こんにちは。NTTデータ九州の楢原です。
これまで2回にわたり、 Dreamforce を起点に、AI時代に Salesforce がどう変わろうとしているのかについて書いてきました。
第1回では、 Dreamforce 2025 で示されたAgentic Enterpriseの世界観や、現地で感じた変化について整理しました。
[Dreamforce 2025参加レポート：Agentic Enterpriseと双方向マーケティングの未来]
(https://qiita.com/NTTDkyushu_CRM_CyberSec/items/804a1eda8f2a23a1a1ee)
第2回では、そこから一歩踏み込み、Trust、Slack、AppExchangeなどを軸に、AI時代の Salesforce の立ち位置について考えました。
AI時代のSalesforceをSIer視点で再定義する ― Trust / Slack / AppExchange
そして今年も Dreamforce 2026 。
AIforce 、 Agentforce Coworker 、 Koa など、今回もさまざまな新しい製品やコンセプトが発表されました。
発表を見ながら、最初に感じたのは、
「何かすごそう。でも、結局去年と何が違うんだろう？」
でした。
少し乱暴かもしれませんが、ここ数年の Dreamforce では、毎年のように新しいキーワードが登場します。
もちろん、それぞれに技術的な進化があります。
一方で、製品名やコンセプトをいったん横に置いて、「具体的に何ができるようになったのか？」まで分解してみると、少し違った景色が見えてきました。
今回は Dreamforce 2026 の新機能を紹介するだけではなく、その内容を技術要素まで分解しながら、
「Salesforceは、AI時代に本当は何を取りにいこうとしているのか？」
について考えてみたいと思います。
1. Dreamforce 2026では何が発表されたのか
Dreamforce 2026 では数多くの発表がありました。
その中でも、今回の記事を考えるうえで特に注目したいのは、 AIforce 、 Agentforce Coworker 、 Job-Ready Agents 、 Koa 、そしてAIエージェントが数日から数週間にわたって目標を追求するための long-horizon runtime（長期タスク実行環境） です。
名前だけでは少し分かりづらいので、「結局、何ができるのか」という視点で見ていきます。
1-1. AIforce：「Salesforceの中でAIを使う」から、その逆へ
まず注目したのが AIforce です。
AIforce は、 Salesforce 内のデータ、ワークフロー、ビジネスロジック、セマンティクス、権限、セキュリティ、ガバナンスを、ユーザーやAIエージェントが普段仕事をしているインターフェースから利用できるようにするリアルタイムのインターフェース層です。
具体的には、 Claude から Salesforce を利用する Claudeforce 、 Slack 上で Salesforce のコンテキストやアクションを活用する Slackforce 、そして Salesforce の Lightning インターフェース内で動作する Agentforce Coworker などが位置付けられています。
従来は、ユーザーが Salesforce を開き、その中でデータや業務機能を利用することが基本でした。
これに対して AIforce では、 Claude や Slack など、ユーザーが普段利用しているインターフェースから Salesforce を利用する方向へ広がっています。
つまり、 Salesforce を「人が直接操作する業務アプリケーション」としてだけではなく、 「AIが企業業務を実行するためのプラットフォーム」 としても利用できるようにする方向へ進んでいると捉えることができます。
参考：
Salesforce：「AIforce」を発表 プラットフォームの全機能をあらゆるインターフェースへ
1-2. Agentforce Coworker：「Copilot」から「Coworker」へ
次に Agentforce Coworker です。
AIforce が、 Salesforce の機能をさまざまなAIやインターフェースへ展開するための「インターフェース層」だとすれば、 Agentforce Coworker は、その上でユーザーから仕事を受け取り、情報を探し、分析・計画し、必要なAIエージェントやワークフローを起動する「AIチームメイト」と整理できます。
Salesforce は、 Agentforce Coworker を自律型の「AIチームメイト」と位置付けています。
自然言語で依頼すると、CRMや Slack などの接続された情報源から必要な情報を探し、実行計画を作成し、ほかのAIエージェントをオーケストレーションしながら処理を実行する、というものです。
ここで個人的に興味深いと思ったのは、機能そのもの以上に 「Coworker」 という言葉です。
