Salesforce生成AIの実践ガイド

生成AIへの取り組みは、今や至る所で見られます。それもそのはず、企業はよりスマートな働き方を見つけようとしており、日常的に使うツールにAIを直接組み込むことは当然の選択のように感じられます。CRMの世界における巨人であるSalesforceも、間違いなくこの流れに全面的に乗り出し、Einstein GPT、Einstein 1、Agentforceといった名前でAIツール一式をローンチしました。

しかし、これらすべてがあなたにとって具体的に何を意味するのでしょうか？非常に多くの異なる製品名や技術レイヤーが存在するため、的確な答えを得るのは驚くほど難しいことがあります。

このガイドは、Salesforceの生成AIとは何か、それが実際にどのように機能し、どれくらいの費用がかかるのかについて、明確で実践的な視点を提供します。主要な要素を分解し、同様に重要なこととして、次の四半期ではなく今すぐ成果を出す必要があるチームのために、よりシンプルで軽快な代替案も検討します。

Salesforceの生成AIとは？

最新情報を追っている方なら、おそらくEinstein GPTについて聞いたことがあるでしょう。これはSalesforceが最初に発表した名称ですが、その後ブランド名は少し変更されました。現在、同社のAIツールはEinstein 1 Platformという大きな枠組みの下にあり、Einstein CopilotやAgentforceといった製品が含まれています。これは単一のツールというよりは、連携するAIサービスのエコシステムです。

内部的には、SalesforceのAIは独自のプライベートモデルとOpenAIなどのパートナーからの技術を組み合わせたものです。最大の約束は、AIがあなたの会社の特定の顧客データに「基づいている（grounded）」ということです。これは、散在するすべての顧客情報を一元化するために設計された別のプラットフォームであるSalesforce Data Cloudと連携することで実現します。

当然ながら生じるセキュリティの疑問に対応するため、Salesforceは「Einstein Trust Layer」を開発しました。これは基本的にセキュリティガードとして機能し、機密データが大規模言語モデル（LLM）に送信される前にマスキングします。これにより、あなたのプライベートな顧客情報が公共のAIモデルのトレーニングに使用されることがなくなります。これは、本格的なエンタープライズAIにとって必須の機能です。

Salesforceの生成AIインターフェースの動作例。

Salesforce生成AIの主要コンポーネント

Salesforceの生成AIは、単にスイッチをオンにするだけのものではありません。これは連携して動作する必要があるツールの集合体であり、チームや設定を担当する管理者向けにさまざまな機能を提供します。

Einstein Copilot：ユーザー向けのSalesforce生成AIアシスタント

Einstein Copilotは、チームが実際に目にし、使用する部分です。これは、Salesforceアプリのサイドパネルに常駐する対話型AIアシスタントです。チームは平易な英語で質問することで、顧客レコードの要約を取得したり、メールを作成したり、データを検索したりできます。また、複数ステップのアクションプランを作成し、ユーザーをプロセスを通じてガイドするためのタスクのチェックリストを提案することもできます。

ユーザー向けのSalesforce生成AIアシスタントであるEinstein Copilotの例。

Copilot Studio：管理者向けのSalesforce生成AIカスタマイズツールキット

舞台裏では、Copilot Studioが、管理者や開発者がAIの実際の動作を決定する場所です。これは強力なツールキットですが、ここから物事が複雑になり始める可能性もあります。主に3つの部分に分かれています：

• プロンプトビルダー： 管理者が再利用可能なプロンプトテンプレートを作成・保存できます。これにより、ユーザーは毎回ゼロからプロンプトを入力する代わりに、「フォローアップメールを作成」や「このサービスケースを要約」をクリックするだけで、AIが開始するための適切なコンテキストを得られます。

Copilot Studioのプロンプトビルダーを使用すると、管理者はSalesforceの生成AIをカスタマイズできます。

• スキルビルダー： ここでは、AIにカスタムアクションを実行するように教えることができます。たとえば、AIが注文状況を確認したり、顧客の連絡先情報を更新したり、別のチームメンバーにタスクを割り当てたりできるようにする「スキル」を構築できます。

