Takeshi Hiratsuka 🕊️🕊️🕊️🪹
@marreta27.bsky.social
#DataCloud #TableauNext #Agentforce #Salesforce #Tableau #Snowflake #DATASaber Leave a Nest Knowledge Co., Ltd. Board member. Business Systems Analyst.
おそらく、「小さく始める」はこう言い換えるべきなのでしょう。「素早く失敗できる規模で始める」と。目標は失敗を避けることではありません。 失敗が成功への道を加速させる環境を作ることです。
October 31, 2025 at 2:54 AM
おそらく、「小さく始める」はこう言い換えるべきなのでしょう。「素早く失敗できる規模で始める」と。目標は失敗を避けることではありません。 失敗が成功への道を加速させる環境を作ることです。
私の答えは、「小さくとは、許容できる失敗の範囲内で行うということです」です。なぜこのことが重要なのか？ 失敗が許容範囲内であれば、それは障害ではなく、学習の機会となるからです。 迅速に反復し、適応し、挫折を成功への足がかりに変えることができます。
October 31, 2025 at 2:54 AM
私の答えは、「小さくとは、許容できる失敗の範囲内で行うということです」です。なぜこのことが重要なのか？ 失敗が許容範囲内であれば、それは障害ではなく、学習の機会となるからです。 迅速に反復し、適応し、挫折を成功への足がかりに変えることができます。
🚀 8/8 詳細な事例とさらなる洞察については、ぜひ元記事をご覧ください。
👉 www.salesforce.com/uk/news/stor...
#Agentforce #Salesforce #AgenticAI
👉 www.salesforce.com/uk/news/stor...
#Agentforce #Salesforce #AgenticAI
September 29, 2025 at 11:01 PM
🚀 8/8 詳細な事例とさらなる洞察については、ぜひ元記事をご覧ください。
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📈 7/8 データ活用の観点から見ても、Slackは組織の暗黙知が蓄積される重要なプラットフォームです。AIエージェントの統合により、従来のCRMシステムでは捉えきれない組織知識を実践的な価値に変換する新たなアプローチが実現されています。
September 29, 2025 at 11:01 PM
📈 7/8 データ活用の観点から見ても、Slackは組織の暗黙知が蓄積される重要なプラットフォームです。AIエージェントの統合により、従来のCRMシステムでは捉えきれない組織知識を実践的な価値に変換する新たなアプローチが実現されています。
🧵 1/8 Salesforce 社によるAgentforce in Slackを自社導入の事例が公開されました。年間で50万時間以上の業務時間削減を実現したそうです。2025年2月の導入開始から6ヶ月で従業員の86%が活用しているらしく、企業のAIエージェント導入における重要な指針となりそうです。
September 29, 2025 at 11:01 PM
🧵 1/8 Salesforce 社によるAgentforce in Slackを自社導入の事例が公開されました。年間で50万時間以上の業務時間削減を実現したそうです。2025年2月の導入開始から6ヶ月で従業員の86%が活用しているらしく、企業のAIエージェント導入における重要な指針となりそうです。
👥 5/8 記事のポイント3「エージェントはソースデータの質に依存する」
ローンチ時、エージェントは2,000記事のナレッジベースから情報を取得していましたが、量は質を意味しませんでした。そこでナレッジベースを検証済みのリソースに絞り込むことで、精度と信頼性が向上しました。
ローンチ時、エージェントは2,000記事のナレッジベースから情報を取得していましたが、量は質を意味しませんでした。そこでナレッジベースを検証済みのリソースに絞り込むことで、精度と信頼性が向上しました。
September 29, 2025 at 11:01 PM
👥 5/8 記事のポイント3「エージェントはソースデータの質に依存する」
ローンチ時、エージェントは2,000記事のナレッジベースから情報を取得していましたが、量は質を意味しませんでした。そこでナレッジベースを検証済みのリソースに絞り込むことで、精度と信頼性が向上しました。
