Salesforceにおける生成AIとは？2025年版実践ガイド

正直なところ、今、生成AIは大きな注目を集めています。私たちが使うあらゆるツールにAI機能が搭載されているように感じられ、Salesforceもその渦中にあり、チームの働き方を一変させると期待される機能を次々と展開しています。

しかし、"Salesforceにおける生成AI"とは、一体何を意味するのでしょうか？ それはクリック一つで使える新機能なのでしょうか？ それとも、学習が必要な全く新しいプラットフォームなのでしょうか？ そして最も重要なのは、それがあなたのビジネスにとって正しい選択なのかということです。マーケティング用語の洪水の中で、本質を見失うのは簡単です。

私たちは、そうした雑音を排し、本質に迫ります。このガイドでは、Salesforceの生成AIがどのようなものかを徹底解説します。その仕組みや活用事例、そして本格導入する前に考慮すべき重要な制限事項や代替案についてご紹介します。

生成AI vs 予測AI

まず最初に、いくつかの用語を整理しておきましょう。Salesforceの文脈で「AI」という言葉を耳にする場合、それは通常、予測AIか生成AIのどちらかを指します。

生成AIは、最近あらゆるメディアの見出しを飾っています。クリエイティブなアシスタントだと考えてください。これは、膨大な量の学習データに基づいて、テキスト、コード、画像などの新しいオリジナルコンテンツを作成するタイプの人工知能です。ChatGPTにメールの作成を依頼するとき、まさに生成AIが機能しているのです。

一方、予測AIは、以前からSalesforceの一部として存在していました。これは、過去のデータを見て将来の結果を予測することに特化しています。例えば、販売履歴を分析して、成約の可能性が最も高いリードや、解約のリスクがある顧客を予測することができます。「次に何が起こりそうか？」という問いに答えるために作られています。

どちらのタイプも確かに有用です。しかし、Salesforceの最新機能を支えているのは生成AIです。コンテンツ作成などのタスクを処理し、チームの日々の業務を少しでも楽にすることに重点を置いています。

Einsteinエコシステム

では、Salesforceの生成AIとは具体的に何を指すのでしょうか？ これは単体で販売されている製品ではありません。そうではなく、**Einstein 1 Platform**に組み込まれた一連のツール群です。その目的は、皆さんがSalesforceで既に行っているあらゆる業務に、これらのAI機能を浸透させることです。

皆さんが目にすることになる主要なコンポーネントは以下の通りです。

• Einstein Copilot: これはSalesforce AIの顔とも言える存在です。Salesforceアプリ内に常駐する対話型アシスタントです。チームのメンバーは、自然言語で質問したり（「この取引先の最近の活動を要約して」）、タスクの実行を指示したり（「この取引先担当者へのフォローアップメールを作成して」）できます。営業担当者やサービスエージェントの頼れる相棒となるように設計されています。

• プロンプトビルダー: これは、AI用の再利用可能なプロンプトを作成・管理できる管理者向けツールです。ここでの重要な点は、これらのプロンプトを特定のCRMデータに「グラウンディング（接地）」できることです。これにより、Einstein Copilotがメールを生成する際、単なる一般的な内容ではなく、取引先担当者の名前や最近の購入履歴、その他の関連情報をSalesforceから直接引用するため、実際に役立つアウトプットが得られます。

• モデルビルダー: Salesforceは、AIモデルに関して「万能」なものはないと理解しています。モデルビルダーを使えば、さまざまな大規模言語モデル（LLM）を柔軟に利用できます。OpenAIやAnthropicなどのプロバイダーのモデルを使用したり、独自にトレーニングしたカスタムモデルをプラットフォームに持ち込んだりすることも可能です。

• Einstein Trust Layer: これは、AIを取り巻くセキュリティとプライバシーに関する重大な懸念に対するSalesforceの答えです。これは、貴社のデータとLLMとの間の安全な仲介役として機能します。プロンプトがAIモデルに送信される前に、Trust Layerが機密性の高い顧客データ（名前やクレジットカード番号など）を自動的にマスキングします。また、LLMが貴社のデータを一切保存しないようにすることで、貴社の情報が汎用モデルのトレーニングに使用されるのを防ぎます。

