Service Cloud における Salesforce AI の実用ガイド

あらゆる企業がAIについて話しているようですが、それにはもっともな理由があります。カスタマーサービスの世界では、より迅速な対応、エージェントの満足度向上、そしてサポート業務をより賢く管理する方法など、AIがもたらす可能性は計り知れません。CRM分野の最大手の一つであるSalesforceは、自社開発のAI、Einsteinを搭載したService Cloudでこの課題に応えています。

しかし、それを実際に使うとはどういうことなのでしょうか？Salesforce Service CloudのAIが実際に何を提供してくれるのか、その全体像を明確に把握するのは難しいかもしれません。それは単なる機能リストの話ではありません。導入に何が必要か、最終的にどれくらいの費用がかかるのか、そしてどこで問題にぶつかる可能性があるのか、といった点も重要です。このガイドでは、Salesforce AIがあなたのチームにとって正しい選択かどうかを判断するために、実用的で無駄のない視点を提供します。

Salesforce Service CloudのAIとは？

Salesforce Service CloudのAIについて話すとき、それは実際には、そのすべてのインテリジェントな機能を駆動するテクノロジーであるEinsteinを指しています。これは単一の製品ではなく、機械学習、自然言語処理、予測分析に基づいて構築されたツールの集合体です。

Einsteinの目標は非常にシンプルで、Service Cloudでの体験をより良いものにすることです。エージェントの一日を食いつぶす反復的なタスクを自動化し、行き詰まったときには賢明な提案を行い、すでに持っている膨大なデータから有用なインサイトを引き出すように設計されています。これは、既存のSalesforceセットアップの上に存在するインテリジェンスの層と考えることができます。

プラットフォームに直接組み込まれているため、Einsteinは過去のサポートケース、顧客情報、社内ナレッジ記事など、Salesforceにあるデータから学習するように設計されています。この緊密な統合が主なセールスポイントですが、後述するように、これが大きな制約となることもあります。

AI駆動の機能が統合されたSalesforce Service Cloudのインターフェース。 

Salesforce Service CloudのAIの主な機能

Salesforceは、そのAI機能をいくつかの個別の機能に分けており、それぞれがカスタマーサービスのワークフローの異なる部分を支援することを目的としています。ここでは、最も重要な機能について見ていきましょう。

Salesforce AIによる顧客との対話の自動化

Einsteinボットは、ウェブサイトやWhatsAppなどのメッセージングアプリに設置できるAI搭載のチャットボットです。「注文状況は？」や「パスワードをリセットするには？」といった、チームの時間を多く奪う単純で定型的な質問を処理するために作られています。チャットがボットにとって複雑になりすぎた場合は、会話全体を文脈ごと人間のエージェントに引き継ぐことができます。

Salesforce AI in Service CloudのEinsteinボットが定型的な顧客からの質問に対応している例。

次に、サービスリプライと返信レコメンデーションがあります。この機能は、エージェントのコパイロット（副操縦士）のように機能します。ライブチャットやメールでの会話中に、Einsteinは過去のサポートチケットやナレッジ記事から学習した内容に基づいて応答を提案できます。エージェントがすぐに確認し、修正して送信できる返信文全体を下書きすることさえ可能です。

**しかし、ここには落とし穴があります。**本当に役立つボットを構築するのは簡単なことではありません。顧客が実際に何を尋ねているのかを理解させるためには、多くの初期作業と継続的なトレーニングが必要です。さらに重要なのは、回答の質がSalesforce内に保存されている知識に完全に依存していることです。最新の情報が他の場所にある場合、ボットはそれについて全く知らず、顧客の不満やエージェントの作業増加につながります。

Salesforce AIによるエージェントのワークフローの最適化

ケースの分類とルーティングも重要な機能の一つです。新しいサポートチケットが届くと、Einsteinはそれを分析して「ケースの理由」や「優先度」などの項目を自動的に予測します。分類が終わると、チケットを適切なエージェントやチームにルーティングするため、手動で受信トレイを調べる時間が短縮されます。

