テスト結果をもとにAIエージェントの対応精度を改善しよう

テストを実施する方へ。テストセンターとプレビュー機能を活用した評価方法を解説します。改善のための重要なポイントが得られます。

AIエージェントのテスト観点と評価基準を整理しよう

AIエージェントのテストに関心のある方へ。テストケース作成や評価基準についての理解を深め、実践的なテスト評価シートを作成する方法を解説します。テスト観点の重要性を学ぶことができます。

ゴールを明確にしてAIエージェント導入計画を立てよう

リリース計画を立てる方へ。リリース条件の重要性とスケジュール設定のポイントを解説します。プロジェクト成功のための実践的な内容が得られます。

成果につながるAIエージェントのユースケースと活用データを選ぼう

AIエージェントの活用を進める方へ、最初に取り組むユースケースの選定方法を解説します。想定効果と実現可能性を考慮した優先度付けのポイントが分かります。

AIエージェントの得意・不得意を踏まえて活用業務を定めよう

AIエージェント活用を考える方へ、業務領域の選定方法を整理します。AI導入の目的を明確にし、効果的な業務改善のポイントを解説します。

AIエージェント活用を成功に導く推進体制を作ろう

AIエージェント活用を進めるために、プロジェクト体制の役割を整理する方法を解説します。各メンバーの責任範囲を明確にし、円滑な実行を促進します。

Agentforce 利用開始に必要な初期設定を進めよう

Agentforce を利用するお客様向けに、利用可能な設定や必要な手順を整理。Agentforce 利用開始時の重要なポイントが分かります。

Agentforce Sales - Engagement(旧名：SDR,Lead Nurturing)を触ってみよう

管理者・推進者向けに、Engagementの基本的な設定から動作確認までの手順を解説します。自動生成メールの構築方法を学ぶことができます。

Agentforce Employee Agent を触ってみよう

Agentforce Employee Agent に関心がある管理者・推進者向けに、設定から動作確認までの基本的な流れを解説します。CRM データを活用したエージェント作成の手順が分かります。

Agentforce Service Agent を触ってみよう

Agentforce Service Agentを契約した管理者・推進者向けに、最小構成での仕組みを体感する方法を解説します。設定の理解が深まることで、業務における活用法が明確になります。

Agentforce オンボーディングプログラム

Agentforce製品を利用するお客様向けに、ビジネスゴール達成のためのオンボーディングプログラムを整理。成功のための重要なステップが理解できます。

AI 導入時のステップと重要なポイント

この記事で学べることAI を導入する時のステップAI を導入する時に重要なポイントAI Coach とはAI と Data Cloud の認定資格ここまで、生成 AI がビジネスにもたらすインパクトや生成 AI の課題、その課題を払拭するために Salesforce が提供しているEinstein Trust Layer と Salesforce のプラットフォームにおける AI の特徴について見てきました。​ここでは、みなさまの Salesforce の組織に実際に AI を導入する場合に、何から着手すべきなのか、そのステップを見ていきましょう。基本的なステップは他のシステム導入と大きく異なるものではありませんが、AI ならではのポイントもありますので、見逃さないようにしてください。AI の導入ステップAI を導入する場合、他のシステム導入時と同様に、目的やゴールを明確にした上で下記のステップでプロジェクトを進めていきます。目的・ゴールの明確化AI ガバナンスの検討ユースケースの検討ソリューションの検討設計・実装・導入導入後の運用・メンテナンス計画・体制構築1. 目的・ゴールの明確化自社に AI を導入することで、どのようなことを実現したいかを明確にしましょう。目的やゴールが明確であれば、どのようなデータが必要となるかを判断することができます。その他、関係者やステークホルダーとの合意形成にも役立ちますし、プロジェクトの範囲の定義や成功指標の設定/進捗の管理、成功の測定が容易になります。そのため、AI 導入の目的やゴールは社内に共有し、合意形成を行いましょう。※組織の AI ビジョンを打ち立てる（Trailhead）も、ぜひご確認ください。2. AI ガバナンスの確立（他の矢羽は後で変更）​AI を適切に利用していくためには、安全性やセキュリティの観点も欠かせません。業務に AI を導入することで得られるメリットを最大化し、リスクを最小限に抑えるためには AI ガバナンスを確立することが重要です。​皆様の会社で、既に確立されている AI 利用ルールやガバナンスを確認したり、再点検・もしくは新たに制定することが必要になるでしょう。​これらについて詳細は、AI ガバナンスを確立する（Trailhead）をご確認ください。3.ユースケースの検討自社のどの業務領域で、AI を活用できそうかを検討します。​以下 Trailhead には、部門毎の AI 活用のアイデアが記載されていますので、参考にしてください。コールセンター：サービスにおける生成 AI の潜在性を検討する（Trailhead）営業部門：生成 AI を使用してスマートに販売する（Trailhead）マーケティング部門：生成 AI を使用して生産性を向上させる（Trailhead）また、以下の Salesforce ブログには、営業部門とカスタマーサービスでのAI活用の動画が含まれていますので、こちらもぜひご参考にしてください。【Saleforce Einstein】Salesforceが開発するAI、Einstein（アインシュタイン）ってなんだ？Einstein は営業にどう役立つ？Einstein はカスタマーサービスにどう役立つの？対話型の AI アシスタントである Agentforce（旧Copilot） の活用方法もございます。営業活動に効果的なAIのプロンプト11選AI ユースケースを挙げる（Trailhead）ユースケースライブラリ（英語）「Agentforceとは？」という方は、Agentforce特設ページをご確認ください。今後、サービス、マーケティング、コマース等の分野で使用可能な AI エージェントがリリースされる予定となっています。待ち遠しいですね！いち早く、「設定を試したい！」という方は「Agentforce Service Agent を設定する」（Trailhead）で専用のPlaygroundをサインアップして設定をすることができるので、お勧めです！​ユースケースを検討したら、導入後に定量的に効果を確認できるよう、現在の値（対象業務にかかっている時間など）と期待値を決めておきましょう。これらは現場のユーザー様にヒアリングを行い、相談しながら決めることをお勧めします。5.ソリューションの検討ユースケースを実現するための具体的なソリューションを検討します。Salesforce で提供している AI は、予測 AI と生成 AI があります。どちらの AI のどの機能を使用するか、もしくは生成 AI と予測 AI を組み合わせることで効果が高まるユースケースもありますので、具体的にどの機能を使用するかを決めましょう。​＊Salesforce で提供しているAIの機能については、Salesforce はどのようにして AI の活用を実現していくのか？ をご確認ください。​また、PoC (技術実証) についても検討することを忘れないようにしてください。（ PoC の詳細は後述します）AI におけるデータの重要性AI を使用するにあたり、最も重要なものはデータです。なぜなら、AI はデータを元に将来の変化の予測や新たなコンテンツ（営業メールや推奨回答など）の生成を行うからです。データの品質が AI の精度に直結すると言っても過言ではありません。※データの品質の重要性については AI におけるデータの基礎（Trailhead）もご確認ください。​では、AI を使用する際に必要なデータはどのようなものなのでしょうか。必要なデータを検討する際は、「AIを使用する目的・ゴールを達成するためにどのようなデータが必要か」を念頭に検討しましょう。果たして現在の業務で使用しているデータで十分でしょうか。​また、以下の観点での確認もしておきましょう。そのデータはどこに保存されていますかSalesforce に保存されていますか様々なシステムに分散して保存されていますかそのデータの品質に問題はありませんか最新の情報に更新されているか必要なデータが欠落していないか入力されている情報は正確かデータに一貫性はあるか重複はないか現在は使われていない不要なデータはないか​必要なデータの有無やその状態（AI で利用可能な状態か）を確認し、不足している場合はデータを追加しましょう。また、適宜既存データの更新や修正を行いましょう。その際、目的やゴールを達成するために必要なデータを準備することを意識しましょう。※関連情報は AI 向けにデータを準備する（Trailhead）もご確認ください​中には、必要なデータが Salesforce に無い・・・と愕然としたお客様もいらっしゃるかもしれません。そんな時は、Data Cloud の利用を検討してみましょう！​Data Cloud を使用すると、異なる製品やシステムに保存されたデータをつなげ、連携・調整することができます。Data Cloud が AI をどう強化してくれるのかについては、以下をご確認ください。EinsteinとData Cloudで ビジネスに使えるAIをAIを活用して売上を伸ばすには - Data Cloud Double Clickシリーズ【金融機関×DX】パーソナルサービス実現のためのAI×データ活用術Data Cloud の活用を検討してみたい！という場合には、弊社営業担当者へご相談ください。5.設計・実装・導入設計・実装・導入の際には、業務フローやセキュリティ要件、今後の拡張性など、本番環境における運用を十分に考慮しましょう。Salesforce の AI は、Salesforce のプラットフォーム 上に構築されているため、設定はクリック操作（ローコード）を中心に行うことができます。素晴らしいですね！6.導入後の運用・メンテナンス計画AI を導入したら、ユーザーにフィードバックを求めましょう。機能によっては使用中にフィードバックを送信できるものがありますが、それを利用しつつ別途アンケートなどを実施し、現場のユーザーからの率直な意見を求めます。そのフィードバックを分析し、改善ポイントを見つけます。​AI を効果的に業務で利用し続けられるようにするために、導入後も定期的にメンテナンスを実施し、改善を続けていきましょう。そのためには、導入後すぐにプロジェクトを解散するのではなく、体制を維持して PDCA サイクルを回すことが大切です。​​以上が AI 導入の基本的なステップです。​現在多くの企業が AI に注目しており、導入の検討を始めている状況です。ところがある調査によると、AI の実装を試みた約 70 %の企業が、プロジェクトが想定通り進んでいないという結果があります。そのような状況を回避するためには、いくつかの外せないポイントがありますので、必ずご確認ください。AI 導入時の成功のポイント啓蒙活動AI 導入プロジェクトを進める際は、「自分の仕事が AI に取られるかもしれない」という不安を持つ従業員がいる可能性を考慮し、「 AI は、人間の仕事の効率を上げてくれるアシスタントである（人間に取って代わるものではない）」というメッセージを発信し続ける啓蒙活動も忘れてはいけません。​一方で、「 AI を使って自分の業務を効率化をしたい！」と前向きに捉えている従業員には、AI に期待しすぎることの危険性（ハルシネーションの理解）を伝えて、正しい期待値を持ってもらう必要があります。​そうは言っても、人間の考えはそう簡単には変わりません。そのため、プロジェクトの早期から社内向けに AI についての基礎知識の学習計画を立てたり、上記のような啓蒙活動を始めて、粘り強く続けていくことが大切です。​※AI 実装の変更管理 （Trailhead）には、AI 導入時の組織変革をサポートする計画とベストプラクティスが纏められていますので、合わせてご確認ください。​では、どのようにすれば、社内の啓蒙活動がスムーズにできるのでしょうか。その土台となるのが、しっかりとしたプロジェクト体制です。​プロジェクト体制どのような体制で AI 導入プロジェクトを推進するかは、非常に重要です。AI 導入プロジェクトでは、AI 導入の目的やスコープに合わせて必要な人材やチームをアサインするようにしましょう。この時、業務部門だけでなく、IT部門や法務部門なども必要に応じて協業できるようにすることを推奨します。その他にも以下のようなポイントがあります。社長や役員などにエグゼクティブスポンサーとして関与してもらうプロジェクトリード含め、各関係者の役割を明確にするPoC (技術実証) AI を本番環境に実装する前に、PoC を実施することを推奨します。PoC での評価結果を元に、AI がプロジェクトの目的・ゴールに寄与できるのかを判断します。また前述の通り AI 活用においてはデータ量や品質が決定的な要因となります。PoC のなかで、想定したデータを収集できるか、また収集したデータで期待した効果が出るか等の確認をすることが重要です。その結果を持って本番環境へ実装していきますが、ここで重要なポイントがあります。一度に全てを実装するのではなく、スモールスタート（段階的な展開や実装）をお勧めします。AI の成果を評価しつつ徐々に実装していくことで、AI 投資が無駄になってしまうことを極力無くします。​ここまで、AI を導入する時のステップと考慮事項をお伝えしてきましたが、いかがでしたでしょうか。自社で AI を実装・導入して、ビジネスにおける優先事項で期待以上の成果を上げて成功するイメージはできましたでしょうか。​もし今、「 AI 導入に前向きに取り組みたいけれど、自社だけでは不安だ」と感じている場合には、パートナー様へご相談いただくこともできますし、Salesforce Professional Service をご利用いただくこともできます。Salesforce Professional Serviceが提供している AI 関連のサービスSalesforce Professional Service は、お客様が確実にビジネス価値を実現できるようサポートします。以下 2 つの AI に関連するサービスを提供しています。1. AI CoachAI Coach は、ビジネスで効果的に AI を活用できるようにすることで、お客様を成功へと導く Salesforce の新しい有償サービスです。Salesforce では、すでに 20 年以上にわたってお客様のビジネス変革を支援し続けてきた実績があり、そこで得られた知見を纏め、体系化したものとなっています。​AI Coach では、 Salesforce の信頼できるアドバイザーが以下の支援をいたします。企業や組織における AI の対応状況の評価短期間での PoC (技術実証) の実施AI を使用して長期的な成功に導く最適な基盤を構築するための戦略的な計画の策定（参考：AI導入・実装の壁を突破する3つのポイント - Salesforce ブログ）​AI Coach は、AI によってお客様のビジネスに変革をもたらすための包括的なご支援になります。​何から手を付ければ良いのか、自社の現状はどうなっているのか、今後どうあるべきか、いま考えている AI 施策は本当に効果が出るのだろうか……。​そのような疑問やお困りごとを解決し、ビジネス効果に繋げる新しいサービスとなりますので、是非ご活用ください。ご興味をお持ちの際は担当営業までお声がけいただくか、こちらから資料のダウンロード・お問い合わせをお願いします。2. Salesforce CTO (Chief Technology Officer)Salesforce CTO は、最高技術責任者向けのエキスパートサービスです。エンタープライズレベルでの Salesforce の導入と継続的なイノベーションをリードするために比類のない専門知識を提供します。Salesforce 導入のあらゆるステージにおけるロードマップをお客様と共同で作成し、データ管理とガバナンスの戦略を構築し、エンタープライズアーキテクチャを設計する際に専門的なガイダンスと導入サポートを行います。​（参考：「自律型AI時代」をリードするCIO/CTOが持つべき３つの視点 - Salesforce ブログ）​次に、「個別機能について知りたい・アドバイスを受けたい」という方には、エキスパートコーチングがございます。エキスパートコーチングエキスパートコーチングは、お客様が Salesforce の特定の製品からより多くの価値を得られるようにデザインされた専門的なコーチング・プログラムです。※エキスパートコーチングの提供方法や前提条件はプログラム毎に異なります。詳細はメニューリストをご参照ください。​AI や Data Cloud に関するエキスパートコーチングの例：Sales Cloud：Einstein予測 AI の機能である Sales Cloud Einstein が提供する機能の概要を学びますService Cloud：EinsteinService Cloudに関わる包括的なEinsteinの機能概要を学びます（日本語がサポートされている予測 AI と生成 AI が含まれます）Data Cloud : セグメントとアクティベーションData Cloudのセグメントと有効化に関する情報をご案内します。また、生成 AI の新機能の概要と使い方を学ぶことができる New Product Session を提供しています。New Prosuct Session では製品の利用イメージを確認することができたり、初期設定や考慮事項を学ぶことができますので、「これから AI の機能を有効化して試してみたい」とお考えのお客様に最適です！