Salesforceは長年CRM分野の先駆者であり、AIの登場によって革新を続けています。Salesforce AIモデルビルダーはEinstein 1プラットフォーム内の強力なツールで、ユーザーはコードを一行も書くことなく、カスタムAIモデルの作成、トレーニング、デプロイが可能です。このガイドでは、Salesforce AIモデルビルダーの主要な機能から実践的なユースケースまで、知っておくべきすべてのことを解説します。
Salesforce AIモデルビルダーとは？
Salesforce AIモデルビルダーは、企業が特定のニーズに合わせたカスタムAIモデルを構築するのを支援するために設計された宣言的なツールです。広範なEinstein 1プラットフォームの一部であり、データサイエンスの深い専門知識を必要としないユーザーフレンドリーなインターフェースを提供することで、AIの民主化を実現します。顧客の解約予測、商談の成立可能性の推定、需要予測など、自社のSalesforceデータを使用してこれらを実現するためのツールを提供します。
Salesforce AIモデルビルダーの主な機能
Salesforce AIモデルビルダーには、あらゆる規模の企業にとって堅牢なソリューションとなる機能が満載です。ここでは、その中でも特に優れた機能のいくつかを紹介します。
ノーコードインターフェース
Salesforce AIモデルビルダーの最大の利点の一つは、ノーコードインターフェースです。これにより、ビジネスアナリストや管理者、その他の非技術系ユーザーでも高度なAIモデルを構築できます。ドラッグ＆ドロップ機能やガイド付きの設定プロセスにより、誰でも簡単に利用できます。
カスタマイズ可能なモデル
画一的なAIソリューションとは異なり、モデルビルダーでは自社のビジネスデータや目的に特化したモデルを作成できます。予測したいオブジェクトを選択し、モデルに含める項目を選び、予測結果を定義することができます。
シームレスな統合
SalesforceのネイティブツールであるSalesforce AIモデルビルダーは、既存のSalesforceデータやワークフローとシームレスに統合されます。これにより、モデルは常に最新のデータで更新され、予測をビジネスプロセスに簡単に組み込むことができます。
Salesforce AIモデルビルダーの仕組み
Salesforce AIモデルビルダーのワークフローを理解することで、そのシンプルさとパワーを実感できるでしょう。プロセスは一般的に以下のステップで構成されます。
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目標を定義する: まず、何を予測したいのかを特定します。例えば、顧客の解約率やリードのコンバージョン率を予測したい、といったことです。
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データを選択する: モデルに使用したいデータが含まれるSalesforceオブジェクトと項目を選択します。ツールが関連データポイントの選択をガイドしてくれます。
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モデルをトレーニングする: データを選択すると、Salesforce AIモデルビルダーは自動機械学習（AutoML）を使用してモデルをトレーニングします。様々なアルゴリズムやパラメータをテストし、データに最適なパフォーマンスを発揮するモデルを見つけ出します。
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レビューとデプロイ: トレーニング後、モデルのパフォーマンス指標やスコアカードを確認できます。満足のいく結果であれば、ワンクリックでデプロイできます。
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予測を統合する: デプロイされると、モデルの予測はSalesforceのレコードに表示されたり、レポートやダッシュボードで使用されたり、フローやプロセスビルダーなどの自動化プロセスに統合されたりします。
Salesforce AIモデルビルダーのユースケース
Salesforce AIモデルビルダーの多機能性により、幅広いビジネスシナリオに適用できます。以下にいくつかの例を挙げます。
売上予測
営業チームはモデルビルダーを使用して、どの商談が最も成約しやすいかを予測できます。受注および失注した商談の履歴データを分析することで、モデルは進行中の各商談の成約確率スコアを提供し、営業担当者が優先順位を付けて取り組むのに役立ちます。
顧客解約予測
サブスクリプションベースのビジネスにとって、顧客維持は非常に重要です。Salesforce AIモデルビルダーは、顧客の行動、サポート履歴、利用データを分析し、解約のリスクがある顧客を予測できます。これにより、維持率を向上させるための積極的な介入が可能になります。
リードスコアリング
マーケティングチームと営業チームは、カスタムリードスコアリングモデルを作成して、最も有望なリードを特定できます。過去にコンバージョンしたリードの特性を分析することで、モデルは新しいリードをスコアリングし、営業担当者が最もポテンシャルの高いリードに集中できるようにします。
Salesforce AIモデルビルダーと他のツールの比較
AIモデル構築ツールを検討する際には、Salesforce AIモデルビルダーと市場の他の選択肢を比較すると役立ちます。
| 機能 | Salesforce AIモデルビルダー | 他のノーコードAIプラットフォーム | カスタムコードソリューション |
|---|---|---|---|
| 使いやすさ | 非常に高い（ノーコード） | 高い（ノーコード/ローコード） | 低い（データサイエンティストが必要） |
| 統合 | Salesforceにネイティブ | コネクタ/APIが必要 | カスタム統合が必要 |
| データソース | Salesforceデータ | 様々なデータソース | あらゆるデータソース |
| コスト | Einstein 1 Platformのライセンスに含まれる | プラットフォームと使用状況による | 高い（開発と保守） |
ご覧のとおり、Salesforce AIモデルビルダーはSalesforceとの深い統合と、Salesforceユーザーにとっての使いやすさで際立っています。
Salesforce AIモデルビルダーの始め方
始めるのは簡単です。基本的なロードマップは以下の通りです。
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エディションを確認する: Einstein 1 Platformの機能を含むSalesforceエディションを利用していることを確認してください。通常、Enterprise、Performance、Unlimitedの各エディションで利用可能です。
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Einsteinを有効にする: Salesforce管理者が組織でEinsteinの機能を有効にする必要があります。
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データを収集する: 使用したいデータがクリーンで包括的であることを確認してください。モデルの品質はデータの品質に依存します。
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ウィザードに従う: Salesforceのガイド付き設定ウィザードを使用して、最初のモデルを作成します。プロセスに慣れるために、シンプルなユースケースから始めてみましょう。
