2025年におけるSalesforce AIのユースケース実用ガイド

CRMの世界ではAIに関する話題が絶えず、その中心にはたいていSalesforceがいます。最新機能に目を奪われがちですが、企業は実際にこのテクノロジーで何をしようとしているのでしょうか？ここでは、雑音を排し、現在企業が注目している最も一般的で有用なSalesforce AIのユースケースを探っていきます。

Salesforceの組み込みツールで何ができるかを解説しますが、それ以上に重要なのは、これらの成果を現実世界でどのように得られるかです。ここでは、柔軟性、スピード、そして導入に開発者チームを必要としないという、最も重要な点に焦点を当てます。Salesforce AIは、エコシステム内で完結しているチームにとっては確かな選択肢ですが、お気に入りのツールを捨てずに迅速に動きたい企業にとっては、よりアジャイルでセルフサービス型の代替案があることがわかるでしょう。

Salesforce AIとは？

Salesforce AIの核となるのは、Einstein、Agentforce、Einstein Copilotといった製品を中心に構築された人工知能ツールの集合体です。主なセールスポイントは、Salesforce CRMおよびData Cloudとの深くネイティブな連携です。簡単に言えば、Salesforceに既にある顧客データを分析して、その機能を最大限に活用するように設計されています。

このプラットフォームは、一般的に2種類のAIを提供しています：

• 予測AI: これは予測のための機能です。どのリードが顧客になる可能性が最も高いか、あるいはどの商談が今四半期に成約する可能性が最も高いかを予測する水晶玉のようなものだと考えてください。

• 生成AI: これは新しいものを創造することに特化しています。メールの下書き、長いカスタマーサポートのケース要約、さらにはナレッジベース用の記事生成などを支援します。

これらのツールは、Salesforceという遊び場の中にとどまっているときに最高のパフォーマンスを発揮します。会社全体がSalesforceで動いているなら素晴らしいことですが、ドキュメント管理、社内チャット、顧客サポートなどにクラス最高のツールを組み合わせて使用している企業にとっては、大きな障害となり得ます。

カスタマーサービスにおけるSalesforce AIの主なユースケース

カスタマーサービスの向上は、企業がAIに期待を寄せる最大の理由の一つです。問題解決の迅速化、サポート担当者の負担軽減、そして顧客満足度の維持という魅力的な約束があります。Salesforceがこの課題にどのようにアプローチしているか、そして、より柔軟な選択肢が適しているケースはどこかを見ていきましょう。

チケットへの自動応答とケースの要約

Salesforceの対応方法: Service Cloud Einsteinは、新しいサポートケースを分析し、Salesforce内の過去のデータを使用して自動的に返信を作成したり、長く複雑なチケットスレッドの要約をエージェントに提供したりできます。目的は、時間を節約し、メッセージングの一貫性を保つことです。

注意が必要な点: この仕組み全体は、Salesforce内のデータに依存しています。もし、信頼できる情報源（source of truth）がConfluenceのスペースであったり、トラブルシューティングガイドがGoogle Docsにあったり、最新の回答がSlackのスレッドに埋もれていたりする場合、Einsteinはそれらの情報を見ることができません。これらの外部ソースに接続するには、通常、複雑で高価なインテグレーションプロジェクトが必要となり、週末にDIYでできるようなタスクではありません。

より柔軟な代替案: ここでeesel AIのようなツールが役立ちます。これは、あらゆるナレッジソースをほぼ瞬時に接続するためにゼロから構築されています。ZendeskやIntercomのようなヘルプデスクに接続して過去のチケットから学習できるだけでなく、Confluence、Google Docs、Notionなど100以上のアプリとワンクリックで統合できます。これにより、AIは会社の知識を完全に把握し、顧客に対してより正確で本当に役立つ回答を提供できるようになります。

このインフォグラフィックは、eesel AIが様々なナレッジソースとどのように連携するかを示しており、Salesforce AIの主要なユースケースの一つに対する柔軟なアプローチを表しています。:

ナレッジベース記事の生成と改善

Salesforceの対応方法: Einsteinは、エージェントがケース対応中に、関連するナレッジ記事を提案するように設定できます。また、解決済みの成功事例の内容を分析して新しい記事を作成し、ヘルプセンターの知識の穴を埋める手助けもします。

注意が必要な点: このプロセスは少し堅苦しく感じられることがあります。AIの提案は、Salesforceナレッジベース内の完璧に整理されたデータに依存するため、その質もデータ次第です。実際に解決策が練られ、共有される非公式な場での文脈を見逃しがちです。

より柔軟な代替案: eesel AIは、より現実的なアプローチを取ります。チケットが正常に解決されたことを自動的に検出し、その解決策をレビュー用の記事ドラフトに変換します。これにより、顧客が本当に助けを必要としていることに基づいてナレッジベースを構築できます。eeselはすべてのツールに接続できるため、SlackチャンネルやGoogleドキュメントに投稿された素晴らしい解決策を見つけ、それを公式のヘルプセンターに昇格させるよう提案することができます。これは、実際に問題を解決するナレッジベースを構築するための賢い方法です。

このワークフローは、eesel AIのサポート自動化プロセスを示しており、カスタマーサービスにおけるSalesforce AIのユースケースの実用的な例です。:

営業およびマーケティングにおけるSalesforce AIの一般的なユースケース

AIはサポートチームだけのものではありません。営業サイクルを加速させ、マーケティングをよりパーソナルなものにするための素晴らしい方法でもあります。一日を食いつぶす退屈なタスクを自動化することで、チームがより価値のある仕事に時間を費やすのを助けます。

パーソナライズされた営業メールの生成

Salesforceの対応方法: Sales Cloud Einsteinは、連絡先の役職、企業情報、過去の会話などのCRMデータを掘り下げて、パーソナライズされたアウトリーチメールやフォローアップメールの下書きを作成します。これにより、営業担当者はコミュニケーションをスムーズに開始できます。

注意が必要な点: 正直に言うと、これらのAIが生成したメールのトーンは、少し…ロボットのように感じられることがあります。技術的な知識を持つ人がSalesforceのPrompt Builderを深く掘り下げてカスタマイズしない限り、的外れなことが多いです。AIは主にCRMの構造化されたフィールドから情報を取得するため、実際の会話に見られる人間味に欠けてしまいます。

より柔軟な代替案: eesel AIのAI Copilotは、チームが実際に送信したメールから直接学習します。何千もの実際の会話を分析することで、チーム独自の口調、トーン、そして過去に成功したメッセージングを習得します。生成される下書きは、汎用的なテンプレートではなく、優秀な営業担当者が書いたかのような内容になります。AIの個性は、コーディングの知識を必要としないシンプルなプロンプトエディタで完全にコントロールできます。

パーソナライズされたメールを作成するeesel AI Copilot。営業チーム向けの標準的なSalesforce AIユースケースの代替案を示しています。:

AIによるインサイトとリードスコアリング

Salesforceの対応方法: Einsteinは、リードと商談のスコアリングで有名です。過去のデータを分析して、どの商談が成約する可能性が最も高いかを予測し、営業チームがどこにエネルギーを集中すべきかを判断するのに役立ちます。

注意が必要な点: これは古典的な予測AIの機能であり、生成AIではありません。何に集中すべきかを教えてくれますが、そのリードに実際に返信するアクションは支援しません。さらに、その精度はSalesforce内に大量のクリーンで整理されたデータがあるかどうかに完全に依存しており、これは多くの企業にとって常に課題となっています。

より柔軟な代替案: eesel AIはアクションの自動化に重点を置いていますが、そのAI Triage製品は、受信したリードの問い合わせ内容に基づいて自動的にタグ付け、ルーティング、分類を行うことができます。例えば、デモを依頼するリードと価格表を求めるリードを即座に区別し、タグ付けすることができます。これにより、受信トレイが整理され、営業担当者は最も有望なリードに迅速に対応でき、単なるインサイトを素早いアクションに変えることができます。

