非公開ユーザー
リース・レンタル|社内情報システム(開発・運用管理)|20-50人未満|IT管理者|契約タイプ 有償利用
業務フローの整理にもつながった
AIエージェントツールで利用
良いポイント
Agentforceの導入を検討し始めたことで、それ以前に整理すべき業務フローの課題が一気に可視化された。当社ではSalesforceがかなり作り込まれており、「Agentforceを乗せればすぐに動く」と思っていた。ところが実際にAgentforceの設計を考え始めると、ロジックがフローのベタ書き・カスタム項目・担当者のナレッジの三か所に散在していること、商品の構成ルールが誰も全体像を把握していないまま、フローに埋め込まれていること、案件種別ごとの処理担当が属人化していることなど、自動化以前の問題が次々と浮かび上がってきた。Agentforceは「ルールを実行する」ことはできるが、「ルールを読み取る」ことはできない。つまり、ロジックが人の頭やコードの中に眠っている限り、エージェントに何を指示すればいいかが定まらない。導入プロセスを通じて、保守性・拡張性の高いSalesforce基盤を作り直す動機と設計の方向性が明確になった。Agentforce自体の機能というより、導入を機に「今まで後回しにしていた整理」に向き合えたことが一番の収穫だと感じている。
改善してほしいポイント
Agent Builderを開いても、正直最初は「これで本当に動くのか」というイメージが全然湧かなかった。TopicとActionを設定する画面だけ見ても、実際の業務フローに当てはめたときの動きが見えてこない。「会話でテストする」まで触ってみて、初めて理解できたので、設計段階で簡単なシミュレーションができると導入のハードルがかなり下がると思う。既存のSalesforceフローをActionに登録するときは、入出力の変数まわりを手動で合わせる必要があり、ここで詰まりやすい。
どのような課題解決に貢献しましたか?どのようなメリットが得られましたか?
Agentforceの設計を考えることは、「エージェントに何を指示するか」を言語化する作業でもある。その過程で、これまで後回しにしてきた業務ルールの文書化や構造化に向き合う動機が生まれた。導入が完了すれば通常案件の受注から請求起票までの事務作業を大幅に自動化できる見込みだが、それ以上に「属人化していたロジックがデータとして管理されること」自体が、チーム全体の保守コスト削減と引き継ぎ効率の向上に直結すると考えている。
お客様からのメール文章から、案件作成に必要な項目を自動抽出してレコード化することができ、受注までのスピードが上がった。