AIエージェントは、補助的で自律的なソフトウェアです。ユーザーの入力情報や環境条件に基づき、与えられたタスクや目標を達成するために推論し、計画を立て、行動します。人間の専門家の知識と経験を備え、関連するすべてのデータにアクセスできる、インテリジェントなデジタルアシスタントのようなものです。
AIエージェントは、私たちの生活のあらゆる分野で欠かせない存在となり、ビジネスの運営方法や顧客との関わり方を大きく変えることになるでしょう。
例えば、サービス向けAIエージェントは、企業で最も知識豊富な技術サポート担当者として24時間365日、あらゆるリクエストに対応します。
マーケティング向けAIエージェントは、自動運転車のように「センサー」（リアルタイムデータ）を使ってビジネス状況の変化を検知し、価格調整やキャンペーンの開始などをプロアクティブに対応します。
この記事では、AIエージェントがビジネスをどう変革するかだけでなく、ソフトウェアとソフトウェア開発をどのように再構築するかを探っていきます。
Salesforce、「Agentforce」を発表 AIのあるべき真の姿へ
目次
大規模言語モデルを搭載
AIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）の出現によって可能になりました。LLMは、AIエージェントを実装するために必要な2つの重要な機能を提供しています。
深い言語理解： LLMは、複雑でニュアンスの異なる言語を理解するのに優れています。これはチャットボット型エージェントにとって極めて重要な能力であり、ユーザーのリクエストを深いレベルで理解し、自然言語を用いて応答を策定できます。
推論と意思決定： LLMは推論と意思決定もできます。これにより、エージェントは計画を立て、目の前の問題を解決するために必要なステップを構成できます。
しかし、LLMだけではエージェントを実装するには不十分です。LLMには以下のような制限があります。
- プライベートデータへのアクセスができない： LLMは、トレーニングを受けていないプライベートデータにアクセスできません。例えば、オープンな商談や未解決のサポートチケット、これまでのキャンペーン結果のリストを返すことはできません。
- アクションを起こす機能が組み込まれていない： たとえば、サポートチケットを開く、注文の配送先を変更する、商談レコードを更新する、または製品価格を変更することはできません。
新しいソフトウェアパラダイム
AIエージェントは、LLMの強力な言語処理能力と推論機能を、プライベートデータアクセスやアクション実行といった、ビジネスでの実用的用途との間のギャップを埋め、新たなソフトウェアの形を実現します。
この新しいパラダイムでは、ソフトウェアは完全なアプリケーションとして構築されるのではなく、特定の機能を「カプセル化」し、LLMの推論機能を使用してエージェントがオーケストレーションできる、細分化されたビルディングブロックのコレクションとして構築されます。
Salesforceでは、これらのビルディングブロックは「アクション」（「注文追跡」「注文住所変更」 など）のコレクションである「トピック」（「注文管理全般」など）の下に編成されています。
言い換えれば、エージェントは、LLMの言語と推論能力を使用して、特定のドメイン内で一連のアクションを編成するソフトウェアです。シンプルに言うと、次のように動作します。
- タスクを理解： エージェントはLLMの言語処理能力と、推論機能を使い、タスクを理解します。
- 計画と実行を反復： エージェントはタスクの理解に基づいて、実行可能なアクションを推論し、次に何をすべきかを特定します。これにはアクションの実行や明確化するための質問が含まれます。
エージェントは前のステップの結果について推論し、次に何をすべきかを再び特定します。エージェントは、元のタスクに対処できたと確信するまで、この反復プロセスを繰り返します。 - タスクを理解： エージェントはLLMの言語処理能力と、推論機能を使い、タスクを理解します。
企業はSalesforceのAIエージェントを活用してどのように顧客管理、生産性、収益向上を実現できるのか
究極のアプリケーション構成プラットフォーム
この新しいソフトウェアパラダイムがもたらす最も革新的なことは、エージェントが事前に定義された要件に依存せず、状況を理解し想定外のリクエストを処理できるようになることです。
何十、何百ものアクションを備えたエージェントを想像してください。エージェントは、無限の方法でアクションを構成できるため、新しい問題を即座に解決できます。これこそ究極のアプリケーション構成のカタチです。
