2025.10.17
Dreamforce2025 Day3：Tableau KeynoteとAgentfore
ポスト
目次
はじめに
こんにちは、テラスカイのT.matsuです。
Dreamforce 2025 とても楽しんでます！
初日は緊張していましたが、二日目からは立ち回りもわかってきて、セッションやブースをのぞいたりとDreamforceを堪能しています。
特にKEY NOTEの盛り上がりはすごく、熱量や期待の高さが肌で感じられるほどでした。
Dreamforce 2025 とても楽しんでます！
初日は緊張していましたが、二日目からは立ち回りもわかってきて、セッションやブースをのぞいたりとDreamforceを堪能しています。
特にKEY NOTEの盛り上がりはすごく、熱量や期待の高さが肌で感じられるほどでした。
今回、色々まわってみた感想としては、『Agentforce』という文字がどのブースでも目に入ってきて、『Agentforce ✖ ◯◯』といった形で、これまでの機能に寄り添うように、既存の機能をサポートし、よりアグレッシブに行こうぜ、というメッセージをとても強く感じることができました。
その中でも、『Tableau ✖ Agentforce』のセッションを中心に参加してきました。
その中でも、『Tableau ✖ Agentforce』のセッションを中心に参加してきました。
Tableau Keynote
現状の問題点
分析を行うにあたり、現在多くの企業が直面している課題についてからはじまりました。
・増え続けるデータ量
・多種多様なファイル形式
・一元化されていないファイルやデータの格納先
私もふと思い返すと、SalesforceのレコードやGoogleドライブ、EXCEL、スプレッドシート、Sharepoint 等 それぞれ分散している案件が多数浮かびました。
また、分析を行う目的は、ただのデータをまとめることではなく、勘や経験を抜きにして、事実（データ）に基づいて、最善の行動を決めることである という箇所が特に印象に残りました。
ダッシュボードを作っても、結局「見て終わり」で、最善の行動を決める手助けができていないのでは、とハッとした箇所となります。
・増え続けるデータ量
・多種多様なファイル形式
・一元化されていないファイルやデータの格納先
私もふと思い返すと、SalesforceのレコードやGoogleドライブ、EXCEL、スプレッドシート、Sharepoint 等 それぞれ分散している案件が多数浮かびました。
また、分析を行う目的は、ただのデータをまとめることではなく、勘や経験を抜きにして、事実（データ）に基づいて、最善の行動を決めることである という箇所が特に印象に残りました。
ダッシュボードを作っても、結局「見て終わり」で、最善の行動を決める手助けができていないのでは、とハッとした箇所となります。
Tableau Nextにすることで変わる変化
これまでの課題を解決する切り札としてTableau Nextは、分析のアプローチを根本から再構築したと伝えられました。
具体的には以下4点が大きく変化しているようです。
① Agentforceの導入
自然言語で質問すれば、データの可視化、推奨アクションまで結果を回答できます。
また、開発側としてもダッシュボード構築の支援が可能となります。
② 非構造化データも丸ごと分析
これまではCRM/ERPの構造化データ(DB、CSV、Excel など)が中心でしたが、Tableau Nextは非構造化データ(PDF、通話記録、メール など)の取り込みが行えるうえ、各種クラウドに置いたままでデータを動かさずに、統合して分析が可能となります。
③ データの意味と信頼を両立
データに背景・文脈といった「意味」を与えるレイヤーを再考することで、ビジネス指標を一元管理し、共通認識を持つ一つの信頼できる真実を確立しました。
④ 行動を起こすための一歩手前の理解や気づきを可視化
Tableauの武器である可視化がさらに進化し、Tableauの製品を使わずに、Slackに命令を行うだけで、グラフを表示することが可能となります。
これらの分析を元に、ただのデータ群から行動への意思決定ギャップを埋めるツールとして紹介されていました。
具体的には以下4点が大きく変化しているようです。
① Agentforceの導入
自然言語で質問すれば、データの可視化、推奨アクションまで結果を回答できます。
また、開発側としてもダッシュボード構築の支援が可能となります。
② 非構造化データも丸ごと分析
これまではCRM/ERPの構造化データ(DB、CSV、Excel など)が中心でしたが、Tableau Nextは非構造化データ(PDF、通話記録、メール など)の取り込みが行えるうえ、各種クラウドに置いたままでデータを動かさずに、統合して分析が可能となります。
③ データの意味と信頼を両立
データに背景・文脈といった「意味」を与えるレイヤーを再考することで、ビジネス指標を一元管理し、共通認識を持つ一つの信頼できる真実を確立しました。
④ 行動を起こすための一歩手前の理解や気づきを可視化
Tableauの武器である可視化がさらに進化し、Tableauの製品を使わずに、Slackに命令を行うだけで、グラフを表示することが可能となります。
これらの分析を元に、ただのデータ群から行動への意思決定ギャップを埋めるツールとして紹介されていました。
環境移行の問題点
Tableau Nextはすごいけれど、すでに運用しているTableauやCRM Analyticsでは移行が必要なのでは？と頭をよぎりましたが、すぐに解決策が出されました。
Tableau Nextの機能は、既存の稼働環境にそのまま接続することが可能と発表がありました。
