※本記事は、Salesforceの年次カンファレンス「Dreamforce 2026」で行われたData 360基調講演「Why Context is your AI advantage」の内容を基に作成されています。動画の詳細情報は https://www.youtube.com/watch?v=MLdt92Bpj30 でご覧いただけます。本講演では、AIからより大きな価値を引き出す鍵としての信頼されたエンタープライズコンテキストを主題に、Salesforce Data 360が人間とAIエージェントの双方にリアルタイムの顧客文脈と接続されたデータを提供し、よりスマートでパーソナライズされた体験を実現する方法が紹介されています。あわせて、企業がData 360を活用して顧客獲得、AIの効率向上、全社規模での信頼できるAIの展開を進める姿も示されています。
登壇者は、Data 360のGMであるRahul氏、プロダクトチームを率いるJames Nakushima氏、Data 360の社内エキスパートであるApril Moon氏、エンジニアリングリーダーのMK氏、Agentforce Coworkerを紹介したReika氏です。顧客事例として、Lowe'sのAbhishek氏とAmanda氏、AccentureのStephanie氏が登壇しました。さらにDatablazerコミュニティから、15年にわたりデータに携わってきたAngelica Boufa氏が参加しています。
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、Salesforceの公式ウェブサイトおよび公式ソーシャルメディアアカウントもご参照ください。
1. 文脈こそがAIの優位性
1.1 信頼されたエンタープライズコンテキスト
Rahul： 皆さん、ここ数日間、朝から晩まで「データこそがエージェント型エンタープライズの基盤である」という話を聞いてこられたと思います。しかし私は、あえて最初に申し上げたいと思います。データをさらに増やしても、それだけで皆さんが救われるわけではありません。より賢いモデルを導入しても同じです。AIをビジネス成果に転換するために本当に必要なのは「文脈」、それも「信頼されたエンタープライズコンテキスト」です。これこそが皆さんにとってのAIの優位性になるのです。
Rahul： こんにちは、Dreamforce。会場の皆さん、そしてオンラインでご覧の皆さん、こんにちは、こんばんは。本題に入る前に、感謝の言葉を述べさせてください。社員の皆さん、パートナーの皆さん、顧客の皆さん、Datablazer、Trailblazer、そしてコミュニティ全体の皆さんに心から感謝しています。過去3年間、私たちはデータとAIをめぐる大きな変革を経験してきましたが、その道のりを皆さんと共に歩んできました。皆さんのデータ、そして皆さんの顧客を私たちに託してくださったことに感謝します。これからも共に歩んでいきますし、最良の時はこれからやってくると確信しています。
1.2 Data 360の成長とゼロコピー
Rahul： 前回この場に立ってから12か月が経ちましたが、その間Data 360は非常に順調に成長してきました。皆さんから繰り返し聞いてきたのは、企業のデータがサイロの中に閉じ込められているという声でした。私たちはその閉じ込められたデータを解放し、ビジネス成果につなげてきました。兆やそれ以上の単位の数字をいくらでもお見せすることはできますが、私が驚くべきだと考えているのは成長率そのものです。すでに強固な基盤があるうえで200%の成長を遂げています。さらにこの12か月では、エージェントがData 360を利用するようになったことで、非構造化データが急激に伸びています。
Rahul： ここで興味深い統計をご紹介します。現在ご覧いただいている263兆行のレコードのうち、70%はゼロコピーによるものです。これは私たちがパートナーと共に生み出してきたゼロコピーネットワークの成果です。私たちが行っているのは、あるサイロから別のサイロへデータを移し替えることではありません。データをコピーせずに参照できるようにし、データを「流動的」にしているのです。このデータの流動性こそ、私たちが顧客の成果を生み出すために目指している方向です。
Rahul： ただし、重要なのは規模ではなく、ビジネス成果です。昨日、私はAkamaiの経営陣と会っていましたが、彼らが最初に口にしたのは、自分たちは結果を重視し、成果を重視しているということでした。スライドのロゴをご覧いただくと分かるとおり、FedExのような最大規模の顧客は2,000%のROIを実現しています。一方で、Mimit Healthのような小規模な顧客もいます。同社のCEOであり外科医でもあるDr. Chopdaも今日この会場に来てくださっています。小さな企業、小さな医療提供者ネットワークであっても、ビジネス成果と顧客満足度の向上を実現しているのです。規模の大小を問わず、成果につながっていることこそが、私たちが最も誇りに思っている点です。
2. 顧客の課題と信頼された文脈の要素
2.1 価値実現の速さと精度・コスト
Rahul： この道のりの中で、皆さんからは多くのフィードバックをいただいてきました。最も多く聞かれたのは、価値実現までの時間が重要だという声です。リアルタイムのデータグラフを活用してコンタクトセンターで顧客サービスを提供する場合でも、調和・統合されたデータからセグメントを作成してマーケティングキャンペーンを実施する場合でも、どれだけ早くセットアップできるか、どれだけ早く閉じ込められたデータを解放できるか、そしてどれだけ早くビジネス成果を出せるかが、皆さんにとって何より重要なのです。
Rahul： エージェントの時代になって、新たな声も聞こえてくるようになりました。Salesforceは確率的な出力と決定論的な出力を組み合わせるアプローチを先駆けて進めてきましたが、確率的な出力を扱う以上、精度が極めて重要になります。さらに、LLMのコストが際限なく膨らんでいくという問題も避けて通れません。ですから皆さんが求めているのは、コスト効率に優れた賢いエージェントとAIです。そしてそれは、皆さんが選んだインターフェースであれ、使っているハーネスであれ、皆さんが実際に仕事をしている場所で機能し、エージェントというペルソナを通じて価値を届けるものでなければなりません。では、これらの要望すべてに共通するものは何でしょうか。それが、冒頭で申し上げた「信頼されたエンタープライズコンテキスト」なのです。
2.2 Windhamの事例と文脈の4要素
Rahul： では、信頼されたエンタープライズコンテキストとは具体的に何なのかを紐解いていきましょう。月曜日に、WindhamでテクノロジーSVPを務めるMichael Maherと話をしました。彼らは数年前からData 360を利用している顧客です。Michaelが共有してくれたビジネス成果は、顧客とのエンゲージメントを通じてコンバージョン率が300ベーシスポイント向上し、日次料金も15%改善したというものでした。
