Salesforce界隈では誰もがAIについて話しているようです。特にAgentforceのようなエキサイティングな新しいツールが登場しています。面倒な作業を自動化し、チームの生産性を向上させるという約束は非常に魅力的です。しかし、正直なところ、それを正しく導入しなければならないというプレッシャーも同様に大きいのが現実です。
企業がこぞってAIを導入しようと急いでいますが、本当の障害は技術そのものではありません。信頼、セキュリティ、そして構築するものに対するある程度のコントロールが課題となっています。ほとんどの人がAIの導入に（当然ながら）少し神経質になっています。確固たるガバナンス計画なしに、どうやってAIエージェントに企業データへのアクセスを許可し、顧客と対話させることができるのでしょうか？
このガイドは、そうした喧騒を乗り越えるための一助となるものです。SalesforceのAIガバナンスがどのようなものか、直面するであろう実世界での課題、そして安全にサポートを自動化して日々の業務に集中したいチームのために、よりシンプルな道筋を描き出します。
SalesforceのAIガバナンスとは？
SalesforceのAIガバナンスとは、基本的に、同社のプラットフォーム上で責任を持ってAIを使用するためのルール、ツール、ベストプラクティスのセットです。リスクを管理しながらAIの利点を享受するための取扱説明書のようなものだと考えてください。
そして、そのリスクは冗談ではありません。データ侵害の可能性、AIモデルが逸脱して偏った決定を下すこと、ブランドの評判を損なうこと、さらにはEUのAI法のような主要な規制に抵触することまで考えられます。
この概念全体は、AIが正確、安全、かつ透明であることを保証するというSalesforceの"信頼できるAI"へのコミットメントに基づいています。理論上は素晴らしいアイデアですが、それを実践に移すとなると、事態は複雑になり始めます。
SalesforceネイティブのAIガバナンスフレームワークの主要な構成要素
Salesforceは、ガバナンスフレームワークを構築するための強力で連携したツール群をまとめて提供しています。これは印象的なセットアップですが、それぞれの要素が何をするのか、そしてより重要なことに、何をしないのかを理解することが不可欠です。
データ基盤：Data CloudとShield
Salesforceの戦略の中心にあるのがData Cloudです。その役割は、すべての顧客データを1つの統合されたプロファイルに集約することです。AIに学習させるための、単一でクリーンな情報源を提供することを目的としています。
その上に重ねられているのがSalesforce Shieldで、これにより強力なセキュリティ層が追加されます。機密データをロックダウンするプラットフォーム暗号化、ユーザーの行動を監視するイベントモニタリング、そしてテスト環境の情報をスクランブルするデータマスクのようなツールを提供します。
しかし、ここに落とし穴があります。このセットアップ全体は、Salesforceエコシステム内に存在するデータを管理するように設計されています。その特定の業務には素晴らしいのですが、企業が他の場所に保存している重要なナレッジを完全に見逃してしまいます。
Salesforce Sales Cloudのダッシュボード。エコシステム内の顧客データを一元的に表示し、Salesforce AIガバナンスの中核をなす部分です。Agentforceによるエージェントの展開
Agentforceは、タスクやチャットを処理する独自のカスタムAIエージェントを構築するためのSalesforceのプラットフォームです。それらを制御下に置くために、Salesforceは、安全なサンドボックスでエージェントがどのように振る舞うかを確認できるAgentforce Testing Centerのような組み込みコントロールを提供しています。AIのロジックを導き、脱線を防ぐための「指示遵守チェック」も利用できます。
Salesforce Einstein Botの一例。Salesforce AIガバナンスフレームワークのもとでエージェントを構築・展開するためのAgentforceプラットフォームの一部です。問題は？この方法でエージェントを構築、テスト、管理するには、高度なプラットフォーム専門知識と膨大な時間が必要です。これはAI戦略全体をSalesforceに依存させることになり、遅く、複雑で、高価な道のりとなり、同社の世界にロックインされることになります。
Einstein Trust Layer
Einstein Trust Layerは、バックグラウンドで実行されているセキュリティアーキテクチャです。あらゆるAIモデルと連携するように構築されており、大規模言語モデルに送信される前に個人特定情報（PII）を自動的にマスキングしたり、OpenAIのようなプロバイダーとの間でデータ保持ゼロポリシーを強制したりといった、非常にスマートな機能を備えています。
