SalesforceでAIを活用する方法　EinsteinやAgentforceを使った事例について分かりやすく解説

2026.07.13

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「AIを活用してビジネスを効率化したい」という声は多くの企業で聞かれるようになりました。Salesforceは、CRMのリーディングカンパニーとしてAI分野にも積極的に投資しており、「Einstein」と「Agentforce」という2つのAI機能を中心に、営業・マーケティング・カスタマーサービスなど、あらゆるビジネスプロセスへのAI活用を推進しています。

本記事では、SalesforceにおけるAI活用の全体像を整理したうえで、具体的な活用シーンや業界別の事例をご紹介します。「Salesforceを使っているがAIはまだ活用できていない」「どこから始めればよいかわからない」という方も、ぜひ参考にしてみてください。

SalesforceにおけるAI活用の全体像

Salesforceが提供するAIは、大きく「Einstein」と「Agentforce」の2つで構成されています。それぞれの役割を理解することが、AI活用を進めるうえでの第一歩です。

EinsteinとAgentforceとは何か

Einsteinは、Salesforceに蓄積された商談履歴や活動履歴などのCRMデータをもとに分析・予測を行い、業務の判断を支援するAI機能です。営業における商談予測や優先顧客の自動抽出、マーケティングにおけるメール件名の自動生成など、業務の「判断」と「生産性向上」を幅広くサポートします。

Agentforceは、2024年にSalesforceが発表した、自律的に業務を実行するAIエージェントのプラットフォームです。人間の指示を待つのではなく、状況を判断して自らアクションを起こします。顧客からの問い合わせへの自動対応、営業活動の記録・Todo作成、社内ナレッジの検索と回答など、従来は人間が行っていた業務を自律的に代行できます。

EinsteinとAgentforceの関係性と役割

EinsteinとAgentforceは対立する機能ではなく、互いに補完し合う関係にあります。Einsteinが「何をすべきか」という判断の根拠を提供し、Agentforceがその判断をもとに「実際に動く」という構造です。

また、AgentforceにはEinstein Trust Layerというセキュリティ基盤が組み込まれており、企業データを安全に扱いながらAIを活用できる設計になっています。

EinsteinやAgentforceでできること

EinsteinとAgentforceを活用することで、これまで人手に頼っていた業務の多くをAIが担えるようになります。ここでは、特に活用が進んでいる「営業支援」と「カスタマーサービス」の2つのシーンをご紹介します。

営業現場の業務改善・効率化

営業担当者の日常業務には、商談後の活動記録の入力、メールの作成、次のアクションのTodo登録など、本来の営業活動以外の作業が多く発生しています。EinsteinやAgentforceを活用することで、こうした業務を自動化し、営業担当者が顧客との関係構築に集中できる環境を整えることができます。

具体的には、商談履歴や活動データをもとにEinsteinが優先すべき案件を自動で抽出したり、Agentforceが商談後の活動記録やTodo作成を自動で行ったりすることが可能です。また、営業マネージャーの視点では、チーム全体の活動履歴をAIが分析し、成果につながるアクションを可視化することで、より精度の高いマネジメントが実現できます。

営業現場でのAI活用について、詳しくは以下の記事をご覧ください。
⇒Agentforce/Einstein Copilotによる営業現場の業務改善とは
⇒SalesforceのAI機能「Agentforce」とは　営業効率を改善する5つの活用事例
⇒Agentforceで営業活動を自動化！活動登録とTodo作成の効率化ガイド
⇒【営業DX】AgentforceでAI営業管理！活動履歴から成果を最大化する方法

カスタマーサービスの24時間自動対応

顧客からの問い合わせ対応は、時間帯を問わず発生するため、対応スピードと品質の維持が課題となります。AgentforceのAIチャットボット機能を活用することで、よくある問い合わせへの自動応答や、複雑な案件の担当者へのスムーズなエスカレーションが実現できます。

24時間365日対応が可能になるため、顧客満足度の向上と対応コストの削減を同時に実現できる点が大きなメリットです。

詳しくは以下の記事をご覧ください。
⇒AIチャットボットで顧客対応を効率化｜Salesforce Agentforce導入のメリットと成功のポイント

業種・業界別のAI活用事例

EinsteinやAgentforceの活用は、特定の業種・業界に限らず、さまざまな現場で導入が進んでいます。ここでは、業界別の具体的な活用シーンをご紹介します。

商社・卸売業：問い合わせ対応・レコメンド自動化

商社・卸売業では、取引先からの商品仕様や類似商品についてなど、複雑な問い合わせが大量に発生します。
Agentforceを活用することで、これらの問い合わせへの自動応答や、顧客の要件をもとにした商品レコメンドの自動化が実現できます。

⇒【商社・卸売業向け】Agentforceで実現する問い合わせ対応とレコメンド機能の自動化とは

不動産：物件レコメンド・顧客対応

不動産業界では、物件提案の質が営業担当者の経験に依存しやすく、提案品質のばらつきや顧客情報の属人化が課題となっています。
Agentforceを活用することで、顧客のニーズを自然言語で入力するだけで最適な物件を自動でレコメンドできる仕組みを構築できます。

また、Salesforceを基盤とした統合的な顧客管理や商談進捗の見える化、問い合わせ対応の効率化など、不動産業務全体のデジタル変革にも活用できます。

⇒【不動産×AI】Agentforceによる物件レコメンドの実現 課題解決と構築ステップを解説
⇒Salesforce×AIで実現する不動産業界の革命とは 自動化や活用方法を分かりやすく解説

