SalesforceにおけるAI機能の3つの主要なタイプとは?2025年版ガイド

Kenneth Pangan
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Kenneth Pangan

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Stanley Nicholas

Last edited 2025 11月 5

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SalesforceにおけるAI機能の3つの主要なタイプとは?2025年版ガイド

Salesforce AIの最新情報についていくのは、まるで消防ホースから水を飲むようなものです。毎週のように新しいツール、新しい機能、新しい約束が登場します。もしあなたが、マーケティングの誇大広告と本物を見分けるのに苦労しているなら、それは決してあなただけではありません。実のところ、Salesforce AIは魔法のような万能ソリューションではなく、さまざまな機能の集合体なのです。

このガイドは、そうした混乱を整理するためにあります。Salesforceに搭載されている3つの主要なAIタイプである、予測AI、生成AI、エージェントAIについて解説します。それぞれが実際に何をするのか、どのような点が不得意なのか、そしてコストがかかり複雑なシステムに振り回されることなく、自社のビジネスに適したAIを選ぶ方法について見ていきましょう。

SalesforceのAI機能の全体像を簡単にご紹介

AIの種類について説明する前に、まずブランド名を整理しておきましょう。主に耳にするのは、EinsteinとAgentforceの2つです。

Einsteinは、以前からSalesforceの一部として提供されてきた、元祖ともいえるAIレイヤーだと考えてください。Sales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloudに搭載されている多くの「スマート」機能のエンジンとなっています。その主な役割は、データからインサイトを提供し、簡単な自動化を処理することです。

Agentforceは、より新しく、より野心的な取り組みです。これは、複雑で複数ステップにわたるタスクを完全に自律的に管理できる「デジタルワーカー」を創出するという、Salesforceの大きな挑戦です。

これらのツールは素晴らしいものに聞こえますが、Salesforceエコシステムで最適に機能するように設計されていることを知っておくことが重要です。これは、コスト、柔軟性、そしてすべてを稼働させるまでにかかる時間という点で、大きな意味を持ちます。

Salesforceの3つの主要なAI機能を解説

これら3つのカテゴリーを理解することが、Salesforce AIが現実的に何をもたらしてくれるのかを把握する鍵となります。一つずつ見ていきましょう。

1. 予測AI:過去のデータに基づく将来予測

予測AIは、その名の通り、過去のデータを使って次に何が起こるかを予測します。CRMデータをふるいにかけ、パターンを見つけ出し、それらを利用して将来の結果を予測するのです。これはSalesforceの世界で最も古く、確立されたタイプのAIです。

Salesforceの例:

  • Einstein リードスコアリング: このツールは、成約に至ったリードと至らなかったリードの両方を分析し、新しいリードをスコアリングします。これにより、営業チームは誰に最初に連絡すべきかを判断できます。

  • Einstein 商談スコアリング: これは営業案件に対して同様に機能し、過去の履歴を分析して進行中の商談が成立する確率を予測します。

  • 解約予測: 顧客の行動や履歴を調べることで、解約しそうなアカウントにフラグを立て、介入すべきタイミングを知らせてくれます。

限界:

ここに落とし穴があります。予測AIは、与えられたデータに完全に依存します。うまく機能させるためには、クリーンで大量の過去データがSalesforce内に存在する必要があります。多くの企業はそのようなデータを持っていないため、予測の信頼性が低くなる可能性があります。さらに、Salesforce内の情報しか見ることができず、他のアプリにある有益な情報を見逃してしまうという視野の狭さも問題です。これは大きな盲点です。eesel AIのような最新のAIサポートプラットフォームが、ヘルプセンターから過去のチケット、社内Wikiまで、すべてのナレッジソースに接続できるように構築されているのはこのためです。これにより、エージェントはより完全で正確な全体像を把握できます。

2. 生成AI:オンデマンドでのコンテンツ作成

これは最近誰もが話題にしているAIです。生成AIは、与えられたプロンプトとアクセス可能なデータに基づいて、テキスト、要約、メールなどの全く新しいコンテンツを作成します。その目的は、チームのライティング作業にかかる時間を節約することです。

Salesforceの例:

  • Einstein for Service: この機能は「サービスリプライ」を生成できます。これは、エージェントがチャットやメールで顧客に迅速に回答するために使用できる返信の提案です。

  • Einstein for Sales: CRMから顧客情報を直接引用し、パーソナライズされた営業メールの下書きを作成することで、営業チームを支援します。

  • ナレッジ記事の生成: サポートケースがクローズされると、その解決策を説明するナレッジベース記事の下書きを作成できます。

限界:

残念ながら、高品質でブランドイメージに合ったコンテンツを生成するのは、スイッチを入れるように簡単なことではありません。多くの場合、Prompt Builderのようなツールと格闘する必要があり、Salesforceの開発者でなければ本当に面倒な作業になることがあります。そして、それだけの労力を費やしても、企業の特定のトーン&マナーで十分にトレーニングされていなければ、出力はどこかロボット的で紋切り型に聞こえることがあります。

eesel AIは、複雑なプロンプトエンジニアリングを強いる代わりに、チームの過去の優れたチケット回答を参照することで、あなたのブランドのトーン&マナーを自動的に学習します。開発者は不要で、数ヶ月ではなく数分で完全にカスタマイズされたAI Copilotを稼働させることができます。

eesel AI Copilotがサポートチケット内でパーソナライズされた返信を下書きしている様子。複雑なプロンプトエンジニアリングの代替案を示している。
eesel AI Copilotがサポートチケット内でパーソナライズされた返信を下書きしている様子。複雑なプロンプトエンジニアリングの代替案を示している。

3. エージェントAI:自律的なアクションの実行

ここからが非常に未来的な話になります。少なくとも、そういうコンセプトです。エージェントAIは、単に物事を予測したりテキストを書いたりするだけでなく、アクションを実行します。その目標は、人間の介入なしに、複数ステップのタスクを最初から最後まで管理できるAIを持つことです。これがSalesforce Agentforceの背後にある大きな約束です。

Salesforceの例:

  • Agentforce for Service: ここでの理想は、問題の特定から返金処理、チケットのクローズまで、カスタマーサポートのチケットを完全に自己完結で処理できるAIエージェントです。

  • Agentforce for Sales: このようなエージェントは、新しいリードの評価、営業担当者のカレンダーへのデモ予約、CRMレコードの更新などを、すべて人の助けを借りずに行うことができるかもしれません。

限界:

そして、ここで少し雲行きが怪しくなります。現実はまだ期待に追いついていません。Salesforce自身のデータでさえ、これらのAIエージェントがより複雑なタスクで頻繁につまずくことを示しています。これは、あなたの顧客体験にとって大きなリスクです。自律型エージェントが何かを失敗すれば、結局は人間のチームの仕事が増え、怒った顧客が残ることになります。

このようなエージェントを自由にさせるのは、全くの当てずっぽりのように感じられるかもしれません。自動化は信頼できなければなりません。まさにその理由から、eesel AIは強力なシミュレーションモードを構築しました。これにより、過去の何千ものチケットでAIエージェントをテストし、実際の顧客と話すに、そのパフォーマンスと解決率を正確に確認できます。そして、最初は1種類のチケットから始めて、徐々に展開し、自信を深めていくことができます。

eesel AIのシミュレーションモード。ユーザーは導入前に過去のデータでAIエージェントをテストし、そのパフォーマンスを予測できる。
eesel AIのシミュレーションモード。ユーザーは導入前に過去のデータでAIエージェントをテストし、そのパフォーマンスを予測できる。

SalesforceのAI機能のコストを解き明かす

Salesforce AIの最も厄介な点の一つは、価格設定を把握することです。これは単一の製品ではなく、意図的に分かりにくくしていると感じられる価格モデルを持つアドオンの集合体です。

基本機能は、最も高価なSalesforceプラン(Unlimited Editionなど)に組み込まれているか、別のアドオンとして販売されることがよくあります。例えば、Sales Cloud Einsteinは、ユーザー1人あたり月額$50程度の費用がかかる場合があります。

新しい生成AIやエージェントAIについては、Salesforceはクレジットシステムを使用しています。一定数の「クレジット」が与えられ、AIが何かを実行するたびに、その一部が消費されます。これにより、予算編成が全くの悪夢になる可能性があります。サポートチームが忙しい月には、莫大な請求書が届く可能性があり、これは素晴らしい仕事をしたことに対する罰のようなものです。

eesel AIの代替案:透明で予測可能

eesel AIには、はるかにシンプルな哲学があります。価格設定は分かりやすく、予測可能です。毎月一定数のAIインタラクションに対して定額料金を支払い、チケットを解決するごとの手数料は一切ありません。請求書で何が請求されるかを常に正確に把握できます。

機能Salesforce AIeesel AI
価格モデル複雑なアドオンと予測不能な使用量クレジット。シンプルで透明性の高い月額または年額プラン。
解決ごとの手数料多くの場合あり(クレジットで支払い)。なし、一切かかりません。
予測可能性低い。使用量が増えるとコストが急増する可能性あり。高い。一定のキャパシティに対して固定コスト。
柔軟性通常、長期の年間契約が必要。いつでもキャンセル可能な月単位のプランを提供。

