Agentforceの評判・口コミ 全112件

改善してほしいポイント

利用者側としての改善ポイントは特にないが、管理者側では管理コストや構築スキルがそれなりに必要になる。会社によってはスキルがなく、開発ベンダーに委託することもあるらしく、そのあたりがもっと手軽にできるようになれば、より浸透すると思う。

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？

Salesforceにまつわるほとんどの業務をSlack上でエージェントを介して行えるようになりました。案件状況やネクストアクションの整理、商談フェーズの更新、進捗監視に基づくアラートやサジェストなど、すべてを実現しており、事前準備や案件のヘルスチェックを短時間で、かつSalesforceに蓄積されている顧客情報というしっかりした根拠を用いて行うことができています。ナレッジ共有に必要な情報も常にエージェントを介して引き出すことができるため、組織内で営業スキルやノウハウを展開するハードルが下がり、いまでは当たり前のように全員が活用しており、日々の業務でなくてはならないツールとなっています。

検討者へお勧めするポイント

Salesforceへ情報を蓄積する目的は、Agentforceの活用による営業効率向上や営業力強化です。現場の負担が減ることで、顧客と向き合う時間を増やせる。それにより商談データが蓄積され、データに基づいた営業施策をスピード感を持って推進できる。結果としてトップラインの向上につながる循環を作れます。よって、投資対効果も期待できると想定します。

生成AI機能へのレビュー

5.0

お客様との定例MTGの事前準備や、お客様に導入している弊社サービスの活用状況を1〜2分でまとめてくれるので、わざわざSalesforceを見に行くことも減りました。これまではSalesforceの情報をレポート化したり、一件ずつ振り返る必要があり、かなり手間でしたが、それが短時間でできるようになりました。 デメリットというほどではないですが、Salesforce上にある程度顧客データが蓄積されていることで得られる情報の正確性や充実度は高いので、そことセットで検討する必要があります。

改善してほしいポイント

欲しい機能・分かりにくい点
・現在様々なインターフェイスからSalesforceにアクセスできるが、それぞれの特徴や違いが整理されていると嬉しい。社内でも検証しているが、公式なものがあると業務で使い分けができそう。
その理由
・こういう場面ではSlackボット、こういう場面ではAgentforceなど、業務によって最適なツールや使い方をしたい

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？

①社内コミュニケーションコストの削減
上司やCS担当など、役割の異なるメンバーが商談内容をいつでも自己完結で確認できるようになりました。以前は口頭での状況共有や確認依頼が都度発生していましたが、その手間が大幅に減少し、組織全体のコミュニケーションコストの削減に貢献しています。
②記憶・情報整理コストからの解放
複数回にわたる商談内容を担当者が記憶・管理する必要がなくなりました。その結果、これまで情報整理に費やしていた時間と思考リソースを、「どうすれば案件が前に進むか」という戦略検討に再配分できるようになっています。

検討者へお勧めするポイント

・いろんなことが出来るからこそ、様々なユースケースでの利用が思いつきますが、普段の業務に組み込めないと使われなくなってしまうリスクも孕んでいると思います。まずは、普段の業務の棚卸しと現場が使ってくれるかが先にあると、間違いなく営業に革命を起こしてくれます！

生成AI機能へのレビュー

5.0

・社内のコミュニケーションコストの低下 ・脳内で覚えるリソースが案件の戦略設計にシフトできた ・AIの示唆により自分では気づかなかったリスクに気づけた

改善してほしいポイント

ユーザー目線ではあまり改善してほしいポイントはありませんが、管理者は頻繁な仕様変更に少々疲弊しているようです。AIエージェントの過渡期であるためという面もあると思いますが、構築内容や設定値の変更やリプレースがもう少し容易に行えるとよいのではないかと思います。

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？

■解決できた課題・具体的な効果
・商談の事前準備にかかる時間が1件あたり20分→5分に削減
・メンバーが実施した商談内容の把握が1件あたり10分（メンバーからの報告を受ける形）→1分（エージェントに聞くだけ）に削減
■課題に貢献した機能・ポイント
・Slackへのエージェント統合（基本的にSlackをUIとしてエージェントとのやり取りが完結する）