設定、管理、価格の比較

AIツールを選ぶ際、機能リストは戦いの半分に過ぎません。設定、カスタマイズ、コストといった日々の現実が、プロジェクトの成功と失敗を分けることがあります。ここでは、意思決定者のための、無駄のない比較分析を行います。

設定体験：数ヶ月 vs 数分

Salesforce AI: EinsteinやAgentforceを立ち上げて実行するのは、決して簡単なことではありません。多くの場合、認定コンサルタント、開発者の工数、そして多くの事前ミーティングを伴う数ヶ月にわたるプロジェクトになります。週末に試してみるようなものではなく、大規模なIT事業です。

eesel AI: 一方で、eesel AIは完全にセルフサービスで使えるように設計されています。サインアップし、数回のクリックでヘルプデスクやナレッジベースを接続すれば、数ヶ月ではなく数分でテスト可能なAIエージェントの準備が整います。始めるために営業担当者と話す必要さえないので、自分に合っているかどうかをすぐに確認できます。

このワークフローは、eesel AIの迅速なセルフサービス導入プロセスを示しており、より複雑なSalesforce AIユースケースとは対照的です。:

カスタマイズと管理

Salesforce AI: SalesforceはPrompt Builder、Skills Builder、Model Builderといったツールで多くの制御を提供します。しかし、その力には急な学習曲線が伴い、通常は専門家がすべてを管理する必要があります。AIのトーンを少し変更するだけで、すぐに複雑なタスクに変わってしまいます。

eesel AI: eesel AIでは、シンプルで視覚的なワークフローエンジンを通じて完全なコントロールが可能です。簡単なプロンプトエディタを使ってAIの個性を形成したり、他のシステムに接続するカスタムアクションを作成したり、シンプルなルールを使って自動化したいチケットの種類だけを対象にしたりできます。これは開発者だけでなく、実際にチームを運営する人々のために作られています。

カスタムルールとガードレールを設定するためのeesel AIインターフェース。様々なSalesforce AIユースケースにおけるAIの振る舞いをユーザーフレンドリーに制御できることを示しています。:

価格：シート単位のロックイン vs 予測可能な価値

Salesforce AI: Sales Cloud EinsteinおよびService Cloud Einsteinは、通常、高価なSalesforceエディションに含まれているか、ユーザーごと、月ごとのアドオン（多くの場合ユーザーあたり約$50）として販売されています。このシート単位のモデルでは、AIを少ししか使わなくても、たくさん使っても、誰かを雇うたびにコストが上昇します。

eesel AI: eesel AIは、透明性の高いインタラクションベースの価格設定です。チームの人数ではなく、AIのアクションと返信の数に対して支払います。このモデルははるかに予測可能で、成長しても不利益を被ることはありません。長期契約なしで月額プランが利用できるため、ニーズの変化に応じて調整できます。

あなたのSalesforce AIユースケースに適したAIを選ぼう

結論として、どうでしょうか？Salesforce AIは強力で、深く連携された機能を備えており、そのエコシステムに完全にコミットしている企業にとっては非常に理にかなっています。ここで紹介したSalesforce AIのユースケースは、CRMに既にあるデータを最大限に活用するように作られています。

しかし、迅速に行動し、柔軟性を保ち、既にお気に入りのツールを使い続けたい多くの企業にとっては、プラットフォームに依存しないソリューションの方がはるかに適していることが多いです。eesel AIのような代替案は、Zendesk、Slack、Confluenceといった既存のツールに接続できるため、面倒な移行作業を強いることなく輝きを放ちます。数分で稼働させ、シンプルなインターフェースで制御し、理にかなったモデルで支払うことができます。

目標は単に「AIを導入する」ことではなく、新たな問題を生み出すことなく、ビジネスの実際の問題を解決することです。

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複雑なプロジェクトが始動するのを何ヶ月も待つ必要はありません。eesel AIを使えば、ナレッジソースを接続し、最初のサポート問い合わせを5分以内に自動化できます。

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