ローンチ時、エージェントは2,000記事のナレッジベースから情報を取得していましたが、量は質を意味しませんでした。そこでナレッジベースを検証済みのリソースに絞り込むことで、精度と信頼性が向上しました。
🎯 4/8 記事のポイント2「ユーザーフィードバックのロードマップへの反映」
従業員は、エージェントができることとできないことの明確さを求め、必要に応じて人間にエスカレーションする簡単な方法を望みました。その意見はエージェントの設計と導入方法に影響を与えました。
従業員は、エージェントができることとできないことの明確さを求め、必要に応じて人間にエスカレーションする簡単な方法を望みました。その意見はエージェントの設計と導入方法に影響を与えました。
September 29, 2025 at 11:01 PM
🎯 4/8 記事のポイント2「ユーザーフィードバックのロードマップへの反映」
従業員は、エージェントができることとできないことの明確さを求め、必要に応じて人間にエスカレーションする簡単な方法を望みました。その意見はエージェントの設計と導入方法に影響を与えました。
従業員は、エージェントができることとできないことの明確さを求め、必要に応じて人間にエスカレーションする簡単な方法を望みました。その意見はエージェントの設計と導入方法に影響を与えました。
💡 3/8 記事のポイント1「シンプルに始めて、その後拡張する 」
専門特化したエージェントは、エージェントのユースケースとパフォーマンスを定義する鍵となりました。最初にHRとITのユースケースから開始することで、より専門的な機能に拡張する前に、チームがツールを学習・テストする余地を与えました。
専門特化したエージェントは、エージェントのユースケースとパフォーマンスを定義する鍵となりました。最初にHRとITのユースケースから開始することで、より専門的な機能に拡張する前に、チームがツールを学習・テストする余地を与えました。
September 29, 2025 at 11:01 PM
💡 3/8 記事のポイント1「シンプルに始めて、その後拡張する 」
専門特化したエージェントは、エージェントのユースケースとパフォーマンスを定義する鍵となりました。最初にHRとITのユースケースから開始することで、より専門的な機能に拡張する前に、チームがツールを学習・テストする余地を与えました。
専門特化したエージェントは、エージェントのユースケースとパフォーマンスを定義する鍵となりました。最初にHRとITのユースケースから開始することで、より専門的な機能に拡張する前に、チームがツールを学習・テストする余地を与えました。
📊 2/8 導入による定量的成果は以下の通りだそうです：
・Sales Agent：年間203,000時間の削減見込み
・Engineering Agent：年間275,000時間の削減見込み（フルタイムエンジニア130名相当）
・Techforce Agent：64,000件以上のITリクエストを自動処理
・BaseCamp Agent：全従業員の3分の1以上が日常業務で活用
・Sales Agent：年間203,000時間の削減見込み
・Engineering Agent：年間275,000時間の削減見込み（フルタイムエンジニア130名相当）
・Techforce Agent：64,000件以上のITリクエストを自動処理
・BaseCamp Agent：全従業員の3分の1以上が日常業務で活用
September 29, 2025 at 11:01 PM
📊 2/8 導入による定量的成果は以下の通りだそうです：
・Sales Agent：年間203,000時間の削減見込み
・Engineering Agent：年間275,000時間の削減見込み（フルタイムエンジニア130名相当）
・Techforce Agent：64,000件以上のITリクエストを自動処理
・BaseCamp Agent：全従業員の3分の1以上が日常業務で活用
・Sales Agent：年間203,000時間の削減見込み
・Engineering Agent：年間275,000時間の削減見込み（フルタイムエンジニア130名相当）
・Techforce Agent：64,000件以上のITリクエストを自動処理
・BaseCamp Agent：全従業員の3分の1以上が日常業務で活用
6/6 🤖 これらを組み合わせることで、自然文で顧客レコードを更新する、などといった操作をAI エージェントで実現可能です。他にもさまざまな標準エージェントアクションが用意されています。リファレンスはこちらをご覧ください👇 #Salesforce #Agentforce
help.salesforce.com/s/articleVie...
