SalesforceのAgentforceとは？料金・機能・始め方を徹底解説
Salesforceの自律型AI「Agentforce」の概要を、料金・主要機能・始め方の順で徹底解説。導入検討の初手に最適な1本です。
目次 クリックで開く
SalesforceのAgentforceとは？料金・機能・始め方を徹底解説
Salesforceの自律型AI「Agentforce」は、従来のCopilot型アシスタントとは異なり、業務プロセス上で自律的に手を動かす設計が可能です。料金・機能・始め方を一気通貫で整理します。
1. Salesforceの「Agentforce」とは？ 従来のAIとの決定的な違い
Agentforceは、Salesforceが提供する「自律型AIエージェント」です。これまでのAIが「人間の質問に答える（文章を生成する）」アシスタントだったのに対し、Agentforceは「自ら考え、行動し、業務を完遂するデジタル従業員」として機能します。
従来のチャットボットやCopilotとの比較
AIの進化は大きく3段階に整理できます。Agentforceは最も進んだ「第3世代」に位置づけられます。
| 機能・特徴 | 第1世代：ルールベース（従来のチャットボット） | 第2世代：アシスタント（Copilot・対話型AI） | 第3世代：自律型AI（Agentforce） |
|---|---|---|---|
| 主な役割 | 事前設定されたシナリオ通りの応答 | 人間の指示（プロンプト）に対する回答や草案作成 | 目標達成に向けた自律的な推論とシステム操作 |
| データソース | 固定のFAQデータ | 一般的なWeb情報や一部の社内データ | Salesforce上の顧客データ（Data Cloud）に直結 |
| 行動力 | なし（案内のみ） | 提案のみ（最終操作は人間） | あり（情報の更新、メール送信、予約手配など） |
| 適した業務 | 単純な定型質問の処理 | メールの下書き作成、データの要約 | 顧客対応の完遂、商談の獲得、複雑な社内手続き |
Agentforceを支える2つのコア技術
なぜAgentforceは「自ら行動」できるのでしょうか。鍵は次の2点です。
Atlas（アトラス）推論エンジン
人間の脳のように「この顧客の要望を解決するには、次にどのデータを見て、どのアクションを起こすべきか？」を自律的に計画・評価・実行する、Salesforce側の推論基盤です。
Data Cloudとのシームレスな連携
購買履歴、過去の問い合わせ、Webサイトの閲覧履歴など、企業が持つ顧客データをリアルタイムに近い形でAIに連携できます。文脈を踏まえたパーソナライズ対応の前提となります。
2. Agentforceの主要機能と「できること」（ユースケース）
用途に合わせて使い始めやすい標準エージェント（Out-of-the-Box Agents）が用意されています。代表的な3シーンを押さえておくと、社内説明がしやすくなります。
① Service Agent（カスタマーサポートの自動化）
顧客からの問い合わせに対し、24時間365日、自然な会話で解決まで導きます。
具体例： 「注文した商品の配送先を変更したい」とチャットに入力すると、AIが本人確認を行い、配送状況をシステムで確認。変更可能であれば配送先データを更新し、「変更が完了しました」と報告します。
メリット： コールセンターの入電負荷を下げ、オペレーターは複雑なクレームやVIP対応に集中できます。
② SDR Agent（営業のアポイント獲得）
Webサイトの訪問者や過去のリードに対し、自律的に営業活動を進めます。
具体例： 夜間に製品ページを閲覧している顧客へチャットで声をかけ、課題をヒアリングし、関心が高まったタイミングで商談設定を提案。担当者のカレンダー空きを参照してミーティングをセットします。
メリット： 営業時間外の機会損失を減らし、パイプラインを継続的に補強できます。
③ Employee Service Agent（社内ヘルプデスク）
社内規程やITトラブルに関する質問に応じ、必要なら申請フローまで支援します。
具体例： SlackやTeamsから「有給の残日数は？」「経費精算の手順は？」と聞かれたとき、ナレッジを参照して回答し、休暇申請の操作まで代行できます。
