SalesforceはどのようなAIを使用しているのか？誇大宣伝のその先にある実践ガイド

Salesforce AIという言葉を耳にしたことがあるかもしれません。Einstein、Einstein GPT、そして最近ではCopilotといった華やかな名前とともに、マーケティングはフル稼働し、営業や顧客サービスの管理方法を根本から変えると約束しています。しかし、これを理解しようとしている多くの人々と同じように、あなたもいくつかの大きな疑問を抱えているのではないでしょうか。これらのツールは実際に何をするのか？そして、本当に目を見張るような価格に見合う価値があるのか？

このトピックに関するRedditのスレッドを数分スクロールすれば、あなただけではないことがわかるでしょう。Salesforce AIは、実用的な日常ツールというより、バズワードの集まりのように感じられるという共通のテーマがあります。多くのユーザーは、現実世界でのユースケースを特定するのが難しく、結果はしばしば洗練されたデモとは一致しないと感じています。

このガイドは、Salesforceが使用するAIについて、飾り気のない明確な視点を提供するためにあります。それが何であり、何でないのかを分析し、現実世界での限界とコストを明らかにします。また、会社のすべてのナレッジを活用する、より柔軟なAIソリューションが、なぜあなたのチームにとってずっと賢明な選択となりうるのかを探ります。

Salesforce AIとは？ (Einsteinの解説)

では、Salesforce Einsteinとは何でしょうか？その核心は、単一の製品ではありません。Salesforceプラットフォームに直接組み込まれた人工知能の層と考えてください。その目的は、Sales Cloud、Service Cloudなどの主要製品をより賢く、より自動化することです。最近では、Einstein GPTとEinstein Copilotがファミリーに加わり、生成AI機能をもたらしました。これにより、プラットフォームはコンテンツを作成したり、長い会話を要約したり、さらには開発者がコードを書くのを助けたりすることができるようになりました。

Salesforceの戦略全体は、このAIをあなたがすでに使用しているワークフローに直接組み込むことです。理論上は、それは素晴らしいことに聞こえます。CRMがより賢くなることを望まない人はいないでしょう。

しかし、そのアプローチには問題があります。AIは事実上、Salesforceのエコシステム内に閉じ込められています。Salesforce内で生き、呼吸するデータからしか学習できません。大多数の企業にとって、これは大きな問題です。あなたのチームの真のナレッジ、つまり厄介な顧客の問題を解決する情報は、社内Wiki、乱雑なGoogleドキュメント、無数のSlackチャネル、プロジェクト管理ツールなど、あらゆる場所に散らばっています。この制約は、AIが全体像のほんの一部しか扱えないため、初日からその有用性を著しく損ないます。

Salesforceの主要製品におけるAI機能

Salesforceは、そのAIをさまざまな製品に散りばめており、それぞれがビジネスの特定の側面を効率化することを約束しています。提供されている機能と、これらのツールを日常的に使用する現実について見ていきましょう。

Sales Cloud向けAI：よりスマートな販売の約束

営業チームにとって、AIの大きなセールスポイントは、担当者が適切なリードにエネルギーを集中させ、より効率的に取引を成立させるのを助けることです。

• 機能： ここでの主な機能は**Einstein Opportunity & Lead Scoring**です。これらのツールは、過去の取引（成功と失敗）を掘り下げ、新しいリードがコンバージョンする可能性や商談が成立する可能性を予測します。また、Einstein Forecastingもあり、これは過去のデータを使用して売上高を予測し、マネージャーに次四半期のデータに基づいた洞察を提供します。

• 現実： これらの機能は、データの質に大きく依存します。正確な予測に少しでも近づくためには、Salesforce内にすでに存在する、何年にもわたるクリーンで完璧に構造化された過去のデータが必要です。もしあなたのデータが乱雑であれば（そして正直なところ、誰のデータがそうでないでしょうか？）、AIの予測は役立つどころか混乱を招く可能性があります。一部のユーザーは、ためらっている見込み客に「30%の割引を提示するように」という、笑えるほど一般的なアドバイスを受け取ったという話を共有しています。真実は、ここで本当の価値を得るためには、AIをオンにすることを考える前に、大規模なデータクリーンアッププロジェクトに取り組む必要があるということです。

