Salesforce AIを導入すれば、営業の予測精度や顧客対応は本当に改善するのか？
B2B企業でSalesforceを導入している管理者や営業マネージャーの中には、「AIで営業予測の精度を上げたい」「顧客対応を効率化したい」と考えている方も多いのではないでしょうか。
Salesforceには「Einstein」と呼ばれるAI機能群が搭載されており、2024年10月には自律型AIエージェント「Agentforce」も発表されました。しかし、これらの機能がどのように違い、どのような効果が期待できるのかは、意外と分かりにくいものです。
この記事では、Salesforce AIの主要機能であるEinsteinとAgentforceの違い、具体的な活用シーン、導入時の注意点を解説します。
この記事のポイント:
- Salesforce AIは予測AI、生成AI、会話型AIの3つに分類される
- Einsteinは約10年の実績があり、毎週1兆回以上の予測を実行
- 2024年10月に自律型AIエージェント「Agentforce」が発表された
- AI精度向上にはデータ整備が不可欠（商談数2倍の事例も）
- 料金・機能はエディションにより異なるため、公式サイトでの確認が必要
1. Salesforce AIが注目される背景と市場動向
B2B企業の営業・マーケティング活動において、AIを活用した予測分析や業務自動化への関心が高まっています。CRM（顧客関係管理）市場のリーディングカンパニーであるSalesforceは、2016年頃からAI機能「Einstein」の提供を開始し、現在では毎週1兆回以上の予測を実行するまでに成長しています。
2024年には、以下のような大きな動きがありました。
- 2024年10月: 自律型AIエージェント「Agentforce」を日本国内で提供開始
- 2024年11月: Agentforce販売強化のため1,000人以上の採用計画を発表
- 2024年: Data CloudとAgentforceプラットフォームが年間経常収益12億ドルを達成（前年比120%成長）
SalesforceはAI市場において積極的な投資を続けており、今後もAI機能の拡充が予想されます。
2. Salesforce AIの基礎知識（Einstein・Agentforceの全体像）
(1) Einsteinとは？予測AI・生成AI・会話型AIの3分類
Salesforce Einsteinは、Salesforceプラットフォームに組み込まれたAI機能群の総称です。機械学習、深層学習、自然言語処理、予測分析などの技術を活用し、営業・サービス・マーケティングなど各部門の業務を支援します。
Einsteinの3つのAI分類:
| 分類 | 特徴 | 主な用途 |
|---|---|---|
| 予測AI | 蓄積データを分析し将来を予測 | リードスコアリング、商談予測 |
| 生成AI | テキストやコンテンツを自動生成 | メール文案作成、レポート生成 |
| 会話型AI | 自然言語で対話・タスク実行 | チャットボット、問い合わせ対応 |
(2) Agentforceとは？2024年発表の自律型AIエージェント
Agentforceは、2024年10月にSalesforceが発表した自律型AIエージェントです。Einsteinが人間の判断を「支援」するのに対し、Agentforceは人間の監督なしでタスクを「実行」できる点が大きな違いです。
EinsteinとAgentforceの違い:
| 項目 | Einstein | Agentforce |
|---|---|---|
| 役割 | 人間の判断を支援 | 人間の監督なしでタスク実行 |
| 機能例 | リードスコアリング、予測分析 | カスタマーサービス対応、スケジュール調整 |
| 提供開始 | 2016年頃〜 | 2024年10月〜 |
| 料金 | エディションにより異なる | 対話1回あたり約2ドル（約280円）※ |
※Agentforceの料金は発表時点の情報です。最新情報は公式サイトでご確認ください。
(3) Einstein Trust Layerによるセキュリティ対策
AI活用において顧客データのセキュリティは重要な懸念事項です。SalesforceはEinstein Trust Layerにより、データのマスキングを行い、顧客データの外部漏洩を防止する仕組みを提供しています。
Einstein Trust Layerの主な機能:
- 顧客データのマスキング処理
- AI利用時のデータ外部送信防止
- 監査ログによるアクセス管理
これにより、企業は顧客データのセキュリティを確保しながらAI機能を活用できます。
3. Einstein GPTの主要機能と活用シーン
(1) Einsteinリードスコアリング（商談転換率の予測）
Einsteinリードスコアリングは、過去のデータをAIが分析し、各リードが商談に転換する可能性を予測してスコアを付ける機能です。
活用メリット:
- 営業担当者がスコアの高いリードに優先的にアプローチできる
- 限られたリソースを効率的に配分できる
- 属人的な判断ではなく、データに基づいた優先順位付けが可能
ある企業では、データ整備を徹底的に行うことでAIの予測精度が向上し、商談数が2倍になった事例も報告されています。ただし、この効果は企業の状況やデータ品質により異なります。
(2) Einstein Service Replies（カスタマーサポート自動化）
