Agentforceの活躍： AIは本当に人間のエージェントに取って代わることができるのか？

Salesforce Architecture and Innovation Boardの一員として、私たちは常にビジネスを変革する可能性のあるテクノロジーを探求しています。この1年間、私たちはSalesforceの進化するAIエコシステム、特にAgentic AIの世界に果敢に踏み出したAgentforceを深く掘り下げてきました。

複数のAIエージェントを構築してその能力を理解し、実際のシナリオでテストし、Agentforceをそのペースに乗せました。その結果は？勝ち負けが入り混じり、目から鱗が落ちるような結果となり、大きな疑問に対する明確な答えが得られました：

AIは人間のエージェントに完全に取って代わることができるのか？それでは、その答えをご覧ください！

セールスフォースAIの進化

Dreamforce 2024で、Salesforceはエージェント型AIに軸足を移し、サポートするだけでなく行動するインテリジェントな業界特化型アシスタントを実現した。

Agentforceは、大規模な言語モデル（LLM）、大規模なアクションモデル（LAM）、自動化されたワークフローを組み合わせて、Salesforceプラットフォーム全体でリアルタイムかつコンテキストを意識した意思決定とアクションを推進します。

Agentforceとは？

Agentforceは、AI自動化、大規模言語モデル（LLM）、大規模アクションモデル（LAM）、およびインテリジェントなワークフローを融合したAgentic AIへのSalesforceの進出であり、高度なAIによって顧客との対話方法を変革することを約束します。これは、あらゆる顧客接点において、よりスマートで迅速かつ効率的なサービスを提供するために設計されたエコシステムである。

Microsoft Copilotのような汎用AIプラットフォームとは異なり、AgentforceはSalesforce専用に設計されています。プラットフォーム固有のデータを活用し、次のことを実現します：

• 顧客サービスタスクの自動化
• 適切な対応を提案
• アクションの予測
• 決定を自律的に実行

これにより、サードパーティのアドオンや複雑な統合を必要とすることなく、迅速な解決、より良いエージェント体験、顧客満足度の向上を実現します。

現場からの教訓：Agentforceの実験

Agentforce では、セールス、サービス、データクラウド、フィールドサービスなど、Salesforce のエコシステム全体で人間の意思決定を再現するAgentic AI の可能性を探りました。

初期段階では、プロセス主導の考え方が私たちの足かせとなりました。事前に定義されたシナリオに集中することで、私たちのAIエージェントは、適応的なアシスタントというよりも、スクリプト化されたボットのように振る舞いました。これは重要な洞察を浮き彫りにしました：エージェント型AIは単なる予測ではなく、リアルタイムで考え、学習し、行動します。

このシフトを受け入れて、私たちはAIのスピードと人間の直感を組み合わせたインテリジェント・エージェントを設計し、自動化の限界を押し上げると同時に、そのギャップに対処しました。私たちの使命は？AIが本当に人間のエージェントに取って代わることができるかどうかを見極めることです。

ユースケースは2つに分かれています：AIがインパクトのあるソリューションで優れているところと、共感、創造性、緊急性といった人間の特性が、複雑な顧客ニーズに対応するために依然として不可欠であるところです。

AIが得意とするユースケース

よりスマートなワークフロー、より少ない煩わしさ

銀行および金融サービス： 住宅ローンを希望する顧客が、金融機関のウェブサイト上でAIエージェントに支援を求めている。

Agentforceなし： 顧客は長いフォームを手作業で入力し、財務情報を思い出して入力し、書類を自分でアップロードする。営業チームは、繰り返されるクエリの処理、データ形式の検証、CIBILスコアの取得を行い、各ローンのステップを個別に管理します。

Agentforceなら：AIベースのローン・エージェントが、ローンに関する問い合わせへの回答や適格性の計算から、詳細の自動検証、API経由でのクレジット・スコアの取得、申込書の提出に至るまで、全行程を処理します。これにより、人的なインプットを最小限に抑えながら、迅速でガイド付きのシームレスなデジタル・プロセスを実現します。

効率的なマルチタスク

製造業と再生可能エネルギー：ある顧客が、購入したソーラーパネルの問題についてチャットでサポートに連絡し、迅速な支援を求めています。

Agentforceなし：システムのガイダンスなしで問題を説明し、担当者が手作業で履歴を検索し、診断には散在した文書を確認する必要があり、技術者のスケジュール管理は遅延を引き起こし、すべてのケース管理は自動化されていません。

Agentforce：システムはサービス提供を合理化します。顧客の購入および保証データを検索し、ナレッジベースを使用して診断し、技術者の訪問を推奨し、ケースを自動分類します。ワークフローは自動的にケースをルーティングし、関連製品を提案し、検査をスケジュールし、サマリーを作成し、フォローアップのコミュニケーションを生成します。

ハイパー・パーソナライズド・エクスペリエンス

ヘルスケア： 慢性的な片頭痛に悩む患者が、処方箋の補充や予約のスケジューリングのためにAI対応のメディカルアドバイザーに連絡する。

Agentforceなし：患者は自分の病歴を記憶し、アドバイスを求めたり予約を取ったりする必要があるときはいつでもエージェントに知らせなければならない。医療詳細の不足は、患者の永久的な治療にしばしば影響を与える。

