AI 導入時のステップと重要なポイント

この記事で学べることAI を導入する時のステップAI を導入する時に重要なポイントAI Coach とはAI と Data Cloud の認定資格​ここまで、生成 AI がビジネスにもたらすインパクトや生成AIの課題、その課題を払拭するために Salesforce が提供しているEinstein Trust Layer、 AI を実現するためのプラットフォームである Einstein 1 Platform について見てきました。​ここでは、みなさまの Salesforce の組織に実際に AI を導入する場合に、何から着手すべきなのか、そのステップを見ていきましょう。基本的なステップは他のシステム導入と大きく異なるものではありませんが、AI ならではのポイントもありますので、見逃さないようにしてください。​AI の導入ステップAI を導入する場合、他のシステム導入時と同様に、目的やゴールを明確にした上で下記のステップでプロジェクトを進めていきます。目的・ゴールの明確化ユースケースの検討ソリューションの検討設計・実装・導入導入後の運用・メンテナンス計画・体制構築1. 目的・ゴールの明確化自社に AI を導入することで、どのようなことを実現したいかを明確にしましょう。目的やゴールが明確であれば、どのようなデータが必要となるかを判断することができます。その他、関係者やステークホルダーとの合意形成にも役立ちますし、プロジェクトの範囲の定義や成功指標の設定/進捗の管理、成功の測定が容易になります。そのため、AI 導入の目的やゴールは社内に共有し、合意形成を行いましょう。2.ユースケースの検討自社のどの業務領域で、AI を活用できそうかを検討します。以下 Trailhead には、部門毎の AI 活用のアイデアが記載されていますので、参考にしてください。コールセンター：サービスにおける生成 AI の潜在性を検討する（Trailhead）営業部門：生成 AI を使用してスマートに販売する（Trailhead）マーケティング部門：生成 AI を使用して生産性を向上させる（Trailhead）​ユースケースを検討したら、導入後に定量的に効果を確認できるよう、現在の値（対象業務にかかっている時間など）と期待値を決めておきましょう。これらは現場のユーザー様にヒアリングを行い、相談しながら決めることをお勧めします。3.ソリューションの検討ユースケースを実現するための具体的なソリューションを検討します。Salesforce で提供している AI は、予測 AI と生成 AI があります。どちらの AI のどの機能を使用するか、もしくは生成 AI と予測 AI を組み合わせることで効果が高まるユースケースもありますので、具体的にどの機能を使用するかを決めましょう。​＊Salesforce で提供しているAIの機能については、Salesforce はどのようにして AI の活用を実現していくのか？ をご確認ください。​また、PoC (技術実証) についても検討することを忘れないようにしてください（ PoC の詳細は後述します）​AI におけるデータの重要性AI を使用するにあたり、最も重要なものはデータです。なぜなら、AI はデータを元に将来の変化の予測や新たなコンテンツ（営業メールや推奨回答など）の生成を行うからです。データの品質が AI の精度に直結すると言っても過言ではありません。※データの品質の重要性については AI におけるデータの基礎（Trailhead）もご確認ください。​では、AI を使用する際に必要なデータはどのようなものなのでしょうか。必要なデータを検討する際は、「AIを使用する目的・ゴールを達成するためにどのようなデータが必要か」を念頭に検討しましょう。果たして現在の業務で使用しているデータで十分でしょうか。​また、以下の観点での確認もしておきましょう。そのデータはどこに保存されていますかSalesforce に保存されていますか様々なシステムに分散して保存されていますかそのデータの品質に問題はありませんか最新の情報に更新されているか必要なデータが欠落していないか入力されている情報は正確かデータに一貫性はあるか重複はないか現在は使われていない不要なデータはないか​必要なデータの有無やその状態（Einstein で利用可能な状態か）を確認し、不足している場合はデータを追加しましょう。また、適宜既存データの更新や修正を行いましょう。その際、目的やゴールを達成するために必要なデータを準備することを意識しましょう。※関連情報は AI 向けにデータを準備する（Trailhead）もご確認ください​中には、必要なデータが Salesforce に無い・・・と愕然としたお客様もいらっしゃるかもしれません。そんな時は、Data Cloud の利用を検討してみましょう！