これまでの生成AIは、人が行う仕事を支援する存在として使われることが中心でした。
例えば、メールを作成する、商談を要約する、顧客情報を検索する、次に取るべきアクションを提案する、といった使い方です。
つまり、
「人が仕事をして、AIがそれを支援する」
という関係です。
Agentforce Coworker が示しているのは、これを一段進めて、人が目的を伝え、AIが必要な情報を調べ、実行計画を考え、必要なシステムやAIエージェントを使い、仕事そのものを実行するという世界です。
言い換えれば、
「AIに質問する」から「AIに仕事を任せる」へ。
という変化です。
参考：
Salesforce：Agentforce Coworker（コワーカー）
1-3. Job-Ready Agents：AIエージェントも「作る」から「使う」へ
Dreamforce 2026 では、特定の職種や業務に必要なスキル、アクション、データモデルをあらかじめ備えた Job-Ready Agents のポートフォリオが発表されました。
企業はAIエージェントをすべてゼロから構築するのではなく、特定業務を想定して設計されたAIエージェントを、自社の業務に合わせてカスタマイズして利用できるようになります。
そのラインアップには、すでに日本語での稼働が始まっていた、インバウンドパイプライン創出エージェントの Piper も含まれています。
Piper は、Webサイトやメール上で見込み顧客と対話し、CRMデータや訪問履歴を参照しながら、質問への回答、見込み顧客の選別、担当者への接続、商談予約などを行います。
これまでAIエージェントを企業へ導入するには、
- 何をさせるのか
- どのデータを参照させるのか
- どの処理を実行可能にするのか
- どこまでAIに判断させるのか
といった設計が必要でした。
それに対して Job-Ready Agents では、ある程度 「仕事を知っているAIエージェント」 からスタートできる。
つまりAIエージェントが、
「一から作るもの」から「業務へ適合させて使うもの」へ。
変わろうとしていると考えられます。
SIer（システムインテグレーター）にとっても、これは大きな変化ではないでしょうか。
参考：
Salesforce：「Agentforce」を拡張ー高付加価値業務向けに開発されたAIエージェントの新たなポートフォリオ
Salesforce：インサイドセールスAIエージェント「Piper」、日本上陸
1-4. Koa：「何でも知っているAI」ではなく「CRMを分かっているAI」
今回、技術面で個人的に気になったのが Koa です。
Koa は、 NVIDIA Nemotron 3 Super を基盤とし、約30年にわたって Salesforce が蓄積してきたCRM業務の知見を反映した合成データで追加学習された、 Agentforce 向けのCRM推論モデルです。
Salesforce 初のCRM推論モデルとして、商談更新やケース対応などの複雑で多段階な業務について推論し、適切なツールを利用しながら処理を実行することを想定しています。
ここが興味深い点です。
すべての業務処理に、巨大な汎用AIモデルが必要とは限りません。
例えばCRMでは、
- この商談を次のステージへ進めてよいか
- 問い合わせをどう分類するか
- どの案件へ優先的に対応すべきか
- 次の営業活動として何をすべきか
といった、CRM特有の判断があります。
ここで重要なのは、
「世の中のことを何でも知っているAI」
だけではなく、
「CRM特有のプロセス、ワークフロー、業務ポリシーを踏まえて推論し、必要なアクションを実行できるAI」
です。
Salesforce がAIエージェントというアプリケーション層だけではなく、AIが判断するモデルのレイヤーにも踏み込んできたという意味でも、 Koa は興味深い発表だと思います。
参考：
Salesforce：Koaの発表 NVIDIA Nemotronを基盤としたSalesforce初のCRM推論モデル
1-5. 「この作業をやって」から「この目的を達成して」へ
もう一つ重要なのが、 Agentforce 向けに発表された long-horizon runtime（長期タスク実行環境） です。
これは、AIエージェントが一度の会話や単発タスクを完了するだけではなく、数日から数週間にわたって目標を追求できるようにする実行基盤です。
セッションをまたいでコンテキストと進捗を保持し、状況の変化に応じて計画を再開・修正しながら、必要な場面では人の承認を求めることが想定されています。
つまり重要なのは、AIに任せる仕事の 「長さ」 です。
現在の生成AIやAIエージェントは、
「このメールを作って」
「この顧客について調べて」
「この問い合わせを分類して」
といった、比較的短いタスクを処理する使い方が中心です。
しかし、企業の仕事はそれほど単純ではありません。
例えば、
「この商談を受注まで進める」
という仕事。
実際には、
- 顧客情報を確認する
- 顧客へ連絡する
- 商談状況を確認する
- 社内調整する
- 見積もりを作成する
- 承認を取る
- その後も顧客をフォローする
