Salesforce AIをめぐる誇大広告を目にしたことがあるかもしれません。EinsteinやAgentforceといった派手な名前で、ビジネスの次なる大変革として売り込まれています。しかし、多くの人がそうであるように、あなたはそれが本当に役立つものなのか、それとも巧妙なマーケティングの新たな一手なのか疑問に思っていることでしょう。
コミュニティフォーラムを少し覗いてみれば、賛否両論の意見が見つかります。その可能性を見出している人もいますが、他の多くの人は、複雑すぎる、高すぎる、そして日常業務で使うにはまだ準備が整っていない、と感じています。この記事では、その疑問に率直にお答えします。Salesforce AIが実際に何であるか、その主要な機能、弱点、そしてより柔軟で現代的なソリューションと比較してどうなのかを解説していきます。
Salesforce AIとは？
まず、Salesforce AI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ツールの集合体です。これは、あなたがすでにSalesforceに保存している顧客データを読み取り、活用するAIレイヤーと考えることができます。
すべては予測AI、つまりEinsteinの最初のバージョンから始まりました。これは売上予測やリードのスコアリングに特化していました。最近では、Agentforce（以前はEinstein Copilotとして知られていたかもしれません）と共に、生成AIへと焦点が移っています。この新しいテクノロジーは、コンテンツを作成し、対話型アシスタントを実行するように設計されています。
全体の目的は、CRMデータを活用して、営業、サービス、マーケティングチームにとってAIとの対話をより有益なものにすることです。覚えておくべき2つの主要な名前は、重労働をこなすAIエンジンであるEinsteinと、あなたのチームが実際にやり取りする対話型アシスタントであるAgentforceです。
Salesforce AIのコアコンポーネント
Salesforce AIを本当に理解するためには、連携して機能するさまざまな要素を把握することが役立ちます。それは単なるチャットボット以上のものであり、強力なエンジンとカスタマイズツールキットがバックグラウンドで動いているシステム全体なのです。
Einstein：予測および生成エンジン
Einsteinは、他のすべてを動かす基盤となるテクノロジーです。これはオペレーションの頭脳であり、2つの主要な役割を担っています。
-
予測AI： これらは以前からある古典的な機能です。過去の取引を分析して、どの新規案件が最も成約しやすいかを予測するEinstein リード＆商談スコアリングのようなツールを考えてみてください。あるいは、将来の売上数値をより正確に把握するのに役立つEinstein Forecastingもあります。
-
生成AI： これはEinsteinの新しい、注目を集める側面です。営業メールの草稿作成、サポートケースの要約、ナレッジベース記事の生成など、新しいコンテンツを作成する機能の背後にあるエンジンです。これがAgentforceを動かす魔法なのです。
Agentforce（旧Einstein Copilot）：対話型アシスタント
Agentforceは、あなたの従業員が日々実際に使用するSalesforce AIの一部です。これはユーザー向けのチャットボットや、Salesforceインターフェース内に存在するサイドパネルアシスタントです。
その主な目的は、質問に答えたり、長い会話を要約したり、メールを作成したり、平易な言葉で次のステップを提案したりする、頼りになる相棒となることです。「この顧客との最後の通話の要点を教えて」とか「更新に関するフォローアップメールを作成して」といったことを尋ねることができます。もちろん、これがどれだけうまく機能するかは、Salesforceデータのクリーンさ、完全性、最新性に完全に依存します。
Einstein 1プラットフォーム＆Copilot Studio：カスタマイズレイヤー
これは、管理者や開発者がAIの振る舞いを調整するためのツールキットです。強力なレイヤーですが、決して一般ユーザー向けではなく、すぐに複雑になり得ます。これは主に3つの部分に分かれています。
-
プロンプトビルダー： ここでは、何度も繰り返し使用する予定のAIへのプロンプトを作成し、保存できます。例えば、「このサポートケースを、フォローアップメール用にフレンドリーで共感的なトーンで要約する」といったテンプレートを設定できます。
-
スキルビルダー： このツールでは、「顧客の保証状況を確認する」や「請求に関するナレッジ記事を見つける」といった、特定の反復可能なタスクをAIに教えることができます。
-
モデルビルダー： この部分では、自社でカスタム構築したモデルや他のプロバイダーのモデルを含む、さまざまな大規模言語モデル（LLM）に接続できます。
