Salesforce主要クラウドのAI機能概要と今後の展望
はじめに
Salesforceは顧客管理（CRM）のリーダーとして、各クラウド製品に人工知能（AI）機能を組み込み、営業・サービス・マーケティングなどの分野で業務を革新しています。Salesforce Einsteinと呼ばれるAIレイヤーは2016年に発表されて以来、Salesforceのあらゆるクラウドに搭載され、日々数百億件規模の予測を提供しています。経営層およびIT部門にとって、これらAI機能は単なる技術トレンドではなく、ビジネス価値の創出と競争優位性の確立に直結する重要な要素です。「AIはもはや付加価値ではなく必須」と言われるように、多くの企業がAI活用に乗り出しており、Salesforceの最新調査でも81%の営業チームがAIを試験導入または本格活用済みと回答しています。本稿では、Salesforceの主要製品であるSales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloud（およびCommerce Cloud等）それぞれに搭載された現行のAI機能の概要と、それらが生むビジネス効果について整理します。さらに、最近の発表や業界動向を踏まえ、今後の展望についても分析します。自社のどの業務にどのようなAI機能を活かせるのか、具体的な活用シナリオと導入効果に触れながら説明します。
Sales CloudにおけるAI機能とビジネス価値
Sales Cloudは営業支援のプラットフォームですが、EinsteinによるAI機能を活用することで、営業活動の生産性と効率を飛躍的に高めることができます。主なAI機能とその価値は以下の通りです。
Einsteinリードスコアリング (Lead Scoring): 過去の商談データを分析し、各リード（見込み客）の成約見込み度合いを1～99のスコアで自動算出します
Einstein商談スコアリング (Opportunity Scoring): 進行中の各商談について、受注に至る確率をスコアリングします
Einstein予測（Forecasting）: 過去の売上実績や現在のパイプライン状況を機械学習で分析し、今期・来期の売上予測を高精度に算出します
Einsteinメールインサイト／Salesforce Inbox: 受信メールの内容を解析し、返信すべき重要メールやアクションアイテムを自動でハイライトします
Einstein自動連絡先作成 (Automated Contacts): 名刺交換やメール上の署名などから新しいコンタクト情報を自動抽出し、取引先責任者や関係者としてSalesforceに追加します
Einstein商談インサイト (Opportunity & Account Insights): 商談や取引先に関連する有益なインサイトを自動提供します。例えば、「○○社で組織変更のニュース」や「◻︎◻︎案件が停滞しています」といった通知がSalesforce上に表示されます
▶ ビジネス効果: Sales Cloud Einsteinを導入することで、効率的な営業活動と売上向上が期待できます。有望な商談にフォーカスすることで成約率が向上し、予測精度向上により先手の経営判断が可能になります。また事務処理自動化によって営業生産性が飛躍的に向上し、結果としてより多くの商談を成立させることができます。実際、Salesforceの調査ではAIを活用する営業チームの83%が収益増を達成しており、非活用チーム（66%）を大きく上回る成果を上げています。これらデータは、SalesforceのAI機能が競争の激しい市場で収益成長のカギとなり得ることを示しています。
Service CloudにおけるAI機能とビジネス価値
Service Cloudは顧客サービス/サポート業務を支援するプラットフォームで、EinsteinによるAI機能が顧客対応の迅速化・質向上と運用効率化を実現します。主なAI機能は以下の通りです。
Einsteinボット (Einstein Bots): チャットやメッセージで動作するAIチャットボットをノーコードで構築できます。WebサイトやSMS、Slack、Facebook Messenger等で24時間自動応答し、よくある問い合わせに回答したり、必要な情報をシステムから引き出して提供したりします
