今、デジタル変革の時代において、AI はただ提案をするだけではなく、自分でタスクを実行できるようになりました。Salesforce の Agentforce が登場してから、AI Agents はテストの段階だけではなく、ビジネスの運営を変える大切な解決策になりました。
今までのチャットボットは決まったルールで質問に答えていました。でも、Agentforce は違います。AI が考えて、会社のデータに安全にアクセスして、複雑な仕事を 24時間365日自動で実行できます。
もしあなたが Salesforce の開発者、システムアーキテクト、またはソリューションコンサルタントで、この新しい技術を学びたいなら、この記事は役に立ちます。理論の基礎から大切な概念、そして実際に AI Agent を Salesforce で動かす方法まで説明します。
この記事では、Agentforce の紹介、考え方、主要な概念、そして基本的な実装について説明します。始めましょう！
目次
パート 1: 紹介と必要な知識
1. Salesforce Agentforce とは？
Salesforce Agentforce は、カスタマーサポートのスタッフの生産性とお客様の満足度を上げるための AI プラットフォームです。このプラットフォームは、サポート AI と自律 AI を組み合わせています。サポート AI は、お客様とのやり取りの要約やメールの下書きを作成します。自律 AI は、自分で判断して行動できます。
Agentforce の目的は、カスタマーサポートのスタッフを AI で置き換えることではありません。スタッフの能力を高めることが目的です。
Agentforce は、人、AI、お客様のデータ、CRM をまとめて、スムーズな体験を提供します。このプラットフォームを使うと、会社は自分たちのニーズに合わせた AI アシスタントを作れて、タスクを自動化し、リアルタイムでサポートを提供できます。
Agentforce を作るための主要な構成要素
以下は、Agentforce の主要な要素の詳細な説明です。それぞれの要素にどう取り組むかのアドバイスも含まれています。
a) 役割 (Role)
役割は、エージェントの基礎です。仕事の説明書のようなものです。役割は次のことをはっきり示します：
- 主な責任と目標：エージェントはどんなタスクを実行しますか？
- 具体的なユースケース：エージェントはどんな状況を処理しますか？
- 対象ユーザー：誰がエージェントとやり取りしますか？
- 成功の指標と期待される結果：エージェントの効果はどうやって測りますか？
例えば、カスタマーサポートエージェントの役割は、「製品に関する質問に最初のサポートを提供し、お客様の満足度を高く保つ」と定義できます。
Agent Builder を学ぶ前に、ターゲットユーザーとよくリサーチすることが大切です。このリサーチから得た情報が、あなたの決定を導き、エージェントの目的がユーザーのニーズに合っていることを確認します。
b) データ (Data)
データは Agentforce エージェントの頭脳です。この要素には次のものが含まれます：
- Salesforce の関連するオブジェクトとフィールドへのアクセス：エージェントが必要なデータをすべて持っていることを確認します。
- 外部データソースとの連携：エージェントがいろいろなプラットフォームから情報を集められるようにします。
- 過去のやり取りのデータ：過去のやり取りを利用して、将来の対応を決めます。
- コンテキストに応じた具体的な情報：ユーザーの質問に基づいて関連する詳細を提供します。
あなたが提供するデータの質と範囲は、エージェントの判断能力に直接影響します。最小権限の原則を覚えておいてください：重要な情報は適切に扱い、セキュリティの問題を防ぎます。
c) アクション (Actions)
アクションは、エージェントがユーザーと積極的に関わるための要素です。この要素には次のものが含まれます：
- 標準機能とカスタム機能：特定のニーズに合わせて操作を調整します。
- API 連携：他のシステムと接続して、スムーズに動かします。
- ワークフローのトリガー：ユーザーのやり取りに基づいてプロセスを開始します。
- 自動化機能：繰り返しのタスクを最適化します。
アクションによって、エージェントは受動的な情報処理者から、ビジネスプロセスに積極的に参加する者に変わります。レコードを作成したり、データを更新したり、質問に効果的に答えられるようになります。
ローコードツールや既製のコンポーネントを使っていても、テスト手順を含む公式な DevOps プロセスを導入することが大切です。
