「Agentforce、話題だけど何から始めればいいの？」
「Trailheadはやったけど、自社業務でどう使えるのかイメージが湧かない…」

そんな悩みをお持ちのSalesforce管理者・開発者の皆様向けに、
今回は 「とりあえず動くものを作ってみたい！」 という方向けに、明日から実務で提案できるレベルの実用的かつ効果的なユースケースを題材にしたハンズオンガイドを作成しました。
全6章構成で、（前編）（中編）（後編）となる予定です。

🛠 何を作るのか？

今回構築するのは、営業担当者の事務作業を劇的に減らす 「テキストファイル読み込み＆日報自動作成エージェント」 です。

実現するフロー：

1. 行動（Event）レコードに、メモ書きの「議事録テキストファイル」を添付する。
2. Agentforceに「このファイルから日報を作って」とチャットで依頼する。
3. AIがファイルの中身を読み込み、要約・決定事項・ToDoを抽出して、行動レコードの項目に自動で書き込む。

🎯 なぜこのユースケースなのか？

Agentforceのデモでよくある「レコードの要約」だけでは、実際の業務削減効果が見えにくいことがあります。しかし、「添付ファイル（非構造化データ）を読み込んで、Salesforceのデータ（構造化データ）として保存する」という処理は 、あらゆる業務に応用できる 「自動化の王道パターン」 です。

このハンズオンを通じて、以下のAgentforce開発のコア要素を一度に体験します。

• Agent Builder: エージェントへの指示出し（トピック設定）
• Prompt Builder: 生成AIへの命令（プロンプト）作成
• Flow: 処理の自動化とデータ操作
• Apex: 標準機能では届かない「ファイルの中身を読む」処理（※コピペでOK！）

👤 対象読者と必要な知識

• 対象: Agentforceを初めて触る方、Salesforce管理者、初級開発者
• 前提知識:
  • Salesforceの基本的な設定（オブジェクト、項目作成など）ができること。
  • Flowの基本操作（レコードの取得・更新）がなんとなく分かること。

あなたの組織に「専属のAIアシスタント」を配属させてみましょう！

第1章：環境準備（Sandboxリフレッシュと権限設定）

Agentforceの実装を始めるにあたり、まずは安全かつ機能が有効化された環境を準備します。
生成AI機能はライセンスや権限周りが複雑になりがちですので、ここで確実に土台を固めます。

1-1. Sandboxの準備と注意点

まず、開発用のSandboxを用意します。

本番環境からのリフレッシュ

AgentforceやData Cloudのライセンスは、本番環境に紐付いています。そのため、本番環境からリフレッシュしたSandboxを使用するのが最も確実です。

1. [設定] > [Sandbox] から新規作成、またはリフレッシュを行います。
   Point: 作成時に「Salesforce Data Cloud」や「Einstein」関連のライセンスがSandboxにコピーされる設定になっているか確認してください（通常は自動でコピーされます）。

1-2. 生成AI機能の有効化

Sandboxにログインしたら、まずはAIのスイッチを入れます。

1. [設定] > [Einstein 設定] を開きます。

2. 「Einstein を有効化」 をオンにします。
   これをオンにしないと、そもそもAgentforceやPrompt Builderが動きません。
   

3. [設定] > [Agentforce スタジオ] > [Agentforce エージェント] を開きます。

4. 「Agentforce」 をオンにします。
   

1-3. 権限セットの割り当て（管理者用）

次に、あなた自身（システム管理者・開発者）がAgentforceを構築・テストできるように権限を付与します。

[設定] > [ユーザ] > [自分のユーザ] を開き、以下の権限セットまたはユーザー設定を割り当ててください。

1-4. エージェントの新規作成

機能が有効になったら、実際に動かすエージェントを作成します。

1. [設定] > [Agentforce スタジオ] > [Agentforce エージェント]にある [新しいエージェント] ボタンをクリックします。
2. [Agentforce Employee Agent] を選択して [次へ] をクリックします。
   💡Agentforce Employee Agent が表示されない場合、ライセンスが足りない可能性あり
3. 「トピックを選択」画面が表示されます。
   ここではデフォルトで選択されているものをそのまま残して [次へ] をクリックします。※今回作成する「日報作成」機能は、後ほど独自のトピックとして追加するため、ここは標準のままでOKです。
4. エージェントをカスタマイズ（超重要！）
   この画面で入力する内容は、単なる管理用のメモではなく、AI（LLM）への直接的な指示として機能します。ここで英語のまま進めてしまうと、AIが英語で返答したり、日本の商習慣に合わない振る舞いをしたりする原因になります。
   以下のポイントを押さえて、必ず日本語で設定してください。

