Salesforce AI セマンティック検索の実践ガイド

誰にでも経験があるでしょう。あなたがサポート担当者として顧客の問題を解決しようとしているとき、答えが社内のナレッジベースのどこかに転がっているはずだと確信しているのに、見つけられない。例えば「ログインのヘルプ」で検索しても、該当記事のタイトルが「パスワードのリセット」だったために、検索結果が空振りしてしまう。あるいは、あなたが営業担当者で、前四半期に成立させた類似案件のメモを探しているものの、それを見つけ出すための正確なキーワードが思い出せない。従来の検索方法は機能不全に陥っており、チームの貴重な時間を奪っています。

その解決策がセマンティック検索です。これは、入力された特定の単語だけでなく、あなたの意図や意味を理解するAIを活用した検索方法です。主要なプラットフォームがこぞって独自のバージョンを展開しているのも不思議ではありません。その中でも特に話題となっているのが、Salesforce AI Semantic Searchです。

このガイドでは、Salesforce AI Semantic Searchとは何か、その仕組み、特に優れている点、そして最も重要なこととして、単一プラットフォームのAIにサポート戦略全体を賭ける前に考慮すべき大きな制約について解説します。

Salesforce AI Semantic Searchとは？

簡単に言えば、Salesforce AI Semantic Searchは、Salesforceエコシステムに直接組み込まれたAI検索機能であり、Commerce CloudやAgentforceなどのツールに搭載されています。入力された単語と完全に一致するものを探す旧来の字句検索とは異なり、AIを使って質問の文脈や意味を理解します。

その違いは歴然です。例えば、Salesforceのマスコットキャラクターの一人である「Astro」をキーワード検索した場合、天文学や野球チームのヒューストン・アストロズに関する無関係な結果が雑多に表示されるかもしれません。一方、セマンティック検索は文脈を理解します。AstroがSalesforceのキャラクターであることを知っているため、CodeyやCloudyといった他のキャラクターを表示する可能性が高いでしょう。なぜなら、それらの間の関係性を理解しているからです。

この機能の目的は、より関連性の高い回答を提供し、ユーザーを苛立たせる「検索結果が見つかりませんでした」というページを減らし、顧客であれ社内チームのメンバーであれ、すべての人の体験をよりスムーズにすることです。Eコマースサイトにとっては売上の増加につながり、サポートチームにとっては問題解決の迅速化を意味します。自然言語処理（NLP）のような賢いAIを活用して、平易な言葉で何を意図しているのかを解釈し、Salesforce組織内のどこに情報が隠されていても、適切な情報を見つけ出します。

Salesforce AI Semantic Searchの仕組みは？

Salesforceのセマンティック検索の裏にある「魔法」は、実は魔法ではありません。いくつかの重要な要素が調和して機能する、強力なAIフレームワークなのです。

Salesforce AI Semantic SearchにおけるData Cloudとベクトルデータベースの役割

この仕組み全体の基盤となっているのがSalesforce Data Cloudです。これは、企業のあらゆる顧客データを一元的に集約するために構築されたプラットフォームです。Salesforceは最近、Data Cloudをアップグレードし、非構造化データを扱えるようにしました。これは、PDF、メール、通話記録、ナレッジ記事といったデータを指す専門用語です。企業の有用なデータの最大90%がこうした形式で眠っていると推定されているため、これは非常に大きな意味を持ちます。

これらすべての情報を理解するために、Salesforceはベクトルデータベースを使用します。簡単に言うと、ベクトルデータベースはテキストを単語として保存するのではなく、「ベクトル埋め込み」と呼ばれる数値表現に変換します。これにより、AIは異なるコンテンツ間の意味的な関係性を理解できるようになります。意味が似ている単語や概念は数値的に「近く」に保存されるため、AIは言葉遣いが完全に一致しなくても、関連情報を見つけやすくなります。

Salesforce AI Semantic SearchにおけるRAG（検索拡張生成）を理解する

この仕組みの真の頭脳は、RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）と呼ばれるフレームワークです。RAGは、ベクトルデータベースのスマートな検索機能と、ChatGPTなどを動かしているような大規模言語モデル（LLM）を結びつける役割を果たします。これにより、AIが単に何かをでっち上げるのではなく、あなたの会社の実際のデータに基づいた回答を生成することが保証されます。

