※本記事は、2026年に開催されたDreamforceのService Cloud基調講演「Agentic Outcomes for Every Touchpoint」の内容を基に作成されています。本講演には、SalesforceのAgentforce・Service Cloud担当エグゼクティブバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるKishan Chetan氏、サービス部門CMOのAnnie Weinberger氏、ソリューション担当シニアバイスプレジデントのKate Ricardo氏、営業担当プレジデントのConnor Marsden氏、プロダクトマネジメント担当シニアディレクターのWana Lungu氏、プロダクト担当シニアバイスプレジデントのPrasad Raj氏が登壇しました。また、ゲストとしてCVS CaremarkのBrian Calderwood氏、Canada Gooseのグローバルカスタマーエクスペリエンス兼レベニュー責任者であるDennis Loot氏、Vonageのパートナーアライアンスエグゼクティブであり、Service Blazerユーザーグループの創設者でもあるShawn Lewis氏が参加しました。本講演では、Service Cloudが人間とAIエージェントを結びつけ、あらゆるチャネルでより迅速かつ先回りしたカスタマーサービスを実現する方法が紹介されています。定型業務の自動化、問題解決の効率化、大規模につながったサポート体験の構築、そして担当者の生産性向上やデジタルと人間の接点を通じた一貫した体験の提供について解説されています。講演の詳細情報は https://www.youtube.com/watch?v=q55TP9HYLac でご覧いただけます。本記事では、講演の内容を要約しております。なお、本記事の内容は登壇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。
1. Service Cloud基調講演の幕開け
1.1 顧客を所有するのは誰か
司会： Salesforceのエグゼクティブバイスプレジデント兼Agentforce・Service Cloud担当ゼネラルマネージャー、Kishan Chetanをお迎えください。
Kishan Chetan： 皆さん、こんにちは。本日は、あらゆる顧客接点において顧客体験をどのように変革できるのかをご覧いただきます。私たちが用意したイノベーションは、サービス部門だけを変えるものではありません。カスタマージャーニー全体を変革し、そこに影響を与えるものです。
ただ、その話に入る前に、まずお礼を申し上げたいと思います。この会場にいらっしゃるすべてのService Blazer、そしてTrailblazerの皆さんに心から感謝いたします。Dreamforceは本当に特別なイベントです。私たちのコミュニティ全体がここに集まり、皆さん一人ひとりが私たちを鼓舞し、動機づけてくれます。そして何より、私たちに多くのことを学ばせてくれます。本日ご覧いただくものはすべて、皆さんから学んだことが出発点になっています。
最初に、皆さんにひとつ問いを投げかけたいと思います。顧客を「所有」しているのは誰でしょうか。マーケティングチームは、見込み客は自分たちのものだと考えています。営業チームは、購入者は自分たちのものだと考えています。そしてサービスチームは、顧客との関係は自分たちのものだと考えています。しかし現実はとてもシンプルです。顧客の目には、皆さんの部門も組織図も映っていません。顧客が見ているのは一つの会社であり、その会社とつながりのある一貫した関係を期待しています。顧客が本当に求めているのはそれなのです。
昨年、私はこのステージで、顧客がかつてないほど要求の厳しい存在になっているとお話ししました。その傾向は今日、さらに強まっています。顧客は自分の都合に合わせたサービスを求め、チャネルを自由に行き来します。そして、カスタマージャーニーのあらゆる段階でサービスを求めています。購入前であれ、購入中であれ、購入してからずっと後であれ、それは変わりません。顧客は皆さんのチームや部門の区分を知りませんし、知る必要もありません。顧客が望んでいるのは、ひと続きにつながった顧客体験なのです。
1.2 サイロ化した投資の限界
Kishan Chetan： サービス部門のリーダーである皆さんは、まさにこの課題に対して投資を重ねてこられました。エージェンティックなセルフサービスを導入し、チャネルを増やしてきました。さらに、サービス担当者の役割が進化し、成長や売上の創出にも責任を負うようになったことを受けて、業務の流れの中にAIを組み込んできました。
こうした投資には明確な効果が表れています。生産性は向上し、コストは削減されています。しかもその効果は、カスタマージャーニー全体にわたって現れています。これだけの成果が出ているからこそ、多くの皆さんがAIへの投資をさらに続けています。実際、皆さんの大多数が今後2年間でAIへの投資をさらに拡大する予定です。
ところが、これだけ投資をしても、顧客体験は依然として分断されたままです。なぜでしょうか。その理由は、投資が部門ごとにサイロ化した形で行われてきたからです。サービス、営業、マーケティングでそれぞれ別々のソリューションやエージェンティックプラットフォームが使われています。顧客と向き合うエージェントと、従業員を支援するエージェントやAIとで、まったく異なるツール群が使われています。端的に言えば、サイロ化したツールはサイロ化した体験を生みます。結果は必ずそうなるのです。
そして、その影響を受けるのは誰でしょうか。顧客です。顧客は同じことを何度も説明させられ、接点ごとにばらばらの体験を強いられ、それまでのやり取りの文脈は失われてしまいます。では、この問題にどう取り組めばよいのか、しかも素早く解決するにはどうすればよいのか。ここからは、そのための具体的な道筋をお示ししていきます。
2. 顧客体験を統合する4つのステップ
2.1 4つのステップと主要製品
Kishan Chetan： 分断された顧客体験を素早く解消するために、私たちは4つの重要なステップを提案します。第一に、すぐに使える事前構築済みのエージェントと、それとシームレスに連携するワークフローから始めることです。第二に、そのコンテキストを人間のエージェントやサービス担当者と共有することです。第三に、音声を含むすべてのチャネルでサービスを提供することです。そして第四に、それらすべてを、セットアップも管理もガバナンスも一か所で簡単に行えるプラットフォームの上に構築することです。まずは映像でご覧ください。
（映像上映）
素晴らしい映像でしたね。今ご覧いただいたのは、サービスの単なる進化ではありません。Service Cloudによるサービスの変革そのものです。ヘルプエージェントであるCaseyは、顧客の問題の大半を自律的に解決します。そして、人間の共感や判断が必要な場面では、それまでの文脈をすべて引き継いだうえで、サービス担当者へシームレスに案件を引き渡します。
