https://qiita.com/nori83/items/095055bcaa812605960f
https://qiita.com/nori83/items/40921b1df17143f70d0b
・旧システム書き漏れ注意、俯瞰図
・決済サービス：決済をSF上の画面から行うAppExchange
・FSLのチェックイン時の位置情報は活動に入る
・作業指示品目＝作業指示のサブタスク（例：XXに相談など）
必要商品＝作業指示を行うにあたって必要な在庫
・NextBestActionにEinstein予測ビルダーを入れられる。・・Einstein 予測ビルダーでは、コードを記述することなく、ビジネスで次に何が起こるかのカスタム予測を作成できます。 予測する内容、値を予測する項目、その項目を含むオブジェクトを決定したら、構築を開始できます。 予測の構築が完了したら、Einstein 予測ビルダーのスコアカードでその結果を確認します。
＜試験ポイント＞
・時間はかりながら90分のシナリオを解く
・時間かかりそうなものはスキップしてQAでリカバリ
・どう解釈したからこう回答したというプレゼン
・データモデルと移行要件、ガバナンスは飛ばし、アクセス要件は少し読む。（たまにトランスレーションワークベンチなどあるため）
・Orgをどう決めたか、ざっくりER、俯瞰図、ソリューションに回答を書く
・「どう解釈したから、こう回答したよ」と話すこと。
★重要★
https://qiita.com/nori83/items/921d3f1d56b84b4afe6c
＜その他＞
Einsteinディスカバリー：の統計モデリングと機械学習（ビジネスデータに関するインサイトを識別し、表面化して視覚化するための統計モデリングと機械学習により、ビジネスインテリジェンスを増強するものです）
＜WeakPoint＞
・データアーカイブの言及が足りない
・インテグレーションパターンの説明が弱い
★
・大規模でインポートウィザードは実態として厳しい
・ESBが解決する拡張性
★拡張性（疎結合・連携ポイントがシンプル）、ロギング、監視やセキュリティ統合
⇒ESBのほうが少量ニアリアルに向いている、キューイング
コンポーネントの再利用性、
⇒ETL：初期データ移行、LDV
・業務に即したソリューション
＜Canvas＞
・対向シスタムの【画面】をそのまま埋め込むケース。
・ただし対向が改修できること（CanvasのJavaScriptライブラリを読み込めるか）が条件
・認証方式はOAuth、ないしはSignedリクエスト（後者は、接続アプリケーションのように、Client_id、Client_Secretを対向に埋め込み、Salesforce側はその埋め込みが払い出したものかを確認して認証する）
https://qiita.com/nori83/items/05bf5be31c56244926ff
＜プラットフォームイベント＞
非同期のほうがUIUX考慮したときによい（画面にすぐ返す場合は同期）
非同期の中でもApexなどあるが、Apexは対向が落ちてた時にリトライができない。プラットフォームイベント＋ESBであればコンフィグだし、72時間バスにデータたまる。なのでＰＦイベントがよい。（ミドルウェアがないケースなどはプラットフォームイベントは使えない。対向がPubSubやストリーにングに対応していない。）
＜データアーカイブ＞
（１）1テーブルに100万件以上の場合、要件やパフォーマンスに応じてアーカイブを検討。
（２）別ストレージへのアーカイブは、
（a）履歴などDB構造が変わる可能性の低い履歴⇒BigObject（インデックスを貼りなおす場合、オブジェクトを作りなおしたりする必要があるので扱いづらい。なので項目が変わらない履歴など仕様変更が置きづらいものに適している。
（b）注文データなど項目が変わりやすいデータについては、例えば社内にストレージがある場合、そこにETLなど介して定期的にデータを投入。Salesforce側は削除することによりストレージを空かせる。
（c）社内にストレージがない場合、安価で実績/拡張性のあるAWSなど検討。同様にETLで定期的にアーカイブ、Salesforce側は削除
（d）Salesforc画面から上記のようなデータを見れるようにしたい、という場合はSalesforceConnectで関連リストからリアルに少量データを出す方針も検討（ただし1時間2万回のCallOutなど制限あり。）
（３）もし業務的に消していいものであれば、夜間バッチのタイミングで、例えばクローズしたデータを定期削除するケースも検討
★メモ
NextBestActionにEinstein予想ビルダー
Einstien商談・リードのスコアリング（成功したものの強みを学習してスコアリング自動）
Einsteinで議事メモやチャットの返信、言語を生成AIが判断して、ナレッジ結果返す
バーチャルリモートアシスタント：Zoomみたいなの