セールスフォースAI: アインシュタインの機能、使用例、ベストプラクティス、代替案

AI は、特に顧客関係管理（CRM）において、ビジネスのあり方を大きく変えています。Salesforce の AI 推進の中心にあるのが、Einstein と呼ばれるものです。これは、プラットフォームに組み込まれた賢いツールのセットで、顧客とのチャットやメールをよりスマートにし、チーム全員がより多くのことを達成できるように設計されています。AI はもはや流行語ではなく、特に忙しいサポートチームにおいて、顧客関係を円滑に管理するための必須ツールになりつつあります。

Einstein は Salesforce プラットフォーム全体に組み込まれています。未来の売上予測からカスタマーサービスの自動化まで、すべてを変革することを目指しています。しかし、どんな先進技術でも、その機能を本当に理解すること、難しい点を知ること、他の選択肢と比較することが重要です。この投稿では、Salesforce AI、または Einstein が何であるか、どのように機能するか、どのように活用できるか、実践するための良い方法、そして eesel AI のような代替案を検討することがあなたのニーズに合っているかもしれない理由を解説します。

Salesforce AI と Einstein とは？

基本的に、Salesforce AI は Salesforce プラットフォームに直接組み込まれた人工知能と機械学習技術の集まりです。これらの機能はすべて Einstein という名前でブランド化されています。ここでの主な目標は、CRM をよりスマートにし、企業が次に顧客が何を必要とするかを予測し、タスクを自動化し、データからより良い洞察を得ることを支援することです。

2016 年に初めて導入された Salesforce Einstein は、長い道のりを歩んできました。最初はより基本的な予測機能から始まり、今日見られるより大きな Einstein 1 プラットフォームに成長しました。Salesforce 独自のプライベート AI モデルと、OpenAI の ChatGPT のようなパブリックモデルを組み合わせ、CRM データを供給します。これにより、プラットフォームと自然言語で対話し、顧客に特化した AI 生成のコンテンツやアイデアを得ることができます。

Einstein の動作とその主要な機能

Einstein は、機械学習（ML）や自然言語処理（NLP）といったコア AI 技術を使用して、人間が作成したようなテキストや洞察を理解、処理、生成します。膨大なデータから学習し、理想的にはあなたのビジネスに特化した信頼できる内部データから学ぶことで、常に関連性を保ちます。

Einstein に質問をしたり、何かを依頼したりすると、リクエストに関連するデータに基づいて意味を理解するために、動的グラウンディングのような方法を使用します。 Salesforce Data Cloud  はここで大いに役立ちます。会社の顧客データをさまざまな場所から集め、Einstein が分析し利用できるようにします。

また、データプライバシーの懸念に対処するために設計された重要な要素として、 Einstein GPT Trust Layer  があります。このセットアップは、大規模言語モデル（LLM）が機密性の高い顧客データを保持しないようにすることで、データの安全性を確保します。これにより、企業はセキュリティや規則の遵守をあまり心配せずに生成 AI を利用できます。

Salesforce AI 製品スイート全体にわたる Einstein

Einstein は単なるツールではなく、Salesforce Customer 360ファミリーのさまざまな部分に組み込まれた AI 機能のセットです。つまり、すでに使用しているかもしれない多くの Salesforce 製品に AI が組み込まれていることを意味します。

Einstein は、Sales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloud、Commerce Cloud、Slack、Tableau、Flow、そして開発者向けのツールにも見られます。予測やタスクの自動化、コンテンツの作成、会話の支援など、多くの機能を提供します。

主な部分には以下が含まれます：

• Salesforce 内にある会話型 AI ヘルパーのようなEinstein Copilot。

• 企業が独自の AI 駆動アプリやワークフローを構築・展開できるツールセット（Prompt Builder、Skills Builder、Model Builder など）であるCopilot Studio。