Service Rep Assistantを使えば、すべてのサービス担当者がエキスパートになれます。担当者は知識を探すことに時間を費やす必要がなくなり、その分のエネルギーを顧客との関係構築や成長の創出に注ぐことができます。さらに、Agentic Contact Centerによって、音声を含むすべてのチャネルでのサービスを私たちのプラットフォーム上でネイティブに提供します。加えて、20社を超えるCCaaSパートナーとの深い統合を備えていますので、皆さんが既に利用しているエコシステム全体にわたって、つながったサービスとつながった体験を届けることができます。ここで重要なのは、これら4つのステップがそれぞれ別々の製品として存在しているのではなく、一つのプラットフォームの上で互いに連携しているという点です。それこそが、部門ごとのサイロを解消する鍵になります。
2.2 サービス領域の拡張と講演の構成
Kishan Chetan： 私たちが変革したのはカスタマーサービスだけではありません。フィールドサービスも、ITサービスも、HRサービスも、すべて一つのプラットフォーム上で変革してきました。つまりService Cloudにおいては、サービスはもはや一つの部門ではありません。あらゆる場所に、あらゆる機能の中に存在するものなのです。
そしてもう一つ、とても嬉しいお知らせがあります。Finnが正式にSalesforceの一員になりました。Finnはカスタマーサービス分野をリードする企業であり、中小企業向けの領域で確かな実績を築いてきました。エージェントとしてのFinnは、今やAgentforceの重要な構成要素となっています。昨日の基調講演でMarkとPatrickが紹介したのを、皆さんもご覧になったと思います。これがService Cloudの役割です。つながった顧客体験を届けることなのです。
では、ここからService Cloudがカスタマージャーニー全体にわたってどのようにつながった体験を実現するのかを、より深く掘り下げていきます。具体的には、顧客が24時間365日いつでも問題の解決を得られるようにする方法、サービス担当者がより大きなインパクトを生み出せるようにする方法、サービスリーダーがパフォーマンスを最適化できるようにする方法、そして管理者がAI Forceによって市場投入までの時間を短縮できるようにする方法の4つです。顧客、担当者、リーダー、管理者という、サービスに関わるすべての人にとって何が変わるのかを順にご覧いただきます。
最初のテーマは、顧客がどのようにして24時間365日の解決を得られるのかです。これを紹介するために、サービス部門のCMOであるAnnie Weinbergerをお迎えします。Annie、どうぞ。
3. ヘルプエージェントCaseyのセットアップと音声デモ
3.1 Caseyの設計思想と導入事例
Annie Weinberger： ありがとう、Kishan。さて、AIエージェントが的外れな回答をしてしまう場面は、皆さんも目にしたことがあると思います。しかもそれは、最も重要な要素である「正確さ」において起こりがちです。これはAIの知能が足りないからではありません。AIエージェントが、いわば目隠しをしたまま飛んでいるからです。その結果、多くの企業が「パイロット煉獄」とでも呼ぶべき状態に陥っています。孤立したエージェントを導入してはみたものの、それらは真空の中で動いているだけで、自社のコンテキストやビジネスプロセスから完全に切り離されてしまっているのです。
現実ははっきりしています。コンテキストを持たないAIエージェントは、顧客の問題を解決することはできません。せいぜい丁寧な推測を返すことしかできないのです。カスタマーサービスを本当の意味で自動化するには、AIエージェントが自社のコンテキストに直接つながり、自社のビジネスロジックに根ざし、すべてのチャネルにわたって統一されている必要があります。そうして初めて、単に会話を生成する段階から、実際に問題を解決する段階へと進むことができます。
だからこそ、ヘルプエージェントのCaseyを皆さんにご紹介できることをとても嬉しく思います。Caseyは、よくあるAIエージェントの一つではありません。カスタマーサービスのために専用に設計された、すぐに使えるAgentforceエージェントです。お客様から長年にわたって学んできたことと、私たち自身がhelp.salesforce.comを運営する中で得た経験をもとに設計・構築されています。
Caseyは導入した時点からすぐに仕事を始められます。アカウント情報の更新からサービス担当者へのシームレスな引き継ぎまで、必要となる重要なアクションはすべて組み込まれています。Caseyがうまく機能する理由は三つあります。一つ目は、顧客のコンテキストに直接つなぐのが簡単で、既存のワークフローの上でそのまま動くことです。二つ目は、音声に最適化され、あらゆるチャネルでシームレスに動作するため、規模を拡大しやすいことです。そして何より三つ目として、適応と最適化が簡単だという点があります。Caseyは自身のやり取りから学ぶだけでなく、コンタクトセンターでサービス担当者が交わしている会話からも継続的に学習します。つまり顧客は、利用するたびにより賢くなったエージェントと接することになるのです。
すでに多くのお客様がCaseyを利用しています。Markの基調講演で、AdeccoがCaseyを音声で活用している様子をご覧になった方もいるでしょう。ここでは他の事例もいくつかご紹介します。
まずはMarriottです。Marriott BonvoyのElite会員は、Bonvoyのヘルプポータルにログインすると、旅行に関するあらゆるニーズに対してパーソナライズされたサポートを受けられます。ポイント残高やチェックアウト時間の確認といったクイックアクションをクリック一つで実行できます。そしてCaseyを基盤にしているため、会話形式でやり取りしながらサポートを受けることもできます。ユニークなホテル体験を探しているときでも、旅の途中で助けが必要になったときでも、帰宅後にサポートが必要なときでも、信頼できる、非常にパーソナライズされた的確な体験が得られます。
次はMcAfeeです。McAfeeのヘルプエージェントもCaseyを基盤にしています。たとえば、VPNにブロックされてプレゼンテーション資料をダウンロードできずに困っているとしましょう。インターネットで記事をいくつも検索し、その内容が最新であることを祈ることもできますが、McAfeeのヘルプエージェントとチャットするだけで済みます。エージェントは私がmacOSを使っていることを認識して確認したうえで、問題を解決するための手順を一通り示してくれます。画面上で何を探せばよいのかがひと目でわかるよう、図まで添えてくれるのです。McAfee、Marriott、Adecco、そしてほかにも何千ものお客様が、問題の解決と顧客体験の向上のために、今まさにCaseyを活用しています。
3.2 セットアップと音声デモ
Annie Weinberger： では、皆さん自身のCaseyヘルプエージェントがいかに簡単にセットアップできるかをお見せしましょう。デモに移ります。