一般的な活用事例

さて、ここからは楽しい部分です。実際にこれをどのように活用できるのでしょうか？ Salesforceは、さまざまなチームの生産性向上を支援するために、各クラウドに生成AIを組み込んでいます。

営業チーム向け

営業担当者は、管理業務に費やす時間を減らし、顧客との関係構築により多くの時間を割くことができます。

• 営業メール: 担当者は、すべてのメールをゼロから作成する代わりに、CRMデータに基づいてパーソナライズされたアプローチメールやフォローアップメールをEinsteinに自動で下書きさせることができます。

• 通話の要約: 長い営業電話の後、Einsteinは要点をまとめた簡潔なサマリーを生成し、主要な議題、顧客からのフィードバック、次のステップを明確にします。これにより、データ入力の時間を大幅に節約できます。

• 取引先調査: 重要な会議の前に、担当者はEinsteinに見込み客の企業について調査を依頼し、その企業の戦略的取り組み、最近のニュース、競合状況に関する概要を生成させることができます。

新しいリードとやり取りするSalesforce AIエージェント。営業チーム向けのSalesforceにおける生成AIの実践的な活用事例を示しています。

サービスチーム向け

サポートエージェントは、より迅速かつ一貫性をもって顧客の問題を解決できます。

• サービスへの返信: ライブチャットやメールでのやり取りにおいて、Einsteinは顧客のケース履歴や貴社の社内ナレッジベースに基づいて、文脈に沿った返信を下書きできます。

• 作業の要約: サポートケースがクローズされると、Einsteinは問題と解決策の要約を自動生成します。これは、文書化や将来のトラブルシューティングに役立ちます。

• ナレッジ記事の生成: Einsteinは、サポートチケットの中から成功した解決策を特定し、ナレッジベース用の記事の下書きを自動で作成します。これにより、実績のある解決策でコンテンツの不足を補うことができます。

顧客サービスのケースを要約するEinstein AI。Salesforceにおける生成AIがサポートのワークフローをいかに効率化するかを示しています。

マーケティング・コマースチーム向け

マーケターは、手作業をなくし、よりターゲットを絞ったキャンペーンやパーソナライズされた体験を創出できます。

• パーソナライズされたコンテンツ: AIは、メールキャンペーン、ランディングページ、さらには貴社のEコマースサイトの商品説明文など、目的に合わせたコピーを生成できます。

• セグメント作成: 複雑なオーディエンスフィルターを手動で構築する代わりに、マーケターはターゲットオーディエンスを自然言語で記述するだけで（例：「過去90日間に特定の商品を購入したが、メールを開いていないすべての顧客を表示して」）、EinsteinがData Cloudでセグメントを構築します。

考慮すべき制限事項

Einsteinが描くビジョンは素晴らしいものですが、その導入と運用は必ずしも簡単ではありません。Salesforceに組み込まれたAIにはいくつかのハードルがあり、多くの企業にとって、導入は時間がかかり、高コストで複雑なプロジェクトになりがちです。

複雑な設定と長い価値実現までの時間

はっきり言っておきますが、Einstein 1 Platformを完全にセットアップするのは大がかりな作業です。スイッチをオンにするだけで使える機能ではありません。深いSalesforceの専門知識、多くの設定作業、そして通常は専門家チームによる数ヶ月にわたる計画が必要です。多くの企業にとって、これは期待していた生産性の向上が、時間と費用のかかる設定作業のせいで実現できないことを意味します。

時には、よりシンプルなアプローチの方が理にかなっていることもあります。eesel AIのようなツールは、完全にセルフサービスで利用できるように作られています。数クリックでヘルプデスクや他のアプリを接続し、数ヶ月ではなく数分で稼働するAIエージェントを準備できます。利用開始のために、必須のデモに参加したり、長い営業電話を受けたりする必要はありません。

限定的なデータエコシステム

Salesforce AIは、既にSalesforceの内部にあるデータの活用に長けています。しかし、それ以外のデータはどうでしょうか？ ほとんどの企業では、重要な情報がConfluenceの社内wiki、Notionのプロジェクト計画、Googleドキュメントの技術ガイド、Slackでの日常的なチャットなど、十数個の異なるツールに分散しています。Salesforce AIにそれらの外部ナレッジを使わせるのは、非常に骨の折れる作業です。多くの場合、まずそれらの情報をすべてSalesforce Data Cloudに移行する必要があり、それ自体が一つのプロジェクトになってしまいます。