Rahul： それはどのようにして実現したのでしょうか。答えは、より質の高いエンゲージメントとより高いコンバージョン率です。顧客の好みや、その顧客にとって適切な料金をエンゲージメントの場で提示できたことが鍵でした。これこそが文脈です。エージェント、人間、API、アプリといった、顧客と接点を持つあらゆる場所に文脈情報を届けたのです。そして彼らが使っている文脈には、適切なセマンティクス、適切なナレッジ、適切な権限、そして適切な活動履歴と記憶が備わっています。これが、信頼されたエンタープライズコンテキストを構成する要素です。
Rahul： ここで強調しておきたいのは、Windhamが企業全体のデータにアクセスできたからといって、それがそのまま文脈になるわけではないという点です。文脈は組み立てられなければなりません。信頼できるものにするためにはガバナンスが必要です。企業全体から情報を集めてこなければなりません。そして、記憶され、再利用されなければなりません。こうした条件を満たして初めて、信頼されたエンタープライズコンテキストになります。Windhamが取り組んできたのはまさにこのことです。
2.3 最小限の文脈で最大の成果
Rahul： そして、私たちがここで実現した真のブレイクスルーは、すべてのアプリ、すべてのエージェント、すべてのAPIに文脈を丸ごと渡すことではありません。必要最小限の文脈を提供し、最適化されたコストで最大の成果を引き出すことです。文脈を多く渡せば渡すほど良いのではなく、その場面に必要なものだけを的確に渡すことが、精度とコストという先ほどの2つの課題を同時に解決する道になります。私たちの顧客はすでにこれを実践しており、驚くほど大きなROIを得ています。
3. 顧客の声と新たな発表
3.1 顧客事例ビデオ
Rahul： それでは、私たちの顧客が実際に何を成し遂げているのかをご覧いただきましょう。ビデオをお願いします。
顧客ビデオ： エージェント型エンタープライズにとって、データはすべてです。私たちの手元には膨大なデータがありますが、それを本当に目標達成に役立つ形で使えているのかという問いを、各社とも抱えていました。ある医療機関は、患者一人ひとりが非常に固有の存在であるため、データやテクノロジーの課題を解くのが極めて難しいと語っています。また、あるスポーツ団体は、データを取り込むことでファンと対話し、ファンがどのような人々なのかを理解したいと考えていました。ある顧客は、当初は「これは不可能だ」という思い込みに陥っていたものの、実際にはエージェントを動かすための適切なデータがすでにData 360の中にあったと振り返っています。エージェント型AIの力は、接続されたシステム次第であり、適切なデータにつながっていることがミッションクリティカルだという声もありました。
顧客ビデオ： Data 360をインフラの中心に据えているという顧客は、それがなければ統合は実現できなかったと述べ、別の顧客は、Data 360の機能がなければこれほど速くエージェントを稼働させることはできなかったと語っています。ファン体験への影響も大きく、顧客満足度が高まり、回答が速くなったうえで、トレードオフは何もなかったといいます。定量的な成果としては、サービスエージェントによって自己解決率が60%向上した事例、問い合わせ件数が40%減りサポートへの電話が30%減った事例、ケース処理時間を45%短縮した事例が紹介されました。さらに医療の現場では、医師の術前準備が90分から90秒に短縮されたといいます。ある顧客はエージェント型エンタープライズを「アイアンマンのスーツ」にたとえ、それがどこへ連れて行ってくれるのか楽しみでならないと語り、Salesforceと協働していると常に最先端にいる感覚があり、エージェントの背後にData 360があるからこそすべてが可能になると締めくくっています。
3.2 エージェント型CDPとACEの発表
Rahul： 素晴らしいと思いませんか。これがData 360にできることです。大規模なデータ、そして大規模な文脈です。昨日Markが示したアーキテクチャをご覧になった方も多いと思いますが、Data 360はあらゆるものの中心にあり、すべての基盤となっています。では、Data 360がどのように信頼されたエンタープライズコンテキストを活性化しているのかを見ていきましょう。
Rahul： 私たちは過去3年間、No.1のCDPとして評価されてきました。これは顧客の皆さん、そしてアナリストの皆さんのおかげです。今日も会場には多くのアナリストの方がいらっしゃいますが、改めて評価に感謝いたします。そしてNo.1のCDPであることに加えて、私たちはさらに革新を進め、初のエージェント型顧客データプラットフォームを一般提供（GA）しました。すでに顧客の皆さんに利用いただいています。
Rahul： また、先ほど非構造化データが800%成長していると申し上げましたが、この12か月間、私たちはその領域でも革新を重ねてきました。そして本日、Agent Context Engineをリリースすることを発表できることを大変うれしく思います。この内容については、後ほど詳しく掘り下げていきます。
3.3 Agentforce Coworkerの普及
Rahul： そして最後に、Agentforce Coworkerです。この数日間、至るところでCoworkerの話題を耳にされたと思いますし、昨日はMarkも紹介し、デモもご覧いただきました。Agentforce Coworkerは、実際に稼働するエージェントの標準的な姿を体現したものです。SalesforceのLightningインターフェースの中に存在するだけでなく、ヘッドレス機能を通じてSalesforceのエンジンにアクセスできるさまざまな場所でも利用でき、信頼されたエンタープライズコンテキストの力を活用しています。
Rahul： Coworkerはすでに一般提供されており、GAから35日が経ちましたが、その間に驚くべき成長を遂げています。わずか35日で11万ユーザーに達し、まさに爆発的に広がっています。ここからは、エージェント型CDP、Agent Context Engine、そしてCoworkerのそれぞれを詳しく見ていきます。まずはその口火を切るために、James Nakushimaをステージにお招きします。Jamesはプロダクトチームを率いており、私たちのNo.1エージェント型CDPについて紹介してくれます。James、お願いします。
4. ヘッドレスなエージェント型CDPのデモ
4.1 ヘッドレス化とMCP
James Nakushima： Rahul、ありがとうございます。この変革の時期にここに立てることを本当にうれしく思います。今やAIはあらゆるところにあります。ところが興味深いことに、AIがこれほど普及しているにもかかわらず、多くの皆さんから「データの中からインサイトを見つけるのに、いまだに昔ながらのツールを使っている」という声を聞きます。アプリ、エージェント、そしてビジネスを実際に動かしているデータの間を、椅子を回すように行ったり来たりしているというのです。