まずは新しくなったクイックスタート設定から始めます。ご存じのとおり、エージェントは正確でなければ役に立ちません。そこで、実際の顧客データに簡単に接続できるようにしました。クリックするだけでSalesforce Knowledgeを追加でき、ナレッジ記事やPDFをドラッグ＆ドロップしたり、URLを追加したりすることができます。構造化データでも非構造化データでも、どのようなコンテンツでも取り込めます。
次に、顧客がいる場所でサービスを提供する必要があります。電話番号を紐づけるだけで、音声を含むあらゆるチャネルにCaseyを追加できます。これで完了です。Caseyはセットアップを終え、顧客に向けて展開する準備が整いました。では実際に試してみましょう。これはCaseyの中から直接テストできます。今から電話をかけてみます。
もしもし、3週間ほど前にジャケットを買ったのですが、レシートがありません。それでも返品できますか。
Casey： はい、レシートがなくてもジャケットは返品いただけます。購入日から30日以内であれば返品が可能で、購入を証明するものは必要ありません。ただし、ジャケットが未着用かつ未洗濯で、タグが付いたままであることをご確認ください。当社のいずれかの店舗にお持ちいただければ、対応いたします。
Annie Weinberger： 実はこれは娘へのプレゼントだったんです。娘がカナダの店舗で返品することはできますか。
Casey： はい、娘さんはカナダにある当社のどの店舗でもジャケットを返品いただけます。レシートは不要ですが、ジャケットが未着用かつ未洗濯で、タグが付いている必要があります。
Annie Weinberger： わかりました。ありがとう、Casey。
ご覧いただいたとおり、Caseyは会社の返品ポリシーを踏まえて推論し、私が途中で持ち出したギフトという想定外の状況にも対応して、正しい答えを返すことができました。最初の質問ではレシートの有無と購入からの日数という条件を判断し、二つ目の質問では購入者と返品する人が異なり、しかも国も異なるという状況に対して、同じポリシーを正しく適用しています。これを何千件もの会話に掛け合わせれば、大きなコスト削減につながり、顧客の満足度も高まります。
4. Agent Optimizerと成果ベース課金
4.1 Agent Optimizerによる改善
Annie Weinberger： ここで少し視点を引いて考えてみましょう。サービス担当者に対して持っているのと同じレベルの監督を、AIエージェントに対してどうすれば確保できるでしょうか。Caseyには充実した分析ダッシュボードが用意されており、何がうまくいっていて何がうまくいっていないのかを全体として把握できます。このダッシュボードを見ると、エスカレーションが増加していることがわかります。これは明らかな危険信号ですから、原因を掘り下げなければなりません。
しかし、それを手作業で調べる代わりに、間もなくリリースされるAgent Optimizerに任せることにします。Agent Optimizerを一言で表すなら、「エージェントを改善するエージェント」です。Optimizerはまず、どのチャネルを改善したいのか、どのデータを分析したいのか、どこまで過去にさかのぼって調べるのかを、会話形式で私に尋ねてきます。そして分析を実行します。何千件もの会話をスキャンし、主要な問い合わせ理由を抽出したうえで、それらを問い合わせ量と自動化の余地に基づいてランク付けしてくれます。
この結果によると、最も改善効果が見込めるのはプロモーション関連の問い合わせだということです。プロモーションについてのエスカレーションが数多く発生しています。そこで、この項目を選択します。するとOptimizerは、既存のフローとApexクラスを自動的に取得し、それらをエージェントが使えるアクションとしてラップしてくれます。これによって、Caseyはさかのぼって適用する割引の処理や、新しいプロモーションの提案ができるようになりました。
実際に試してみましょう。今回は新しいAgentic Portalで試します。Caseyに「先週買った新製品について割引を受けられますか」と尋ねてみます。見ていてください。適用資格の確認が行われ、クレジットが発行され、経理部門への通知まで完了しました。Caseyはこの一連の処理を最初から最後まで単独でこなしたのです。
ここで強調したいのは、このプロセスに開発スプリントも開発者も一切必要なかったという点です。既に社内にあったフローやApexクラスという資産を活かしながら、私たちはただ、より賢いエージェントを手に入れたのです。
4.2 解決単位の課金モデル
Annie Weinberger： これがCaseyです。自社のコンテキストに完全に根ざし、顧客の問題を解決するために必要なアクションがあらかじめ組み込まれ、非常に簡単に最適化でき、そして顧客がいるあらゆる場所で稼働します。音声、チャット、WhatsApp、そして新しいAgentic Portalに対応しています。
ただ、私たちはこうした新しいイノベーションだけでは方程式の半分にすぎないことも理解していました。皆さんから多くの声を聞いてきましたし、その意図もしっかり受け止めました。そこで、成果ベースの課金を導入しました。Caseyでは、解決1件ごとに料金をお支払いいただけるようになります。
これによって、複数の従量メーターや指標を管理する必要はなくなります。どれだけ利用が進むのかを推測する必要もなくなります。お支払いいただくのは、Caseyが実際に機能したときだけです。さらに、その料金にはData 360のクエリ無制限と、Agentforceのアクション無制限が含まれています。あらゆるコンテキストとあらゆる機能を利用でき、隠れた従量課金は一切ありません。
さて、Caseyは顧客にとって素晴らしいAIエージェントであるだけではありません。サービス担当者にとっても最高のチームメイトです。そして今日のサービス担当者は、かつてないほど大きなインパクトを生み出しています。顧客が人間による対応を必要としたときに何が起こるのかをお伝えするために、私の友人であるソリューション担当シニアバイスプレジデントのKate Ricardoをご紹介します。Kate、どうぞ。
Kate Ricardo： ありがとう、Annie。ここからは、サービスの本当の中心である「人」についてお話しします。私はサービス担当者にとても思い入れがあります。私自身、ずっと昔にサービス担当者としてキャリアをスタートしたからです。Kishanが話したように、AIがより多くの仕事を担うようになれば、担当者は共感と判断が最も重要になる場面に集中できるようになります。そして担当者こそが顧客との関係を担っているのですから、顧客ロイヤルティと成長を生み出すうえで、他にはない特別な立場にいるのです。
5. 顧客事例：CVS CaremarkとAgentforce
5.1 AIと人間の役割分担
Kate Ricardo： Service Cloudを活用してケアのあり方を再構築しているお客様の一社がCVS Caremarkです。CVS CaremarkはService Cloudによって迅速な対応を実現し、セルフサービスの成功率を4倍に高めました。詳しくお話しいただくために、私の上司である営業担当プレジデントのConnor Marsdenと、CVS CaremarkのBrian Calderwoodさんをお迎えします。
