※本記事は、2026年に開催されたDreamforce 2026の基調講演「Agentic AI Powers Employee Success | IT & HR Service Keynote」の内容を基に作成されています。本講演では、従来のITやHRのサポート窓口での待ち行列から脱却し、業務が行われるあらゆる場所でAIエージェントが社員の依頼を先回りして解決する方法が紹介されています。Salesforceがサービス提供の自動化、稼働率の向上、サポートコストの削減、24時間体制での社員の生産性維持をどのように支援するのか、またAIを活用した社員サービスによってITとHRの運用を効率化し、よくある問題をより速く解決し、大規模な組織でも応答性の高い職場体験を実現する方法が示されています。講演の動画は https://www.youtube.com/watch?v=p0r8ELkRmdI でご覧いただけます。
登壇者は、SalesforceのIT and HR Service CloudでSVP兼CPOを務めるRJ Janindra氏、Employee Service and Partner CloudのAVPであるJessica Holt-Weir氏、Senior Director of Product MarketingのJeff Maloney氏、Vice President of Solution EngineeringのSusie Turk氏、SVP of SalesのJenna Gwynn氏です。また、顧客およびパートナーとして、Hampshire and Isle of Wight ConstabularyおよびThames Valley PoliceでDirector of Digital and Innovationを務めるTom Kempster氏と、CornerstoneのChief AI OfficerであるGuna Jayaraman氏が登壇しています。
本記事では、講演の内容を要約しております。なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご覧いただくことをお勧めいたします。また、製品や機能の詳細については、Salesforceの公式情報もあわせてご参照ください。
1. IT & HR Service Cloudの紹介
1.1 チケット待ちの終わりとIT Serviceの1年間の成果
RJ Janindra： SalesforceでIT and HR Service CloudのSVP兼CPOを務めているRJ Janindraです。最初に皆さんに思い出していただきたいことがあります。最後にITやHRに何か頼みごとをしたとき、皆さんはどうしましたか。おそらくチケットを起票し、そのあとは私たちが長年そう習慣づけられてきたとおり、ただ待ったのではないでしょうか。私自身も何度も待ち、その待ち時間に何度も気を揉んできました。
RJ Janindra： 数年前の出来事を、今でも鮮明に覚えています。重要な顧客との打ち合わせで私がプレゼンテーションをする予定だったのですが、その1時間ほど前にノートPCがオフラインになってしまいました。私はスマートフォンを取り出して社内のITポータルにアクセスし、助けを探しましたが、役に立つ情報は見つかりませんでした。そこでチケットを起票し、待つことになりました。スマートフォンでWebフォームに入力したことのある方なら、それがどれほど煩わしい作業かお分かりになると思います。打ち合わせの時刻が迫るにつれて、私の焦りはどんどん大きくなっていきました。
RJ Janindra： 結局のところ、検索の腕前とコンピューターサイエンスの学位のおかげで、原因がVPN設定の破損であることを自力で突き止めました。設定をリセットしてオンラインに復帰し、打ち合わせ自体は無事にうまくいきました。一方で、あのとき起票したチケットは、おそらく今も「ユーザーからの追加情報待ち」のまま、部署の間を行ったり来たりしているはずです。ここで強調したいのは、私が問題を解決できたのはたまたま自分で調べる知識があったからであり、本来頼るべき仕組みは何の助けにもならなかったという点です。
RJ Janindra： この会場にいる多くの方も、似たような経験をお持ちだと思います。そうした経験と、そこで失われた時間を思い浮かべてください。そして、それを全社員に、毎日、あらゆる企業の分だけ掛け合わせてみてください。それは生産性の大きな損失です。一人ひとりにとっては数十分や数時間の足止めでも、組織全体で積み重なれば、企業にとって看過できない規模の損失になります。これからの45分間で、私と私のチームは、こうした体験をどのように終わらせるのかをお見せします。
RJ Janindra： 私たちは12カ月前、まさにこのDreamforceの場でIT Serviceをローンチしました。それ以来、採用の伸びは目覚ましいものがあり、導入企業は1,500社を超えました。また、SalesforceはGartner、Forrester、ISGの各社からこの領域のリーダーとして評価されています。私たちとともにこの取り組みに賭けてくださった顧客とパートナーの皆さんに、心から感謝を申し上げます。そして、この製品を作り上げ、私が日々一緒に働く機会をもらっているSalesforceの情熱あふれるチームにも、特別な感謝を伝えたいと思います。ただし、これはまだ始まりにすぎません。ここからが本番です。
2. AIの生産性パラドックスと中核となる基盤
2.1 生産性パラドックスと正しい基盤の4要件
RJ Janindra： いま、すべてのCIO、すべてのリーダーがひとつのパラドックスに直面しています。社員に尋ねると、10人中8人が「AIのおかげで自分は以前より生産的になった」と答えます。ところがCFOに尋ねると、その生産性向上が業績に表れていると答えるのは10人中4人にも届きません。これは先月公開されたばかりのMcKinseyのレポートで示されたもので、Dreamforceに向けて先週話を聞いた複数のアナリストも同じ見方を裏づけていました。つまり、誰もがAIを導入しているにもかかわらず、事業上の成果を示せている企業はごくわずかなのです。
RJ Janindra： では、なぜそうなるのでしょうか。成果を出している企業は、何をほかと違うやり方でしているのでしょうか。まず、彼らがしていないことからお話しします。彼らは、壊れたプロセスの上にさらにAIを注ぎ込むようなことはしていません。そうではなく、その下にある基盤を作り直し、ワークフローそのものを組み替えています。AIを増やすことが答えだったことは一度もありません。答えは、より良い基盤です。そして、10年前、20年前に作られたレガシーなITSMを使っているのであれば、それは正しい基盤とは言えません。
RJ Janindra： それでは、正しい基盤とはどのようなものでしょうか。私は4つの要素があると考えています。1つ目は、業務の流れの中にいるエージェントです。Microsoft TeamsであれSlackであれ、社員やユーザーがいる場所にエージェントのほうから出向いていく必要があります。誰も開くのを覚えていないような、もうひとつ別のウィンドウであってはなりません。もちろん、私たちはSlackが大好きです。2つ目は、エージェントが文脈を持ち、自社のデータに根ざしていることです。そして、答えを返すだけでなく、実際に行動を起こしてタスクを完了させることです。3つ目は、自社の環境全体をリアルタイムで完全に可視化できることです。4つ目は、導入と保守が容易であることです。
RJ Janindra： この4つ目には特に理由があります。従来のアプリケーションは硬直的で、一度作ればそのまま動き続けるものでした。しかしAIはデータで動いており、データが変化すればそれに合わせて学習し、調整し続けなければなりません。だからこそ、継続的に手を入れやすいことが基盤の要件になるのです。この4つがそろって初めて、AIは個人の生産性向上のための取り組みから、事業そのものを前進させる力へと変わります。冒頭のパラドックスを解く鍵は、まさにここにあると考えています。
