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Agentforce_ AIによるカスタマーサポートの変革
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Yoshi
May 19, 2026
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Agentforce_ AIによるカスタマーサポートの変革
Yoshi
May 19, 2026
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Transcript
northernforce #58 Agentforceによる カスタマーサポートの変⾰ 繁忙期の限界を突破し、顧客体験と効率を両⽴させる次世代戦略 Strategic Presentation Salesforce | Agentforce
Implementation Guide 株式会社キットアライブ 吉松 保博
⽬次 1.現状の課題とAIの役割 2.データ連携による個別化と⾃動化 3.安全な運⽤と価値の最⼤化 ⽬次
自己紹介 ▪名前 吉松 保博(よしまつ やすひろ) ▪所属 株式会社キットアライブ 運用保守チームリードエンジニア、 スキルアップWG ▪経歴
システムエンジニア@独立系SI企業(3年) 牧場スタッフ@浦河の牧場(3ヶ月) システムエンジニア@札幌のリフォーム会社の情報システム部門(1年半) システムエンジニア@札幌の医療系SI企業(3年半) 現職(2018年3月~) Salesforce 8年目 ▪趣味 映画鑑賞、読書、筋トレ ▪ストレングスファインダー 慎重さ、内省、責任感、運命思考、学習欲 ⾃⼰紹介
1. 現状の課題とAIの役割 なぜ今、従来の「FAQ回答」だけでは不⼗分なのか
1スライド1メッセージ:⼈⼿によるさばきは限界に達している 03 年末セールなどのピーク時には類似の問い合わせが急増し、 現場は常にパンク状態となる 対応遅延による顧客満⾜度の低下 オペレーターごとの回答品質のばらつき 重要案件の⾒落としリスクの顕在化 繁忙期の問い合わせは「⼈⼿」の限界へ
Agentforceの役割:FAQ回答から⼀次対応業務へ 04 意図の理解‧分類 単なるキーワードマッチングで はなく、問い合わせの「真意」 を深く理解し、最適なカテゴリ へ⾃動分類します。 ⾃動回答‧返信 過去のナレッジと現状のコンテ キストに基づき、⾃然な回答案
を⽣成。承認フローを経て即座 に返信します。 担当者⽀援 複雑な案件は、AIが調査結果と 回答のドラフトを準備した状態 で、シームレスに⼈間に引き継 ぎます。 AIが担うべきは「⼀次対応業務」の完遂
2. データ連携による個別化と⾃動化 SalesforceのデータがAIに「⽂脈」を与える
データ活⽤による 「個別化」 個別化の基盤:Salesforceデータとの強固な連携 06 ⼀般的なAIとの最⼤の違いは、Salesforce上の動的なデー タ(注⽂‧配送‧顧客情報)と直接つながっていること 「発送済み」なのか「準備中」なのか。顧客ごとのリアル タイムな状況に即した、嘘のない正確な回答をAIが⾃律的 に⽣成
アクションの⾃動化:判断を伴う業務の⾃律実 ⾏ 07 変更可能な場合 配送ステータスを確認し、変更可能と判断。AIが正しい 住所を聞き取り、Salesforceのレコードを⾃動更新 変更不可な場合 既に発送済みの場合はその旨を伝え、再配達の⼿配や 配送業者への連絡⽅法など、最適な代替⼿段を案内 住所変更:判断して更新する業務アクション
3. 安全な運⽤と価値の最⼤化 ⼈とAIの最適な協調体制を構築する
安全性の確保:AIが抱え込まず、重要案件は⼈へ 09 リスク検知のエスカレーション AIは「破損」「怒り」「法的措置」といった緊急性の⾼い キーワードや感情を即座に検知 AIが無理に抱え込まず、⾼優先度ケースとして⾃動作成。熟 練した⼈間のオペレーターへ、⽂脈を添えてエスカレーショ ン 重⼤トラブルを検知し「⼈」へつなぐ
単純な定型業務をAIが⾃動化することで、⼈間は「判断が必要な⾼度な案件」に集中 結果として顧客体験と業務効率を同時に最⼤化する 導⼊価値の総括:効率向上とCX改善のシナジー 10 「省⼒化」と「リスク管理」の両⽴
ネクストステップ:⾃社業務へのAgentforce適⽤計画 11 AIに任せる範囲の明確化 ⾃動化の境界線をどこに引くか。定型的な業務フローの洗い出し ⼈へ渡す条件(エスカレーション‧ルール) 感情、⾦額、法的リスクなど、⼈間が介⼊すべきトリガーの設定 更新すべきデータの定義 Salesforce上のどの項⽬を参照し、どの項⽬を更新させるか ワークショップで整理すべき3つの観点
Q&A ご質問‧ご相談を承りま す。 Thank you for your attention. 12