• モデルビルダー： この部分では、使用したいAIモデルを選択できます。Salesforce独自のモデルを使用することも、OpenAIなどのパートナーに接続することも、会社が他の場所でホストしているカスタムモデルを持っている場合は「Bring Your Own Model」（BYOM）アプローチを使用することも可能です。

このスタジオは多くの制御を提供しますが、習得が難しく、正しく設定するにはかなりの技術的知識が必要になることがよくあります。待機している開発者がいない場合、より直感的でセルフサービスのプラットフォームの方がはるかに迅速に結果を出せます。たとえば、eesel AIのようなツールは、サポートマネージャーがコードを一切書かずにAIエージェントをカスタマイズできるシンプルなプロンプトエディタとアクションビルダーを提供します。

Einstein Trust Layer：Salesforce生成AIでデータを保護

Einstein Trust Layerは、AI時代におけるデータセキュリティに対するSalesforceの答えです。これは、SalesforceデータとLLMの間の安全な仲介役として機能します。ユーザーが質問をすると、Trust Layerが介入し、個人情報（名前やクレジットカード番号など）をマスキングし、クリーンなクエリをモデルに送信し、応答をユーザーに表示する前にデータのマスキングを解除します。

これは、データをプライベートでコンプライアンスに準拠した状態に保つために非常に重要な機能です。もちろん、信頼できるAIプラットフォームであれば、安全な設定は必須条件です。eesel AIも同様のコミットメントを持っており、顧客データが一般的なモデルのトレーニングに使用されることはなく、SOC 2 Type II認証済みのインフラストラクチャ基盤上に構築されているため、複雑な設定なしで同様の安心感を得られます。

Salesforce生成AIセットアップの現実

実のところ、Salesforceの生成AIを始めるのは、スイッチを切り替えるほど簡単ではありません。Salesforceのエコシステムに非常に緊密に組み込まれているため、セットアップにはかなり大きな技術的ハードルが伴い、すぐに大規模なプロジェクトになりかねません。

Salesforce自身のドキュメントによると、実装にはおおよそ以下のような作業が含まれます：

1. Data Cloudのプロビジョニング： これは単なる小さなステップではなく、他のすべての基盤となります。Data Cloudが設定され、稼働するまで、生成AI機能は一切使用できません。Data Cloudはそれ自体が巨大なデータプラットフォームであり、正しく設定するには専門知識が必要になることがよくあります。

2. Einsteinの有効化： Data Cloudが設置されると、管理者はようやく設定画面に入り、メインのEinsteinのトグルをオンにできます。これにより、EinsteinとData Cloud間の同期プロセスが開始されます。

3. Einstein Trust Layerの設定： 次に、会社のプライバシーおよびセキュリティ規則に合わせてTrust Layerを実際に設定する必要があります。これには、データのマスキング方法や保存方法に関する重要な決定が含まれます。

4. データ収集と監査の有効化： 最後に、AIのアクティビティログとフィードバックをData Cloudに保存することに明示的に同意する必要があります。これは監査にとって重要ですが、そのすべてのデータの保存と処理にかかる費用はユーザー負担となるため、請求にも影響します。

Salesforce生成AIの価格設定解説

Salesforce生成AIのコストを把握しようとすると、頭が痛くなるかもしれません。なぜなら、単一の固定料金ではないからです。価格モデルには複数のレイヤーがあり、特に使用量が変動する場合、毎月実際にどれくらい費やすかを予測するのが難しくなっています。

コストがどのように積み重なっていくかの内訳は次のとおりです：

• アドオンライセンス： まず、ユーザーごとに特定のアドオンライセンスを購入する必要があります。たとえば、Einstein 1 ServiceやEinstein for Salesが必要になる場合があり、これらは通常、Salesforceの既存の支払いに追加でユーザーあたり月額50ドル程度かかります。