メリット： 人事・総務・情シスなどバックオフィスの問い合わせ工数を大きく削減できます。
3. Agentforceの料金体系（従量課金モデル）
SaaSでよくある「1ユーザーあたり月額〇〇円」型だけではなく、Agentforceは基本的に「使った分だけ支払う従量課金（コンサンプション）」の考え方が中心です。
- 標準価格の目安： 1会話あたり約240円（2ドル）という説明がよく引用されます（為替・契約条件で変動）。
- 「1会話」のイメージ： 1往復だけではなく、問題解決に至るまでの一連のセッションを1単位として数える理解が近いです。
- Flexクレジット： 利用枠をまとめて購入し、発生に応じて消費する仕組み。規模に応じたボリュームディスカウントが設計されている場合があります。
ROIの捉え方： 有人オペレーターやBPOに依頼する場合、1件あたり数百円〜数千円がかかるケースもあります。定型対応をエージェントに寄せるほど、スピードとコストの両面で効果を測りやすくなります。
料金体系は契約形態・追加オプション・為替により変動します。正確な見積りはSalesforce担当への確認を前提にしてください。
4. ノーコードで実装！ Agentforceの始め方（5ステップ）
「AIを組み込むのは難しそう」という心配は、運用設計の難しさは残りつつも、構築UIの面では軽減されています。AgentforceはAgent Builderを使い、プログラミングなしでエージェントを組み立てられます。
- Step 1：Salesforce環境の準備と有効化 — Einstein関連機能を前提に、管理画面からAgentforceをオンにします。
- Step 2：役割と目的の設定（トピックの作成） — Agent Builderで「返品対応のスペシャリスト」など役割を日本語で定義し、達成すべき目的を記述します。
- Step 3：アクションの割り当て — 「注文状況の確認」「返金処理」「メール送信」など、実行可能なアクションを選びます。
- Step 4：ガードレール（ルール）の設定 — 「競合の話には答えない」「最初に注文番号とメールを確認する」など、安全に動く境界を明示します。
- Step 5：シミュレーションと公開 — プレビューで動作確認し、Web・LINE・WhatsApp・Slackなどのチャネルにデプロイします。
5. 導入時の注意点：エンタープライズ品質のセキュリティ
企業が最も気にするのは情報の取り扱いと、いわゆるハルシネーション（誤った断定）です。AgentforceはEinstein Trust Layer上で動く設計が説明されています。
- ゼロデータリテンション（データ保持ゼロ）： LLMに渡したデータがモデル学習に使われない旨がアーキテクチャの説明として示されています（契約・設定は要確認）。
- 有害コンテンツ・PIIのマスキング： 個人情報を暗号化・マスキングしてから処理する仕組みが説明されています。
- 人間へのエスカレーション： AIが対応困難、または感情分析でエスカレーションが妥当と判断した場合、会話要約付きでオペレーターに引き継げます。
6. まとめ：Agentforceは「労働力」と「CX」を同時に押し上げる選択肢
Agentforceは単なる話題のAI機能ではなく、労働力不足の補完と顧客体験（CX）の向上を同時に狙えるビジネス基盤になり得ます。
本記事のおさらい
- Agentforceは「自ら考え、行動する」自律型のデジタル従業員である
- 営業の商談獲得、カスタマーサポート、社内業務の自動化などに適用できる
- 料金は成果に近い単位（会話ベース）で設計されることが多く、Flexクレジットで最適化する
- Agent Builderでノーコードに近い形で構築し、ガードレールで安全に運用する
まずは社内FAQや定型的なカスタマーサポートなど、リスクが比較的低く効果が見えやすい領域から「デジタル従業員」の採用を検討するのが現実的です。
Agentforce・Salesforce活用のご相談
貴社の業務に合わせ、エージェント設計・Data Cloud連携・ガードレール設計まで含めたロードマップをご提案します。まずはお気軽にお問い合わせください。
