SalesforceのAgentforceとは？仕組み・特徴・できることをわかりやすく解説

はじめに
Salesforce導入・定着活用におけるお困りごとを解決する「セラクCCC」ライターチームです。

「SalesforceのAgentforceが気になっているが、自社業務にどう活用できるのかイメージできていない」
「自律型AIエージェントに興味はあるものの、どこまで任せられて、どこから人が関与すべきか判断できない」
こういった課題を抱えている方は多いでしょう。

本記事では、Salesforceの自律型AIエージェント基盤であるAgentforceの仕組みや特徴、できること・できないこと、導入時のポイントについて解説します。
Salesforceを活用した業務自動化やAI活用を検討している方、Agentforceを自社でどう定着させるべきか悩んでいる方は、ぜひ参考にしてみてください。

Agentforceを活用する手前のデータ分析に関して説明している資料「営業データ分析 Salesforceで分析するための基本データ項目の考え方～基礎編～」もあわせてご活用ください。

※関連記事：Salesforceの権限セットとは？プロファイルと使い分ける方法や注意点も解説
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Salesforceの自律型AIエージェント「Agentforce」とは？

Agentforceとは、Salesforceが提供する自律型AIエージェントの基盤であり、CRMに蓄積されたデータや業務ルールを活用しながら、AIが自ら判断し、業務を実行できる点が特徴です。

従来の生成AIやチャットボットのように「人の指示に応答する」だけでなく、業務の目的や状況を理解したうえで、必要な情報の取得、次のアクションの選択、処理の実行までを一貫して担います。SalesforceはAgentforceを通じて、生産性向上と業務品質の標準化を実現します。

Agentforceを活用する手前のデータ分析に関して説明している資料「営業データ分析 Salesforceで分析するための基本データ項目の考え方～基礎編～」もあわせてご活用ください。

Agentforceが注目される背景

近年、営業・カスタマーサポート・社内業務において、人手不足と業務の高度化が同時に進行しています。従来のチャットボットや生成AIでは対応が難しかった「判断」や「実行」を含む業務に対し、SalesforceはCRMと密接に連携した自律型AIエージェントという新しいアプローチを提示しました。

この流れの中で、Agentforceは次世代の業務自動化基盤として注目を集めています。

Agentforceでできること・できないこと

Agentforceでは、問い合わせ対応やSalesforceデータの更新処理などを自律的に実行可能です。

一方で、業務ルールが未定義の領域や、人間の裁量が必要な判断は代替できません。そのため、適用業務の選定と役割分担が重要です。

Agentforceの特徴・強み

Agentforceの特徴や強みは３つあります。以下で詳しく解説します。

• 自律型AIエージェントを簡単に構築できる
• Einstein Trust Layerによる高いセキュリティ
• Salesforceデータを活用した高い信頼性

特徴1：自律型AIエージェントを簡単に構築できる

Agentforceは、Salesforceの標準機能や既存の設定を活用して構築できるため、AIエージェントを一から開発する必要がありません。この仕組みにより、導入期間やコストを抑えつつ、自律型AIの活用が可能です。

特徴2：Einstein Trust Layerによる高いセキュリティ

Salesforce独自の「Einstein Trust Layer」により、データの取り扱いやアクセス権限が厳格に管理されます。顧客データはAI学習に利用されず、監査やログ管理も対応済みの高度なセキュリティを実現します。

特徴3：Salesforceデータを活用した高い信頼性

AgentforceはSalesforce上の正規データを活用するため、業務実態に即した判断やアクションが可能です。外部AIと比較して、情報の一貫性や信頼性が高く、現場での実用性に優れています。

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SalesforceのAgentforceを導入するメリット

