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データ統合

統合	説明
データクラウド + BigQuery	近日公開！2024 年 2 月に一般提供開始 : データを統合および調和させて、リアルタイムのデータ共有を通じて顧客の単一ビューを作成します。抽出、読み込み、変換 (ELT) は必要ありません。
Marketing Cloud + Sales Cloud + Google Analytics	マーケティング、販売、Web サイトのデータを結び付けることで、顧客との関わりを強化し、キャンペーンの効果についてより深い洞察を得ることができます。
ableau + BigQuery	Google BigQuery とのネイティブ統合を使用して、ビジネスユーザー向けの実用的な分析情報を作成します。
MuleSoft + Google Cloud	MuleSoft の利点を享受しながら、既存のクラウド環境を使用して統合プラットフォームを管理することによる生産性とセキュリティの利点も提供します。
Salesforce & Slack + Google Workspace	従業員が毎日使用する生産性ツール (カレンダー、メール、スプレッドシート、ドライブ) で Salesforce ワークフローを利用できるようにすることで、従業員の生産性を向上させます。

人工知能

統合	説明
データクラウド (Einstein Studio) + Vertex AI	2023 年 11 月に一般提供開始:独自の AI モデルを導入して、ハイパーパーソナライゼーションを推進し、意思決定を加速し、モデルトレーニングのための顧客データへのアクセスを簡素化し、既存の AI 投資の価値をより早く実現します。

メリットは何ですか?

Model Builder の Data Cloud で Google Cloud Vertex AI モデルを使用すると、Vertex AI で厳選され、調和されたほぼリアルタイムのデータへのアクセスなど、いくつかの利点が得られます。これにより、退屈な ETL ジョブの必要性がなくなり、コストとエラーが削減され、データクラウドに接続された統合プラットフォーム上で迅速なモデル開発、テスト、チューニングが可能になります。この統合により、関連する AI 出力のリアルタイム、ストリーミング、およびバッチデータの取り込みがサポートされ、Flow と Apex を介した Vertex AI 予測を使用して Salesforce Data Cloud でのビジネスプロセスの自動化が可能になります。

なぜこれが大問題なのでしょうか?

Google Vertex AI とは何か、およびそれを Data Cloud と併用する利点について説明しましたが、これがなぜ重要なのでしょうか?

簡単に言えば、これは、ユーザーの行動すべてが Salesforce 製品スイート内で行われるわけではないことを Salesforce が理解していることを示しています。結局のところ、人々は何年もの間、Google Vertex AI や Amazon SageMaker などのツールを使用してきました。これは、Lucy がAI Wars: How Salesforce's Agnostic LLM Approach Worksで話した内容です。

これは、これらすべてのテクノロジーを統合する機能を提供する Model Builder がいかに強力であるかを示しています。また、Salesforce の典型的な方法では、コードではなくクリックだけですべてが実行されるため、より幅広いユーザーがアクセスして利用できるようになります。

データアクティベーション

統合	説明
マーケティング用データクラウド + Google 広告	ファーストパーティのアクティベーションと洞察により、信頼関係を構築し、マーケティングパフォーマンスを向上させます。
Google ローカル在庫広告 + Commerce Cloud	Google ローカル在庫広告 (LIA) を使用すると、企業は地元の買い物客が探している商品を表示できるようになります。