James Nakushima： 良い知らせは、もうそうする必要はないということです。Data 360は顧客データのあり方を一変させましたが、私たちはもう一度ゲームを変えようとしています。Data 360は今、ヘッドレスかつエージェント型になりました。他のCDPはようやくチャット機能を追加しているところですが、私たちはそれを昨年すでに実現しています。今回私たちが行っているのは、エージェントの力と世界No.1のCDPの力を組み合わせ、API、MCPサーバー、そしてスキルを通じて、皆さんが働くあらゆる場所でそれを解き放つことです。では、実際に動いているところをご覧いただきましょう。デモを手伝ってもらうために、Data 360の社内エキスパートであるApril Moonをお招きします。
April Moon： ファンがいてくれたみたいですね。James、準備はできています。私のData 360インスタンスはすでにプロビジョニング済みですので、これからその上に構築を進めて、エージェント型CDPに仕上げていきます。
James Nakushima： いいですね。今回AprilはClaudeを使っていますが、これはChatGPTでもSlackでもよく、MCPクライアントであれば何でも構いません。ここで皆さんが疑問に思うのは、こうしたチャットツールがどうやってData 360の操作方法を知っているのか、という点だと思います。
April Moon： ほとんどのチャットツールは公開されている情報にはすべてつながっています。私たちのドキュメントはすべて公開されていますので、皆さんもその情報は手に入れられます。ただ、私のチャットツールはそれに加えて、コネクタを通じて私自身のData 360インスタンスにも接続されています。そのため、私の権限に基づいて、この組織の中に何があるのかを正確に把握しているのです。
4.2 マッピングとID解決
April Moon： こうした導入で最初に行うべきなのは、組織の中にすでに何があるのか、何が接続済みで何が未接続なのか、セグメントはいくつあるのか、アクティベーションはいくつ稼働しているのかを確認することです。確認してみると、まだそれほど多くはありません。マッピング済みのデータソースは2つで、残り14個が未対応です。セグメントもアクティベーションもまだありませんが、IndividualとAccountのオブジェクトは準備ができています。
James Nakushima： なるほど、ゼロからのスタートではないものの、まだ先は長いということですね。それでも、Claudeがすでに計画を立ててくれているのは素晴らしいです。
April Moon： そのとおりです。こうしたチャットエージェントが優れているのは、現状を見たうえで、最終的なゴールが顧客に向けてマーケティングを行い、キャンペーンを作成することだと理解している点です。接続済みの2つのソースから実際のキャンペーンにたどり着くには、まずマッピングを開始し、続いてID解決を行う必要があります。Data 360のMCPにはそのためのツールが用意されており、今回の場合Claudeはそれらのツールがあることをすでに知っています。ですから、私の指示に基づいてすべての情報をマッピングし、コマースとロイヤルティのデータをAccountとIndividualに紐づけた状態で返してくれます。そして顧客のID解決がすべて完了すると、約300万件の統合プロファイルがすぐに使える状態になります。
James Nakushima： これは本当に素晴らしいことです。ID解決は、CDPが提供する決定論的な価値の中で最も重要なものの一つですが、他のCDPではたいてい非常にコストがかかり、時間もかかる作業になっています。それを対話だけで、ここまで短時間に進められるわけです。
5. セグメントビルダーとリネージ
5.1 エージェント型セグメントビルダー
April Moon： ここまではすべてヘッドレスで進めてきましたが、Jamesは「エージェント型CDP」と言いました。ここで強調しておきたいのは、エージェント型であることはヘッドレスであることと同義ではないという点です。私はData 360の組織の中で、自分自身の手で作業を進めることもできます。そして私たちは今、非常に面白いものを開発しています。皆さんには特別に先行してお見せしますが、これは新年に提供される予定の新しいセグメントビルダーです。
April Moon： このセグメントビルダーは、全体がエージェント型の体験として作られています。私は達成したい目標をそのまま言葉で記述して、処理を開始するだけです。するとData 360のエージェントが、まず私の組織にすでに何がデプロイされているかを把握し、私が与えた指示の意図を理解します。そのうえで、私が受け入れることも修正することもできる推奨を提示し、目標に照らしてどのようなセグメントを作成すべきかというアイデアを返してくれます。今回はその中から、少し対象を絞り込んだこの案が気に入りましたので、これを構築してみます。
April Moon： 私はこれまで数えきれないほどのセグメントを作ってきましたが、そのたびに適切なルールや適切なフィールドを一つひとつ探し回ってきました。今回はそのすべてをエージェントがやってくれました。私はそれを受け入れて保存し、すぐに次のプロジェクトに移ることができます。
James Nakushima： 本当に速くて簡単ですね。Data 360があらゆるステップで手助けをしてくれていました。ただ、一つ気になったことがあります。このセグメントはロイヤルティのデータを軸にしていましたよね。それが本当に正しいフィールドだと、どうやって確信を持てるのでしょうか。
5.2 AIを鵜呑みにしないためのリネージ
April Moon： 私がこれまでの経験から間違いなく学んだことの一つは、AIを100%信頼してはいけないということです。そしてその点についても、私たちはしっかり備えています。Data 360のリネージ機能を使えば、エージェントが参照したまさにそのロイヤルティのフィールドを見つけ出し、データが取り込まれた地点までさかのぼって追跡できます。さらに逆方向に、そのフィールドが他のどのセグメントやデータモデルオブジェクトで使われているのかまで、前方にたどっていくことができます。
James Nakushima： 素晴らしいですね。このリネージビューは、データがどこから来て、どの宛先やアクティベーションに流れ、どのように使われているのかを、起点から複数の行き先まで一目で理解するのに非常に役立ちます。エージェントの提案をそのまま受け入れるのではなく、根拠を検証できる仕組みがあることが重要だということですね。
April Moon： そのとおりです。
James Nakushima： April、素晴らしいデモをありがとうございました。
5.3 200件超の革新とビジョン
James Nakushima： これが、世界No.1のCDPであるData 360の力と、エージェントの力を組み合わせたものであり、皆さんが働くあらゆる場所で利用できます。ただし、それは機能の力だけにとどまりません。Forrester、Gartner、G2、IDCといったアナリストの皆さんは、そろって私たちをリーダーと評価してくださっています。しかし私たちにとってより大切なのは、顧客である皆さんが私たちを世界No.1のCDPだと考えてくださることです。
