SalesforceのAIツールについて、誰もが話題にしているようです。EinsteinやAgentforceといった名前で、ワークフローを自動化し、チームの負担を軽減することでCRMの使い方を完全に変えると約束しています。表面的には素晴らしいように聞こえますが、オールインワンのアプローチがすべてのビジネスに適しているのでしょうか？
この記事では、Salesforce AI自動化が実際に何であるか、どのように機能するか、そしてどこに現実的な制限があるかを明確かつ簡潔に説明します。さらに重要なのは、単一の企業の世界に縛られることなく、強力な自動化を実現するより柔軟で現代的な方法を探ることです。結局のところ、AI戦略は既に使用している、そして愛しているツールと連携するべきであり、最初からやり直すことを強制するべきではありません。
Salesforce AI自動化とは？
簡単に言えば、Salesforce AI自動化は、Salesforceプラットフォームに直接組み込まれた人工知能技術の集合体です。主な目的は、既存のデータを活用して、営業、カスタマーサービス、マーケティングのタスクをより効率的に行うことです。
ここでの主なプレイヤーは次のとおりです：
- Einstein AI: これはオペレーションの頭脳と考えてください。予測分析（どの取引が成立しそうかの予測など）や生成AI（販売メールのドラフト作成など）を支えるコアAIです。
- Agentforce: これは、独立して作業できるAIエージェントを構築および展開するためのSalesforceのプラットフォームです。これらのエージェントが24時間365日、ルーチンの顧客質問や内部タスクを処理することを目指しています。
- Flow Builder: これは、管理者がSalesforce内でこれらの自動化されたワークフローをマッピングし管理するための裏方ツールです。
このシステム全体は、企業のCRMデータを使用して反復作業を処理し、洞察を提供し、コンテンツを作成するように設計されています。Salesforceの独自の調査によると、AIを使用しているビジネスリーダーの90%が時間とコストの節約を実感しています。ただし、注意点として、これは「オールインワン」ソリューションとして設計されています。AIはSales CloudやService CloudなどのSalesforce製品と深く結びついているため、すべての業務が彼らのプラットフォーム上で行われる場合に最も効果を発揮します。
Salesforce AI自動化に使用されるSalesforce Flow Builder。
Salesforce AI自動化の価格設定
SalesforceはAIの価格を複数の方法で設定しています。コアクラウドと従業員の使用はユーザーごとにライセンスされ、顧客向けボットのAgentforceは会話ごとに価格が設定されることがあります。高度な自動化は、各アクションを計測するFlex Creditsを使用することができます。総コストは、ユーザー数、予想される会話またはアクションのボリューム、実装と統合の範囲に依存します。以下の表で現在の参考数値を確認し、詳細はSalesforceに確認してください。
| 製品 / モデル | 価格 | 含まれる内容 | 備考 |
|---|---|---|---|
| Sales Cloud (スターター) | $25 ユーザー / 月、年間 | コアCRMスターターティア | 年間請求 |
| Sales Cloud (プロフェッショナル) | $75 ユーザー / 月、年間 | 拡張されたCRM機能 | 年間請求 |
| Sales Cloud (エンタープライズ) | $150 ユーザー / 月、年間 | 高度なカスタマイズ | 年間請求 |
| Sales Cloud (アンリミテッド) | $300 ユーザー / 月、年間 | 最上位のサポートと機能 | 年間請求 |
| Marketing Cloud (成長) | $1,250 / 月 | 最大10,000件の連絡先 | 年間請求 |
| Marketing Cloud (プラス) | $2,750 / 月 | 最大10,000件の連絡先 | 年間請求 |
| Marketing Cloud (高度なオプション) | $15,000+ / 月 | 上位ティアとアドオン | 機能によって異なる |