検討者へお勧めするポイント

汎用的なAIツールでは実現しない「エージェント同士の協働」を見据えると、Agentforce一択だと思います

生成AI機能へのレビュー

5.0

Salesforce内のデータを「自分が見に行く」ことが一切なくなり、基本的にエージェント経由での閲覧に変わりました

改善してほしいポイント

最初の運用設計は少し大変な印象です。当社では専門のSalesforce管理者がAgentForceを設計し、現場からは利用者のフィードバックを受けて改善を進めました。複数のオブジェクトやフィードのチャット履歴から情報を取得するなど、やりたいことは多々ありますが、一筋縄ではいかないようです。今後、より簡単にSalesforceの情報を網羅しやすい設計になってくれると嬉しいです。並行して、学習元とする範囲はしっかり絞り込めるようにもしてほしく、このコントロールが簡単に設定できるようになれば良いなと思います。

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？

冒頭に記載したとおり、営業担当からサポート担当への業務引き継ぎが不要となりました。数値は測定していないので肌感ですが、1件15分程度の情報共有が必要と仮定しても、月に何十社とやりとりがあるので、数十時間分の営業担当の稼働を削減できていると思います。営業担当の時間削減は売上に直結するので、とても価値があると思います。

検討者へお勧めするポイント

Salesforceに情報を蓄積している場合、早めに利用を始めることをお勧めします。まずはAIに触れておくことで、どのようなデータが必要なのかの肌感がわかり、そのデータの収集を早めることができます。AI設計は後からでもできるので、なにより必要なデータの蓄積を早く始めると良いかなと思います。

生成AI機能へのレビュー

5.0

繰り返しですが、営業担当とサポート担当の間の業務引き継ぎが人の手を介さずにできるようになったことです。それぞれが日々お客様とやり取りしていますが、必要な情報をAgentに確認するだけで取得できるようになりました。

改善してほしいポイント

サイレントアップデートを含め、アップデートのサイクルが速い点は学習コストの高さにつながっています。気づいたら画面構成・呼称・機能が変わっているケースがあり、現場への展開時に説明コストが発生します。変更ログのわかりやすい通知や、差分サマリーの提供があると助かります。

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？

商談後のフォローアップフェーズで効果が顕著です。Agentforceが商談内容をもとにSalesforceのレコードを自動更新し、さらに「この項目が未入力です」「次のアクションとして〇〇が必要ではないですか」といった不足を示すサジェストを出してくれるため、案件担当者が商談後に費やしていた整理・更新作業の時間が大幅に削減されました。受注1件あたりの工数は50時間から28時間に改善し、約45%削減しています。
また、Agentforceを活用する中で「Salesforceにデータが入っているほどエージェントの提案精度が上がる」という実感が現場に生まれ、入力への意識が自然と変わりました。以前は記録のために入力していた感覚でしたが、今はデータを使った営業の動き方が組織に少しずつ根付いてきています。

検討者へお勧めするポイント

まず「得意な領域から小さく始める」ことを強くおすすめします。Agentforceは活用範囲が広い分、全社一斉に展開しようとすると定着する前に失速します。商談後の自動更新・サジェストなど、効果が見えやすいユースケースに絞って型を作り、そこから広げていくのが現実解です。

生成AI機能へのレビュー

5.0

商談後のフォローアップ業務への効果が最も大きいです。レコードの自動更新と未入力項目のサジェスト機能により、案件担当者が商談後に行っていた整理・更新作業が大幅に減りました。「やらなければいけないが後回しになりがちな作業」をエージェントが拾ってくれるため、担当者は次の商談準備や顧客との対話に集中できています。 Agentforceを使い続ける中で、Salesforceへのデータ入力に対する現場の意識も変わってきました。「入力するほど提案精度が上がる」という実感が生まれ、データを使って営業を動かすという発想が組織に根付き始めています。 デメリットとしては、前述のとおりアップデートサイクルの速さによる学習コストです。機能改善の恩恵は大きい一方、現場展開時の説明コストが都度発生する点が運用上の負荷になっています。

改善してほしいポイント

今後の改善点として、Salesforce環境外のデータにもアクセスできるようになれば、より多くの情報を横断的に活用できると感じています。現在でも案件管理や提案準備の効率化に大きく貢献していますが、Salesforce以外のデータソースとも連携できるようになれば、顧客理解の深化や提案の質の向上につながるだけでなく、活用シーンの幅もさらに広がると考えています。