Einsteinケース分類・ルーティング (Case Classification & Routing): 新規に受け付けたケース（問い合わせチケット）の内容をAIが解析し、カテゴリや優先度を自動設定します
Einstein回答支援 (Reply Recommendations): ケースに対する返信内容をAIが提案します。過去の対応履歴やナレッジベースの記事を参照し、エージェントが送るべき回答のひな形を生成してくれます。たとえばライブチャットで顧客から質問が来た際、関連するナレッジ記事へのリンク付き回答文をEinsteinが自動作成し、エージェントがそれを確認・微修正して送信できます
Einstein記事おすすめ (Article Recommendations): ケースの内容にマッチするナレッジ記事やFAQをAIが推奨します
Einsteinケース自動クローズ (Case Wrap-Up): チャットサポート終了時などに、ケースの最終項目（例：原因や解決策フィールド）をAIが予測入力します
Service Analytics（サービス分析）: Service Cloudに特化した分析テンプレートやダッシュボードも提供されています
▶ ビジネス効果: Service Cloud Einsteinを活用すると、顧客対応のスピードと品質が飛躍的に向上します。チャットボットや自動分類により一次対応の多くを自動化することで、顧客は待たされることなく回答を得られ、自己解決率も高まります。実際、Iron Mountain社ではEinstein導入によりチャットの放棄率（顧客が回答を得られず離脱する割合）が5%から1.5%へと大幅改善した（70%減少）との実績があります。またエージェント向けにはAIが最適回答やナレッジを提案してくれるため、対応時間の短縮と質の均一化が可能です。難問にエージェントが頭を悩ませる時間が減り、より多くのケースを迅速にクローズできます。Einsteinが自動生成した回答テンプレートで高い解決率（80%）が実現した例もあるように、ケースあたり対応コストの削減や顧客満足度の向上が期待できます。結果として、サービス部門は少ないリソースでより多くの顧客ニーズに応えられるようになり、カスタマーエクスペリエンスの向上と顧客ロイヤルティ醸成につながります。
Marketing CloudにおけるAI機能とビジネス価値
Marketing Cloudにはマーケティング施策のパーソナライゼーションと最適化を支えるAI機能が豊富に搭載されています。Einsteinがマーケティングデータを分析し、顧客ごとの最適なコミュニケーション方法を導き出すことで、キャンペーン効果の最大化が図れます。主な機能は以下の通りです。
Einsteinエンゲージメントスコア (Engagement Scoring): 顧客一人ひとりのメールやプッシュ通知への反応度合いをスコアリングします
Einsteinメール送信最適化 (Send Time Optimization): メールを送るのに最も効果的なタイミングをAIが計算します。各受信者が過去にメールを開いた日時のパターンなどから、一人ひとり異なる最適送信時間を割り出し、開封率・クリック率の向上につなげます
Einsteinエンゲージメント頻度 (Engagement Frequency): 顧客ごとに適切なコンタクト頻度（メールや通知の頻度）をAIが導出します。送りすぎによる顧客の疲弊（メール疲れ）を防止すると同時に、少なすぎて離れてしまうことも防ぎます。Einsteinが提案する最適頻度に従うことで、長期的なエンゲージメント維持と解約防止につながります。
Einsteinメッセージインサイト (Messaging Insights): キャンペーン中の異常値（急な開封率低下など）を検知しアラートします
Einsteinコンテンツセレクション/タグ付け: メールやウェブに表示するコンテンツを、顧客の興味に合わせて動的にパーソナライズします
Einsteinコピーインサイト (Copy Insights): メールの件名や広告見出しなどの文言に対する予測評価を提供します。件名の長さやキーワードが開封率に与える影響をAIが学習データから分析し、より効果的なコピーを書くためのガイダンスを提示します。例えば「○○という単語を使うとクリック率が高い傾向があります」といった示唆が得られ、クリエイティブのPDCAに活用できます。
