イベント

セールスフォース・ジャパン、AIサービスの日本での提供時期などを発表

Salesforce World Tour Tokyo基調講演レポート

 株式会社セールスフォース・ジャパンは、6月11日・12日の2日間、「Salesforce World Tour Tokyo/CRM + AI + Data + 信頼 の力でビジネス成長の未来を切り拓こう」を開催した。

「CRM + AI + Data + 信頼 の力でビジネス成長の未来を切り拓こう」がテーマ

 2日間にわたってさまざまな講演や事例紹介などが行われたが、11日に開催された基調講演には、代表取締役会長兼社長である小出伸一氏が登壇し、SalesforceのAI「Einstein」の最新動向に触れたほか、ソニー・ホンダモビリティ、ふくおかフィナンシャルグループなどの活用例が紹介された。

 Einsteinの最新動向では、提供時期が明らかになっていなかった日本語版の提供開始時期が発表された。CRMのための対話型AIアシスタント「Einstein Copilot」の日本語対応ベータ版を2024年10月から提供開始する予定となっており、2024年後半に日本語で利用できるサービスが出てくる見通しだ。

 また、ユーザーとして登壇したふくおかフィナンシャルグループは、グループ全体で複数のSalesforce製品を導入し、グループ横断の情報基盤として活用していくことを発表した。

AIをビジネスに活用するAI Enterpriseへ5つのステップで移行を

 今回のイベントの狙いについて小出会長は、「今回のカンファレンスのタイトルは、Welcome to the AI Enterprise・データがビジネスの未来を切り拓くというテーマで、AI企業の変革というテーマで議論を深めていきたい。2日間と短い時間ではあるが、皆さまのAIトランスフォーメーションのヒントやインスピレーションをお持ち帰りいただければ」と冒頭に説明した。

セールスフォース・ジャパン 代表取締役会長兼社長の小出伸一氏

  Salesforce2016AIEinsteinAI 

 AIEinsteinEinstein使AI2.51AI 

 AIAI4AIAIAIAI 

 AIAIAI使AIAI 

 調72使使使90AI使AI 

 調 
ビジネス向けのAIを実現するための課題

 またSalesforceを活用し、AIをビジネスに活用するAI Enterpriseに変革していくためには次の5つのステップが必要になると説明する。

(1)Customer360の構築
(2)データを統合する
(3)AIと働く環境を構築
(4)AIによるデータ分析
(5)信頼できるAIを実装

AI Enterpriseへ変革する5つのステップ

  1Customer360Salesforce 

 AIAISales CloudAIService CloudAIMarketing CloudAICommerce CloudAISlackAITableauAI 
Customer360

 産業別クラウドであるIndustry Cloudについても、AI連携を進めていく。

 「AI企業へとトランスフォームするためには、信頼できるAIをサポートするプラットフォームが必要となる。そこで我々が提供するのがEinstein Platform。Einstein Platformは、統合型でインテリジェンス指向であり、対話型AIを組み込んでいく」と、AIによる企業変革を全面的にサポートしていくことを強調した。

明らかにされていなかった各サービスの日本語版登場時期が明らかに

 続けて米本社のVPでプロダクトマーケティング担当のサンジャナ・パルレカー氏が登壇。データ統合について説明を行った。

米Salesforce VP, Product Marketingのサンジャナ・パルレカー氏

 AI Enterpriseを目指す2つ目のステップとなるのがデータ統合。パルカレー氏は、「調査によれば、企業のデータの72%が分断されている」とアプリケーションごとにデータが分断され、利用が難しくなっている現状を指摘した。

 その状況を変えるものとして、Salesforceが提供するハイパースケールデータエンジン「Data Cloud」によって状況を変えていくとアピールした。「Data Cloudによって、複雑な導入手続きなしに、分断されていたデータを活用できるものへと変えていく」。

 社内にあるあらゆるデータをData Cloudに接続し、これまでAI活用に利用できなかったデータもマッピングすることで活用できるデータへと変換する。「Data Cloudを導入することで、企業はAIを戦略的に活用するAI Enterpriseへと転換をはたすことができる」とした。

