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【northernforce#54】SalesforceにおけるAgentforceの位置づけ...
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YutoSato
January 20, 2026
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【northernforce#54】SalesforceにおけるAgentforceの位置づけ・事例紹介
YutoSato
January 20, 2026
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Transcript
northernforce#54 Salesforceにおける Agentforceの位置づけ Agentforceの事例紹介 2026.01.20 | 佐藤 (Kitalive) 1
自己紹介 • 氏名:佐藤雄斗 • 所属:株式会社キットアライブ CS部 リードエンジニア nothernforce コミュニティリーダー •
Salesforce歴:4年 Salesforceの導入支援、カスタマイズ • 趣味:ちいかわ (推しはくりまんじゅう ) 2
Agentforceとは?: どういった存在? 代表的な4つのエージェント例: 何ができるのか? ビジネスメリット: 導⼊によって得られる3つの価値 国内公式事例: ⽇本企業の最新活⽤シーン紹介 ワークに向けて: エージェント設計への最初の⼀歩
本日のアジェンダ 3
Agentforceとは? どういった存在? 4
「CRM、データ、外部システムを統合し、⾃律的に顧客や従業員をサポートするAIエージェント」 Agentforceとは? 自律的な判断 Atlas推論エンジンを搭載。指⽰を 待つのではなく、⽬標達成のため に⾃ら計画を⽴て、評価し、実⾏ します。 Data Cloud連携 Data
Cloudに蓄積されたリアルタ イムの顧客データ、メタデータ、フ ローを直接活⽤し、深い⽂脈を理 解します。 信頼と安全 Einstein Trust Layerにより、デー タのプライバシーとセキュリティを 確保しながら、正確なアクション を実現します。 5
チャットボットから「エージェント」へ 機能‧特徴 従来のチャットボット Agentforce (AIエージェント) 動作の仕組み 事前に定義されたルールに基づく 推論エンジンによる⾃律的な計画⽴案 データ活⽤ 限定的な静的データ
Data Cloudによるリアルタイム全⽅位データ 可能なアクション 情報の提供‧FAQ回答 タスクの完結(受注、予約、トラブル解決) 可⽤性 特定のトリガーが必要 24時間365⽇、プロアクティブに対応 6
代表的な4つのエージェント例 何ができるのか? 7
Service 24時間365⽇のカス タマーサポートを 完結。 Sales リード育成や商談 設定を⾃律的に実 施。 Marketing キャンペーンの企
画と配信を最適 化。 Commerce ショッパー体験と 店舗運営を⽀援。 代表的な4つのエージェント例 8
即時問題解決: ナレッジベースを元に回答を⽣成 し、問い合わせを⾃律的に解決。 注⽂‧予約管理: 配送状況の確認やスケジュールの 変更を直接実⾏。 シームレスな移⾏: 複雑な案件は適切な担当者へ全 ての⽂脈を引き継いで移⾏。 Service
での活用例 9
SDR(リード育成): Webからのリードに対し即座 に、かつ⽂脈に沿ったフォロー(メール送信や営業 担当へのエスカレーション)を実施。 Sales Coach: 実際のCRMデータを元に、営業担当 者と商談のロールプレイングを実施。営業担当へ のフィードバックを⾏う。 商談準備:
会議の要約やネクストアクションの提案 を⾃律的に実施。 Salesでの活用例 10
キャンペーンの⾃動⽣成: ⽬的を⼊⼒するだけで、 対象セグメントとメッセージ案を構成。 リアルタイム最適化: 顧客の反応を学習し、配信タ イミングや内容を⾃動で調整。 パーソナライズ: 顧客⼀⼈ひとりの嗜好に合わせた 画像を⾃動⽣成し提供。 Marketingでの活用例
11
パーソナル‧コンシェルジュ: ショッパーの意図を 汲み取り、最適な商品を提案‧⽐較。 マーチャント⽀援: 新商品の説明⽂作成や、サイト 構成の更新をAIが⾃律的に実⾏。 プロモーションの⾃動化: 在庫状況や売上トレンド に基づき、最適な割引設定を提案。 Commerceでの活用例
12
Agent Builder でスキルを定義 標準エージェントだけでなく、独⾃の業務プロセスに特 化したエージェントを作成可能です。 既存資産の再利⽤: 既に作成済みの Flow や Apex
を AI の「アクション」として登録。 知識源の指定: どの Data Cloud 項⽬やナレッジを 参照するかを定義。 さらに、独自の Custom Agent を構築 13
導入によって得られるメリット ビジネス価値の最⼤化 14
24/7 ⾃律稼働 リソースの限界を超えた対応力 従業員数を増やすことなく、サポートや営業の対応キャパシティを 劇的に拡⼤します。⼈間はより複雑で「共感」が必要な業務に専念 できます。 メリット1:圧倒的なスケール 15
「正しい知識」が AI の信頼を⽣む Salesforce Data Cloud に統合された「企業の全デー タ」を直接参照するため、ハルシネーション(誤情報) を抑え、正確な回答を⽣成します。 メリット2:Data
Cloud による高精度 16
Einstein Trust Layerの特徴(⼀部抜粋) 学習の禁⽌: ⼊⼒されたデータが外部LLMの学習に 使われないことを保証。 データマスキング: PII(個⼈を特定できる情報)を ⾃動で保護。 メリット3:企業レベルの安全性
※その他詳細は公式helpを参照。 17
国内における公式活用事例 ⽇本企業の変⾰シーン 18
