするチームにとっては、よりアジャイルなソリューションが最適です。

まさにそこでeesel AIが登場します。即時のインパクトをもたらすために構築されており、数ヶ月ではなく数分で自分で立ち上げることができる、強力でカスタマイズ可能なAIエージェントを提供します。

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