Agentforce Builder: SalesforceでAIエージェントを構築する方法

Salesforceを最近注視していれば、おそらく「Agentforce」という言葉が至る所で現れるのに気づいているでしょう。そして正直なところ、今回はただの誇張ではありません。2026年2月に一般提供が開始された新しいAgentforce Builderは、Salesforce内でAIエージェントを作成する本当に異なる方法であり、思っているよりもはるかにアクセスしやすいです。

ここ数週間、それに手を出して実際に触ってきました。この記事では、このツールを使ってエージェントを構築する実際の様子を案内します。Apexを一行も書いたことのない管理者でも、VS Codeに住んでいる開発者でも、ここにはあなたのための何かがあります。

Agentforce Builder とは、正確には何ですか？

方法に入る前に、まず「何」をはっきりさせましょう。Agentforce Builder は、AIエージェントを作成・テスト・デプロイするための Salesforce の統合ワークスペースです。エージェントが何をするか、どのデータにアクセスできるか、そして問題をどのように推論して解決するかを定義するコントロールセンターのようなものと考えてください。

The old way of setting up agents felt scattered - you'd configure topics in one place, add actions somewhere else, then jump over to test things in yet another screen. Agentforce Builder collapses all of that into a single interface. You can start with a conversational AI assistant that helps you scaffold your agent, then switch to a visual canvas for fine-tuning, or drop into a script view if you want full control.

It's built on top of the Atlas Reasoning Engine, which is the brain behind how Agentforce agents think. Atlas doesn't just match keywords to responses. It analyzes what a user actually wants, figures out what data it needs, and executes multi-step actions to get the job done. If you want to understand more about how Atlas and other Agentforce terms work, salesforcedictionary.com is a solid resource for looking up Salesforce-specific terminology.

Three Ways to Build: Pick Your Style

One of the smartest things Salesforce did with Agentforce Builder is giving you three different ways to work, all within the same tool.

Canvas View

This is the default when you create a new agent. Canvas view turns your agent's logic into visual blocks that you can read at a glance. If-then conditions, data lookups, action steps - they all show up as expandable cards. You don't need to understand scripting to use Canvas view. It's really built for admins and business analysts who want to assemble logic patterns quickly.

You can drag things around, expand blocks to see what's underneath, and use quick-action shortcuts to add new steps without typing much. For straightforward agents - think a service bot that handles password resets or order status checks - Canvas view gets you there fast.

Script View

For those of you who want more precision, Script view gives you access to Agent Script, a new high-level scripting language designed specifically for defining agent behavior. Agent Script lets you combine deterministic logic (do exactly this when X happens) with natural language prompts (use your best judgment to respond to the customer).

This hybrid approach is pretty powerful. You get the reliability of hard-coded business rules where you need them, plus the flexibility of LLM reasoning where it makes sense. For example, you might script a strict escalation path for billing disputes but let the agent freestyle a bit when answering general product questions.

AI-Assisted Building

Here's where it gets interesting. You can literally have a conversation with the Builder's AI assistant to scaffold your agent. Describe what you want in plain English - "I need an agent that helps customers track their shipments and handles return requests" - and it generates the initial structure for you. Topics, instructions, suggested actions, the works.

From there, you refine. It's not going to build a production-ready agent from a single sentence, but it gives you a massive head start. I've found it especially useful when I'm prototyping ideas quickly.

Setting Up Your First Agent: A Practical Walkthrough

Let's get concrete. Here's what the process actually looks like when you sit down to build an agent.

Step 1: Open Agentforce Builder. Navigate to Setup, search for "Agents," and click New Agent. You'll land in Canvas view by default.

Step 2: Define your agent's role. Give it a name and a description of what it does. Be specific here - this description helps the Atlas Reasoning Engine understand your agent's purpose, which directly affects how well it performs.

