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目次
Trailblazer DX 開幕！
待ちに待ったTrailblazerDX、Salesforce開発者の祭典がついにスタートです。
さっそくSalesforceの魑魅魍魎（ちみもうりょう）たちがお出迎え。
食堂に盛られた山盛りフルーツの中からリンゴを1つ手に取り、颯爽と講演の会場に向かいます。
さっそくSalesforceの魑魅魍魎（ちみもうりょう）たちがお出迎え。
食堂に盛られた山盛りフルーツの中からリンゴを1つ手に取り、颯爽と講演の会場に向かいます。
今回主役ですとばかりに登場したEinstein博士。
こころなしか頭もより一層つんつんしてますね。
Keynote ~Every Developer Is an Einstein~
"Keynote"は各Salesforceイベントの一番重要な発表です。
毎回Salesforceの大物が登場して、Salesforceのビジョンや目玉機能を説明します。
フル動画がSalesforce+で配信されているので、ここでは要点をピックアップしてご紹介します。
毎回Salesforceの大物が登場して、Salesforceのビジョンや目玉機能を説明します。
フル動画がSalesforce+で配信されているので、ここでは要点をピックアップしてご紹介します。
◇Einstein1 PlatformによるCustomer360の実現
セールス、カスタマーサービス、マーケティング、コマースなど、顧客のデータを様々な方面から集め統合、分析することで、より良いタイミングで高い価値を届けられるようになります。
これを実現するのが、Salesforceの新しいプラットフォーム、Einstein1 プラットフォームです。
これを実現するのが、Salesforceの新しいプラットフォーム、Einstein1 プラットフォームです。
Salesforce CTOのハリス氏は、新しいプラットフォームでビジネスに革新をもたらすためには、次の３ステップが必要であると述べています。
1. 信頼性のあるデータを集めること
2. Einstein Copilot（生成AI機能）をカスタマイズすること
3. カスタマイズしたAIを、使えるすべての場所に埋め込むこと
1. 信頼性のあるデータを集めること
2. Einstein Copilot（生成AI機能）をカスタマイズすること
3. カスタマイズしたAIを、使えるすべての場所に埋め込むこと
◇信頼性のあるデータの収集
Data Cloudは、さまざまなシステムからデータのみならずメタデータも統合することができます。
これにより、Snowflakeから抽出したデータを使ってフローを起動するなど、さまざまな業務の自動化が実現できます。
Salesforce Connectなど、ゼロETLの仕組みを活かして多くの信頼できるデータ・メタデータをSalesforceに集積することが、生成AI活用のための第一歩となります。
これにより、Snowflakeから抽出したデータを使ってフローを起動するなど、さまざまな業務の自動化が実現できます。
Salesforce Connectなど、ゼロETLの仕組みを活かして多くの信頼できるデータ・メタデータをSalesforceに集積することが、生成AI活用のための第一歩となります。
Salesforceプラットフォームに統合されたデータを使って、生成AIに指示を与えたり、生成AIのモデルを構築することが可能です。ユーザーを手助けする生成AIの機能がEinstein Copilotであり、プラットフォームのいたるところで、ユーザーに顧客のインサイトを与えます。
例）
「今アプローチするべき顧客を教えて」と指示
→ Copilotが購買データ、行動データ、IoTデータ等さまざまなデータを確認
→「 今アプローチするべきはこの人です」と、取引先責任者を提示
例）
「今アプローチするべき顧客を教えて」と指示
→ Copilotが購買データ、行動データ、IoTデータ等さまざまなデータを確認
→「 今アプローチするべきはこの人です」と、取引先責任者を提示
◇Einstein Copilotのカスタマイズ
Copilotのカスタマイズ用に提供される主要な機能が、下の画像の3つです。
※Copilot Builderは本記事記載時点ではBetaアクセス
※Copilot Builderは本記事記載時点ではBetaアクセス
1. Prompt Builder： プロンプトのテンプレートを作る機能。Salesforceの項目値やフローで生成したデータを埋め込める
2. Copilot Builder： フローやApexを使って、自分のCopilotに独自のアクションを仕込む