d) ガードレール (Guardrails)
ガードレールは、エージェントの動作の安全性とコンプライアンスを守るために重要です。これらの仕組みには次のものが含まれます：
- データプライバシーの制御：ユーザー情報を保護します。
- セキュリティパラメータ：不正アクセスを防ぎます。
- 倫理ガイドライン：責任ある AI の使用を確保します。
- コンプライアンス要件：法的基準を守ります。
- レスポンスの制限：エージェントができることの範囲を設定します。
データフィードを再確認することはとても重要です。情報が漏れると、セキュリティ違反につながる可能性があるので、強力な保護対策を実装することが必須です。
e) チャネル (Channels)
チャネルは、エージェントがどこでどのようにユーザーとやり取りするかを決めます。この要素には次のものが含まれます：
- コミュニケーションプラットフォーム：Slack、メール、SMS など。
- ユーザーインターフェース：タッチポイントのデザインと使いやすさ。
- 連携ポイント：ユーザーが使うかもしれない他のツールとの接続。
- レスポンスの形式：情報がユーザーにどう伝えられるか。
チャネルを効果的に設定すると、エージェントがユーザーに最も必要な環境でアクセスできるようになります。テストは選んだすべてのチャネルで行う必要があります。一つのプラットフォーム（Slack など）でのテストは、他のプラットフォーム（Microsoft Teams など）での動作を保証しません。
Agentforce は、営業、サービス、マーケティング、コマースなど、お客様とのやり取りのあらゆる側面を向上させるために設計されています。これは単なるタスクの自動化ではありません。意味のある会話を作り出し、本物のつながりとより高いコンバージョン率につなげることです。
Agentforce は、企業がお客様と関わる方法の核心を変えています。
さらに興味深いのは、Salesforce の「あらゆるアプリケーションに Agentforce を」というビジョンです。これは、この技術をいろいろなプラットフォームに統合でき、ビジネスのあらゆる側面でアクセスしやすくなることを意味します。
2. なぜ Agentforce を選ぶべきか？
以下は、企業が Agentforce に切り替えるトップの理由と、その重要性です。
a. Salesforce CRM に統合されている
Agentforce は Salesforce エコシステムの内部で動作します。外部にいるわけではありません。AI エージェントは、顧客記録、営業プロセス、ケースデータなどに直接アクセスできます。そして、外部の同期タスクや API なしでこれを実現します。これにより、意思決定者は、最も正確で完全な顧客像に基づいて、リアルタイムで行動できます。
b. RAG と意味理解によるスマートな検索
Salesforce のこのイノベーションは、RAG（検索拡張生成）と意味検索を使用しています。これにより、AI エージェントはいろいろなソースから集めたデータを見つけ、処理し、行動できます。これにより、エージェントはより複雑な質問を処理でき、タスク実行だけでなく、インテリジェントなサポートや分析にも役立ちます。
c. Data Cloud によるデータコピー不要のアクセス
Agentforce は Data Cloud と統合すると最も効果的に動作します。AI エージェントは、データを Salesforce にコピーしなくても外部データソースにアクセスできます。このコピー不要のアプローチは、システム効率を高め、規制に準拠し、不必要な重複を排除し、データの完全性を維持しながらエージェントにより広いコンテキストを提供します。
d. コンテキストに基づいたタスク実行
エージェントは単にステップを自動化するだけではありません。各エージェントは、自分が実行しているタスクの「誰が」「何を」「いつ」「なぜ」を理解しています。このコンテキストにより、エージェントは正確に行動し、インテリジェントに応答できます。これは、詳細なビジネスロジックや特定の顧客アクションに基づくワークフローで特に役立ちます。
e. 統合されたガバナンスと安全対策
Agentforce の AI エージェントは、組織が設定したルールに従います。これらのルールには、権限、タスク範囲、有害検出などの組み込みの安全チェックが含まれます。これにより、厳しく規制された業界の企業も AI を安全に導入できます。導入後にガバナンスについて心配する必要はありません。
f. より良い顧客体験