Agentforceの導入によって業務効率化やコスト削減、顧客満足度の向上などさまざまなメリットが期待できます。以下で詳しく解説します。

• 業務効率化とコスト削減につながる
• 顧客満足度の向上につながる
• 営業・サービス企業の生産性を平準化できる

業務効率化とコスト削減につながる

定型業務や一次対応をAgentforceに任せることで、担当者の工数を削減し、業務の標準化を進められます。人的コストや運用コストの最適化が可能です。

顧客満足度の向上につながる

迅速で一貫した対応が可能になることで、顧客体験の質が向上します。対応時間の短縮や品質のばらつき解消は、顧客満足度向上に直結します。

営業・サービス企業の生産性を平準化できる

Agentforceの活用によって、担当者の経験やスキル差による対応品質のばらつきを抑えることができます。これにより、企業全体の生産性の平準化が可能です。

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AgentforceにおけるAIエージェントの種類

Agentforceには大きく分けて7つの種類があります。

• • Service Agent
• • Sales Development Representative（SDR）
• • Sales Coach
• • Merchandiser
• • Personal Shopper
• • Campaign Optimizer
• • Agentforce

以下で詳しく解説します。

Service Agent

Service Agentは、従来のシナリオ型チャットボットに代わる自律型AIエージェントです。事前に細かな会話フローを設定しなくても、問い合わせ内容を理解し、Salesforceに蓄積された顧客情報やナレッジを参照しながら適切な対応を行います。

よくある質問への回答だけでなく、内容に応じてナレッジ提示や担当者へのエスカレーションも自動で判断します。24時間365日の対応を実現し、サポート担当者の負荷軽減と顧客満足度向上に貢献します。

Sales Development Representative（SDR）

Sales Development Representative（SDR）は、リードへの初期対応やフォローアップを担う営業支援向けのAIエージェントです。24時間体制でリード情報を確認し、属性や行動履歴に応じたパーソナライズされたメール送信や、関心度の高いリードを営業担当者へ自動で引き渡します。ミーティング調整までを一貫して行えるため、営業担当者は商談創出や提案活動に集中でき、営業プロセス全体の効率化を支援します。

Sales Coach

Sales Coachは、Salesforceに蓄積された営業活動の履歴や商談結果をもとに、営業担当者の行動を分析し、改善点や次に取るべきアクションを提示するAIエージェントです。商談ステージごとの進め方に対するフィードバックに加え、セールスピッチやロールプレイングの内容も分析し、具体的な改善ポイントを示します。属人的になりがちな営業スキルを可視化し、企業全体で再現性のある営業人材育成を支援します。

Merchandiser

Merchandiserは、小売・EC領域での販売活動を支援するAIエージェントです。Salesforce上に蓄積された過去の購入履歴や顧客の購買タイミング、在庫状況などをもとに分析を行い、顧客ごとに最適なプロモーション施策を提案します。これにより、売れ残り在庫の活性化や顧客生涯価値（LTV）の向上を実現できます。さらに、商品特性や検索ニーズを踏まえた商品説明文の生成にも対応し、分かりやすく信頼性の高い情報提供を通じて、購買体験の質を高めることが可能です。

Personal Shopper

Personal Shopperは、顧客一人ひとりの購買履歴や行動データをもとに、最適な商品提案を行うAIエージェントです。Salesforceに蓄積された顧客情報を活用し、好みや購入タイミングに応じたレコメンドを自動で提示します。これにより、店舗やECサイトでの購買体験をパーソナライズし、顧客満足度の向上や追加購入の促進につなげられます。

Campaign Optimizer

Campaign Optimizerは、マーケティング施策の企画から改善までを支援するAIエージェントです。顧客データや過去のキャンペーン結果を分析し、効果の高いターゲットや配信タイミング、メッセージ内容を提案します。施策実行後も成果を継続的に分析し、改善案を提示することで、キャンペーン効果の最大化とマーケティング業務の効率化を実現します。

Agentforce

Agentforceは、Salesforce上で自律型AIエージェントを構築・活用するための基盤です。顧客対応、営業支援、マーケティングなど各業務に特化したエージェントが、Salesforceのデータや業務ルールをもとに判断・実行を行います。既存のSalesforce環境を活かしながらAIを業務に組み込めるため、現場で使われるAI活用を実現できる点が特徴です。