| Agentforce (会話) | $2 会話ごと | テンプレート、エージェントウィザード、エージェントビルダー、プロンプトビルダー | 外部向けエージェントに最適化 |
| Agentforce (フレックスクレジット) | $500 100kクレジットごと | デジタルウォレット追跡によるアクションごとの支払い | アクションごとに消費されるクレジット |
| Agentforce セールス、サービス、フィールドサービス用アドオン | $125 ユーザー / 月 | 無制限の従業員エージェント使用とAIスイート | ライセンスユーザーごと |
| Agentforce 業界用アドオン | $150 ユーザー / 月 | 業界特化のAIとセールスおよびサービスのアドオン | ライセンスユーザーごと |
| Agentforce 1 エディション | $550 ユーザー / 月から | アドオン、1Mフレックスクレジット/年/組織、2.5Mデータクラウドクレジット/年/組織を含む | ユーザーライセンスと組織レベルのクレジット |
| 実装 (小規模) | $5,000 から $15,000 一回限り | 基本設定 | 範囲に依存 |
| 実装 (エンタープライズ) | $150,000+ 一回限り | 複雑な展開 | 範囲に依存 |
| その他のコスト (統合) | 変動 | サードパーティアプリ、カスタム作業 | 総コストを増加させる可能性あり |
価格は変更される可能性があります。例は参考であり、データクラウドやその他の消費サービスを含まない場合があります。
Salesforce AIオートメーションの仕組み
Salesforceのアプローチがどのように機能するのか（そしてどこで欠点があるのか）を本当に理解するには、その構成を見てみる必要があります。その設計は基本的に自社のプラットフォームに結びついており、これは強みであると同時に大きな弱点でもあります。
Salesforce AIオートメーション: CRMデータに基づいて構築されています
Salesforce AIの最大の利点は、CRM内のすべての構造化データにネイティブにアクセスできることです。顧客記録、営業パイプラインのステージ、サポートケースの履歴を完全に把握しています。AIはこのデータを"グラウンディング"に使用します。これは、Salesforce内で見つけた情報に基づいて予測やコンテンツを生成するという意味の専門用語です。
しかし、会社の最も重要な知識が他の場所にある場合はどうなるでしょうか？Confluenceの内部ウィキやSlackの日々のチームチャットを考えてみてください。Salesforce AIはこの情報にほとんど気づきません。これにより、AIエージェントが問題を正しく解決するために必要な完全な情報を持たないという大きな"オートメーションギャップ"が生じます。
独自のモデルとビルダーがSalesforce AIオートメーション体験を作り出す方法
Salesforceは、AIの動作を調整しカスタマイズできるようにするためのツールとしてPrompt BuilderやModel Builderを提供しています。これにより、ある程度のコントロールが可能になりますが、同時にチームは別の特定のツールセットを学び、管理し、維持する必要があります。適切に設定するには、複雑で時間のかかるプロセスになることがあります。
これは、シンプルさを追求した現代のAIプラットフォームとは大きく異なります。例えば、eesel AIのようなツールでは、AIの動作、トーン、ルールを平易な英語で設定できます。この"人間が介在する"アプローチにより、設定がはるかに迅速になり、特別なトレーニングをほとんど必要としません。
Salesforce AIオートメーションをカスタマイズするためのSalesforceプロンプトビルダー。
Salesforce AIオートメーションでワークフローを自動化する方法
Salesforce AIオートメーションが得意とすることがいくつかあります。Sales Cloudに記録された営業電話を自動で要約したり、Service Cloudでサポートケースをルーティングしたり、マーケティングキャンペーンのためにパーソナライズされたメールを生成したりすることができます。これらのワークフローは非常に強力ですが、ほとんどがSalesforce環境内でのみ動作します。
