Salesforceに学ぶAIエージェントの概念 - Trailhead学習の備忘録

Posted at 2025-03-07

はじめに

Salesforceが提供する「Agentforce」を通じて、業務向けAIエージェントの基本概念について学んだ内容をまとめました。この記事は概念理解を中心とした備忘録として、AIエージェントを業務に活用したい方の参考になれば幸いです。

生成AI技術の発展により、自然言語で会話しながら業務を支援する「AIエージェント」が登場しています。これらは単なるチャットボットではなく、ユーザーの要求を理解し、適切なアクションを実行できる知的な存在です。

Salesforceが提供するAgentforceは、CRM環境に特化した会話型AIエージェントであり、業務向けAIエージェントの代表例として学ぶ価値があります。

AIエージェントの構造を理解することは、その可能性と限界を把握する上で重要です。Agentforceの例から、一般的なAIエージェントは次の要素で構成されていることがわかります：

企業環境で活用するAIエージェントには、強固な信頼性が求められます：

単なるコマンド実行ではなく、人間らしい対話を通じてユーザーを支援します：

漠然とした要求から具体的なアクションへと変換する能力：

Agentforceの例から学ぶ、AIエージェントの基本的な動作の流れは以下の通りです：

特に興味深いのは「推論エンジン」の役割です。これはLLM（大規模言語モデル）を活用して、ユーザーの漠然とした要求を具体的な実行プランへと変換します。いわばオーケストラの指揮者のように、さまざまな機能を調和させて目的を達成します。

業務向けAIエージェントの強みは、既存システムと連携して能力を拡張できる点にあります：

Agentforceの例では、既存のSalesforce機能（フロー、Apex等）を活用してカスタムアクションを作成できます。これにより、AIエージェントは単なる汎用ツールではなく、特定の業務に深く統合された専門アシスタントへと進化します。

Trailheadの学習から得られた導入のポイント：

AIエージェントは単なるチャットボットを超え、ビジネスプロセスを変革する可能性を秘めています。Salesforceが提供するAgentforceの概念から、私たちは以下の点を学ぶことができます：

今後、様々な業務領域でAIエージェントの活用が進むと予想されます。その際、これらの基本概念の理解が、効果的な導入と活用の土台となるでしょう。

以下は管理者や開発者向けへの紹介動画です。Agentforceの概要の紹介、操作している画面をチェックできます。同チャンネルにも他のテーマの動画があります。

2025年の3月初旬ごろにSalesforceの開発者向けカンファレンス「TrailblazerDX (TDX) 2025」が開催されていて最新動向はSalesforceの公式サイトを参照ください。日本のセールフォース関係者の解説記事が参考になりそうです。