たとえば、Salesforceでは、「Sales Cloud」「Service Cloud」「Marketing Cloud」「Commerce Cloud」などのアプリケーションが細分化されたアクションに分割されており、SalesforceのAgentforce（エージェントフォース）がさまざまなトピックにわたる豊富な機能を瞬時に利用できるようになります。
Agentforceは、これらのアクションをさまざまな方法で組み合わせてオーケストレーションできるため、ビジネス全体でシームレスで統一されたエクスペリエンスをユーザーに提供します。
さらに、開発者は、コードやAPI、Salesforceフロー、またはプロンプトテンプレートを利用したカスタムアクションを使用して、Agentforceの標準機能を拡張できます。
アクションはエージェントに以下の重要な機能を提供します。
- 企業のプライベートデータへのアクセス：アクションにより、エージェントは顧客や企業のデータにアクセスできます。エージェントにデータへのアクセス権を与える場合、エージェントが権限のないユーザにデータを開示しないようにすることが重要です。
Agentforceを使用すると、データへのアクセスは権限と共有モデルによって管理されます。データへのアクセス元が従来のアプリケーションかエージェントかにかかわらず、同じアクセス権限と共有モデルが適用されます。
- アクションを実行する機能：アクションにより、エージェントはロジックを実行し、外部システムと統合することを可能にします。標準の Agentforceアクションにはこの機能が組み込まれており、セールスやサービス、マーケティング、コマース、そして業種に対してアクションを実行できます。
さらに、開発者はコードやAPI、フロー、およびプロンプトテンプレートを使用して、Salesforceまたは外部システムで動作するカスタムアクションを構成できます。
自律性のレベル
エージェントはさまざまな自律性のレベルを持つことができます。
- 支援型エージェント（Copilotと呼ぶこともある）：単独で行動するのではなく、人間と協力して能力を向上させます。Copilotは提案や行動を改良するために、多くの場合人間による入力やフィードバックを必要とします。
- 自律型エージェント：人間の直接的な指示なしに自ら動作します。Agentforceは、他の自律型エージェントとは異なり、必要に応じて人間にタスクをシームレスに引き渡す機能を備えています。
エージェントの自律性のレベルにかかわらず、信頼性とビジネス慣行の遵守、データのセキュリティとプライバシーを確保し、ハルシネーションや有毒性、有害なコンテンツを防止するためには、適切なガードレールを設けることが重要です。
Agentforceは、ガードレールを強化するために「多層防御アプローチ」を使用します。
- Einstein Trust Layer（アインシュタイントラストレイヤー）：エージェントが、企業データを危険にさらすことなく、信頼できる方法でLLMを使用できるようにします。セキュアゲートウェイ、データマスキング、有害性検出、監査証跡などを使用して、LLMインタラクションを制御します。
- Instruction：Agentforceを定義する際、自然言語を使用して、何をすべきか、何を避けるべきかなど、明確な指示を与え、エージェントの行動のために効果的にガードレールを設定します。
- 共有メタデータ： Salesforceのメタデータは、データが従来のアプリケーションやエージェントからアクセスされる場合でも、一貫して適用されるルールを定義しています。これには、データのアクセス権限や共有設定、検証ルール、ワークフローの自動化などが含まれ、データの安全性とビジネスプラクティスの遵守を確保します。
- Agent Analytics：このオブザーバビリティツールは、エージェントとアクションのパフォーマンス、ユーザビリティ、信頼性に関するインサイトを提供し、改善すべき領域を特定することを可能にします。
- AI Test Center：この統合されたテストフレームワークは、エージェント、プロンプトテンプレート、RAG、モデルユースケースのバッチテストをサポートします。
SalesforceのAIエージェント「Agentforce」
自律型AIエージェントを構築・カスタマイズして、従業員とお客様を24時間365日サポートします。どんな場面で活躍するのか、詳しくは製品ページでぜひご確認ください。
すぐに使えるセールス・サービス向けエージェント
Salesforce はこのほど、セールスおよびサービス向けのエージェントを発表しました。
- Agentforce Service Agent：あらかじめプログラムされたシナリオを使用することなく、広範囲にわたるサービスの問題を理解し対処する機能により、カスタマーサービスに革命をもたらし、大幅な効率化を支援します。
- Agentforce SDR Agent：インバウンドのリードに自然言語で自律的に対応し、質問に対する回答やオブジェクションハンドリング、そして営業担当者のためにミーティング予約をします。
- Agentforce Sales Coach Agent：このエージェントは、営業担当者とロールプレイを行います。ディスカバリーコールやピッチコール、交渉コールでバイヤーの役割をシュミレートすることで、営業担当者のスキル向上を支援します。
これらのエージェントはすぐにご利用いただけますが、Agentforceでは、エージェントのカスタマイズや拡張、独自のエージェントの作成も可能です。
Agentforceでエージェントを作成＋カスタマイズ
Agentforceは、AI・データ・アクションを活用した自律型エージェントと、人間を結び付けます。信頼できるエージェントやその他の革新的なAIアプリケーション作成・カスタマイズ・導入のために必要な機能とツールを提供し、適切なガードレールと監視を完備しています。主要コンポーネントを詳しく見ていきましょう。
Metadata（メタデータ）
Salesforceのメタデータは、データが従来のアプリケーションやエージェントからアクセスされるかどうかに関係なく適用される普遍的なルールを確立します。これには、データのセキュリティとビジネス慣行の遵守を保証する権限、共有モデル、検証ルール、ワークフローの自動化などが含まれます。
また、メタデータはLLMがデータの文脈と意味をより深く理解することを可能にし、より正確な回答につながります。例えば、LLMはメタデータを使用して、CRMデータをより有用で実用的な方法（アドホックUI）でユーザーに提示できます。
Data Cloud（データクラウド）
Salesforceの優れたAIを活用するには、高品質で統合されたデータが必要です。Data Cloudは、Salesforceと外部データ、構造化データと非構造化データなど、すべてのデータを統合し、AIに高品質で関連性の高い実用的な情報を提供します。200を超える利用可能なコネクタと、カスタムコネクタを簡単に作成できる機能で、Data Cloudは比類のない接続性を提供します。
データが接続、統一、調和されると、Data CloudはAIエージェント、アナリティクス、およびその他のアプリケーションでデータを大規模にアクティブ化し、価値あるインサイトとパーソナライズされた体験を提供します。サイロ化されたデータによって制限された体験の時代は終わりました。従業員であろうと顧客であろうと、ユーザーは、関連するすべてのデータを統合して把握できる接続されたエクスペリエンスを期待しています。
モデル
Agentforceは、モデルを簡単にプラグインして構成できる設定可能なモデルアーキテクチャを提供します。ホストされた基礎モデルは、AIイノベーションへの最短パスを提供することが多いですが、微調整されたモデルや自身のデータで構築された独自のモデルを使用することもできます。
Einstein Trust Layer
Einstein Trust Layerを使用すると、企業データを危険にさらすことなく、信頼できる方法で既存のモデルを使用できます。その仕組みは次のとおりです。
- セキュアなゲートウェイ： Agentforceは、異なるモデルプロバイダ間で一貫してセキュリティとプライバシーポリシーを適用する安全なゲートウェイを介してモデルにアクセスします。
- データマスキングとコンプライアンス： リクエストがモデルプロバイダに送信される前に、データマスキングを含む多くのステップを実行します。データマスキングでは、個人を特定できる情報（PII）データを匿名化されたデータに置き換え、データのプライバシーとコンプライアンスを確保します。
- ゼロリテンション： データをさらに保護するため、Salesforceはモデルプロバイダとゼロリテンション契約を結んでいます。これは、プロバイダがSalesforceから送信されたデータを使用してモデルを保存したり、さらにトレーニングしないことを意味します。
