Salesforceは、Einstein 1 Platformで生成AIに本格的に取り組んでいます。これは、CRMのあらゆる部分にAIを組み込むために設計された巨大なシステムです。しかし、正直なところ、これは非常に複雑なプラットフォームであり、全体像を把握するのは難しいかもしれません。
もしあなたが、マーケティングの宣伝文句に惑わされず、SalesforceのAIが「実際に」何をするのかを理解しようとしているなら、この記事はまさにうってつけです。ここでは、Einstein GPTとは何か、何ができるのか、どのように設定するのか、実際のコストはいくらか、そしてどこに欠点があるのかを徹底的に解説します。この記事を読み終える頃には、あなたのチームにとってそれが正しい選択なのか、それとももっとシンプルなソリューションの方が適しているのか、明確な判断ができるようになるでしょう。
Salesforce Einstein GPTとは？
では、Salesforce Einstein GPTとは一体何なのでしょうか？簡単に言えば、SalesforceがSales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloudなど、すべての製品でコンテンツを作成し、タスクを処理し、インサイトを見つけるために構築した生成AI技術です。これは単一のツールではなく、現在ではEinstein 1 Platformという傘下に入る一連のテクノロジー群です。
これを正しく理解するためには、主要な構成要素を知る必要があります。
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Einstein 1 Platform: これを中央エンジンだと考えてください。CRMデータ、AIモデル、そしてData Cloudと呼ばれる特別な要素を接続する基盤レイヤーです。この緊密な統合により、AIはあなたの会社の独自情報を安全に理解し、活用することができます。
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Data Cloud: これは運用の頭脳部分です。購入履歴、サポートチケット、ウェブサイトのクリックなど、顧客に関するあらゆるデータを収集し、顧客ごとに一つのクリーンなプロファイルにまとめます。この統合されたビューが、AIが一般的な回答ではなく、賢明で関連性の高い発言をするために必要なコンテキストを提供します。これは膨大な量のデータを処理できるように構築されており、伝えられるところによると、月に何兆ものトランザクションを処理しています。
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Einstein Copilot: これはAIの親しみやすい顔であり、実際にあなたが対話する部分です。これは、Salesforceのダッシュボードに常駐する、ChatGPTのような対話型アシスタントです。普通の英語で質問すると、Data Cloudのすべてのデータを使って答えを導き出したり、タスクを完了させたりします。
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Einstein Trust Layer: ここで避けては通れない問題、データプライバシーについて話しましょう。Trust LayerはSalesforceのこの問題に対する答えです。これは、あなたのプライベートな顧客データと、それが使用する大規模AIモデル（LLM）との間のファイアウォールとして機能するように構築されています。これにより、OpenAIのようなパートナーからのサードパーティモデルがあなたの情報を学習したり保持したりすることがなくなり、コンプライアンスとセキュリティが確保されるという考え方です。
Salesforceはまた、このプラットフォームをオープンに構築しており、さまざまなAIモデルと接続できます。OpenAI、Anthropic、Cohere、AWS、Googleのモデル、そしてSalesforce独自のモデルをサポートしています。これにより、企業はニーズに合った適切なエンジンを柔軟に選択できます。
主な機能と性能
さて、テクノロジーの話はこれくらいにして、では具体的に「何ができる」のでしょうか？Einstein GPTの機能は部門別に分かれており、チームの日常業務にAIを直接導入することを目指しています。
営業担当者向けのSales GPT
営業チームにとっての大きなメリットは、管理業務の削減です。その目的は、面倒な作業の一部を引き継ぐことで、営業担当者の販売をスピードアップさせることです。以下のような業務を処理できます。
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顧客の特定の取引履歴に合わせてパーソナライズされた営業メールを作成する。
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アカウント情報を自動的に掘り起こし、話のポイントを提案することで、会議の準備をサポートする。
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営業電話を傍聴し、文字起こしを行い、主要なアクションアイテムを抽出することで、誰もその作業をする必要がなくなる。
目標は、営業担当者を手作業でのデータ入力や反復的な文章作成から解放し、顧客との対話や契約締結により多くの時間を費やせるようにすることです。
サポートチーム向けのService GPT