この図は、Salesforceにおける生成AIの主要な制限事項の一つを示しています。それは、閉鎖的なエコシステムと、より柔軟で統合された代替案との対比です。

本当に必要なのは、ナレッジがどこにあっても接続できるAIです。eesel AIはまさにそれを実現し、設定不要で100以上のソースに接続できます。過去のサポートチケット、ヘルプセンター、そしてすべての社内ドキュメントから同時に学習できます。これにより、AIは全体像を把握し、大規模なデータ移行プロジェクトを立ち上げることなく、完全で正確な回答を提供できるようになります。

柔軟性に欠けるワークフローとカスタマイズの課題

Salesforceのプロンプトビルダーにはある程度のカスタマイズの余地がありますが、開発者でなければ少し柔軟性に欠けると感じるかもしれません。例えば、AIにShopifyでリアルタイムの注文状況を確認させたり、特定の方法でチケットを更新させたりするようなカスタムAIアクションを構築したい場合、おそらく開発者の協力が必要になるでしょう。

自動化に外部データが必要な場合の、Salesforceにおける生成AIの限界を強調したワークフロー図。

このような場面で、より高度な制御ができるかどうかが重要になります。eesel AIは、チームの誰でも使える、完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを提供します。シンプルなプロンプトエディタを使って、AIの正確な個性やトーン、許可された特定の業務を細かく設定できます。カスタムAPIコールを設定してリアルタイム情報を取得したり、他のツールでワークフローを開始したりすることも可能です。何よりも素晴らしいのは、過去の何千ものチケットでシミュレーションを実行し、AIがどのように応答したかを正確に確認できることです。これにより、本格的に導入する前に、推測に頼ることなくプロセス全体を検証できます。

Einstein AIの料金解説

SalesforceのAIの価格設定を理解するのは、少し複雑かもしれません。通常、単一の製品ではなく、より高価なSalesforceプランのアドオンとして提供されます。例えば、「Einstein Generative AI for Service」アドオンは、ユーザー1人あたり月額約60ドルかかる場合があります。また、Salesforceはクレジットベースのシステムを頻繁に採用しており、AIのアクションごとに一定数のクレジットが消費されます。これにより、特にチームが忙しい時期には、月々の請求額が予想外に高くなる可能性があります。

もっと予測しやすい料金体系をお望みなら、eesel AIの価格設定は非常に明快です。プランは必要なAIインタラクションの数に基づいており、解決ごとの不可解な手数料はありません。

eesel AI プラン	月額料金（年払い）	AIインタラクション/月	主な機能
チーム	$239	最大1,000	ドキュメント/ウェブサイトでのトレーニング、AI Copilot、Slack連携。
ビジネス	$639	最大3,000	チームプランの全機能 + 過去のチケットでのトレーニング、カスタムAIアクション、APIコール、シミュレーションモード。
カスタム	営業担当者にお問い合わせ	無制限	高度なセキュリティ、カスタム連携、マルチエージェントオーケストレーション。

eesel AIでは、AIエージェント、Copilot、トリアージなどのすべての主要製品が1つのプランに含まれています。請求額は予測可能なので、対応件数が多い月にペナルティを受けることはありません。

生成AIをワークフローに正しく導入する方法

Salesforceの生成AIが、営業、サービス、マーケティングチームの生産性向上に貢献できることは間違いありません。メールの下書きを自動化し、長い会話を要約し、パーソナライズされたコンテンツを作成できる機能は、非常に便利です。

しかし、ネイティブのEinstein 1 Platformには、複雑な設定、ベンダーロックイン、予測が難しいコストといった、独自の課題が伴います。これらは、多くの企業にとって大きな障害となり得ます。幸いなことに、強力なAIと、シンプルで柔軟、かつ迅速に設定できるツールとの間で、どちらか一方を選ぶ必要はありません。

eesel AIは、生成AIをワークフローに導入するための、これまでとは異なる道筋を提供します。Salesforceや他のツールと連携し、数分で利用を開始でき、自動化の主導権をユーザー自身が握ることができます。エンタープライズレベルの頭痛の種に悩まされることなく、優れたAIの力をすべて手に入れることができるのです。