Data Cloud を使用すると、異なる製品やシステムに保存されたデータをつなげ、連携・調整することができ、AI で活用することができます。ご興味がある場合は、弊社営業担当者へご相談ください。（参考：【金融機関×DX】パーソナルサービス実現のためのAI×データ活用術）​​4.設計・実装・導入設計・実装・導入の際には、業務フローやセキュリティ要件、今後の拡張性など、本番環境における運用を十分に考慮しましょう。Salesforce の AI は、Einstein 1 Platform 上に構築されているため、設定はクリック操作（ローコード）を中心に行うことができます。素晴らしいですね！5.導入後の運用・メンテナンス計画AI を導入したら、ユーザーにフィードバックを求めましょう。機能によっては使用中に Einstein にフィードバックを送信できるものがありますが、それを利用しつつ別途アンケートなどを実施し、現場のユーザーからの率直な意見を求めます。そのフィードバックを分析し、改善ポイントを見つけます。​AI を効果的に業務で利用し続けられるようにするために、導入後も定期的にメンテナンスを実施し、改善を続けていきましょう。そのためには、導入後すぐにプロジェクトを解散するのではなく、体制を維持して PDCA サイクルを回すことが大切です。​​以上がAI 導入の基本的なステップです。​現在多くの企業が AI に注目しており、導入の検討を始めている状況です。ところがある調査によると、AI の実装を試みた約70%の企業が、プロジェクトが想定通り進んでいないという結果があります。そのような状況を回避するためには、いくつかの外せないポイントがありますので、必ずご確認ください。​​AI 導入時の成功のポイント啓蒙活動AI 導入プロジェクトを進める際は、「自分の仕事が AI に取られるかもしれない」という不安を持つ従業員がいる可能性を考慮し、「 AI は、人間の仕事の効率を上げてくれるアシスタントである（人間に取って代わるものではない）」というメッセージを発信し続ける啓蒙活動も忘れてはいけません。​一方で、「 AI を使って自分の業務を効率化をしたい！」と前向きに捉えている従業員には、AI に期待しすぎることの危険性（ハルシネーションの理解）を伝えて、正しい期待値を持ってもらう必要があります。​そうは言っても、人間の考えはそう簡単には変わりません。そのため、プロジェクトの早期から社内向けに AI についての基礎知識の学習計画を立てたり、上記のような啓蒙活動を始めて、粘り強く続けていくことが大切です。​※AI 実装の変更管理 （Trailhead）には、AI 導入時の組織変革をサポートする計画とベストプラクティスが纏められていますので、合わせてご確認ください。​では、どのようにすれば、社内の啓蒙活動がスムーズにできるのでしょうか。その土台となるのが、しっかりとしたプロジェクト体制です。​プロジェクト体制どのような体制で AI 導入プロジェクトを推進するかは、非常に重要です。AI 導入プロジェクトでは、社内体制が組織全体を統括し、変革を推進する中心的な役割を果たす必要があります。成功のためには、組織全体の協力とリーダーシップが不可欠であり、社内体制がこれをリードする必要があります。PoC (技術実証) AI を本番環境に実装する前に、PoC を実施することを推奨します。PoC での評価結果を元に、AI がプロジェクトの目的・ゴールに寄与できるのかを判断します。また前述の通り AI 活用においてはデータ量や品質が決定的な要因となります。PoC のなかで、想定したデータが収集できるか、また収集したデータで期待した効果が出るか等の確認をすることが重要です。その結果を持って本番環境へ実装していきますが、ここで重要なポイントがあります。一度に全てを実装するのではなく、スモールスタート（段階的な展開や実装）をお勧めします。AI の成果を評価しつつ徐々に実装していくことで、AI投資が無駄になってしまうことを極力無くします。​ここまで、AI を導入する時のステップと考慮事項をお伝えしてきましたが、いかがでしたでしょうか。自社で AI を実装・導入して、ビジネスにおける優先事項で期待以上の成果を上げて成功するイメージはできましたでしょうか。​もし今、「 AI 導入に前向きに取り組みたいけれど、自社だけでは不安だ」と感じている場合には、パートナー様へご相談いただくこともできますし、Salesforce のサービス「AI Coach」をご利用いただくこともできます。​​AI CoachとはAI Coach は、ビジネスで効果的に AI を活用できるようにすることで、お客様を成功へと導く Salesforce の新しい有償サービスです。