Agentforceとは、CRMをコアビジネスとして展開するアメリカの企業「Salesforce」が提供する、AIエージェントを開発・運用するためのプラットフォームです。

Agentforceは、従来のAIと比較して自律性が高いという特徴があります。一般的な生成AIが作業をする際は、人間の指示が必要です。たとえば、AIに商談メールの文章を作成してほしい場合、作業内容や細かい指示などをテキストで伝える必要があります。

しかし、Agentforceは細かい指示を送らなくても、AI自身が実行すべきタスクを推論して着手してくれます。企業のデータシステムと連携して必要な情報を集めながら、書類作成や顧客対応などを自律的に実行可能です。幅広い業種で導入でき、営業・カスタマーサービス・マーケティングなど、さまざまな分野で活躍します。

自律性の高いAgentforceを導入することで、AIがチームメンバーの一員として日常業務をサポートします。

Agentforceでは、さまざまな業務を効率化できるAIエージェントが提供されています。

Service Agentは、顧客対応のプロセスを自動化できるAIエージェントです。顧客からの問い合わせ内容と適切な回答をあらかじめ教えることで、オペレーターに代わって顧客対応に従事します。対応の際は、顧客情報や商品データなどを参照しながら、一人ひとりにパーソナライズされた受け答えをしてくれます。人間的・道徳的な判断が求められる対応の場合は、人間のオペレーターに取り次ぐことも可能です。

Service Agentを導入することで、時間を問わず問い合わせ可能な体制を構築でき、顧客満足度の向上につながります。また、オペレーターの稼働時間を減らせるため、人件費の削減につながる点も魅力です。

Sales Development Representative（SDR）は、自社の見込み客の開拓やアプローチを支援するAIエージェントです。社内のCRMシステム（顧客管理システム）や商品データを参照し、ダイレクトメールやSNSなどで見込み客を惹きつける文章を考えてくれます。また、ユーザーから問い合わせがあった場合は、製品に関する質問への回答や打ち合わせの予約などを行います。

SDRを導入することで、見込み客へのアプローチや個別対応の効率化が可能です。営業担当者は見込み客との商談に集中しやすくなり、売り上げに貢献できる可能性が高まります。

Sales Coachは、営業担当者のトレーニングを支援するAIエージェントです。Sales Coachが顧客役になり、商談の交渉・プレゼンテーション・苦情対応など、さまざまな場面でのロールプレイを練習できます。練習後は企業の顧客データや過去の販売手法などを参考にしながら、強みや改善点などをフィードバックしてくれます。

経験の浅い営業担当者が売り上げに貢献するためには、ロールプレイによる練習が欠かせません。しかし、ロールプレイを行うと練習相手である上司の作業リソースを圧迫してしまいます。Sales Coachを導入することで、上司が新入社員のロールプレイに参加する必要がなくなり、社員教育に関するコストの削減につながります。

Personal Shopperは、ECサイトにおいてユーザーに商品をおすすめしてくれるAIエージェントです。

ECサイトを訪れたユーザーの性別・年齢などをPersonal Shopperがチェックし、CRMシステムのデータを参照しながら、どういった商品を好むか分析し、おすすめの商品を紹介します。Personal Shopperが商品を提示しているときでも、ユーザーはECサイトを操作できるため、購買活動は阻害されません。

Personal Shopperを導入すると、適切な商品が自動で紹介されることで、ユーザーが自分のニーズに合った商品を見つけやすくなります。その結果、自社のECサイト内の購入率が上がりやすくなり、売上拡大や顧客満足度の向上につながります。

Campaign Assistantは、マーケティング活動を支援するAIエージェントです。マーケティング戦略の資料作成を手伝ってくれるため、キャンペーンをスムーズに開始できるようになります。

また、キャンペーン開始後の効果測定も可能です。Campaign Assistantに効果測定をしてもらうことで、マーケティング部門の社員は改善するための戦略立案に集中できます。より顧客の心に響くキャンペーンを打ち出しやすくなります。

Agentforceの主な強みは次の3点です。

Agentforceにはデフォルトで多数のAIエージェントが実装されていますが、「Agent Builder」という機能を使うと、自社専用のAIエージェントを作成可能です。

たとえば、デフォルトの顧客対応用のAIエージェントが、自社製品ならではの問い合わせ内容に対応していないケースがあります。Agent Builderを使うことで、自社独自の問い合わせ内容を登録し、対応時に参照するデータや回答するべき事項などを指示できます。Agent Builderはすべてクリック操作で利用できるため、プログラミングの知識が不要な点も魅力です。

また、構築したAIエージェントのパフォーマンスは「コマンドセンター」という画面で管理できます。コマンドセンターでは、売上高や顧客満足度に関する貢献度などを確認可能です。コマンドセンターのデータを参考にしつつ、Agent BuilderでAIエージェントの改修を行うことで、パフォーマンスの改善を見込めます。

一般的なAIは自由に動作を制御するのが難しいですが、AgentforceはAIエージェントの構築・改修を自由に行えます。自社の業務や現状のパフォーマンスなどを考慮しつつ、AIの動きをより良くカスタマイズできる点が魅力です。

Agentforceでは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という技術が用いられています。RAGとは、AIがタスクを実行する際に、外部のデータベースから必要な情報がないか探せる仕組みです。

一般的な生成AIは、過去に自分が学習したデータを参考にタスクを実行します。タスクの実行において必要なデータを学習していない場合、空想のデータを使って出力しようとするため、事実に基づかない情報をアウトプットする可能性があります。また、古いデータを使用する恐れがあることも懸念点です。

AgentforceはRAGによって、自身が持っていないデータを外部のシステムから探せます。社内の顧客情報や商品情報を集めたデータベースと連携させることで、常に最新のデータに基づいた、正確なアウトプットを実行できることが大きな強みです。

Agentforceは、セキュリティ性能を高めるため「Salesforce Trust Layer」という仕組みを採用しています。Salesforce Trust Layerとは、Agentforceがタスクを実行する際に取得するデータをマスキングする仕組みです。データがマスキングされることで、社外に流出するリスクを抑えられます。

AIがタスクを実行する際に、顧客情報や商品情報が必要なケースは多いです。その際に情報が流出してしまうと、企業イメージに悪影響を及ぼします。

AgentforceはSalesforce Trust Layerを用いることで、高度なセキュリティポリシーを実現しています。情報漏えいの心配がなく利用できる点も、Agentforceの強みです。

Agentforceの料金体系は大きく分けて2つあります。それぞれの詳細は以下の通りです。

Agentforceの料金体系については、CTCへお問い合わせください。

CTCはAgentforceの導入に関するワークショップを開催しています。ワークショップでは、参加者を営業・マーケティングなど職務ごとにグループ分けし、各グループでAIエージェントを導入する目的やKPIなどを話し合います。AIエージェントをどう利用するかを整理することで、Agentforceの円滑な導入が可能です。

また、実際に企業がAgentforceを導入する段階でもサポートを行います。Agentforce単体の導入支援はもちろん、外部システムとスムーズに連携するための設定も代行可能です。

Agentforceの利用を始める際は、ぜひCTCのワークショップや導入支援サポートをご利用ください。