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海外コメンタリー

「Salesforce Einstein」の次なるステップ--注目すべき4つの新機能 - (page 3)

Doug Henschen (Special to ZDNet.com) 翻訳校正: 石橋啓一郎

2017-11-20 06:30

Einsteinの進歩について筆者の個人的見解

 Einsteinの一連の新機能は魅力的だが、多くの顧客はまず「値段はいくらになるのか」と考えたことだろう。現在はまだSalesforceと顧客の両方が、Einsteinの機能にどれだけの価値があるかを見定めようとしている最中で、ニワトリと卵の関係になっている段階だ。予測やレコメンデーションは、使用しているクラウドやそれによって発生するアクションなどによって価値が異なる。大企業がしばしば「食べ放題」形式の契約を好むこともあって、顧客の規模や性格も複雑さを招く要因になっている。その一方で、Salesforceが投資家や株式市場を満足させるためには、明確な収益予想を立てる必要がある。イノベーションには常に課題が伴うというわけだ。

 最近のビッグデータやオープンソースソフトウェアの価格決定のトレンドに倣えば、Einsteinの開発ツールに無料でアクセスできるようにする一方、得られる予測やレコメンデーションの数を制限しておくことで、企業が新機能で何が出来るかを把握できるようにしておくというアプローチも考えられる。一度機能が導入されてしまえば、Salesforceは予測やレコメンデーションの件数に基づく従量課金を行うことができる。この形なら、課金額は顧客に提供された価値と結びついたものになるが、顧客によって価値に対する見方は異なるため、あらゆるケースに適した価格体系を組み立てるのは難しいかもしれない。

 Dreamforceで顧客が混乱したかもしれないことの1つに、EinsteinとEinstein Analytics(元Wave Analytics)との違いがある。Dreamforceでは、それぞれ別の基調講演が行われたし、裏側では担当するチームも分かれている。ところがこれらは1つの製品群を構成しており、記述的および診断的アナリティクスから、予測的アナリティクスや処方的レコメンデーション・アクションまでを含む連続的なポートフォリオになっている(高度な言語処理および画像処理の機能や、人間とのインタラクティブなアプリケーションのためのAPIも含まれる)。しかし予測的、処方的なソリューションにたどり着く前に、まず良質なデータとレポーティングの体制を整備する必要がある。

Salesforce Dreamforce

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