2.2 Salesforceプラットフォーム上での構築と4つの視点
RJ Janindra： 私たちは、こうした原則を念頭に置いてIT and HR Service Cloudを構築しました。この製品を他と決定的に違うものにしているのは、皆さんがすでによくご存じのSalesforceプラットフォーム、すなわちAgentforce、Data360、MuleSoft、そしてService Cloudの上に作られているという点です。6万を超える組織が、このプラットフォームで世界ナンバーワンのカスタマーサービスを運用しています。彼らは自社の顧客に優れた体験を届けるために、このプラットフォームを信頼してくださっています。私たちは、それと同じ力を企業の内側へ持ち込み、社員のために使えるようにしたのです。
RJ Janindra： では、IT and HR Service Cloudで具体的に何が得られるのでしょうか。社員は、私たちの社員向けサービスエージェントによってより速く問題が解決され、満足度が高まります。ITやHRのチームは、プロアクティブアシスタンスによって後手に回ることなく先手を打てるようになります。リーダーは、すでに所有しているSalesforceプラットフォームの上でITとHRを運営できます。そして管理者は、従来なら4〜6カ月かかっていた立ち上げを、わずか数週間で完了できます。
RJ Janindra： ただし、AIが成功するためには、それを使う当事者に受け入れられなければなりません。どれほど優れた技術でも、使う人に支持されなければ成果にはつながりません。そこで今日は、社員、ITとHRのチーム、リーダー、そして管理者という、実際にこの製品を使う人たちの視点から、IT and HR Serviceをお見せしていきます。私たちは社員向けサービスと社員の体験にとことんこだわっていますので、最初は社員の視点から始めるのがふさわしいでしょう。その紹介を、Employee Service and Partner CloudのAVPであるJessica Holt-Weirにお願いします。
3. Paigeの紹介：社員向けHR・ITサービスエージェント
3.1 堂々巡りに陥るAdamとAI導入指標の落とし穴
Jessica Holt-Weir： RJ、ありがとうございます。皆さん、こんにちは。先ほどのRJの話に共感された方も多いのではないでしょうか。職場で助けを求めようとして、どこへ行けばよいのか、何をすればよいのか分からなかった経験は、誰にでもあると思います。そうなってしまうのは、助けを得るための決まった一つの道筋が存在しないからです。チケットを起票して2日間待つか、あるいはエージェントに話しかけてみるか。しかし、そのエージェントが実際に問題を解決してくれるとは限りません。
Jessica Holt-Weir： ここでAdamという社員の例を見てみましょう。Adamが勤める会社は、AIの導入に成功したと自負しています。ある日、Adamはシステムにログインできなくなりました。しかも重要な会議が目前に迫っています。そこで彼は社内のエージェントに相談しますが、エージェントが提示してきたのは「バッテリー駆動時間を最適化する方法」という記事でした。Adamが困っているのはバッテリーではなく、アカウントからロックアウトされていることです。次にエージェントは、チケットを起票して2日間待つように伝えてきます。しかし会議は20分後ですから、そんな選択肢はありえません。続いてエージェントは選択肢のメニューを表示し、Adamは別の項目を選びますが、それはまた同じもどかしいループを最初から繰り返すだけでした。こうした経験は、皆さんにも覚えがあるのではないでしょうか。
Jessica Holt-Weir： 私がここで強調したいのは、私たちはもうAIを「導入する」段階を過ぎているということです。Adamの話をもう一度振り返ってみてください。Adamは確かにAIを利用しました。その利用はどこかのダッシュボードに数字として記録されるでしょう。では、彼の問題は解決したでしょうか。していません。つまり、AIの利用件数を数えるだけでは、社員が本当に助けられたかどうかは分からないのです。これこそ、RJが話した「社員は生産性を実感しているのに業績には表れない」という状況が、現場レベルでどのように生まれているかを示す典型的な例だと思います。
3.2 Paigeの仕組みと解決件数ベースの価格体系
Jessica Holt-Weir： だからこそ、皆さんにPaigeをご紹介できることを本当にうれしく思っています。PaigeはHRとITのための社員向けサービスエージェントです。Paigeがあれば、Adamが直面したのと同じ問題が数分で解決します。しかもPaigeは、社員が抱える問題の最大75%を完全に自律的に解決することができます。
Jessica Holt-Weir： では、Paigeはどのようにしてそれを実現しているのでしょうか。まず、Paigeは裏側で複数の専門特化したサブエージェントを統括し、先回りして仕事を片づけていきます。次に、Paigeは高度に文脈を理解しています。つまり、その社員がどのような役割を担っていて、どのシステムやツールへのアクセス権を持つべきかを、最初から把握しているのです。さらにPaigeは賢く判断します。人間の関与が必要な場面を見極め、適切なタイミングで専門の担当者を呼び込むことができます。そしてPaigeは、Web、Slack、Teamsなど、社員が働いているあらゆる場所で利用できます。社員のいる場所にPaigeのほうから出向くので、社員が助けを探して時間を無駄にすることはありません。
Jessica Holt-Weir： そして何より素晴らしいのが価格体系です。Paigeの料金は非常にシンプルで、解決件数に応じて課金されます。つまり、途中で人間の担当者に引き継ぐ必要があった場合や、社員が必要な助けを得られなかった場合には、料金は一切かかりません。Adamの例のように、AIが使われただけで問題が解決しなかったケースに対価を払う必要はないということです。お支払いいただくのは、実際に社員の問題が解決したときだけです。ここまでで皆さんの関心を引けたことを願っていますが、言葉で説明するよりも実際の動きを見ていただくほうが早いでしょう。このステージには優秀なデモ担当者がそろっていますので、ここからはPaigeが実際に動く様子をお見せします。
4. 自律的な社員オンボーディングのデモ
4.1 フィールドへ昇格したJulieのオンボーディング
Jessica Holt-Weir： それでは、Julieをご紹介します。Julieは内勤営業からフィールド営業へ昇格したばかりの社員です。彼女がTeamsにログインすると、すぐにHRとITの社員向けサービスエージェントであるPaigeが声をかけてきます。Paigeは最初からJulieのことをすべて把握しています。Julieがフィールド営業に移ったばかりであることを理解したうえで、同じ役割の同僚たちが実際にどのようなツールやシステムを使っているかを調べ、Julieに必要なものを推奨してくれるのです。具体的には、出張経費のためのConcurと出張用のAmexカード、そして顧客先でのデモに使うiPadとMacBook Airです。どれもJulieにとっては新しいものばかりで、特にiPadについては、自分が支給の対象になること自体をJulieは知りませんでした。社員が自分で何を申請すべきかを調べなくても、Paigeのほうから必要なものを提案してくれるわけです。Julieはこのリストを確認し、「これで進めましょう」と応じます。