Salesforce では、すでに20年以上にわたってお客様のビジネス変革を支援し続けてきた実績があり、そこで得られた知見を纏め、体系化したものとなっています。​AI Coach では、 Salesforce の信頼できるアドバイザーが以下の支援をいたします。企業や組織における AI の対応状況の評価短期間でのPoC (技術実証) の実施AI を使用して長期的な成功に導く最適な基盤を構築するための戦略的な計画の策定（参考：AI導入・実装の壁を突破する3つのポイント - Salesforce ブログ）​AI Coach は、AI によってお客様のビジネスに変革をもたらすための包括的なご支援になります。​何から手を付ければ良いのか、自社の現状はどうなっているのか、今後どうあるべきか、いま考えているAI施策は本当に効果が出るのだろうか……。​そのような疑問やお困りごとを解決し、ビジネス効果に繋げる新しいサービスとなりますので、是非ご活用ください。ご興味をお持ちの際は担当営業までお声がけいただくか、こちらから資料のダウンロード・お問い合わせをお願いします。​次に、「個別機能について知りたい・アドバイスを受けたい」という方には、エキスパートコーチングがございます。エキスパートコーチングエキスパートコーチングは、お客様が Salesforce の特定の製品からより多くの価値を得られるようにデザインされた専門的なコーチング・プログラムです。※エキスパートコーチングの提供方法や前提条件はプログラム毎に異なります。詳細は、カタログをご参照ください。​予測 AI のエキスパートコーチングの例：はじめよう：Sales Cloud Einstein予測 AI の機能である Sales Cloud Einstein が提供する機能の概要を学びますはじめよう：Einstein活動キャプチャの設定Einstein 活動キャプチャを使用して、メール・行動データの入力時間を短縮する方法を学びますまた、これから AI 関連のスキルを身につけたいとお考えのシステム管理者様が、今すぐに取り組めるおすすめの学習方法がございます。システム管理者におすすめの学習方法AI 関連の認定資格Salesforce 認定 AI アソシエイトでは、AI  の基本と機能について学ぶことができます。資格を取得することで、責任を持って AI とデータを使用するための基本的なスキルを備えていることが証明され、AI のさらに高度な技術認定を取得することができるようになります。これから AI 導入を検討されている組織のシステム管理者様は、この機会にぜひチャレンジしてみてください！​また、Salesforce 認定 Data Cloud コンサルタントという資格もあります。AI 導入にあたっては AI が使用するデータがとても重要であるとお伝えしました。この資格を取得すると、ソリューションの設計、設定、作成など、お客様に直接対応する立場でエンタープライズデータプラットフォームの実装やコンサルティングの経験を持つコンサルタントであることを証明できます。AI とデータは切っても切り離せません。Salesforce 認定 AI アソシエイトと合わせて資格取得を目指してみませんか？​資格取得に興味があって勉強したいという方だけでなく、「まとまった時間が取れないけれど少しでも学びたい・・・」というシステム管理者様もいらっしゃると思います。そんな皆様もご安心ください。Salesforce では AI 関連の Trailhead もご用意しています！​自己学習（Trailhead）人工知能のしくみと人工知能を効果的かつ責任を持って使用する方法を学習できる人工知能入門（Trailhead）や Salesforce が提供している予測 AI について学べる Salesforce Einstein の基礎（Trailhead）もありますし、今回のテーマである「 AI 導入」に関連するものとして、営業部門に予測 AI を導入する際のSales Cloud Einstein のロールアウト戦略（Trailhead）やコールセンター部門向けのEinstein for Service のロールアウト戦略（Trailhead）もおすすめです。​その他、AI 関連のSalesforceのブログや各種ヘルプもございます。ブログは随時追加されていますので、ぜひ[メルマガに登録]してみてください！Salesforce ブログ：AI（人工知能）　Einstein Generative AI（ヘルプ）Sales Cloud Einstein（ヘルプ）Einstein for Service（ヘルプ）まとめAI 導入の成功の鍵を握るのはデータ人間中心の考え方を貫くAI Coach や認定資格を取得して、近い将来の AI 導入プロジェクトに備える​最後までご覧いただき、ありがとうございました！今後のアップデートにご期待ください。​