Data Cloudの仕組み

 また、企業がAIを活用していく際に協業できるパートナーの拡充も行う新しい仕組み、「Zero Copy Partner Network」がスタートした。この仕組みは、米国で4月25日に発表されたもので、Salesforce Data Cloudとのセキュアで双方向のゼロコピー統合を構築し、Salesforce Einstein 1 Platform全体でデータを活用できるようにするための、テクノロジーおよびソリューションプロバイダのグローバルエコシステムとなっている。

 パートナーには、「Zero Copyテクノロジーパートナー」、「導入支援SIパートナー」、「データエコシステムパートナー」の3種類のパートナーが存在し、企業のAI導入を支援していく。

Zero Copy Partner Network

 さらに、これまで日本語版の提供開始時期が明らかになっていなかった、CRMのための対話型AIアシスタント「Einstein Copilot」は、日本語対応ベータ版を2024年10月に提供開始予定であると発表した。「Copilotに関しては、今後、すべてのCloudに搭載し、より効率的なビジネスにつながるよう進めていく」(パルカレー氏)。

Zero Copy Partner Network

  AISalesforceCRMEinstein Trust Layer 

 CRMCopilot in Slack202410SlackSales ElevateSlack AIRecord Channels20251 
SlackでAIを使った働き方へ

 分析に利用するTableauは、いつでも、どこでもAIがインサイトある分析を実現する「Tableau Pulse」を2025年1月末までに日本語対応予定となっている。「Einstein Copilot for Tableau」は2025年7月末までに日本語対応予定だ。これが提供されるようになると、データ準備から可視化までの時間を圧倒的に短縮できるという。

Tableau Pulse

 予測とアクションを自動化する「Einstein 1」は、プロンプトビルダーを提供開始しており、この後さらにコパイロットビルダーを2024年10月に提供開始予定で、モデルビルダーは提供開始している。自動化についても、ノーコード、ローコードで実践していく。

ソニー・ホンダモビリティ、ふくおかフィナンシャルグループの2社が導入企業として登壇


  調2 

 SalesforceAFEELA 

 CEOAFEELASalesforce 

 AB調 

 2026 
ソニー・ホンダモビリティの事例

 ふくおかフィナンシャルグループは、会場で流れた企業紹介ビデオで、Salesforce導入の狙いを次のように説明した。

 「ふくおかフィナンシャルグループは、明治10年から約150年にわたり地域とともに成長をさせていただいてきた。融資するのが仕事だと思っていない。お客さまの事業の成長にコミットすることが仕事だと考えている。AIを活用することによって、お客さまに対して高い価値を提供できる、そんな世界が実現できると期待している。グループ内のいろんな種類のデータを一元化できて、かつ営業現場で行われていることを見える化できる。これを実現できるのがData Cloudだと期待している」と前置き。

 「お客さまが今何に関心があるか、次に何をしたらいいか、必要なタイミングでアクションを起こすことができるようになる。対話型AIアシスタントを社員が使うことで、稟議(りんぎ)書を書き、スムーズな提案書の作成、スピーディな提案に結びつけることができるんじゃないかと思っている。セールスフォースにAIとデータの力が加わることによって、事務処理の時間を圧倒的に削減し、空いた時間をお客さまとのコミュニケーションに使っていくことができるようになる。お客さまから聞き出した課題を持ち帰って回答ではなく、その場で答えることができるようになる。我々のヒューマン力を高めるものだと考えている」。

 また取締役社長の五島久氏は、会場で、グループ全体のデータ基盤としてSalesforceを採用した背景として、「一言で言うと、攻めと守りの機能が充実していること。攻めとは、やはり私たちはサービスを提供する営業会社でもある。営業担当者はデータが集約されたプラットフォームを活用して、営業展開を行う。守りとしては、企業の中に存在するデータをしっかり集約し、業務を効率化していく。それから、グループ間で情報連携をすることも導入の背景となっている。私たちのグループには、5つの銀行とさらに関連会社がある。全社のデータをしっかり統合していく。これによってお客さまに幅広い解決策、ソリューションを提供できるようになる。さらに開発者にとっても、ローコード、ノーコードも活用しながら、内製化が進みやすくなるというメリットがある。銀行として欠かせない、信用、信頼を守るためのセキュリティレベルがあることも選択理由となった」と説明した。

ふくおかフィナンシャルグループの事例