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September 29, 2025 at 3:00 AM
6/6 🤖 これらを組み合わせることで、自然文で顧客レコードを更新する、などといった操作をAI エージェントで実現可能です。他にもさまざまな標準エージェントアクションが用意されています。リファレンスはこちらをご覧ください👇 #Salesforce #Agentforce
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5/6 まだまだ続きます
🔍 Query Records (Beta)：自然言語でレコードを検索
📊 Query Records with Aggregate (Beta)：集計を含む検索を実行
✏️ Update Record：指定フィールドを更新
🔍 Query Records (Beta)：自然言語でレコードを検索
📊 Query Records with Aggregate (Beta)：集計を含む検索を実行
✏️ Update Record：指定フィールドを更新
September 29, 2025 at 3:00 AM
5/6 まだまだ続きます
🔍 Query Records (Beta)：自然言語でレコードを検索
📊 Query Records with Aggregate (Beta)：集計を含む検索を実行
✏️ Update Record：指定フィールドを更新
🔍 Query Records (Beta)：自然言語でレコードを検索
📊 Query Records with Aggregate (Beta)：集計を含む検索を実行
✏️ Update Record：指定フィールドを更新
4/6 続きます
📝 Get Record Details：指定したレコードの詳細を取得
🏷️ Identify Object by Name：入力名称からオブジェクトを特定
📇 Identify Record by Name：名称や識別子からレコードを特定
📝 Get Record Details：指定したレコードの詳細を取得
🏷️ Identify Object by Name：入力名称からオブジェクトを特定
📇 Identify Record by Name：名称や識別子からレコードを特定
September 29, 2025 at 3:00 AM
4/6 続きます
📝 Get Record Details：指定したレコードの詳細を取得
🏷️ Identify Object by Name：入力名称からオブジェクトを特定
📇 Identify Record by Name：名称や識別子からレコードを特定
📝 Get Record Details：指定したレコードの詳細を取得
🏷️ Identify Object by Name：入力名称からオブジェクトを特定
📇 Identify Record by Name：名称や識別子からレコードを特定
3/6 📋 General CRM に含まれる代表的なアクション：
✉️ Draft or Revise Email：ユーザの指示に基づきメールを作成・修正
🗂️ Extract Fields and Values from User Input：入力文からフィールド名と値を抽出
📆 Get Activities Timeline：活動履歴を時系列で取得
✉️ Draft or Revise Email：ユーザの指示に基づきメールを作成・修正
🗂️ Extract Fields and Values from User Input：入力文からフィールド名と値を抽出
📆 Get Activities Timeline：活動履歴を時系列で取得
September 29, 2025 at 3:00 AM
3/6 📋 General CRM に含まれる代表的なアクション：
✉️ Draft or Revise Email：ユーザの指示に基づきメールを作成・修正
🗂️ Extract Fields and Values from User Input：入力文からフィールド名と値を抽出
📆 Get Activities Timeline：活動履歴を時系列で取得
✉️ Draft or Revise Email：ユーザの指示に基づきメールを作成・修正
🗂️ Extract Fields and Values from User Input：入力文からフィールド名と値を抽出
📆 Get Activities Timeline：活動履歴を時系列で取得
2/6 ⚙️ 標準エージェントアクションは、エージェントが自然言語リクエストを処理するための基本機能。レコード参照や更新、活動の取得などが最初から揃っています。
September 29, 2025 at 3:00 AM
2/6 ⚙️ 標準エージェントアクションは、エージェントが自然言語リクエストを処理するための基本機能。レコード参照や更新、活動の取得などが最初から揃っています。
5/ ✅ まとめ
一部のSalesforce製品からの 構造化データ取り込みにおけるクレジット消費がなくなったため、データ活用のハードルがさらに下がりました！ これで今まで以上に安心して Salesforce Data Cloud を活用できますね！
オリジナルの資料はこちらをご覧いただけます！
help.salesforce.com/s/articleVie...
一部のSalesforce製品からの 構造化データ取り込みにおけるクレジット消費がなくなったため、データ活用のハードルがさらに下がりました！ これで今まで以上に安心して Salesforce Data Cloud を活用できますね！
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September 25, 2025 at 11:00 PM
5/ ✅ まとめ
一部のSalesforce製品からの 構造化データ取り込みにおけるクレジット消費がなくなったため、データ活用のハードルがさらに下がりました！ これで今まで以上に安心して Salesforce Data Cloud を活用できますね！
オリジナルの資料はこちらをご覧いただけます！
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一部のSalesforce製品からの 構造化データ取り込みにおけるクレジット消費がなくなったため、データ活用のハードルがさらに下がりました！ これで今まで以上に安心して Salesforce Data Cloud を活用できますね！
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4/ 🌐 その他の機能への影響
検索インデックス作成もクレジット消費がなくなるそうです。ただしクエリ実行や非構造化処理はクレジット消費があります。
また、Data Cloud Oneへの適用可否は検討中とのこと。
検索インデックス作成もクレジット消費がなくなるそうです。ただしクエリ実行や非構造化処理はクレジット消費があります。
また、Data Cloud Oneへの適用可否は検討中とのこと。
September 25, 2025 at 11:00 PM
4/ 🌐 その他の機能への影響
検索インデックス作成もクレジット消費がなくなるそうです。ただしクエリ実行や非構造化処理はクレジット消費があります。
また、Data Cloud Oneへの適用可否は検討中とのこと。
検索インデックス作成もクレジット消費がなくなるそうです。ただしクエリ実行や非構造化処理はクレジット消費があります。
また、Data Cloud Oneへの適用可否は検討中とのこと。