James Nakushima： 顧客の皆さんがそう評価してくださる理由の一つは、私たちが四半期ごとに着実に価値を届けてきたことです。直近の四半期だけでも200件を超える革新を提供しました。そのごく一部をご紹介すると、まずゼロコピーネットワークとPrivate Connectの拡張、そしてメタデータのためのSalesforce Catalogがあります。次に、世帯単位での統合や、Informaticaで定義されたMDMへの統合にも対応しました。また、購買行動やセンチメントといった観点で、データに予測や付加情報を加えられるようになりました。さらにIdentity Boostによって、広告オーディエンスのリーチを拡大できるようになっています。
James Nakushima： しかし、おそらく最も重要な理由は、私たちのビジョンと戦略です。これは何年にもわたって着実に実現されてきたものです。始まりは数年前、マーケティングのためのCDPでした。私たちはそれをCustomer 360へと広げ、さらにエージェントへと広げてきました。Data 360は、皆さんが今日行う投資でありながら、エージェント型エンタープライズ全体を構築していくにつれて、その価値が将来に向けて積み上がっていくものなのです。
James Nakushima： ここで視点を反転させたいと思います。ここまでは、エージェントがData 360をどのようにより良くするかについてお話ししてきました。ここからは、Data 360がエージェントをどのようにより良くするかについてお話しします。私たちのコンテキストエンジンについて語ってもらうために、最も尊敬されているエンジニアリングリーダーの一人であるMKをお招きします。
6. Agent Context Engineの設計思想
6.1 エージェントサイロの問題
MK： James、ありがとうございます。今日はエンジニアリングを代表してこの場に立てることを誇りに思います。ここまでご覧いただいたのは、Jamesが話したとおり、Data CloudがあらゆるエージェントをどのようにOサポートし、そして私たちがエージェントを使ってデータをどのように良くしていくかという話でした。ここからは、エージェントそのものに目を向けたいと思います。
MK： 今日ここに集まっている皆さんは、素晴らしいチームですよね。では、素晴らしいチームとは何をするものでしょうか。学び、記憶し、共有し、協力し合う。それこそが素晴らしいチームを機能させるものです。ところが、エージェントが大量に存在する状況になると何が起こるでしょうか。私たちはデータのサイロを解消してきましたが、その結果、今度はエージェントのサイロを新たに生み出すことになりかねません。エージェントごとに独自の記憶を持ち、独自の文脈を持ち、さまざまなエージェントがそれぞれ別々のことを考えながら動いているという状態です。
6.2 エージェントに必要な5要素
MK： なぜそうなるのかというと、エージェントには5つのものが必要だからです。1つ目は当然ながらデータです。企業全体にわたって何が真実なのか、何が正しいのかという情報です。2つ目は、そのデータに効率的にアクセスする方法です。ここでRAGやグラフRAGといった技術が登場します。3つ目は、そのデータのセマンティクス、つまりそのデータが実際に何を意味しているのかという知識です。そして4つ目として、より重要なのが記憶です。エージェントとの間で交わされたすべての会話の記憶を持ち、その記憶を誰と共有すべきかを知り、そこから得られた学びを蓄積していく必要があります。5つ目がガバナンスで、記憶の共有範囲を含めて、すべてを適切に統制する役割を担います。この5つがそろって初めて、エージェントも素晴らしいチームになれるのです。
6.3 動的コンテキスト
MK： 前置きはこのくらいにして、これらすべてがAgent Context Engineの中でどのように結びつくのかをご覧いただきましょう。Agent Context Engineによって、Jamesが示したすべてのデータを、リアルタイムで信頼されたエンタープライズコンテキストへと変換し、それをすべてのエージェントの間で共有できるようになります。対象はAgentforceのエージェントだけではなく、Agentforce以外のエージェントも含まれます。
MK： そして、Rahulが話していたことを思い出してください。動的コンテキストです。これは、必要なものだけを共有するという考え方です。そうすることで、エージェントは最小限のコストで正しい推論を行えるようになります。文脈をすべて渡すのではなく、その質問に答えるために必要な部分だけを組み立てて渡すことが、精度とコストの両面で鍵になります。
MK： April、可能性の世界を見せる準備はできていますか。最初にお伝えしておくと、これからご覧いただくものはすべて本番環境で動く実際のコードです。以前、見た目があまりに洗練されていたので「これは本物なのか」と彼女に尋ねたところ、ひどく怒られてしまいました。自分でコードを書いているのだから、全部本物だと言われたのです。ですから、これは本物です。
April Moon： 私が作りました。そのとおりです。
7. 動的コンテキストと共有記憶のデモ
7.1 文脈を持たないエージェントの限界
April Moon： 私たちは日常的にエージェントとやり取りしていますよね。私はレースの大ファンなので、皆さんにスマートフォンの画面が見えるよう、ちょっとしたスキンを作ってみました。レース当日に、エージェントに「今どうなっているの」「どこに行けばいいの」と尋ねる場面を想像してください。私はログインしているので、エージェントは私が誰なのかは分かっています。けれども、私のチケットがどこの席なのかも、私が今どこにいるのかも知りません。その結果、返ってくる答えは少し退屈なものになってしまいます。そう思いませんか。
MK： それはなぜでしょうか。
April Moon： 文脈と記憶を持っていないからです。
MK： そのとおりです。
April Moon： ですから、ここに少し魔法をかけてみましょう。
MK： 魔法の杖が出てきましたね。ただ、画面に流れ込んできた情報がほんの少ししかないように見えます。あの統合プロファイルはどこに行ったのでしょうか。
April Moon： 私はすでに認証されています。ですからエージェントは、新しい質問に答えるために、私が誰なのかを改めて理解し直す必要がなかったのです。それはもう分かっていますから。エージェントが行ったのは、今回の質問に適切に答えるために必要な新しい文脈だけをパッケージにまとめることでした。
MK： そうですね。これが動的コンテキストです。質問に答えるために必要なものだけを選び取るのです。
April Moon： まさにそうです。たとえば私が続けて、ピットレーンにもう少し近づけないかと尋ねると、また内容が変わります。エージェントは別の事柄を理解し、接続されている別の情報源から情報を引き出してきます。
7.2 記憶と事実の区別
MK： 今、画面の横を紫色のものが流れていきましたが、あれは何でしょうか。
April Moon： あれはエージェントが理解した記憶です。私が「ピットレーンに近づける？」と言っただけで、エージェントは「これは後で覚えておいたほうがいいかもしれない」と判断しました。そして私が与えた情報から自分自身で学びを作り出し、後で使えるように書き込んだのです。