実際の仕組みを以下に示します。

1. ユーザーが質問する。 例えば、エージェントがEinstein Copilotに「ドイツの顧客の返品を処理するにはどうすればいいですか？」と尋ねます。

2. セマンティック検索が関連情報を引き出す。 システムはData Cloudのベクトルデータベースをスキャンし、「返品」と「ドイツ」に関連するすべてのドキュメント、過去のケース、記事を見つけ出します。

3. プロンプトがより賢くなる。 この関連情報が自動的に元の質問とセットにされ、安全なEinstein Trust Layerを通じてLLMに送信されます。

4. LLMが根拠のある回答を生成する。 LLMは与えられた文脈を利用して、信頼性が高く正確な回答を生成します。多くの場合、元のドキュメントへのリンクも含まれます。

このプロセスにより、AIはあなたの会社の現実に根ざした情報を保ち、「ハルシネーション」（幻覚）を起こしたり、一般的で役に立たないアドバイスをしたりするのを防ぎます。

Salesforce AI Semantic Searchが真価を発揮する場面

このテクノロジーはSalesforceプラットフォームに直接組み込まれているため、特定の状況で非常に強力な深い統合機能を備えています。

EコマースおよびCommerce Cloudでのユースケース

Salesforce Commerce Cloudで運営されているオンラインストアにとって、セマンティック検索はショッピング体験を根本的に変えることができます。顧客がスラングや同義語を使ったり、製品の雰囲気を説明したりしても、探しているものを見つけられるようサポートします。これにより、直帰率を下げ、コンバージョン率を高めることができます。

以下は、検索がどのように改善されるかを比較した簡単な表です。

クエリの種類	セマンティック検索なし	Salesforce AIセマンティック検索あり
同義語	「couch（カウチ）」と検索しても、「sofa（ソファ）」として登録されている商品は見つからない。	検索結果に同義語が含まれ、関連するすべての家具が表示される。
商品のテーマ	「結婚祝い」と検索すると、その言葉が完全に一致する商品しか見つからない。	AIがコンセプトを理解し、明示的にラベル付けされていなくても、ガラス製品やホームデコレーションなどの関連商品を返す。
スペルミス	「shert」と検索すると、何も表示されない可能性がある。	システムは「shirt」のつもりだと理解し、正しい結果を表示する。
説明	「青緑色のテーブル」は青と緑のテーブルを返すが、ティール（青緑）のテーブルは返さない。	システムは色の概念を理解し、ティールのテーブルも結果に含める。

営業およびサービスチームへのメリット

社内チームも大きな恩恵を受けます。Agentforceのようなツールを使用しているサポート担当者は、平易な言葉で質問するだけで、ナレッジ記事、過去のケース、社内ドキュメントから統合された回答を得ることができ、しかもSalesforceから離れる必要がありません。

これには、非常に現実的なメリットがあります。

• ケース解決の迅速化: エージェントは情報探しに費やす時間を大幅に削減し、実際に顧客を支援する時間により多くを割くことができます。

• 研修時間の短縮: 新入社員は、複雑なナレッジベースの構成を暗記する代わりに、ただ質問するだけで、はるかに早く業務に慣れることができます。

• より一貫したサポート: すべてのエージェントが同じ高品質でAIによって整理された情報にアクセスできるため、顧客は誰と話しても同じ正しい答えを得られます。

プラットフォームネイティブなアプローチに潜む複雑さ

メリットは素晴らしいものに聞こえますが、Salesforceのようなネイティブソリューションには、本格的に導入する前に考慮すべき重大なトレードオフが伴います。

サイロ化されたナレッジという課題

これが最大の落とし穴です。Salesforce AI Semantic Searchは、Salesforceの内部にあるデータで機能するように設計されています。しかし、チームが日常的に依存している他の重要な情報はどうなるのでしょうか？ エンジニアリングチームのドキュメントはConfluenceに、マーケティング資料はGoogleドキュメントに、社内のFAQはNotionやSharePointにあるかもしれません。

これは「AIナレッジサイロ」を生み出します。顧客の質問に対する完璧な答えが、Data Cloudに取り込まれていないGoogleドキュメントにある場合、SalesforceのAIはそれを見つけることができません。そうなると、エージェントは元の状態に戻り、答えをまとめるために異なるタブやシステムを手作業で検索することになります。