Jessica Holt-Weir： ここからPaigeは裏側で仕事に取りかかり、複数のサブエージェントを同時に動かします。Concurへのアクセス権は即座に付与されます。Amexカードの発行手続きも開始されます。MacBook Airは、人の手を介さないゼロタッチのプロセスで発送されます。一方、iPadについてはマネージャーの承認が必要です。Paigeはそれを理解しているので、ここで人間を介在させるべきだと判断し、承認依頼をJulieのマネージャーであるMaryへ回します。その際、判断に必要な文脈をすべて添えて渡すため、Maryは改めて事情を確認することなく、すぐに決裁できます。MaryがiPadを承認すると、JulieにはPaigeが彼女に代わって実行したすべての対応の一覧が届きます。従来であれば複数の窓口に別々に申請し、それぞれの返事を待たなければならなかった手続きが、これまでにない速さで完了したのです。
Jessica Holt-Weir： しかし、Paigeの仕事はここで終わりではありません。Julieは再びPaigeに戻ってきて、今度は近く搭乗予定のUnited航空の便で機内Wi-Fiが使えるかどうかを尋ねます。PaigeはUnited航空のヘルプポータルから直接情報を取得し、機内Wi-Fiを利用するためのベストプラクティスを示します。たとえば、搭乗前にUnitedのアプリをあらかじめインストールしておくことです。これは私自身も経験があるので、本当に役立つアドバイスだと思います。さらにPaigeは、社内のSharePointも確認し、Julieが社内のセキュリティポリシーに関する情報をきちんと把握できるようにします。社外のネットワークで作業する際にはVPNを設定しておくこと、また機内などの人目のある場所ではプライバシースクリーンを使うことといった内容です。
Jessica Holt-Weir： このように、Paigeは社外の公開情報と社内の規定という異なる情報源を組み合わせて、Julieの状況に合った回答を返してくれます。おかげでJulieは、必要なものがすべてそろっているという安心感を持って飛行機に乗り込み、本来集中すべき顧客との打ち合わせだけに意識を向けることができるのです。
5. Slackでのインテリジェントな福利厚生支援
5.1 Samの福利厚生選択と担当者への引き継ぎ
Jessica Holt-Weir： ここまではTeamsでの体験をご覧いただきましたが、RJも話していたとおり、私たちはSlackが大好きです。そこで今度はSlackに場面を移し、同じようなやり取りがどう進むかを見ていきましょう。ただし今回の主人公はSamという別の社員で、テーマはITではなくHR、つまり福利厚生です。
Jessica Holt-Weir： Samの会社では、福利厚生の再登録期間が始まりました。こうした手続きでは通常、社員はWorkdayの画面をあちこち探し回り、いくつものFAQを読み比べながら、自分に合った選択肢を見つけなければなりません。しかしSamは、Slack上でPaigeと対話しながら、家族を対象としたHSA、つまり医療費貯蓄口座の選択を一つずつ進めていくことができます。どの項目をどう選べばよいのかをPaigeが順を追って案内してくれるので、Samは制度の資料を読み解くことに時間を使う必要がありません。
Jessica Holt-Weir： ところが、手続きが半分ほど進んだところで、Samはもう少し個人的な事情を口にします。家族に健康上の問題があり、それが今回の選択に影響するかもしれないというのです。ここがPaigeの賢さが表れる場面です。Paigeはそのまま手続きを確定させることはせず、いったん処理を止めます。そして、すぐに人間の担当者をこの会話に呼び込みます。その際には、それまでの会話の文脈をすべて担当者に引き継ぐので、Samが同じ説明を一から繰り返す必要はありません。
Jessica Holt-Weir： 先ほどのJulieのデモでは、Paigeが自律的に手続きを完了させる場面が中心でした。しかし、健康のような機微な事情が絡み、個別の判断が求められる場面では、エージェントが最後まで処理してしまうことが必ずしも正しいとは限りません。Paigeは、自分で進めるべき場面と、人間に委ねるべき場面を見極めることができます。だからこそSamは、これまでにない速さで再登録の手続きを進めながら、本当に必要としていた個別の支援もきちんと受けることができたのです。自動化によるスピードと、人による丁寧な対応の両方を、一つの会話の中で得られたということです。
Jessica Holt-Weir： ここまでPaigeをご覧いただき、皆さんがそれぞれの社員をこれまで以上に支援するためのさまざまな方法を思い描いてくださっていれば幸いです。ここからは、すでに私たちのエージェントを活用している素晴らしい顧客のお話を、ぜひ皆さんに聞いていただきたいと思います。ステージにお迎えするのは、Hampshire and Isle of Wight ConstabularyおよびThames Valley PoliceでDirector of Digital and Innovationを務めるTom Kempsterさんです。
6. 顧客事例：英国警察におけるサービス変革
6.1 組織の背景とエージェント活用への確信
Jessica Holt-Weir： Tom、はるばるDreamforceまでお越しいただき、本当にありがとうございます。今朝はおいしいコーヒーにありつけましたか。私はなかなか見つけられませんでした。さっそくですが、まずはTomの役割と、チームが担っている業務の範囲について教えていただけますか。
Tom Kempster： お招きいただきありがとうございます。私は英国の2つの警察組織、つまりThames Valley Policeと、Hampshire and Isle of Wight ConstabularyでDirector of Digital and Innovationを務めています。両組織を合わせて、約17,000人のユーザーを支援しています。そのために、従来型のICTサポート、プロダクトマネジメント、変革プロジェクトなどを担う約350人の体制を持っています。支援するユーザー数に対して人数が多いと感じられるかもしれませんが、これは本当の意味で24時間365日のサービスを提供しているためです。
Tom Kempster： そしてもう一つ、今日の話にとって重要なのが、英国の警察特有の事情として、職員に非常に厳しい身元審査が求められるという点です。これが重要なのは、アウトソーシングやオフショアリングといった、効率化のための一般的な手法の多くが使えなくなるからです。つまり、必要なチームはすべて組織内部に作らなければなりません。この制約こそが、私たちがエージェント型AIに目を向けるきっかけになりました。
Jessica Holt-Weir： 扱っている規模を考えると、チケットは数十万件にのぼるはずで、本当に驚かされます。ここでSalesforceプラットフォームについてお聞きしたいと思います。Tomの組織ではService Cloudをかなり前から使っていらっしゃいますが、そこからAgentforceを社員向けエージェントにまで広げようと確信を持てたのは、何があったからでしょうか。
Tom Kempster： ちょうど明日のパブリックセクター向け基調講演で、その顧客向けの取り組みについてお話しする予定ですので、興味があればぜひご覧ください。実は、確信の多くはまさにそこから来ています。顧客、つまり市民のユーザーに対する待ち時間を大きく短縮できること、そして満足度を向上できることを、私たちはすでに実感していました。そうであれば、なぜ同じことを組織の内側に適用しないのか、というのが自然な問いでした。
Tom Kempster： もう一つ確信につながった重要な要素は、技術だけでなく、一緒に取り組む人たちのことでした。業務面と技術面の専門家が、優れたデリバリーパートナーと組むという体制の青写真です。私たちはInfoMentumと協働しましたが、彼らは本当に素晴らしい仕事をしてくれました。加えて、顧客を中心に据える視点とはどういうものかというSalesforceの専門知識も非常に重要でした。パブリックセクターでは、そうした顧客志向の考え方が、一般的な営業の文脈のように当たり前に取り入れられているわけではないからです。
