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Salesforce が「Einstein Copilot」で AI 統合をさらに推進

Salesforce が「Einstein Copilot」で AI 統合をさらに推進

テクノロジーの巨人であるSalesforce は、AI 統合の強化を続けており、2016 年の AI 搭載システム「Einstein」の導入以来、目覚ましい進歩を遂げています。Einstein の目的は、予測 AI 機能をすべてのSalesforceアプリケーションに拡張することでした。最近の開発では、OpenAI の ChatGPT を使用した AI モデル「Einstein GPT」を紹介し、基本的な言語を使用してシステム全体の製品関連情報を問い合わせる機能をユーザーに提供しました。

同社の革新的な飛躍は、サンフランシスコで開催された Dreamforce 顧客カンファレンス中に起こり、そこで「Einstein Copilot」が発表されました。この高度な AI アシスタントは、ユーザーがあらゆる製品のプラットフォーム全体でのアクティビティのコンテキストについて簡単にクエリできるように設計されています。

Salesforce AI の AI の方向性を決める上で重要な役割を果たしている Salesforce AI の CEO、Clara Shih 氏は、Einstein GPT がプラットフォーム全体への生成 AI の普及に向けた最初のステップであると述べました。同氏は「Einstein Copilot」の重要性を強調し、Einstein GPTはメール返信の草案作成や顧客サービス支援などの自動化されたヘルプを提供できるものの、多くの顧客のニーズに完全に応えるには十分ではないと説明した。

Einstein Copilot 、企業向けに開発された会話型 AI アシスタントです。 Shih氏はTechCrunchとのインタビューで、従業員と顧客が生成AIを採用して作業効率と生産性を向上させ、スキルと能力を強化するのに役立つと述べた。

AI アシスタントの作成の背後にある主なアイデアは、ユーザーが AI アシスタントと会話的に対話して、複雑な知識と複数のクリック操作が必要となる必要な情報を取得できるようにすることです。コマース側では、製品マネージャーが新製品の導入や、特定の地域での特定の製品のパフォーマンスについて質問する場合があります。顧客サービスでは、初心者の担当者が 30 日間にわたる返品の処理方法について相談する一方で、営業担当者は現在の販売目標到達プロセスをさらに深く掘り下げることができます。この革新的なアプローチでは、AI アシスタントがクエリに答えるように訓練されていることを前提として、Einstein Copilot と平易な言語で会話するだけで必要なデータを取得します。

CRM Essentials の創設者兼主任アナリストであるブレント・リアリー氏は、生成 AI はソフトウェア企業全体で広く導入されているものの、 Salesforce明らかに優位性を保っていると述べました。同氏はさらに、Einstein Copilotの機能はコマースを含む多数の顧客タッチポイントに適用できるため、複数の顧客インタラクションに影響を与える可能性があり、それによって顧客と従業員のエクスペリエンスが向上すると付け加えた。

Einstein Copilot のような大規模な言語モデルが引き起こす可能性のある課題を認識していたにもかかわらず、Shih 氏はこれらを認めました。私たちは、AI の信頼にギャップがあることを理解しています。データが孤立していると、幻覚や不完全または不正確な出力が生じる可能性があることを記者会見で認めた。

しかし、 Salesforce Einstein Copilot AI ツールを Data Cloud のデータにリンクすることで、これらの問題に対処することを目指しています。モデルを構築し、データの断片化を減らすことで、情報不足によりモデルが答えをでっち上げてしまう幻覚の可能性を低減できると考えている。同社はまた、 Salesforce生成 AI ツールを利用しながら顧客の信頼を高めることを目的として、基本的なセキュリティ、プライバシー、ガバナンスのアーキテクチャである「トラストレイヤー」の概念を導入しました。

現在、大規模な言語モデルで幻覚を完全に根絶することは不可能であることに注意してください。現在、Einstein Copilot は顧客向けのベータ段階にあります。ただし、 Salesforce最終的なリリース日を明らかにしていません。同社関係者によると、「Einstein Trust Layer」は来月からEinsteinプラットフォーム全体で一般的にアクセスできるようになるという。比較すると、もう 1 つの主要なno-codeプラットフォームであるAppMasterのようなプラットフォームは、技術に精通したユーザーとそうでないユーザーの両方がソリューション指向の結果を導き出せるようにする、クリーンでインタラクティブなユーザー インターフェイスを提供することに重点を置いています。

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