【northernforce#54】SalesforceにおけるAgentforceの位置づけ・事例紹介

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1. 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
2. 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
3. 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
4. Agentforceとは？ どういった存在？ 4
5. 「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
6. 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
7. 代表的な4つのエージェント例 何ができるのか？ 7
8. 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
9. 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
10. 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
11. 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
12. 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
13. 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
14. 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
15. 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
16. 「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
17. 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
18. 国内における公式活用事例 ⽇本企業の変⾰シーン 18
19. 事例1：Salesforce様 https://www.salesforce.com/jp/news/ stories/agentforce-customer-support-l essons-learned/ 19
20. 事例1：Salesforce様 20
21. 事例1：Salesforce様 21
22. 事例1：Salesforce様 22
23. 事例1：Salesforce様 23
24. 事例1：Salesforce様 24
25. 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
26. 事例2：アフラック様 26
27. 事例2：アフラック様 27
28. 事例2：アフラック様 28
29. 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
30. 事例3：日立ハイテク様 (AWTT) 30
31. 事例3：日立ハイテク様 (AWTT) 31
32. 事例3：日立ハイテク様 (AWTT) 32
33. 事例3：日立ハイテク様 (AWTT) 33
34. 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
35. 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
36. 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
37. 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
38. 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
39. 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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