各項目の設定ポイント

すべての設定を入力したら、[次へ] をクリックして進みます。

データソースを選択
省略できます。そのまま [作成] をクリックすると、Agentが作成され、Agetntforce Builderの画面に遷移します。

言語設定
「言語のデフォルト値」に「Japanese」を設定。
「語調」は「カジュアル」を設定（好みで良いです）。

※設定は自動保存されていますので、設定したら閉じてもOKです。

1-5. エージェントの利用者を指定する

「このエージェントを使っていい人」 を明示的に指定する必要があります。

1. [設定] > [Agentforce エージェント] を開きます。
2. 先ほど作成したエージェント（例:営業サポートAIさん）をクリックします。
3. [エージェントアクセス] タブをクリックします。
4. [エージェントアクセスが含まれるプロファイル] のセクションにある [追加] をクリックします。
5. 利用させたいプロファイル（例:システム管理者）を追加して保存します。

これで環境と権限の準備は整いました。
次章では、この環境を使って、AIが日報を書き込むための「器（オブジェクト）」と、ファイルを読み込むための「Apex部品」を作成していきます。

第2章：下準備（保存先の確認とApex部品の作成）

環境の準備が整ったら、次はAIが仕事をするための「道具」を揃えていきます。
今回は、できるだけシンプルに実装するため、新しい項目は作らずに標準機能を活用します。

2-1. 入出力の場所を確認する（ページレイアウト）

AIが仕事をするためには、 「議事録ファイルを入れる場所（入力）」 と 「日報を書き込む場所（出力）」 の2つが、行動レコードの画面上に揃っている必要があります。

今回は以下の標準機能を使用します。

• 入力: 関連リストの「ファイル (Files)」
• 出力: 標準項目の「説明 (Description)」

確認手順

お使いの環境で、「行動」のページレイアウトにこれらが正しく配置されているか確認します。

1. [設定] > [オブジェクトマネージャ] > [行動 (Event)] を開きます。
2. [ページレイアウト] をクリックし、使用しているレイアウト（例: 行動 レイアウト）を開きます。
3. 「説明 (Description)」 項目が配置されていることを確認します。
   • ※ここにAIが日報を追記します。
4. 「関連リスト」 セクションに 「ファイル」 が追加されていることを確認します。
   • ※ここに議事録テキストをアップロードします。もし無ければ、上部のパレットからドラッグ＆ドロップで追加してください。

2-2. ファイルを読み込む「部品」を作る (Apex)

実は、Salesforceの標準機能である「Flow」だけでは、添付ファイル（ContentVersion）の中身のテキストデータを直接読み取ることができません。
そこで、Flowから呼び出して「ファイルのIDを渡すと、中身のテキストを返してくれる」という小さなApexクラスを作成します。

手順：Apexクラスの作成

1. 画面右上の [歯車アイコン] をクリックし、[開発者コンソール (Developer Console)] を開きます。
2. メニューの [File] > [New] > [Apex Class] を選択します。
3. 名前に FileToTextConverter と入力して [OK] をクリックします。
4. エディタが表示されるので、元々書かれているコードをすべて削除し、以下のコードをコピー＆ペーストしてから、[File] > [Save] してください。

public class FileToTextConverter {
    // Flowから呼び出せるように @InvocableMethod アノテーションを付ける
    @InvocableMethod(label='Convert File to Text' description='Reads a text file ContentVersion and returns string')
    public static List<String> convertToString(List<Id> contentVersionIds) {
        List<String> resultStrings = new List<String>();
        
        // Flowから渡されたファイルID(ContentVersionId)のリストを処理
        for (Id cvId : contentVersionIds) {
            try {
                // ファイルの中身(VersionData)を取得
                ContentVersion cv = [SELECT VersionData, FileExtension FROM ContentVersion WHERE Id = :cvId LIMIT 1];
                
                // 今回はテキストファイル(.txt)などを想定してStringに変換
                if (cv.VersionData != null) {
                    resultStrings.add(cv.VersionData.toString());
                } else {
                    resultStrings.add('');
                }
            } catch (Exception e) {
                // エラー時はエラーメッセージを返す
                resultStrings.add('Error reading file: ' + e.getMessage());
            }
        }
        return resultStrings;
    }
}

これで、AIが入出力するための場所と、データを読み込む道具が揃いました。 次章では、いよいよ生成AIの頭脳部分である「Prompt Builder」の設定に入ります。

👉 中編：Prompt BuilderとFlowの実装 へ続く