Service Cloud向けAI：カスタマーサポートの自動化

カスタマーサービスに関して言えば、Salesforce AIは一般的な質問に自動的に対応し、エージェントがより速く回答を見つけるのを助けることを目的としています。

• 機能： ここには、顧客との会話を処理するために設計されたチャットボットであるEinstein Botsがあります。また、プラットフォームにはEinstein Case Classification & Routingのためのツールもあり、これは受信したサポートチケットを分析し、内容を把握して、適切なエージェントやチームに送信します。

• 限界： ここに大きな落とし穴があります。これらのツールは主に、公式のナレッジベース記事や過去のサポートケースなど、Salesforce内に保存されている情報から学習します。しかし、難しい顧客問題に対する本当の答えがどこにあるか考えてみてください。それらはしばしば、外部のConfluenceページにある詳細なトラブルシューティングガイド、エンジニアが作成した共有のGoogleドキュメント、あるいは過去のSlackでのやり取りの中に埋もれています。Einsteinはそれらのいずれも見ることができません。これにより、完璧に文書化された答えがある、最も基本的で反復的な質問しか解決できないという状態に陥ります。

Einstein Botsは「注文状況はどうなっていますか？」といった質問に答えるのには十分かもしれませんが、それ以上複雑なことには苦労します。そのためには、すべてから学習できるAIが必要です。eesel AIのようなツールは、はるかに優れたアプローチを提供します。それはあなたのヘルプデスクと統合するだけでなく、会社のナレッジが散在するすべての場所に接続します。Confluence、Googleドキュメント、Notion、Slackから回答を引き出すことができ、本当に役立つ包括的な回答を提供するための完全な全体像を把握します。

開発者向けAI：プラットフォーム上でのカスタムインテリジェンスの構築

より技術的なリソースを持つ企業向けに、Salesforceは独自のカスタムAI機能を構築するためのツールを提供しています。

• 機能： **Prompt BuilderやModel Builder**のようなツールは、本質的に開発者がSalesforceプラットフォーム上で実行される独自のAIアプリケーションを作成できるフレームワークです。特定のタスク用にカスタムプロンプトを設計したり、独自にトレーニングしたAIモデルをインポートしたりすることもできます。

• 課題： このレベルのカスタマイズは素晴らしいように聞こえますが、生半可な気持ちで取り組めるものではありません。専門の開発者、データサイエンティストのチーム、そして多くの時間と予算が必要です。プラグアンドプレイのソリューションとは程遠く、社内にAIエンジニアリング部門を持たないほとんどの企業にとっては、単に手の届かないものです。

大規模なエンジニアリングのオーバーヘッドなしでカスタムAIアクションが必要な場合は、セルフサービスのプラットフォームがはるかに実用的な選択肢です。eesel AIを使えば、AIのパーソナリティを簡単に定義し、どのドキュメントから学習するかを正確に指示し、APIを介して顧客の注文詳細を検索したり、チケットのフィールドを更新したりするなどのカスタムアクションを作成できます。数ヶ月ではなく数分で稼働開始できるように設計されています。

Salesforce AIの現実：設定、制限、コスト

機能リストの先には、多くの企業がSalesforce AIから約束された価値を得るのを妨げる、非常に現実的で実践的なハードルがあります。

実装とデータの課題

Salesforce AIは、スイッチを切り替えるだけで使えるようなものではありません。データを整理するだけで、膨大な時間とリソースの先行投資が必要です。機能する可能性を得るためでさえ、すべての重要な情報をSalesforceエコシステム内に painstakingly 移行し、構造化する必要があります。