6.2 10週間でのMVP稼働と24時間体制の課題
Tom Kempster： 確信を得た瞬間を、具体的にお話しします。私はCIOと一緒に、当時使っていた、いまとなってはレガシーとなったサービス基盤の契約更新について検討していました。私たちはその更新に署名したくありませんでした。更新期限まで残り3カ月で、それが私たちにとってのタイムリミットになりました。この決断は、CIOと私だけでなく、実際に構築を担うチームにも「やり遂げられる」という確信があったことを示しています。そして実際に、10週間弱でやり遂げました。
Jessica Holt-Weir： 最小限の実用的な製品、つまりMVPとしてですね。以前、8週間という数字を聞いた記憶もあります。
Tom Kempster： そうですね、10週間とも8週間とも言えます。
Jessica Holt-Weir： いずれにしても、Service Cloudの運用で蓄積してきた知見があったからこそ、これほど速く動けたということですね。次に、先ほど話していた24時間体制についてお聞きしたいと思います。警察にとってそれがどれほど不可欠なのか、そしてITにとどまらない、社員全体を見据えたビジョンについても聞かせてください。
Tom Kempster： 本当の意味での24時間体制というのは珍しいものです。私は民間企業の出身ですが、民間では通常、拠点を地球上で引き継ぐ「フォロー・ザ・サン」方式をとり、太平洋上の空白の時間帯は気にしなくて済みます。しかし私たちの場合、文字どおり人命に関わるシステムを抱えています。しかも、システムが稼働していればよいという単純な話ではありません。警察官や職員が現場に出て事件に対応しているときに、彼らを業務面で支援することも求められます。
Tom Kempster： そのために必要な人員の数も課題ですが、本当に難しいのは、いつ何が起きても対応できるだけの幅広いスキルをそろえておくことです。システムの稼働を維持し、可用性を確保することについては、私たちは本当によくやれていると自負していますし、それは当然ながら最重要事項です。一方で、改善の余地がはっきりあり、今回の取り組みを始めた理由でもあるのが、深夜3時に助言をどう提供するかという問題です。たとえば警察官から、装着型カメラのこの操作はどうすればよいのか、あるいは捜査にとって決定的になりうる特定の証拠をどうやって取得すればよいのか、といった質問が来ることがあります。しかし、それに答えられる専門家は、多くの場合9時から5時までしか勤務していません。
Tom Kempster： ですから、私がエージェント型AIに求めていたのは、効率化を進めることやコストを下げることだけではありませんでした。サービスそのものを向上させることです。業務時間内だけでなく24時間いつでも支援を提供できるようにし、さらに組織内部に十分な専門知識を持っていない領域にまで支援を広げられるようにしたいと考えました。コスト削減だけが目的だったのではなく、ユーザーへの対応の質を高めることも同じくらい重要な目的だったのです。
Jessica Holt-Weir： 想像するだけでも大変なことです。警察官が現場に出ているのに、必要なときに必要なツールやシステムを使えないとなれば、それは非常に大きな問題になりますね。
6.3 導入を始める組織への助言
Jessica Holt-Weir： 最後にもう一つ質問させてください。今日この会場にいる皆さんに向けて、どのように始めればよいか、アドバイスをいただけますか。
Tom Kempster： まず、MVPという考え方が本当に重要だと思います。私たちにとってMVPは、サービスに本当に必要なものは何かを見直し、それを絞り込む良い機会になりました。何年も、何年も、何年もかけて手を加え続けてきたものを、かなり大幅にスリム化することができたのです。これが1つ目のポイントです。
Tom Kempster： もう1つは、エージェント型AIへの取り組みを怖がらないことです。すべてを一度に解決する必要はありません。たとえば充実したナレッジベースがある、あるいは確立された単一の製品がある、といった領域があれば、そこだけにエージェントを展開してみるのです。たとえ控えめなソフトローンチであっても、それには大きな価値があります。構築し、改善を繰り返すこと、それが私からこの会場の皆さん全員に伝えたい中心的なアドバイスです。
Tom Kempster： そうすることで、2つのものが得られます。1つは、ユーザーがどのようにエージェントと関わりたいのか、どのような質問をしてくるのかについての大量のデータです。同時に、ユーザーがエージェントに慣れていき、もっと使いたいと強く求めるようになります。私たちのところでも、まさにそれが起きました。もう1つは、こうした仕組みを裏側で運用するためにどのような能力が必要なのかを理解できることです。それは従来とは異なるもので、私たちがICTで慣れ親しんできたモデルとは違います。この理解が、次にHRや財務の領域へ進むときの土台になります。
Tom Kempster： 私たちがITから始めたのは、ITの領域が成熟していたからです。しかし、ゆくゆくはあらゆる領域に広げたいと考えています。統合された一つの仕組みに、すべてTeamsから対話形式でアクセスできるようにする。それが私たちの目指す理想の姿です。
Jessica Holt-Weir： 素晴らしいですね。Tom、今日はご自身の取り組みを皆さんに共有してくださり、本当にありがとうございました。
7. IT・HRオペレーション向けCoworkerの発表
7.1 既存のAI搭載サービス管理の課題とCoworkerの能力
Jessica Holt-Weir： ここからは、表舞台の裏側でサービスを支えているHRとITのサービスチームに目を向け、彼らがどうすればもっと効率的に働けるのかをお話しします。その説明を、Senior Director of Product MarketingのJeff Maloneyにお願いしたいと思います。
Jeff Maloney： Jessica、ありがとうございます。皆さんのチームは何十年にもわたり、この業界のベンダーが提供するサービス管理アプリケーションを使ってきました。そしてここ数年、そうしたベンダーはAIを搭載したサービス管理を提供するようになりました。ところが、私たちが顧客と話をすると、AIが加わってもチームの日々の業務は実際にはそれほど良くなっていない、という声が返ってきます。
Jeff Maloney： 顧客の話を整理すると、問題の構図はこうです。チームはもともと、限られたナレッジしか持っていませんでした。AIが加わった今、そのナレッジは「幻覚を起こすナレッジ」に変わっただけです。構成管理データベース、つまりCMDBについても、もともと可視性が乏しいという課題がありました。今ではそれに加えて、AIエージェントやMCPサーバーまで管理しなければならなくなり、状況はかえって難しくなっています。さらに、ワークフローはもともと静的で、問題が起きてから対応する受け身のものでした。AIは先回りして動くプロアクティブな世界を約束しましたが、残念ながらその期待に応えられていません。
Jeff Maloney： 顧客はもう一つ、作業環境の問題も指摘しています。以前は、必要な情報を得るためにアプリケーションからアプリケーションへと渡り歩いていました。今では、アプリケーションから後付けされたAIツールへと行き来しなければなりません。つまり、AIの導入によって既存の課題は解消されず、むしろ一段と複雑になり、チームの負担になっているのです。