といった複数の活動が長期間続きます。
AIが一つひとつの作業ではなく、
「この目的を達成してほしい」
という単位で仕事を受けられるようになれば、AIの位置付けは大きく変わります。
タスクの自動化から、仕事そのものを任せる世界へ。
この変化も Dreamforce 2026 を見るうえで重要だと感じました。
参考：
Salesforce：「Agentforce」を拡張ー高付加価値業務向けに開発されたAIエージェントの新たなポートフォリオ
1-6. 結局、Dreamforce 2026では何が変わったのか
こうして並べると、一つひとつの製品は違っていても、向いている方向はかなり明確です。
「Salesforceの中でAIを使うだけではなく、AIがSalesforceのデータ、ロジック、ワークフロー、そして連携する企業システムを使って仕事を進める。」
私なりに2025年との違いを表現すると、 Dreamforce 2025 は、
「AIエージェントを企業活動に入れていこう」
だった。
それに対して Dreamforce 2026 は、
「では、本当にAIに仕事を任せられるところまで持っていこう」
に進んだ。
2025年に語られた Agentic Enterprise がビジョンだとすれば、2026年は、それを業務へ近づけるための構成要素がより具体化してきた年、と見ると分かりやすそうです。
ただ、ここまで具体的に分解してみると、一つの疑問が浮かびます。
「あれ？ この世界って、本当に2026年になって初めて出てきたものなのだろうか？」
参考：
Salesforce：Dreamforce '26 ライブ 日本のハイライトをフォロー
2. 製品名を外して、技術要素まで分解してみる
ここで一度、 AIforce 、 Agentforce 、 Koa といった名前を全部外して考えてみます。
やろうとしていることを技術・機能レベルまで分解すると、次のようになります。
- 生成AIが企業データへアクセスする
- 業務コンテキストを理解する
- AIが必要な処理を判断・計画する
- 複数のシステムを操作する
- 用途に応じてAIモデルを使い分ける
- 企業の権限・セキュリティを維持する
- 必要な場面では人へ処理を戻す
要するに、人が自然言語で目的を伝えると、AIが企業データを参照して判断・計画し、 Salesforce や Slack 、その他の連携する業務システムを操作して、必要な仕事を完了させるということです。
こうして見ると、大きな変化であることは間違いありません。
一方で、
「この仕組みそのものは、本当にまったく新しいのだろうか？」
という疑問も出てきます。
そこで思い浮かんだのが、 テラスカイ の mitoco Buddy です。
3. 「あれ？ mitoco Buddyですでにできているのでは？」
mitoco Buddy の世界観を非常にシンプルに表現すると、
「生成AIを入口として、複数の企業システムを横断しながら業務を実行する」
というものです。
テラスカイ の公開情報を見ると、 mitoco Buddy は Salesforce だけを前提とせず、複数のAIモデルや企業システムを組み合わせて利用するアプローチを取っています。
また、MCPやAPIなどを利用し、さまざまなサービスや企業システムとの連携を可能にしています。
ここで、率直に一つの疑問が浮かびました。
「Dreamforce 2026で示されている世界と、結構近くないか？」
もちろん、 Salesforce と mitoco Buddy が同じという話ではありません。
むしろ、両者の強みは違います。
Salesforce には、CRMのデータモデル、権限管理、業務ロジック、 Salesforce Platform 、そして巨大なパートナー・アプリケーションエコシステムという強みがあります。
一方の mitoco Buddy には、 Salesforce だけを前提とせず、複数のAIモデルやSaaS、企業システムを横断して利用できるという特徴があります。
私には、両者のアプローチには次のような違いがあるように見えます。
Salesforceは、CRMや顧客データという強い「中心」を持ち、そこからAIが利用できる範囲を外側へ広げようとしている。
一方、
mitoco Buddyは、複数のAIやSaaS、システムの間に立ち、それらを横断するAI業務基盤を目指している。
もちろん、 mitoco Buddy が Dreamforce 2026 で示されたすべてを先取りしている、という話ではありません。
しかし、
「AIを入口として、企業データや複数システムを横断しながら業務を実行する」
という方向性については、すでに実現が始まっています。
では、
「Dreamforceの発表は、何がそんなにすごいんだろう？」
という次の疑問が出てきます。
参考：
4. Dreamforceの「何がすごい」のか？
ここで少し見方を変えてみます。
Dreamforce で発表されるものを、
「世界で初めて実現された技術なのか？」
という観点だけで見ているから、毎年の発表が分かりにくく感じるのかもしれません。