Einstein Service Repliesは、顧客との会話データをリアルタイムで分析し、ナレッジベースから最適な返信を自動生成する機能です。
活用シーン:
- カスタマーサポートの初動対応を自動化
- よくある質問への回答時間を短縮
- オペレーターの負担軽減
ビックカメラでは、Service CloudとEinsteinを活用することで、カスタマーサポートのコストを20%以上削減したと報告されています。
(3) Einstein Next Best Action（顧客満足度向上）
Einstein Next Best Actionは、顧客が求めているサービスを予測し、最適な次のアクションを推奨する機能です。
活用メリット:
- 顧客のニーズに合わせた提案ができる
- アップセル・クロスセルの機会を逃さない
- 顧客満足度の向上につながる
4. Agentforceの特徴と活用事例
(1) カスタマーサービス・営業スケジュール調整の自動化
Agentforceは、以下のようなタスクを人間の監督なしで実行できます。
対応可能なタスク:
- カスタマーサービスでの問い合わせ対応
- 営業会議のスケジュール調整
- 定型的な承認ワークフローの処理
日経xTECHの報道によると、2024年10月30日に日本国内で提供が開始され、業務効率化や顧客対応の自動化を目的とした導入が進んでいます。
(2) 導入事例（ビックカメラのコスト20%削減など）
Salesforce AIの導入事例として、以下のような成果が報告されています。
| 企業 | 導入内容 | 成果 |
|---|---|---|
| ビックカメラ | Service Cloud + Einstein | コスト20%以上削減 |
| Rossignol | キャンペーン生成 | 週あたりの生成数3倍 |
| GLナビゲーション | AI営業支援 | 商談数2倍 |
※これらの成果は各企業の状況により異なります。導入前に自社での効果を検証することをお勧めします。
(3) 料金体系（対話あたり約2ドル課金）
Agentforceの料金は、AIエージェントとの対話1回あたり約2ドル（約280円）を課金する方式が発表されています。
料金に関する注意点:
- 発表時点（2024年10月）の情報であり、変更の可能性あり
- 利用量に応じた従量課金モデル
- 詳細な料金体系は公式サイトで要確認
5. 導入時の注意点とデータ整備の重要性
(1) AI精度向上に不可欠なデータ品質の確保
Salesforce AIの予測精度は、データ品質に大きく依存します。いくら高度なAI機能を導入しても、データが不正確・不完全であれば、期待する効果は得られません。
データ整備のポイント:
- 顧客情報の重複排除と正規化
- 商談・活動履歴の入力徹底
- データ入力ルールの標準化
- 定期的なデータクレンジング
AI導入前にデータ整備を徹底することで、予測精度が向上し、商談数が2倍になった事例もあります。
(2) エディション別の利用可能機能と追加料金
Salesforce AIの機能は、契約しているエディションにより利用可否が異なります。
確認すべきポイント:
- 自社の契約エディションで利用可能な機能
- 追加オプションの料金
- ユーザーあたりの制限（API呼び出し数など）
導入検討時は、Salesforce公式サイトまたは営業担当者に確認し、自社の契約内容に合った機能を把握することが重要です。
6. まとめ：Salesforce AI活用の次のステップ
Salesforce AIは、Einsteinによる予測・生成AI機能と、2024年発表のAgentforceによる自律型AIエージェントの2つを柱としています。毎週1兆回以上の予測を実行する実績があり、多くの企業でコスト削減や営業効率化の成果が報告されています。
ただし、AI活用の効果はデータ品質に大きく依存します。導入を検討する際は、まず自社のCRMデータの整備状況を確認し、AI活用の土台を整えることが重要です。
次のアクション:
- 自社の契約エディションで利用可能なAI機能を確認する
- CRMデータの品質を評価し、必要に応じてデータ整備を実施
- Salesforce公式サイトでEinsteinとAgentforceの最新情報を確認
- 無料トライアルやデモで実際の機能を体験する
※この記事は2024年時点の情報に基づいています。料金・機能の詳細は公式サイトで最新情報をご確認ください。
よくある質問:
Q: Salesforce EinsteinとAgentforceの違いは何ですか？ A: Einsteinは予測AI・生成AIの機能群の総称で、人間の判断を支援します。Agentforceは2024年10月発表の自律型AIエージェントで、人間の監督なしでカスタマーサービスやスケジュール調整などのタスクを実行できます。
Q: Salesforce AIの導入にデータ整備は必要ですか？ A: 必須です。AIの予測精度はデータ品質に直結するため、導入前にCRMデータの整備を徹底することが重要です。データ整備により商談数が2倍になった事例も報告されています。
Q: Salesforce AIの利用料金はどのくらいですか？ A: Einstein機能はエディションにより利用可否が異なります。Agentforceは対話1回あたり約2ドル（約280円）を課金予定です。最新料金は公式サイトでご確認ください。
Q: 小規模企業でもSalesforce AIは活用できますか？ A: 毎週1兆回以上の予測実行実績があり、企業規模を問わず利用可能です。ただし、AI機能はエディション依存のため、契約プランの確認が必要です。