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2020.05.14「Einstein AI で Salesforce は進化する:(1) Salesforce Einstein の概要と諸機能」

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2020.05.22 「Einstein AI で Salesforce は進化する:(2) Einstein 予測ビルダーを通じて Einstein AI に触れてみましょう(前編)」

 

お世話になっております。
ウフル カスタマーサポート Salesforce 担当の 後藤 でございます。

 

皆様いかがお過ごしでしょうか。

当初は連休明けまでとされていた、新型コロナウイルス(COVID-19)に伴う緊急事態宣言、現状を鑑みて今月末まで延長となりました。

但し、北海道および大都市圏(東京都および大阪府の周辺府県)を除く39県については14日(本日)に一旦解除を検討する段階に入り、残り8都道府県についても来週21日に一旦検討をするとのことです。

まだまだ予断は許しませんが、少しずつ回復しつつあります。あともう少しの辛抱です!

 

カスタマーサポート通信でも、先週までは「セキュリティを強化して、遠隔ツールを使って、作業の合間には Trailhead でスキルアップ!」と、テレワーク環境を充実させるノウハウについてご案内をしてきましたが、そろそろ「通常運転」に戻る準備を始めるタイミングかと思われますので、Spring '20 新機能特集の最後に予告いたしましたとおり、「Salesforce Einstein AI」についての連載シリーズを始めさせていただきます。

(テレワーク特集の記事に関するご質問については、今月も引き続きお待ちいたしております!)

 

その前に情報の更新から。

先週の Trailhead 特集記事で、「認定資格の更新スパンは4ヶ月、以前の1年に比べて短くなった」とご案内いたしましたが、記事配信直後に「Trailhead 更新モジュールの提供スパンは年一回」に変更する旨アナウンスがされましたので、記事に追記をいたしました。

 

2020.04.28 「【テレワーク支援企画】 業務の合間に Trailhead でスキルアップしましょう」
https://csminfo.uhuru.jp/hc/ja/articles/900000746746

  

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【追記 2020.05.07】
Spring '20 より、全資格種別で「年一回の更新」に統一されました。(更新の期限も12ヶ月に延長されています。)
詳しくは Salesforce 公式サイトの案内をご参照ください。
http://tandc.salesforce.com/release-exam
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* Salesforce Einstein とは? - 「複雑なことをシンプルに」

 

Salesforce Einstein の話を始める前に、先ずは「AI = 人工知能」とは何か、から確認いたしましょう。

 

Wikipedia - 人工知能

 

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人工知能(じんこうちのう、英: artificial intelligence、AI〈エーアイ〉)とは、「『計算(computation)』という概念と『コンピュータ(computer)』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学(computer science)の一分野」を指す語。
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人工知能について本気で記述したら本一冊分くらいになってしまうので、極めて表層をなぞると、わかりやすいところでは将棋の  電王戦  でプロ棋士が対戦する将棋ロボットや、身近なところでは Amazon でショッピングの際に表示される「あなたへのおすすめ」、Apple のモバイルデバイスに組み込まれた音声アシスタント Siri、ロボット掃除機の行動パターン、エアコンの温度自動調節機能などが挙げられ、非常に多くの分野に人工知能は導入されています。

人工知能という概念自体は20世紀中ごろから存在し(起源は1956年の ダートマス会議 とされています)、1980年代中ごろから1990年代初頭にかけて一旦ブームが訪れますが(ファジィ制御全自動洗濯機や、ロールプレイングゲームの自動戦闘などが印象に残っています)、当時のテクノロジーレベルでは限度があり、ブームは次第に下火になりました。

現在の人工知能は、21世紀に入って確立された、ビッグデータ情報収集環境の整備と、より精度の高い機械学習メソッドの実現により、次のブームを迎え、今もなお進化を続けています。

