Agentforceとは
自律型AIエージェント「Agentforce」。本ページでは、弊社での活用事例を交えながら、実務での活かし方をご紹介します。
業務効率化のための3つのAgent
- 各Agentが独立した役割を持ちながら、最終的に業務支援という共通のゴールに向かって連携している。
- 人が判断すべき箇所とAIが自動処理する箇所を明確に分けることが、このシステムの基本方針となる。
各Agentのトピックリスト
案件相談
- パートナー企業に対しての案件相談チャットボット
-
案件相談
└最適な対応方針の提示 -
事例紹介
└過去の類似ケースの抽出
書類確認
-
商談に紐づけられた注文書内容の分析
└非定型フォーマットからのデータ読み取り -
整合性のチェック
└Salecforce上データとの自動照合
営業支援
- 活動記録等のメモから判断し、商談フェーズを自動更新
- 最新状況の自動要約・記録
案件相談Agent
専用のチャットボットでパートナーによる案件確認が可能＋日程調整を自動化
Before
- 「商談でいただいた課題を持ち帰り確認しかできず、顧客を待たせてしまう」
- 「案件共有や日程調整の時間が多いため、業務効率が悪く感じる」
After
- 外出先での急ぎの確認も回答を待たずに結果を把握
-
コミュニケーションコストの削減により
業務リリース確保、効率化へ！
書類確認Agent
注文解析・請求整合性チェックAI
Before
- 請求業務において、それぞれの確認作業や無駄な工程に時間がかかっていた。
After
-
それぞれの役割が明確になり、一次チェックはAIが代替。
人による複数回の目視チェックが減少！
営業支援Agent
日々の活動を分析
活動の内容をEinsteinが分析し
1
最新状況（説明）を活動を要約して更新
2
商談のフェーズ（確度）を自動で変更・更新
社外事例
三井住友カード様
概要をこちらに記入
| 従業員数 | 〇〇名 |
|---|---|
| 実装期間 | 〇〇カ月 |
| 構築金額 | ￥〇〇 |
| その他項目追加可能です | その他 |
Before
導入前の課題
活動履歴データが大量
- ① Agentforceから最大6層までのプロンプトしか呼べない
- ② プロンプトごとで処理する文字数の制限がある
After
導入後の効果
プロンプトビルダ20本ほどのプロンプトを作成結果を一旦格納
Agentforceでこの結果に対して深掘をする
活動履歴データを 上半期10万件を800文字までにまとめ
→ さらに要約、下半期10万件も800文字までにまとめ
日本でビジネスを行う上で、日本語でのコミュニケーション能力が重要であることは言うまでもありません。