Connor Marsden： Dreamforceの皆さん、こんにちは。CVS Caremarkと一緒にこのステージに立てることを本当に嬉しく思います。Brianさん、お会いできて嬉しいです。CVS Caremarkは素晴らしい組織で、Service CloudとAgentforceの両方を幅広く活用していただいています。定型的な取引型の問い合わせにエージェントをどう活用しているのか、そして顧客と向き合う中で生じるより複雑なケースにどう対応しているのか、これまでの歩みをお聞かせいただけますか。
Brian Calderwood： 私たちの存在意義は、ヘルスケアをシンプルにすることです。Agentforceと Service Cloudで取り組んでいるのはまさにそれで、シームレスで効率的かつ効果的な体験をつくりたいと考えています。Agentforceでは、セルフサービスの機会をつくり、プロセスを簡素化することを目指しています。処方薬のリフィル、注文状況の確認、薬価の照会といったシンプルなやり取りについては、会員の皆さんに自分で進めていただき、エージェンティックなソリューションに処理を任せています。
一方で、より複雑な案件もあります。たとえば新たに病気と診断された方や、今抱えている病気について不安を感じている方は、誰かと話したい、共感をもって向き合ってほしいと考えています。そうしたケースは人間のエージェントに引き継ぎます。エージェントはService Cloudを使って会員の皆さんを支援し、質問に答えます。そこにはAgentforceも組み込まれていて、私たちはそのアシスタントを「Maya」と呼んでいます。Mayaは、会員の質問に答えるためにエージェントが必要とする、より深い知識の獲得を支援してくれます。
Connor Marsden： なるほど。顧客の入り口となるジャーニーを整えるだけでなく、中核を担う担当者のためにもAgentforceを使い、会話を導く手助けをしているわけですね。新しい病気や新しい薬に向き合う、非常にデリケートな状態にある人たちが、担当者からの導きを本当に必要としている場面で使われているということですね。
Brian Calderwood： そうです。新たに診断を受けたばかりの方にとっては、本当につらい時期であることが少なくありません。私たちは、エージェントが何画面にもわたるデータの間を行き来して、やり取りが事務的なものになってしまうことを望んでいません。エージェントには共感をもって耳を傾け、相手が本当は何のために電話をかけてきたのか、その根底にある問いにたどり着いてほしいのです。会員の方は、薬の値段を調べたいとか、もっと安い代替薬があるかどうかを確かめたいとか、そういうことに本心から関心があるわけではありません。健康でいたいのです。ですから私たちは、エージェントが必要な情報を簡単に手に入れられるようにテクノロジーを方向づけ、最終的に顧客であり会員である方々を支えられるようにしてきました。
Connor Marsden： AIを使って顧客をこうしたデリケートなジャーニーへと導いていく中で、コンタクトセンターの中核を担うエージェントの皆さんからはどのような反応がありますか。
Brian Calderwood： とても気に入ってくれています。Mayaがいかに使いやすく、直感的であるかについて、たくさんの好意的な声が届いています。エージェントは「Dexilantという薬の価格を知りたい」と入力するだけで、価格とプラン情報がすべて返ってきます。以前のように、複数のシステムをあちこち探し回る必要はもうありません。その分、会員を支えることに集中できます。それこそが最終的に私たちが目指していることです。
5.2 関係管理者への転換
Connor Marsden： 複雑な保険プランを読み解き、会員を正しい方向へ導くことで、CVS Caremarkを信頼できるパートナーだと感じてもらえるわけですね。あなた方の取り組みが興味深いのは、入り口ではAIを使って取引型の対応を担わせながら、その先には患者との関係、生涯にわたるパートナーシップを築くというビジョンを持っている点です。それは、他のプロバイダーとの差別化にどうつながっていくのでしょうか。
Brian Calderwood： テクノロジーはそれ自体として素晴らしいものですが、私が本当に心を躍らせているのは、AIによって私たちのあり方を根本から変えられるという点です。私たちはこのテクノロジーを使って、取引型のエージェントを本当の意味での関係管理者、つまりリレーションシップマネージャーへと変えようとしています。
将来に向けては、Service CloudとAgentforceをCCaaSプロバイダーと連携させ、通話をリアルタイムで能動的に聞き取れるようにする取り組みを始めています。昨日の基調講演で、たしかPatrickが営業向けのダッシュボードを見せて、画面がよりダイナミックになっていく様子を紹介していたと思います。私たちのビジョンもそれに近いものです。エージェントのトレーニングの中心を、画面や自社システム、あるいはたどらなければならない様々な業務フローに置くのではなく、会員を支え、会員の健康のための代弁者になる方法に置くようにしたいのです。システムが通話を先回りして聞き取り、必要な情報を表示し、通話の種類に応じて画面を動的に生成してくれるようにするのです。
現在、皆さんと一緒にこの仕組みのパイロットとテストを始めたところです。これが本格的に拡大し、ヘルスケアをシンプルにするという私たちの存在意義の実現へとつながっていくことを楽しみにしています。
Connor Marsden： つまり、入り口の体験をシンプルにしたうえで、通話から得られるストリーミングデータを活用し、担当者が情報を探さなくても済むようにするということですね。担当者は会員に、そして顧客に本当に集中できるようになります。これは本当に素晴らしいことです。Brianさん、CVS Caremarkで推進されている変革のすべてに感謝します。会場の皆さんも、このエージェントを実際に体験していただけます。これは今まさに稼働しているものです。Brianさん、本当にありがとうございました。素晴らしいインパクトを生み出していらっしゃいます。
Brian Calderwood： こちらこそ、ありがとうございました。
Kate Ricardo： Connor、ありがとう。そしてBrianさん、素晴らしいお話をありがとうございました。Annieが見せてくれたように、AIは日々どんどん強力なAIエージェントを生み出しています。それはつまり、担当者の仕事が日々ますます複雑になっていくということでもあります。担当者は、まだ誰も解決できていない問題に取り組む役割を担うようになっているからです。
6. サービス担当者向けエージェンティックコンソール
6.1 作業の優先順位付けとエージェント承認
Kate Ricardo： だからこそ、AIエージェントと協働する担当者が、適切なタイミングで適切な仕事に取り組めるようにしなければなりません。実際に画面をご覧いただきましょう。