Einstein は、これらすべての接続されたアプリ全体で毎日何十億もの予測とインサイトを提供するように設計されています。

ビジネス全体への応用と影響

Einstein の最もクールな点の一つは、ビジネスのさまざまな部分に AI を適用し、各チームのニーズに合わせて調整できることです。

セールスクラウドにおける Einstein

Einstein は営業担当者がよりスマートに働くのを助けます。以下のようなことを自動化できます：

• アカウントの調査

• 会議の準備

• 記録の更新

• パーソナライズされたメールの作成

• 通話メモを見て顧客の感情を把握し、次に何をすべきかを提案

• 営業メールの作成や契約書のパーソナライズを支援。

サービスクラウドにおけるアインシュタイン

カスタマーサービスチームにとって、アインシュタインは最初に来る質問を自動的に処理することができます。また、次のことも行います：

• リアルタイム情報に基づいた個別の返信を生成

• 作業や通話の要約を作成

• 役立つ記事を提案

• フィールドサービスチームにモバイルでの作業ブリーフィングを提供

これは、エージェントが迅速かつ効率的に仕事をこなせるように、ルーチン作業を処理し、情報を簡単に見つけられるように設計されています。

マーケティングクラウドにおけるアインシュタイン

マーケティング担当者はアインシュタインを使用して以下のことができます：

• キャンペーンのコピーを書く

• オーディエンスをグループに分けるのが上手くなる

• メールの送信先を改善する

• パーソナライズされたランディングページを作成する

• マーケティングの数値を理解する

AI マーケティングアシスタントはリアルタイムデータを分析し、キャンペーンのパフォーマンスを向上させる手助けをします。

コマースクラウドにおけるアインシュタイン

オンラインストアでは、アインシュタインがスタッフを支援し、実際に購入を促すデジタルショップを作成します。以下のようなタスクを自動化します：

• 商品詳細の入力

• 異なる言語での商品説明を書く

• 顧客向けのパーソナライズされたお得情報や広告を作成する。

Slack、Tableau、Flow、開発者ツールにおけるアインシュタイン

アインシュタインは他の場所でも活躍します：

Slack AI  は、チームチャットに信頼できる生成 AI を導入し、要約や執筆支援を行います。

• Tableau AI  は、ユーザーがデータを分析し、スマートな予測を用いてチャートを作成するのを支援します。

• 開発者向けアインシュタイン  は、コードの執筆とチェックを支援します。

• Flow 向けアインシュタイン  は、望むことを入力するだけでワークフローを作成できます。

アインシュタインはこれらの異なるチームで多くのことができますが、特にカスタマーサポートのワークフローを改善することに特化したチームは、その仕事専用に作られたツールがより具体的な機能を提供し、特にサービスに焦点を当てた AI エージェントやアシスタントにとってコスト管理が容易であることを発見することがあります。

Salesforce AI を使用する主な利点

Salesforce AI ツールをビジネスに導入することで、今日の競争の激しい世界で業務をよりスムーズかつ効率的に進めることができます。

以下は主な利点です：

• より良いセールスとマーケティング:  アインシュタインは、チームが適切な潜在顧客をより簡単に見つけるのを助け、売上を増やすことができます。また、受け取る人に合わせたメッセージでマーケティングキャンペーンをスムーズに進行させます。

• 改善された顧客体験:  退屈なタスクを自動化し、パーソナライズされた支援を提供することで、企業は全体的に顧客をより満足させることができます。

• 生産性の向上:  リードの分類、データ入力、返信の下書きなどの繰り返し作業を自動化することで、チームはより重要なことに時間を費やすことができます。

• より良い意思決定: AI ツールは、顧客の行動、欲求、購入方法に関する貴重な洞察を提供します。これにより、より迅速に賢明な決定を下すことができます。

• 競争優位性:  顧客の行動をよりよく理解することで、パーソナライズされた応答やオファーを提供できます。これにより、競争の先を行くことができます。

• 顧客の統一ビュー:  アインシュタインは、すべての Customer 360 製品でスムーズに動作します。これにより、顧客データを統合し、異なる部門の全員が同じ情報を共有し、より良い協力が可能になります。

