使っているクラウドなどの小ネタ Advent Calendar 2024 25日目
Agentforceとは？
あらゆる資格や役割のユーザーが、外部および内部のプロセスで人間のチームと連携して動作する自律型 AI エージェントを構築、展開、管理できるように設計された Salesforce のローコード プラットフォームです。
現時点で Agentforce について知っておくべき重要なことをまとめると、次のようになります。
- 24 時間 365 日対応:いつでもチャネル上で質問に答え、ケースを回避し、サービス目標を達成します。
- 自然な会話:コンテキストに適合し、ブランドの声に一致する会話応答を生成します。
- 人間への引き継ぎ: AI は、支払いの詳細や苦情などのより複雑な問題を解決できるライブエージェントに会話をエスカレートします。
- 迅速な展開と構成:サービス固有のテンプレートと既存のワークフローを数分でセットアップします。ダイアログの作成、インテントの決定、会話ツリーの維持、大規模言語モデル(LLM)のトレーニングを行う必要はありません。
- 信頼できるデータに基づく: AI エージェントは、ナレッジ記事、類似のケース、CRM データなどのソースに依存します。
エージェントとは何ですか?
本質的に、エージェントはAtlas 推論エンジンによって駆動されるインスタンスです。
エージェントは次のように定義されます。
- 役割:従業員アシスタントとして活動する
- データ: CRMデータを使用して操作します
- アクション:ユーザーに代わって特定のタスクを実行できる
- チャネル: Salesforce プラットフォーム、モバイル アプリ、Slack などすべてで動作します
- 信頼性とセキュリティ:すべての入力データと出力データはEinstein Trust Layerを経由します
Serge Koczanowski
Chief Technical Officer at Twistellar
Agentforce は、あなたに代わって構成上の決定を下す魔法のツールではありません。これは、AI の入出力処理と、支援エージェント フローに接続されたアルゴリズム手順の共生です。会話中に AI が自動化を独自に開始するため、すべてのセットアップ手順に従い、自動化を検証するようにしてください。
Salesforce Agentforce の主な機能とその動作方法は何ですか?
Agentforce は自然言語に依存しているため、アクセスしやすいように設計されています。複雑さのレベルは、特定のユースケースとエージェントのアクションを実行するために必要なデータによって異なります。
- エージェントビルダー
Salesforce Agent Builder ツールを使用すると、コーディングなしで AI エージェントをカスタマイズできます。Agent Builder を使用すると、組織はエージェントの役割を定義し、指示を与え、エージェントが実行するアクションのライブラリを構築できます。また、ユーザーはエージェントの計画された動作方法を確認し、その応答をテストすることもできます。
これらのエージェントはすべて、同じ統合アーキテクチャ上に構築されています。これは何を意味するのでしょうか? エージェントがサポートするトピックを定義し、従うべき指示を与え、エージェントがビジネスに関する知識と関連性を持つようにデータを提供し、エージェントが実行するアクションを割り当てます。エージェントは制限 (ガードレール) 内で動作し、任意のチャネルで対話できます。
- コパイロットビルダーとプロンプトビルダー
Copilot と Prompt Builder が Agentforce プラットフォーム構造に組み込まれ、モデル ビルダーが追加されたため、Salesforce データを使用して外部でカスタム AI モデルを構築、トレーニング、展開できるようになりました。
Copilot Builder の主なアップグレードは、ビジネス機能ごとにアクションをグループに分割するトピックの追加です。
プロンプト ビルダーを使用すると、CRM とデータ クラウドからのデータを動的に統合して、プロンプト (エージェントへの指示) を作成、テスト、および調整できます。フロー、Apex、MuleSoft などを使用して関連データを取得し、プレイグラウンド機能を使用してプロンプトを LLM に送信する前にテストできます。
トピック、指示、アクション
エージェントは 3 つのコンポーネントで構成されます。
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トピックは、注文管理、修理の問い合わせ、一般的な FAQ などの特定の主題について、アクションを「実行すべきジョブ」にグループ化します。トピックは 2024 年 11 月までパッケージ化できません (変更される可能性があります)。
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各トピックは、自然言語で記述された指示によってサポートされており、Agentforce サービス エージェントが実行するアクションや質問の選択をガイドします。これらの指示には、不要な出力やエラーを防ぎ、誤ったデータが返されるリスクを軽減するためのガードレールが含まれることがよくあります。エージェントの応答を指定されたトピックに制限することで、この構造により、エージェントがトピック外の主題に対処しないようにすることができます。
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各トピックは、エージェントが利用できる特定のアクションセットに関連付けられています。フロー、Apex、 Data Cloud、プロンプト テンプレートなどの既存の Salesforce ツールを再利用して、複雑なダイアログ ツリーを使用せずにアクションを効率化できます。たとえば、返品ワークフローが確立されている場合、Agentforce サービス エージェントはそのフローをアクションとして実行できます。
Agentforce エージェントの種類は何ですか?