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？

Salesforceの確認にかかる工数削減や案件管理の精度向上に貢献しています。
特に、Slack上で案件状況を把握できることで、営業担当者が日常的に使っているツール上で必要な情報を確認できるようになり、提案準備の効率化につながっています。また、フェーズ更新の自動化によって更新漏れを防止できるだけでなく、案件管理の運用ルールを統一しやすくなり、データ品質の向上にも寄与しています。
さらに、案件ごとのフィードバック機能により、提案内容の良かった点や改善点を振り返りやすくなったことで、個人の営業スキルの向上や組織全体でのナレッジ共有の促進といったメリットを実感しています。

検討者へお勧めするポイント

案件管理や提案準備に多くの時間を要している組織には特におすすめできると感じています。
Slackなど、日常的に利用するツール上で案件情報を確認できるため、情報収集や準備の工数削減につながります。また、フェーズ更新の自動化や案件ごとのフィードバック機能によって、営業活動の標準化やナレッジ共有を促進できる点も大きな魅力です。
生成AIを活用した情報検索や要約機能により、必要な情報に迅速にアクセスできるため、営業担当者の業務効率化だけでなく、提案品質の向上にも貢献すると考えています。

生成AI機能へのレビュー

5.0

生成AI機能を活用することで、案件情報の収集や提案準備にかかる時間を短縮できるようになりました。必要な情報を自然言語で確認できるため、Salesforceや各種ツールを個別に確認する手間が減り、情報へのアクセスしやすさが向上したと感じています。 また、案件ごとのフィードバックや過去の活動内容を整理して確認できることで、振り返りやナレッジ活用がしやすくなり、提案品質の向上にもつながっています。特に担当者ごとの経験やノウハウに依存しがちな情報を活用しやすくなった点は、大きなメリットだと感じています。 一方で、私の理解が及んでいないだけかもしれませんが、現状は参照できるデータソースに制限があるため、回答内容や活用シーンが限定されるケースもあります。今後、Salesforce以外のシステムや社内データとも連携できるようになれば、より幅広い情報をもとにした分析や提案支援が可能になり、さらなる業務効率化や意思決定支援につながることを期待しています。

改善してほしいポイント

安定性という面ではまだ改善の余地があるかもしれません。急にAgentがエラーを出すケースがまれにあります（この場合、何回か確認すると正常に回答するので重要な問題ではないですが）。

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？

上述のとおり、準備時間の短縮に関しては1/3程度になっているかと思います。商談準備以外にも、これまでの提案状況の把握や社内関係部門への情報の取りまとめなどにも活用しています。プレイブック、スコアカードの自動更新など、営業にとって重要だが後回しにしがちな作業がタイムリーに実行できるようになりました。

検討者へお勧めするポイント

営業組織でSalesforceを積極的に活用したい企業には非常におすすめです。商談データさえちゃんとSalesforceに蓄積すれば、あとはAgentに聞けば何でも答えてくれるので、自分に秘書がついた感覚に近いと思います。Agentから欲しい情報が返ってくるという意味では、Salesforceへのデータ入力が一向に進まない企業には向かないかもしれません。

生成AI機能へのレビュー

5.0

メリット：圧倒的な業務効率化 デメリット：特になし 解決できた課題：先述のとおり（商談準備、商況把握、ネクストアクション整理、社内向け情報まとめ、フェーズ更新、プレイブック自動更新等、営業が日々面倒ながらも更新しなければならないSalesforceの利活用）

改善してほしいポイント

日々の業務ではほぼ不満なく使えているので、強いて挙げるなら、という前提です。
普段はSlackからエージェントに「株式会社〇〇の現状と課題、実現したいことを整理して」といった依頼をよくするのですが、PCアプリで質問した内容と回答が、「回答を共有する」ボタンを押さない限り、同じアカウントでもモバイルアプリ側から確認できないのが少し不便です。デバイス間で自動的に同期されれば、外出先や移動中でも、PCで整理した内容をそのまま見返せて助かります。
もう一つは、過去のやり取りが流れていってしまう点です。案件や顧客ごとにプロジェクト単位でスレッドを残して後から参照できるようになると、同じ顧客の整理を毎回ゼロからやり直す必要がなく、過去の示唆も蓄積して使い回せるので、さらに使いこなせると感じています。