- デマスキング・毒性検出・監査証跡： モデルから出力を受け取ると、デマスキング、有害性検出、監査証跡記録などの一連のステップを実行します。デマスキングは、プライバシーのために偽データに置き換えられた実際のデータを復元します。有害性検出は、出力に有害または不快なコンテンツが含まれていないかチェックします。監査証跡は、監査目的でプロセス全体を記録します。
アクション
アクションにより、エージェントはロジックを実行し、外部システムと統合します。標準のAgentforceアクションは、セールス、サービス、マーケティング、コマース、および業種にたいして実行できます。さらに、開発者は、カスタムコードやAPI、フロー、プロンプトテンプレートを使用して、Salesforceまたは外部システムで実行されるカスタムアクションを構築できます。
トピック
トピックは、エージェントが理解・処理・対応するように設計された、特定の領域を表すアクションの論理的なグループです。例えば、注文管理、保証、価格、FAQなどがあります。
エージェント
Agentforceエージェントは、ユーザまたは環境の入力を分析し、タスクを特定し、解決策を推論し、アクションを編成して完了させることができる自律型ソフトウェアシステムです。エージェントの自律性のレベルはさまざまです。支援型エージェント（部分的に自律型エージェント）は、人間と協力してタスクを実行します。自律型エージェントは、人間の直接的な監督なしに独立して動作しますが、この投稿で前述した強固なガードレールと、必要に応じて人間にタスクを引き渡す能力を備えています。
ツール
Agentforceは、エージェントやその他のAIアプリケーションを構築するためのさまざまなローコードツールを提供しています。
- Prompt Builder：グラフィカル環境で再利用可能なプロンプトテンプレートを作成し、レコードページデータやData Cloud、APIコール、フロー、そしてApexを通じて利用可能な動的データを基に作成できるビルダーです。
- Agent Builder：エージェントとコパイロットを構成できるもう一つのビジュアルビルダーです。エージェントに利用可能なアクションを選択し、プレイグラウンド環境でエージェントを試すことができます。
- Model Builder：自分でAIモデルを作り、Salesforce環境に取り込むことができます。
無料でAIスキルを高める方法 Trailheadのおすすめ活用法6選
Agentforceエージェントによるビジネスとアプリケーション開発の変革
エージェントは、私たちの生活のあらゆる分野でユビキタスな存在となるでしょう。エージェント自身で推論し、タスクを編成し、行動を起こすことができ、パーソナライズされたエクスペリエンスを大規模に提供します。
LLM の言語および推論機能とソフトウェアビルディングブロックを組み合わせることで、ビジネスの運営方法やソフトウェアの構築方法を変革しています。
Agentforceエージェントは、以下のような主要な差別化特性により、この変革をリードしています。
- 信頼：Agentforceは、Einstein Trust Layerと従来のSalesforceアプリケーションと同じメタデータ、権限、共有モデルを使用してデータを保護します。
- 革新：Agentforceは、業界をリードするSalesforceアプリケーションを利用し、販売、サービス、コマース、マーケティング、および業界全体にわたって革新的な体験を提供します。
- 統合されたデータに基づいている：Agentforceは、Data Cloudによって利用可能になり、統合されたすべての関連データにAIを組み込むことで、より正確で関連性の高い結果を提供します。
- ローコードツール：Agentforceは、Agent BuilderやPrompt Builder、Model Builder、Flow Builderなどのローコードツールを使用して構築、カスタマイズ、テスト、管理が可能です。
信頼できる生成AIを実現するために準備すべき6つの戦略
この資料で説明しているポイント
● 生成 AI がもたらす機会と影響
● 生成 AI に関する懸念
● 生成 AI に備えたデータのセキュリティ戦略 など
※本記事は米国で公開された “AI Agents: The Future of Business Applications” の抄訳版です。本ポストの正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。