Jeff Maloney： IT and HR Service Cloudは、こうした問題をチームが乗り越えられるように支援します。私たちは、別の既存製品の上にワークフローをいくつも積み上げたわけではありません。チームがサービス管理アプリケーションをどう活用すべきかを根本から考え直し、それを世界をリードするエージェント型プラットフォームの上に構築しました。そのうえで、先ほど挙げた課題の一つひとつに答えを用意しています。可視性の乏しさについては、私たちのエージェントが企業全体を横断して情報を集めるので、チームは問題解決に必要な情報を手にできます。CMDBの不可視性については、Dynamic Discoveryがインフラをリアルタイムで見えるようにします。静的で受け身のワークフローについては、プロアクティブアシスタンスのようなエージェント型の機能が、非常に複雑な問題でもリアルタイムで推論できるようチームを支えます。そして、アプリケーション間や後付けのAIとの行き来については、RJが指摘したとおり、すべてが業務の流れの中に直接組み込まれています。
Jeff Maloney： そして本日、ITとHRのチームのためのCoworkerを発表できることをうれしく思います。今朝の基調講演でMarkも触れていましたし、Rohanもこれについて話していました。Rohanが特に強調していたのは「文脈」です。そして文脈こそ、Coworkerがチームにもたらす第一の価値です。Coworkerは自社のビジネスや企業の情報に根ざしているため、チームは目の前の問題を解決するのにふさわしい文脈を手にした状態で仕事に臨めます。
Jeff Maloney： 第二に、Coworkerはチームが傾向を見つけ出し、解決策を推奨できるよう支援するので、根本原因により早くたどり着けます。第三に、Coworkerは裏側でサブエージェントを統括するだけでなく、自ら計画を立て、その計画を実行することもできます。しかも、そのすべてが業務の流れの中で直接行われます。これらの機能が実際にどう動くのか、この後のデモで具体的にお見せします。
8. インフラのDynamic Discoveryとインシデント調査
8.1 インシデントの検知と優先度付け
Jeff Maloney： それでは、Kevinをご紹介します。Kevinはインフラ・運用チームの一員で、自社のクラウド環境の管理を担当しています。皆さんもご存じのとおり、クラウド環境は複雑です。需要に応じてリソースが立ち上がっては消えていくため、構成は刻々と変化します。そうした環境を、手作業でのシステム連携やスプレッドシートで管理しようとするのは、ほとんど不可能に近い作業です。
Jeff Maloney： しかし、もうそんな苦労をする必要はありません。Dynamic Discoveryによって、Kevinは自社のインフラの状態に即座にアクセスできます。さらにSplunkのようなツールとの連携により、テレメトリデータ、アラート、そしてインシデントになりうる事象の兆候が、すぐにKevinの手元に届きます。その中に、本番サーバーに関するインシデントが一件ありました。Kevinはこれを詳しく調べるために、そのインシデントを開きます。
Jeff Maloney： インシデントを開くと、Kevinの目の前には、AIが生成したインシデントの要約と、それに関連する資産の情報がすぐに表示されます。ただし、ここで本当に重要なのは別の点です。Kevinは、皆さんのチームの誰もがそうであるように、抱えているタスクが何百もあります。そのすべてに同じ熱量で取り組むことはできません。そこで私たちは、優先順位を判断するための2つのスコアをKevinに提示します。1つ目は、このインシデントが重大インシデント、あるいは根本的な問題へと発展するかどうかを予測するリスクスコアです。2つ目は、このインシデントがサービスレベル契約、つまりSLAに違反する事態に至るかどうかを予測するリスクスコアです。この2つのスコアを見ることで、Kevinは目の前のインシデントが最優先で取り組むべき案件だと判断できます。山のようなアラートの中から、本当に手を打つべきものを見極められるわけです。
8.2 根本原因の特定から解決の実行まで
Jeff Maloney： 優先度が分かったら、次にKevinが知る必要があるのは根本原因です。そこで彼はプロアクティブアシスタンスを開きます。ここでは、考えられる根本原因と、それに対する解決策の候補が提示されます。その内容から、Kevinは本番サーバーで接続の問題が起きていることを把握します。
Jeff Maloney： 続いてKevinは、この問題が事業にどれほどの影響を及ぼすのかを把握する必要があります。そこで彼はService Graphを開きます。Service Graphの優れた点は、今回のケースで言えば、本番サーバーを起点として、その下流にあるすべての資産と、それらの資産に依存している業務サービスを、グラフとして視覚的に示してくれることです。問題になっている接続の不具合も、このグラフ上で確認できます。どのサービスに波及しうるのかが一目で分かるので、影響範囲を推測に頼らず判断できます。
Jeff Maloney： これが事業にとって重大な問題になりうると分かったKevinは、Coworkerに助けを求めます。彼はインシデントについて把握している情報と、ここまでに集めたその他の情報をCoworkerに伝え、完全な調査レポートを作成するよう依頼します。するとCoworkerのサブエージェントが環境全体を調べに出ていき、今回のケースでは、深刻度の高さを踏まえて緊急の変更要求を作成すべきだとKevinに推奨します。さらにCoworkerは、問題を解決するための手順と、本番サーバーを以前の状態に戻すロールバックの変更内容を提示します。
Jeff Maloney： Kevinがロールバックを実施してよいと確認すると、Coworkerは計画と提案した手順を用意するだけでなく、Kevinに代わってその計画を実行することができます。そして処理が完了すると、Coworkerは本番サーバーをロールバックするために環境へ加えた変更について、関係者全員に通知します。このすべてを、サービスデスクから直接行えるのです。
Jeff Maloney： 簡単に振り返ると、KevinはDynamic Discoveryによってクラウドインフラの全体像を把握し、プロアクティブアシスタンスで根本原因を理解し、そしてCoworkerを使って計画を立てるだけでなく、その実行までを任せました。これが、インフラと運用の観点から見たKevinの一連の対応です。ここからは、Vice President of Solution EngineeringのSusie Turkに引き継ぎ、Salesforceによって総所有コストをいかに改善できるかについてお話しします。
9. ITリーダー向け：TCO、コンプライアンス、資産管理
9.1 二重スタックの課題と4つの新機能
Susie Turk： Jeff、ありがとうございます。ここからはITリーダーの視点に切り替えます。まず、会場にいらっしゃるITリーダーの皆さんにエールを送らせてください。私が顧客とお会いするたびに耳にするのは、皆さんが本当に多くの課題を抱えているということです。皆さんの多くは事業そのものをSalesforceの上で運営していますが、ITのシステムだけは別のままになっています。その結果、システムのスタックが二重になり、データも二重になり、最終的には途方もない頭痛の種になっているのです。
Susie Turk： この問題に取り組んだのがCity of Sherwoodです。彼らは、すでに利用していて信頼もしていたSalesforceの上にIT Serviceを統合しました。それによって、ごく少人数のITチームが、はるかに大きな規模で業務を回せるようになりました。プラットフォームを一つにまとめることが、人員を増やさずに対応能力を広げることにつながったわけです。そして私たちは、すべての顧客がこのように統合を進め、大規模に運用できるようにするために、4つの新しい機能をリリースしました。今日はそれをご紹介します。
