AI活用の新時代！Salesforce AI「Agentforce」を最大限に活かすための準備とは？
本ブログは、Salesforceの新AI機能『Agentforce』の活用方法と、導入前に整えるべき準備について紹介します。リードスコアリングや送信時間最適化など、成果に直結しやすいAI機能を中心に、導入時の注意点や活用のコツを解説。現状を可視化するアセスメントの有用性にも触れています。
toBeマーケティング株式会社では、SalesforceのAI機能『Agentforce』の活用に向けて、現状環境の調査・評価から改善提案までを行う「Agentforce支援サービス」をご提供しています。
SalesforceやAccount Engagementの環境をヒアリング・分析し、業務フローに沿ったAI活用の可能性を評価。Einstein リードスコアリングやキャンペーンインサイトなど、8つのAI機能の活用支援を通じて、営業・マーケティング活動の高度化と自動化をサポートします。
まずはPoCから始めよう！
営業・マーケ業務で活用する
Agentforce入門
本資料では、「Agentforceを始めるには何から取り組めばよいのか？」をテーマに、PoC（概念実証）とは何か、なぜ重要なのか、どのような効果があるのかを分かりやすく紹介しています。
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こんにちは！toBeマーケティングのマーケティング担当です。
Salesforce AIの新機能『Agentforce』が登場！ マーケティングや営業活動をよりスマートにするAI機能として、今後の活用が期待されています。
≫Agentforceとは？
しかし、AI機能は「導入すれば何とかなる魔法」ではありません！ 適切なデータと環境が整っていなければ、AIの効果を最大限に引き出すことはできません。本記事では、AI機能の活用を成功させるためのデータ整備の重要ポイントを解説します。
toBeマーケティング株式会社では、お客様のマーケティング成果の最大化を目指し、デジタルマーケティング施策の戦略策定支援から、実際のツールの導入支援、導入後の活用支援、運用業務まで、お客様のご状況や課題に合わせ、マーケティングパートナーとして幅広くお手伝いいたします。
Salesforce AI活用の前に！基盤整備の重要ポイント
AIを導入する前に、Salesforceの標準機能を理解し、適切に活用できる状態にすることが重要です。
フローとは？どんな業務に活用できる？
Salesforceのフローとは、データの処理や業務の自動化をノーコードで実現できる強力な機能です。
あらかじめ設定した条件やアクションに基づいて、データの更新・通知・レコード作成などを自動で実行できます。
たとえば、以下のような業務に活用できます。
▶︎リードの自動割り当て
Webフォームから登録されたリードを、担当者のエリアや業種に応じて自動で割り当て
▶︎商談ステータス変更時のアラート通知
商談のフェーズが「契約締結」に変わった際に、関係者へ自動でSlack通知やメール送信
▶︎取引先責任者のデータ更新
取引先の担当者が変更された場合に、関連するレコード（商談やケース）も自動で更新
▶︎リマインダーの自動設定
一定期間アクションのないリードや商談に対して、フォローアップのタスクを自動作成
このようにフローを活用することで、業務の効率化やデータの一貫性確保が可能になります。
AgentforceなどのAI機能を活かすためにも、まずはSalesforceの標準機能を最大限活用できる状態に整えることが重要です！
Account Engagement を活用する際も、適切なフロー設定がなければ、リードのスコアリングやナーチャリングが機能しない可能性があります。
ちなみに、上記のようなお悩みを抱えている方には、以下のCRMアセスメントブログで説明している内容についても確認してみてください！
▼関連ブログはこちら
Account Engagementの真価を引き出すためのCRM運用改善の重要性 【事例付き】
Salesforce AI活用のカギはデータの質！Salesforceデータ管理ポイント
例えば、以下のようなデータの問題があると、AIの精度に悪影響を及ぼします。
・商談データの欠落 → パイプライン予測の精度が低下
・顧客アクティビティデータの不足 → 顧客の状況や行動に基づいたマーケティング施策が困難に
・リード情報の重複・分散 → 正確なスコアリングができない
このようにデータが整っていないと、AIが学習すべき情報が不足し、正しい判断ができなくなるためデータの整理が非常に大切になります。
以下のポイントをおさえてデータの整理をしてみましょう。
データ整理のポイント
・リードと取引先責任者の統合（重複データの除去）
・顧客アクティビティデータの記録（商談、メール開封、Web閲覧履歴など）を精緻化する
・Salesforceのオブジェクト間の連携（カスタムオブジェクトの活用）がおかしくないか確認
Data Cloudでデータ統合を実現
Salesforce内のデータ整理ができたら、次のステップとしてData Cloudを活用しましょう。
データが部門ごとに分断されていると、顧客の全体像を把握しにくく、AIの精度にも影響を及ぼします。
「Data Cloud」を活用することで、社内外のデータを統合し、より正確なAI分析を可能にします。
Data Cloudの活用フローは、以下のようなプロセスで進めるのが一般的です。
- 分散したデータを集約（Salesforce、AWS S3など）
- 個人情報の統合（メールアドレスやユニークキーでマッチング）
- 顧客行動データとの関連付け（Web閲覧履歴、商談履歴など）
- 非構造化データの活用（PDFや画像データも統合）
- リアルタイムでのデータ活用（セグメント作成、パーソナライズ施策）
- AIや機械学習と統合し、予測分析を実行
Data Cloudを活用することで、顧客データの統合から分析、AI活用までのプロセスをスムーズに進めることが可能になります。
では、いよいよSalesforce AI (Agentforce)の活用へ！
ここまでの準備が整ったら、Agentforceの導入効果を最大限引き出すことができます。
Agentforceは、SalesforceのAIエージェント機能であり、マーケティング・サービス・セールス領域において高度な支援をしてくれます。
1. Agentforce for Marketing（マーケティングAIエージェント）
従来、施策実行には手動でキャンペーンを作成する必要がありましたが、Agentforceなら「○○の施策を実施したい」と指示を出すだけで、AIが最適なキャンペーンを自動作成します。
2. Agentforce for Service（サービスAIエージェント）
従来のEinstein Botはあらかじめ設定されたシナリオに沿って対応していましたが、Agentforceでは過去のナレッジデータを活用し、より高度な回答が可能になります。
例）MAnaviの問い合わせ時に、過去の類似質問をもとに適切な回答を自動提示。
3. Agentforce for Sales（セールスAIエージェント）
商談の進行において、過去の成功パターンを分析し、最適なアクションを提案します。
・見込み客の評価とスコアリングの自動化
・商談の進捗に応じたパーソナライズコーチングの提供
現在、Agentforceの日本語対応は一部機能のみですが、今後のアップデートでさらに活用の幅が広がることが期待されます。
まとめ
SalesforceのAI機能は魅力的ですが、いきなり導入しても期待通りの成果を得られるとは限りません。
AIを活用するには、適切な準備と順序が重要です。プロンプトも背景を伝えた上で適切な指示を出すことが大切なように、AI活用においても土台となるデータや環境を整えることが成功のカギとなります。
✔Agentforceの活用を進めていきたい
✔︎AI導入について詳しく知りたい
上記のようなお悩みをお持ちの方は、ぜひ！弊社サービスをご活用ください！
＼お困り事はお気軽にご相談ください／
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