1. Agentforce は他の Salesforce AI ソリューションとどう違うのですか?

表面的には、Agentforce はチャットボットの次世代版のように見えるかもしれません。しかし、これはあまりにも単純な仮定です。

人工知能の進歩において、エージェントとともに、私たちは第 3 の波に突入しています。これは、「予測」と「副操縦士」に続くものです。

Salesforce は、Einstein が導入された 2016 年から予測 AI に取り組んでいます。長年にわたって増え続ける機能には、Einstein Lead Scoring、 Pipeline Inspection、Einstein Botsなどがあります。

コパイロット (第 2 波) は、Einstein 1 (旧称 Einstein GPT) とともに登場しました。これらは「相棒」として説明され、ユーザーが質問する必要がある場所に追随し、副操縦士が応答を生成します。

コパイロットとエージェントの最大の違いは、エージェントが自律的であることです。コパイロット/チャットボットはさまざまなタスク（電子メールの生成、FAQへの返信など）を処理できますが、入力/出力は誰かによって厳密に構成されている必要があります。Atlas Reasoning Engineに支えられたエージェントは、適切なデータを適切なタイミングで取得できるため（Salesforce プラットフォームの基盤となるデータクラウド経由）、自律的であり、よりスマートな決定を下すことができます。

さらに、従来の Copilot/チャットボットよりも複数のチャネルからアクセスしやすくなっています。つまり、厳密には従業員向けのツールでも、1 つのチャネルにのみ埋め込まれたチャットボットでもありません。

この進化を要約する良い方法は、サービスを例に見ることです。Live Agentから、Einstein Bots、Einstein Copilot for Service、そして現在の Service Agents へと進化しています

2. Agentforce にアクセスできるのは誰ですか?

Enterprise、Unlimited、Performance、Einstein 1 (旧 Unlimited Plus) エディションのお客様は Agentforce をご利用いただけます。後ほど説明しますが、Agentforce は会話を中心とした消費ベースの価格設定モデルで動作します。

会話を購入すると、一定数の Einstein リクエスト (このガイドの後半でも説明) や Data Cloud クレジットなどのその他の権利が付与されます。

Data Cloud が構成されていることが前提条件です。つまり、データストリームとデータモデルオブジェクトです。フリーミアム消費モデルの話もありますが、これが具体的に何を意味するのかはまだ確認されていません。

3. Salesforce ではどの程度のレベルのカスタマイズが可能ですか?

エージェントの構築はコードではなくクリック操作であると聞いたことがあるかもしれません。これは、Salesforce が設計に配慮し、必須の構成要素を提供しているおかげです。

トピックとトピックアクションは、エージェントが実行できることを規定する点で基礎的なものです。これらは、エージェントが特定のシナリオで実行すべき最適なアクションにルーティングするのに役立ちます。

アクションは実際には、舞台裏でフロー (またはプロンプト、Apex、Mulesoft API) であり (後ほど説明します)、トピックに割り当てられます。これにより、アクションのグループが作成され、エージェントに割り当てられます。

新しいアクションを作成するときは、参照アクションタイプ (Apex、フロー、プロンプト、または Mulesoft API) を選択します。次に、すでに作成されているプロセス/API のライブラリを参照します。

販売メールの生成、サービスメールの生成、サービス返信の作成、ナレッジ検索などの標準プロンプトが利用できます。

業界別に見ると、エージェントに指示を出すために使用できる業界固有の標準プロンプトが 100 以上あります。以下の QR コードをスキャンして、業界の AI ユースケースライブラリを参照してください。

4. Agentforce が生産性に与える影響を測定できる指標は何ですか?

gentforce の目標は、従来は人間のユーザーが実行しなければならなかった作業のオーバーヘッドを軽減し、より負荷の高いタスクに集中できるようにすることです。「生産性」は、明確に定義するのが難しい用語です。多くの場合、企業によって解釈が異なります。次に例をいくつか示します。

エージェントが完了したタスクの数（解決されたケースなど）。
人間に引き渡されるタスクの数: この指標が高いことは必ずしもマイナスではありません。むしろ、これはエージェントが人間のユーザーから最初の作業を引き継いだと解釈できます。
時間の節約（解決までのスピード/平均処理時間）。

Omni Supervisor については、すでにご存知かもしれません。これはもともと、マネージャーがカスタマーサービスエージェントのチームを監督するための Service Cloud に関連付けられた機能でした。現在、Omni Supervisor はエージェント向けに再利用されています。上記の指標のいくつかは、以下の Omni Supervisor ダッシュボードで確認できます。

5. 会話とは何を指すのか?

