Salesforceデジタルアシスタント完全ガイド

最近、Salesforceは次から次へと新しいAIツールを発表しているようです。Agentforce、Einstein、「デジタルチームメイト」といった名前を耳にしたことがあるかもしれません。これらのSalesforceデジタルアシスタントは、世界最大のCRM内で働く営業、サービス、マーケティングチームにとっての次なる大きな変革として売り出されています。しかし、これだけ話題になっていると、これらのツールが実際に何をするものなのか、混乱してしまうのも無理はありません。

このガイドは、まさにそのためにあります。ここでは、マーケティングの美辞麗句を排し、SalesforceのAIアシスタントとは何か、何ができて何ができないのか、そしてどのように機能するのかを率直に解説します。最も重要なのは、導入を検討する前に考慮すべき現実的な制約とコストについてお話しすることです。なぜなら、すべてを1つの強力なシステムでまかなうというのは理論上は素晴らしいですが、実際には、すべてのツールを連携させる、より柔軟なAIの方がはるかに適している場合があるからです。

Salesforceデジタルアシスタントとは？

Salesforceデジタルアシスタントの核となるのは、Salesforceプラットフォーム内でタスクを自動化し、スマートな提案を行うために構築されたAI搭載ツール群です。Agentforce、Einstein Copilot、あるいはSlack AIといった名前を目にしたことがあるでしょう。ブランド名は変わりますが、目標は常に同じです。それは、人工知能を使ってチームの生産性を向上させることです。

Salesforceの主要なデジタルアシスタントの1つであるSalesforce Agentforceのランディングページのスクリーンショット。

CRMの中に住んでいる、頼りになる同僚のようなものだと考えてください。自然な日常言語を理解するように作られているため、技術的な専門家でなくても、質問をしたりコマンドを与えたりすることができます。例えば、「この顧客のサポート履歴を表示して」とか「前回の電話のフォローアップメールを下書きして」とアシスタントに頼むことができます。

把握すべき重要な点は、これらのツールがSalesforceに「ネイティブ」であるように設計されているということです。その最大の強みは、Sales Cloud、Service Cloud、その他使用しているすべてのSalesforce製品に深く組み込まれている点です。Salesforceのデータから学習するため、強力なツールとなりますが、それは同時に、会社の情報が100% Salesforceの環境内に収まっていない場合、大きな死角を生み出すことにもなります。

Salesforceデジタルアシスタントの主な機能

Salesforceは、そのAIプラットフォームに多くの異なる機能を詰め込んでいます。ここでは、おそらく皆さんが利用することになるであろう主な機能を紹介します。

CRMデータとの緊密な連携

Salesforce AIの最大のセールスポイントは、CRMデータへの直接的なパイプラインです。Salesforceに保存されているアカウント、連絡先、サポートケース、商談など、あらゆる情報を引き出し、意味を理解することができます。

営業担当者が「ACME社のミーティングメモを見せて」と尋ねれば、アシスタントは適切なレコードからその情報を即座に引き出せるはずです。これは素晴らしいことに聞こえますし、実際にそうなることもあります。しかし、ここに落とし穴があります。それは、データがクリーンで、整理され、一貫して更新されていることが前提となる点です。データ管理が少しでも乱雑だと、AIが信頼性の高い回答を提供するのは難しくなります。

タスクの自動化とコンテンツ生成

これらのアシスタントは、チームのエネルギーを消耗させる退屈で手作業のタスクを引き受けることを目的としています。対応可能な一般的な業務には、以下のようなものがあります。

• メールやフォローアップメッセージの初稿作成。

• 長いケース履歴や議事録を、いくつかの重要な箇条書きに要約。

• 電話や会議の後、レコードを自動的に更新したり、活動を記録したりする。

• 社内のSalesforceナレッジ記事を検索して質問に答える。

主要なSalesforceデジタルアシスタントの1つであるSalesforce Einstein Copilotが、コンテンツ生成機能を紹介しているスクリーンショット。

これは大幅な時間節約につながりますが、生成されるコンテンツの質は、AIがアクセスできる情報に依存します。顧客の質問に対する最適な答えがSalesforce外のドキュメントに隠されている場合、AIはそれを見つけることができません。