Agentforceなら：Agentforceは、患者の病歴を記憶し、過去の会話を検索し、永続的な治療のために処方箋の詳細を事前に入力します。そして、過去の診察に基づいてパーソナライズされた提案を提供します。

データパワーを解き放つ

保険：ある顧客が、スキャンした警察報告書と手書きの明細書を添えて自動車事故のクレームを提出します。

Agentforceなし：AIがなければ、人間のエージェントが保険契約番号、保険金請求の詳細、損害査定を書類から手作業で抽出しなければならない。さらに、データ入力の手作業によるミスが処理を遅らせます。

Agentforceの場合： Agentforceは、OCRツールを使用して書類から情報をスキャン・抽出し、請求記録を自動的に更新します。矛盾や詳細の欠落にフラグを立て、迅速な意思決定を可能にします。

人間が支配する世界

共感と感情的知性

出荷遅延: お客様がサポートに連絡して出荷遅延の状況を確認し、早めの配送を依頼した。

Agentforceで：Agentforceは、ナレッジ記事とシステムデータを使用して、リアルタイムの出荷詳細を検索し、障害を特定し、遅延理由、予想される納期、返金ポリシーを共有します。事前に定義されたシナリオに対しては訓練された共感を提供しますが、新しい状況や訓練されていない状況ではニュアンスを見逃す可能性があります。

人間の利点： さらに、人間のエージェントがサービスの遅れを認識し、真の共感を示し、運賃割引の提供や早期配送の手配など、顧客との関係を維持し、顧客のビジネスをサポートするための積極的な措置を講じる。

関係構築

旅行： VIP旅行者が、記念日や最近の損失など、特別な日や感情的なニーズについてさりげなく言及し、心のこもった対応を期待します。

Agentforceの場合：AIはキーワードや過去の経験を認識するが、感情的な知性や自発性、パーソナライズする能力に欠ける。

人間のアドバンテージ： 人間のエージェントが感情的な手がかりを察知し、心のこもった対応を積極的に行い、旅行者と持続的な感情的つながりを築きます。

緊急性をもって行動する

Eコマース：高価値の顧客からのベビー用医薬品の緊急注文が、サプライチェーンの問題で遅れている。

Agentforceを使用：AIは代替案を提案し、謝罪を送るが、緊急性を優先してリアルタイムで行動することはできない。

人間の専門知識： 人間のエージェントが手動で別の店舗からの代替配送を手配する。

交渉スキル

小売業のVIP顧客の維持：高額の買い物をする顧客が、値上げを理由に会員資格を取り消すと脅す。

Agentforceなら：AIは標準的な割引（例えば5％オフ）を提案するが、顧客の長期的な価値を認識できない。

人間の専門知識：人間のリテンション・スペシャリストが顧客の履歴を確認し、限定特典（早期アクセスやパーソナル・ショッピング・コンサルタントなど）を提供する。大幅な値引きをすることなく、顧客を維持するWin-Winのソリューションを作り上げる。

代替ではなく補強：人間とAIの共生

AIはスピードと効率を向上させた：AIは、FAQ、注文追跡、データ処理などの反復作業を処理した。ヘルスケア分野では、Agentforceは患者の病歴を即座に検索し、製造業では、過去の購入履歴を追跡して不足している製品を提案しました。

AIによる顧客体験の向上： Agentforceは、過去のやり取りを記憶し、プロアクティブなアップデートを提供することで、フラストレーションを軽減した。保険業界では、書類のスキャンとデータ抽出によって保険金請求を自動化し、処理時間を短縮した。
人間が感情的インテリジェンスを提供：サービス障害や緊急の医療オーダーなど、ストレスの高いシナリオでは、人間のエージェントだけが共感、安心感、個別ケアを提供することができた。

AIが支援するが、人間が主導する：Agentforceは出荷追跡などのルーチンワークを自動化し、チームは複雑で価値主導の業務に専念できるようになりました。

AIが洞察力を高め、 人間が未知の問題に対処する：AIはローンの査定など重要な場面で異常やデータの不一致を指摘する 一方で 、データが限られている場合には人間の直感が介入し、 AIだけでは管理できない現実世界での適応的な意思決定を行った。

評決：AI対人間ではなく、AIと人間である。

Agentforceは人間に取って代わったのか？その必要はなかった。

AIが日常業務を処理したのです：FAQ、トラッキング、データ処理。人間は、最も重要な部分、つまり共感、創造性、問題解決、個別ケアに介入しました。

真の収穫とは？AI対人間ではなく、AI対人間なのだ。
Agentforceは効率を高め、エージェントは有意義なつながりや複雑な課題に集中できるようになった。

業種を問わず、AIは業務を効率化しますが、緊急性や感情が入り込むと、人間のエージェントが違いを生み出します。この強力なパートナーシップこそが、カスタマーエクスペリエンスの未来なのです。

Agentforceを活用する準備はできていますか？

Nagarroでは、顧客エンゲージメントを変革するオーダーメイドのSalesforceソリューションを提供しています。AIを使い始めたばかりのお客様も、Agentforceの導入を拡大したいお客様も、安心してカスタマイズと統合ができるようお手伝いします。

インテリジェントなカスタマーエクスペリエンスを、より速く、よりスマートに、より人間らしく共創しましょう。ご相談ください！