SalesforceのEinstein AIがEinstein Trust Layerの主要機能であるケースノートの自動要約を実演。Salesforce AIガバナンスにおける効率を向上させます。これらは優れたセキュリティ対策です。しかし、最大のビジネス上の問題、つまり、顧客に公開する前に、AIが本当に正確で役立つかどうかをどうやって知ることができるのか、という問題は解決しません。監査証跡は良いものですが、新しいボットがユーザーベースの3分の1を苛立たせることになりそうかどうかは教えてくれません。
Salesforce AIガバナンスにおける実世界での課題
Salesforceは堅実なツールセットを提供していますが、多くのチーム（特にカスタマーサポート）にとって、このフレームワークを実践しようとすると、いくつかの困難で実用的な問題が浮上します。
散在するナレッジの問題
少し現実的な話をしましょう。顧客の問題を解決するために必要な情報が、CRMにきちんと収まっていることはほとんどありません。それはConfluenceページに散らばり、Google Docsに隠され、Slackのスレッドで言及され、ヘルプデスク（Service CloudではなくZendeskやIntercomかもしれません）の何千もの古いサポートチケットに埋もれています。
SalesforceネイティブのAIガバナンス設定には、この外部の広大なナレッジの海を活用する簡単な方法がありません。その結果、AIエージェントは不完全な情報しか得られず、中途半端な回答をし、結果的に人間のエージェントの仕事を増やすことになります。
まさにこのためにeesel AIのようなツールが存在するのです。あらゆる異なるナレッジソースを瞬時に統合するように設計されています。確かにSalesforceに接続しますが、Confluence、Google Docs、Notion、その他100以上のアプリにも接続し、AIが使用するための包括的な頭脳を1つ作成します。
複雑さと「全面的な入れ替え」の問題
SalesforceのAIガバナンススタック全体を稼働させることは、午後からのんびり取り組むようなプロジェクトではありません。専門のコンサルタントを必要とすることが多く、数ヶ月の計画と作業を要する大がかりな事業です。スイッチを入れればすぐに使えるというものではありません。
さらに悪いことに、これらのツールを導入するということは、Salesforceのやり方に合わせるために、既存のサポートワークフローを全面的に見直す必要があることを意味します。もしあなたのチームが別のヘルプデスクで既に順調に業務を進んでいる場合、AIを導入するためだけに、痛みを伴う「全面的な入れ替え」プロジェクトに直面することになります。
このインフォグラフィックは、SalesforceネイティブのAIガバナンスにおける複雑な「全面的な入れ替え」アプローチと、より柔軟な階層型アプローチを比較しています。eesel AIのセルフサービスアプローチと比較してみてください。ヘルプデスクとナレッジベースを数ヶ月ではなく数分で接続できます。あなたやチームが既に使い慣れているツールを捨てることなく、現在のワークフローにぴったりと収まります。
本番稼働のリスク
これは、すべてのサポートマネージャーを夜も眠れなくさせる恐怖です。新しいピカピカのAIエージェントが、本物の顧客に変なことや間違ったことを言わないと、どうして確信できるのでしょうか？サンドボックスやテスト環境は有用ですが、実際の顧客との会話の混沌としてランダムな性質を完全に予測することはできません。
この不確実性こそ、eesel AIのシミュレーションモードが非常に役立つ理由です。何かをオンにする前に、AIを過去の何千ものサポートチケットに対して実行できます。AIが実際の顧客の質問にどのように回答したかを正確に示し、そのパフォーマンス、解決率、そしてどれだけコストを削減できるかについて、データに基づいた予測を提供します。その振る舞いを微調整し、完全な自信を持ってローンチすることができます。
eesel AIのシミュレーションレポートは、パフォーマンスに関するデータに基づいた予測を提供し、Salesforce AIガバナンス戦略のローンチリスクを低減するための重要なツールです。サポート向けのSalesforce AIガバナンスを扱う、よりシンプルで統一された方法
複雑でプラットフォーム固有のフレームワークに行き詰まる代わりに、より実践的なAIガバナンスのアプローチを取ることで、より迅速に、はるかに少ないリスクで結果を得ることができます。
すべてのナレッジを1か所に集約する
信頼できるAIサポートエージェントは、その情報がどこにあろうと、チームが知っているすべてのことを知る必要があります。eesel AIは、あなたのナレッジエコシステム全体に手間をかけずに接続します。ZendeskやFreshdeskのようなプラットフォームの過去のチケットから学習することさえでき、初日からブランドのトーン＆マナーや最も一般的な解決策を自動的に習得します。これにより、Salesforceが単独で見ることができるものよりもはるかに完全な信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）が作成されます。