​生成 AI のNew Product Session の例：New Product Session：はじめよう Einstein for Salesセールスメール、通話サマリー、通話エクスプローラーの概要やリソース、初期設定方法を学びますNew Product Session：はじめよう Einstein for Serviceサービス返信、会話サマリーの概要やリソース、初期設定方法を学びますNew Product Session : はじめよう Agentforce プロンプトビルダープロンプトビルダーを活用するための設定方法やテンプレートの活用例を学びますNew Product Session : はじめよう Agentforce SalesforceAI入門Salesforce AIの機能概要や関連リソースを学びます​※ 新しいセッションは随時追加されますので、ぜひこちらのページをブックマークをしていただき、定期的にご覧ください。​そして、これから AI 関連のスキルを身につけたいとお考えのシステム管理者様が、今すぐに取り組めるおすすめの学習方法がございます。システム管理者におすすめの学習方法AI 関連の認定資格Salesforce 認定 AI アソシエイトAI  の基本と機能について学ぶことができます。資格を取得することで、責任を持って AI とデータを使用するための基本的なスキルを備えていることが証明され、AI のさらに高度な技術認定を取得することができるようになります。これから AI 導入を検討されている組織のシステム管理者様は、この機会にぜひチャレンジしてみてください！​Salesforce 認定 AI スペシャリストSalesforce 認定 AI アソシエイトの上位資格で、Salesforce の AI ソリューションを使いこなしたい場合に最適です！AI スペシャリストは、Salesforce での AI 実装と使用において極めて重要な役割を果たシステム管理者、開発者、アーキテクトを対象としており、Salesforce で標準で用意している AI 機能（Agent Builder、プロンプトビルダー、モデルビルダー等）を使用して、既存機能を強化するために必要です。​Salesforce 認定 Data Cloud コンサルタントAI 導入にあたっては AI が使用するデータがとても重要であるとお伝えしました。この資格を取得すると、ソリューションの設計、設定、作成など、お客様に直接対応する立場でエンタープライズデータプラットフォームの実装やコンサルティングの経験を持つコンサルタントであることを証明できます。AI とデータは切っても切り離せません。Salesforce 認定 AI アソシエイトや Salesforce 認定 AI スペシャリストと合わせて資格取得を目指してみませんか？​資格取得に興味があって勉強したいという方だけでなく、「まとまった時間が取れないけれど少しでも学びたい・・・」というシステム管理者様もいらっしゃると思います。そんな皆様もご安心ください。Salesforce では AI 関連の Trailhead もご用意しています！自己学習（Trailhead）人工知能のしくみと人工知能を効果的かつ責任を持って使用する方法を学習できる人工知能入門（Trailhead）や Salesforce が提供している予測 AI について学べる Salesforce Einstein の基礎（Trailhead）もありますし、今回のテーマである「 AI 導入」に関連するものとして、営業部門に予測 AI を導入する際のSales Cloud Einstein のロールアウト戦略（Trailhead）やコールセンター部門向けのEinstein for Service のロールアウト戦略（Trailhead）もおすすめです。​その他、AI 関連のSalesforceのブログや各種ヘルプもございます。ブログは随時追加されていますので、ぜひ [メルマガに登録] してみてください！Salesforce ブログ：AI（人工知能）　About Einstein Generative AI（へルプ）Sales Cloud Einstein（ヘルプ）Einstein for Service を使用した AI ソリューションの構築（ヘルプ）AI の活用事例既にAI を導入しているお客様はどのように活用しているのでしょうか。以下より日本のお客様の事例を確認することができます。ぜひご覧ください。Service Cloudコンタクトセンター 生成AI活用の最前線生成AIと予測AIを活用し、少数精鋭企業のスピード経営に革新をもたらす / Einstein（アインシュタイン）を3週間で導入。導いたのは「たった一人の先駆者」Sales Cloud人が足りない！AI活用どうする？加藤浩次、日本の中小企業の課題に切り込むまとめAI 導入の成功の鍵を握るのはデータAI は業務効率を上げてくれるアシスタントAI Coach や認定資格を取得して、近い将来の AI 導入プロジェクトに備える​最後までご覧いただき、ありがとうございました！今後のアップデートにご期待ください。​