Salesforce の強さは、すべての技術を世界で最初に実装することだけではない。
むしろ、
「これから企業はこう変わる」
という世界観を提示し、それに名前を付けることにもあるのではないでしょうか。
Agentforce。
Agentic Enterprise。
AIforce。
もちろん、これらは製品名やマーケティング上のキーワードでもあります。
一方で、
「EnterpriseにおけるAI活用とはこういうものだ」
という市場の共通言語を作っている、と考えることもできます。
どれだけ優れた技術があっても、それだけで市場の標準になるとは限りません。
経営層が理解する。
IT部門が投資を検討する。
SIerが提案する。
ユーザーが利用する。
パートナーが関連製品やサービスを作る。
その技術を扱える人材が増える。
こうしてエコシステムが形成されていきます。
だから、
「これからはAgentic Enterpriseだ」
と世界規模で打ち出すことには意味がある。
企業側も、
「では、自社がAgentic Enterpriseになるには何が必要なのか？」
と考え始めます。
SIerも、それを前提として提案を考える。
競合企業も、その概念を無視できなくなる。
こうなると、単なる製品マーケティングよりも、
「市場そのものを定義する活動」
に近づいてきます。
5. Salesforceが本当に取りにいっているもの
ここからは、私自身の考察です。
Salesforce が取りたいものは、CRM市場やAIエージェント市場のシェアだけではないのではないでしょうか。
もっと大きく、
「AI時代のEnterprise ITとはこういうものだ」
という標準的な考え方を定義するポジションを取りにいっているのではないか。
ここでいう「標準」は、単に市場シェアが大きいという意味ではありません。
ある製品が広く普及することで、その製品だけではなく、そこで生まれた仕事の進め方まで「当たり前」になっていく。
その分かりやすい例の一つが、 Microsoft Office です。
Microsoft Office が広く普及したことで、
- Word で文書を作る
- Excel で表計算する
- PowerPoint でプレゼンテーションを作る
という仕事の仕方も広く定着しました。
つまり Microsoft が獲得したのは、単なる製品シェアだけではありません。
仕事の「型」そのものが、事実上の標準の一つになった。
とも考えられます。
では、AI時代の「仕事の型」とは何でしょうか。
ここまで見てきた AIforce や Agentforce Coworker の世界を、製品名を外して考えると、
人がAIへ目的を伝える。
AIが必要な情報を探す。
AIが判断し、計画する。
そして、必要な企業システムを使って仕事を実行する。
という形が見えてきます。
ここで重要なのは、AI単体では仕事が完結しないことです。
AIが企業の中で本当に仕事をするためには、
人が普段仕事をしている場所
業務判断に必要な企業データ
実際に仕事を動かす業務プロセス
が必要になります。
つまり、AI時代のEnterprise ITでは、
「仕事の入口」
「データ」
「業務実行」
が、これまで以上につながっていくことになります。
そして Salesforce は、CRMと顧客データを起点として、この領域全体へ広がろうとしているように見えます。
Dreamforce で Agentforce 、 Agentic Enterprise 、 AIforce と新しい言葉を次々に打ち出しているのも、個々のAI製品を売ることだけが目的なのではなく、
「AI時代の企業は、こう仕事をする」
という新しい仕事の型そのものを提示しようとしている、と考えると理解しやすくなります。
では、この「仕事の入口」「データ」「業務実行」がつながる世界で、 Salesforce はどのようなポジションにいるのでしょうか。
そして、その場所に向かっているのは本当に Salesforce だけなのでしょうか。
6. AIによって、これまで別だった市場が重なり始めている
ここで初めて、 Salesforce 以外にも視野を広げてみます。
先ほど、AIが企業で仕事をするためには、
「仕事の入口」
「データ」
「業務実行」
という3つの要素が必要になると整理しました。
この視点で現在のEnterprise ITを見ると、それぞれの領域に強いプラットフォームを持つ企業があります。
「仕事の入口」で非常に強い接点を持つのが Microsoft 。
CRMと顧客データを中心に大きな基盤を持つのが Salesforce 。
そして「業務実行」、つまり企業内の仕事をWorkflowとして動かすことを得意としてきたのが ServiceNow です。
重要なのは、3社がもともと同じ市場で競争していた、ということではありません。
むしろ逆です。
これまでは、それぞれ異なる市場で強みを築いてきました。
しかし、AIが複数の企業システムをまたいで仕事を実行するようになることで、これまで分かれていた領域の境界が曖昧になり始めています。
AIから見れば、メールも、CRMも、Workflowも、
「仕事を完了するために利用する企業システム」