高速インターネットの普及とデータストレージの大容量化がクラウドサービスを実現したことと経緯が近いですね。

(AI の歴史に関して、詳細について関心ありましたら各自でお調べください。。。)

 

Salesforce Einstein は、「Salesforce システムに組み込まれ最適化された」人工知能プログラムになります。

 

ビジネスに AI の力を - Salesforce Einstein
https://www.salesforce.com/jp/products/einstein/overview/

 

 

Einstein の名称は、ご存知「20世紀最高の天才物理学者」アルバート・アインシュタイン博士に由来します。
"Astro and friends" のキャラクターも、実際のアインシュタイン博士をコミカライズしたものになっています。

(余談ですが、アインシュタイン博士は自身に関するすべての知的所有権と著作権をイスラエルの国立ヘブライ大学に寄贈しており、Salesforce Einstein の名称およびキャラクターデザインは、ヘブライ大学の使用許諾に基づくものとなっています。)

 

Salesforce が自社サービスの組み込み AI の名称に "Einstein" を冠した理由は、博士の語録 「天才は複雑なことをシンプルにする」 に由来するものです。

 

Saleforce.com 公式ブログ
「ついに登場!Salesforce Einstein とは?Vol.1 すべてのお客様にAI(人工知能)を」
https://www.salesforce.com/jp/blog/2016/09/einstein-vol1-introducing.html

 

Salesforce Einstein によって提供されている諸機能は、いずれも「CRM 上の複雑なことをシンプルにする」ためにデザインされています。

どのような機能があるのか、ご一緒に見ていきましょう。

 

 

 

* Salesforce Einstein の諸機能

 

Salesforce Einstein により提供されている機能は以下の通りです。

  • Sales Cloud Einstein
    • 取引先および商談のインサイト
    • リードおよび商談のスコアリング
    • 売上予測
    • 活動キャプチャ
  • Einstein Discovery
  • Einstein 予測ビルダー
  • Einstein Next Best Action
  • Einstein ボット
  • Einstein Image Classification (Einstein Vision)
  • Einstein Voice (ベータ)

 

Sales Cloud Einstein は「AI により営業の生産性を向上する」機能です。

 

Sales Cloud Einstein - 営業のパフォーマンスを最大化
https://www.salesforce.com/jp/products/sales-cloud/features/sales-cloud-einstein/

 

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Sales Cloud Einsteinで最強の営業ツールを手に入れましょう。

* AIアプリで業務をスマート化
* メールの生産性アップで時間を節約
* 高度な分析でトレンドやインサイトを把握
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具体的な機能としては、「インサイトの提供」「リードや商談にスコアリングで優先順位をつける」「より進化した売上予測」「関連するメールを活動として紐づける」があります。

 

まず「インサイト」ですが、insight を直訳すると「洞察」や「気づき」となる通り、取引先や商談を「洞察」して「気づき」を与える機能となります。

取引先インサイトは、「Salesforce が指定したニュースサイト」から取引先に関するニュース記事を取得し、その中から「取引先企業の拡大に関する情報」「経営者の交代などリーダーシップの変革に関する情報」「合併や買収などに関する情報」を選別、優先度上位3件のニュースを取引先画面に表示するものです。

 

Einstein 取引先インサイト
https://help.salesforce.com/articleView?id=einstein_sales_account_insights.htm&type=5

 

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取引先が拡大しているのか、会社のリーダーシップに変化をもたらしているのか、合併や買収の話に関与しているのかなどのニュース関連のインサイトが最大 3 個のニュース記事でサポートされています。記事は信頼できる英語のニュースソースから取得されます。
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現時点では「英語のニュースソース」なので、日本のユーザには恩恵は薄いかもしれません。Trailblazer Community の Ideas で機能改善の後押しをするか、日本語ニュースソースへの対応を待ちましょう。

 

Localize the Account Insights content based on the user's country
https://success.salesforce.com/ideaView?id=0873A000000LmWLQA0

 