MK： ここは重要なポイントです。記憶は事実と同じではありません。記憶とは、皆さんが交わしたすべてのやり取りのことで、なんとなく覚えているものです。しかしその中から抽出されるものがあります。記憶から学び、そこから事実を作り出すのです。そして、その事実がプロファイルの一部になっていきます。
7.3 エージェントと人間の間での共有
April Moon： しかも、その事実は一つのエージェントの中に閉じ込められているわけではありませんよね。たとえば翌日、私が深夜2時にソファでくつろぎながらレースを観ていて、今度はウェブサイトにログインしたとします。
MK： それは別のエージェントですよね。ウェブサイト上の、まったく別のエージェントです。
April Moon： サイトも違います。それでもエージェントは私が誰かを分かっていますし、私は認証された状態のままです。同じ文脈につながっていて、前のエージェントが作った記憶もそこにあって使えます。すべてが接続されているからです。ですから会話を続けるときに、自分が何をしているのかを何度も説明し直す必要はありません。バーチャル体験へのチェックインもできますし、エージェントはその情報を理解したうえで、素晴らしい答えを返してくれます。
MK： 素晴らしいですね。これでエージェントサイロはなくなったわけです。
April Moon： エージェントサイロはもうありません。でもMK、あなたは「チーム」と言いましたよね。私はエージェントと一緒に働いていますが、人間とも一緒に働いています。
MK： そうですね、人間ともです。
April Moon： ですから、これとまったく同じ記憶は、たとえば電話に対応してサービスコンソールを使っている人間にも利用可能です。ご覧いただいているのがサービスコンソールで、右側に表示されているものがすべて文脈です。エージェントが得たものと同じものを、人間も得ているのです。
MK： つまり、人間だけの素晴らしいチームや、エージェントだけの素晴らしいチームではなく、人間とエージェントが一緒に働く素晴らしいチームになるということです。April、ありがとうございました。
MK： スライドに戻りましょう。今ご覧いただいたのは、一つの文脈が、あらゆるエージェント、あらゆるアプリ、あらゆるデータのために機能する姿です。構造化データも非構造化データも含めたすべてのデータを取り込み、その多くはゼロコピーで持ち込むことができます。そしてすべてがリアルタイムで動いていました。エージェントと人間の間でリアルタイムに文脈がやり取りされ、グラフRAGのような高度な技術によって非構造化データの中身まで理解できていたことをご覧いただけたと思います。これこそが、データ層の上にAgent Context Engineが提供するものであり、さらに重要なのは、その文脈を企業内にあるすべてのエージェントの間で共有できるという点です。
8. Lowe'sの事例
8.1 1つの顧客プロファイル
MK： 文脈といえば、私は家で何か困ったことが起きるたびに、皆さんもよくご存じの最高のホームセンターに駆け込んで、できるだけ良い条件で買い物をしています。それがLowe'sです。ここで顧客の皆さんをお招きしたいと思います。Lowe'sのAbhishekとAmandaに、Data 360とコンテキストエンジンをどのように活用しているのか、その経験を語っていただきます。
MK： まずAbhishekに質問です。LowesはData 360に対して、他とはかなり異なるアプローチを取りましたよね。シナリオごとに一つずつ顧客の文脈を構築していくのではなく、まず一つの顧客プロファイルを作り、そこから多くのシナリオを展開していくという方針でした。なぜそれが重要だったのか、その経験と道のりについて教えてください。
Abhishek： Lowe'sはオムニチャネルの小売業者ですが、顧客はチャネルという単位で物事を考えてはいません。店舗にいるときも、Lowe'sのウェブサイトを見ているときも、私たちが送るメールやSMSに反応しているときも、顧客にとってはすべて同じLowe'sです。ですから、そうした一つひとつの瞬間に本当に意味があり、文脈に沿った体験を提供するためには、顧客の全体像が必要になります。
Abhishek： Lowe'sではデータ全般にGoogle BigQueryを使っており、自社のCustomer 360とすべてのゴールデンテーブルもそこにあります。そこから、データをData 360に連携しています。ここで考えてみてください。もしマーケターがある属性や特性にアクセスできなかったとしたら、それを使って施策を実行することなどできるでしょうか。体験を文脈に沿ったものにすることもできません。だからこそ、私たちは全体像を一つのプロファイルとしてまとめることを重視したのです。
MK： つまり、データやCRMのデータがGoogle BigQueryにあり、それらをすべてまとめてマーケティングに活用しているということですね。
Abhishek： そのとおりです。
8.2 ロイヤルティから成長エンジンへ
MK： ありがとうございます。次にAmandaにお聞きします。マーケティングの観点から、あなたはその文脈をMyLowe's Rewardsに活用していますよね。Data 360を使うことで、マーケティングチームの仕事や体験はどのように変わりましたか。
Amanda： 大きく変わりました。まずお伝えしたいのは、私たちが得たものは、データを使ってパーソナライゼーションを推進するという範囲をはるかに超えているということです。私たちはロイヤルティプログラムを運営していますが、今では単にプログラムを回しているのではなく、全社的な成長エンジンを動かしていると考えています。
Amanda： どういう意味かというと、以前はプログラムや一つのデータがパーソナライズできるのは、ある特典やある瞬間に限られていました。それが今では、手にしている文脈とデータによって、もっと大きな問いに答えられるようになっています。この顧客について私たちが知っているすべてを踏まえたうえで、顧客にとってどのような価値を生み出せるのか、そしてその価値がどのように事業に返ってくるのかという問いです。
Amanda： このデータ基盤の力を考えると、それは私たちにとって成長のレバーです。Abhishekが言ったように、インテリジェンスを一つのチャネルや一つの瞬間だけに置くのではなく、顧客との関係全体の土台に据えることができます。それが成長のフライホイールを回しているのです。顧客への理解が深まれば関連性が高まり、関連性が高まれば顧客にとっての価値が増し、その価値が事業を押し上げます。私たちが目指してきたのはまさにこの循環であり、今では顧客理解そのものが、時間とともに成長していく戦略的資産になっています。それが私たちの事業の成長を後押しし、さらに私たちのメディアネットワークに投資するブランドもその資産にアクセスできるようになっています。そして、私たちはまだ始まったばかりです。非常に大きな変化でした。
MK： 素晴らしいですね。私もあのパーソナライズされたメールが大好きです。
Amanda： 全部開いてくださっているといいのですが。
8.3 700超の属性と自然言語アクセス
