【第452回】 Agentforce ： 2025 年 6 月以前分 新機能リリース ハイライト
Data 360 と同様に、Agentforce もほぼ毎月のように新機能が追加されており、正直なところキャッチアップするだけでも一苦労です。
私自身も、「いつの間にか新機能が増えている」「結局どれが本当に重要なのか分かりづらい」と感じることが増えてきました。リリースノートをそのまま追うだけでは、全体像や優先順位が見えにくいのが実情です。
そこで今後は、Data 360 と同じように、Agentforce についても 毎月の新機能を要点だけ整理するまとめ記事 を継続していきたいと思います。
単なる機能紹介ではなく、「何が変わったのか」「どこにインパクトがあるのか」を分かりやすく整理していく予定です。
過去の記事
2025 年 6 月以前分リリース ハイライト
今回の記事では、2025 年 6 月以前のアップデート内容をまとめて紹介 しています。
正直なところ、2026 年 2 月時点であまりにも古い情報を細かく追いかけても実務上の価値は限定的です。そのため、本記事は「流れを把握するための整理」としてご覧いただき、実際の活用を検討される場合は、ここに記載している内容以降のアップデートもあわせて確認することをおすすめします。
6 月以前の大きなトピックとしては、次のような流れがありました。
Employee エージェントの登場
RAG（Data Library）の強化
テスト機能と品質指標の整備
Flow / Apex との連携拡張
つまりこの期間は、Agentforce が「試験的に触ってみる AI」から「業務プロセスに組み込める基盤」へと進化し始めたフェーズだったと言えます。
それでは、各機能を順番に見ていきましょう。
エージェント種類と業務適用の拡大
Agentforce Employee Agent（AEA）
社内業務向けに、Employee Agent が本格登場しました。
他のエージェントテンプレートとは異なり、従業員エージェントは社内従業員向けに設計されており、ログインユーザーのコンテキストで実行され、各従業員エージェントを特定のプロファイルまたはユーザーに割り当てることができます。
ポイント
Lightning Experience / Slack / Salesforce Mobile など複数基盤を横断して業務を自動化
自然言語 UI + テンプレートで立ち上げが速い
ユーザーコンテキスト（権限）に従って動作するため、ロールに応じた回答・実行が可能
組織内で複数エージェントを作れる設計（「1体だけ」制約の解消）
Slack では @メンションで呼び出し可能（協業体験が強い）
注意：権限セットまたはプロファイルを使用して、特定のAgentforce従業員エージェントへのユーザーアクセスを制御します。
新しい Agentforce Builder で作成されたエージェントの場合は、「設定」で権限セットまたはプロファイルを更新してください。
チャネル拡張
Agentforce Service Agent を Email に接続
Service Agent がメールでの自律応答に対応しました。
Agentforce サービスエージェントは、顧客の電子メール問い合わせに自律的に応答できます。
たとえば、顧客が荷物の到着予定日を尋ねてきたら、エージェントは配送予定日と追跡番号で顧客に返答できます。メール応答は Agentforce データライブラリでグラウンディングされます。
ポイント
Email-to-Case と連携し、ケースメール同様に Case Feed に残る
テンプレートでメール構造を制御し、内容は Topic / Action / Instructions で生成
Omni-Channel Flow で制御可能（簡易代替も可）
AI生成である旨のリーガル文言、必要なら人間へのエスカレーション導線も提供
送信状況はレポート等で追跡可能
エージェント構築・制御の強化
変数で意思決定を制御（Variables）
エージェントの判断を変数で制御できるようになりました。
セキュリティを強化し、エージェントの動作の一貫性を確保するには、検索条件、命令、アクションの入力として変数を使用します。変数を使用して、エージェントがトピックとアクションを使用する方法を制御したり、会話に関する詳細情報を提供したりできます。
ポイント
Context Variables（$Context：オブジェクト項目の参照）
Custom Conversation Variables（セッション内で保持する変数）
Action の出力を変数に格納して後続の分岐・制御に活用
