Agentforce Builder: Salesforceで最初のAIエージェントを構築する
今年Salesforceエコシステムに注目してきたなら、会話がAIエージェントへと強くシフトしていることをすでに知っているはずです。チャットボットでもなく、コパイロットでもなく、実際の作業を処理できる自律的なエージェント — 返品処理、リードのクオリファイ、顧客質問への回答 — を、人が常に付き添うことなくこなせます。
そしてSpring '26リリースで新しいAgentforce Builderが正式提供開始となり、これらのエージェントを構築することは、Salesforceの管理者や開発者なら誰でも実際にできることになります。私はここ数週間、それに手を出して実際に取り組んできたので、実際にどう見えるかを解説します。
Agentforce Builder とは正確には何ですか？
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のローコードツールです。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、どのように振る舞うべきか、ユーザーにどこで表示されるかを定義する中央の作業空間と考えてください。
新しいバージョンの最大のポイントは、従来のビルドとテストのループを1つの会話型作業空間に集約することです。以前はエージェントを1か所で設定し、テストパネルに移動してから戻って調整していました。今ではすべてが統一されており、ドラフト作成、テスト、文脈の切替なしで改良できます。
Agentforceの文脈で「topics（トピック）」や「actions（アクション）」といった用語に慣れていない場合、salesforcedictionary.comにはSalesforce固有の用語のしっかりとした用語集があり、すぐに理解を深めるのに役立ちます。
構築ブロック: トピック、指示、アクション
Builderを開く前に、すべてを動かす3つの基本概念を理解しておくと役立ちます。
Step 5: 会話プレビューでテストする これは新しい Builder の私のお気に入りの部分です。プレビュー画面では、エージェントとリアルタイムでチャットできます。エッジケースを投げてみてください。設計されていない内容を尋ねてみてください。裏側のパネルには、各応答においてエージェントが使用したトピック、アクション、推論が正確に表示されます - デバッグに非常に役立ちます。
エージェントスクリプト: すべてを変える機能
新しい Agentforce Builder の中で最も重要な追加機能をひとつ挙げるとしたら、それは Agent Script です。
純粋なLLM駆動のエージェントには次の問題があります。創造的ですが、予測不能です。自然言語で指示を書き、モデルが毎回正しく解釈してくれることを期待します。請求紛争や医療に関する問い合わせを扱う顧客向けエージェントにとって、「希望」は戦略にはなりません。
Agent Script は、自然言語の指示と並行して決定論的なロジックパスを定義できるようにすることで、これを解決します。アクションを順に連ね、条件分岐（if/else）を追加し、状態を格納する変数を使用し、エージェントがトピック間を切り替えるタイミングを正確に制御できます。
肝心なのは、どちらか一方のアプローチを選ぶ必要がないということです。会話タスクには自然言語を使い、顧客の挨拶、意図の理解、解決の要約を行い、絶対的な予測可能性が求められるビジネス上の重要な経路では Agent Script に切り替えることができます。
Canvas ビューもこれを視覚的に表現します。あなたのスクリプトは、展開・並べ替え・編集が可能なブロックとして表示されます。条件分岐のような一般的なパターンを追加するには / を、トピック、アクション、変数を参照するには @ を使用します。Flow を作ったことがあるなら、その視覚的な比喩は馴染み深く感じられるでしょう。
プロコード体験を望む Salesforce 開発者の方には、完全な構文サポートを備えたコードエディタで直接 Agent Script を書くこともできます。Salesforce 開発者ドキュメント には完全なリファレンスがあり、salesforcedictionary.com のようなサイトは、Salesforce エコシステムにおけるエージェント型AIに関する語彙の成長を追跡するのに役立ちます。
私が見た共通の間違い（そしてそれを避ける方法）
Agentforce Builder を使って作業し、同じことをしている他の管理者と話した後、いくつかのパターンが繰り返し現れてきます。
指示があまりにも広すぎる。 「顧客からの問い合わせを処理する」は指示ではなく、願いです。分解してください。どのような問い合わせの種類ですか？エージェントはどのデータを確認すべきですか？エスカレーションの閾値は？ より具体的であるほど、エージェントのパフォーマンスは向上します。
Data Cloudのセットアップをスキップする。 私は、Agentforceを有効化し、美しいエージェントを構築して展開し、顧客のアカウントについて基本的な質問に答えられない理由を不思議に思う人を見てきました。Data Cloudのグラウンディングは任意ではありません。それがエージェントに統一された顧客プロファイルへのアクセスを提供します。
エッジケースをテストしていない。 エージェントは正常系をきちんと処理します。問題となるのは奇妙なケースです - 同じメッセージで2つの異なる注文について顧客が尋ねるケース、会話の途中で言語を切り替える人、2つのトピックにまたがる質問 - それがエージェントをつまずかせるでしょう。Conversation Previewを積極的に活用してください。
エージェントを展開する場所
テストに満足したら、Agentforce Builderを使って複数のチャネルへ展開できます。現在私が本番環境で見かける最も一般的なものは、ウェブサイトの埋め込みチャットウィジェット、Slack（特に内部向けエージェントに有用）、およびあなたのセールスまたはサービス担当者を支援するエージェント用のSalesforce CRM内への直接統合です。
ビルダーからのデプロイプロセスは直感的です - チャンネルを選択し、見た目とエントリポイントを設定して公開します。Salesforceのデプロイメント用語とベストプラクティスの分かりやすい解説については、salesforcedictionary.com が最新の参照を維持しています。
今後の展開
ここでの変化のペースは速いです。Agentforce Voiceはすでに金融サービスのユースケースに利用可能で、ChatGPTの統合はオープンベータ段階、Agentic Enterprise Searchはエージェントを200以上の外部データソースに接続しています。まだ構築を始めていないなら、今こそ始める絶好の機会です。
まずは小さく始めましょう。1つの明確に定義されたユースケースを選択してください - たとえば注文状況の照会を扱うサービスエージェントなど。動作するようにして、パターンを学び、それから拡張していきましょう。
あなたが何を作っているのか、ぜひ聞かせてください。ユースケースやセットアップ中に直面した質問を、下のコメント欄に入力してください。