考慮事項、実装、および代替案

Salesforce Einstein は確かに強力ですが、使用を検討している企業は潜在的な欠点や困難についても知っておくべきです。

一般的な課題と制限

以下は制限と課題の一部です:

• 複雑さ:  全社的に AI システムを完全に設定するには、特に小規模な企業にとっては、時間、資金、専門知識が必要であり、少し難しいかもしれません。

• コスト:  一部の基本的な AI 機能は特定のプランに含まれていますが、より高度な機能、特に深い自動化やスマートな作業を行うものは追加オプションであったり、使用量に応じて料金が発生します。これにより、予算編成が難しくなり、インタラクションの数や使用する特定の機能によってコストが急増する可能性があります。

• カスタマイズの制限: Einstein はカスタマイズを可能にしますが、特定の業務に特化したツールほど詳細ではないかもしれません。例えば、正確なトーンを設定したり、多くのステップを持つ複雑なワークフローを設定することは、カスタマーサポートの自動化に特化したプラットフォームと比較して制限されるかもしれません。

• トレーニングデータソース:  トレーニングは、特定の機能に対してヘルプセンターの記事のような特定のデータソースに限定されることがあり、ビジネスが知っているすべてをカバーしていないかもしれません。

• データプライバシーと責任: Salesforce はデータプライバシーと AI の責任ある使用を支援するために Einstein Trust Layer を導入していますが、これらは依然として AI セットアップにおいて非常に重要な考慮事項です。

多くの企業は、Einstein が強力である一方で、その価格設定やカスタマーサポートのような特定のニーズに合わせてカスタマイズする方法を見つけるのが頭痛の種であると感じています。これにより、より柔軟でコストが低いオプションを探すことがよくあります。

Salesforce AI を最大限に活用するためには、企業は賢く導入を考えるべきです。それは単にオンにするだけではなく、計画と継続的な作業が必要です。

Salesforce AI を実装するためのベストプラクティス

Salesforce AI を実装するためのベストプラクティスを以下に示します:

• 明確な目標を定義する:  何を達成したいのか、AI がどこで最も大きな違いを生むことができるのかを正確に把握します。最初のレベルのサポートチケットを自動化したいのか、販売予測を改善したいのか、マーケティングキャンペーンをより個別化したいのか？明確な目標を持つことで、焦点を絞ることができます。

• データの品質を確保する:  データクラウド内のデータが高品質でアクセスしやすいことを確認することは非常に重要です。Einstein はこのデータに依存して良い洞察を提供し、適切な行動を取るため、データが乱雑であれば結果も乱雑になります。

• チームを準備する:  人々は Einstein Copilot のような AI ツールを実際に使用する方法、その情報を理解する方法、そして人間が介入する必要があるときについて知っておく必要があります。

• 責任ある AI を優先する:  最初から AI を責任を持って使用することを考えることは必須です。トレーニングに使用されるデータの潜在的な不公平性に注意し、Einstein Trust Layer のような機能を使用して強力なデータセキュリティを確保してください。

• 段階的に実装する:  段階的に導入することを検討してください。1 つの部門や特定の用途で小規模なプロジェクトから始めて、どのように進むかを見て、フィードバックを得て、広く展開する前に微調整を行います。

• 監視と反復: AI ツールのパフォーマンスを監視し、現実世界での観察に基づいてモデル、ワークフロー、トレーニングデータを継続的に改善します。

Salesforce AI、または Einstein は CRM に AI を追加するための主要な選択肢ですが、それだけが選択肢ではありません。カスタマーサポートのような特定の業務には、専用のツールが独自の利点を提供することがあります。

eesel AI  はそのような強力な代替案の一つであり、特にヘルプデスクの運用をより良くし、カスタマーサポートのタスクをより効果的に自動化するように設計されています。これは、より大規模で広範な CRM AI プラットフォームよりも手頃な価格で実現できることが多いです。

比較: eesel AI vs Einstein AI

Salesforce AI (Einstein) と eesel AI を並べて、オートメーションとサポートに重要な点に焦点を当てて比較してみましょう:

機能	Salesforce AI (Einstein)	eesel AI
価格モデル	エージェントごと、アドオン、使用量に基づく料金	インタラクションごとの支払い、エージェントごとの料金なし
トレーニングソース	主にヘルプセンター、CRM データ、データクラウド	過去のチケット、内部文書、

Google Docs、
Confluence、
外部ウィキ、PDF など 100 以上のソースから学習し、自動同期 | | カスタマイズレベル | プリセットトーン、一部のワークフロー設定 | 詳細なプロンプト、カスタムトーンコントロール、特定のエスカレーションパラメータとアクションの定義 | | 実行可能性/深さ | 要約、提案、基本的なアクション（例：ルーティング） | カスタム API コールを通じて実際のアクションを実行（返金、注文検索）、マルチボットワークフロー、インテリジェントトリアージ、タグ付け | | テスト機能 | 限定的な事前テスト | シミュレーション、制御された展開、ブラウザ拡張機能のテスト | | 主な焦点 | 広範な CRM AI（営業、サービス、マーケティングなど） | カスタマーサポートオートメーション（AI エージェント）とエージェント支援（AI アシスタント）に特化した深い AI |

価格を見てみると、Einstein のエージェントごとの料金、追加機能のコスト、使用量に基づく料金は、特に成長中のチームや多くのサポートリクエストを処理するチームにとって、かなりの負担になる可能性があります。一方、eesel AI は、エージェントごとの料金がない明確なインタラクションごとの支払いモデルを採用しており、コストをより予測しやすくします。

トレーニングに関しては、Einstein が CRM データやヘルプセンターのコンテンツを使用するのに対し、eesel AI はより幅広いソースから学習できます。これには、過去のチケットや、ConfluenceやGoogle Docsなどの内部文書、外部ウィキが含まれます。自動的に同期して知識を最新の状態に保つことができるのも便利です。

カスタマイズに関しても、eesel AI はより多くの自由度を提供します。設定されたトーンや基本的な設定を選ぶだけでなく、詳細な指示を使用してボットの音声や動作を微調整できます。これにより、ブランドの声や特定のワークフローニーズにぴったりと合うように調整できます。

要約やアイデアを提供するだけでなく、eesel AI は実際に行動するように設計されています。カスタムコールを通じて他のシステム（例：Shopify での注文検索）に実際のタスクを実行したり、複数のボットを使用した複雑なワークフローを処理したりできます。シミュレーションや段階的な展開などのテスト機能により、AI の動作を完璧にすることができ、全員が使用する前にミスを避け、スムーズな立ち上げを実現します。

企業が使用する他の種類の AI ツール、一般的な AI チャットモデルから特定のマーケティングプラットフォームまでありますが、eesel AI は、特に深いカスタマーサポートオートメーションと効率的な実行のために、主要な CRM AI の仕事に対する直接的で強力な代替手段として際立っています。

プロのヒント:  もしあなたのビジネスがZendeskやFreshdeskのようなヘルプデスクに大きく依存している場合、eesel AIのような専門的な AI ソリューションは、よりカスタマイズされたオートメーションと、より良い投資収益率を提供することが多いです。

今日からスマートなサポートを始めましょう！

Salesforce AI (Einstein) は、チームがより速く作業し、顧客を喜ばせ、より賢い決定を下すのを助けるツールが満載です。しかし、設定の複雑さ、コストの上昇、カスタマイズの制限があるため、特にカスタマーサポートに焦点を当てたチームにとっては難しい選択肢となることがあります。

そこでeesel AIが輝きます。サポートワークフロー専用に構築されており、手頃な価格で、深くカスタマイズ可能で、洞察を生成するだけでなく実際のアクションを実行することができます。幅広いデータから学び、既に使用しているヘルプデスク、例えばZendeskやFreshdeskの中で動作します。

カスタマーサポートを自動化し、エージェントの生産性を向上させ、コストを抑えたい場合、eesel AIは柔軟でスマートなソリューションを提供します。 無料トライアルを始めるか、デモを予約して、eesel AIを実際に体験してみてください。