はじめに
はじめまして！
今回がQiita初投稿になります。
私は現在、エンジニア2年目、そしてSalesforceに携わって2年目になります。
エンジニアとして最初に参画した案件でSalesforceの開発に携わったことをきっかけに、現在もSalesforceを中心とした開発に取り組んでいます。
主にFlowやApexを使った機能開発、業務の自動化、外部システムとのAPI連携など、幅広い業務に携わっています。
まだまだ勉強の毎日ですが、Salesforceは触れば触るほど奥が深く、日々新しい発見があります。
便利な機能を知るたびに「こんなことまでできるのか！」と思う一方で、思い通りに動かず、画面とにらめっこすることも少なくありません（笑）。
ただ、自分が開発した機能によって、これまで手作業だった業務が自動化されたり、業務が効率化されたりすると、やっぱり嬉しいものです。
最近ではAI技術の進化もあり、Salesforce自体も大きく変わろうとしています。
そこで今回は、自己紹介も兼ねて、実際に開発に携わる中で感じたSalesforceの魅力や導入のメリット・デメリット、最近のアップデート、そして私が考えるSalesforceの未来について書いてみようと思います。
専門的な解説というよりも、実際に開発に携わっている一人のエンジニアとして感じていることを中心にまとめていきます。
Salesforceを使っている方はもちろん、これからSalesforceを学ぼうとしている方にも読んでいただけたら嬉しいです。
Salesforceって、結局何がすごいのか？
Salesforceと聞くと、顧客情報や商談を管理するCRM（顧客関係管理）を思い浮かべる方が多いと思います。
もちろん、それもSalesforceの重要な役割です。
ただ、開発に携わっている立場からすると、Salesforceの魅力はそれだけではありません。
個人的に面白いと感じているのは、企業の業務に合わせて、システムそのものを柔軟に作り込めることです。
例えば、営業活動の管理だけでなく、契約に関する承認フロー、書類管理、外部システムとのデータ連携など、さまざまな業務をSalesforce上で実現できます。
さらに、Flowを使えば画面上の操作で業務を自動化でき、複雑な処理が必要な場合はApexを使って開発することもできます。
標準機能で対応できるところは標準機能を使い、足りない部分を開発で補う。
この柔軟性がSalesforceの大きな魅力だと感じています。
一方で、自由度が高いからこそ、設計を間違えると後々の運用が大変になることもあります。
「作れること」と「作るべきこと」は別。
これは、開発を経験する中で意識するようになったことの一つです。
Salesforce導入のメリット
ここからは、実際にSalesforceを扱ってきた立場から、導入するメリットについて考えてみます。
① 顧客情報を一元管理できる
Salesforceの大きなメリットは、顧客に関する情報を一つのプラットフォームに集約できることです。
例えば、顧客の基本情報、商談の進捗、過去の活動履歴などを関連付けて管理できます。
Excelや複数のシステムで情報を管理している場合、「最新の情報はどこにあるんだっけ？」という状況が発生することもあります。
Salesforceに情報を集約することで、必要な情報を探す手間を減らし、部門間での情報共有もしやすくなります。
また、蓄積されたデータをレポートやダッシュボードで可視化できるため、営業活動の状況や成果を把握しやすくなる点も魅力です。
ただし、導入すれば自動的に情報が整理されるわけではありません。
どの情報を、誰が、どのタイミングで登録するのか。
こうした運用ルールまで設計することが重要だと思います。
② 業務を自動化できる
開発者として特に魅力を感じるのが、業務の自動化です。
SalesforceにはFlowという自動化機能があります。
例えば、以下のような処理を実現できます。
- 商談の進捗に応じて担当者へ通知する
- 条件に応じて関連レコードを自動作成する
- 入力された情報をもとに必要な処理を分岐させる
- 指定した日時に処理を実行する
これまで人が手作業で行っていた処理を自動化することで、作業時間の削減や対応漏れの防止につなげられます。
また、標準機能だけでは難しい処理も、Apexと組み合わせることで実現できる場合があります。
実際にFlowとApexを組み合わせた開発にも携わってきましたが、業務要件に応じてさまざまな実装方法を選択できるところが面白いと感じています。
③ 外部システムと連携できる
Salesforceは、外部システムとAPIを使って連携することもできます。
例えば、別のシステムで登録された情報をSalesforceに取り込んだり、Salesforce上のデータを外部サービスへ送信したりすることが可能です。
私自身もApexを使った外部API連携の開発に携わってきました。
外部システムと連携することで、Salesforce単体では実現が難しい業務にも対応できるようになります。
ただし、認証方式や通信エラー、データの整合性など、考慮すべきことも増えます。
このあたりは、また別の記事で詳しく書いてみたいと思っています。
Salesforce導入のデメリット
ここまでメリットを紹介しましたが、当然ながら良いことばかりではありません。
