セールスフォース・ジャパンは説明会を開催し、2024年12月に発表された最新の自律型AIエージェント「Agentforce 2.0」の詳細を解説するとともに、「Slack」でのAIエージェントの活用を実現する「Agentforce in Slack」の国内提供を発表した。
Agentforceは、サービスや営業、マーケティング、コマース領域のタスクを処理するSalesforceの自律型AIエージェント群。Agentforceの仕組みは、ユーザーからの質問に対し、対応可能なトピック一覧から適切なものを選び、自然言語で記載された指示に従う。その上で、アクション一覧から適切なものを選び、得られた情報を基に回答を生成する（図1）。
図1：Agentforceの仕組み
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Agentforce 2.0のアップデート内容として、製品統括本部プロダクトマネジメント＆マーケティング本部 プロダクトマーケティングシニアマネージャーの前野秀彰氏は、（1）AIエージェントのスキルライブラリーの拡充、（2）推論とデータ検索の強化、（3）Agentforce in Slackの提供――を挙げた。
セールスフォース・ジャパン 製品統括本部プロダクトマネジメント＆マーケティング本部 プロダクトマーケティングシニアマネージャーの前野秀彰氏
（1）では、AIエージェントがより多くのことをできるようにする。Agentforceでは、特定の業務に適用できるAIエージェントの型を「事前作成済みスキル」として提供し、継続的に新しいスキルを追加している。Agentforce 2.0では、異なるシステムやアプリを統合してデータのやりとりを効率化するプラットフォーム「MuleSoft」を活用し、顧客関係管理（CRM）システム「Salesforce」だけでなく、他社のさまざまなシステムを横断してアクションを実行できる（図2）。
加えてAgentforce 2.0では、生成AIの力を活用してAIエージェントを作成することも可能。事前作成済みスキルが顧客企業の要望に対応していない場合、自然言語で指示するだけで、AIエージェントを生成できるという。
図2：社内外のシステムでアクションを実行
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（2）では、AIエージェントがより深く正確に行動できるようにする。前野氏はエージェントには直感／熟慮的な2種類の推論モードを必要とし、例えば銀行の場合、「顧客の保有ポートフォリオにおける現在の残高は？」という問い合わせには直感的、「金利変動は顧客のポートフォリオにどのような影響を与えるか？」には熟慮的な推論が求められる。
推論の高度化に向けて、Salesforceは同社の研究組織「Salesforce Researchチーム」の成果を顧客に還元している。Agentforce 2.0では、メタデータで強化したインデックスによる高度な検索拡張生成（RAG）を利用し、元となる資料の体裁に関係なく適切な回答を生成したり、各単語が企業名や製品名など何を指すのかを把握した上で回答の精度を高めたりする。
加えて高度な検索レトリーバーにより、ユーザーの問い合わせ内容に情報を追加し、曖昧さを排除した問い合わせを実現する。その上で、全ての回答に引用元を記載し、信頼性と透明性の確保を図る（図3）。
図3：推論の高度化で実現する深く正確な回答
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