こちらが、まったく新しくなったService Rep Agentic Consoleです。このコンソールの目的は、担当者が必要とするものすべてを一つの体験の中で提供することです。ご覧のとおり、Service Cloudがすでに作業の優先順位を付けてくれています。その際には顧客生涯価値や離反リスクといった要素が考慮されており、単に古い案件から順に並ぶのではなく、最も重要な仕事が上位に来るようになっています。
このコンソールは、最初の日からAIを前提として構築されました。これが重要なのは、ときにはAIの側が担当者の助けを必要とする場面があるからです。どういうことか、お見せしましょう。これまでにも何度かご覧いただいたように、Omni-Channelで「対応可能」の状態にすると、仕事が流れ込んできます。
ここに新しい種類の作業が加わっています。「エージェント承認」と呼ばれるものです。これは、AIが先に進むために人間の承認を必要としている状態を指します。今回の例では、Caseyがポリシー上の境界に達したため、そのステップを完了する前に担当者の承認を求めています。担当者は、内容を確認し、判断し、承認するために必要な情報をすべてコンソール上で得ることができます。
ここで強調したいのは、これは案件の引き継ぎではないという点です。Caseyは自分で解決できることは解決し、自分に必要なものだけを人間に提示します。そして担当者は、それをシームレスに手助けできるのです。AIが止まってしまったときに案件ごと人間に投げ渡すのではなく、AIが進み続けるための判断だけを人間が担う。それがこの新しい作業種別の意味です。
6.2 エスカレーション対応とリーダーの課題
Kate Ricardo： では次に、同じ担当者が音声エージェントからリアルタイムのエスカレーション、つまり本当の意味での引き継ぎを受ける場面をご覧ください。Service Cloudは必要な情報をすべて表示してくれます。AIによる会話の要約、注文履歴、そしてやり取りが始まった時点から転送された時点までのすべての詳細です。これが重要なのは、顧客がすでに伝えた内容を、もう一度尋ねるようなことがあってはならないからです。
今回の顧客は高価値顧客です。旅行のために商品を注文したのですが、その商品が出発までに届きそうにありません。顧客は速達配送の料金を払いたくないと考えていて、苛立っています。担当者には、この問題を解決するために必要なものがすべて揃っています。会話を素早く始めるためのService Replies、顧客の所在地と店舗在庫を照らし合わせた情報、そしてアクションを実行するためのツールです。調べてみると、近くの店舗に在庫があることがわかりました。そこで担当者は商品を店頭受け取り用に確保します。顧客は予定より早く商品を手にすることができ、配送料をめぐる不満も解消され、問題は解決しました。
さらに、担当者にはストアカードについて顧客に案内するよう促しが表示されます。ストアカードがあれば、この顧客はすべての注文で速達配送を受けられます。これはお互いにとって得になる提案です。企業はよりロイヤルな顧客を獲得し、顧客はそのロイヤルティに見合った特典を受け取れるのです。
最後に、Service Cloudが会話全体を要約し、ケースをクローズします。担当者が手作業で行うステップは一切ありませんので、数秒後にはキューに戻ることができます。行き詰まったAIエージェントを助けるときも、ライブ通話を受けるときも、エージェントからのエスカレーションに対応するときも、顧客との関係を深めるときも、サービス担当者にとってはすべてが一つの体験の中で完結します。これを皆さんの組織全体、グローバル規模で展開したところを想像してみてください。それがService Cloudです。人間とAIが共に働く姿です。
さて、担当者が力を得て、Caseyができる限りのことをこなすようになりました。次は、サービスリーダーがこれらすべてを大規模に運用するために必要なものを確実に手にできるようにしなければなりません。そのお話のために、プロダクトマネジメント担当シニアディレクターのWana Lunguをお迎えします。
Wana Lungu： ありがとう、Kate。サービスリーダーは今、人間の担当者とAIエージェントから成る本当の意味でのハイブリッドな労働力に責任を負っています。あらゆる顧客とのやり取りにおいて、パフォーマンスと品質を確保しなければなりません。ところが多くのサービスリーダーは、可視性が分散してしまっていることに気づいています。人間のパフォーマンスとエージェンティックなパフォーマンスが、別々のサイロ化したレポートに散らばっているのです。
先日お話ししたあるリーダーは、自社の人間の担当者とAIがそれぞれ何に取り組んでいるのかを把握するだけでも、複数のレポートやダッシュボードを確認してつなぎ合わせなければならなかったと話していました。サービスリーダーに必要なのは、これ以上のダッシュボードではありません。労働力全体を一か所で把握し、それをリアルタイムで柔軟に調整できることです。
まさにそれを実践しているお客様の一社がCanada Gooseです。Canada Gooseは以前、年間を通じてコンタクトセンターをフル稼働の人員体制で運営していました。そのため、閑散期にはコストの非効率が生じ、繁忙期には現場に大きな負荷がかかっていました。しかしAgentforceによって、リーダーは人員を過剰に抱えることなく規模を拡大できるようになりました。ケースが急増したときには、ボタンをクリックするだけで追加のAIエージェントを立ち上げられるのです。そして、それらのエージェントが展開されて実際に仕事を始めると、リーダーはService Command Centerの中でその状況をリアルタイムに把握できます。
実は私も、Salesforceに入社する前は顧客の立場でした。そして当時、Dreamforceで一番好きだったのが、Canada Gooseのようなトレイルブレイザーが自らの歩みと成果を語るのを聞くことでした。ですから、このステージにConnor、そしてCanada Gooseでグローバルカスタマーエクスペリエンス兼レベニュー責任者を務めるDennis Lootさんをお迎えできることを、本当に嬉しく思います。
7. 顧客事例：Canada Gooseのハイブリッド労働力
7.1 運営モデルの転換
Connor Marsden： ちょっと衣装を変えてきました。新しいジャケットです。Canada Gooseは私の大好きなブランドの一つなんです。
Dennis Loot： よくお似合いです。
Connor Marsden： 私が初めてCanada Gooseのジャケットを買ったのは、Tysons Cornerのポップアップショップでした。それ以来ずっとこのブランドを愛用しています。Canada Gooseは真のラグジュアリーブランドです。ですから、お客様が電話をかけてきたときに話す相手は、コンタクトセンターの担当者ではなく、スタイリストなのです。ラグジュアリーブランドとしてのきめ細かな接客と、エージェントの活用とのバランスを、担当者にとっても、外部に向けて提供する体験においても、どのように保っているのでしょうか。