MK： では、人間からエージェントへと話を移しましょう。皆さんはオーディエンスエージェントを構築し、この文脈をエージェント型の体験にも広げようとしています。この文脈をもとに、人間とエージェントはどのように協働していくとお考えですか。
Abhishek： 先ほど顧客の全体像と言いましたが、その全体像とは700を超える特性や行動データのことです。マーケターや運用担当者に、そのすべてを覚えておき、どの場面でどれを使うべきかを常に判断するよう求めることを想像してみてください。それは非常に骨の折れる作業になります。そして、それこそがエージェントに適したユースケースなのです。
Abhishek： 私たちが行ったのは、ビジネス上の文脈、つまりドメイン知識を作り込むことでした。それが私たちにとってのハーネスです。そのうえで、運用担当者やマーケター、そしてこのデータを使うすべての人が、自然言語でデータにアクセスできるようにしました。これによって、すべてのデータが誰にとっても使えるものになったのです。今ではそれが、デジタル体験、マーケティングのユースケース、メディアネットワークなど、あらゆる場面で活用されています。データを持っていることと、それを使える状態にすることは別物であり、後者が本当に重要なのです。
MK： 素晴らしいお話でした。AbhishekさんとAmandaさん、ありがとうございました。皆さんもぜひMyLowe's Rewardsに登録してください。これから届くメールや、パーソナライズされた体験のすべては、このお二人と、皆さんがData 360でご覧になっているもののおかげなのです。
9. Agentforce Coworkerの紹介とデモ
9.1 分断された業務とCoworker
MK： ここまで、エージェント型CDPと、ACEことAgent Context Engineをご覧いただきました。そして私たちには、Agentforceで構築したすぐに使えるエージェントが一つあります。それが、ここまでご紹介してきたすべての力を、今日から皆さんの組織にそのまま届けてくれるものです。その話をしてもらうために、Reikaをお招きします。
Reika： MK、ありがとうございます。皆さん、お集まりいただきありがとうございます。Dreamfestまでもう少しです。素晴らしいショーになることをお約束します。ただその前に、一歩引いて、今日のエンタープライズの仕事がどのような状態にあるのかをお話ししたいと思います。私たちが働いているのは、特定の一つのツールでも、特定の一つのエージェントでも、一つのチームでもありません。仕事はエージェント、アプリ、ツール、人、チームなど、あらゆるものにまたがっています。まさにそこで、エンタープライズの仕事は壊れてしまっているのです。
Reika： では、もしそうしなくて済むとしたらどうでしょうか。あちこちを行き来する必要がなく、やるべきことに必要なものがすべて一か所にそろっていたらどうでしょうか。そこで、Agentforce Coworkerをご紹介できることを本当にうれしく思います。これは皆さんの自律型AIチームメイトです。Salesforceの中に存在し、仕事を進めるために必要なすべてを提供してくれます。
Reika： 覚えておいていただきたいのは、CoworkerがData 360の上に構築されているということです。エンタープライズのために作られているため、信頼でき、安全で、ガバナンスが効いています。皆さんの文脈、データ、メタデータ、ワークフロー、権限など、必要なものはすべて備えています。しかもSalesforce Lightningの中だけでなく、クラウドをまたいで、Microsoft Teamsでも、ChatGPTでも使えます。どこにでもあるのです。どこへ行くにも連れて行きたくなる、そんな同僚です。話はこのくらいにして、実際の動きをお見せしたいと思います。もう一度Aprilをお招きします。彼女はそれにふさわしい活躍をしてくれています。
April Moon： これはプレショーみたいなものだと言っていましたからね。
9.2 一日の優先事項と会食準備
Reika： 私は毎朝スマートフォンで、Agentforce Coworkerが作成するモバイルダイジェストを開いています。何がうまくいっていて、今日は何に集中すべきかをすばやく確認できますし、必要なことはすべてそこに載っています。今日は大きな緊急事態はないようなので、安心して準備に取りかかり、子どもたちを学校に送り出せます。そして自分のデスクに戻ってきたら、SalesforceのホームA画面で状況を確認します。ここが私の一日の始まりの場所です。そこにある「Ask」ボタンが、Agentforce Coworkerへの入り口です。クリックするだけです。April、今日私が何に集中すべきか、Coworkerに聞いてみてもらえますか。
April Moon： もちろんです。質問はいくらでも具体的にして構いません。エージェントと仕事をするときはいつもそうですが、具体的であればあるほど良い結果が得られます。Coworkerは、この組織の中でReikaが関わっているあらゆるものを洗い出して整理し、朝のコーヒーを飲み終えるころには必要なことがすべてそろっている、素晴らしい要約を作ってくれました。
Reika： 複数のアプリを行き来してこれをまとめていた以前のやり方と比べると、はるかにシンプルですね。注目していただきたいのは、私が注力すべき主要なアカウントや主要な商談が表示されていることです。さらに、明日United Oilとの会食が予定されていることも示されています。この商談はどうしても取りたいですし、Allisonも見ていますから、できるだけ早くクローズしたいところです。April、この会食の準備を手伝ってもらえますか。
April Moon： もちろんです。Coworkerに会食の準備を任せてみましょう。CoworkerはUnited Oilについて知っているあらゆることを洗い出し、知っておくべき点にフラグを立ててくれます。ノートパソコンを持たずに、自信を持って会食に臨めるようにするためです。
Reika： Coworkerなしで仕事をすることを想像できますか。この準備だけで、以前なら2時間は簡単にかかっていたはずです。注目していただきたいのは、Coworkerが会食に同席する人たちの情報を引き出してくれている点です。さらに、未解決のケースがあることも示しています。顧客と会ったときに「そういえば御社に未解決のケースが一件あるのですが、いつ解決してもらえますか」と言われた経験は、皆さんにも何度もあるのではないでしょうか。正直なところ、自分で準備していたら、この情報には絶対に気づかなかったと思います。でもCoworkerは拾ってくれました。
Reika： Coworkerは、未解決の紛争ケースが一件あることをすぐに知らせてくれています。ですから、これが確実に解決されるようにしなければなりません。顧客体験という観点で考えてみてください。未解決のケースがあることも、今後の商談機会があることも含めて、顧客についてすべてを把握したうえで会食に臨めるのです。それによって、皆さんはすぐに顧客から信頼されるアドバイザーになれます。
9.3 業務実行とTeams対応
Reika： ここで、会食の前に顧客へ送るメールの下書きをCoworkerに作ってもらいましょう。私たちが対応していることを先方に知ってもらうためです。April、お願いします。