高品質で一元化されたデータがなければ、AIの予測は信頼できず、その自動化は解決する以上の問題を引き起こす可能性があります。ほとんどの企業にとって、これはAI機能を試し始める前に完了させなければならない、長く高価な実装プロジェクトになります。

Salesforce AIエコシステムの主な制限

Salesforceの「壁に囲まれた庭（ウォールドガーデン）」アプローチを、より柔軟でオープンなAIプラットフォームと並べて比較すると、その違いは歴然とします。すべてのシステムと統合する専用のAIツールは、より多くのパワーと、結果を出すまでのずっと速い道のりを提供します。

機能 / 制限	Salesforce AI (Einstein)	eesel AI
ナレッジソース	Salesforceクラウド内のデータに限定される。	Confluence、Google Docs、Notion、Slackなど100以上のソースに接続可能。
設定とオンボーディング	数ヶ月にわたる設定、データ移行、技術サポートが必要なことが多い。	セルフサービスでの設定。ワンクリック統合で数分で稼働開始可能。
自動化の制御	rigidityがあり変更が難しいことが多い。ワークフローのカスタマイズには開発者が必要なことが多い。	完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンにより、AIがいつ、どのようにチケットを自動化するかを完全に制御できる。
テストと展開	AIが顧客と対話し始める前にそのパフォーマンスをテストする能力は非常に限られている。	強力なシミュレーションモードにより、過去の何千ものチケットでテストし、本番稼働前にパフォーマンスを確認できる。
価格モデル	複雑で、高価なアドオンや予測不可能なクレジットベースの請求が必要なことが多い。	透明で予測可能なプラン。隠れた料金や解決ごとの課金はなし。

Salesforce AIの価格：実際のコストは？

Salesforceの価格設定は常に少し迷路のようでしたが、AI製品も例外ではありません。これらの機能のほとんどは標準ライセンスには含まれておらず、高価なアドオンとして販売されています。

Salesforceコミュニティの主要な情報源であるSalesforce Benのレポートによると、Sales Cloud EinsteinとService Cloud Einsteinのアドオンは通常、ユーザー1人あたり月額50ドル程度です。新しい生成AI機能は、クレジットベースのシステムを使用することで、これをさらに一歩進めています。これは、請求額が月ごとに大きく変動する可能性があることを意味します。サポートが忙しい月があれば、コストが突然急騰し、正確な予算編成がほとんど不可能になる可能性があります。

そのような予測不可能性は、特に成長中のチームにとっては大きな問題です。対照的に、eesel AIのようなプラットフォームは、一定数のインタラクションを含む明確な機能ベースのティアを提供しています。予測可能な定額料金なので、より多くの顧客を助けた成功した月にペナルティを受けることはありません。

Salesforce AIはあなたのビジネスに適しているか？

Salesforce AIは確かに強力な資産になり得ますが、それは非常に特定のタイプの企業向けに作られています。それは、すでにSalesforceエコシステムに全面的にコミットしており、プラットフォーム内で何年もかけてクリーンなデータをキュレーションし、長く複雑な実装を処理するための潤沢な資金と技術チームを持っている巨大企業向けです。

ほとんどの企業にとって、それは現実的ではありません。あなたの会社のナレッジは、Google Docs、Confluence、Slackのようなツールに分散している可能性が高く、管理が簡単で予算を圧迫しないソリューションが必要です。Salesforce AIの「ウォールドガーデン」は巨大な死角を生み出し、顧客の問題を実際に解決したり、真に鋭い洞察を提供したりするために必要なコンテキストを持つことを妨げます。

あなたの会社を単一ベンダーの制限的なAIに閉じ込めるのではなく、すでに使用しているすべてのツールに接続する専用のAIレイヤーの方が良いかもしれません。それは、より多くのパワー、より多くの柔軟性、そしてはるかに速い投資対効果をもたらします。

あなたの全ナレッジベースから学習し、数分で稼働できるAIサポートエージェントを試してみませんか？eesel AIがどのようにあなたのサポートを自動化できるか、今日ご覧ください。