• クレジットベースの使用量： これらのアドオンライセンスは、無制限の使用を許可するものではありません。AIがテキストを生成したり、アクションを完了するたびに消費される一定数の「クレジット」が付いてきます。チームが忙しい場合、これらのクレジットは驚くほど速く消費される可能性があります。

• エンタープライズ拡張パック： 初期のクレジットがなくなると、追加購入する必要があります。Salesforceはこれらを「エンタープライズ拡張パック」として販売しており、基本的には超過分に対する従量課金制です。これにより、特に繁忙期には請求書に思わぬ高額な請求が発生する可能性があります。

このモデルでは、予算を予測することが非常に困難になります。サポートチケットが急増すると、警告なしにAIの請求額が跳ね上がる可能性があります。これは、明確で予測可能な価格設定を提供するプラットフォームとは対照的です。

このビデオでは、Salesforceエコシステム内での生成AIの基本を解説しています。

eesel AIの価格設定は、シンプルで予測可能になるように設計されています。プランは、一定数のAIインタラクションに対する月額固定料金に基づいており、隠れた手数料や解決ごとの追加料金はありません。毎月支払う金額が正確にわかるため、予期せぬ請求を心配することなく規模を拡大できます。

Salesforce生成AIに代わる、よりシンプルで柔軟な選択肢はありますか？

Salesforceは、そのエコシステムで活動する企業向けに、強力で深く統合されたAIプラットフォームを提供しています。しかし、その力には代償が伴います。複雑さ、ベンダーロックイン、そして予測不能なコストです。多くのチーム、特にカスタマーサポートの分野では、よりアジャイルで直接的なソリューションの方が理にかなっています。

ここでeesel AIのようなツールが登場します。これは、既存のツールにプラグインするように作られており、技術スタック全体を見直すことなく強力なAI機能を提供します。

セルフサービスのセットアップで数分で稼働開始

長いセールスサイクルや必須のデモは忘れてください。eesel AIなら、自分でサインアップしてすぐに始めることができます。Zendesk、Freshdesk、Intercomなどの人気ヘルプデスクや、ConfluenceやGoogle Docsといったナレッジソースとのワンクリック統合が可能です。数分で実用的なAIエージェントを稼働させることができます。

eesel AIは、複雑なSalesforce生成AIのセットアップに代わるよりシンプルな選択肢として、さまざまなヘルプデスクやナレッジベースとのワンクリック統合を提供します。

リスクフリーのシミュレーションで自信を持ってテスト

AIを導入する際に最も不安なことの一つは、実際にどのように機能するかわからないことです。eesel AIは、過去の何千ものチケットでAI設定をテストできるシミュレーションモードでこの問題を解決します。これにより、自動化率、回答の質、そして実際にAIを顧客向けにオンにする前にどれだけコストを削減できるかの確かな予測が得られます。これは、自信をつけ、ローンチを成功させるための大きな助けとなります。

大規模なデータプロジェクトなしで知識を統合

Salesforce AIがData Cloud（それ自体が巨大なプロジェクト）に依存しているのに対し、eesel AIは知識がどこにあっても接続します。過去のチケット、ヘルプセンターの記事、社内Wikiからすぐに安全に学習できます。つまり、大規模なデータエンジニアリング作業を行うことなく、初日から正確で文脈を理解した回答を提供し始めることができます。

Salesforce生成AIに関する最終的な考察

では、結論はどうでしょうか？Salesforceの生成AIは、Salesforceの世界に深く投資している企業にとって、非常に優れたツールセットです。CRMデータとの統合は最高レベルですが、いくつかの重大なトレードオフが伴います。Data Cloudへの依存、複雑なセットアップ、そしてわかりにくい価格設定は、迅速に行動し、予算を予測可能に保つ必要があるチームにとっては大きな障害となり得ます。

スピード、シンプルさ、透明性を求める人にとって、eesel AIのような最新のプラットフォームは魅力的な代替案を提供します。セルフサービスのセットアップ、予測可能な価格設定、そして既存のツールとの簡単な統合に焦点を当てることで、サポートの自動化をほぼ即座に開始し、チームを支援することができます。

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