2025年におけるSalesforce AIプロジェクトの実践ガイド

どの企業もAIについて話しているようです。しかし、その会話から抜け落ちがちなことがあります。それは、こうした大規模なAIプロジェクトのほとんどがうまくいかないという事実です。実際、ある調査では、企業のAIイニシアチブの実に80%が期待された成果を出せていないことがわかっています。これはよくある話で、チームが興奮してプロジェクトに飛び込んだものの、隠れた複雑さ、乱雑なデータ、そして膨らみ続けるコストによって、Salesforce AIプロジェクトが頓挫してしまうのです。

SalesforceでAIプロジェクトを立ち上げようと考えているなら、この記事はまさにうってつけです。このガイドでは、飾り気のない実践的な視点から、あなたが実際に何に取り組むことになるのかを解説します。SalesforceのAIツールキットの主要なツールを取り上げ、プロジェクトを計画するためのシンプルなフレームワークを順を追って説明し、注意すべき一般的な落とし穴を指摘します。

Salesforce AIプロジェクトとは？

まず最初に、「Salesforce AI」は単一の魔法のボタンではありません。これは、あなたがすでに使用しているプラットフォームに組み込まれたツールの集合体であり、すべてが作業の自動化、有用なパターンの発見、そして顧客と従業員の業務を楽にすることを目的として設計されています。Salesforce AIプロジェクトとは、これらのツールを使って特定のビジネス課題を解決するためのあらゆる取り組みのことです。

これらのツールは、主に2つの種類に分けられます。

• **予測AI：**これは、過去のデータを使って次に何が起こるかを賢く推測するものです。典型的な例はEinstein Opportunity Scoringで、過去のすべての取引を分析して、現在のリードのうちどれが顧客になる可能性が最も高いかを予測します。基本的には、自社の販売履歴を使って機能する水晶玉のようなものです。

• **生成AI：**これはAIの創造的な側面です。学習した内容に基づいて、新しいコンテンツをゼロから作成します。例えば、Salesforce Einsteinはパーソナライズされた営業メールを作成したり、サポートチケットへの返信を提案したりして、チームに確かな出発点を提供します。

これらすべてを支えているのがSalesforceデータクラウドです。これはAI全体の燃料タンクと考えることができます。その主な役割は、散在するすべての顧客データを1か所に集めることで、AIが単に作り話をするのではなく、役立つ情報を提供するために必要なコンテキストを与えることです。質の高いクリーンなデータがなければ、どんなに賢いAIでも目隠しで飛んでいるようなものです。

Salesforce AIプロジェクトのコアコンポーネント

プロジェクトを開始する前に、Salesforce AIのラインナップにいる主要なプレーヤーを知っておくと役立ちます。ここでは、あなたがこれから使うことになるツールの簡単な紹介をします。

Salesforce Einstein：コアAIテクノロジー

Salesforce Einsteinは、SalesforceのコアAI技術のブランド名です。これは、開く必要のある別のアプリではなく、Sales CloudやService Cloudなど、日常的に使用するツールに直接織り込まれたスマートな層です。

Einsteinができることの例をいくつか紹介します。

• **営業チーム向け：**フォローアップメールの下書きを作成したり、電話メモを要約して手間を省いたり、冷え込んでいるように見える取引にフラグを立てたりして、営業担当者がどこに集中すべきかを知るのに役立ちます。

• **サービスチーム向け：**長くて紛らわしいサポートケースの要約を自動的に作成し、エージェント向けの返信案を書き、解決したチケットを新しいナレッジベース記事に変える手助けもします。

Einsteinの大きな特徴は、Salesforceの内部で機能するため、すべてのCRMデータを使用してビジネスと顧客を理解できることです。

顧客サポートケースを要約するSalesforce Einstein AIのスクリーンショット。Salesforce AIプロジェクトを成功させるための主要な機能を示しています。

Salesforceデータクラウド：AIの燃料

前述の通り、AIは良質なデータなしではほとんど役に立ちません。そのためにデータクラウドがあります。これは、断片化された情報という古くからの問題を解決しようとするSalesforceの試みです。ほとんどの企業では、CRM、マーケティングツール、Eコマースプラットフォームなど、顧客データが十数か所に散らばって存在しています。

データクラウドの役割は、これらすべての点をつなぎ合わせることです。すべての異なるソースからデータを引き出し、各顧客の単一で完全なプロファイルを構築します。これにより、Einsteinは正確な予測と役立つ提案を行うために必要な豊富なコンテキストを得ることができます。ダイナミックグラウンディングのような技術を使用して、構造化データ（CRMのフィールドなど）と非構造化データ（メモやドキュメントなど）の両方からコンテキストを取得し、AIの出力をさらに的確なものにします。

Agentforceとビルダー：カスタムAIソリューションの作成

ここからが、袖をまくってAIを本当に自分のものにする段階です。Agentforceは、チームの特定のタスクを処理できる自律型AIエージェントやコパイロットを構築するためのSalesforceのプラットフォームです。これには、いくつかの主要なツールを使用します。

• **Agent Builder：**サポートチケットを適切な担当者にルーティングしたり、顧客のレコードを更新したりするなど、実際に何かを実行できるAIエージェントを設計できます。

• **Prompt Builder：**自社のデータに基づいた非常に優れたプロンプトを作成して保存する方法を提供します。これにより、AIの応答が一貫性を保ち、ブランドの声に沿ったものになるようにします。

• **Model Builder：**より技術的なチームがいる場合、このツールを使用すると、独自のカスタム予測AIモデルをSalesforceの世界に持ち込むことができます。

このカスタマイズ能力は強力ですが、同時に物事が複雑になり始める場所でもあります。うまく機能するエージェントを構築するには、明確な計画と、多くの場合、かなりの技術スキルが必要です。

Salesforce Prompt Builderのインターフェース。カスタムSalesforce AIプロジェクトのための主要なツールです。

初めてのSalesforce AIプロジェクトを計画・実行する方法

しっかりした計画なしにAIプロジェクトに乗り出すのは、トラブルを招くようなものです。ここでは、Salesforce自身のTrailheadガイドに触発された、アイデアから完成品に至るまでのシンプルな6段階のフレームワークを紹介します。

ステージ1：明確な問題とSMARTゴールを定義する

「AIが必要だ」から始めないでください。解決しようとしている実際のビジネス上の頭痛の種から始めましょう。サポート担当者は同じ単純な質問に何時間も浪費していませんか？営業チームは、どのリードに最初に電話すべきかを見極めるのに苦労していませんか？

Salesforceはドキュメントで良い例を挙げています。あるリゾートチェーンは、顧客満足度を落とさずに「チェックイン時間を50%削減」したいと考えていました。この目標は完璧です。具体的（Specific）、測定可能（Measurable）、達成可能（Achievable）、関連性があり（Relevant）、期限が定められている（Time-bound）（SMART）です。このような明確なターゲットは、プロジェクトに方向性を与え、最終的に成功したかどうかを簡単に判断できるようにします。

ステージ2：データを準備する（最大のハードル）

これは、ほとんどのSalesforce AIプロジェクトが行き詰まるステップです。データの品質がすべてです。SalesforceのAIは、Salesforceオブジェクト内にきちんと収まっているクリーンで完全なデータで機能するように設計されています。データが整理されていない混乱状態であれば、プロジェクトは始まる前から問題を抱えていることになります。

しかし、正直に言いましょう。最大の課題はSalesforceにあるデータではありません。それは、他のあらゆる場所に存在する膨大な価値あるナレッジです。Confluenceの社内wiki、Google Docsのプロジェクト計画、Zendeskのようなヘルプデスクでの長年の顧客との会話などを考えてみてください。それらすべてをSalesforceデータクラウドに投入するのは、数ヶ月にわたる大規模なデータ移行プロジェクトです。

率直に言って、それは骨の折れる作業に聞こえます。もし、そのステップ全体をスキップできたらどうでしょうか？すべてのデータを移動させる代わりに、eesel AIのようなツールは、ナレッジが既に存在する場所に直接接続します。数クリックで既存のツールに接続し、チームの実際のナレッジでAIのトレーニングを開始できます。面倒な移行作業は必要ありません。

ステージ3：段階的に構築、テスト、展開する

何をするにしても、新しいAIツールを会社全体に一度に展開しないでください。小さく始めましょう。サンドボックス環境を使用してアイデアを構築し、テストします。少人数のユーザーグループに試してもらい、フィードバックをもらい、何が機能していて何が機能していないかを教えてもらいます。そして、それを改善し、繰り返します。

Salesforceはこのためのツールを提供していますが、フィードバックを得るのは遅くなることがあり、AIが実世界でどのように振る舞うかを推測するのはしばしば困難です。ここもまた、行き詰まる可能性のあるポイントです。eesel AIを使えば、その不確実性を回避できます。シミュレーションモードがあり、AIが実際の顧客と対話する前に、何千もの実際の過去のサポートチケットでAIをテストできます。これにより、そのパフォーマンスについて驚くほど正確な予測が得られ、自信を持って展開できます。最初は1種類の問題から始め、そこから拡大していくことができます。

- eesel AIのシミュレーションレポート。Salesforce AIプロジェクトを本番稼働前にテストするのに役立ちます。

Salesforce AIプロジェクトの一般的な課題と限界

さて、現実を確認しましょう。Salesforceは多くの強力なツールを提供していますが、Salesforce AIプロジェクトの立ち上げには、簡単に道を外れてしまう可能性のあるいくつかの一般的な頭痛の種が伴います。ここでは、注意すべき点と、異なるアプローチがそれらを回避するのにどのように役立つかを紹介します。