ユニバーサルAIレイヤーが様々なナレッジソースに接続し、Salesforce AI Semantic Searchのような単一プラットフォームソリューションの限界を克服する方法を示すインフォグラフィック。

セットアップとメンテナンスの現実

Salesforce AI Semantic Searchを稼働させるのは、スイッチを入れるほど簡単ではありません。Data Cloudをセットアップし、ベクトルデータベースを構築し、すべてを適切に設定するには多くの作業が必要です。このプロセスには多くの場合、技術的な専門家と長い実装スケジュールが必要となり、実際に価値を実感するまでにはしばらく待つことになります。

これは、最新のセルフサービス型AIプラットフォームとは全く異なる世界です。例えば、eesel AIのようなツールは、信じられないほどシンプルに作られています。大規模なデータ移行プロジェクトなしに、ヘルプデスクやすべてのナレッジソースに接続できるワンクリック統合のおかげで、数ヶ月ではなく数分で稼働させることができます。

eesel AIのシンプルでセルフサービスな実装を示すワークフロー。Salesforce AI Semantic Searchで必要とされる複雑なセットアップとは対照的。

総所有コストを理解する

Salesforceの価格ページに目をやると、そのAI製品についておなじみのフレーズ「営業担当者へのお問い合わせ」が表示されます。透明性のある、事前の価格表は存在しません。総コストはEinsteinのライセンス料だけでなく、Data Cloudのコスト、セットアップのための開発者の時間、そしてすべてを円滑に維持するための継続的なメンテナンス費用も含まれます。これにより、予算編成が困難な予測不能な費用が発生する可能性があります。

ユニバーサルAIレイヤーでナレッジを統合する

これらの問題への答えは、一つのエコシステムにあなたを閉じ込めるのではなく、すでに使用しているツールの上に位置するユニバーサルAIプラットフォームです。ここに、eesel AIが根本的により良いアプローチを提供する理由があります。

eesel AIは、あなたのヘルプデスク（Zendesk、Freshdesk、Intercomなど）に直接接続すると同時に、すべてのナレッジソースがどこにあっても接続します。

これがなぜそれほど違うのか、以下に示します。

• ナレッジを瞬時に統合: Salesforceだけでなく、Confluence、Googleドキュメント、Notion、過去のチケット、その他100以上のソースに接続します。複雑なデータ移行プロジェクトは必要ありません。あなたのAIは、最初から会社のナレッジの完全なビューを得ることができます。

• 数分で利用開始: 数ヶ月にわたるData Cloudの実装とは対照的に、eesel AIは真のセルフサービスプラットフォームです。ソースを接続し、AIエージェントをセットアップして、たった一日で結果を見始めることができます。

• 確信を持ってテスト: eesel AIには強力なシミュレーションモードが付属しており、AIが顧客と話す前に、過去の何千ものチケットでテストすることができます。リスクなしでパフォーマンスを正確に予測し、ROIを証明できます。

• 透明で予測可能な価格設定: 不明瞭な価格設定のエンタープライズプラットフォームとは異なり、eesel AIは明確で柔軟なプランを提供しており、解決ごとの隠れた料金はありません。コストは予測可能で、サポート量が増えても膨れ上がることはありません。

eesel AIの透明な価格ページのスクリーンショット。Salesforce AI Semantic Searchの不透明な価格モデルとの重要な違いを強調。

真に統合されたAIでSalesforce AI Semantic Searchを超える

Salesforce AI Semantic Searchは、Salesforceエコシステムに完全にコミットしている企業にとって、実に強力なツールです。もしあなたのナレッジのすべてがただ一つの場所に存在するなら、それは驚くほどうまく機能するでしょう。

しかし、ほとんどの企業にとって、ナレッジは数十の異なるアプリやサービスに分散しています。その現実においては、プラットフォームネイティブな設計は、苛立たしいデータサイロ、複雑なセットアッププロジェクト、そして予測困難なコストを生み出します。

eesel AIのようなユニバーサルAIレイヤーは、真のAI駆動型サポートを実現するための、より柔軟で強力、かつコスト効率の高い方法を提供します。あなたがすでに愛用しているツールと連携し、すべてのナレッジを一つにまとめることで、顧客とエージェントの両方に、いつでも正しい答えを提供します。

ナレッジサイロにAIの可能性を縛らせないでください。eesel AIの無料トライアルを開始して、会社のナレッジを統合し、数分でサポートを自動化しましょう。