せっかくトレイル進めてたのにどうして唐突に未翻訳記事にぶつかるのでしょうか…
まずは
Get Started with Agentforce for Service
のページから行きます
Agentforce for Service の使用を開始する
学習目標 この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- Agentforce for Service について説明する。
- Agentforce for Service が他のボットとどのように異なるかを説明する。
Agentforce for Service とは？ Agentforce for Service は、カスタマーサービスオートメーションにおける大きな飛躍です。これは、カスタマーサービスチームをシームレスにサポートする、信頼性の高い会話型 AI エージェントです。厳格で宣言的な対話に依存する従来のチャットボットとは異なり、これらの自律型エージェントは生成 AI を活用し、セルフサービスポータルやメッセージングチャネルを通じて 24 時間 365 日稼働します。タスクの処理、意思決定を行い、ブランドイメージに沿った自然な応答を提供します。
Agentforce for Service は、信頼できるビジネスデータとナレッジベースに基づいているため、特定のビジネス目標やカスタマーサービスの目標を達成するために、最も関連性が高く、コンテキストを認識した情報を提供します。Agentforce for Service は一般的なタスクを自動化し、サービスチームがより戦略的で価値の高い業務や顧客関係の構築に集中できるよう支援します。
Agentforce for Service の主なメリット Agentforce for Service は、カスタマーサービスの課題に対して柔軟なソリューションを提供します。
- 24 時間年中無休の応答: 顧客にとって都合の良い時間に、いつでもチャネルを通じて質問に回答し、ケースを回避し、サービス目標を達成します。
- 自然な返信: 生成 AI を使用して、コンテキストを理解し、ブランドの声に合った会話型の応答を作成します。
- 明確性の向上: AI エージェントにビジネス固有の質問をさせ、より正確な情報を収集・共有するように指示します。
- 人間への引き継ぎ: より複雑な問題を解決できる人間のエージェントに、AI が会話をシームレスに転送またはエスカレーションできるようにします。
- 迅速な導入: サービス固有のテンプレートと既存のワークフローを使用して迅速にセットアップできます。対話の作成、インテントの定義、会話ツリーの維持、大規模言語モデル (LLM) のトレーニングは不要です。
- 信頼できるデータに基づく: AI エージェントは、ナレッジ記事、類似ケース、CRM データなどの信頼できる情報源に基づいています。Agentforce for Service からのすべての LLM コールは、顧客データを安全に保つ Einstein 1 Platform 上の Trust Layer を通過します。
Agentforce for Service がユニークな理由 ビジネスニーズを評価する上で、Agentforce for Service と Einstein Bots の間にはいくつかの重要な違いがあります。
Agentforce for Service はより高度ですが、追加のガバナンスを備えた説明可能なプロセスが必要な規制業界や、対話とインテントを使用した非常に具体的で決定論的な会話フローの維持が必要な場合には、Einstein Bots が理想的な場合があります。
Agentforce エージェントの種類 Agentforce エージェントは、セールス、サービス、マーケティング、コマース全体で機能するため、いくつかの種類の自律型エージェントが利用可能です。
Agentforce エージェントは、Agentforce Platform 上で Trust Layer や Prompt Builder などの同じ構成要素を共有しています。
Agentforce for Service の設定 Agentforce for Service の設定は、わずか数ステップで完了します。[設定] から、[クイック検索] ボックスで「新規エージェント」を検索して選択します。次に、作成するエージェントの種類を選択します。
これで自律型エージェントについて少し理解できたと思います。次に、エージェントの構成要素について理解を深めましょう。
質問と回答、解説も。
質問１ True or false: Agentforce for Service relies solely on declarative dialogs to operate autonomously on customer channels. (Agentforce for Service は、顧客チャネルで自律的に動作するために、宣言的なダイアログのみに依存している。)
考え方: テキストには「Unlike traditional chatbots that rely on rigid, declarative dialogs, these autonomous agents use generative AI...」 (厳格で宣言的なダイアログに依存する従来のチャットボットとは異なり、これらの自律型エージェントは生成 AI を使用して...) と記載されています。また、「...without the need to write dialogs...」 (ダイアログを作成する必要なく...) ともあります。 これは、Agentforce for Service が宣言的なダイアログ ではなく、生成 AI に依存していることを明確に示しています。したがって、「宣言的なダイアログのみに依存している」という記述は誤りです。
答え: B False (誤り)
質問２ Which of these best describes how autonomous agents differ from traditional bots? (自律型エージェントが従来のボットとどのように異なるかを最もよく説明しているのは次のうちどれですか？)
考え方: 各選択肢をテキストの内容と照らし合わせます。
- A They use natural language models from trusted sources like cases. (ケースのような信頼できるソースからの自然言語モデルを使用する。)
- テキストには「Grounded in trusted data: Grounds AI agents in credible sources like Knowledge articles, similar cases, and CRM data.」とありますが、これが従来のボットとの 主な違い として強調されているわけではありません。また、従来のボットも NLM/NLU を使用します。
- B They require dialog, intent, and language training. (ダイアログ、インテント、言語トレーニングが必要である。)
- テキストでは、Agentforce for Service は「...without the need to write dialogs, define intents, maintain conversation trees, or train large language models (LLMs).」とあり、従来のボット (Einstein Bots) のメンテナンスとして「Requires high maintenance to keep the dialogs and intents up to date...」と説明されています。したがって、これは自律型エージェントではなく、従来のボットの特徴です。
- C They make decisions and use generative AI to create responses that understand context. (意思決定を行い、コンテキストを理解する応答を作成するために生成 AI を使用する。)
- テキストには「...these autonomous agents use generative AI... to handle tasks, make decisions, and provide natural responses...」や「Uses generative AI to craft conversational responses that understand context...」と明確に記載されています。これが従来の宣言的ダイアログへの依存との対比として説明されています。
- D They only respond to the most recent customer question. (顧客の直近の質問にのみ応答する。)
- テキストの比較表では、Agentforce for Service は「has context of entire conversations」 (会話全体のコンテキストを把握している) とあり、Einstein Bots (従来のボットの例) は「has no context of entire conversations」 (会話全体のコンテキストを把握していない) と説明されています。したがって、これは自律型エージェントの特徴ではありません。
結論: 選択肢 C が、テキストで説明されている自律型エージェント (Agentforce for Service) と従来のボットとの主な違い（生成 AI の活用、意思決定能力、コンテキスト理解）を最もよく表しています。
答え: C They make decisions and use generative AI to create responses that understand context. (意思決定を行い、コンテキストを理解する応答を作成するために生成 AI を使用する。)