事例1:Salesforce様 https://www.salesforce.com/jp/news/ stories/agentforce-customer-support-l essons-learned/ 19
事例1:Salesforce様 20
事例1:Salesforce様 21
事例1:Salesforce様 22
事例1:Salesforce様 23
事例1:Salesforce様 24
事例2:アフラック様 https://www.salesforce.com/jp/custo mer-stories/aflac/ https://www.salesforce.com/jp/news/ press-releases/2025/04/09/aflac-custo mer-news/ https://ps.nikkei.com/salesforce2401/ vol12.html 25
事例2:アフラック様 26
事例2:アフラック様 27
事例2:アフラック様 28
事例3:日立ハイテク様 (AWTT) https://www.salesforce.com /jp/events/webinars/agentf orce-world-tour-tokyo-2025- 2-a6/ 29
事例3:日立ハイテク様 (AWTT) 30
事例3:日立ハイテク様 (AWTT) 31
事例3:日立ハイテク様 (AWTT) 32
事例3:日立ハイテク様 (AWTT) 33
既存資産の最大化 これまでの設定やデータが AI の「知能」と「⼿⾜」になり ます。 人間の役割の再定義 AIは作業を、⼈間は「戦略」 と「共感」を担うパートナー シップへ。 まずは試してみる
標準エージェントから始め、 ⾃社独⾃の価値を拡張しま しょう。 まとめ:Agent-First の時代へ 34
自社の業務に活用できそうな Agentforceを考えてみる ご清聴ありがとうございました。 この後のワークで「⾃社のエージェント」を考えてみましょう! 35
SIPOC分析を用いてみましょう! https://www.sbbit.jp/article/cont1/32889 • Supplier ◦ プロセスにインプットを提供する人 /部門/システム • Input ◦
プロセスに必要な情報/材料/リ ソース • Process ◦ 実行される活動やステップ(通常 3~7ステップ程度で記述) • Output ◦ プロセスの結果として生成される 成果物 • Customer ◦ プロセスの出力を受け取る人/部 門/システム 36
なぜSIPOC分析を用いるのか? AIエージェントの教科書 なぜAgentforceについて考えるのに「SIPOC分析」を 用いるのか? • エージェントを業務プロセスの中で最適に機能させる視点を得ら れる。 • エージェントが行う業務の範囲が明確になる。 •
エージェントが動く前後の業務の流れが明確になることで、「導 入の目的・期待される効果」「エージェントが上手く機能するため に必要な情報・データ」が明確になる。 • エージェントを使う関係者間で共通認識を作成できる。 37
Salesforce様事例をSIPOC分析に当てはめると … Agentforceによるカスタマーサポートの SIPOC分析 1. Supplier(供給者) • 顧客(ユーザー): 問い合わせを行う当事者。 •
ナレッジマネージャー(社内専門家): 正確な回答の根拠となる記事やドキュメントを作成 ・管理する担当者。 • システム管理者: Salesforce Data CloudやCRMのデータを整備・管理する IT部門。 2. Input(インプット) • 顧客のクエリ: チャットやポータルからの具体的な質問や問題。 • CRMデータ(信頼できるデータ): 顧客の契約状況、過去のやり取り、製品使用状況など のコンテキスト。 • ナレッジベース(記事): 公開されているFAQや、社内向けの最新解決策ドキュメント。 • ガードレール(設定): AIが回答して良い範囲や、トーン&マナーの定義。 3. Process(プロセス) 1. 意図の解釈( Intake): 顧客の問い合わせ内容を AIが自然言語処理で理解する。 2. グラウンディング( Context): Data Cloud等から、その顧客に関連する最新のデータやナ レッジを収集し、情報の正確性を担保する。 3. 自律的アクション( Action): 回答の生成だけでなく、必要に応じて「予約の変更」「ステータ スの更新」などの業務処理を実行する。 4. エスカレーション( Hand-off): AIで解決できない複雑な問題や感情的なケアが必要な場 合、文脈を維持したまま人間のエージェントに引き継ぐ。 5. フィードバックループ( Loop): 対応結果を記録し、ナレッジの不足や改善点を特定する。 4. Output(アウトプット) • 即時の解決回答: 待機時間なしで提供される正確なソリューション。 • 更新された顧客レコード: 対応履歴や処理結果が反映された CRMデータ。 • 要約された引き継ぎ情報: 人間のエージェントに渡される際のコンテキスト(これ までの経緯のまとめ)。 • 業務効率化データ: 処理時間(AHT)の短縮や自己解決率の向上を示す指標。 5. Customer(顧客) • エンドユーザー(顧客): 24時間365日、迅速かつ正確なサポートを受ける。 • カスタマーサポート担当者(人間): 定型的な問い合わせから解放され、より複雑 で付加価値の高い業務に集中できる。 • ビジネスリーダー: サービス品質の向上と運用コストの最適化を享受する経営 層。 38
tldrawを使って実際に手を動かしてみましょう! https://www.tldraw.com/f/2lt d3g3U0DgnWsZYj14uI?d=v-99 6.-2623.8866.4865.page 39
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