Susie Turk： 1つ目はIT Complianceです。IT Complianceを使うと、コンプライアンスに関わるエコシステム全体を一か所に集約できます。規制への対応、リスク管理、統制の自動化を、すべて一つのビューで扱えます。2つ目はIT Asset Managementです。率直に言って、資産を追跡できていないのであれば、皆さんは毎日お金を失っています。追跡されていないノートPCの一台一台、使われていないライセンスの一つひとつ、予期していなかった契約更新の一件一件が、そのまま会社の外へお金が流れ出ていくことを意味します。そんな事態を放置するわけにはいきません。
Susie Turk： 3つ目はProactive Customer IT Operationsです。これはITサービスとカスタマーサービスを一体化するもので、インシデントが検知された時点で、顧客に先回りして通知できるようになります。カスタマーサービスのケースを最も速く解決する方法は何だと思いますか。それは、そもそもケースを起票させないことです。顧客が問題に気づく前に、その問題を解決してしまうのです。
Susie Turk： そして4つ目がIT Skills Graphです。私自身、リーダーとして、エージェント型の時代に向けてチームのスキルを高めることに力を注いできました。この会場で、チームのAI向けアップスキリングに取り組んでいる方はどれくらいいらっしゃいますか。かなり多くの方が手を挙げていますね。リーダーの方々と話していても、これは誰もが頭を悩ませているテーマです。この先のエージェント型の時代を、チームがただ生き延びるだけでなく、誰も経験したことのない状況の中でいかに力を発揮できるようにするか。その答えがIT Skills Graphです。これを使えば、人材に関する運用を一か所で管理できます。しかもそれを、社員がもともと会話をし、仕事をしているSlackやTeamsの中から直接行えます。
9.2 ITリーダーAnnaのデモ
Susie Turk： それでは、実際の動きをご覧いただきましょう。会場の皆さんも、もう少し盛り上げていきましょう。ご紹介するのはAnnaというITリーダーです。Annaの組織は、AIに全面的に舵を切ることを決めました。こうした決断は、組織のあらゆるところに一斉に影響を及ぼします。コンプライアンスにも、社員にも、資産にも影響が及ぶのです。
Susie Turk： さらにAIは、リスクに対するこれまでにない水準の懸念ももたらしました。そこでAnnaは、組織内のすべてのAIエージェントと、それぞれがもたらしうるリスクを一覧で確認します。そして何より重要なのは、どの統制が実際に機能しているかを把握できることです。リスクを洗い出すだけでなく、それに対する手当てが打たれているかどうかまで、同じ画面で確かめられます。
Susie Turk： 先ほど、追跡されていない資産は会社の外へ流れ出ていくお金だとお話ししました。ここでAnnaは、組織のすべての資産を確認できます。すでに社員に割り当てられているもの、発注中のもの、配送中のものまで、すべてが把握されています。所在が分からない資産は一つもありません。
Susie Turk： もう一つ、AIという未知の領域でリーダーの方々が私に共有してくれる懸念が、AIのトークン支出です。年間のIT予算を、わずか1カ月分のAIトークンで使い切ってしまった企業のニュースを、皆さんも目にしたことがあると思います。私たちはそうした事態を避けたいのです。ここでAnnaは、社内で使われているすべてのAIツールを確認でき、何より、桁外れの想定外のトークン支出に不意を突かれることがなくなります。
Susie Turk： この画面からAnnaは、サービス運用全体の健全性も管理しています。そして彼女はすぐに、平均解決時間、つまりMTTRが急上昇し始めていることに気づきます。Annaはこの原因を掘り下げるために、Coworkerへと向かいます。
10. スキルギャップ分析と人材のアップスキリング計画
10.1 MTTR急上昇の原因特定とアップスキリング計画
Susie Turk： AnnaはCoworkerに「なぜMTTRがこれほど高くなっているのか」と尋ねます。するとCoworkerは即座に、インシデントの記録、資産の記録、そしてエスカレーションの記録を横断して調べ始めます。本来であれば、リーダーが担当者に指示を出し、担当者が複数のシステムからデータを抜き出して突き合わせ、数日がかりで報告を上げてくるような分析です。それをCoworkerはその場で行い、原因を突き止めます。判明したのは、チケットが受け付けられるとほぼ即座にエスカレーションされているという事実でした。一次対応の段階で解決されるべきチケットが、すぐ上位の担当者へ回されてしまっているため、全体の解決時間が延びていたのです。
Susie Turk： 原因が分かったところで、Annaは次に「では、どうすればよいのか。どうやってこれを解決すればよいのか」とCoworkerに尋ねます。ここでCoworkerは、Annaの組織が学習管理システムとして使っているCornerstone On Demandに接続します。この接続はすべてMCPによる連携で実現されています。Cornerstoneが持つ社員のスキル情報を参照したCoworkerは、現在の社員が持っているスキルと、組織が新たに導入したAIインフラを運用するために必要なスキルとが一致していないことを見つけ出します。つまり、チケットが即座にエスカレーションされていた背景には、手順やツールの問題ではなく、新しいインフラに対応できるスキルが現場に不足しているという人材面の問題があったのです。
Susie Turk： 問題の所在を示すだけでは終わりません。Coworkerは、このスキルギャップを埋めるためのアップスキリング計画をAnnaに提示します。Annaはその内容を確認し、その場で承認します。すると、必要なトレーニングがSlackを通じて即座にチームへ配信されます。運用指標の異常に気づいてから、原因を特定し、人材育成の手を打つまでが、一つの流れの中で完結しているわけです。先ほどご紹介したIT Skills Graphが、実際の運用課題の解決にどう結びつくのかを、ここで具体的にご覧いただけたと思います。
Susie Turk： このように、Annaはコンプライアンス、資産、AIの支出、サービス運用、そして人材のスキルに至るまで、ITサービス運用の全体を、つながった一つのプラットフォームと一つのビューから管理することができました。ここからは、このCornerstoneとの取り組みについてさらに深く掘り下げるために、SalesforceのSVP of SalesであるJenna Gwynnと、CornerstoneのChief AI OfficerであるGuna Jayaramanさんをステージにお迎えします。
11. Cornerstoneとの提携：人間とAIの戦略
11.1 Cornerstoneの視点と提携の背景
Jenna Gwynn： 皆さん、こんにちは。そしてGuna、ようこそ。Dreamforceにお越しいただき、本当にありがとうございます。Susie、私たちがCornerstoneと取り組んでいる内容を見事なデモで示してくれてありがとう。それでは始めましょう。GunaはCornerstoneのChief AI Officerを務めていらっしゃいます。まずは会場の皆さんに、ご自身の役割と、Cornerstoneがどのような会社なのかを教えていただけますか。
Guna Jayaraman： ありがとうございます。実は「Chief AI Officer」という肩書きを声に出して言うのは、いまだに少し照れくさいのです。私の役割は、皆さんが日々取り組んでいることとよく似ています。事業を変革し、AIによって新しい価値を生み出し、そしてそれを実行できるように社員を準備することです。
Guna Jayaraman： Cornerstoneについて少しご紹介すると、私たちは25年にわたり、学習と人材開発の分野でリーダーであり続けてきました。そして今、私たちは独自の視点を持って、社員全体の変革という領域に踏み出しています。私たちはそれを「Human to the power of AI」と呼んでいます。いま私たちの目の前で起きていることが歴史的な規模の変化であることを正しく理解し、AIが最も得意とすることは何か、人間が最も得意とすることは何か、そして人をその変化にどう備えさせるのかを見極める、という考え方です。