人材・転職：マッチング業務の自動化

人材紹介業界では、膨大な求職者データと求人情報の中から最適なマッチングを行う作業が、コンサルタントの経験と勘に依存する傾向があります。

Agentforceを活用することで、求職者のスキルや希望条件と求人情報を自動で照合し、マッチング精度と業務効率を大幅に向上させることができます。

また、Salesforceを基盤とした求人管理や候補者とのコミュニケーションの効率化にも活用できます。

⇒Agentforceで実現する次世代の人材マッチング – 転職希望者と求人の最適なマッチングシステム
⇒SalesforceとAIを活用して人材紹介業界に新革命｜求人管理や効率的なコミュニケーションを分かりやすく解説

M&A業界での活用：案件管理・マッチングの効率化

M&A業界では、売り手・買い手の情報管理や案件の進捗管理に多くの時間がかかります。

Salesforceを活用することで案件管理や進捗の見える化を実現し、さらにAgentforceを組み合わせることで、売り手と買い手のマッチングを自動化することができます。
これにより、アドバイザーがより付加価値の高い交渉や提案業務に集中できる環境が整います。

⇒SalesforceとAIを活用してM&A業界の業務効率化｜案件管理や進捗管理方法を分かりやすく解説
⇒【実装事例あり】Agentforce×RAGで実現するM&Aマッチングの自動化と導入効果

建設業界での活用 ：プロジェクト管理とリスク検知の自動化

建設業界では、労働力不足やプロジェクトの複雑化、情報の分散化など、従来の手法では解決が難しい課題が山積しています。

Salesforce×AIを活用することで、顧客管理・商談管理・見積管理・プロジェクトの進捗管理を一元化し、予算超過や工程遅延といったリスクの早期発見も実現できます。

⇒建設業界の変革を支えるSalesforce×AIとは プロジェクト管理方法を分かりやすく解説

旅行業界：次世代の問い合わせ対応システム

旅行業界では、顧客ニーズの多様化や人材不足により、問い合わせ対応の品質維持が課題となっています。

Agentforceを活用することで、過去の対応事例をもとに適切な回答を自動生成し、対応品質の均一化と業務効率化を同時に実現できます。

⇒【旅行業界×AI】Agentforceで実現する次世代の問い合わせ対応システムとは 課題と構築例を解説

SaaS業界での活用：契約管理・解約リスク検知の効率化

SaaS業界では、サブスクリプション契約の継続性がビジネスの根幹です。
Salesforce×AIを活用することで、契約更新の自動処理やアップセル機会の提案に加え、ログイン頻度や機能利用率などのデータをもとに解約リスクの高い顧客を事前に特定し、カスタマーサクセスチームがプロアクティブに対応できる仕組みを構築できます。

⇒SaaS業界の成長を加速するSalesforce×AI活用の実践ガイド｜顧客管理や商談管理方法を分かりやすく解説

SalesforceでAIを導入するときの進め方

EinsteinやAgentforceの活用事例を見て「自社でも導入したい」と思っても、何から始めればよいかわからないという声をよく聞きます。ここでは、AI導入を成功させるために押さえておきたい2つのポイントをご紹介します。

課題の言語化と優先順位づけ

AI導入で失敗しやすいのは、「AIを使いたい」という目的が先行し、解決すべき課題が明確になっていないケースです。まず取り組むべきは、現場で起きている課題を具体的な言葉で整理することです。

「営業活動の記録に時間がかかっている」「解約の兆候に気づくのが遅れる」「問い合わせ対応の品質にばらつきがある」など、業務上のボトルネックを洗い出したうえで、AIで解決できる課題とそうでない課題を仕分けします。判断の目安は「繰り返し発生する定型作業か」「過去のデータが蓄積されているか」の2点です。この2つを満たす業務はAIが得意とする領域であり、優先的に取り組む候補となります。

次に、効果が出やすい領域から優先的に取り組むことが重要です。「困っている」という声が社内で多い業務や、対応時間や件数など成果を数字で測りやすい業務は、AIの効果が見えやすく、現場の納得感も得やすいため、最初の取り組みに向いています。

すべてを一度に導入しようとすると現場への負荷が大きくなり定着しないリスクがあるため、まず1つの業務課題に絞って効果を確認しながら、段階的に拡張していくアプローチが成功の鍵です。

データ品質とEinstein Trust Layerの考え方

AIの精度は、活用するデータの質に大きく左右されます。Salesforceにどれだけの情報が蓄積されていても、入力が不統一だったり、古い情報が混在していたりすると、AIが正確な分析や予測を行うことができません。AI導入に先立ち、データの整備・標準化を進めておくことが重要です。
一方、社内データをAIに活用することに対してセキュリティ面の不安を感じる方も多いと思います。

SalesforceはEinstein Trust Layerというセキュリティ基盤を提供しており、AIにデータを渡す際に個人情報などの機密情報をマスキングしたうえで処理します。また、AIの出力内容もモニタリングされており、コンプライアンスに反した動作が起きないよう管理されています。

Salesforceには、安心してAI活用を進めるための仕組みがすでに整っています。社内データの活用に不安を感じている場合も、まずはEinstein Trust Layerの仕組みを理解したうえで、AI導入を検討してみてください。

まとめ

本記事では、SalesforceにおけるAI活用の全体像として、EinsteinとAgentforceの役割や関係性、具体的な活用シーン、業界別の事例をご紹介しました。

EinsteinはCRMデータをもとに業務の判断を支援し、Agentforceはその基盤の上で自律的に業務を実行します。営業支援からカスタマーサービス、さまざまな業界での活用まで、AIが担える業務の範囲は着実に広がっています。

AI導入で重要なのは、技術そのものではなく「どの課題をAIで解決するか」を明確にすることです。課題の言語化とデータ整備から始め、効果が出やすい領域から段階的に取り組むことで、Salesforce×AIの活用が自社のビジネス成長につながります。各業界の詳しい活用事例については、本記事内のリンク先記事もあわせてご覧ください。

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