これほどの制御ができるのは素晴らしいことのように聞こえますが、それは大きなハードルを指摘しています。Salesforce AIから真の価値を引き出すには、専門的な技術知識と、すべてを設定するための膨大な時間が必要です。専任の開発者がいないチームにとっては、それがしばしば導入の障壁となります。
Salesforce AIの主な使用例
では、このすべてのテクノロジーは、実際にチームが業務を遂行する上でどのように役立つのでしょうか？ここでは、最も一般的な使用方法のいくつかを見ていきましょう。
サービスチーム向け
カスタマーサービス担当者にとっての主な目標は、顧客の問題をより迅速に解決し、エージェントの手作業を削減することです。以下にいくつかの一般的な例を挙げます。
-
サービス応答の生成： よくある顧客の質問に対する迅速な回答を作成します。
-
作業概要の作成： 長く複雑なサポートチケットを自動的に要約し、次のエージェントが長文を読むことなく状況を把握できるようにします。
-
ナレッジ記事の作成： 解決済みのチケットから得られた解決策を、ヘルプセンター用の新しい記事に変換します。
-
Einsteinケース分類＆ルーティング： 受信したチケットを分析し、適切なエージェントや部署に自動的に振り分けます。
これらはすべて本当に役立つ機能ですが、大きな制約が伴います。それらはSalesforceエコシステム内のデータでのみうまく機能します。会社のナレッジがConfluenceやGoogle Docsのような他の場所に散在している場合、困難で高価な統合プロジェクトなしではAIはそれを認識できません。
営業チーム向け
営業担当者にとっての焦点は、管理業務をなくし、顧客と話す時間を増やすことです。主な用途は以下の通りです。
-
営業メールの生成： CRMのデータを使用して、パーソナライズされたアウトリーチメールやフォローアップメールを作成します。
-
通話概要の作成： 営業電話を自動的に文字起こしし、要約します。
-
CRMの更新： 会話から重要な詳細を抽出し、Salesforceの適切なフィールドを自動的に更新します。
Salesforce AIの課題と限界
魅力的なビジョンがあっても、Salesforce AIを実際に導入する際には、飛び込む前に知っておくべきかなり大きな課題が伴います。
導入と適用の現実
オンラインですぐに感じ取れるのは、Salesforce AIが少し「中途半端」であるか、単に平均的なチームには複雑すぎるという感覚です。これは決して、スイッチを入れればすぐに使えるソリューションではありません。
真の価値を得るためには、Salesforce内のみに存在する、非常にクリーンなデータが必要です。この「壁に囲まれた庭（ウォールドガーデン）」のアプローチは、ほとんどの現代企業にとって大きな欠点です。あなたのチームのナレッジは、おそらく社内Wiki、共有ドライブ、その他のアプリに散在しており、Salesforce AIはそれらすべてを全く見ることができません。これを機能させるには、専任の管理者や開発者が数週間、場合によっては数ヶ月かけてCopilot Studioですべてを調整する必要があります。
価格設定に隠されたコスト
Salesforceは、AIのコストについてあまり明確にしていません。すべてを記載したシンプルな価格ページは見つからないでしょう。人々からの報告によると、モデルは通常、アドオンライセンス（ユーザーあたり月額約50ドル）で、「クレジット」システムで運用されます。
クレジットベースのシステムの問題点は、コストが完全に予測不可能になる可能性があることです。サポートチームが忙しい月には、驚くほど高額な請求書が届くかもしれません。このモデルは予算編成を本当に困難にし、ある意味では、成功してツールを多用したことに対するペナルティのようになります。
より柔軟な代替案はありますか？
これらすべてが、非常に重要な問いにつながります。Salesforceプラットフォームに伴う高コスト、複雑さ、ベンダーロックインなしでAIの利点を享受したい場合はどうすればよいのでしょうか？
より機敏なソリューションを必要とするチームにとっては、他の選択肢を検討する価値があります。eesel AIのようなツールは、柔軟性と使いやすさを追求して構築されています。あなたを一つのエコシステムに閉じ込めるのではなく、あなたがすでに使用しているツール（Salesforceも含むが、ZendeskやSlackなど）と連携して動作します。
eesel AI：よりシンプルで強力なアプローチ
eesel AIは、Salesforce AIのようなプラットフォームが多くのチームにとって使いにくい原因となっているまさにその問題を解決するために構築されました。
-
数ヶ月ではなく数分で本番稼働： 長期にわたる導入プロジェクトのことは忘れてください。eesel AIは真のセルフサービスプラットフォームです。ヘルプデスクを接続し、ナレッジソースを指定するだけで、営業担当者と話したり開発者を雇ったりすることなく、数分で結果を見始めることができます。