eesel AIのダッシュボードは、その幅広い連携機能を示しており、より効果的なSalesforce AIガバナンスアプローチのための統一されたナレッジベースを提供します。カスタマイズ可能なワークフローで主導権を握る
真のガバナンスとは、常にあなたがコントロールしていることを意味します。eesel AIでは、自動化をオールオアナッシングで進める必要はありません。AIがどのチケットを処理すべきか（「注文はどこですか？」のような簡単な質問）や、どれをすぐに人間に送るべきかを正確に決定する特定のルールを設定できます。
また、シンプルなプロンプトエディタを使用して、AIの個性、トーン、そして許可されていることを形成できます。Shopifyから注文情報を取得したり、特定の方法でチケットにタグを付けたりする必要がありますか？開発者を必要とせずに、それらすべてを自分で設定できます。
推測ではなく、自信を持ってローンチする
信頼する前にテストできる能力は、究極のガバナンスツールです。eesel AIのシミュレーションモードは、AIのローンチから推測とリスクを取り除きます。たった一人の顧客とチャットする前に、それがどのようにパフォーマンスを発揮するかを明確にプレビューできます。
そこから、ゆっくりと展開していくことができます。まずは一般的な質問の1種類だけをAIに処理させるか、1つのサポートチャネルだけでオンにすることから始めましょう。レポートを見て良い結果を確認しながら、心地よいペースでその機能を自信を持って拡大していくことができます。
信頼できるSalesforce AIガバナンスへの実践的な道筋
Salesforceは、そのエコシステム内で完全に活動している企業にとっては素晴らしい強力なガバナンスフレームワークを構築しました。しかし、ほとんどのサポートチームにとっては、重要なナレッジを見逃し、最終的に本番稼働する際に多くのリスクを伴う、複雑で、遅く、壁に囲まれたアプローチです。
適切に統制されたAIサポート戦略には、設定が簡単で、すべてのナレッジを接続し、安全かつ自信を持って展開できるツールが必要です。現代のサポートチームが実際に機能する方法に合わせて構築された専門のAIプラットフォームを追加することで、信頼性が高く効果的な自動化をはるかに迅速かつ安全に立ち上げ、実行することができます。
AIサポートオートメーションを自らコントロールする
Salesforceのデータと他のすべてのナレッジソースを使用して、安全にAIサポートエージェントを立ち上げる方法にご興味はありますか？過去のチケットで**eesel AIのシミュレーション**を行い、潜在的な解決率が数分でどれくらいになるかを確認してください。
よくある質問
Salesforce AIガバナンスとは、Salesforceプラットフォーム内で責任を持ってAIを使用するためのルール、ツール、ベストプラクティスを指します。データ侵害、偏ったAIの決定、評判への損害といったリスクを管理し、AIが正確かつ安全で、EUのAI法のような規制に準拠していることを保証するために不可欠です。
SalesforceはAIガバナンスのためにいくつかの主要コンポーネントを提供しています。これには、顧客データを統合するData Cloudや、暗号化やモニタリングといったセキュリティ機能を持つSalesforce Shieldが含まれます。AgentforceはAIエージェントの構築と制御のためのツールを提供し、Einstein Trust LayerはPIIマスキングやデータ保持ゼロポリシーなど、バックグラウンドのセキュリティを処理します。
主な課題は「散在するナレッジの問題」です。重要な情報がSalesforce外のさまざまなアプリに存在することが多いためです。さらに、ネイティブのセットアップは複雑で時間がかかり、既存のワークフローの大幅な見直しを必要とすることが多く、「全面的な入れ替え」シナリオにつながることがあります。
SalesforceネイティブのAIガバナンスフレームワークは、主に自社のエコシステム内のデータを管理するように設計されています。Confluence、Google Docs、その他のヘルプデスクといった外部のナレッジソースを活用するのに苦労するため、AIの回答が不完全になる可能性があります。
SalesforceはAgentforce Testing Centerのようなツールを提供していますが、実際の顧客との会話におけるAIの振る舞いを完全に予測することは依然として懸念事項です。AIを過去のチケットに対してテストするシミュレーションモードのようなソリューションは、パフォーマンスに関するデータに基づいた予測を提供し、展開前の自信を確保するのに役立ちます。
Salesforce AIガバナンススタック全体の実装は、多くの場合、専門知識を必要とし、数ヶ月の計画と作業を要する可能性のある大がかりな事業です。これは単純なスイッチではなく、組織を特定の、しばしば複雑なエコシステムにロックインする可能性があります。