Salesforceに「全面的に」依存することの課題

もう一つ知っておくべき大きなことは、Salesforce AIを本当に活用するには、Salesforceに全面的に依存する必要があるということです。そのAIは、自社のエコシステム内で機能するように作られており、プラットフォーム内に既にあるデータで最適に動作します。外部のツールやナレッジベースに接続したい場合、高価なカスタム開発作業が必要になることがよくあります。

そして、そのすべてを設定するのは週末で終わるようなプロジェクトではありません。本物のSalesforceの専門知識と、チームの多くの時間が必要です。決してプラグアンドプレイのツールではありません。

対照的に、eesel AIは、あなたが既に使い慣れているツールと連携するように作られています。Zendeskのようなヘルプデスク、ConfluenceGoogle Docsのようなナレッジソースとのワンクリック連携により、数分で使い始めることができます。eesel AIは、何も変更することなく、あなたの既存のワークフローにぴったりとフィットします。

eesel AIプラットフォームが、人気のヘルプデスクやナレッジソースとの様々なワンクリック連携を表示している様子。
eesel AIプラットフォームが、人気のヘルプデスクやナレッジソースとの様々なワンクリック連携を表示している様子。

あなたのチームにとって正しい選択をするために

それでは、まとめに入りましょう。Salesforce AIは、予測のための予測AI、コンテンツ作成のための生成AI、アクション実行のためのエージェントAIという3つの分野に大別されます。もしあなたの会社がSalesforceを徹底的に活用しており、それを管理するための予算と専門家がいるのであれば、これは強力なツールセットになり得ます。

しかし、ほとんどのチーム、特にカスタマーサポートにおいては、単一のプラットフォームに全面的に依存することは最善の策ではありません。より柔軟で信頼性の高いツールを選ぶ方が、賢明な場合が多いです。巨大なオールインワンシステムがもたらす頭痛の種、リスク、ベンダーロックインなしで強力なAIオートメーションを求めるなら、その特定の業務のために作られたツールが必要です。

eesel AIは、自分で設定できるプラットフォームのシンプルさを持ちながら、完全にカスタマイズされたAIサポートエージェントのパワーを提供します。すべてのツールに接続し、優秀なエージェントから学び、すべてをテストできるため、本番稼働前に自信を持つことができます。

シンプルで強力、そしてリスクのないAIサポートエージェントがあなたのチームに何をもたらすか見てみませんか?eesel AIを無料で始めて、最初のサポートチケットを数分で自動化しましょう。


よくある質問

このガイドでは、Salesforce AIを予測AI(過去のデータに基づく予測)、生成AI(メールや要約などの新しいコンテンツの作成)、エージェントAI(自律的な複数ステップのアクションの実行)の3つに分けて解説しています。それぞれがSalesforceエコシステム内で異なる目的を果たします。

Salesforce AIの機能は、高価なプランのアドオンとして提供されるか、クレジットシステムで販売されることがよくあります。このモデルでは使用量がクレジットを消費するため、特に新しい生成AIやエージェントAI機能ではコストが予測不能になり、予算編成が困難になる可能性があります。

予測AIはクリーンなSalesforce内部データに大きく依存しており、外部のインサイトを見逃しがちです。生成AIはブランドイメージに合った出力を得るための設定が複雑で、プロンプトエンジニアリングが必要です。エージェントAIは有望ですが、複雑なタスクにおける信頼性の問題が依然としてあり、顧客体験にリスクをもたらします。

カスタマーサポートにおいては、生成AI(Einstein for Serviceによる返信作成など)とエージェントAI(Agentforceによるチケットの完全処理)が特に関連性が高いです。予測AIも、潜在的な解約やリードスコアリングを特定することで、間接的にサポート業務を支援できます。このようにして、カスタマーサポートを改善することができます。

Salesforce AIは、自社のエコシステム内で最適に機能するように設計されています。外部ツールやナレッジベースと統合するには、高価なカスタム開発作業が必要になることが多く、通常はプラグアンドプレイのソリューションではありません。

主要な目標を考えてみてください。結果を予測する(予測AI)、コンテンツ作成を自動化する(生成AI)、あるいは複数ステップのタスクを完全に自動化する(エージェントAI)必要がありますか?既存のデータの質、予算、社内の専門知識を評価してください。各タイプには異なる要件と限界があります。

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Kenneth Pangan

Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.