Salesforce はどのようにして AI の活用を実現していくのか？

この記事で学べることEinstein Trust Layer によるセキュリティと信頼性Einstein 1 Platform による AI の実現Salesforce の Einstein がもたらす業務の変化​私たちのビジネスを取り巻く環境は急速な勢いで変化しており、特に昨今では生成 AI がビジネスで成果を上げるためのアプローチとして各企業に注目されています。その一方で、AI に対する信頼性やセキュリティへの不安、新しい働き方への抵抗、AI のカスタマイズ可否など、AI を業務で活用するにあたっての課題感を持つ企業も少なくありません。​それでは Salesforce のプラットフォームはそのような課題感をいかにして払拭し、どのように AI の活用を実現していくのでしょうか。ではまず最初に信頼性やセキュリティの観点から見てみましょう。​Einstein Trust Layer による信頼性Salesforce のプラットフォームには「Einstein Trust Layer」というセキュリティや信頼性を確保するための仕組みが組み込まれています。この Einstein Trust Layer はどのようにして安心かつ安全にお客様に AI の機能をお届けするのでしょうか。実際の動作をみてみましょう。​人間の指示に対し AI が信頼性の高い回答を得るためには、関連するデータを適切に使うことが重要です。​そのためにまず Einstein Trust Layer はデータの取得を試みますが、Salesforce 上で設定されている権限以上のデータは取得することはできません。CRMに格納されている信頼されたデータを参照しつつも、必要以上のデータが利用されることがないのです。​また取得されたデータのうち機密データが AI に送信されることを回避するため、Einstein Trust Layer はデータのマスキングを行い、顧客データが外部に漏洩することを防止します。​そしてマスキングされた関連データとともに命令文（プロンプト）が AI に送信され回答が生成されますが、命令文やデータは、Salesforce の外部には一切保存されません。​AI から回答を受信する際も、Einstein Trust Layer は回答の有害性（暴力、不敬、偏見、差別などの表現）の排除を行ってから、安全な回答をユーザーに届けます。​※詳細な情報は Trailhead「Einstein Trust Layer」をご覧ください。​このようなかたちで、Salesforce は安心して AI をご活用いただけるプラットフォームを提供しており、お客様は企業のデータプライバシーとセキュリティ基準を維持しながら生成 AI のメリットを享受することができます。​そして、この Einstein Trust Layer を内包した、 安心してAI を活用できる Salesforce プラットフォームのことを総合して「Einstein 1 Platform」と呼びます。​Einstein 1 Platform とは？Salesforce は AI を実現するためのプラットフォームとして「Einstein 1 Platform」を発表しました。「Einstein 1 Platform」とは、AI が組み込まれており、様々なデータ同士を安全に結びつけ、新しい顧客体験を提供することができるプラットフォームです。そしてこの「Einstein 1 Platform」は先程ご説明した Einstein Trust Layer と連携し動作するのです。​それではどのような機能や特徴を有しているのかみてみましょう。統合型セールス、サービス、コマース、マーケティングといった様々なアプリケーションやシステムに散在する顧客データを集めて統合することができます。このようにして統合された顧客のプロファイルを生成し、顧客一人ひとりの情報をすべてのチームが共有し活用することで、すべての業務をお客様中心にして推進することができます。インテリジェントSalesforce はプラットフォーム上に蓄積されている顧客データを以って AI を活用します。これにより Salesforce の AI である Einstein は、蓄積された顧客データにもとづいた信頼性の高いコンテンツをお客様に提供します。自動化ローコードのツール/ソリューションにより、複雑なタスクや様々なデータ処理を自動化することができます。これにより、従業員の支援、プロセスの効率化等を実現します。ローコード、ノーコードAI がすでにプラットフォームに組み込まれているので、コードを書くような開発を行わなくても、クリック操作（ローコード、ノーコード）で AI を活用したアプリを構築することができ、迅速にアプリや業務フローに AI を組み込むことが可能です。