Einsteinおすすめ (Einstein Recommendations): 個々の顧客の行動履歴に基づき、メールやウェブ上で表示すべき最適商品やコンテンツをリアルタイムにレコメンドします。Marketing Cloud Einsteinでは、Eメール内にパーソナライズされた商品おすすめを差し込んだり、サイト上での閲覧に合わせて関連商品を提示したりできます
Einsteinキャンペーンインサイト＆アトリビューション: どの施策が購買や契約に貢献したかをAIが分析します
▶ ビジネス効果: Marketing Cloud Einsteinを活用すると、マーケティング施策の精度と効率が飛躍的に向上します。顧客一人ひとりに最適化されたメッセージ内容・タイミングでアプローチできるため、反応率や転換率が上がります。事実、Salesforceの報告によればMarketing Cloud＋Einsteinを活用した企業では、メールやWeb上のコンバージョン率が60%向上し、平均注文額も35%増加したケースがあるとのことです。これはパーソナライズされたエクスペリエンス提供が直接的に売上拡大につながった好例です。加えて、AIがキャンペーンの効果測定や調整をリアルタイムで支援してくれるため、マーケティングチームはデータ駆動の迅速な意思決定を行えます。従来は煩雑だったデータ統合や分析作業もEinsteinが自動化することで、担当者は戦略立案やクリエイティブなど本質的業務に注力可能です。その結果、マーケティングROIの改善や顧客あたり売上の増加、さらには顧客体験の向上によるブランドロイヤリティ強化といった幅広い価値が得られます。
Commerce CloudにおけるAI機能とビジネス価値
Commerce Cloud（ECプラットフォーム）にもEinstein AIが組み込まれ、ECサイトでのパーソナライズや在庫管理の最適化に威力を発揮しています。主な機能と価値は以下の通りです。
Einstein商品レコメンデーション: ECサイト上で、閲覧履歴や購入履歴に基づき関連商品や人気商品をリアルタイム推薦します。たとえば商品ページを見ている顧客に対し「この商品を買った人はこんな商品も購入しています」といったレコメンドを表示し、アップセル・クロスセルを促進します。これらのおすすめはAIが各顧客の関心を分析して行うため、画一的な「売れ筋ランキング」を見せるよりも高いコンバージョンが期待できます
Einstein予測ソート (Predictive Sort): 商品リストや検索結果の並び順を、閲覧中のユーザーに合わせて動的に並べ替えます。AIが各ユーザーの嗜好や過去の行動を学習し、「このユーザーにはA社のシューズよりB社のシューズを先に表示した方が購入確率が高い」といった判断で順序を最適化します
Einstein検索最適化: ECサイト内検索の体験もAIで強化されます。Einstein Search機能により、検索キーワードのスペルミス補正、シノニム（同義語）対応、さらにはユーザーの興味に沿った検索結果パーソナライズが実現します
Einstein在庫・需要予測: 過去の販売データや閲覧傾向から、今後の需要を予測し適正在庫レベルを提案します
Einsteinボットによる接客: Commerce向けにもチャットボットを導入することで、24時間のショッピングアシスタントを実現できます。商品選びの相談に乗ったり、注文状況の問い合わせに答えたりするAIボットを配置することで、顧客の不安や疑問を即座に解消し離脱を防ぎます
▶ ビジネス効果: Commerce Cloud Einsteinの活用により、ECサイトのパーソナライズが高度化し売上拡大が期待できます。顧客一人ひとりに合わせた商品提案や検索最適化によって、コンバージョン率や客単価（平均注文額）の向上が実現します。Salesforceによれば、Commerce Cloud Einsteinを導入した企業では売上高・転換率・平均注文額・顧客購買額といった指標で有意な向上が報告されており、ECビジネスの成長に大きく寄与しています。また需要予測やチャットボットにより、在庫コスト削減や顧客ロイヤリティ向上（不満や離脱の減少）といった効果も得られます。これらは競争の激しいオンライン市場において、顧客体験を差別化しリピーターを増やす戦略的な武器となります。
最近の発表と今後の展望：生成AI (Einstein GPT) とSalesforce AIの未来