実際に開発・運用に携わる中で、難しいと感じる部分もあります。
① 導入・運用コストがかかる
Salesforceは非常に多機能ですが、その分、導入や運用にはコストがかかります。
利用する製品やエディション、ユーザー数によってライセンス費用が変わり、追加機能や外部サービスの利用によって費用が増える場合もあります。
また、ライセンス費用だけでなく、初期構築や運用保守にかかる費用も考慮する必要があります。
そのため、導入前に「何を実現したいのか」を明確にしておくことが重要です。
すべての業務をSalesforceに集約することが、必ずしも最適とは限りません。
業務の規模や目的に応じて、導入範囲を検討する必要があると思います。
② カスタマイズが増えるほど複雑になる
Salesforceは柔軟にカスタマイズできる反面、機能を追加し続けるとシステム全体が複雑になりがちです。
例えば、一つの項目を更新しただけで複数のFlowが起動したり、入力規則によって保存できなくなったりすることがあります。
「ここの設定を少し変更するだけだから大丈夫だろう」
と思っていたら、思わぬところに影響が出る。
Salesforce開発では、そんなこともあります（笑）。
そのため、開発時には既存機能への影響を確認し、設計内容や変更履歴を残しておくことが重要です。
特に運用が長く続いている環境では、既存の仕組みを理解すること自体が大切な仕事だと感じています。
③ 現場に定着しなければ意味がない
これはSalesforceに限った話ではありませんが、どれだけ便利なシステムを導入しても、実際に使ってもらえなければ効果は限定的です。
入力項目が多すぎたり、操作が分かりにくかったりすると、利用する側の負担になってしまいます。
開発する側としては、いろいろな機能を作りたくなることもあります。
しかし、利用者にとって必要なのは、必ずしも機能の多いシステムではありません。
必要な情報を、必要なタイミングで、できるだけ簡単に扱えること。
その視点を忘れずに開発していきたいと思っています。
2026年、Salesforceはどう進化しているのか？
ここからは、最近のSalesforceのアップデートについて触れていきます。
2026年9月15日〜17日に開催されたDreamforce 2026では、AIに関するさまざまな発表がありました。
個人的に注目しているのは、Salesforceが単にAIを搭載したCRMではなく、AIが実際の業務を遂行するプラットフォームへと進化しようとしている点です。
今回は、特に気になった3つを紹介します。
※以下は2026年9月27日時点の公開情報をもとにしています。発表段階やプレビュー段階の機能も含まれるため、利用可否や提供時期については公式情報をご確認ください。
① Agentforceの進化
まずはAgentforceです。
Agentforceは、Salesforceが提供するAIエージェントのプラットフォームです。
従来のチャットボットのように質問へ回答するだけではなく、Salesforceに蓄積された情報や業務プロセスを活用し、さまざまなタスクを実行できることが特徴です。
2026年9月には、営業・カスタマーサービス・コマースなどの業務に対応する新たなAIエージェント群が発表されました。
AIエージェントがより複雑な業務に取り組み、他のエージェントと連携しながら業務を進める方向へと進化しています。
例えば営業領域では、顧客情報や過去の活動履歴をもとに、次のアクションを提案したり、営業活動を支援したりする活用が考えられます。
これまでは人間がSalesforceを操作して業務を進めることが中心でした。
しかし、今後はAIエージェントが業務の一部を担い、人間が確認や判断を行う形が増えていくのではないでしょうか。
個人的には、AIがどこまで業務を実行できるようになるのか、非常に楽しみな分野です。
参考：Salesforce公式 Agentforceの拡張について
② AIforceの発表
個人的に、今回の発表で特に気になったのがAIforceです。
2026年9月、Salesforceは新たなインターフェース層であるAIforceを発表しました。
AIforceは、Salesforce内のデータやワークフロー、ビジネスロジック、権限などを、さまざまなAIインターフェースから活用できるようにする構想です。
これを知って、Salesforceの使い方そのものが変わっていくのではないかと感じました。
例えば、これまではSalesforceの画面を開き、対象のレコードを検索して情報を確認する必要がありました。
今後は、AIとの会話を通じて必要な情報を取得したり、業務を実行したりする場面が増えるかもしれません。
もちろん、すべての操作がAIに置き換わるとは思っていません。
ただ、利用者がSalesforceの画面や操作方法を細かく理解していなくても、必要な業務を進められるようになるとしたら、非常に面白い進化だと思います。
開発者としても、既存のSalesforceのデータや業務ロジックをAIからどのように活用できるのか、今後注目していきたいところです。
参考：Salesforce公式 AIforceの発表について
③ Winter '27のアップデート
Salesforceでは、定期的に大型アップデートが行われています。