サポート側では、Service GPTはエージェントの作業を迅速化し、より良く、より一貫性のある回答を提供することに重点を置いています。以下のことが可能です。
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解決したばかりのサポートケースのメモに基づいて、新しいナレッジベースの記事を作成する。
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ライブチャットやメールで使用するパーソナライズされた返信をエージェントに自動的に提案する。
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社内記録用にサポートケースの簡単な要約を作成する。
これは、チームがサポートをスケールアップさせ、顧客が会社の知識に基づいた適切な回答を得られるようにすることを目的としています。
ここで現実的な話をすると、質の良いナレッジベース記事を作成する能力は、既存のSalesforce Knowledgeベースの質に完全に依存します。もしあなたのドキュメントが乱雑であれば、AIが作成する記事も同様に乱雑になります。それを整理することは、多くの企業にとってそれ自体が一大プロジェクトです。
Einstein Copilot Studio
ここでは、AIをあなたのビジネスに合わせて本格的に調整できますが、同時に物事が複雑になる部分でもあります。Copilot Studioは、特定のワークフローに合わせてAIアシスタントを微調整できるローコードツールです。いくつかの主要な部分があります。
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Prompt Builder: カスタムプロンプトを作成し、テストする場所です。例えば、あなたの会社の特定のトーンでフォローアップメールを生成するプロンプトを設計できます。
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Skills Builder: これにより、AIのためのカスタムアクションを構築できます。例えば、大きな営業電話の前に最新の市場データを自動的に取得する「競合分析」スキルを作成できます。
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Model Builder: これにより、Amazon SageMakerやGoogleのVertex AIなどから「自社モデルを持ち込む」（BYOM）か、Salesforceが推奨するAIモデルのリストから選択することができます。
The StudioはEinsteinを非常に柔軟にしますが、それを最大限に活用するには、おそらく専門の管理者または開発者が必要になるでしょう。
セットアップとインテグレーション
はっきりさせておきたいのは、SalesforceのAIのセットアップは、スマートフォンに新しいアプリをインストールするようなものではないということです。これは本格的なエンタープライズレベルのプロセスであり、間違いなくSalesforceの管理者かITチームの協力が必要になります。
始める前に、いくつかのことを事前に整理しておく必要があります。
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適切に設定されたSalesforceアカウント（Sales CloudやService Cloudなど）。
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特にカスタマーサービスで使用したい場合は、Salesforce Knowledgeが有効になっており、記事が充実していること。
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SalesforceアカウントでAPIアクセスが有効になっていること。
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「接続アプリケーション」やユーザー設定などを管理するための管理者権限。
基本をカバーしたら、セットアッププロセスは大まかに次のようになります。
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Salesforceで「接続アプリケーション」を作成する: まず、「接続アプリケーション」を作成する必要があります。これはSalesforceとAIサービス間の安全な橋渡しとして機能し、OAuthやコールバックURLなどの技術的な設定を掘り下げる必要があります。
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API権限を設定する: アプリケーションがあなたのデータに対して何を行うことを許可されているかを正確に指定する必要があります。これは、AIがユーザーの代わりに暴走することなく動作できるように、特定の権限（スコープ）を選択することを意味します。
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ユーザーアクセスを管理する: 次に、誰がAI機能を使用できるかを決定し、彼らに適切な権限を割り当てる必要があります。これには通常、アクセスが必要なすべてのユーザーに対して「API有効」ボックスがチェックされていることを確認することが含まれます。
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すべてを接続する: 接続アプリケーションが作成されると、「コンシューマーキー」と「コンシューマーシークレット」が取得できます。これらは、管理者がAIプラットフォームへの最終的な接続を行う際に使用するユーザー名とパスワードのようなものです。
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データの同期方法を設定する: データの同期が常に瞬時に行われるわけではないことも知っておくことが重要です。管理者は、AIプラットフォームがSalesforceから新しいデータをどのくらいの頻度で取得するかを設定する必要があり、これは1時間ごと、1日数回、または1日1回などになります。
このプロセス全体は安全に構築されていますが、明らかに大企業向けに設計されています。これは、Salesforce AIの導入が、金曜の午後に簡単に設定できるようなものではなく、本格的なプロジェクトであることを示しています。
価格と制限事項
機能は素晴らしく聞こえますが、価格とプラットフォームの制限事項については、現実を直視して臨む必要があります。
Salesforce AIの価格
コストは高く、いくつかの異なるパッケージで提供されます。
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AI Cloud Starter Pack: 本格的に導入したい企業向けに、このバンドルは年間36万ドルの費用がかかります。これには、Data Cloud、自動化ツール、Einstein、Tableau、その他必要な要素が含まれています。
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ユーザーごとのアドオン: 特定の機能だけが必要な場合、Sales GPTとService GPTは、現在のライセンスへのアドオンとして月額、ユーザーあたり50ドルで利用できます。ただし、これらは最上位のUnlimited Editionライセンスには含まれています。
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クレジットの「隠れた」コスト: これは大きな問題です。使用量は「Einstein GPTクレジット」で測定されます。プランには一定量のクレジットが含まれていますが、アクションによってクレジットの消費率が異なります。厄介なのは、アクションがどれだけ「コスト」がかかるかが常に明確ではないため、チームが多用すると予期せぬ請求が発生する可能性があることです。
考慮すべき主な制限事項
高額な価格以外にも、考慮すべきいくつかの実用的なハードルがあります。
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複雑で元を取るのに時間がかかる: セットアップが示すように、これは1日で導入できるツールではありません。本格的な技術スキル、計画、そして数週間、あるいは数ヶ月続く可能性のある実装プロジェクトが必要です。投資対効果を実感するまでには、長い道のりになる可能性があります。
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データの質に左右される: AIのパフォーマンスは、データの質に完全に依存します。良い結果を得るためには、クリーンで整理されたSalesforce Data Cloudとナレッジベースが必要です。多くの企業は、AIを検討する前に、まず大規模なデータクリーンアッププロジェクトが必要であることに気づきます。
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一部の機能はまだリリースされていない: Salesforceが最も宣伝している生成AI機能の多くは、「クローズドパイロット」段階にあるか、リリース日が遠い将来に設定されていると発表されています。ビジョンに投資することはできますが、すべてのツールをすぐに使えるわけではありません。
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Salesforceの世界にロックインされる: このプラットフォームは、Salesforceエコシステム内で完璧に機能するように構築されています。Salesforceを全面的に採用している場合は大きなプラスですが、将来的にビジネスニーズが変化した場合に、別のヘルプデスクやCRMに切り替えることを非常に困難にします。
代替案：数分で稼働するAIエージェント
Salesforce Einsteinのような巨大なAIプラットフォームは印象的ですが、今すぐ行動を起こす必要があるチームにとっては、あまりにも遅く、複雑で、高価すぎることが多いです。誰もが数ヶ月も待てるわけでもなく、数十万ドルの予算を自由に使えるわけでもありません。
エンタープライズレベルの面倒な作業なしで強力なAIを求めているなら、もっとシンプルな選択肢があります。例えば、eesel AIはスピードとシンプルさを追求して構築されています。大規模なセットアッププロジェクトなしで、すでに使用しているツールに接続し、サポートを自動化します。
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ここが違います。