役割別・業界別のスキル

Salesforceは、営業担当者とサービスエージェントでは必要なサポートの種類が異なることを理解しています。これに対応するため、彼らはさまざまな役割や業界向けに調整された既製の「スキル」を作成しました。サービスエージェントは類似のサポートチケットに基づいてAIによる応答案を得ることができ、マーケティングマネージャーは今後のキャンペーンのためにターゲットとなる顧客リストの作成支援を受けることができます。

このレベルの専門性は非常に優れた機能ですが、設定にはかなりの時間とリソースを割く必要があることも意味します。AIをチームの特定のワークフローにスムーズに連携させるのは、一朝一夕にできることではありません。

Salesforceデジタルアシスタントの主な使用例

では、企業は実際にこれらのツールで何をしているのでしょうか？その用途は、営業、サービス、さらには社内業務にまで及びます。

カスタマーサービスワークフローの自動化

Einstein BotsやAgentforceのようなSalesforceデジタルアシスタントの最も一般的な用途の1つは、最前線のカスタマーサポートの処理です。よくある質問に答えたり、チケットを適切なエージェントや部署に振り分けたり、人間のエージェントが対応する前にケースの概要を素早く提供したりできます。

Salesforceデジタルアシスタントの1つであるSalesforce Einstein Botが、カスタマーポータルでサポートを提供しているスクリーンショット。

これは、すべてのサポートナレッジがSalesforceナレッジ記事内にきちんと収まっている場合にはうまく機能します。しかし、現実的に考えて、そのようなケースはほとんどありません。ほとんどのサポートチームは、Confluenceのような場所に保存されたドキュメントやGoogleドキュメントで共有されたドキュメントの組み合わせに依存しています。ナレッジがこのように分散していると、SalesforceのAIは全体像を把握できず、エスカレーションが増え、真の自動化が実現しにくくなります。

営業チームの生産性向上

営業チームにとって重要なのは、管理業務に費やす時間を減らし、実際の営業活動により多くの時間を割くことです。これらのアシスタントは、見込み客の履歴の要約で会議の準備を自動化したり、AIを使ってリードをスコアリングして担当者が誰に集中すべきかを判断したり、パーソナライズされたフォローアップメールを作成したりすることで、これを支援します。これにより、担当者はデータ入力に埋もれることなく、関係構築に集中できます。

社内従業員サポートの効率化

Salesforce AIを社内に向けて、ITや人事の社内ヘルプデスクを運営することもできます。担当者が同じ質問に何度も答える代わりに、「休暇の残日数は？」といった質問にAIアシスタントが対応したり、パスワードリセットのような簡単なITタスクを自動化したりできます。

これらはすべて堅実な使用例ですが、共通の前提があります。それは、チームがSalesforce内でのみ作業するというものです。ほとんどの企業では、重要なナレッジは十数の異なるアプリに散在しています。これはよくある悩みであり、そこでeesel AIのような、より連携性の高いツールが役立ちます。eesel AIは、Salesforce、Confluence、Googleドキュメント、Slackなどからの情報を、サポートチームのための単一の信頼できる情報源に統合するために作られています。

Salesforceデジタルアシスタントの限界と課題

Salesforceは強力なツール群を提供していますが、そのオールインワンのアプローチには、認識しておくべきかなり大きなハードルがいくつかあります。

複雑さと長い導入期間

正直に言って、SalesforceでAIを設定するのは、簡単なプラグアンドプレイの体験ではありません。これは巨大で複雑なプラットフォームであり、そのAIツールを自社のビジネスに適合させるには、高度な技術的ノウハウと多くの時間が必要です。数ヶ月かかる可能性のある、本格的なITプロジェクトになると考えてください。

これは、セルフサービスで使えるように作られた最新のツールとは対照的です。エンタープライズソフトウェアにありがちな長い販売サイクルや必須のデモとは異なり、eesel AIのようなプラットフォームでは、ヘルプデスクを接続して数分で稼働させることができます。