Dennis Loot： 私たちの出発点はシンプルな前提でした。AIは人間をバリューチェーンから取り除くものではなく、人間をバリューチェーンのより上位へと引き上げるものだ、という前提です。私たちのスタイルエキスパートは、Canada Gooseの顧客体験の中核を担っています。彼らは製品を熟知し、ブランドを熟知し、そして一人ひとりのお客様とパーソナライズされた体験の中で本当の意味でつながる方法を理解しています。
とはいえ、繁忙期には問い合わせ全体の3分の1が定型的なものになります。注文状況や保証状況の確認、簡単なよくある質問といった問い合わせです。
Connor Marsden： まさにそこがエージェントの真価を発揮する場面ですね。
Dennis Loot： そのとおりです。エージェントがそうした摩擦を引き受けてくれるので、スタイルエキスパートは人間ならではの体験に集中できます。製品や購入に関わるお客様の意図、つまりインテントに向き合えるのです。私たちの取り組みはそこから始まりました。お客様のインテントに焦点を当て、そこから逆算して、キャパシティを生み出せるかどうかを検証しました。そして生まれたキャパシティを、意味のある関係づくりに再投資していったのです。
Connor Marsden： スタイリスト、つまりスタイルエキスパートは年間を通じてお客様と関わっていますが、ある時期に突然、需要が一気に押し寄せてきます。そのときに慌ててスタイルエキスパートを育成しようとしても、一夜にしてできるものではありません。あの仕事ができるようになるには時間がかかりますから。
Dennis Loot： それが従来の運営モデルでした。需要を予測し、そこに人員を投入する。それが当たり前だったのです。しかし今、その運営モデルが変わりました。ここで起きたのはまさにそれです。私たちは単にテクノロジーを導入したのではありません。運営モデルそのものを変えたのです。
今ではスーパーバイザーの物事の見方もまったく違います。どの摩擦を取り除けるのか、お客様のインテントや機会はどこにあるのか、という観点で見ています。もちろん、パーソナライズしておきたい体験についてはガードレールを設け、それを守ることも徹底しています。そうしてエージェントによって生まれた時間とキャパシティを再投資することで、平均処理時間を気にする必要も、かつてのように人員を投入する必要もなくなりました。その代わりに、顧客満足度の向上、販売転換率の向上、そして顧客生涯価値の向上といった成果が表れています。
7.2 人間とAIの好循環
Connor Marsden： ホリデーシーズンの繁忙期になると、スーパーバイザーには本当に前面に立ってもらう必要があります。エージェントが何をしているのかを理解し、お客様が何を求めているのかを理解していなければなりません。スーパーバイザーにバリューチェーンの一員として本気で関わってもらい、エージェントが最も得意とすることと、スタイルエキスパートが担うべきことを見極めながらエージェントを導いてもらう。その経験はどのようなものでしたか。
Dennis Loot： それは極めて重要なことです。スーパーバイザーはほぼリアルタイムで状況をモニタリングし、体験の質を守るために必要に応じて調整を行っています。ラグジュアリーにおいては、それが何よりも大切なのです。私たちがお客様に提供する時間や信頼は、お客様が当然のものとして期待しているものだと思っています。スーパーバイザーはその場に立ち会い、もし期待との間にずれが生じていれば、リアルタイムで変更を加えて調整することができます。そうすることで、お客様のデータとお客様の利益を守り、適切なガバナンスを効かせながら、Canada Gooseに期待される、卓越したラグジュアリーな体験を築いているのです。
Connor Marsden： つまり、スーパーバイザー自身がスタイルエキスパートとしての視点を持ち、エージェントをプロセスに沿って導きながら、同時にAIをより良いものにする手助けもしているわけですね。人間がAIをより良くし、それがまた全体を良くしていく。そういう好循環が生まれているということですね。
Dennis Loot： そのとおりです。
Connor Marsden： 本当に素晴らしいお話でした。Canada Goose、ありがとうございました。素晴らしいブランドです。ホリデーシーズンももうすぐですから、皆さんもぜひCanada Gooseのジャケットを手に入れてください。本当にありがとうございました。
8. Service Command CenterとAIワークフォース管理
8.1 リアルタイムの可視化
Wana Lungu： Connor、Dennisさん、ありがとうございました。私たちは、すべてのお客様がCanada Gooseと同じように、労働力全体を一つの統合された視点で把握できるようにしたいと考えています。そこで、コンタクトセンター向けに新たなハイブリッドワークフォース管理機能をリリースします。これにより、すべてのリーダーが人間の担当者とAIエージェントの双方について、パフォーマンス、人員配置、コーチングを一元的に追跡できるようになります。
さらに今後は、Agentforceがあらゆる顧客とのやり取りを自動的に評価し、コーチングを行います。それによってチーム全体が共に成長していきます。AIエージェントは最も優秀な担当者から学び、最も優秀な担当者はさらに磨きがかかっていくのです。実際にご覧いただきましょう。
まずは、サービスリーダーが日々の拠点としている場所、Service Command Centerから始めます。ここでリーダーは、コンタクトセンター運営のあらゆる側面をリアルタイムで把握できます。リアルタイムの指標はもちろん、人間の担当者とAIエージェントがその瞬間に交わしている会話まで確認できます。それぞれの会話の感情、つまりセンチメントも表示されます。そして何か気になることがあれば、リーダーはクリックしてその会話に入り、進行中のやり取りをそのままモニタリングできます。
ここで少し強調させてください。今ご覧いただいているものは非常に大きな意味を持っています。これは、AIエージェントと人間のサービス担当者が同じ場で共に働いている姿です。そしてこれを実現しているプラットフォームは、私たちだけなのです。
もう一つ、サービスリーダーがこれまで手にしたことのなかったものがあります。労働力全体を日中にリアルタイムで俯瞰できるライブビューです。すべてのチーム、すべての地域について、各メンバーが今どのアクティビティに就いているのか、そして現時点でスケジュールを遵守できているのか、つまりアドヒアランスの状況まで把握できます。日中に状況が変化した場合、これは実際によく起こることですが、Agentforceがその場でアクティビティを最適化してくれます。
8.2 エージェンティックな要員計画
Wana Lungu： ただし、今この瞬間に何が起きているのかを把握することは、全体像の半分にすぎません。もう半分は、一日が始まる前に、適切な人を適切な場所に配置しておくことです。私たちの多くにとって、ワークフォースプランの作成は気の重い作業です。時間がかかりすぎますし、当て推量に頼る部分も多くあります。実際、サービスリーダーはこれまで、この欠かせないものの非常に手間のかかる作業に、毎週平均で10時間を費やしてきました。しかし、それも今日で終わりです。