Step 3: Create Topics. トピックは基盤です。各トピックは、エージェントが処理できるリクエストのカテゴリを表します。サービスエージェントには「注文状況」「返品」「アカウント変更」といったトピックがあるかもしれません。各トピックごとに、エージェントにそのカテゴリのリクエストをどう処理するかを指示する自然言語の指示を書きます。

Step 4: Add Actions. アクションとは、エージェントが実際に実行できることです - Flowを実行する、Apexクラスを呼び出す、レコードを照会する、メールを送る。各リクエストのタイプに対してエージェントが利用できるツールを知るように、アクションをトピックにマッピングします。

Step 5: Connect Knowledge. これは Spring '26 リリースで新しく追加されました。エージェントは現在、割り当てられたデータライブラリから情報を引き出すことができるため、レコードデータだけでなく、ナレッジベースの記事、ドキュメンテーション、その他の非構造化コンテンツを参照できます。

Step 6: プレビューでのテスト。 これが私の大好きな部分です。プレビュー機能はモックデータを使って会話をシミュレーションできるので、組織がクリーンなままになります。各ステップでエージェントが何を考えているのか、どのデータを引っ張ったのか、どのトピックに一致したのか、なぜ特定のアクションを選んだのかを正確に見ることができます。その透明性はデバッグを非常に容易にします。

もしこれらの用語のいずれかが馴染みがない場合は、Salesforce辞書 が「トピック」「アクション」「Flows」などの概念を平易な言語で解説します。

エージェントスクリプトの特徴

エージェントスクリプトについて1分ほど触れたいと思います。これは真に新しく、理解する価値があります。Apex ではありません。Flow でもありません。独自のもので、ローコードとプロコードの間に位置する軽量なスクリプト言語として設計されています。

Agent Script は条件付きロジック、ループ、変数の代入、自然言語の指示ブロックをサポートします。次のようなものを書くことができます：

IF customer.tier == "Enterprise" THEN
  INSTRUCT "このリクエストを優先してください。温かく、協議的なトーンで。"
  EXECUTE escalation_flow
ELSE
  INSTRUCT "このリクエストを標準のサポート手順で処理してください。"
  EXECUTE standard_support_flow
END

INSTRUCT ブロックは LLM が実際に機能する場です - あなたの自然言語ガイダンスを取り、それを会話に適用します。EXECUTE ブロックは、決定論的なビジネスロジックを発動します。二つを組み合わせることで、予測可能で適応性のあるエージェントを作り出せます。これこそが企業が求めるものです。

現場の知恵

過去数週間にわたりいくつかのエージェントを構築した後、私が初日から知っておきたかったと思うことをここに挙げます。

最初は狭く絞って、次に拡張します。 すぐにあらゆることを処理できるエージェントを作ろうとしないでください。1つのトピックから始めて、うまく動くようにしてから、さらに追加します。あまりにも多くの無関係なことを同時に扱おうとするエージェントは、どのトピックにマッチさせるべきか混乱しがちです。

新しい新入社員をオンボーディングするかのように指示を書いてください。 エージェントに与える自然言語の指示は非常に重要です。トーン、エスカレーションの基準、エージェントがすべきでないことを明確にしてください。曖昧な指示は曖昧な動作につながります。

プレビュー機能を徹底的に活用してください。 ハッピー・パスだけをテストするのではなく、エージェントに奇妙で話題外の質問を投げかけてください。あいまいさをどう扱うかを確認します。プレビュー機能の推論概要は、エージェントがなぜその行動を取ったのかを理解するうえでの最良の味方です。

ガードレールに注意を払ってください。 Agentforce には Einstein Trust Layer が含まれており、データマスキングや有害性検出などを扱います。デフォルトで有効になっているものと、特定のユースケースに合わせて設定する必要があるものを理解しておいてください。

接続済みアプリの移行を注視してください。 外部統合を扱う場合、Spring '26 では接続済みアプリを外部クライアントアプリへ移行していく予定です。後で慌てるよりも、今すぐ移行計画を立ててください。

これからの展望

Salesforce は Agentforce の展開を止めていません。Spring '26 リリースには Setup 用の Agentforce（ベータ版）も導入され、管理者が組織を設定するのを支援するため、Setup メニュー自体に AI エージェントを配置します。さらに金融サービスなどの産業向けの Agentforce Voice や、AppExchange に新たに登場している Agent Marketplace では、一般的なユースケース向けの事前構築エージェントを入手できます。

方向性は明確です。Salesforce は、各組織がビジネスの異なる部分を処理する複数の専門エージェントを稼働させることを望んでいます。そして、Builder がこれをこれほどまでに手頃にしたことで、その未来は多くの人が気づくよりもはるかに近づいています。

これから始めるなら、Trailhead を活用することをお勧めします。Agentforce Builder の基本についてすでに信頼できるモジュールが用意されています。Salesforce の用語と概念を素早く調べるには、Salesforce辞書 が常に便利なブックマークです。

Agentforce Builder で何を作る予定ですか？ 下にコメントを残してください。どのユースケースに最初に取り組んでいるのか、私も気になります。