オープンオープンなエコシステムにより、インテグレーションやアプリケーションをお客様独自に構築することができます。＊引用元 : Einstein 1 Platform​「Einstein 1 Platform」は様々な顧客データを統合し、データを活用し、そして柔軟に業務プロセスやアプリケーションに AI を組み込むことができる Salesforce のプラットフォームであることをご説明致しました。それでは Salesforce の AI である Einstein は、具体的にお客様の業務にどのような変革をもたらすのでしょうか。​Salesforce の AI がもたらす変革AI を活用することでより多くのものを得ることができる未来を少し覗いてみましょう。​動画 : 対話型AIと共に働く未来https://www.youtube.com/embed/ir1VQzL20Kk?si=JiQIezcipZU8pBb4​いかがでしたか？ ビジネスの課題に取り組むときに、Einstein の力を借りて、AI、データ、CRM、信頼の可能性を最大限に引き出している様子が描かれていました。これは少し先の将来でしたが、現在提供されている、もしくは提供が予定されている Einstein はどのようなことができるのでしょうか。たくさんある機能や製品の中から一例を見てみましょう。（2024年1月の本記事公開時点で、日本語対応していない機能も含まれています）Sales多数の案件や見込み客の中から、優先度の高い案件や顧客を Einstein が特定。[Einstein スコアリング]顧客データをもとして、顧客毎にパーソナライズされたメールをワンクリックで自動生成。[Sales Emails]顧客との通話記録をもとに要点を自動でまとめ上げ、重要なポイントや Next Action を明確化。[Call Summaries]ビデオ会議の内容を Einstein が文字に起こして主要なインサイトを特定。[Einstein 会話インサイト]顧客企業、担当者、見込み客、商談に関する情報のサマリ（データの要約）を生成。[Sales Summaries]Service数クリックでチャットボットを作成。[Einstein ボット]顧客とエージェント間のやりとりにおいて、Einstein が返信を自動生成。[Service Replies]顧客との会話に基づいて、Einstein が問い合わせの概要/問題/結果を要約して保存。[Work Summaries]社内ナレッジベースに基づいた回答を自動生成。[Grounding]お問い合わせ（ケース）に入力するおすすめの値を表示。[Einstein 分類アプリケーション]Marketing顧客毎のエンゲージメント状況に基づいたメッセージ配信を実現[Einstein エンゲージメントスコアリング]顧客毎の「正しいタイミング」を理解したメッセージ配信を支援[Einstein 送信時間最適化]メッセージの件名と本文のコピーを生成。[Subject Line & Body Copy Generation]フォーム、ランディングページのコンテンツを生成。[Einstein Assistant]Commerce個々の顧客に合わせて関連性の高い商品を予測して表示（B2C）。[Einstein Product Recommendations]複数の商品の説明文書を Einstein が生成（B2B & D2C）。[Product Fields]自然言語での指示によって生成AIが基本的なプロモーションから高度なプロモーションまで作成（B2B & D2C）。[Smart Promotions]生成AIを使って返品率の高い商品を特定し、顧客が返品する理由を分析する (Order Management)。[返品インサイト]TableauAIに基づいたインサイトでデータに基づいた判断を加速。[Tableau Pulse]Slackチャンネルのハイライトを生成。[チャンネルの要約]ワンクリックで長いスレッドをキャッチアップ。[スレッドの要約]質問を入力すると、関連する Slack メッセージの情報に基づいた、簡潔な回答を生成。[回答の検索]プラットフォーム対話型の AI アシスタント。自然言語で質問すると、Salesforce 上のデータに基づき、信頼性の高い回答を生成。[Einstein Copilot]対話型の AI アシスタントを自社向けにカスタマイズ可能。[Einstein Copilot Studio]​このようなかたちで各種業務において自動化や合理化を実現し、担当者の生産性や顧客満足度の向上に貢献するものがSalesforce の AI である Einstein です。