タスクがカスタム内部ダッシュボードやチームが依存する他のSaaSツールのような、Salesforceコネクタが用意されていない外部システムから情報を引き出す必要がある場合、オートメーションはそこで止まってしまいます。結果として、チームが作業を行うさまざまな場所をすべて接続できない部分的なソリューションになってしまいます。
Salesforce AIオートメーションの限界を示すワークフロー。
主な利点と制限
単一プラットフォームのソリューションは確かに便利に見えますが、トレードオフを理解することが重要です。初期のシンプルさを得る代わりに、長期的な柔軟性や全体的なインテリジェンスを失う可能性があります。
統一された体験（すべてを投入する場合）
公平に言えば、あなたのビジネス全体がすでにSalesforceで運営されている場合、そのAIは自然なフィット感を持つことができます。営業、サービス、マーケティングのデータがすでに一か所に集まっており、AIにとってはしっかりとした（ただし不完全な）基盤となります。すでにSalesforceに多くの時間とお金を投資して標準化している大企業にとって、これは一貫性を保つ良い方法となるでしょう。
"リップ・アンド・リプレース"の課題
エコシステムモデルの最大の問題は、Salesforce AIを最大限に活用するためには、しばしば全ての業務を彼らのプラットフォームに移行しなければならないことです。例えば、彼らの高度なサービス自動化を利用したい場合、ZendeskやIntercomのように本当に気に入っているヘルプデスクを捨てて、すべてをService Cloudに移行するように促されます。
そのような移行は非常に高価で、時間がかかり、チームにとって混乱を招きます。ほとんどの企業は理由があってツールを選んでおり、それらはその役割を十分に果たし、従業員も使い方を知っています。AI機能を有効にするためだけに全員に切り替えを強いるのは大きな要求です。
ここで、eesel AIのような"レイヤード"ソリューションが異なる道を提供します。移行を強制するのではなく、既存のツールの上で直接機能します。AI CopilotやAI Triageのような製品は、Zendesk、Freshdesk、Jira Service Managementなど、すでに使用しているツールを改善し、"リップ・アンド・リプレース"プロジェクトの頭痛を伴わずに強力な自動化を提供します。
Salesforce AIオートメーションにおけるリップアンドリプレースとレイヤードアプローチの比較。
不完全な知識とデータサイロ
知識のギャップに戻りましょう。現代のビジネスは情報をあちこちに保管しています。技術文書はConfluenceに、公式ポリシーはGoogle Docsに、製品仕様はNotionに、緊急の顧客フィードバックはSlackで飛び交っています。
Salesforce AIはこの非構造化データの宇宙に簡単にアクセスできないため、そのエージェントは全体像を把握できません。難しい技術的な質問に答えたり、最新のポリシー更新を確認したりすることができず、より多くの問題を人間のエージェントに引き継ぐ必要があります。これでは自動化の目的が失われてしまいます。それに対して、eesel AIの統合は100以上のソースに接続するように設計されており、AIがあなたの会社の知識ベースを完全に理解できるようにしています。
より賢い選択肢: レイヤードAIアプローチ
ビジネスを単一の硬直したエコシステムに閉じ込める代わりに、レイヤードAIプラットフォームはより現代的で柔軟な選択肢を提供します。このアプローチは、既存のツールを置き換えるのではなく、統合し改善することに焦点を当てています。
CRMだけでなく、すべての知識に接続
eesel AIのようなレイヤードプラットフォームは、会社のインテリジェンスハブとして機能します。ヘルプデスク、コラボレーションツール、ナレッジベースに一度に接続します。これにより、AIエージェントやAI内部チャットのような製品が、CRMにある情報だけでなく、会社が知っているすべての情報に基づいて回答を提供できます。
これにより、解決率が大幅に向上し、より正確な回答が得られます。例えば、eesel AIはShopifyと統合して、注文状況や製品在庫のライブ検索を行うことができ、CRMベースのAIでは複雑で高価なカスタム開発なしにはできないことです。
Salesforce AIオートメーションの代替としてツールを統合する。
スタックを拡張し、置き換えない
レイヤードアプローチの本当の美しさは、移行が必要ないことです。チームが熟知しているヘルプデスクや、ビジネスを動かし続けるコラボレーションツールをそのまま使用できます。AIレイヤーはそれらをより賢くするだけです。