だからです。
ここに、AI時代のEnterprise ITを考えるうえで面白い競争が生まれているように思います。
Microsoft：Productivityという「仕事の入口」
Microsoft には Microsoft 365 があります。
Outlook 、 Teams 、 Word 、 Excel 、 PowerPoint 。
多くのユーザーが、すでに Microsoft の環境で日々仕事をしています。
そこに Microsoft Copilot が入る。
Microsoft の強みの一つは、Productivity、つまり 「人が仕事をする場所」 に広く接点を持っていることだと考えられます。
実際、 Microsoft Copilot は、 Teams 、 Word 、 Excel 、 PowerPoint 、 Outlook など、ユーザーが日常的に利用する Microsoft 365 のアプリケーションに組み込まれています。
つまり Microsoft は、「仕事の入口」を起点として、AIが企業の仕事に関与する範囲を広げようとしていると見ることができます。
参考：
Microsoft：Microsoft 365 Copilot
Salesforce：CRMと顧客データ
一方、 Salesforce の起点はCRMです。
営業、サービス、マーケティングをはじめとする顧客接点と、その背景にある顧客データを長年扱ってきました。
さらに、 Salesforce Platform 、権限管理・セキュリティ、パートナーエコシステムといった資産があります。
今回の AIforce が興味深いのは、その Salesforce のデータ、ロジック、ワークフローを、 Salesforce の画面だけに閉じず、AIやさまざまなインターフェースから利用できる方向へ広げていることです。
つまり Salesforce は、CRMと顧客データという強い「中心」から、AIが企業の仕事を実行するための基盤へ守備範囲を広げようとしている、と見ることができます。
参考：
Salesforce：「AIforce」を発表 プラットフォームの全機能をあらゆるインターフェースへ
ServiceNow：Workflowという「業務実行」
そして、ここで ServiceNow が出てきます。
ServiceNow は、CRMから始まった企業ではありません。
強みとしてきたのは、企業内で発生する依頼、承認、対応、エスカレーション、完了といった、
「仕事をどのように流し、完了させるか」
というWorkflowの領域です。
その ServiceNow が、現在はCRM領域にも事業を広げています。
ServiceNow はCRMにおいて、営業、顧客サービス、注文、履行といった顧客接点の業務を、AIとWorkflowを使って一連のプロセスとして実行する方向を打ち出しています。
ここが面白いところです。
CRMを、
「顧客情報を記録するシステム」
ではなく、
「顧客に関する仕事を最後まで実行する仕組み」
として捉えるのであれば、Workflowを強みとしてきた ServiceNow とCRMを強みとしてきた Salesforce の領域は近づいていきます。
つまり ServiceNow が突然CRM市場へ現れたというより、
AIによってCRMが「情報管理」から「業務実行」へ広がることで、WorkflowとCRMの境界そのものが曖昧になってきた。
と見る方が分かりやすいのかもしれません。
参考：
ここまでをかなり単純化して整理すると、
Microsoftは、「仕事の入口」から。
Salesforceは、「CRMと顧客データ」から。
ServiceNowは、「業務実行」から。
それぞれ違う場所からスタートしています。
しかし、AIが企業データを参照し、自ら計画し、複数のシステムを横断しながら仕事を実行するようになると、それぞれがカバーする領域が徐々に重なっていきます。
そう考えると、この競争は、
「どのCRMが一番優れているのか？」
という話だけではありません。
「AIが企業の仕事を実行する世界で、その中心となる基盤を誰が握るのか？」
というプラットフォーム競争へ広がっているのではないでしょうか。
そして、この世界になると、SIer側にも一つの問いが返ってきます。
特定の製品だけを見ていて、顧客にとって最適なEnterprise ITを設計できるのか。
7. では、SIerとして何を見るべきか
今回の Dreamforce 2026 を見て、SIerとして重要だと感じたのは、個々のAI製品を追いかけることだけではありません。
1つ目は、Salesforceだけで完結する前提を置かないこと
実際の企業システムは、 Salesforce 、 Microsoft 365 、基幹システム、各種SaaSなどを組み合わせて構成されています。
AIがこれらを横断して仕事をするようになれば、
「どの製品を導入するか」以上に、「どのように企業システム全体をつなぐか」
が重要になります。
2つ目は、AIエージェントそのものよりも、AIに仕事を任せられる業務・データ・権限を整えること