​自分で様々なデータをみて分析したり、個々のレコードを開いて１つ１つ更新するといった大変な作業をしなくても、 Einstein に言葉で質問したり依頼することで、Einstein がすべてやってくれるという将来が確実に近づいてきています。​そういった将来にむけて、 Salesforce は予測型のAI だけではなく、現在注目されている生成型の AI に関する機能を今後も継続的にリリースしていきます。※詳細はこちらをご覧ください。​Einstein の活用事例このような Einstein をお客様は実際どのようにお使いいただいているのでしょうか。下記から事例をご覧いただくことができます。海外のお客様事例として Wiley 社の事例 が公開されています国内の事例も こちら からご覧頂くことができます是非、確認してみてください。​以上、SalesforceのEinsteinがもたらす変革をご紹介させていただきました。​それではこういった AI の導入は実際にどのようなステップで進めていけば良いのでしょうか。次のセクションにてご案内いたします。​次の記事：AI 導入時のステップと重要なポイント​

AI 活用の価値と課題

この記事で学べること生成 AI のビジネスインパクトとは生成 AI の課題​昨今大きな話題を呼んでいるジェネレーティブ AI （生成 AI ）は、個人の利用だけでなく、ビジネスでの活用においても、その可能性に注目が集まっています。​従来の AI は予測・分類や翻訳などを得意としていましたが、生成 AI はまさに新しい何かを“生み出し”ます。人間からの指示（プロンプト）に応じて、メールや記事などの文書、画像、音楽といったものが生成できるのです。​関連記事： 生成AIとは？AIとの違いやデメリット、問題点を簡単にわかりやすく解説 | セールスフォース・ジャパン​AI の進化は第1波と呼ばれる「予測 AI」から現在の第2波「生成 AI」へと移り、これまでにないインテリジェンスを提供できるようになっています。今後訪れる第3波は「自律型エージェント」、そして第4波では「汎用人工知能」が利用できると予測されています。​※ AI の発展については、他の分類方法もあります。ここで紹介したものは一つの考え方です出典：https://www.salesforce.com/jp/blog/jp-swtt2023-eventreport/​このように AI は今後も進化し続けると予想されていますが、現在注目を集めている生成 AI は果たしてビジネスにおいてどのような意味を持つのでしょうか。​ビジネスにおける生成 AI の価値ここで弊社ブログの要約をご紹介します。​「現在、とんでもないことが起こっています。​　生成 AI の登場はとても大きなインパクトです。生成 AI はプログラミングの作業無しに“言葉”で新しいアウトプットを生み出すことができます。まさに新時代に突入しました。​　毎日利用されるソフトウェア内で生成 AI が稼働し始めると、多くの人が感じていた、白紙状態の文書やプレゼン資料に向き合う恐怖から開放されます。部下に対するように、「言葉」で指示できることもあり、書類があっという間に完成します。​　空いた時間は、書類の中身や提案内容をさらに良いものに仕上げていくという、より人間的で生産的な活動に割けるようになるのです。」​関連記事： AI時代のリスキリングで、未来を再創造する - Salesforceブログ​これまでビジネスにおける AI といえば自動分類やレコメンデーションを思い浮かべる方が多かったかもしれません。しかし、昨今は ChatGPT を始めとする生成 AI のツールが日常のものになり、こうした機能をビジネスに取り入れようとする動きが広がっています。実際、Salesforce が実施した新しい調査では、86%の IT リーダーは、近い将来、生成 AI が組織で大きな役割を果たすようになると考えています。​ビジネスにおける大きなインパクトが予想される生成 AI ですが、とりわけ CRM の領域ではどのような変化をもたらすでしょうか。​近い将来において想定されるユースケースをご紹介します。​ユースケースのイメージセールス領域営業担当は、高度にパーソナライズされたメールを生成 AI で作成し顧客に送信できます。これにより顧客対応や見込み調査が合理化されるだけでなく、貴重な時間を節約できます。営業の通話記録から、すぐに使える要点を簡潔にまとめます。また重要なポイントや顧客センチメント、次のステップを特定し、営業チームが商談を進めるサポートをしてくれます。関連記事：Salesforce、Sales Cloudの生成AI機能を日本市場で2月14日より一般提供開始サービス領域サービスエージェントは、お客様ひとりひとりにパーソナライズされた応答を自動生成することができるため、メールやメッセージで顧客にすばやく対応できるようになります。