Agentforce の料金は、会話 1 件につき 2 ドルから始まります。しかし、会話とはいったい何なのでしょうか?

会話には始まりと終わりがあります。開始点はエージェントが初めて応答したときです。会話はいくつかの方法で終了します。

転送: クエリは人間のユーザーに転送されます。
終了: 顧客がやり取りを終了します。
時間: クエリが開始されてから 24 時間以上経過しました。

各会話では一定量の Data Cloud クレジットと Einstein リクエストが消費されます。そこで次のような疑問が生じます…

6. アインシュタインリクエストとは何ですか?

これは、LLM を通過し、ゲートウェイに到達したときに消費されるすべてのリクエストです。

私たちの知る限り、これらのリクエストは、クエリに応答するために返される単語の数に応じて消費されます。Salesforceヘルプ記事で詳細を確認し、変更に関する最新情報を入手してください。

7. 消費量に応じて価格はどのように変動しますか?

1 回の会話につき 2 ドルで、ボリュームディスカウントも提供されます。割引がどの程度適用されるかは確認中ですが、価格交渉が盛んに行われると予想されます。

Salesforce のプロフェッショナルは、人間のユーザーの数、解決が見込まれるケース数 (例: 1 時間あたり)、人間のユーザーが稼ぐ金額に基づいて、会話あたりの料金を算出し、自分たちにとって価値のあるものにするためにすでに数字を計算しています。

Salesforce は、顧客が大きな ROI を実感すると予測しています。Agentforce エージェントは、人間のエージェントとのやり取りよりもコスト効率が高く、より微妙な質問に対応できるようになります。

8. Agentforce は Service Cloud ライセンスに影響を与える可能性がありますか?

企業が Agentforce と会話クレジットに投資する場合、Service Cloud ライセンスの販売数は減少するでしょうか? Service Cloud はシート単位で機能するため、消費量ベースの価格設定よりも組織にとって予算を立てやすくなります。

この議論には 2 つの側面があり、それは a) 企業が受け取るリクエストの性質と、b) リソースが不足している企業の他の部分のニーズに要約されます。組織が複雑な製品/サービス、または高価値/長期の販売サイクルを持っている場合、エージェントは人間のユーザーに取って代わるのではなく、低レベルの作業負荷を軽減します。おそらく、組織は従業員のスキルを再教育し、人間味を必要とするカスタマーサクセスなどのより微妙な役割を担うようになるでしょう。

一方で、Service Cloud ライセンスの販売数が減ったとしても、会話から得られる収益がそれを補うかもしれません。もちろん、Salesforce はコア製品 (Sales Cloud、Service Cloud など) の大幅な革新を続けており、Salesforce Foundations などの「獲得と拡張」イニシアチブを実施しているため、これは Salesforce が期待していることではありません。

9. Agentforce は Einstein 1 プラットフォームに代わるものですか?

Einstein 1 プラットフォーム(Einstein GPT の改訂名) は、Dreamforce '23 で発表されました。Einstein 1 は Salesforce プラットフォームのリニューアル版で、データのプライバシーとセキュリティに関して組織に安心感を与えるEinstein Trust Layerによって保護されています。この傘下にある Copilot Studio は、Prompt Builder、Skills Builder、および Model Builder という一連のツールに付けられた名前です。

Agentforce はこれをさらに一歩進めました。Agentforce は前身 (Copilot Studio) を超え、前述の Model Builder および Prompt Builder ツールに加えて Agent Builder も組み込まれました。

では、Agentforce は Einstein 1 に代わるものなのでしょうか? 最も簡単な答えは、ブランド名の観点から言えば「はい」ですが、ツールスイート内に Agent Builder が追加されます。

10. Agentforce はプロンプトビルダーとモデルビルダーに代わるものですか?

Prompt Builder と Model Builder は、Copilot Studio の一部として初めて導入されました。前述のように、ブランド名の点では Agentforce Studio が Copilot Studio を上回っています。しかし、Prompt Builder と Model Builder は今でも健在です。

実際、Agentforce エージェントは Prompt Builder と Model Builder の両方に大きく依存しており、両方に現在投資していれば、Agentforce の導入が加速されます。

まとめ

これらの質問を通じて、新しいこととブランド変更の取り組みが混在していることを感じたかもしれません。重要なポイントは、Agentforce は AI の次の波 (予測と副操縦から自律へ) に参入できるように準備されていることです。Atlas Reasoning Engine のイノベーションでは、この点に疑いの余地はありません。ただし、これまで耳にしてきた基礎的な要素は非常に重要です。それは、Prompt Builder、Einstein Trust Layer、Data Cloud、そして (もちろん) 優れたデータ品質です。

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