AIが高度になっても、業務プロセスが曖昧で、データが整備されておらず、誰が何を実行してよいかが定義されていなければ、企業の実業務を任せることはできません。
むしろAIエージェントが実行できる範囲が広がるほど、
- データ品質
- ID・権限管理
- 実行可能なアクションの範囲
- 承認プロセス
- 監査ログ
- 人へ処理を戻す条件
といった、従来からEnterprise ITで扱ってきた設計が重要になってきます。
3つ目は、特定の製品だけを見るのではなく、顧客にとって最適な組み合わせを考えること
Salesforce 、 Microsoft 、 ServiceNow 、そして mitoco Buddy のような製品を含め、それぞれの強みを見ながら企業IT全体を設計する必要があります。
AI時代のSIerの役割は、
「Salesforceを導入すること」
だけではなく、
「Salesforceを含めた企業IT全体の中で、AIをどう業務へ組み込むかを設計すること」
へ広がっていくのかもしれません。
これは、私たち NTTデータ九州 にとっても、これから考えていくべき重要なテーマだと感じています。
8. Dreamforceを「新機能発表会」として見ない
今回、 Dreamforce 2026 の内容を整理していて、自分の中で少し見方が変わりました。
毎年 Dreamforce を見ると、新しい製品名やコンセプトが次々に登場します。
そして、
「なんとなくすごそう。でも、去年と何が違うんだろう？」
と思う。
しかし Dreamforce を単なる新製品・新機能の発表会ではなく、
「Salesforceが、次のEnterprise ITをどう定義しようとしているのかを見る場所」
と考えると、少し分かりやすくなります。
そのうえで、製品名を一度取り払って、実現している技術や業務まで分解してみる。
すると、
「これは本当に新しいのか？」
「すでに同じような世界を実現している製品はないのか？」
「それでもSalesforceだからこそ実現できる価値は何なのか？」
という問いが生まれます。
今回、 mitoco Buddy と比較して感じたのも、まさにそこでした。
おわりに
Dreamforce 2026 を見て、最初に感じたのは、
「また何かすごそうなものが出てきた」
という感覚でした。
しかし、内容を一つずつ分解していくと、本当に注目すべきポイントは少し違うのかもしれません。
個々の技術が「世界初」かどうか。
それだけが Salesforce の強さではない。
むしろ、
「これから企業はこう変わる」
という未来像に名前を付け、世界中の企業、IT部門、SIer、パートナーが議論できる共通言語にしてしまう力。
そこに Salesforce の本当の強さの一つがあるのではないでしょうか。
そして今、かなり単純化して整理すると、
Microsoftは、「仕事の入口」から。
Salesforceは、「CRMと顧客データ」から。
ServiceNowは、「業務実行」から。
それぞれ異なる強みを持ちながら、AIによって徐々に同じ領域へ近づいているように見えます。
その先にあるのは、
「AI時代における企業活動の標準基盤を、誰が握るのか？」
という競争なのかもしれません。
そう考えると、次に Dreamforce を見るときには、
「今年は何が発表されたのか？」
だけではなく、
「Salesforceは今年、何を『標準』にしようとしているのか？」
という視点で見てみるのも面白いと思います。
私自身も、次回の Dreamforce はそんな視点から見てみたいと思います。
本記事について
執筆日：2026年11月6日
本記事は、執筆時点で公開されている情報をもとに、筆者個人の見解として整理したものです。所属組織の公式見解を示すものではありません。
各社の製品・サービスの名称、仕様、機能、提供状況、ロードマップ等は変更される可能性があります。最新情報については、 Salesforce 、 Microsoft 、 ServiceNow 、 テラスカイ をはじめとする各社の公式情報をご確認ください。
また、本文中における各社の強みや市場動向に関する分析・比較は、公開情報をもとにした筆者個人の考察です。
参考資料
Salesforce / Dreamforce 2026
- Salesforce：Dreamforce '26 ライブ 日本のハイライトをフォロー
- Salesforce：「AIforce」を発表 プラットフォームの全機能をあらゆるインターフェースへ
- Salesforce：Agentforce Coworker（コワーカー）
- Salesforce：「Agentforce」を拡張ー高付加価値業務向けに開発されたAIエージェントの新たなポートフォリオ
- Salesforce：Koaの発表 NVIDIA Nemotronを基盤としたSalesforce初のCRM推論モデル
- Salesforce：インサイドセールスAIエージェント「Piper」、日本上陸
その他の参考資料
- テラスカイ：mitoco Buddy
- Microsoft：Microsoft 365 Copilot
- [ServiceNow：CRM