またやり取りの要約を自動で作成することができます。ナレッジ記事のドラフト案が自動生成されます。人間の担当者はそれらをレビューして仕上げるだけなので、ナレッジ記事の執筆に要する時間が大幅に短縮され、記事を最新の状態に保つことも容易になります。チャットボットによる応答も、それぞれ微妙に異なる顧客からの問い合わせに対し、豊富な情報を駆使して回答できるようになり、初回での問い合わせ解決率を高めることができます。関連記事：カスタマーサービスを一変させる生成AIの3つの用途 - Salesforceブログマーケティング領域隠れたパターンの発見や、レコメンデーションの提示など、瞬時に分析や提案を得られます。自動化を利用してキャンペーンを最適化することで時間を節約できます。顧客が望むパーソナライズされた体験を提供できます。関連記事：生成AIで効率化できる、マーケターの3つのタスク - Salesforceブログ、AIはマーケターを幸せにする？時間とコストを節約する9つの方法 - Salesforceブログコマース領域店内でコンシュルジュに相談するように会話ベースで商品を探すことができます。過去の購入履歴や閲覧履歴などに基づいて、顧客の興味に基づいたカスタムランディングページを生成できます。商品説明の作成やローカライズなどの業務を効率化することができます。関連記事：Commerce GPT について知る Salesforce Trailhead開発領域開発者は、AI 駆動のコード生成によって、定型コードの作成や、よく使用されるアルゴリズムの実装などの反復作業を自動化できます。これにより、プロジェクトのタイムラインを短縮し、一貫したコーディング標準を保証して、人的ミスの可能性を最小限に抑えることができます。関連記事：Einstein for Developers Overview | Salesforce for VSCode (英語)​こういったメリットによって、人間はより顧客と長期的な関係を築いたりするために時間を割けるようになっていくでしょう。​ここまでご説明した背景から多くの企業が、顧客とのつながりを深め、ビジネスをさらに成長させる手段として AI に期待しています。​関連コンテンツデータ + AI + CRM: クイックルック | Salesforce Trailhead​AI の課題一方で多くの人が AI に対し、本当に信頼できるのかという懸念を持っています。​AI の活用は IT リーダーやマネジメント層においても優先事項ですが、同時に多くの方が AI の安全性を疑問視しているとも言われています。この信頼性に対する懸念が、生成 AI の活用を妨げる要因になっています。なぜこれほど多くの人が AI を信用していないのでしょうか？​一つは正確さです。AI が常に真実を語るとは限りません。生成 AI が全く嘘の情報を返してくることをハルシネーションと呼びますが、これは大きな課題です。また情報が正確であっても、回答の前提にバイアスが入り込んでいたり有害な情報が含まれてくる可能性もあります。AI の回答は信頼できそうな感じがしますが「自信満々に失敗」することがあるため、データが正しく、信頼できるものであることが、ビジネスにおける AI 利用の基本となります。関連記事：Salesforceのリーダーが考える生成AIの価値 - Salesforceブログ​データプライバシーの問題もあります。セールス、サービス、マーケティング、コマースの各部門で4,000人以上の従業員を対象にした調査では、73%が 生成 AI が新たなセキュリティリスクをもたらす（英語）と考えています。顧客や企業の機密データを守るため、大規模言語モデル（LLM）にデータを保管したり、学習に使ったりすることはできません。関連記事：お客様の信頼を失わずにAIを活用する方法 - Salesforceブログ、AI搭載型CRMであるジェネレーティブCRMで、仕事はどう変わる？ - Salesforceブログ​AI 以前のテクノロジーにもあった、こうしたリスクを認識して注意していく必要性があります。​Salesforce が目指すのは、安心して使える信頼できる AI です。それでは Salesforce が提供する AI がどのようなものか、次のセクションで続けてご紹介いたします。​次の記事：Salesforce はどのようにして AI の活用を実現していくのか？​​学習ツールTrailhead人工知能の基礎 … AI の基本とそれを支えるテクノロジーについて学習します。生成 AI の基本 … 生成 AI の機能とそれを支えるテクノロジーについて学びますビジネスのための人工知能 … ビジネスニーズを満たすために人工知能を使用する方法を学習しますAI Learning on Trailhead Trailmix … さらに学ぶ方向けの Trailmix​