SalesforceのAgentforceの導入ステップ

ここでは、Agentforceの導入ステップを解説します。

ユースケース設計と適用範囲の整理

Agentforce導入の第一歩は、AIに任せる業務と人が対応すべき業務を明確に切り分けることです。すべてを自動化しようとするのではなく、定型的で判断基準が明確な業務から適用範囲を定めます。この初期設計が曖昧なまま導入すると、現場で使われない、想定外の動きをするといった失敗につながりやすく、導入成否を大きく左右する重要な工程です。

Salesforceデータ・運用ルールの整備

Agentforceの判断や提案の精度は、Salesforceに蓄積されたデータの質に大きく依存します。顧客情報や商談履歴が正しく入力されていなければ、AIも正しい判断ができません。そのため、入力項目の整理や更新ルール、現場で守られる運用ルールを整備することが不可欠です。AI導入前にデータと運用を整えることが、成果を出すための前提条件となります。

エージェント設計とガバナンス設計

Agentforceを安全に活用するには、実行範囲の定義や重要な判断を人が担える設計にしましょう。すべてをAIに任せるのではなく、重要な判断には人が介在できる設計が重要です。あわせて権限管理やログ管理などのガバナンスを整えることで、リスクを抑えながら安定したAI運用を実現できます。

SalesforceのAgentforceの料金プラン

SalesforceのAgentforceは、Sales CloudやService Cloudなどをすでに利用している企業であれば、新たなライセンスを追加せずに利用を開始できる点が特徴です。課金方式はユーザ数ではなく、会話単位で料金が発生する従量課金制となっており、1会話あたり約240円（約2ドル）で利用できます。利用量が増える場合には、ボリュームディスカウントが適用される仕組みも用意されています。

また、Enterprise Edition以上を契約している企業向けにはSalesforce Foundationが提供されており、Agentforceを含む未契約の製品を試験的に利用することが可能です。本格導入前に効果検証を行えるため、コストやリスクを抑えながら段階的にAI活用を進めやすい料金体系といえるでしょう。

※参考：Salesforce Agentforceの価格 | セールスフォース・ジャパン

SalesforceのAgentforceの導入で失敗する企業の特徴

Agentforce導入で成果が出ない企業に共通するのは、Salesforceのデータ基盤や運用が整わないままAI導入を進めてしまう点です。
「Agentforceを入れれば自動的に賢くなる」と期待されがちですが、実際には商談状況や活動履歴などのデータが正しく入力・更新されていなければ、AIの判断や提案は的外れになります。

Agentforce導入の失敗を避けるためには、AI機能の導入以前に、日々のデータ入力と運用を現場で定着させることが不可欠です。

データ入力やデータの利活用に課題のある方はセラクCCCへご相談ください。セラクCCCには400名（2025年12月時点）を超えるSalesforce専門コンサルタントが常駐支援を行う企業です。元営業担当のメンバーも多く、高いコミュニケーション力で現場に寄り添いながら、 Salesforceの定着活用を主体的に支援します。

※関連記事：Salesforceの導入失敗事例とその対策とは？定着・活用の成功事例もご紹介！

SalesforceのAgentforceに関してよくある質問

ここでは、Agentforceに関するよくある質問を3つご紹介します。

Agentforceと従来のチャットボットの違いは何ですか？

従来のチャットボットが主に情報提供に留まるのに対し、Agentforceは判断から実行までを自律的に行える点が大きな違いです。

Agentforceの導入には高度なAI知識が必要ですか？

利用者にAIの専門知識は不要ですが、業務理解とSalesforce運用設計の知識が導入・定着のカギとなります。

Agentforce導入で注意すべきポイントは何ですか？

ユースケースの曖昧さ、データ品質不足、ガバナンス未設計が導入失敗の主な要因です。

Salesforceの定着化ならセラクCCCへご相談ください

Agentforceは、Salesforce上のCRMデータや業務ルールを活用し、AIが判断から実行まで担う自律型AIエージェントです。問い合わせ対応やデータ参照・更新、通知などを自動化できる一方、ルール未整備や裁量判断の領域は人の関与が必要です。導入時はユースケース選定、データ品質、ガバナンス設計が成功の鍵となります。

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