-
すべてのナレッジを統合： 独自のデータサイロに閉じ込められているSalesforce AIとは異なり、eesel AIはすべてのナレッジソースに標準で安全に接続します。答えがConfluence、Google Docs、Notion、または過去のサポートチケットにあっても、eesel AIはそれらをすべてまとめて、完全で正確な回答を提供します。
-
自信を持ってテストし、予測可能な料金で支払う： eesel AIの強力なシミュレーションモードでは、顧客に公開する前に、過去の何千ものチケットでAIをテストできます。これにより、そのパフォーマンスと自動化率の正確なプレビューが得られます。そして、分かりにくいクレジットシステムの代わりに、eesel AIは透明性の高い定額料金プランを提供し、解決ごとの料金はないため、請求額は常に予測可能です。
| 機能 | Salesforce AI | eesel AI |
|---|---|---|
| セットアップ時間 | 数週間から数ヶ月。管理者/開発者が必要 | 数分。完全セルフサービス |
| ナレッジソース | 主にSalesforceのデータ。外部アクセスは限定的 | 統合されたナレッジ（Confluence、Google Docs、Zendeskなど） |
| テスト | 限定的。堅牢なシミュレーション環境なし | 過去のチケットに対する強力なシミュレーションモード |
| 価格モデル | 複雑なクレジットベースで予測不可能なコスト | 透明性が高く予測可能なプラン。解決ごとの料金なし |
| 柔軟性 | Salesforceエコシステムに深く依存 | 既存のヘルプデスクやツールと連携 |
自社チームに適したAIの選択
では、結論はどうなるのでしょうか？Salesforce AIは、Salesforceエコシステムに全面的にコミットしており、複雑なシステムを管理するための技術スタッフを擁する企業にとっては非常に理にかなった強力なツールスイートです。
しかし、その複雑さ、データに対する「壁に囲まれた庭」アプローチ、および分かりにくい価格設定は、他の多くの企業にとっては導入のハードルを高くしています。
既存のすべてのツールと連携し、柔軟で使いやすく、透明性の高い価格設定のAIを求めるチームにとっては、eesel AIのようなソリューションがはるかに実用的な選択肢です。
あなたのために機能するAIを始めましょう
既存のツールとうまく連携するAIが何をもたらすか見てみませんか？ナレッジソースを接続し、実際のサポート会話でeesel AIをわずか数分でシミュレートできます。契約する前に、潜在的な自動化率を確認できます。
よくある質問
Salesforce AIは、Salesforceプラットフォームに直接統合された AIツールの集合体であり、顧客データを営業、サービス、マーケティングチームのために活用するように設計されています。その主な目標は、タスクを自動化し、コンテンツを生成し、予測的なインサイトを提供することで効率を高めることです。
コアコンポーネントは、予測および生成AIエンジンとして機能するEinsteinと、ユーザー向けの対話型アシスタントであるAgentforce（旧Einstein Copilot）です。Einsteinがタスクの背後にあるインテリジェンスを提供し、Agentforceが従業員向けの対話型インターフェースを提供します。
Salesforce AIが効果的に機能するためには、主にSalesforceプラットフォーム内に存在する非常にクリーンで完全なデータが必要です。AIは大部分がこのデータの「壁に囲まれた庭（ウォールドガーデン）」に限定されており、複雑な統合なしでは外部システムに保存されたナレッジへのアクセスと活用に苦労します。
Salesforce AIの導入は非常に複雑になる可能性があり、専任の管理者や開発者が数週間、場合によっては数ヶ月という多大な時間を費やす必要があります。すぐに使えるソリューションではなく、真のビジネス価値を実現するためにはCopilot Studio内での広範な設定が求められます。
Salesforce AIは通常、アドオンライセンスモデルと「クレジット」システムを組み合わせた形で運用されます。この構造は、特に使用量が多い時期にコストが予測不可能になる可能性があるため、予算編成を困難にします。
営業チームは、パーソナライズされたアウトリーチメールの生成や顧客との通話の要約に活用し、一方、サービスチームは、顧客への迅速な返信の作成、サポートケースの概要作成、チケットの自動ルーティングなどに使用します。これらのアプリケーションは、手作業による管理業務を削減することを目的としています。
Share this article
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.