AI がリクエストを処理し、日常的なタスクを実行するとき、お客様は待つ必要がありません。Agentforce は即時かつ正確な応答を可能にし、スタッフはより複雑なやり取りに集中できます。これにより、応答性とサービス品質が全体的に向上します。
g. 営業チームへのリアルタイムコーチング
Agentforce はサポートタスクだけではありません。営業チームをリアルタイムでガイドし、即時のフィードバック、データ分析、直接のやり取りに基づいたアクションの提案を提供できます。このサポートは、より効果的な会話とより多くの成約につながります。
h. スケーラビリティと柔軟性のために設計
ワークロードの増加を管理する場合でも、新しい市場に拡大する場合でも、新しいデータソースを追加する場合でも、Agentforce はスケーラブルになるように構築されています。そのアーキテクチャは、マルチエージェントのオーケストレーション、Salesforce Cloud プラットフォーム間の統合、サードパーティシステムへの柔軟な拡張をサポートします。
i. 運用コストの削減
Agentforce は繰り返しのタスクを自動化し、手作業を減らします。これにより、チームはより少ないリソースでより多くのことを達成できます。柔軟な価格設定は、会話あたりわずか 2 ドル、またはアクションあたり 0.10 ドルから始まり、小規模チームから大規模運用までコスト効率が良いです。
j. 継続的学習が組み込まれている
エージェントは時間とともに学習します。過去のやり取りと実際の結果に基づいて、継続的に使用されるにつれて、エージェントはより効果的で関連性が高くなります。この継続的な改善は、特にダイナミックでデータ量の多いビジネス環境において、プラットフォームの価値を高めます。
Salesforce を中核プラットフォームとして使用する組織にとって、Agentforce は、AI に支えられ、設計によってガバナンスされ、ビジネス成長を促進するために構築された、よりインテリジェントな運用への明確なロードマップを提供します。
3. 始める前に必要な基礎知識
Agentforce を効果的に開発および設定するには、以下の知識グループを習得する必要があります。
a. Salesforce 管理者と開発者の基礎
- Salesforce データモデル：オブジェクト、フィールド、リレーションシップ（ルックアップ、マスター-ディテール）、データアクセス権限（FLS、レコードレベルセキュリティ）を理解します。
- Flow と自動化：Autolaunched Flow や Screen Flow を構築する能力。これらはエージェントにアクションを割り当てるための中核です。
- Apex（プロコード）：高度なカスタム機能を拡張する必要がある場合、Apex Class/Invocable Methods の書き方を習得します。
b. Generative AI と Salesforce AI スタックの知識
- Prompt Engineering の基礎：LLM から正確な結果を得るために、プロンプトを書き、設定し、調整する方法を知ります。
- Prompt Builder と Einstein Trust Layer：CRM データをプロンプトに組み込む（グラウンディング）仕組みと、Salesforce がデータを外部に漏らさないように保護する方法を理解します。
- Data Cloud / RAG（検索拡張生成）：データが標準化され、AI にコンテキストを提供するためにクエリされる方法の基本を理解します。
c. 開発ツール
- Salesforce CLI と VS Code（Salesforce Extension Pack 付き）に習熟します。
- Agent Script や Agentforce DX などの Agentforce 用の新しい開発ツールセットを使用して、プログラミングとバージョン管理（バージョン管理/CI-CD）をサポートします。
注意：2026年4月以降、Agentforce の Topic という用語は、公式ドキュメント上で Subagent という名称に変更され始めていますが、中核機能は変わりません。
第1部 では、Salesforce Agentforce について知っておくべき知識を紹介しました。第2部
では、実際のカスタマーコンサルティングシステムの実装方法について説明します。お楽しみに！
最後に
ここまでお読みいただき、誠にありがとうございます。
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