Dreamforce 2026現地速報レポート｜安全なAIエージェント活用と「温かい引き継ぎ」を実現する設計手法
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フロッグウェルのメンバーが米国サンフランシスコで開催されているDreamforce 2026に参加しています。本記事では、現地で参加した「AI That Knows Who You Are. And How to Help.」セッションについて、発表内容と参加メンバーが感じたポイントを速報でお届けします。
カスタマーサポートにおけるAI活用の前提条件
カスタマーサポート領域におけるAI活用では、「安全な認証」「AIとFlowの役割分担」「人間へのスムーズなエスカレーション」の3つの要素が不可欠です。本セッションでは、医療情報（PHI）や個人識別情報（PII）を取り扱う高度なセキュリティ要件を満たしながら、Agentforceを用いたサポート体制を構築する具体的なアーキテクチャが明かされました。
事前認証と二層構造のセキュリティ
会話を開始する前に「誰が問い合わせているのか」を明確にし、認証が完了するまでAIモデル側にコンテキスト情報を渡さない設計が徹底されています。
- 第1レイヤー（本人確認）： ユーザーを確認し、その結果に署名を行ったうえでチャットを開始します。
- 第2レイヤー（コンテキストの秘匿）： アカウント情報などのコンテキストは安全な「封筒」に格納されます。AIエージェント自身は復号キーを持たず、バックオフィス側で復号・検証を行うことで、エージェント会話開始時に正しいアカウントコンテキストを安全に確立します。
データ長制限を克服する「トークンの4分割」
開発初期にフィールドのデータ長制限という課題に直面した際、約900文字の署名済みトークンを4つの均等なパーツに分割して別々のフィールドに保持させ、受信側で再結合・検証する設計が導入されました。制約に柔軟に対処した実践的な工夫と言えます。
「Flowは退屈なままにする」― 決定論的処理とAI推論の明確な分離
セッション内で強く強調されたのが、「Keep the Flow boring（Flowは退屈なままにする）」という設計原則です。
Caseの分類やType決定、Routingといった処理をAIに不確実に行わせると挙動が不安定になります。同じ入力に対して必ず同じ結果を返す決定論的なFlowにこれらを担わせ、AIエージェントには推論と対話の領域に集中させることで、ガバナンスと正確性を担保しています。
「引き継ぎ（Handoff）そのものがプロダクトである」
AIエージェントのみで解決できない複雑な問い合わせへの対処において、人間へのエスカレーション（ウォームハンドオフ）の質が顧客体験を左右します。
- 事前処理での確定： 顧客の自由入力テキストに依存せず、Pre-Chat Formで取得した確定情報をもとにRoutingやCase作成を行います。
- 自動要約とPII/PHIのマスキング： 人間の担当者に引き継ぐ際、会話履歴の自動要約を実施すると同時に、不要な個人情報をスクラビング（除去・マスキング）してCaseに保持します。
- リアルタイムの稼働状況確認： 有人対応の担当者が実際に利用可能か（Availability）を確認し、不在の場合は安易にライブチャットに繋ぐのではなくCase化してキューに回すことで、顧客を「応答のないチャット」に放置しない工夫が施されています。
現地で聞いて感じたこと
AIを導入する際、つい「AIにどこまで賢い判断をさせられるか」に目を奪われがちですが、本セッションでは「AIに判断させず、確定的な処理はFlowで行う」「セキュリティとエスカレーションの出口を最初から設計しておく」という極めて実用的で現実的なアプローチが示されていました。
特に「引き継ぎ時に顧客に同じ質問を繰り返させない」ためのデータ保持や要約の仕組みは、日本企業がAIカスタマーサポートを導入する際にもそのまま適用できる重要な視点だと感じます。
まとめ
本セッションでは、規制業界の厳しいセキュリティ条件をクリアしながら、AgentforceとSalesforce Flowを組み合わせたハイブリッドなアーキテクチャが解説されました。開発初期からセキュリティ要件とエスカレーションパスを組み込み、再利用可能なコンポーネントとして構築することが、迅速な展開と高い顧客体験（CX）の両立につながります。
※本記事はDreamforce 2026のセッションを現地で聴講した内容をもとに速報として作成しています。内容には筆者の理解や所感を含みます。また、発表された製品・サービスの仕様は今後変更される可能性があります。最新情報についてはSalesforce公式情報をご確認ください。