これからは、サービスリーダーが平易な言葉でAgentforceにワークフォースプランの作成を依頼できるようになります。Agentforceはまず、過去の需要データを出発点にします。これはService Cloudの中にネイティブに存在しているデータであり、まさに皆さんのコンタクトセンターを動かしているデータそのものです。
次にAgentforceは予測を作成します。キューごと、チャネルごとの予測ボリュームを算出し、さらに異常値も浮かび上がらせてくれます。続いてキャパシティプランを作成します。ただし、これは人間の担当者だけを対象にしたものではありません。AIエージェントのキャパシティも含めた計画です。では、残っているのは何でしょうか。Agentforceはシフトを作成し、それをスケジュールに組み込みます。これで完了です。本当にこれだけ簡単なのです。
こうして、すべての拠点に公開された、人員が十分に配置された計画ができあがりました。しかもこの計画は、完全に皆さん自身のデータから構築されています。これまでサービスリーダーが何日もかけて手作業で行っていたことを、私たちはたった数秒でやってのけたのです。
これがService Cloudです。本当の意味でのハイブリッドな労働力を、端から端まで一貫して管理できる唯一のプラットフォームです。リアルタイムのモニタリング、日中のライブ管理、そして新たに加わったエージェンティックな予測、キャパシティプランニング、スケジューリング。そのすべてがネイティブで、すべてがつながっており、別途ワークフォース管理ツールを用意する必要はありません。
さて、ここまで担当者が力を得て、リーダーが全体を見渡せるようになる様子をご覧いただきました。しかしこれらすべてには基盤が必要です。人間とAIをオーケストレーションし、スムーズな引き継ぎを管理し、あらゆるやり取りが信頼でき、適切に統制されていることを保証するプラットフォームです。ここで、管理者のセットアップをいかに加速するかについてお話しいただくため、プロダクト担当シニアバイスプレジデントのPrasad Rajをお迎えします。Prasad、どうぞ。
9. AI Forceによる会話型管理者セットアップ
9.1 スキルファイルによるヘッドレス設定
Prasad Raj： ありがとう、Wana。管理者の皆さんのこと、そして私たちが管理者のために何を構築しているのかについてお話しできることを、とても嬉しく思います。管理者は、あらゆるサービス導入の屋台骨です。サービス運用に命を吹き込んでいるのは管理者の皆さんです。しかし、その仕事は本番稼働を迎えた時点で終わるわけではありません。ビジネス上の要件は変化しますし、私たちも新しい機能を次々とリリースします。管理者はそのたびに駆け回って新機能を実装しなければなりません。しかも、スピードと適応力を発揮しながら、同時に堅牢性とセキュリティも確保する必要があります。これは本当に大変な仕事です。
では、私たちは管理者のために何をしてきたのか。第一に、従来のアプリ内セットアップをはるかに簡単に行えるようにしました。Annieがヘルプエージェントのcaseyをいかに素早くセットアップしたか、皆さんもご覧になったと思います。また、Agentic Contact Centerについても、電話番号の設定を数分で済ませられるようにするなど、非常に簡単にセットアップできるようにしました。
しかし、今日お話ししたい本当に新しいもの、そして昨日Markが言及したもの、それがAI Forceです。AI Forceによって、私たちはセットアップをヘッドレスな体験へと変革します。これはゲームのルールを根本から変えるものになります。セットアップを完全に会話型のものにし、管理者の手に委ねることで、セットアップやその変更をこれまでにない速さで実現できるようにします。
そして、この同じ能力がパートナーの手に渡ると、とてつもない力を発揮します。なぜなら、パートナーは自らの業界に関する専門知識と、皆さんのビジネスについての深い理解を持ち込み、それをこの能力と組み合わせることで、これまでにない速さでビジネス成果を届けられるからです。
具体的に何をしたのかをご説明しましょう。従来のセットアップは、率直に言って多くの作業を必要とします。依存関係を把握し、前提となる設定を済ませ、いくつもの画面を行き来し、たくさんの手作業をこなさなければなりません。私たちは、そのすべてをスキルファイルの中の一連の指示へと変換しました。さらに、その指示に加えて、実際のメタデータAPIの呼び出しも組み込みました。こうしてできあがったパッケージを、Claude Codeのような有能なAIエージェントに渡せば、セットアップそのものを会話型の体験へと変えることができるのです。
9.2 Claude Codeを用いたデプロイのデモ
Prasad Raj： 実際の動きをお見せしましょう。ご覧ください。
こちらはJamie Torresさんです。Service Cloudの新任管理者で、これまでに導入作業をあまり経験したことがありません。自分が何を知らないのかすら、まだわかっていない状態です。でも心配はいりません。Jamieさんはまず、自分が実現したいことをビジネスの言葉で説明するところから始めます。
するとスキルは、一連の質問を通じて彼女を導くように構成されています。たとえば、担当者をどのチャネルでセットアップしたいのか。キューをどのように編成すべきか。そしてキューを編成するのであれば、ケースが一定の時間内に処理されているかどうかを把握できるよう、平均処理時間を追跡したいかどうか。こうしたことを、Jamieさんはすべて会話を通じて決めていきます。
次にスキルは、残りのシンプルな情報を尋ねてきます。この例では、電話番号やサポート用のメールアドレスといった、ビジネス上の具体的な情報です。Jamieさんがそれを入力すると、デプロイ全体が開始されます。
ここからは、Claudeとスキルが仕事に取りかかります。本来であれば手作業で行わなければならない一連のステップを、すべて順番に実行していくのです。その間、Jamieさんはコーヒーを飲みに行っても構いません。ただ実際には、彼女はその時間を自分のビジネスニーズに目を向けることに使います。そうすることで、次に変更が必要になったときに、その変更をビジネスの文脈の中で捉え、その文脈を次の変更に反映させることができるからです。管理者が手順の実行から解放され、ビジネスを理解することに時間を使えるようになる。それがこの仕組みの本当の価値です。
さて、セットアップが完了し、マニフェストファイルの準備も整いました。あとはそれを自分のサンドボックスに公開するだけです。Jamieさんはサンドボックスに移動し、すべてが問題ないことを確認します。それが済めば、ビジネスリーダーのところへ行って「準備ができました。いつでも始められます」と伝えることができます。導入経験の少なかった新任管理者が、こうして見事に結果を出してみせるのです。
10. ServiceBlazerコミュニティとGolden Hoodie賞
