Salesforceに学ぶAIエージェントの概念 - Trailhead学習の備忘録

## はじめに
Salesforceが提供する「Agentforce」を通じて、業務向けAIエージェントの基本概念について学んだ内容をまとめました。この記事は概念理解を中心とした備忘録として、AIエージェントを業務に活用したい方の参考になれば幸いです。

## AIエージェントとは

![ai-agent-evolution.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2648069/bef8bca7-54fa-407b-81ac-5f1a01e57c71.png)

生成AI技術の発展により、自然言語で会話しながら業務を支援する「AIエージェント」が登場しています。これらは単なるチャットボットではなく、ユーザーの要求を理解し、適切なアクションを実行できる知的な存在です。

Salesforceが提供するAgentforceは、CRM環境に特化した会話型AIエージェントであり、業務向けAIエージェントの代表例として学ぶ価値があります。

## AIエージェントの基本構造

![ai-agent-diagram.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2648069/e2d87562-5d23-450b-8bbd-74a8ce06322e.png)

AIエージェントの構造を理解することは、その可能性と限界を把握する上で重要です。Agentforceの例から、一般的なAIエージェントは次の要素で構成されていることがわかります：

1. **対話インターフェース** - ユーザーとの自然言語による会話窓口
2. **領域知識** - 特定の業務領域に関する知識（トピック）
3. **実行機能** - 具体的なタスクを実行する能力（アクション）
4. **推論エンジン** - ユーザーの意図を解釈し、適切な行動計画を立てる頭脳

## AIエージェントの特性

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2648069/52ed3553-8ed1-4f7c-bf0c-82d6d730eadf.png)

### 1. 信頼性のメカニズム

企業環境で活用するAIエージェントには、強固な信頼性が求められます：

- **データセキュリティ** - 企業データの保護と適切なアクセス制御
- **グラウンディング** - 信頼できる情報源に基づく応答生成
- **透明性** - AIの判断プロセスの可視化と監査可能性

### 2. 自然な対話能力

単なるコマンド実行ではなく、人間らしい対話を通じてユーザーを支援します：

- **コンテキスト理解** - 会話の流れを記憶し文脈を把握
- **マルチモーダル対応** - テキストだけでなく音声などにも対応
- **柔軟な表現** - 状況に応じた適切な言葉遣いや説明の調整

### 3. 目的指向の行動計画

漠然とした要求から具体的なアクションへと変換する能力：

- **意図理解** - ユーザーの本当の目的を読み取る
- **タスク分解** - 複雑な要求を実行可能な単位に分解
- **アクション選択** - 最適な実行手段の選定

## AIエージェントの動作原理
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2648069/95d67b7e-ff61-4cd6-9042-970f19490963.png)

Agentforceの例から学ぶ、AIエージェントの基本的な動作の流れは以下の通りです：

1. **ユーザー入力の解釈** - 発言をトピック（領域）に分類
2. **計画の作成** - 目標達成のための手順を反復的に検討
3. **適切なアクションの実行** - 既存システムの機能を活用
4. **結果の提示** - ユーザーにわかりやすく結果を伝達

特に興味深いのは「推論エンジン」の役割です。これはLLM（大規模言語モデル）を活用して、ユーザーの漠然とした要求を具体的な実行プランへと変換します。いわばオーケストラの指揮者のように、さまざまな機能を調和させて目的を達成します。

## AIエージェントの拡張性

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2648069/c613c006-59ad-49f4-a3ca-d775595ae8ef.png)

業務向けAIエージェントの強みは、既存システムと連携して能力を拡張できる点にあります：

- **標準機能** - 一般的な業務タスクに対応する基本能力
- **カスタム機能** - 特定の業務ニーズに応じた拡張機能

Agentforceの例では、既存のSalesforce機能（フロー、Apex等）を活用してカスタムアクションを作成できます。これにより、AIエージェントは単なる汎用ツールではなく、特定の業務に深く統合された専門アシスタントへと進化します。

## AIエージェント導入の考え方

Trailheadの学習から得られた導入のポイント：

- **小規模から始める** - 限定的なユーザーグループでテスト
- **ユーザー視点でのテスト** - 実際のユーザーが行う質問や要求を想定
- **継続的な改善** - フィードバックを収集し機能を進化させる

## まとめ

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2648069/d4a26cf2-9722-4549-b784-a47b072025d7.png)

AIエージェントは単なるチャットボットを超え、ビジネスプロセスを変革する可能性を秘めています。Salesforceが提供するAgentforceの概念から、私たちは以下の点を学ぶことができます：

1. 効果的なAIエージェントは、信頼性・自然対話・目的達成の三要素がバランスよく組み合わさっている
2. 既存システムとの連携が、AIエージェントの真の価値を引き出す
3. ユーザー中心の段階的な導入が、成功への鍵となる

今後、様々な業務領域でAIエージェントの活用が進むと予想されます。その際、これらの基本概念の理解が、効果的な導入と活用の土台となるでしょう。

## 参考

学習したTrailheadのモジュール
https://trailhead.salesforce.com/ja/content/learn/modules/einstein-copilot-basics?trail_id=build-ai-assistants-with-einstein-copilot

以下は管理者や開発者向けへの紹介動画です。Agentforceの概要の紹介、操作している画面をチェックできます。同チャンネルにも他のテーマの動画があります。

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2025年の3月初旬ごろにSalesforceの開発者向けカンファレンス「TrailblazerDX (TDX) 2025」が開催されていて最新動向はSalesforceの公式サイトを参照ください。日本のセールフォース関係者の解説記事が参考になりそうです。

https://x.com/salesforce/status/1897346034063544727