Salesforceは近年、従来の予測・推薦型AIに加えて生成AI（Generative AI）の活用を本格化しています。2023年には「Einstein GPT」として、大規模言語モデル（LLM）をCRMに組み込み各クラウドで活用する戦略が発表されました。Einstein GPTにより、Salesforceプラットフォーム上でユーザーが自然言語の指示を与えるだけで、AIがコンテンツやコードを生成してくれるようになります。特に注目すべき新機能と今後の展望は以下の通りです。
Sales GPT（営業向け生成AI）: 営業担当者のために、個別顧客に合わせたメール文面の自動作成、会議のスケジュール提案、次のフォローアクションの準備などをAIが支援します
Service GPT（サービス向け生成AI）: 過去の問い合わせ履歴から自動でナレッジ記事を起こす機能や、サポートエージェント向けにパーソナライズされた回答案をリアルタイム生成する機能が提供されます
Marketing GPT（マーケティング向け生成AI）: キャンペーン用コンテンツの自動生成を支援します
Slack GPT（コラボレーション向けAI）: Salesforceが提供するビジネスチャット「Slack」と連携し、商談やケースの要約、次に取るべきアクションの提案など、会話から得られるインサイトを自動生成します
Einstein GPT for Developers（開発者向けAI）: Salesforceプラットフォーム上で動くApexコードやフローの自動生成や修正提案を行うAIアシスタントです
これら生成AI機能はSalesforceの各製品に順次パイロット導入されており、2024年以降本格提供が進む見込みです。Salesforceは「すべてのクラウドに信頼できる生成AIを組み込む」と表明しており、今後はSalesforce上のあらゆる操作や分析が対話型AIによって支援される世界が広がるでしょう。特筆すべきは、Salesforceが企業向けに信頼性・セキュリティを担保したAI基盤を構築している点です。Einstein GPT Trust Layerと呼ばれる仕組みにより、ユーザー企業の機密CRMデータが直接外部のLLMに渡らないよう分離しつつ、高度な生成AIを安全に活用できるようにしています。このTrust Layerは機微情報を保持しないゼロ保持アーキテクチャで、データガバナンスやコンプライアンスを損なわずに生成AIを使いこなすための業界標準モデルとも言われています。昨今、生成AI利用におけるデータ漏洩リスクが懸念され多くの企業が慎重になっていますが、Salesforceはこうした課題に先手を打ち、安全でオープンなエコシステムを目指しています。
さらに、Salesforceは外部のAIモデルとの連携も推進しています。Einstein GPTではOpenAI（ChatGPT）をはじめとしたパートナーのLLMとネイティブ統合しており、必要に応じて「自社で用意した独自モデルを持ち込む（BYOM）」ことも可能です。これにより企業は、自社業界に特化したAIモデルや他クラウドサービス上のモデルもSalesforce内で活用できる柔軟性を得ます。例えば金融業向けに特化したAIモデルを使いたい場合でも、SalesforceのTrust Layer経由でCRMデータと組み合わせて活用できるのです。このようなオープン戦略により、Salesforceは顧客企業それぞれのAIニーズに応じた最適解を提供しようとしています。
▶ ビジネス価値と将来展望: 今後数年間で、AI（特に生成AI）は企業の競争優位の決定打となるでしょう。世界的には2030年までにAIが15兆ドル以上の経済成長をもたらし、世界GDPを26%押し上げるとも予測されています。Salesforceが提唱する「AI Cloud」戦略は、このAI革命を企業が迅速かつ安全に取り込むためのものです。生成AIの活用によって、営業担当者は顧客ごとに最適化された提案を瞬時に作成し、サービス担当者はAIアシスタントと協働して問い合わせをさばき、マーケターは膨大なコンテンツ生成を自動化できるようになります。つまり少ない人員でも高い生産性で個客対応が可能になるということです。これは人手不足や競合激化に直面する多くの企業にとって極めて大きな価値です。
