Salesforce AI: アインシュタインの機能、ユースケース、ベストプラクティス、および代替案

アインシュタインはSalesforceプラットフォーム全体に織り込まれています。このアイデアは、将来の販売を予測することから顧客サービスの自動化まで、すべてを変革することです。しかし、どんな高度な技術でも、何ができるのか、何が難しいか、他の選択肢とどのように比較されるかを本当に理解することが重要です。この投稿では、Salesforce AI、またはアインシュタインが何であるか、どのように機能するか、どのように使用できるか、実践に役立つ良い方法、そしてeesel AIのような代替手段を検討することがあなたのニーズに合った正しい選択かもしれない理由を分解します。

Salesforce AIとアインシュタインとは？

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アインシュタイン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、企業が顧客が次に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手助けをすることです。

2016年に初めて発表されたSalesforce Einsteinは、長い道のりを経てきました。最初はより基本的な予測機能から始まり、現在私たちが見るより大きなEinstein 1プラットフォームに成長しました。これはSalesforce自身のプライベートAIモデルとOpenAIのChatGPTのような公共のものを組み合わせ、あなたのCRMデータを提供します。つまり、平易な言葉でプラットフォームに話しかけることができ、顧客に特化したAI生成の情報やアイデアを得ることができます。

アインシュタインの機能とそのコア機能

アインシュタインは、機械学習（ML）や自然言語処理（NLP）などのコアAI技術を使用して、テキストや洞察を理解、処理、生成します。これらは人間から来たように聞こえます。アインシュタインは大量のデータから学習し、理想的にはあなたのビジネスに特有の信頼できる内部データを使用して、関連性を保ちます。

アインシュタインに質問をしたり、何かを依頼したりすると、周囲のデータに基づいてあなたの意図を理解するために、動的グラウンディングのような手法を使用します。 Salesforce Data Cloud はここで大いに役立ちます。これは、さまざまな場所から会社の顧客データをまとめ、アインシュタインが見るために準備します。

また、データプライバシーの懸念を助けるために設計された重要な部分があり、それは Einstein GPT Trust Layerです。このセットアップは、大規模な言語モデル（LLM）が敏感な顧客データを保持しないようにすることで、機密性の高い顧客データを安全に保つのに役立ちます。これにより、企業はセキュリティや規則の遵守についてあまり心配することなく生成AIを使用できます。

Salesforce AIの製品スイートにおけるアインシュタイン

アインシュタインは単なるツールではなく、さまざまな部分に組み込まれたAI機能の全セットです。これは、あなたが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。

アインシュタインは、Sales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloud、Commerce Cloud、Slack、Tableau、Flow、さらには開発者向けのツールなど、主要な製品エリアで見つけることができます。予測やタスクの自動化から、コンテンツの作成や会話の支援まで、さまざまな機能を提供します。

主な部分には以下が含まれます:

• Einstein Copilot、これはSalesforce内にある会話型AIヘルパーのようなものです。
• Copilot Studio、これは企業が独自の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）です。

アインシュタインは、これらの接続されたアプリ全体で毎日数十億の予測と洞察を提供するように設計されています。

ビジネス全体へのアプリケーションと影響

アインシュタインの最もクールな点の一つは、AIをビジネスのさまざまな部分に適用できることであり、各チームのニーズに応じてその機能を調整できることです。

セールスクラウドにおけるアインシュタイン

アインシュタイン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
  • 顧客の感情を確認し、次に何をすべきかを提案するための通話ノートの確認
  • 営業メールの作成を手伝い、契約を個人的なものにする。

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のために、アインシュタインは自動的に最初の質問に対応できます。また、以下のことも行います：

• • ライブ情報に基づいてパーソナライズされた返信を生成します
  • 作業や通話の要約を作成します
  • 役立つ記事を提案します
  • フィールドサービスチームにモバイル作業ブリーフィングを提供します

エージェントが迅速かつ良い仕事をするために、ルーチンの作業を処理し、情報を見つけやすくす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

マーケターはアインシュタインを使用して:

• • 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得意になる
  • メールを送る相手を改善する
  • 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字を理解する

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見てキャンペーンのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

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に実際に人々が購入するデジタルショップを作成するのを助けます。以下のようなタスクを自動化します:

• • 製品詳細の入力
  • 異なる言語での製品説明の作成
  • 顧客向けのパーソナライズされたディールや広告の作成。

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登場します:

• • • Slack AI は、チームチャットに信頼できる生成AIを持ち込み、要約や執筆の支援を行います。
    • Tableau AI は、ユーザーがデータを見てスマートな予測でチャートを作成するのを助けます。
    • 開発者向けのアインシュタイン は、コードの作成とチェックを支援します。
    • Flow向けのアインシュタイン は、欲しいもの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、時には顧客サポートのワークフローをより良くすることに特化したチームが、その仕事のために特別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のコスト管理が容易であることを発見します。

Salesforce AIを使用する主な利点

Salesforce AIツールをビジネスに取り入れることで、今日の競争の激しい世界で物事をよりスムーズに、より良く運営するのに本当に役立ちます。

以下は主な利点です:

• より良い販売とマーケティング: 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、これがより多くの販売につながる可能性があります。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よりスムーズに実行します。
• 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、企業は顧客を全体的により幸せにすることができます。
• 生産性の向上: リードの整理、データの入力、返信の草案作成などの繰り返しの仕事を自動化することで、チームはより重要なことに時間を使うことができます。
• より良い意思決定: AIツールは顧客の行動、欲求、購入方法について貴重な洞察を提供します。これにより、より迅速に賢い意思決定が可能になります。
• 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、先を行くことができます。
• 顧客の統一的なビュー: アインシュタインはすべてのCustomer 360製品でスムーズに機能します。これにより、顧客データが統合され、異なる部門の全員が同じ状況を把握できるようになり、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、いくつかの制限と課題です：

• 複雑さ: 全社的に完全なAIシステムを構築するには、特に小規模な企業にとっては、少し難しく、時間、費用、専門知識が多く必要になることがあります。
• コスト: 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、追加のオプションであったり、使用量に応じて費用がかかることがあります。これにより、予算管理が難しくなり、インタラクションの数や使用してい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はカスタマイズを許可しますが、特定の作業のために構築されたツールほど詳細ではないかもしれません。たとえば、正確なトーンを得ることや、多くのステップを含む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などの自動化専用のプラットフォームと比較すると制限される可能性があります。
• トレーニングデータソース: トレーニングは、特定の機能に関するヘルプセンターの記事など、特定のデータソースに主に制限されることがあり、これでは企業が知っているすべてをカバーでき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で多くのことを行っていますが、これらはAIセットアップにおいて考慮すべき非常に重要な事項です。

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理解するのが頭痛の種であることがわかります。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、企業はその導入方法について賢く考えるべきです。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は以下の通りです：

• 明確な目標を定義する: 達成したいことを正確に把握し、AIが最も大きな違いをもたらす場所を特定します。最初のレベルのサポートチケットを自動化したいのか、売上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パーソナルにしたいのか、明確な目標を持つことで焦点を絞ることができます。
• データの質を確保する: データクラウド内のデータが良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、提供される情報を理解する方法、そして人間が介入する必要がある場合を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: 段階的に展開することを試みるかもしれません。1つの部門や特定の用途で小さ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、より広く展開する前に調整を行います。
• 監視と反復: AIツールのパフォーマンスを監視し、実際の世界での状況に基づいてモデル、ワークフロー、トレーニングデータを改善し続けます。

Salesforce AI、またはEinsteinは、CRMにAIを追加するための主要なプレーヤーですが、他にも選択肢があります。カスタマーサポートのような特定の作業には、それ専用に構築された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手段の1つであり、特にヘルプデスクの運営を改善し、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ために設計されています。これにより、より大きく広範な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よくあります。

比較: eesel AI vs Einstein AI

Salesforce AI (Einstein) と eesel AI を並べて比較し、自動化とサポートに重要な点に焦点を当てます:

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、内部文書を含む100以上のソース、 Google Docs、 Confluence、 外部ウィキ、PDFなど、自動同期機能付き
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
アクショナビリティ/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コールを介し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	限られた事前ライブテスト	シミュレーション、制御されたロールアウト、ブラウザ拡張テスト
主な焦点	広範なCRM AI（営業、サービス、マーケティングなど）	顧客サポート自動化（AIエージェント）およびエージェント支援（AIアシスタント）のための専門的で深いAI

価格を見てみると、Einsteinのエージェントごとの料金に加え、追加機能のコストや使用量に基づく料金が本当に積み重なります。これは、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特に当てはまります。一方、eesel AIは、エージェントごとの料金がなく、明確なインタラクションごとの支払いモデルを持っているため、コストをより予測可能にします。

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ははるかに多様なソースから学ぶことができます。これには、過去のチケットや、ConfluenceやGoogle Docsのような内部文書、外部ウィキが含まれます。素晴らしいボーナスは、自動的に同期して知識を新鮮に保つことができる点です。

カスタマイズは、eesel AIがより柔軟性を提供するもう一つの分野です。設定されたトーンや基本的なセットアップから選ぶだけでなく、詳細な指示を使用してボットの音や動作を本当に微調整できます。これにより、ブランドの声や特定のワークフローのニーズに完璧に一致させることができます。

要約やアイデアを提供するだけでなく、eesel AIは実際に行動するために構築されています。カスタムコールを他のシステム（注文検索のためのShopifyなど）に行うことで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ロールアウトなどのテスト機能により、企業は全員が使用する前にAIの動作を完璧にすることができます。これにより、ミスを避け、スムーズなローンチが実現します。

企業が使用する可能性のある他の種類の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、特に深い顧客サポート自動化と効率的に物事を進めるための主要な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、Freshdesk、またはIntercom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自動化と投資収益率を提供することがよくあります。

よりスマートなサポートは今日から始まります！

Salesforce AI (Einstein) は、チームがより迅速に作業し、顧客を喜ばせ、より賢い決定を下すのに役立つツールが満載です。しかし、設定の複雑さ、コストの上昇、カスタマイズの制限は、特に顧客サポートに焦点を当てたチームにとっては厳しい適合となる可能性があります。

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、実際のアクションを取ることができる能力を持っています。さまざまなデータから学び、すでに使用しているヘルプデスク内で機能します。たとえば、ZendeskやFreshdeskのようなものです。

顧客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 または デモを予約する ことで、eesel AIの実際の動作を確認してください。