April Moon： もちろんです。とても簡単で、もうレビューできる状態になっています。
Reika： 素晴らしいですね。これを送れば、先方も私たちがきちんと対応していると分かって安心してくれるでしょうし、会食もきっとうまくいきます。幸運を祈っていてください。ところでAprilさん、せっかくなので、アカウントや商談の画面にちょっと切り替えてもらえますか。昨晩Blue Waterと電話で話をしたのですが、先方はとても満足していて、口頭でコミットしてくれました。ですから、この商談をクローズしたいのです。
April Moon： いいえ、切り替えはしません。
Reika： えっ、ではどうするのですか。
April Moon： Coworkerに、あなたの予測の中でこの商談をコミットに変更するよう頼むだけです。Coworkerは内容を確認し、私が与えた文脈から、あなたがどの商談のことを言っているのかを正確に理解します。そして確認の手段を提示してくれるので、この画面を離れることなく確認を済ませ、コミットに変更できました。
Reika： 素晴らしいですね。今この画面でご覧いただいたことを振り返ると、まず今日何に集中すべきかをCoworkerに尋ね、主要な商談を示してもらいました。続いて明日の会食の準備を手伝ってもらい、送るべきメールを先回りして用意してもらい、さらに別の商談のクローズまで、すべてを一つの画面で完結させました。一度も画面を離れていません。
Reika： そしてもう一つ注目していただきたいのは、Aprilが特定のエージェントを呼び出す必要がなかったことです。セールスエージェントも、サービスエージェントも、マーケティングエージェントも、一切名前を出していません。ただ平易な言葉で説明しただけで、Coworkerがすべてをやってくれました。これこそが魔法であり、AIのあるべき姿です。April、ありがとうございました。
April Moon： 最後に一つ待ってください。これをお見せすると、ここにいる皆さんと同じように、United OilもCoworkerを試したくなるはずです。ただ残念ながら、United OilはTeamsを使っている会社なのです。
Reika： えっ、どういうことですか。
April Moon： でも大丈夫です。私たちはヘッドレスファーストで、拡張性があります。実は今日の早い時間に、Teamsでまったく同じ質問をしておいたので、まったく同じ答えがすでに用意されています。
Reika： 素晴らしい。さあ、ここで拍手をお願いします。April、ありがとうございました。
10. 導入の容易さとAccentureの事例
10.1 数分で有効化
Reika： Coworkerは本当に魔法のようだと感じていただけたと思います。皆さんもその価値をご覧になりました。皆さんにとってゲームチェンジャーになることは間違いありません。ただ、Coworkerについて私が一番気に入っているのは、実はここからお話しする点です。とにかく速いのです。文字どおり数分で稼働させることができます。
Reika： 手順は、Salesforceのセットアップ画面でCoworkerを有効にするだけです。トグルを一つ切り替えるだけの操作です。あとは皆さんのデータを接続し、ユーザーやエージェントなどに対してガバナンスの効いたアクセス権を付与すれば、すぐに使える状態になります。画面のQRコードを読み取っていただければ、今日から皆さんにも試していただけます。そして私たちと同じように、Coworkerの大ファンがもう一人この場にいらっしゃいます。Accentureのstephanieをお招きします。
10.2 16,000ユーザーへの静かな展開
Reika： Stephanie、今日はお越しいただき本当にありがとうございます。このパートナーシップには私も大きな期待を寄せています。皆さんはこの1か月ほどで、非常にすばやくCoworkerを立ち上げてくださいましたよね。
Stephanie： はい、この35日間です。
Reika： 信じられない速さです。Coworkerを使ってみて、どのような経験をされましたか。
Stephanie： とても良い経験でした。Accentureには、クライアントを導くためにはまず自分たちが先に取り組まなければならない、という基本理念があります。実際の現場で実行してみることに代わるものはないと考えているからです。私たちはSalesforceと非常にスピーディーに協働してきましたが、エージェントの構築自体は2024年から続けてきました。
Reika： そんなに前からですか。
Stephanie： その中で私たちが気づいたことの一つは、ユーザーはどのエージェントのところへ行けばいいのかを考えることに時間を使いたくない、ということでした。ですから私たちは、この点をもっと改善できないかというフィードバックを皆さんに繰り返し伝えてきました。そこに登場したのがCoworkerです。私たちはCoworkerを自社環境に導入し、一晩で16,000人のユーザーに展開しました。
Reika： 待ってください、16,000人とおっしゃいましたか。
Stephanie： 16,000人です。皆さんの11万ユーザーのうち、私たちが16,000人を占めていて、今も増え続けています。面白かったのは、何が起きるかを確かめるために、あえて告知せず静かに展開したことです。すると一晩で、利用量が一桁跳ね上がりました。Coworkerによって、どのエージェントに行くべきかをエンドユーザーが判断する必要がなくなり、ユーザーはビジネス上の意図のままに質問するだけで、必要なものが提示されるようになったからです。先ほどのデモでご覧いただいたことは、まさに今Accentureの中で起きていることそのものなのです。
10.3 文脈の整備とペルソナ別の提供
Reika： それは素晴らしいですね。皆さんは本当に良いパートナーでいてくださって、私たちと同じスピードで進んでくださることに感謝しています。また、皆さんのチームはSalesforceのチームとも他のAIツールとも横断的に連携していると伺っています。信頼された文脈をあらゆる場所にどのように届けているのか、そしてCoworkerについてどのような初期の手応えを感じているのか教えてください。
Stephanie： 信頼された文脈は非常に重要なポイントです。私たちがエージェントの構築を始めたときには、先ほど示された5つのステップの多くを一つずつ乗り越えていく必要がありました。データを正しく整え、ガバナンスを正しく整え、といったことです。それをやり遂げていたからこそ、Coworkerを有効にした瞬間に文脈がそこにある状態になりました。ビジネスユーザーは自分が必要とすることをそのまま尋ね、事業を効率的に運営するために必要なものを手にすることができたのです。
Stephanie： そして先ほどTeamsのお話がありましたが、私たちもTeamsを大いに使っている会社です。私たちは、社内にどのようなペルソナが存在するのか、それぞれにとって適切なユーザーインターフェースは何か、そしてどうすればこの情報を一貫した形で届けられるのかを考え始めています。ある人たちにとってはSalesforceの中が最適です。毎日そこで仕事をしているからです。一方で、それ以外の多くの人たちは、たとえば「この商談のクローズ予定日を今月末から来月末に変更したい」というだけで、それをTeamsの中で済ませたいと思っています。すでに使っているツールの中で、一文を入力するだけで処理が完了するというのは、本当に素晴らしいことでした。