この表は考え方の違いを示しています：
| 機能 | Salesforce AI オートメーション（エコシステムアプローチ） | eesel AI（レイヤードアプローチ） |
|---|---|---|
| コア哲学 | オールインワン；Salesforceの世界で最も効果的に機能します。 | レイヤード；既存のツールの上で動作します。 |
| セットアップモデル | Salesforce製品（例：Service Cloud）への移行が必要なことが多い。 | 移行不要；Zendesk、Intercom、Slackなどのツールを強化します。 |
| 知識ソース | 主にSalesforce CRMデータ。外部ソースへのアクセスは限定的。 | 100以上のソースに接続（Confluence、Google Docs、Notion、過去のチケット）。 |
| 実装 | 複雑で、専門の開発者と長いセットアップ時間が必要。 | 迅速なセットアップ；過去のデータでシミュレーションし、予測可能なROIを実現。 |
| 柔軟性 | 柔軟性が低く、1つのベンダーのエコシステムとツールセットにロックインされる。 | 非常に柔軟；異なるチーム（サポート、IT、HR）向けに複数のボットを作成可能。 |
拡大する前にシミュレーションして予測可能なROIを
eesel AIのようなプラットフォームの非常に便利な機能は、シミュレーションを実行できることです。AIをライブの顧客向けに「オン」にする前に、過去のサポートチケットに対してテストし、どのように機能したかを正確に確認できます。
これにより、潜在的なディフレクション率、精度、コスト削減の明確なデータに基づいた予測が得られます。これは、大規模な企業AIプロジェクトの結果がしばしば予測不可能で不透明であるのとは大きく異なり、投資のリスクを排除します。コミットする前に何を得るかを知ることができるので、堅実なビジネスケースを構築し、初日から自動化の価値を証明できます。
Salesforce AIオートメーションの代替を実装する前にROIをシミュレーションします。
あなたのビジネスに合った戦略が必要です
Salesforce AI オートメーション は、そのエコシステムに完全に組み込まれた企業にとって強力ですが、柔軟性に欠けるソリューションを提供します。それは一貫した体験を提供する囲い込まれた庭ですが、適応性と完全な知識アクセスの代償を伴います。
ほとんどの現代のビジネスにとって、より機敏で層状のAI戦略が賢明な選択です。既存の最高のツールを活用するアプローチは、より迅速でコスト効果が高く、最終的にはより賢明な方法で作業を自動化します。適切なAIパートナーは、あなたのビジネスに適応すべきであり、ビジネスがそれに適応することを強制すべきではありません。
現在のセットアップの上にサポートとワークフローを自動化する層状のAIを試してみませんか？eesel AIを無料で試す または パーソナライズされたデモを予約 して実際に体験してください。
よくある質問
ビジネス全体がSalesforce上で動いている場合、主な利点は深く統合された統一された体験です。AIはネイティブにすべてのCRMデータにアクセスし、リードスコアリングやケースサマリーのようなタスクを自動化し、その「囲い込まれた庭」の中で一貫したワークフローを提供します。
これは大きな制限です。なぜなら、Salesforce AIは主に自社のCRM内のデータと連携するように設計されているからです。外部の知識にアクセスするには複雑で、しばしばカスタムビルドされたコネクタが必要であり、そのためAIは問題を正確に解決するために必要な完全なコンテキストを欠くことが多いです。
多くの場合、そうです。最も高度な機能を活用するためには、Service CloudのようなSalesforce製品に移行することが強く推奨されます。この「リップ・アンド・リプレース」アプローチは、すでに使用しているツールを強化するレイヤードAIソリューションと比較して、コストがかかり、混乱を招く可能性があります。
Salesforce環境内で完全に行われるタスクの自動化に優れています。良い例としては、Sales Cloudに記録された営業電話の要約、CRMデータからのマーケティングメールの生成、Service Cloud内でのサポートケースのルーティングなどがあります。