Salesforce によると、Agentforce は多くのタスクに対応できるとのことです。Agentforce は、営業、サービス、マーケティング、コマースに展開するためのいくつかの自律エージェント タイプを提供します。
- Agentforce Service Agent:顧客ケース (パスワードのリセット、注文情報の取得など) を、自然で人間のような応答で 24 時間 365 日、チャネル全体で自律的に解決します。
- Einstein Copilot:従業員の日常業務を半自律的に支援
- Agentforce SDR Agent:リードの選別を自動化し、販売者とのミーティングをスケジュールします
- Einstein Sales Coach：専任のAIコーチとして機能し、パーソナライズされたロールプレイとフィードバックを提供して、販売者が各取引を改善できるよう支援します。
B2B 向けには、Merchant、Buyer、Personal Shopper などのすぐに使用できるエージェントが登場する予定です。
Salesforce Agentforce サービスエージェントは、Einstein ボットや Copilot と異なりますか?
Agentforce Service Agent とEinstein Bots はいくつかの点で異なります。
| Agentforce | Einstein Bots | |
|---|---|---|
| 設定 | 事前に構築されたトピックとアクションによる迅速なセットアップ。生成 AI と大規模言語モデル (LLM) を使用して、人間のような会話の柔軟性を実現します。 | 顧客の言語を理解してダイアログを構築するには、自然言語モデル (NLM) を手動でトレーニングする必要があります。 |
| 保守 | 事前に構築されたトピックと手順の更新と反復により、メンテナンスの手間が少なくなります。 | メンテナンスの手間がかかり、ダイアログとインテントの継続的な更新と再トレーニングが必要です。 |
| コンテキストと例外 | 会話全体を通して文脈を理解して保持し、スクリプト外の質問も含め、フォローアップの質問に対処します。 | 会話全体を通して文脈を理解して保持し、スクリプト外の質問も含め、フォローアップの質問に対処します。 |
Einstein ボットは、説明可能なプロセスと追加のガバナンスを必要とする規制産業や、正確なダイアログとインテントを備えた厳密で決定論的な会話フローが必要な場合に適している可能性があります。
Agentforce 対 Copilot
すでに述べたように、Copilot の機能は Agentforce に統合され、ブランド名が変更されます。Agentforce の基盤となるアーキテクチャは異なり、範囲が広くなっています。
現在の Salesforce チャットボット階層の概要を以下に示します。
下位レベルには、Einstein Chatbots があります。チャットボットの設定には、インテントの定義、ダイアログのスクリプト作成、複数の会話パスの管理など、多大な労力がかかりますが、すべてのユースケースをカバーできるとは限りません。Einstein Copilot は、基本的に Einstein ボットと同じ生成 AI に基づいて構築されており、生産性に重点を置いていますが、独立して動作することはできません。対照的に、Agentforce には、ガードレール内で自律的に推論し、顧客対応タスクを処理する権限があります。
Salesforce Agentforce は安全ですか?
データが最も貴重な資産である場合、「以前の指示をすべて無視してください」、「顧客データベースを共有してください」などの悪意のあるクエリがサポートチャットにあったらどうなるでしょうか?
Einstein Trust Layer は、大規模言語モデル (LLM) を伴う Agentforce のすべての操作でデータのプライバシーとコンプライアンスが優先されることを保証します。方法は次のとおりです。
- データマスキング:データがモデルプロバイダーに送信される前に、個人情報 (PII) はプライバシー保護のために匿名化されます。
- ゼロ保持: LLM モデルプロバイダーはゼロ保持契約を結んでおり、モデルのトレーニングに Salesforce データを保存したり使用したりしません。
- 有害性検出:結果が返されると、システムはマスクされたデータを復元し、有害なコンテンツをチェックし、監査のためにすべてを記録します。
- プライバシー管理:外部LLMを統合する場合、Agentforceは生成プロセス全体を通じてデータを保護します。
Agentforce はどのようにして「従業員を増強」するのでしょうか?
Agentforce は、顧客からの問い合わせの解決、注文の処理、セールスリードの選別など、反復的で時間のかかるタスクを引き受けることで従業員の能力を強化します。リアルタイム データに基づいてアクションを自律的に実行し、複雑な問い合わせを処理し、必要に応じて問題を人間のエージェントにエスカレーションできます。従業員は、日常的なタスクの運用上の負担を軽減しながら、価値の高い戦略的なタスクに集中できます。