「会話の流れ」をより再現性高く設計できる
トピック／アクションのアクセス制御（Filters）
条件に応じて、特定 Topic / Action を出し分けできるようになりました。
例
Case ステータスが Escalated の時だけ特定トピックを許可
購入後30日以内の注文だけ返品アクションを許可
トピックとアクションの検索条件を作成して、特定の条件を満たした場合にのみエージェントが会話で使用できるようにします。指定した変数に基づいてアクセスを制限できます。顧客チャネルのエージェントの場合、検索条件を使用して、ユーザーの ToDo を実行するトピックとアクションの認証を要求することを推奨します。
設定方法
開始する前に、[コンテキスト] パネルから、検索条件で使用する変数をエージェントに追加します。
メッセージングコンテキスト変数
カスタム変数
Agentforce エージェントの [設定] ページから、Agentforce Builder でエージェントを起動します。
エージェントが有効な場合は、無効化します。
サイドバーから [コンテキスト] を選択します。
[コンテキスト] パネルから [条件] タブを選択し、[新規] をクリックします。
検索条件の名前、API参照名、説明を入力します。
この検索条件が適用されたトピックまたはアクションをエージェントが使用するには、いずれかの条件を満たす必要があるのか、すべての条件を満たす必要があるのかを指定します。
条件を作成するには、変数、演算子、値を指定します。
複数条件を作成可能
コンテキスト変数、会話変数、カスタム変数がサポート
変更内容を保存します。
検索条件を使用するには、1 つ以上のトピックまたはアクションに適用します。
[トピック] パネルから、変更するトピックの名前をクリックします。
トピックに検索条件を追加するには、トピックの詳細パネルで [フィルター] アイコンをクリックします。
トピックのアクションに検索条件を追加するには、［このトピックのアクション］タブを選択し、変更するアクションの名前をクリックします。アクションの詳細パネルで [フィルター] アイコンをクリックします。
適用する検索条件を検索して選択し、変更を保存します。
※ 検索条件は、このエージェントのトピックまたはアクションにのみ適用されます。
検索条件をテストするには、プレビュー会話を再開して変更を適用します。
トピックまたはアクションに適用された検索条件を表示したり、検索条件を追加または削除したりするには、[トピック] パネルからそのアセットの詳細パネルを開きます。
フィルタを編集または削除するには、[コンテキスト] パネルから [フィルタ] タブを選択し、変更するフィルタを開きます。現在検索条件を使用しているすべてのアセットを表示することもできます。
Flow / Apex / API 連携（ヘッドレス運用）
Agents in Flows & Apex（Invocable Actions）
Flow や Apex からエージェントを呼び出して業務を自動化できます。
エージェントのトピック、アクション、および推論機能へのアクセス権をユーザーに付与して、反復作業を自動化し、リアルタイムの支援を提供します。
呼び出し可能なアクションを使用して、フローまたは Apex クラスから Agentforce サービスエージェント、Agentforce 従業員エージェント、または Agentforce（デフォルト）をコールします。エージェントをコールして、フローまたは Apex クラスを呼び出せる場所からバックグラウンドまたはイベント駆動の ToDo を実行できます。
ポイント
トリガーに応じたバックグラウンド実行が可能
複数の Invocable Action を 1 つの Flow に組み込み可能
Flow / Apex からコンテキストを渡し、エージェント側の Topic / Action を実行
Agent API（REST）
UI に依存しないプログラム的なエージェント利用が可能になりました。
Agent API を使用すると、開発者は REST API を通じて Agentforce のエージェントにプログラムから接続し、生成 AI を活用することができます。この機能により、UI の制約に縛られることなく、さまざまなプラットフォームやワークフローをまたいで AI エージェントとシームレスに連携し、タスクを実行できるようになります。
主な機能
ヘッドレスなエージェントのデプロイ
ユーザーインターフェースを持たずに動作するエージェントを作成・デプロイでき、バックエンド処理の自動化を実現します。標準化されたインタラクション