商談インサイトは、メール連携を設定し、活動キャプチャ(後述)を有効化することで、商談に関連付けられた活動を基に、次の3種類:「案件予測」「フォローアップアラーム」「重要な瞬間」の通知を商談の「インサイト」関連セクションで受信します。

メールのやりとりに「商談成立の見込み有り」とみなされる文言が含まれたタイミングでアラームを発信する、といった機能と考えられます。

 

Einstein 商談インサイト
https://help.salesforce.com/articleView?id=einstein_sales_opportunity_insights.htm&type=5

 

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商談について関連する更新情報を取得し、さらに多くの案件成立に結び付けられるようにします。商談インサイトには、成立の可能性が高い商談についての予測、フォローアップのアラーム、商談に関する重要な瞬間が発生したことを示す通知が含まれます。
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リードと商談のスコアリングは、機械学習により習得された過去の事例と類推する形で、進行中のリードと商談にスコアを付与し、優先度の高いリードと商談を営業担当者に提供します。

 

Einstein リードスコアリング
https://help.salesforce.com/articleView?id=einstein_sales_lead_insights.htm&type=5

 

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Einstein リードスコアリングは、データサイエンスと機械学習を使用して、ビジネスにおけるリードの取引開始パターンを検出します。このパターンに基づいて、Einstein が現在のどのリードを優先すべきかを予測します。
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Einstein 商談スコアリング
https://help.salesforce.com/articleView?id=einstein_sales_opportunity_scoring.htm&type=5

 

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あなたとチームが商談に優先度を設定して、いっそう多くの商談を成立させるために、人工知能を活用します。各商談には 1 ~ 99 のスコアが付けられ、商談レコードとリストビューで使用できます。
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Einstein 売上予測は、Sales Cloud 標準の売上予測機能に対して「推測作業」の部分を AI に委ねることで、精度を上げて生産性を向上するというものです。

 

Einstein 売上予測を使用したよりスマートなパイプラインの作成
https://help.salesforce.com/articleView?id=einstein_sales_forecasting.htm&type=5

 

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売上予測から推測作業を取り除きましょう。Einstein 売上予測は人工知能 (AI) テクノロジを使用して、売上予測の確実性と見通しを改善します。売上予測の精度を上げ、売上予測を取得し、営業チームの進捗状況を追跡します。
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Einstein 活動キャプチャは、メールおよびカレンダーと Salesforce を同期させることで、メールとカレンダーの行動が自動で取引先や商談に関連付けられて活動タイムラインに表示されるようになる機能です。

先述した商談インサイトは、活動キャプチャで取り込まれたメールを AI が解析して、商談成立や確度向上の兆候を検知する機能になります。

 

Einstein 活動キャプチャ
https://help.salesforce.com/articleView?id=einstein_sales_aac.htm&type=5

 

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Einstein でメールとカレンダーのアプリケーションの Salesforce との同期を維持できるようにします。これで、販売などのより重要な作業に集中できます。Einstein 活動キャプチャを使用すると、関連する取引先、取引先責任者、契約、リード、商談、見積レコードの活動タイムラインに、送受信したメールと行動が自動的に追加されます。さらに、取引先責任者および行動が接続済みアカウントと Salesforce 間で同期されます。
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Sales Cloud Einstein の詳細については、今後の本シリーズで取り上げる予定です。

 

Einstein Discovery は、機械学習により過去のデータを分析し、導き出されたパターンを現在のデータに適用させることで、洞察されたストーリーに基づいた予測や推奨を提供する機能です。

 

Einstein Discovery での説明、予測、おすすめ
https://help.salesforce.com/articleView?id=bi_edd.htm&type=5

 

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Einstein Discovery は、精巧なソフトウェアと統計モデルを構築することなく、データ内の関連する事実とテーマを明らかにします。先入観のない説明、予測、おすすめが生成されます。
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一方、Einstein 予測ビルダー は、Salesforce システム管理者向けにチューンアップされた「コーディング不要のカスタム AI」になります。