同時に、人間の役割も進化します。単純作業やデータ分析の多くがAIに委ねられる分、社員はより創造的戦略的な業務にシフトできます。営業では顧客との関係構築に一層注力でき、サービスでは複雑な問題解決や顧客ケアにリソースを割けます。マーケティングでは戦略立案やブランディングに集中できます。AIと人間の協業により、これまで以上に高度な顧客体験を提供できる組織へと変革できるのです。
他方で、競合他社もAIを取り入れてくるため、AI活用の有無が企業間競争の明暗を分ける局面も出てきます。MicrosoftやOracleなど他のCRMプレイヤーも生成AI機能を発表しており、顧客接点業務のAI化はもはや不可逆的な流れです。その中でSalesforceは、長年にわたり蓄積したCRMデータとAIの実績を武器に「信頼」と「パーソナライズ」を軸とする差別化を図っています。例えば、数多くの導入事例から得たベストプラクティスをEinsteinのモデル改善にフィードバックし、業種ごとの微調整やコンプライアンス対応を充実させています。また、日々2,000億件以上の予測を提供するEinstein基盤で磨かれたアルゴリズムは、他社には真似できないスケールと精度を誇ります。
今後は、Salesforce Data Cloud（顧客データプラットフォーム）との連携によりリアルタイムデータをAIが即座に処理し、あらゆるチャネルで一貫性のある顧客体験を提供する世界が見えてきます。店舗やアプリの行動データも統合し、「今この瞬間」の顧客ニーズをAIが把握して最善策を提示するといった次元です。最終的には、企業はSalesforceのAIをフル活用することで、顧客を360度全方位から理解し先回りでサービスを提供することが可能になるでしょう。それはすなわち、顧客生涯価値（LTV）の最大化や顧客ロイヤリティの極大化につながり、ひいては持続的成長と強固なブランド構築をもたらします。
おわりに：企業にもたらす競争優位性
SalesforceのAI機能は、営業・サービス・マーケティングの各領域で即効性のある効果を発揮し、企業のデジタルトランスフォーメーションを強力に後押しします。それぞれの活用ポイントをまとめると以下の通りです。
営業領域: リード/商談のスコアリングによる成約率向上、予測精度向上による計画精度アップ、データ入力自動化による生産性向上など、売上拡大と効率化を同時に実現
サービス領域: チャットボットや応対支援AIにより迅速かつ的確な顧客対応が可能となり、CSAT向上とコスト削減を両立
マーケティング領域: AIによるパーソナライズと最適化でマーケ施策のROIを向上
コマース領域: ECでのコンバージョン率・客単価アップと在庫最適化による収益性改善
IT/開発領域: コード生成AIや各種自動化により開発スピード加速。ビジネス部門の要求に迅速に応えられる柔軟なIT体制を作れます。人手不足の補完にもなり、将来の技術変化にも対応しやすくなります。
これらAI機能の価値を最大化するには、自社のビジネスプロセスへの適切な組み込みと人材のスキルセット向上（AI活用を前提とした業務設計）が重要です。また、データがAIの生命線であるため、CRMデータの整備やデータ統合基盤の構築も不可欠です。幸いSalesforceはプラットフォームとして各種データを統合する土壌があり、Einsteinや今後のEinstein GPTを活用することで、そのデータから即座に付加価値を引き出せます。
最後に強調したいのは、SalesforceのAI活用は単なる効率化ではなく、顧客との関係構築を深める「質の向上」につながる点です。営業担当者はAIの助言でより信頼されるコンサルタントへ、サービス担当者は迅速丁寧な対応で顧客のビジネス成功を支えるパートナーへ、マーケターは顧客一人ひとりに寄り添うストーリーテラーへと、それぞれの役割を高付加価値化できます。これこそが他社には真似できない競争優位性となり、お客様からの信頼とロイヤルティという形で企業に返ってきます。
経営層にとって、SalesforceのAI機能への投資は顧客中心主義をテクノロジーで体現する戦略的投資と言えます。短期的なKPI改善（売上増・コスト減）だけでなく、長期的な顧客基盤強化と持続的成長をもたらすエンジンとして、Salesforce Einsteinの活用をぜひ検討してみてください。AI時代において、顧客データから価値を創造できる企業こそが市場をリードするでしょう。Salesforceはその実現を支える頼れるパートナーとなるはずです。