Jenna Gwynn： 私たちもCornerstoneが作っているものに大きな期待を寄せています。個人的にも、私のチームにとって大きな助けになると感じています。Salesforceとの関係で特徴的なのは、CornerstoneがSalesforceの顧客であると同時にパートナーでもあるという点です。Salesforceが統括のシステムであるのに対し、Cornerstoneは学習データ、キャリアデータ、スキルといった情報を担う知性のシステムです。このパートナーシップのビジョンと、どのように始まったのかを教えていただけますか。
Guna Jayaraman： その前に、皆さんにも実感していただけそうな背景を少しお話しさせてください。仕事のあり方が変わりつつあります。今朝の基調講演でも語られていましたが、AIはもはや「より少ないリソースでより多くをこなす」という効率化の手段ではありません。私たちはAIによって事業に新しい価値を生み出し、新しい業務の流れや新しい事業を生み出しています。そうした変化の中では、まず自分たちがどれほど大きなビジョンを描くべきかを理解すること、そして次に、何が必要なのか、つまりどのようなタスクとスキルが求められ、そのうち何をAIが担い、何を人間が担うのかを見極めることが極めて重要になります。
Guna Jayaraman： そこで私たちはまず顧客として、原点に立ち返って考えました。事業、IT、HRを一つの場所にまとめられるのは誰なのか、という問いです。この3つは一体にならなければならず、別々のサイロで動いていてはいけません。実際、サイロ化したときに社員の体験がちぐはぐになるのを、私たちは目の当たりにしてきました。
Guna Jayaraman： 次にパートナーとしては、自分たちが何を最も得意としているかを分かっています。Jennaが言ってくださったとおり、知性のシステムとしての役割です。私たちは業務から生まれるシグナルをタスクに分解し、それをAIにも人間にも通じる言葉で表現できます。そのうえでタスクをスキルに結びつけ、ギャップを見つけ出します。そのギャップを埋める手段がアップスキリングであれ、リスキリングであれ、パフォーマンス管理やコーチング、あるいは社内異動であれ、私たちは対応できます。ただし鍵になるのは文脈です。誰かが事業の文脈を持ち込み、それを社員一人ひとりに当てはめなければなりません。そこを担うのがSalesforceです。そして私たちにとって決め手になったのは、先ほどから話に出ている、業務の流れの中にある単一の画面という考え方でした。それが決定的な違いを生みます。まさに、組み合わせることで互いを高め合うパートナーシップだと考えています。
11.2 Slackを起点とした実践例と導入への助言
Jenna Gwynn： 私たちが特にわくわくしているのは、そしてRJも今日すでに触れていたのは、Slackです。Cornerstoneには独自のインターフェースがあるにもかかわらず、あえてSlackから始めるという判断をされました。その理由を聞かせてください。
Guna Jayaraman： 仕事が変われば、一人ひとりがやるべきことへの期待も変わります。記録のためのシステム、仕事をするためのシステム、関与を生むためのシステムと、私たちが使うあらゆるシステムが、これから大きな刷新を迫られることは間違いありません。私たちは変化するニーズに合わせて、体験をどのような形で届けるのかを見直すべき時期に来ていると思います。
Guna Jayaraman： 皆さんの職場でも起きているかもしれない例を挙げます。今日のプロダクトマネージャーやエンジニアは、自分の担当する機能だけを見ていればよいわけではありません。売上の側にも実際に関わることが求められています。顧客から寄せられるサポートチケットで何が起きているのかを把握し、それを機能に結びつけ、コードを書いてリリースし、その結果を営業の現場に伝え、さらなる機会に向けて改善を続ける。今の世の中では、これが何百通ものメールのやり取り、チケット、会議、承認の連続になっています。そんなやり方はもう続けられません。
Guna Jayaraman： Salesforceとのパートナーシップにおける私たち自身の例をお話しします。私たちは顧客として、成果を非常に重視しています。そのため、商談が成立すると、その翌日にはフォワードデプロイドエンジニアを担当として割り当てます。私がそのエンジニアだとしましょう。まず、Cornerstoneがそのプロジェクトに何が必要かを把握し、私を自動的にプロジェクトに割り当てます。私の一日はSlackから始まり、「あなたが選ばれました」という通知が届きます。そこには、顧客とプロジェクトについて知っておくべきこと、受けるべきトレーニング、メンターとして会っておくべき人たちが示されています。コンプライアンス研修やその他のトレーニング、コーチングが、業務の流れの中でそのまま届けられることは、非常に大きな違いを生みます。
Guna Jayaraman： 次に、プロジェクトが進んでいくと、週次や日次のチェックインで、私がどの程度うまくやれているかが確認されます。そして私が非常に良い成果を上げているときには、私のスキルを活かしてほかのメンバーをコーチしたり、次の取り組みに備えたりする機会が提示されます。全体として、事業の文脈を取り込んだ単一の画面というやり方は私たちにとって本当にうまく機能していますし、共通の顧客の皆さんにとってもうまく機能することを願っています。
Jenna Gwynn： Cornerstoneが作っているものに、私たちは本当に期待しています。最後の質問です。Chief AI Officerとしての経験を踏まえて、今まさにエージェントを構築し、そこからROIを引き出そうとしている会場の皆さんに、どのようなアドバイスをいただけますか。
Guna Jayaraman： 先ほどTomが見事に言い表していたので、それを拝借させてください。恐れずに、まず始めることです。私はスピードと行動を重んじる姿勢を強く支持しています。いま世の中では本当に多くのことが起きていて、分析に没頭しているうちに何カ月も迷子になってしまいかねません。私たちには何カ月もの猶予はありませんし、何日もの猶予すらありません。ですから、取り組む課題を選んでください。一つか二つ、具体的な事業上の課題で構いません。そのうえで、技術面で何が必要かを見極めましょう。そのためにSalesforceの専門家がここにいます。そして、人の側の準備に何が必要かについては、私たちがお手伝いします。さあ、動き出しましょう。
Jenna Gwynn： 素晴らしいアドバイスです、Guna。本日はお越しいただき、ご自身の取り組みを共有してくださって本当にありがとうございました。
12. 管理者ワークスペース：Agentforceのセットアップとオブザーバビリティ
12.1 管理者の負担と製品の設計方針
Jenna Gwynn： ここからは、実際にこれを立ち上げて設定するには何が必要なのかを掘り下げていきます。話題にしたいのは、ITの縁の下の力持ちである管理者の皆さんです。私は顧客から、いつも同じ声を聞きます。レガシーなITシステムは頭痛の種だというのです。管理が難しく、導入には長い期間がかかり、アップグレードには多額の費用がかかります。そこにAIが加わったことで、管理はますます難しくなっています。たとえば、AIの幻覚のような、これまでになかった問題にも対処しなければなりません。こうした状況で、管理者はどうやってすべてをこなせばよいのでしょうか。
Jenna Gwynn： 実は、Salesforceはまさにその課題を助けるための製品を作りました。私たちは管理者の皆さんの仕事を楽にします。そのための方針は明確で、導入が容易であること、ガバナンスが容易であること、そして時間とともに継続的に最適化されていくことの3つです。