10.1 共感の源泉と新世代への助言
Prasad Raj： 結果を出す人の話が出たところで、私たちのトレイルブレイザーについてお話ししたいと思います。トレイルブレイザーこそが真のチャンピオンであり、その中には私たち自身のService Blazerもいます。昨日、MarkがSteve Moさんについて、そして2,300万人のトレイルブレイザーから成る素晴らしいコミュニティについて話していました。私たちはService Blazerの皆さんを心から誇りに思っています。彼らは互いに集まり、互いから学び、互いのキャリアを高め合い、助け合っています。そしてそれが私たちの製品にもたらす価値は計り知れません。次に何を作るべきかを私たちに教えてくれるのが彼らだからです。そのService Blazerコミュニティを代表するのに、Shawn Lewisさんほどふさわしい人はいません。ShawnさんはVonageのパートナーアライアンスエグゼクティブです。ようこそ、Shawnさん。
Shawnさんは何年も前にTrailheadで学び始め、その後とても興味深いことをされました。Service Blazerユーザーグループを立ち上げたのです。その歩みについて、そしてコミュニティがなければ得られなかったものとして、コミュニティから何を学んだのかをお聞かせいただけますか。
Shawn Lewis： 私がコミュニティから見てきたのは、今日何度も話に出てきた「共感」の源泉です。サービス担当者として実際にお客様を助ける仕事に携わった経験のないService Blazerを見つけるのは難しいと思います。この会場にいる皆さんも、同じような経歴や経験をお持ちではないでしょうか。人を助ける機会に恵まれたとき、優れたサービス担当者に共通して見られるのは、人を助けようとする意欲と、人を助けることから得られる深い満足感です。
私たちが築いてきたコミュニティは、学びに来て、顔を出し、誰かを助ける準備をしてその場に臨むための素晴らしい機会です。そしてもう一つ大切なのは、自分が助けを必要としたときには、このコミュニティが必ず駆けつけてくれるということです。
お客様と向き合う中で培った共感と経験を携えて、実際にシステムを構築する機会を得たとき、そこにはたくさんのテクノロジーと学びが関わってきます。しかし本当の核心にあるのは、その共感の源泉です。それをシステムに正しく組み込んだとき、最高のシステムと最高の体験が生まれ始めるのだと思います。皆さんの会社が何を売っているかは関係ありません。顧客体験こそが皆さんの製品なのです。そしてそこにこそ、成果を届ける大きなチャンスがあるのです。
Prasad Raj： 共感についてのお話は、まさに先ほどDennisさんが語っていたことと同じですね。素晴らしいです。では、この不確実な時代、AIをはじめとするさまざまな変化の中でキャリアを歩み始めたばかりの新しいService Blazerの皆さんに、今日ひとつ助言を送るとしたら何でしょうか。
Shawn Lewis： 二つお伝えしたいと思います。一つ目は、誰かを助ける準備をして、その場に顔を出すことです。そうすれば、自分が助けを必要としたときに、このコミュニティが必ず支えてくれます。私は12年間サービス担当者として働いてきました。大学ではガラス吹きの学位を取りました。私が今ここにいるのは、すべてを自分一人の力でやり遂げたからではありません。これまでの道のりで、本当に多くの人が助けてくれたからです。
二つ目は、許可を求めないこと、招待を待たないことです。必要なことを学ぶのは皆さん自身です。問題を解決し、失敗をし、そこから成長し、自分が組織にもたらす価値をはっきりと示していくのも、すべて皆さん自身にかかっています。何よりも大切なのは、皆さんの経験と、お客様を助けるためのシステムを構築する力です。それこそが私が本当に嬉しく思っていることなのです。
私がユーザーグループを立ち上げたのは、私が得たのと同じ機会を他の人たちにも得てほしかったからです。このプラットフォームを学び、それが自分自身や家族にもたらす恩恵を実感してほしい。そしてサービス担当者にとって、確かな将来への道筋があるのだということを示したかったのです。
Prasad Raj： Shawnさんは、私たちのコミュニティにとって真の模範です。今日はここに来てくださって、そして日頃のすべての取り組みに、心から感謝します。
10.2 Golden Hoodieの授与と締めくくり
Kishan Chetan： Shawnさん、ちょっと待ってください。お帰りになる前に、サプライズがあります。Salesforceでは、コミュニティとインパクトを体現する人にGolden Hoodieを贈っています。Shawnさん、あなたはそのすべてを、そしてそれ以上のものを示してくださいました。最前線で働く仲間たちと、その先にいるお客様のために、大きな支えとなってこられました。ありがとうございます、そしておめでとうございます。あなたが私たちの最新のGolden Hoodie Service Blazerです。おめでとうございます。
Shawnさん、日頃の活動に感謝しています。これからのご活躍も楽しみにしています。ですが皆さん、受賞者はShawnさんだけではありません。座席の下を確認してみてください。ゴールデンチケットが入っていた方も当選者です。Canada Gooseのギフトカードが当たりました。何人か当選された方がいらっしゃいますね。セッションが終わったら、あちらの隅のほうへお越しください。担当者がご案内します。
さて、本日はService Cloudがカスタマージャーニー全体にどのような影響を与え、つながった顧客体験をどう実現するのかをご覧いただきました。その影響は、顧客、サービス担当者、サービスリーダー、そして管理者という、関わるすべての人に及びます。ご登壇いただいた皆さん、そしてパートナーであるCVS HealthのBrianさん、Canada GooseのDennisさんに心から感謝します。お二人の話から伝わってきたのは、エージェントと人間をどのように一体にしているのか、そしてそこで共感がいかに大切なのかということでした。これは本当に決定的に重要なことです。Shawnさんからも同じメッセージを聞くことができました。
これこそが、お客様がService Cloudで実践していることであり、明確な成果も表れています。顧客満足度は33%向上し、コストは28%削減されています。それがService Cloudの力です。この歩みを共にしてくださるパートナーの皆さんに感謝します。Salesforceは、あらゆる段階で皆さんと共にあります。
本日ご覧いただいたイノベーションについてさらに詳しく知りたい方は、ぜひ各セッションやキャンプグラウンド、ロッジにお立ち寄りください。さらにラーニングラボに参加すれば、30分以内に実際に動作するCaseyエージェントを構築して持ち帰ることができます。そして最後に、Shawnさんが立ち上げたService Blazerコミュニティにぜひ参加してください。同じ立場の仲間とつながり、最新の情報を常に把握するための素晴らしい場です。ありがとうございました。残りのDreamforceもお楽しみください。