エージェントがナレッジベースを検索する代わりに、記事レコメンデーション機能は関連するヘルプ記事をサービスコンソール内で直接自動的に提案します。ケースの詳細を分析し、過去に同様の問題を解決するのに役立った記事を見つけ出します。

そして、長時間のやり取りの終わりには、作業サマリーが救世主となり得ます。複雑なチャットやケースの後、エージェントが最もやりたくないのは、詳細な要約を書くことです。この機能はそれを代行し、問題、取られた手順、そしてどのように解決されたかの要約を生成します。

Salesforce AI in Service Cloudの作業サマリー機能が顧客とのやり取りの要約を生成している様子。

**ただし、注意が必要です。**これらの機能は非常に便利ですが、サポート業務のすべてがSalesforce内で行われている場合にのみ最大限の効果を発揮します。チームがConfluenceの外部WikiやGoogleドキュメントのトラブルシューティングガイドに依存していたり、Slackで重要な更新情報を受け取っていたりする場合、Salesforce AIはそれらを一切見ることができません。これにより盲点が生まれ、エージェントは会社の全知識の一部に基づいた提案しか得られなくなります。

Salesforce AIによる予測的インサイトの提供

「次善のアクション（Next Best Action）」は、よりプロアクティブであろうとする機能です。予測モデルを使用して、エージェントが取るべきステップを推奨します。顧客の履歴に基づいて、アップセルを提案したり、解約を防ぐためのパーソナライズされたオファーを提示したり、将来の問題を防ぐための特定のトラブルシューティング手順を推奨したりします。

そして、Einsteinのレポートおよびダッシュボードツールである「サービスアナリティクス」があります。AIを使用してサービスデータを分析し、新機能に関するケースの急増やエージェントのパフォーマンスの低下など、見逃していたかもしれないトレンドを浮き彫りにします。

Salesforceのサービスアナリティクスは、AIを使用してサービスデータからトレンドやインサイトを抽出します。

しかし、現実には予測機能は素晴らしいものに聞こえますが、効果を発揮するためには大量のクリーンで整理された履歴データが必要です。また、AIに何を推奨させるかを指示する「ルール」を設定するために、かなりの時間を費やす必要があります。多くのチームにとって、これはすぐには価値をもたらさない、長くリソースを大量に消費するプロジェクトになりかねません。

Salesforce Service CloudのAIを導入する現実

機能は書類上では素晴らしいものですが、それらを立ち上げて実行するのは、スイッチを入れるほど簡単なことではありません。Salesforce AIを導入する現実は、複雑な価格設定、長期間のセットアップ、そしてサイロ化されたデータの課題に対処することを意味します。

まず第一に、本当に役立つAI機能のほとんどは、標準のService Cloudプランには含まれていません。それらは、より高価なEnterprise版やUnlimited版に限定されているか、別途高価なアドオンを購入する必要があります。これにより、導入にかかる真のコストを把握するのが難しくなっています。

第二に、設定自体が大変な作業です。Salesforce自身のヘルプドキュメントをざっと見るだけで、データモデルの構築、フィールドのマッピング、各機能の有効化にどれだけ多くのステップが必要かがわかります。これは火曜の午後にさっと終わらせられるようなものではなく、専任のSalesforce管理者や開発者が必要になることがよくあります。

最後に、データの問題があります。Einsteinは、社内のすべての知識から学習できる場合に最も効果を発揮しますが、主にSalesforce内にあるものに限定されています。知識が異なるプラットフォームに分散している場合、難しい選択を迫られます。すべての答えを持っていないAIで我慢するか、すべてをSalesforceに移行するための大規模なプロジェクトを開始するかのどちらかです。

Salesforce Service CloudのAIのデータ制限を示すワークフロー。外部プラットフォームのナレッジへのアクセスに苦労している様子。

これはよくある不満であり、一部のチームが既存のスタックとうまく連携するツールを探す理由でもあります。eesel AIのような最新のプラットフォームは、ヘルプデスクやすべてのナレッジソースにワンクリックで連携できるように作られています。開発者を必要とせず、数ヶ月ではなく数分で強力なAIエージェントを稼働させることができます。

Salesforce Service CloudのAIの価格設定解説

Salesforceの価格設定は、まるで迷路のように感じられることがあります。最終的なコストは、基本プラン、ユーザー数、そして実際に欲しい機能を手に入れるためにどのAIアドオンが必要かによって決まります。

以下に、主要なService Cloudプランとその内容の簡単な内訳を示します。これらの価格はユーザーごと、月ごと、年単位での請求であることに注意してください。

プラン名	価格（ユーザー/月、年払い）	主なAI機能
Starter Suite	$25	なし
Pro Suite	$100	なし
Enterprise	$175	基本的なAI（例：Einsteinケース分類 - 1モデル）
Unlimited	$350	より多くのAI機能（例：Einsteinボット、記事レコメンデーション）
Agentforce 1 Service	$550	AI機能のフルスイートが含まれる

Salesforce Service CloudのAIの隠れたコスト

この表がすべてを物語っているわけではありません。EnterpriseプランやUnlimitedプランで、サービスリプライや作業サマリーのような最も強力な生成AI機能の多くを解放するには、Agentforce for Serviceアドオンを購入する必要があることがよくあります。これには独自の価格が設定されており、総コストを大幅に膨らませる可能性があります。

比較として、他のツールは異なるアプローチを取っています。eesel AIは、より直接的で予測可能なモデルを提供しています。当社の価格は、シート数ではなく、使用したAIのインタラクション数に基づいています。AIエージェント、Copilot、Triageを含むすべての主要製品がすべてのプランに含まれているため、必須機能のための隠れた料金を心配する必要はありません。さらに、柔軟な月額プランで始めていつでもキャンセルできるため、成長に合わせてスケールする自由があります。

Salesforce Service CloudのAIに代わる柔軟な選択肢

では、ここから得られる教訓は何でしょうか？Salesforce AIの最大の課題は、ベンダーロックイン、隠れたコストを伴う複雑な価格設定、そして時間のかかる困難な導入です。これは強力なツールですが、サポート業務のすべてをその壁の中で構築することをほぼ要求します。

迅速に行動し、柔軟性を保つ必要があるチームにとって、eesel AIは、既存のツールを置き換えるのではなく、それらと連携して機能する強力な代替案を提供します。以下に簡単な比較を示します。

機能	Salesforce AI in Service Cloud	eesel AI
セットアップ時間	数週間から数ヶ月。専門家が必要。	数分で稼働開始。完全にセルフサービス。
ナレッジソース	主にSalesforceのデータ（ケース、記事）。	Zendesk、Confluence、Google Docs、Slackなど、すべてのソースを統合。
価格モデル	複雑なユーザーごとのライセンス＋高価なアドオン。	透明性の高いインタラクションベースの価格設定。隠れた料金なし。
使いやすさ	プラットフォームに関する深い知識と管理者による設定が必要。	シンプルなダッシュボード。コード不要。
シミュレーションとテスト	限定的。サンドボックス環境が必要。	稼働前に過去のチケットで強力なシミュレーションが可能。

eesel AIのようなツールを使えば、エンタープライズレベルの頭痛の種なしでエンタープライズグレードの自動化を実現できます。

Salesforce Service CloudのAIはあなたに適しているか？

Salesforce Service CloudのAIは、すでにSalesforceエコシステムに深く投資しており、複雑なセットアップに対応できる予算と技術リソースを持つチームにとっては確かな選択肢です。これらの企業にとっては、すべてを1つのプラットフォームにまとめることが大きな利点となり得ます。

しかし、スピード、柔軟性、そして明確な投資対効果を求めるほとんどのチームにとっては、このプラットフォームの制約は見過ごせません。複雑なプランに隠された高額なコスト、長いセットアップ時間、そしてSalesforce外部のナレッジから学習できないことは、大きなマイナス要因となり得ます。

幸いなことに、優れたAIを手に入れるために技術スタック全体を見直す必要はありません。最新のソリューションは、すでに使用しているツールに直接接続できるように設計されており、初日から真の価値を提供します。

サポートをどれだけ迅速に自動化し、エージェントを支援できるか興味があるなら、ぜひeesel AIを試してみてください。自社の実際のナレッジでトレーニングされた最初のAIエージェントを、わずか数分で構築できます。