Jenna Gwynn： まず導入の面では、標準のテンプレート、エージェント、コネクターのライブラリを最初から用意しているので、すぐに使い始めることができます。また、Agentforceを活用すれば、APIやMCPサーバーを通じて、あらゆる接点に接続し、エージェントを展開できます。次にガバナンスの面では、既成のダッシュボードによる可観測性を備えています。どの時点でも、エージェントが何をしているのか、何が起きているのか、どの案件が解決されているのかを確認でき、エージェントの有効性を実際に見極めることができます。そしてさらに優れているのは、このシステムが時間とともに継続的に改善されていくという点です。ここからは説明をやめて、実際の画面をお見せします。
12.2 IT管理者Mayaのデモ
Jenna Gwynn： ご紹介するのはIT管理者のMayaです。MayaはSalesforce Goで、エージェントの有効化とカスタマイズを行っています。Mayaは恵まれていて、60を超える既成のITおよびHR向けサブエージェントを利用できます。これらのサブエージェントは、社員が求める最も一般的な依頼をカバーするものなので、Mayaは一から作る手間を大幅に省けます。
Jenna Gwynn： サブエージェントとはどういうものか、アクセス管理のサブエージェントを例に詳しく見てみましょう。ワンクリックで、そのエージェントの全体像を確認できます。グラフビューで構造を見ることもできますし、さらに下層のスクリプトまで開いて、エージェントが実際に何をしているのかを確かめることもできます。既成のエージェントであっても中身がブラックボックスになっていないので、管理者は安心して使えるわけです。そして、エージェントが実際に処理を実行する必要がある場合には、標準で用意されたネイティブのコネクターを使えます。たとえばプロビジョニングのエージェントでは、MayaはOktaに直接接続しています。これによって、エージェントは非常に素早く実際の作業を完了させることができます。
Jenna Gwynn： 次に、これらすべてのエージェントで何が起きているのかを確認する方法です。ここで使うのがAgentforce Observabilityの機能です。既成のダッシュボードによって、Mayaは進行中のすべての解決状況を確認できます。どの処理に時間がかかっているのか、ユーザーがどこでつまずいているのか、そして実際の利用状況を踏まえてどこを改善できそうかが分かります。Mayaはエージェントの有効性も確認できますが、エージェントは非常にうまく機能しており、Mayaもとても満足しています。
Jenna Gwynn： ところが、自動化に関するインサイトを見ていたMayaは、ある異変に気づきます。彼女の会社では最近Claude Coworkを全社展開したのですが、それに関する依頼の多くが、エージェントではなく人間の担当者に回されていたのです。これは大きな問題です。人間が対応する分だけ、組織にとって大きなコストがかかっているからです。本来、こうした依頼はエージェントに振り分けられるべきものです。Mayaは「これは自分で掘り下げて解決しなければならない」と考えます。しかし実は、エージェントのほうが一歩先を行っていました。エージェントがすでに解決策を考え出していたので、Mayaがやるべきことは、その内容を開いて確認し、承認することだけでした。これで、その繰り返し発生していた作業は完全になくなりました。
Jenna Gwynn： これが、Salesforceが管理者の皆さんにお届けするものです。導入が非常に容易で、設定も非常に容易です。何が起きているのかを観察でき、システムは継続的に改善されていきます。それによって管理者は、自分にとって本当に重要なことに集中できるようになります。そして、一日の中に少しでも時間の余裕が生まれ、その日の夕方には子どものサッカーの試合に間に合うようになるかもしれません。管理者の皆さんが今日の内容に期待を感じてくださっていれば幸いです。それではRJ、締めくくりをお願いします。
13. 締めくくりと導入の始め方
13.1 全体の振り返りと2つの導入方法
RJ Janindra： Jenna、ありがとうございました。そして営業、マーケティング、ソリューションエンジニアリングから登壇してくれたすべてのスピーカーにも感謝します。ご覧いただいたとおり、私たちSalesforceはIT and HR Serviceに大きな期待と熱意を持って取り組んでいます。最後に、今日お見せしたものを、それぞれの立場の人にとって何が変わるのかという観点から振り返りたいと思います。
RJ Janindra： Adamを覚えていらっしゃるでしょうか。アカウントからロックアウトされ、助けも得られず、同じループから抜け出せなくなっていた社員です。Paigeによる迅速な解決は、そうした世界に終止符を打ちます。ITとHRのチームについては、同じ問題を何度も何度も繰り返し解決している姿を思い浮かべてください。プロアクティブアシスタンスによって、チームは問題が大規模なエスカレーションに発展する前に解決できるようになり、後手に回る状態から抜け出せます。
RJ Janindra： リーダーの皆さんには、IT Compliance、IT Asset Management、Proactive Customer IT Operations、そしてIT Skills Graphをご覧いただきました。いずれも、皆さんがすでに所有しているSalesforceプラットフォームの上に構築されたソリューションです。システムを統合し、複雑さを取り除き、コストを削減することができます。そして管理者の皆さんは、大勢のコンサルタントを抱えて何カ月もかけて立ち上げる必要はありません。わずか数週間でセットアップし、運用を開始できます。さらに、すべてのリリースに追随してアップグレードできます。時間がかかりすぎる、あるいは費用がかかりすぎるという理由で、リリースを1回か2回見送るといったことはもう必要ありません。
RJ Janindra： 今日の出発点を思い出してください。AIを増やすことが答えなのではありません。答えは、より良い基盤です。そして今日お見せしたのは、その基盤が実際に何をもたらすのかということでした。社員は問題の解決を手にし、チームは先手を打てるようになり、リーダーは一つのプラットフォームを手にし、管理者は自分の時間を取り戻します。
RJ Janindra： 導入の始め方はいくつもあります。全面的に移行する道を選ぶのであれば、私たちが皆さんのサービスデスク、CMDB、エージェントを一度にまとめて移行します。あるいは共存という道もあります。すでにお使いのITSMの上でPaigeを動かすことができ、既存のシステムを取り外して入れ替える必要はありません。つまり、どの入り口から入っても間違いはないということです。皆さんがどのように始めるにしても、私たちがそばで支援します。
RJ Janindra： さて、お待ちかねの時間です。座席の下を見てみてください。ゴールデンチケットが隠されています。この会場には5枚あるはずです。もしSalesforceの社員の方がゴールデンチケットを見つけたら、隣に座っている顧客の方に渡してください。チケットをお持ちの方は、ご起立のうえ、あちらにあるカメラに向かって手を振ってください。当選者の方がいらっしゃいましたね、5名そろっています。おめでとうございます。賞品は、私たちの大切なIT Serviceの顧客であるLovesacのギフトカードです。このセッションの後、ステージの左手で賞品をお受け取りください。
RJ Janindra： では、この後どうすればよいか。さらに理解を深めるために、関連するセッションに参加してください。私たちのチームに会いに来てください。そして今日ご覧いただいたものを、実際に手を動かして体験してみてください。皆さんがIT and HR Serviceによって社員の体験をどのように変革していくのか、私たちは楽しみにしています。本日はありがとうございました。