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数ヶ月ではなく数分で稼働開始: 接続アプリケーションやAPIスコープのことは忘れてください。eesel AIはZendesk、Freshdesk、[REDACTED]などのヘルプデスクとワンクリックで統合できます。自分で設定して、ほぼすぐに動作を確認できます。
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価格設定が明確: eesel AIの透明性の高いプランなら、支払う金額が正確にわかります。予想以上の請求につながる可能性のある、紛らわしいクレジットシステムはありません。
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すでに使っているものに接続: あなたの会社の知識はあらゆる場所に散らばっています。eesel AIはConfluence、Google Docs、過去のチケットなど、そのすべてに接続できるため、すべてを一つの閉じたシステムに詰め込む必要はありません。
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最初に安全にテストできる: AIに関する最大の懸念の一つは、顧客と対話させることです。eesel AIのAIエージェントには、過去の何千ものサポートチケットでテストできるシミュレーションモードがあります。実際の顧客向けに有効にする前に、それがどのように機能したかを正確に確認し、解決率の現実的な予測を得ることができます。
| 機能 | Salesforce Einstein GPT | eesel AI |
|---|---|---|
| セットアップ時間 | 数週間～数ヶ月 | 数分 |
| オンボーディング | 管理者/開発者のリソースが必要 | 完全にセルフサービス |
| 価格モデル | 高額な年間料金＋利用クレジット | 透明で予測可能なプラン |
| インテグレーション | 主にSalesforceエコシステム | 既存のヘルプデスク＆ナレッジソースと連携 |
| テスト | パイロットプログラムに限定 | 強力な過去チケットシミュレーション |
Einstein GPTはあなたに適しているか？
結局のところ、Salesforce Einstein GPTは非常に強力なAIプラットフォームであり、特にSalesforceを日常的に使用している企業にとってはそうです。予算、技術チーム、そして大規模な実装にかける時間があるなら、それは素晴らしい選択肢となる可能性があります。
しかし、多くのチームにとって、それらはかなり大きな「もしも」です。既存のツールと連携し、迅速で柔軟、かつ手頃な価格のAIソリューションを必要とする人々にとっては、よりアジャイルなプラットフォームから始める方がはるかに良いでしょう。結果を見るのに数ヶ月も待つ必要はありません。
この動画では、SalesforceのEinstein GPTの機能、トラストレイヤー、価格設定などを包括的に概説しています。
巨大なエンタープライズプロジェクトなしで、今日からAIがあなたのサポートチームに何ができるかを見たいなら、eesel AIのようなツールをチェックする価値があるかもしれません。驚くほど速く立ち上げることができるでしょう。
よくある質問
このガイドでは、Einstein GPTとは何か、Einstein 1 PlatformやData Cloudといった中核コンポーネント、営業およびサービス向けの機能について解説します。また、セットアップ、価格、制限事項、代替ソリューションについても取り上げています。マーケティングの宣伝文句を超えてSalesforceのAI製品を理解しようとしているすべての人、特に導入を検討している人向けです。
Data Cloudは、Einstein GPT内の「運用の頭脳」として説明されています。すべての顧客データを単一のプロファイルに統合し、AIがSalesforce製品全体で賢明で関連性の高い応答やアクションを生成するために必要な重要なコンテキストを提供します。
はい、カスタマイズはEinstein Copilot Studioを通じて可能です。このローコードツールを使用すると、ユーザーはカスタムプロンプトを作成したり、特定のAIアクション（Skills Builder）を構築したり、独自のAIモデル（Model Builder）を統合して、AIを独自のビジネスワークフローに合わせて調整したりできます。
主な課題には、その複雑さと長いセットアップ時間、混乱を招きかねないクレジットシステムを伴う高額な価格設定、そしてパフォーマンスが既存のデータ品質に大きく依存するという事実が含まれます。さらに、一部の機能はまだパイロット段階であり、プラットフォームはベンダーロックインを生み出します。
はい、このガイドではeesel AIのような代替手段が紹介されています。これは、より迅速なセットアップ（数ヶ月ではなく数分）とシンプルな価格設定を目指しています。これらのソリューションは、大規模なエンタープライズレベルのプロジェクトを必要とせず、既存のヘルプデスクやナレッジソースと統合されることが多いです。
このガイドでは、Einstein GPTのパフォーマンスがデータ品質に直接結びついていることを強調しています。良い結果を得るためには、企業はクリーンでよく整理されたSalesforce Data Cloudとナレッジベースを必要とし、多くの場合、事前に大規模なデータクリーンアッププロジェクトが必要になります。
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