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？

自社では「エージェント娘。」と名付けたエージェントを運用しており、特に主要な4体は全営業メンバーが毎日使う、業務に欠かせない存在です。
bellSalesAIやEinstein活動キャプチャにより、商談中の会話だけでなく、電話・メールのやり取りまでSalesforceに蓄積されるため、エージェントが実際のCRM/SFA情報をもとに動く点が実用的で正確です。
特に効果が大きいのは、商談フェーズやスコアカードの更新といった、日々どうしても漏れがちなタスクの自動サポートです。bellSalesAIから商談ログを連携すると、会話内容から最新フェーズの特定・更新やスコアカードの最新化をサジェストしてくれます。
結果、商談後の「Salesforceのあれを更新しないと…」がなくなり、必要なタイミングで見れば常に最新ステータスが分かるため、正確な営業活動につながっています。体感値ですが、商談後の入力・更新作業にかけていた工数は7～8割ほど削減され、加えてエージェントの示唆や提案により、これまで気づかなかった業務にも対応できるようになり、1案件に対するアクション量が2～3倍ほどに広がりました。

検討者へお勧めするポイント

どれだけ自動化しても、Salesforce側の入力や確認が完全にゼロになることはありません。だからこそ検討者にお勧めしたいのは、AIが同じSalesforce環境の中で動く点です。SalesforceとAIで二つの画面を行き来する必要がなく、外部連携にありがちなフローのエラーも起きにくいです。
この「現場の作業導線に無理なく溶け込む」ことが、毎日使われ、定着する最大の理由だと感じています。

生成AI機能へのレビュー

5.0

最も活用しているのは、2回目以降の商談準備の際に、過去のログややり取りからこれまでにヒアリングした内容や提案を生成AIに整理してもらう使い方です。CRM/SFAに蓄積された商談メモやメール・通話履歴を横断して、数十秒で要点の叩き台を作ってくれます。これまで散在する情報を自分で読み込んでまとめていた商談準備や提案検討の時間が大幅に短縮され、属人的になりがちだった顧客理解の深さもメンバー間で一定の水準を保てるようになりました。汎用AIと違い、実データを根拠にしているため内容が具体的で、確認・修正もしやすい点が実用的です。 一方で、出力はあくまで叩き台で、最終的には自分で事実確認・補正することが前提になる場面もあります。他の汎用LLMと比べると応答時間が長く、テキスト以外の出力ができないため、細かな表現の修正や資料作成向けの図式化や画像生成ができない点はあえて挙げるとデメリットです。

改善してほしいポイント

今後期待しているのは、現場部門が自分たちでエージェントを育てていける運用への広がりです。エージェント設計時のテストや挙動の可視化がさらに進化し、「どのトピックが選ばれ、なぜその回答になったのか」を誰でも追跡しやすくなれば、管理部門がボトルネックにならずに、各部門が主体的にエージェントを改善していけると感じています。Salesforce基盤との親和性という強みを活かしながら、全社的にAI活用が自走していく状態へ広がっていくことを楽しみにしています。

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？

「この顧客の直近のやり取りと検討中プランの条件を教えて」と聞くだけで横断的に回答が返ってくるため、商談準備での調べ物の手間とストレスが体感的に大きく減りました。また、過去案件の経緯を知るベテラン担当に集中していた問い合わせもナレッジ化してエージェントに載せたことで属人性が下がり、「あの人が捕まらないと進まない」という滞りが現場で目に見えて減っているように思えます。

検討者へお勧めするポイント

特に、すでにSalesforceを営業基盤として使っている企業には強くお勧めします。生成AIを別途導入してデータを連携・同期させる手間がなく、権限や共有設定も既存の仕組みをそのまま継承できるため、情報ガバナンスを保ったまま展開できる点が大きな強みです。IT管理者の立場では「データを外に出さず全社展開できる」ことが社内承認のハードルを下げてくれました。導入のコツは、最初から完璧を目指さず、対象業務とナレッジを絞った小規模なエージェントで効果を確かめてから広げること。トピックやアクション単位で振る舞いを設計できるので、現場の使い方に合わせて段階的に育てられます。

生成AI機能へのレビュー

5.0

メリットは、Salesforceの顧客・商談データを土台に、自然言語で質問するだけで必要な情報が横断的に返ってきて、要約や下書きも任せられる点で、探して整える手間が体感で大きく減りました。 デメリットは、回答の粒度や正確さにばらつきが出る場面が0ではないため、重要な判断は人の最終確認が前提になること、挙動の可視化が物足りずチューニングに試行錯誤が必要な点です。 解決できた課題は、商談前の調べ物の負担軽減と、ベテランに集中していた問い合わせのナレッジ化による属人性の低下で、現場の滞りが目に見えて減りました。