データ分析の専門家向けの色合いが強い Einstein Discovery に対し、よりシンプルな操作性で(インターフェースは Lightning Experience そのままです!)、AI の操作経験を持たない Salesforce ユーザの「はじめての Einstein」としては最適だと言えます。

 

Einstein 予測ビルダー
https://help.salesforce.com/articleView?id=custom_ai_prediction_builder.htm&type=5

 

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Einstein 予測ビルダーは、システム管理者向けのカスタム AI です。標準の Einstein アプリケーションが使用事例に適さないときにコードの記述方法がわからなくても、問題ありません。ポイント。クリック。予測するだけです。
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Einstein 予測ビルダーの運用例、および Einstein Discovery との相違点についても、本シリーズの今後の記事で取り上げる予定です。

 

Einstein Next Best Action は、推奨するアクションを自動で表示する機能です。

例えば、顧客からの問合せがあった際に、問合せの内容にクレーム的な文言が検知された場合、顧客の属性(「ファン、中立、アンチ」など)を考慮し、割引チケットの配布を「推奨アクション」として表示する、といったことを、専用のビルダー(「Strategy Builder」)を用いて構築していきます。

 

Einstein Next Best Action
https://help.salesforce.com/articleView?id=einstein_next_best_action.htm&type=5

 

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Einstein Next Best Action で適切なおすすめを、適切なタイミングで、適切なユーザに表示します。一意の条件に合わせて調整した、ユーザへの提案とアクションを作成して表示します。
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Einstein ボット は、以前の Service Cloud の記事でも簡単に触れましたが、「よくある問合せ」を人間ではなくプログラム(ボット)に対応させることで、サービスエージェントの負担を軽減させるためのものです。

 

2020.02.07 「知ってるようで知らない Service Cloud:(4)顧客がケースを登録するチャネルにどのようなものがあるか確認する」
https://csminfo.uhuru.jp/hc/ja/articles/900000204343

 

実際にサポートデスクへの問合せは類型化可能なものが少なくなく、それらの対応を自動対応させることができれば、サービスエージェントは大幅に生産性を向上させることができます。

Einstein ボットは、自動対応を制御し、AI によって柔軟な対応を実現します。

 

Einstein ボット
https://help.salesforce.com/articleView?id=bots_service_intro.htm&type=5

 

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Einstein ボットを構築および管理して、サービスエージェントの負荷を軽減します。ボットがよくある要求を処理している間に、エージェントはより複雑な問題に取り組むことができます。また、ボットは事前チャット情報を収集することで、エージェントの時間を節約できます。
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Einstein Image Classification は、いわゆる画像認識機能です。

最小限のコーディング、もしくはクリック&タイプのみで、Sales Cloud などの Salesforce CRM に画像認識の機能を組み込むことができます。

 

Salesforce 公式ブログ
「2017 Salesforce Einsteinのカタチ Vol.1 Einstein Visionが登場 画像認識技術がより身近に」
https://www.salesforce.com/jp/blog/2017/03/einstein-ai-2017-vol1.html

 

Trailhead で画像認識を構築するプロジェクトが提供されています。
関心がございましたら是非トライしてみてください。

 

クイックスタート: Einstein Image Classification
https://trailhead.salesforce.com/ja/content/learn/projects/predictive_vision_apex

 

Einstein Voice は、自動音声機能です。

営業担当者はスマートフォンに喋った内容を活動として記録したり、条件に該当する商談を声だけで特定して表示することが可能になります。

さらに Einstein ボット機能と組み合わせることで、Apple の Siri や Amazon の Alexa のような音声アシスタントを自前で構築することができるとのことです。

こちらは現在ベータリリース(申請が必要)となっており、一般にはまだ提供されていません。

 