さらに、Snowflake Cortexなどの最新ベンダーと協力し、Open Semantic Interchangeという業界標準を確立し、複数のベンダーと相互運用できるため、エージェントはバックエンドが違っても単一のソースを見ているかのように機能が行えるという告知を受け、会場が湧き上がった瞬間となりました。
Tableau Nextの機能は、既存の稼働環境にそのまま接続することが可能と発表がありました。
さらに、Snowflake Cortexなどの最新ベンダーと協力し、Open Semantic Interchangeという業界標準を確立し、複数のベンダーと相互運用できるため、エージェントはバックエンドが違っても単一のソースを見ているかのように機能が行えるという告知を受け、会場が湧き上がった瞬間となりました。
100を超えるOpen Semantic Interchange
革新を行うために必要なこと
業界を活性化させるためには、新しい技術を学び、関連性を常に保つことが重要となります。
Tableau Nextにより、データのアクセスの方法や分析は、誰でも使い関与することができますが、データを見るだけではなく、最善の行動を決めることが重要であると改めて発言していました。
また、常に問題を解決できるよう重点を置き、経験した内容を他人と分かち合うことで常に学び続ける姿勢を持ち、新しい技術に対してチャレンジしていきたいと思えるKEY NOTEでした。
Tableau Nextにより、データのアクセスの方法や分析は、誰でも使い関与することができますが、データを見るだけではなく、最善の行動を決めることが重要であると改めて発言していました。
また、常に問題を解決できるよう重点を置き、経験した内容を他人と分かち合うことで常に学び続ける姿勢を持ち、新しい技術に対してチャレンジしていきたいと思えるKEY NOTEでした。
Tableau Agent in Tableau Prep
ここからは、Agentforceを使ったTableauについて具体的なデモがありましたので記載したいと思います。
内容としては、Tableauに対し、Salesforceのリードデータと、外部から持ってきた同等のリードCSVデータといった複数のデータソースの統合を行う際に使えるAgentforce活用方法となっていました。
実際にデモを行いながら進んでいく形式となり、最初はリードデータとCSVを結合したところ、カラムの一致件数に差分が発生してしまいます。
中身を見たところ、以下のような状態となっていることがわかりました。
Salesforce：AccountType
CSV：account_type
そこで、Agentforceに対し、
【全てのフィールドの名前を大文字のキャメルケースに変換 例えばaccount_type は AccountTypeに変更】
と指示をしたところ、数秒で想定されたカラムに変換されていました。
内容としては、Tableauに対し、Salesforceのリードデータと、外部から持ってきた同等のリードCSVデータといった複数のデータソースの統合を行う際に使えるAgentforce活用方法となっていました。
実際にデモを行いながら進んでいく形式となり、最初はリードデータとCSVを結合したところ、カラムの一致件数に差分が発生してしまいます。
中身を見たところ、以下のような状態となっていることがわかりました。
Salesforce：AccountType
CSV：account_type
そこで、Agentforceに対し、
【全てのフィールドの名前を大文字のキャメルケースに変換 例えばaccount_type は AccountTypeに変更】
と指示をしたところ、数秒で想定されたカラムに変換されていました。
次に、データの中身を確認してみると、リード情報が重複していることがわかりました。
ここでもAgentforceの出番となり、【重複したリードを削除】と指示することで、重複なしのレコードが作成されていました。
さらに、バケットの作成もAgentforceにて行いました。
【低、中、高の値を持つ新しいフィールド「パケット」を作成し、スコアが1～4の場合は低、4～7の場合は中、7～10は高】と指示するだけで、自動でバケット列を追加しデータのソートが行えるところまで実演されていました。
ここでもAgentforceの出番となり、【重複したリードを削除】と指示することで、重複なしのレコードが作成されていました。
さらに、バケットの作成もAgentforceにて行いました。
【低、中、高の値を持つ新しいフィールド「パケット」を作成し、スコアが1～4の場合は低、4～7の場合は中、7～10は高】と指示するだけで、自動でバケット列を追加しデータのソートが行えるところまで実演されていました。
どれもダッシュボードを作る際のよくある作業ですが、Agentforceを使うことで時間の短縮がかなり行える！と個人的には感動しました。
自然言語でやり取りできるため、ハードルもかなり低く、作業効率の向上が見込めそうでした。
自然言語でやり取りできるため、ハードルもかなり低く、作業効率の向上が見込めそうでした。
最後に
とても刺激的なDreamforce！
会場を少し回るだけで興味がそそられるコンテンツがたくさんありました。
特に気になったものをピックアップして1枚に無理やりまとめてみました。
ぜひ、現地にいってDreamforceを体験してもらえればと思います。
会場を少し回るだけで興味がそそられるコンテンツがたくさんありました。
特に気になったものをピックアップして1枚に無理やりまとめてみました。
ぜひ、現地にいってDreamforceを体験してもらえればと思います。
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