【ITニュース解説】Understanding Actions in Salesforce Agentforce: The Complete Guide

Salesforce Agentforceの登場により、企業は賢いAIエージェントを構築できるようになった。このAIエージェントは、まるで人間のように物事を考え、問題を解決し、様々なタスクを実行する能力を持つ。Salesforceシステム内だけでなく、連携する他のシステムにまでその力を広げるのが特徴だ。この高度な機能の中心にあるのが「アクション」と呼ばれるもので、これはAIエージェントが現実世界で具体的な操作を行うための基本的な部品と言える。

アクションとは、簡単に言えばAIエージェントの「手」にあたる部分だ。AIエージェントには「推論エンジン」という「脳」があり、これは「何をすべきか」を判断する役割を担う。例えば、ユーザーが「ジョン・ドウの来週火曜日のフォローアップ面談をスケジュールして」とAIエージェントに依頼したとする。このとき、推論エンジンはユーザーの意図を理解し、「アポイントメントをスケジュールする」という操作が必要だと判断する。しかし、実際に「どのように」スケジュールするか、つまり具体的な作業を実行するのがアクションの役割だ。この例では、「CreateAppointment（アポイントメントを作成）」というアクションが呼び出され、エージェントがそれを実行し、ユーザーに確認の返答をする、という流れになる。

アクションは、AIエージェントが様々な種類の具体的な操作を行うことを可能にする。例えば、Salesforceに保存されている顧客データや案件データを参照したり、新しい情報を追加したり、既存の情報を更新・削除したりできる。また、Salesforce内で設定されている特定のビジネスプロセス、例えば承認ワークフローなどを開始させることも可能だ。さらに、Salesforceの外部にある他のシステムと連携し、そのシステムの機能を利用することもできる。これは、API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）と呼ばれる仕組みを使って、外部のシステムと情報のやり取りを行うことを意味する。これらの機能を通じて、アクションはユーザーの要求に対して具体的な成果を提供してくれるのだ。

Agentforceで利用できるアクションには、大きく分けて三つの種類がある。一つ目は「標準アクション」だ。これはSalesforceが事前に用意している、一般的なタスクを処理するためのアクションである。例えば、顧客や案件、問い合わせなどのレコードを新しく作ったり、既存の情報を更新したり、削除したりする操作や、特定の条件に合うレコードの一覧を取得するといった操作がこれにあたる。これらは日常的なSalesforceの操作を自動化するのに非常に役立つ。

二つ目は「カスタムアクション」だ。これは開発者が特定のビジネスニーズに合わせて独自に作成するアクションを指す。例えば、金融業界であれば顧客のローン審査の資格を確認するアクション、医療業界であれば患者の診察予約を行うアクションなど、その業界特有の複雑なプロセスに対応するために作られる。標準アクションではカバーできない、より専門的で特定の業務に特化した機能を実現できるのが強みだ。

三つ目は「外部アクション」である。これはSalesforceの外部にあるシステムと連携するために作られるアクションだ。前述のAPIを通じて、外部のサービスやアプリケーションの機能を利用する。例えば、リアルタイムで株価の情報を取得したり、第三者サービスを利用して顧客の身元を確認したりといった操作が可能になる。これにより、AIエージェントの能力はSalesforceの枠を超え、無限に広がる可能性を秘めている。

では、実際にアクションはどのように機能するのだろうか。その流れは通常、四つのステップで構成される。最初のステップは「ユーザーの要求」だ。ユーザーは自然な言葉を使ってAIエージェントに何かを依頼する。例えば、「Acme社の未完了の商談をすべて表示してほしい」といった具合だ。次に「推論エンジン」が機能する。エージェントの「脳」にあたるこの部分が、ユーザーの意図を理解し、その要求に応えるために最も適切なアクションは何かを判断する。この場合、「商談レコードを取得する」というアクションが必要だと判断されるだろう。

三つ目のステップは「アクションの実行」だ。推論エンジンによって選ばれたアクションが、実際に実行される。例えば、「GetOpenOpportunities（未完了の商談を取得）」というアクションが、Salesforceシステム内のデータを検索し、該当する商談情報を取得する。そして最後のステップが「ユーザーへの返答」だ。エージェントはアクションによって得られた結果を、再び自然な言葉に変換してユーザーに伝える。先の例で言えば、「Acme社には現在、3件の未完了の商談があり、総額は25万ドルです」といった形で返答がなされる。このようにして、ユーザーの依頼から結果の提示までがスムーズに行われるのだ。

アクションがこれほどまでに重要視されるのには、いくつかの理由がある。最も大きな点は「自動化」を可能にするということだ。AIエージェントが人間の代わりに複雑なタスクを実行できるようになることで、業務の効率が飛躍的に向上し、人間はより創造的な仕事に集中できるようになる。次に「一貫性」も重要な要素だ。アクションは事前に定義されたプロセスに従って常に同じ方法で実行されるため、タスク処理の品質が安定し、間違いが起こりにくくなる。

また、「拡張性」も大きなメリットだ。開発者は新しいアクションを自由に作成し、AIエージェントに新しい「スキル」を追加できる。これにより、ビジネスの成長や変化に合わせてエージェントの能力を柔軟に拡張していくことが可能になる。そして、最も重要なことの一つが「信頼とセキュリティ」だ。アクションはSalesforceの堅牢なセキュリティフレームワークの中で動作するため、ユーザーのアクセス権限やデータ保護のルールが厳密に守られる。これにより、機密性の高いビジネスデータを扱う際にも安心してAIエージェントを利用できるのだ。

結論として、アクションはSalesforce Agentforceにおいて、単なる会話型のAIを、実際に理解し行動できる真のデジタルアシスタントへと進化させるための運用上の核となる要素である。推論機能と適切に設計されたアクションを組み合わせることで、企業は日常のタスクを自動化し、顧客や従業員の体験を向上させ、Salesforceプラットフォームの可能性を新たな領域へと広げることができる。Agentforceが今後さらに進化していく中で、システムエンジニアを目指す開発者や、Salesforceの管理者、アーキテクトにとって、このアクションの仕組みを深く理解し、使いこなすことが、ビジネスに対応できるインテリジェントなAIエージェントを構築するための鍵となるだろう。