エコシステムへのロックインとデータのサイロ化

Salesforceデジタルアシスタントは、ユーザーをSalesforceエコシステム内に留めておくという一つの主要な目的を持って設計されています。Salesforceのデータを扱う際に最高のパフォーマンスを発揮します。Notion、社内wiki、あるいはZendeskのような別のヘルプデスクの過去のチケットなど、外部ソースからナレッジを取り込みたい場合、事態は複雑になり、コストも急増します。情報を連携させるためだけに、Data Cloudのような別のSalesforce製品を購入する必要があるかもしれません。

データのサイロ化を解消するSalesforceデジタルアシスタントの代替案、eesel AIのランディングページのスクリーンショット。

これこそが、eesel AIが解決するために作られた問題です。100以上のソースに対応するワンクリック連携で、これらのサイロを解消するように設計されています。古いサポートチケット、Confluenceの記事、Googleドキュメントなど、どこにあっても瞬時にナレッジを統合します。

リスクフリーなテストと段階的展開の欠如

強力なAIがどのように機能するか分からないまま顧客向けに稼働させるのは、大きな賭けです。残念ながら、Salesforceでは、AIが実際に顧客とやり取りを始めるまで、現実世界の質問にどのように対応するかを予測することは困難です。

ここで、シミュレーションモードを提供するツールが大きな利点を発揮します。例えば、eesel AIでは、過去の何千ものサポートチケットでAIをテストできます。それぞれのチケットにどのように応答したかを正確に示してくれるので、顧客がAIとやり取りを始める前に、自動化率を正確に予測できます。稼働させる前に、どれだけの時間を節約できるかが分かるのです。

esel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。Salesforceデジタルアシスタントとは一線を画す機能。

Salesforceデジタルアシスタントの価格設定

SalesforceのAIツールの価格設定は、分かりにくく、さらに重要なことに、予測が困難な場合があります。通常、以下の2つのモデルが使用されます。

• フレックスクレジット： 事前にクレジットのブロックを購入します。一般的な開始パッケージは、100,000クレジットで約500ドルです。

• 会話単位： AIが処理する会話ごとに定額料金を支払います。1件あたり約2ドルになることがあります。

ここでの最大の問題は、これが使用量ベースのモデルであることです。忙しい月でサポートチケットの量が急増した場合、AIの請求額は警告なしに急騰する可能性があります。これにより、サポートリーダーが予算を予測し、コストを管理することがほぼ不可能になります。ある意味、成功して顧客ベースが拡大したことに対してペナルティを課されるようなものです。

このモデルが、より予測可能なモデルとどのように異なるかを簡単に比較してみましょう。

機能	Salesforce Agentforce	eesel AI
モデル	使用量ベース（会話ごとまたはクレジットごと）	階層型（インタラクション量に基づく）
予測可能性	低（チケット量に応じてコストが増加）	高（月額または年額の固定価格）
解決ごとの料金	実質的にあり（会話ごとに支払い）	一切なし
透明性	完全な見積もりは営業への問い合わせが必要	価格ページで完全に透明

Salesforceデジタルアシスタントと柔軟なAIレイヤーの選択

Salesforceデジタルアシスタントは、すでにSalesforceエコシステムに深く投資しており、長く複雑な導入のための予算と技術チームを持つ大企業にとっては堅実な選択肢となり得ます。ビジネス全体がSalesforce上で運営されており、その多大な投資を厭わないのであれば、確かに機能する可能性があります。

この動画では、Agentforceで初めてのAIエージェントをゼロから構築する方法を紹介しています。

しかし、ほとんどのチームはより実用的なソリューションを必要としています。CRM内の情報だけでなく、すべての技術スタックと連携する、高速で柔軟、かつ手頃な価格のものを探しているなら、専用のAIレイヤーがより賢明な選択です。ほとんどの企業にとっての現実は、ナレッジがあらゆる場所に散在しており、壁に囲まれた庭に閉じ込められることなく、それらの点を結びつけるツールが必要だということです。

もしあなたの目標が、大規模なITプロジェクトを開始することなく、すでに使用しているすべてのツールからナレッジを集約してサポートを自動化することであるなら、シンプルさと連携性を重視して作られたAIプラットフォームが答えです。

もしそれがあなたの求めるものに近いと感じたら、実際にどのように機能するかを自分の目で確かめることができます。eesel AIを使えば、わずか数分でナレッジソースを接続し、最初のAIアシスタントを構築できます。