Stephanie： 繰り返しになりますが、私たちは16,000人のユーザーに対して、一晩で静かにこれを有効にしました。そして人々は自然とそれを見つけていきました。物事がうまく機能するときの素晴らしさは、みんなが話題にし始めることです。「ねえ、こんなことができるって知ってた？」と口コミで広がっていき、その結果、利用量が一桁も急増したのです。本当に驚くべき体験でした。
Reika： 素晴らしいですね。Stephanie、今日は本当にありがとうございました。Dreamfestと残りのDreamforceを楽しんでください。皆さん、盛大な拍手をお願いします。これがCoworkerです。皆さんの文脈を、あらゆる場所で、一つのAgentforce Coworkerで。それでは締めくくりのために、私たちの素晴らしいGMであるRahulにバトンを戻します。
11. コミュニティ表彰と総括
11.1 基調講演の振り返り
Rahul： ありがとうございます。登壇してくれたApril、James、MK、そしてReikaに大きな拍手をお願いします。では、ここまで何をご覧いただいたのかを振り返りましょう。冒頭で価値実現までの時間についてお話ししたことを覚えているでしょうか。Coworkerは文字どおり数分で稼働させることができます。Jamesは、エージェント型顧客データプラットフォームによって、これまでにはなかった手軽さでセグメントを作成し、アクティベーションまで進められることを示してくれました。さらに、ACEことAgent Context Engineによって文脈が活性化される姿もご覧いただきました。
Rahul： もう終盤に差しかかっていますが、一つだけ改めてお伝えしておきたいことがあります。今日ご覧いただいたものはすべてライブのコードであり、本番環境のコードです。実際、AprilがCoworkerのデモを行ったときも、エージェント型CDPのデモやACEのデモを行ったときも、事前に何かを用意して整えておいたわけではありません。彼女はその場で、まさにライブで操作していたのです。そしてCoworkerについては、その成長の速さもご覧いただきました。Stephanie、ありがとうございました。Accentureは11万ユーザーのうち16,000ユーザーを占めており、その数は今も急速に増え続けています。
11.2 Angelica氏が語るデータ観の変化
Rahul： テクノロジーは物事を可能にしますが、物事をより良くしてくれるのはコミュニティです。そして私たちのコミュニティはその原動力となってきました。私たちは2年前にDatablazerコミュニティを発表しましたが、それ以来目覚ましい成長を遂げ、毎年何万人もの人々が新たに加わっています。このDatablazerコミュニティは、私たちにとって大きなインスピレーションの源です。その姿を体現していただくために、会場にいらっしゃる素晴らしいDatablazerの一人、Angelica Boufaをお招きします。こちらへどうぞ。
Rahul： Angelica、来てくださってありがとうございます。あなたは私にも、チームにも、そしてDatablazerの皆さんにもインスピレーションを与えてくれています。あなたは15年にわたってデータに携わってきました。その間に物事はどのように変わってきたのでしょうか。あなたの視点を聞かせてください。
Angelica Boufa： 私がキャリアを始めたころ、データとは保存し、変換し、移動させ、そしてもちろんレポートするためのものだと考えられていました。私たちはデータパイプラインの技術的な実装に多くの時間を費やしていたのです。そして最も大きな変化は、データの捉え方そのものが変わったことです。データは単なる技術的な成果物の一つだと考えられていたところから、信頼された文脈を実現するための重要な要素へと変わりました。
Angelica Boufa： そしてData 360もここで重要な役割を果たしています。Data 360は私たちがデータ基盤を定義するために使っているもので、ビジネス要件の変化に合わせて、その基盤を再利用し、発展させていくことができます。それが、信頼された文脈を構築するための最初の一歩なのです。私が本当にワクワクしているのは、その文脈をAIやエージェントに引き渡せるようになったことです。そうすることで、私たちのチームは技術的な事柄について考えるのをやめ、「次に何をするのか」という、もっと興味深い問いに答えられるようになります。技術的な細部に対処するばかりで運用に縛られていた状態から抜け出し、次に進むべきことに向かって前進し、その文脈を実際に活用していくことができるのです。
Rahul： 素晴らしいですね。あなたはこの数日間Dreamforceに参加し、私たちとも継続的に関わってくださっていますので、これから登場するものもご覧になっています。今後のものの中で、何に最もワクワクしていますか。
Angelica Boufa： これから私たちが、その情報をエージェントに引き渡し、信頼された文脈を活用できるようになることです。繰り返しになりますが、「統合するデータについて気を揉まなければならない」という状態から、それを気にせずにもっと興味深いことへ移れる状態への転換です。私にとって最も投資対効果が大きいのは、次に何をするのか、顧客とどのように関わるのか、そしてそれをどう活用していくのかということであり、そこに集中できるようになることが何より楽しみです。
11.3 表彰と今後のセッション
Rahul： 素晴らしいお話をありがとうございました。先ほども申し上げたとおり、あなたは私たちにとって、そしてコミュニティや顧客、パートナーの皆さんにとって、日々の素晴らしい取り組みを通じてインスピレーションを与え続けてくれています。その感謝の印として、ゴールデンフーディーをお贈りします。
Rahul： そして、勝者はAngelicaだけではありません。この会場の15脚の椅子の下にゴールデンチケットが隠されています。椅子の下を探してみてください。見つけた方も勝者です。250ドル相当のグッズが当たります。どうやら何人かの方が見つけたようですね。おめでとうございます。Angelica、そして当選された皆さん、おめでとうございます。インスピレーションをありがとうございました。
Rahul： 皆さんの旅はここで終わりではありません。この先もDreamforceで続いていきます。皆さんのために多くのセッションを用意しています。キャンプグラウンドに足を運んでいただければ、Data 360ラウンジがあり、エキスパートが待機していますし、シアターセッションも開催しています。画面のコードを読み取っていただければ、Dreamforceの残りの滞在期間に必要な情報がすべて分かります。そして最後に一言。今日の基調講演では、コストと効率についてお話ししてきましたが、予定より4分33秒早く終えることができました。ご参加いただき、本当にありがとうございました。