3. Model Builder： 独自の生成AIモデルを簡単に造ったり、既存の生成AIモデルを自社のデータで拡張できる
◇CopilotのUIへの埋め込み
CopilotはLightningアプリケーションビルダーで、画面のどこにでも埋め込むことができます。
埋め込み方については、
・Lightning Web コンポーネントを作成する方法
・画面フローを作成しする方法
の二通りが紹介されていましたが、開発の容易性を鑑みてフローが推奨されていました。
フローの開発については、今後生成AIを使ってますます簡便化されていくことも発表されているため、要チェックです。
埋め込み方については、
・Lightning Web コンポーネントを作成する方法
・画面フローを作成しする方法
の二通りが紹介されていましたが、開発の容易性を鑑みてフローが推奨されていました。
フローの開発については、今後生成AIを使ってますます簡便化されていくことも発表されているため、要チェックです。
画像上部が生成AIのコンポーネント
こうして、
1. 信頼できるデータを収集し、
2. Copilot機能をカスタマイズし、
3. それをUI上に配置する
ことで、ユーザーが顧客のデータから素早く、さまざまな情報を引き出せるようになります。
1. 信頼できるデータを収集し、
2. Copilot機能をカスタマイズし、
3. それをUI上に配置する
ことで、ユーザーが顧客のデータから素早く、さまざまな情報を引き出せるようになります。
まとめ
生成AIを使って業務を自動化自動化する。夢がありますが、実際の導入は想像より遥かに難しいことが見えてきました。
・そもそも生成AIによってどの業務を効率化できるのか？
・生成AIの学習元となるデータをどうやって統合するのか？
・データは信頼がおけるのか？
・生成AIのモデルは何を使うのか？
・生成AIの活用によるリスクをコントロールできるのか？
実際に導入するためには障壁が山積みです。
これらを乗り越えるためには、導入する企業、そしてそれを支援する企業の双方が、生成AIに対して深く理解して、協力する必要があるはずです。
そして、それらを乗り越えたとき、ビジネスは間違いなく新たなステージに進むことになるでしょう。
そんな仕事に関われたらエンジニア冥利に尽きるなと、そんな風に感じる、サンフランシスコの春でした。
・そもそも生成AIによってどの業務を効率化できるのか？
・生成AIの学習元となるデータをどうやって統合するのか？
・データは信頼がおけるのか？
・生成AIのモデルは何を使うのか？
・生成AIの活用によるリスクをコントロールできるのか？
実際に導入するためには障壁が山積みです。
これらを乗り越えるためには、導入する企業、そしてそれを支援する企業の双方が、生成AIに対して深く理解して、協力する必要があるはずです。
そして、それらを乗り越えたとき、ビジネスは間違いなく新たなステージに進むことになるでしょう。
そんな仕事に関われたらエンジニア冥利に尽きるなと、そんな風に感じる、サンフランシスコの春でした。
参考資料
・Keynote動画：https://www.salesforce.com/plus/experience/trailblazerdx_2024/series/trailblazerdx_2024_highlights/episode/episode-s1e3
・Prompt Builderトレイルヘッド：https://trailhead.salesforce.com/ja/content/learn/modules/prompt-studio-quick-look/get-to-know-prompt-studio
・Model Builder参考：https://www.salesforceben.com/salesforce-announces-einstein-studio-build-and-deploy-your-own-ai-models/
・Prompt Builderトレイルヘッド：https://trailhead.salesforce.com/ja/content/learn/modules/prompt-studio-quick-look/get-to-know-prompt-studio
・Model Builder参考：https://www.salesforceben.com/salesforce-announces-einstein-studio-build-and-deploy-your-own-ai-models/
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