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January 20, 2026

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

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January 20, 2026
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  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
  2. 「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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. https://static.vecteezy.com/system/resources/previews/068/352/012/non_2x/businessman-avatar-outline-male-professional-icon-simple-line-drawing-formal-suit-and-tie- minimalistic-style-illustration-faceless-person-corporate-identity-neutral-expression-free-vector.jpg Source: www.vecteezy.com https://agentmodeai.com/wp-content/uploads/2025/08/0_1-23-1024x574.png Source: agentmodeai.com https://static.vecteezy.com/system/resources/previews/071/504/249/non_2x/call-center-agent-providing-customer-support-in-modern-office-photo.jpg Source: www.vecteezy.com

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