課題1：長く複雑なセットアップ

完全なSalesforce AIの実装は週末の仕事ではありません。数ヶ月にわたる計画、セットアップ、そして認定Salesforceエキスパートによる作業を要する主要なITプロジェクトです。データクラウドを稼働させるだけでも、多くのチームにとって大きな障害となり得ます。

私たちの多くにとって、そのようなタイムラインは現実的ではありません。来年ではなく、今四半期にチームを助け始めることができる何かが必要です。

**eesel AIの代替案：**対照的に、eesel AIは完全にセルフサービスで利用できるように設計されています。ワンクリックの統合でヘルプデスクとナレッジソースを接続し、数ヶ月ではなく数分で動作するAIエージェントを持つことができます。それが適切なツールかどうかを確認するためだけに、必須のデモに参加したり、長い営業電話に対応したりする必要はありません。

課題2：厳格なワークフローと開発者の必要性

Salesforceのビルダーツールでカスタマイズは可能ですが、しばしばSalesforceの世界に閉じ込められてしまいます。AIの動作方法に大きな変更を加えたい場合、カスタムのApexコードを書くか、開発者を雇う必要があることに気づくかもしれません。

これは、AIを始める上で最も重要なことの一つである選択的な自動化を行うのを難しくする可能性があります。すべての質問に答えようとするAIは望ましくありません。簡単で反復的な作業を処理し、いつ人間の担当者に難しい問題を渡すべきかを正確に知っているAIが欲しいのです。

eesel AIの代替案：eesel AIは完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンで完全な制御を提供します。AIがどのチケットに触れるべきかを正確に決定できます。シンプルなプロンプトエディタでその個性とトーンを設定でき、Shopifyでの注文状況の確認や特定のチームへのチケットのタグ付けなど、カスタムアクションを作成できます。これらすべてを一行のコードも書かずに実行できます。

課題3：分かりにくく予測不可能な価格設定

Salesforce AIプロジェクトの実際のコストを把握しようとすると、驚くほど難しいことがあります。Einstein AIやデータクラウドのようなほとんどのAIツールでは、価格ページには単に「営業担当者へのお問い合わせ」と書かれています。コストはしばしば異なる製品階層にバンドルされており、AIプロジェクトの真の価格を知ることはほとんど不可能です。

この透明性の欠如は、予算編成を悪夢にし、ツールの使用量が増えるにつれて、後で厄介なサプライズコストにつながる可能性があります。

eesel AIの代替案：eesel AIは透明で予測可能な価格設定を採用しています。私たちのプランは、豊富なAIインタラクションを含む月額固定料金に基づいています。最も重要なことは、解決ごとの料金がないため、忙しい月だったからといってサプライズ請求が来ることはありません。支払う金額を正確に把握でき、いつでもキャンセル可能な月単位のプランから始めることさえできます。

Salesforce AIプロジェクトの課題	eesel AIのアプローチ
**長く複雑なセットアップ：**数ヶ月かかる可能性があり、認定コンサルタントが必要な場合が多い。	**数分で本番稼働：**ワンクリック統合による完全セルフサービスのセットアップ。
**データのサイロ化：**すべてのデータをSalesforceデータクラウドに取り込むための巨大なプロジェクトが必要。	**ナレッジを即座に統合：**既存のドキュメント、チケット、Wikiに接続。
**厳格なワークフロー：**カスタマイズが難しく、開発者が必要になる場合がある。	**完全な制御：**ノーコードのプロンプトエディタを備えた柔軟なワークフローエンジン。
**不透明な価格設定：**ほとんどのAI製品で隠れたコストと「営業担当者へのお問い合わせ」ボタン。	**透明で予測可能：**月額固定料金、解決ごとのサプライズ料金なし。
**リスクの高い展開：**実世界でのパフォーマンスをテストし予測するのが難しい。	**自信を持ってテスト：**本番稼働前に過去のチケットで強力なシミュレーションを実施。

Salesforce AIプロジェクトを賢く始めよう

Salesforceは深く強力なAIツールのセットを提供していますが、それらには多くの複雑さが伴います。そこで成功するプロジェクトには、慎重な計画、データクリーンアップへの真剣な取り組み、そして潜在的なコストとタイムラインに対する冷静な見方が求められます。

しかし、多くのチームにとって、AIで成功する鍵は、数年にわたる巨大なプロジェクトではありません。それは、AIが今すぐ真の価値を提供し始めることができる、特定の、影響の大きい問題を見つけることです。

ですから、1年後には成果が出ないかもしれない巨大なSalesforce AIプロジェクトの計画に行き詰まる代わりに、もっと良い質問はこうかもしれません：今週、何を自動化できるか？ eesel AIは、Zendesk、Slack、Confluenceなど、チームがすでに使用しているツールに直接接続し、サポートを自動化し、初日からすべてのナレッジを一つにまとめます。今すぐ無料トライアルを開始して、エンタープライズAIが実際にどれほどシンプルになり得るかをご覧ください。