2026年9月現在、Winter '27のリリースノートも公開されています。
今回のリリースでは、AIエージェントの活用や業務自動化、各種機能の改善などが紹介されています。
特にFlow関連では、以下のような機能が紹介されています。
- リストビューや関連リストから、画面フローを使って複数レコードを処理する機能
- Flowのテストを支援する専用のテストモード（ベータ版）
- Flowにタグを付け、用途や業務単位で分類・検索する機能
普段Flowを扱っている身としては、こういった改善も気になるところです。
特にFlowの数が増えてくると、どのFlowが何の業務に関係しているのか、管理するだけでも大変になります。
タグによって整理できるようになるのは、運用・保守の面でも便利そうだと感じました。
AI関連のアップデートが注目されがちですが、既存機能の使い勝手が改善されることも、実務では非常にありがたいことだと思います。
一方で、運用・開発を担当する立場としては、既存のカスタマイズへの影響や、新しい設定への対応も考慮する必要があります。
新機能を知ることも大切ですが、それを実際の業務にどう活用できるかを考えることが、エンジニアとしての腕の見せどころだと思っています。
参考：Salesforce Winter '27 リリースノート
私が考えるSalesforceの未来
ここからは、あくまで私個人の考えです。
Salesforceは今後、単なる顧客管理システムから、人間とAIが協力して業務を進めるプラットフォームへと変わっていくのではないかと思っています。
これまではSalesforceにデータを登録し、そのデータを人間が確認して判断することが基本でした。
しかし、AI技術の進化によって、蓄積されたデータをAIが分析し、次に必要なアクションを提案したり、一部の業務を自動で実行したりすることが可能になってきています。
例えば、営業担当者が過去の商談履歴を一つずつ確認しなくても、AIが状況を整理し、次に取るべきアクションの候補を提示してくれる。
そんな働き方が、今後さらに身近になっていくのではないでしょうか。
ただし、AIがあれば何でも解決するわけではない
ここで重要になるのが、データの品質です。
どれだけ優秀なAIを導入しても、Salesforceに登録されているデータが古かったり、必要な情報が不足していたりすれば、正しい判断につながらない可能性があります。
例えば、商談のフェーズが更新されていなければ、AIは実際の進捗を正しく把握できません。
顧客情報が不足していれば、提案の精度にも影響するでしょう。
つまり、AIを活用するためには、その土台となるSalesforceのデータ設計や運用が、これまで以上に重要になると考えています。
AIを導入する前に、まずはデータを正しく管理できる状態を作る。
一見地味な部分ですが、ここが非常に大切なのではないでしょうか。
Salesforceエンジニアに求められるものも変わっていく
私はこれまで、Salesforceの開発を中心に経験を積んできました。
FlowやApexを使って機能を実装し、業務を効率化することが主な役割でした。
もちろん、これらの技術が今後不要になるとは思っていません。
むしろ、AIが業務を実行するための仕組みや、安全に処理を行うための設計など、既存の開発技術が活躍する場面は引き続きあると考えています。
その一方で、今後はSalesforceだけでなく、AIや外部システムとの連携、データの活用方法など、より幅広い知識が求められるようになるのではないでしょうか。
個人的には、今後のSalesforceエンジニアには、技術力だけでなく、業務全体を理解する力もさらに重要になると思っています。
どの業務をAIに任せるのか。
どこは人間が判断するべきなのか。
どのようなデータが必要で、どのような仕組みを作るべきなのか。
こうしたことを考え、適切な技術を組み合わせて実装できるエンジニアになりたいです。
私自身、AI開発についてはまだ勉強中です。
まずは小さな機能から実装し、SalesforceとAIを組み合わせることで、どのような業務改善ができるのか試していきたいと思っています。
最後に
今回は初投稿ということで、Salesforceに携わってきた経験をもとに、その魅力や課題、そしてこれからの未来について書いてみました。
エンジニア2年目、Salesforce歴も2年目。
まだまだ知らない機能も多く、日々勉強の連続です。
特に最近はAI関連の進化が早く、少し目を離している間に新しい技術が発表されています。
追いかけるのも大変ですが、その分、新しいことに挑戦できる楽しさもあります。
個人的には、これからのSalesforce開発において大切なのは、単純に機能を作ることだけではなく、業務全体を理解し、適切な技術を組み合わせて課題を解決することだと思っています。
今後は、実際に開発してきたFlowやApex、外部API連携などの実装方法に加え、開発中につまずいたことや解決方法についても記事にしていく予定です。
自分自身のアウトプットとしてはもちろん、同じようにSalesforceを扱っている方の参考になれば嬉しいです。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました！