2025年版 Salesforce AI Trailhead 実践ガイド

誰もがAIスキルの習得に躍起になっているようですが、それには正当な理由があります。IDCの最近のレポートによると、SalesforceエコノミーはAIの大きな後押しを受け、2028年までに1,160万件もの新規雇用を創出すると予測されています。これは膨大な数字であり、企業はチームを早急にレベルアップさせなければならないというプレッシャーを感じています。

この課題に対するSalesforceの答えが、Salesforce AI Trailheadです。これは、AIが主導する新しい世界で必要とされるスキルを人々に教えるために構築された、無料の学習プラットフォームです。

しかし、ここで問題があります。理論を学ぶことと、それを実際に実践することは全くの別問題です。このガイドでは、Salesforce AI Trailheadが提供するコースや認定資格から、学んだことを自社の実際のナレッジと連携させるという現実的な課題まで、その全貌を詳しく解説します。カリキュラム、新しいAgentblazerプログラム、そしてAIを情報が実際に存在する場所に接続する際の現実的な悩みを掘り下げていきます。

Salesforce AI Trailheadとは？

では、これは一体何なのでしょうか？TrailheadはSalesforceが提供する無料のオンライン学習ハブであり、「Salesforce AI Trailhead」とは、主にAgentforce（以前はEinsteinとして知られていたかもしれません）などのAIツールに焦点を当てたすべてのコンテンツの総称です。その目的は、複雑なAIのトピックを、管理者、開発者、チームリーダーなど、誰もが理解しやすいように、一口サイズのハンズオンレッスンに分解することです。

学習はいくつかの主要なパートに分かれています：

• モジュール： 「生成AIの基礎」のように、一つのトピックに焦点を当てた短いレッスンだと考えてください。

• トレイル： これらは基本的に学習のプレイリストです。複数のモジュールとプロジェクトを組み合わせて、「SalesforceでAIサクセスへの道を切り拓く」のような、より大きなテーマについて学びます。

• スーパーバッジと認定資格： これらは、実際に学習を修了し、そのスキルを使って現実の問題を解決できることを証明するために取得できる資格です。

全体的な目的は、Salesforceの世界にいる誰もがAIの知識にアクセスできるようにし、日々の業務でAIを理解し活用するためのツールを提供することです。

主要カリキュラム：Salesforce AI Trailheadで学べること

Salesforce AI Trailheadは、全体像のコンセプトから具体的な技術的詳細まで、幅広い内容をカバーしています。コースは、AIの背景にある考え方と、Salesforce独自のツールを使用するための実践的な手順の両方に慣れることができるように設定されています。

AIとデータの基礎概念

基礎知識なしにいきなりAIエージェントの構築を始めることはできませんよね？Trailheadには、基礎から学べる充実したモジュールが揃っています。「人工知能の基礎」、「大規模言語モデル」、「データ品質」などのコースがあります。

データに多くの時間が割かれていますが、それには理由があります。どんなAIも、学習する情報の質によってその賢さが決まります。乱雑で不完全、あるいは間違ったデータ基盤の上に役立つAIを構築することは不可能です。ですから、AIの旅を始めたばかりなら、これらの基礎モジュールは必須です。

Agentforceとプロンプトビルダーの実践的スキル

理論を習得したら、TrailheadはSalesforceのAIツールの実践的なトレーニングに移行します。ここでは、Agentforceを使って実際にAIエージェントを構築し、設定する方法を学びます。

「AgentforceでAIエージェントを構築する」のようなトレイルでは、最初のエージェントを作成し、その機能（「トピック」と「アクション」と呼ばれます）を定義し、Salesforceデータに接続する手順をガイドします。Flow Builderのようなローコードツールを使ってカスタムアクションを作成する練習もできます。非常に複雑なものについては、Apexコードの使用方法を学びます。また、AIの振る舞いを指示する命令を記述・調整するツールであるプロンプトビルダーについても学びます。

倫理的で責任あるAIの利用

Salesforceは「信頼」について多くを語っており、それをAIトレーニングにしっかりと組み込んでいます。「責任ある人工知能の創造」のように、倫理的で責任あるAIの利用に焦点を当てたモジュールが多数あります。これらのコースでは、責任、説明責任、透明性、エンパワーメント、インクルージョンを重視するSalesforceの「信頼できるAIの原則」を深く掘り下げます。

AIの偏見という現実的なリスク、公平性の重要性、そして大規模言語モデル（LLM）に送信される前に機密情報をマスキングすることでデータのプライバシーを保護するAgentforce Trust Layerの仕組みについて学びます。これは、作成するAIについて批判的に考えることを促す、カリキュラムの非常に重要な部分です。

役割	主要なトレイル/モジュール	習得スキル
Salesforce管理者	AgentforceでAIエージェントを構築	エージェントの構築と設定、Flowによるアクション作成、Salesforceナレッジでのグラウンディング
開発者	Apexによるエージェントのカスタマイズ	複雑なプロコードのエージェントアクションの作成と外部システムの統合
ビジネスユーザー	生成AIの基礎とプロンプトの基本	AIの可能性の理解、効果的なプロンプトの作成、AIツールの責任ある利用

バッジからキャリアへ：認定資格とAgentblazerプログラム

Trailheadでバッジを獲得するのは楽しく、モチベーションも上がりますが、正直なところ、履歴書で見栄えのするものが欲しいですよね。そのために、Salesforceはスキルを証明するための認定資格と、Agentblazerという新しい表彰プログラムを提供しています。

Salesforce AI認定資格を理解する

Salesforceは、人々がAIスキルを向上させることを強く推進しています。「AI for All」イニシアチブの一環として、同社は2025年末まで、プレミアムなAIコースと認定資格を無料で提供しており、これはかなり寛大な措置です。

目指すべき主な資格は**Salesforce Agentforceスペシャリスト認定**です。この試験では、Agentforceを実際に実装し、カスタムアクションを構築し、Data 360やプロンプトビルダーといったツールを使用できるかどうかをチェックします。これに合格することで、AIについて語るだけでなく、Salesforceプラットフォーム上で実際にAIを構築・管理できることを雇用主に示すことができます。

注意点として、AIの世界が変化するにつれて、資格も変わります。Salesforceは、古い**AIアソシエイト認定**を2026年2月に廃止します。彼らは、より実践的なスキルに焦点を移しており、それがAgentblazerプログラムの目的でもあります。

Agentblazerステータスとは？

Agentblazerプログラムは、単にテストに合格するだけでなく、Agentforceを本当に使いこなせる人々を表彰するSalesforceの新しい方法です。これは、学んだことを応用できることを証明するためのものです。プログラムには3つのレベルがあります：

• チャンピオン： 基本を理解し、最初のエージェントを構築したレベル。

• イノベーター： 営業やサービスといった特定の業務向けにカスタムエージェントを作成できるレベル。

• レジェンド： プロセス全体をマスターし、Agentforceスペシャリスト認定を取得したレベル。

TrailheadとAgentblazerプログラムは、Salesforceプラットフォームを深く学ぶには素晴らしいものですが、これらのスキルはそのエコシステムに非常に特化していることを覚えておく価値があります。もしあなたの会社がZendesk、Freshdesk、[REDACTED]のような他のヘルプデスクを使用している場合、Trailheadで学んだAIスキルはそのまま流用できません。複数のツールが存在する環境でAIを設定するには、異なる、より柔軟な戦略が必要です。

実装の現実：ナレッジをSalesforce AIに接続する

ここからが少し厄介な話になります。AIエージェントは、適切な情報にアクセスできなければ基本的に役に立ちません。AIモデルを信頼できる企業独自のデータに接続するこのプロセスは「グラウンディング」と呼ばれます。グラウンディングは、AIが単に情報をでっち上げるのを防ぎ、正確で関連性の高い回答を提供することを保証するものです。

信頼できるデータでAIをグラウンディングする重要性

Trailheadでは、グラウンディングが信頼できるAIの秘訣であると正しく教えています。Salesforceの世界では、これはAgentforceを自社のナレッジに接続することを意味します。これを行う主な2つの方法は次のとおりです：

• Salesforceナレッジ： ヘルプ記事、FAQ、ポリシードキュメントなどを保存するためのSalesforce独自の社内ナレッジベースです。

• Data 360（旧Data Cloud）： Salesforce内外の構造化・非構造化を問わず、すべての顧客データを統合するために設計された、より本格的なデータプラットフォームです。

SalesforceエコシステムにおけるAIグラウンディングの複雑さ

さて、現実の話をしましょう。ほとんどの企業のナレッジは、Salesforceナレッジ内にきれいに整理されて収まっているわけではありません。通常はGoogleドキュメント、Confluence、SharePoint、その他十数の社内Wikiに散在する、美しくも混沌とした状態です。

これらすべての外部情報をSalesforce AIエコシステムに取り込むのは、ボタンを一つクリックするような簡単な作業ではありません。多くの場合、膨大な技術的作業が必要です。通常、MuleSoftのような複雑な統合ツールを使用してカスタムコネクタを構築するか、Data 360で大規模なデータプロジェクトを立ち上げる必要があります。これは、数ヶ月かかる可能性のある、時間がかかり、コストも高く、開発者への依存度が高いプロセスです。

これは、すぐにAIを始めたいチームにとって大きな障害です。ここでeesel AIのようなツールが救世主となり得ます。AI社内チャットを使えば、チームが既に使っているナレッジソースを直接指定するだけで、数分でAIアシスタントを構築できます。すべてのドキュメントを移動させたり、複雑なデータプラットフォームを設定したりする必要はありません。eesel AIのConfluence、Googleドキュメント、Notion、Slack向けのワンクリック統合により、既存のナレッジ上でAIをほぼ瞬時にグラウンディングできます。

Salesforce AI Trailheadの価格

お金の話をしましょう。Salesforce AI Trailheadでの学習部分は完全に無料です。すべてのモジュール、トレイル、プロジェクトは、一銭も払うことなく利用できます。さらに、Salesforceは2025年末までプレミアムAIコースと認定資格の料金を免除しているため、教育は非常にアクセスしやすくなっています。

しかし、これは大きな「しかし」ですが、学習は無料でも、SalesforceのAI機能の利用は無料ではありません。実際にAgentforceや他のAIツールをビジネス環境で実行するには、より高価なプランのいずれかに加入する必要があります。

公式価格に基づくと、次のようになります：

プラン	価格（ユーザー/月、年間契約）	主なAI機能
Enterprise	$175	AI for Customer Service
Unlimited	$350	Enterpriseの全機能 + チャット＆ボット, Salesforceナレッジ
Agentforce 1 Service	$550	AIのフルスイート、従業員向けのAgentforce利用無制限

このユーザーあたりのコストは、特に大規模なチームにとってはすぐに膨れ上がります。より予測可能で予算に優しい方法で始めたい企業にとって、eesel AIは透明性の高い価格設定を提供しており、解決ごとの課金はありません。プランは機能と使用量に基づいており、**チームプランは月額わずか$239（年間契約）**から始まります。これにより、小さく始めて、必要に応じてスケールアップできます。

Salesforce AI Trailheadトレーニングで進むべき道

Salesforce AI Trailheadは、特にSalesforceの世界に深く関わっているチームにとって、驚くほど素晴らしく寛大なリソースです。現在テクノロジー業界で最も需要の高いスキルを学ぶための、明確で、よく構成された、無料の方法を提供しています。あなたの会社がSalesforceを基盤としているなら、チームをAgentblazerにすることは当然の選択です。

しかし、最大の課題はAIについて学ぶことではなく、それを実践することです。Salesforceエコシステム内で本当に役立つAIエージェントへの道は、特に最も重要なナレッジがその外部に存在する場合、長く、費用がかかる可能性があります。Data 360やMuleSoftのようなプラットフォームへの強い依存は、大きな障害となり得ます。

サポートを自動化するための、より速く、より柔軟で、より手頃な方法を必要とするビジネスにとっては、既に使っているツールと連携するように作られたソリューションを検討する価値があります。Confluence、Zendesk、GoogleドキュメントなどのソースにAIを接続してサポートを強化したい場合、数ヶ月ではなく数分で実現できるなら、eesel AIを試してみるべきです。自社のデータでどのように機能するかをシミュレーションし、四半期ではなく1日で本番稼働させることさえ可能です。