Einstein Voice Assistant
https://www.salesforce.com/jp/products/einstein/einstein-voice/

 

機能をひととおり挙げただけでもこのボリュームです。

それぞれの内容を深掘りしたら半年くらい掛かりそうなので、さしあたっては「Sales Cloud Einstein」「Einstein 予測ビルダー」と、可能でしたら「Einstein Next Best Action」を、詳細記事として次週以降取り上げさせていただきます。

 

 

 

* Salesforce Einstein の留意点 - 人工知能は「魔法の箱」ではない

 

Salesforce Einstein の最大の利点は、「AI を扱ったことが無い Salesforce ユーザが、ノンコーディング、もしくは最小限のコーディングにて、インテリジェントな AI 機能を利用できる」という点です。

但し、Salesforce Einstein は、~他の AI がそうであるように~ 決して「何もしないでも勝手に動いてくれる」ものではありません。

AI が行動するパターンについては、ユーザが定義する必要があります。

冒頭で「現在の人工知能は、ビッグデータ環境の整備と進化した機械学習により大きく進化した」と述べましたが、「機械学習」こそが AI の精度を左右するといっても過言ではありません。

 

Sales Cloud Einstein におけるリードや商談のスコアリングを例にすると、「過去の膨大なリードや商談のデータを Einstein に学習させ、どの項目値を分析の指標とするかを適切に定義することで、現在のデータに適用した際に精度の高い分析結果が提示される」ということになります。

AI の精度を高めるために重要な点は次の二つです。

 

「より多くのデータを」「より偏りなく」 AI に学習させる

 

「より多くのデータを」については、Einstein 各機能ごとに「最少データ量条件」が定義されています。

例えば Einstein インサイトについては「30以上の法人取引先、過去6か月間に20件以上の完了商談」「過去6ヶ月の完了商談の存続期間の中央値が8日以上」が最低条件になっています。

 

Einstein 商談および取引先インサイトの設定に関する考慮事項
https://help.salesforce.com/articleView?id=einstein_sales_insights_considerations.htm&type=5

 

「より偏りなく」については、「過去データのどの項目をより重要視するか」の定義を適切に行うことが重要になります。

注視項目の定義を適切に行えないと、それは「バイアス(偏り)」となり、AI の導き出す分析結果が意図しないものとなってしまいます。

偏りのない AI の構築は、管理者の責務です。

Trailhead の Einstein トレイルにも、AI 管理者が偏りのないアルゴリズムを作成することがいかに重要かを取り上げたモジュールがあります。

 

Trailhead モジュール「人工知能の責任ある作成」
https://trailhead.salesforce.com/ja/content/learn/modules/responsible-creation-of-artificial-intelligence

 

Einstein AI は決して「魔法の箱」ではありません。最終的なコントロールは、ユーザの手に委ねられています。

しかしながら、今までは高度なデータサイエンティストのスキルが無ければ扱うことができなかった人工知能のテクノロジーが、AI の知見が無い一般ユーザの手が届く範疇にまで降りてきたことは、大きな福音だと思います。

 

次週以降、Salesforce Einstein の具体的な設定と挙動について、いくつかのサービスを通じてご案内させていただきます。

 

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まだまだ予断は許さない状況ですが、緊急事態宣言に伴う在宅指示にもそろそろ先が見えてきました。

在宅指示が解除され、元の勤務体系に戻った際、「この期間に何を蓄積したか」が重要になってくると思われます。

ここ10年でクラウドサービスが働き方を劇的に変えたように、次の10年は人工知能が「ゲームチェンジャー」になるのではと思われます。

せっかくの機会ですので、これからの数週間、Salesforce Einstein をめぐる冒険にお付き合いの上(私自身ほぼ未知の領域です!)、蓄積した知見を共有いただければ幸いでございます。

 

今後ともウフル カスタマーサポートを引き続きご愛顧いただきますよう、何卒よろしくお願い申し上げます。


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