API では標準化されたエンドポイントが定義されており、社内システムやサードパーティアプリケーションとの統合を容易に行えます。セッション管理
エージェントとのセッション開始、メッセージ送信、セッション終了をプログラムから実行できます。これには、セッション状態やインタラクションを管理するために必要な API コールが含まれます。
この機能により、複数のエージェントが相互に連携し、必要に応じて互いを呼び出しながら動作する、堅牢なエージェントベースのエコシステムを構築でき、ワークフロー全体の最適化を実現できます。
ポイント
セッション開始／メッセージ送信／終了を API で制御
社内システムや外部アプリとの統合がしやすい
「ヘッドレスエージェント」の運用が現実的に可能
Data Library / Data Cloud 連携強化
Agentforce Data Library に Web Search が追加
Agentforce で Web 検索が使えるようになりました。
データライブラリを介して Agentforce に Web 検索を統合する新機能により、エージェントは情報検索プロセスを強化できます。この機能により、エージェントはリアルタイムの Web 検索を実行でき、ユーザーの問い合わせに対応するために公開されている幅広いデータにアクセスできるようになります。
ポイント
Data Library で Web Search タイプを作成して利用
General Web Search Topic を用意し、公開情報のみ扱う運用ガードも可能
既存の FAQ 系トピックとの競合（同アクション制約）には注意
ADL のビルド進捗がリアルタイム表示
Agentforce データライブラリでは、ビルドプロセスの進行状況がリアルタイムで更新されるようになり、ライブラリがいつビルドされ、いつ使用可能になるかをユーザーが明確に把握できるようになりました。
明確な進捗状況インジケーターにより、システムがデータライブラリを構築中であることをユーザーに通知します。この間、担当エージェントはライブラリのデータをテストやユーザーとの会話に使用しません。これにより、正確性が確保され、不完全なデータセットへの依存を回避できます。
Salesforce ファイルでのグラウンディング
PDF 等の非構造化ファイル（ContentDocument）を取り込み、検索・RAG に活用可能になりました。
Data 360 は、組織内で ContentDocument オブジェクトとして保存されている PDF やテキストファイルなどの非構造化データの取り込みと分析をサポートするようになりました。これにより、ドキュメントを検索用にインデックス化し、構造化データと調和させ、自動回答やエージェントによる応答といった AI エクスペリエンスを強化することで、ドキュメントから有益なインサイトを引き出すことができます。
この機能により、ナレッジベースの記事だけに基づいて質問に答えるだけでなく、顧客アカウントに添付されたドキュメント（特定の契約書、保険証券、その他の関連コンテンツなど）に基づいて、顧客ごとにパーソナライズされた回答を提供できるようになります。これにより、より正確で状況に応じたやり取りが可能になります。
ユースケース
契約書、保険約款、顧客個別資料などをアカウントに紐づけて回答精度を向上
ナレッジ記事だけでは対応しきれない領域への適用
Ensemble Retriever（複数ソース統合検索）
複数 retriever を並列検索し、結果を統合・再ランキングして最適化します。
アンサンブルリトリーバーは、複数のソースからデータを集約することで、LLM プロンプトテンプレートにおける高度なクエリを可能にします。この機能により、LLM プロンプトの根拠となる正確かつ関連性の高い知識が強化され、全体的な回答品質が向上します。
アンサンブルリトリーバーを利用する場合、システムは個々のリトリーバーを並列に実行し、それぞれの検索を独立して処理します。その後、結果は単一のリストにまとめられ、関連性に基づいて再ランク付けされます。これにより、最も関連性の高い情報のみが返され、プロンプトまたはエージェントとのやり取りの効率が最適化されます。
プロンプトビルダーにアンサンブルリトリーバーを組み込むには、まずプロンプトテンプレートを作成または編集します。プロンプトテンプレートワークスペースで、「リソースの挿入」オプションから「Einstein Search | Ensemble Retriever」を選択してリトリーバーを挿入します。これにより、選択可能なアンサンブルリトリーバーが表示されます。
ユーザーは、
特定の検索テキスト（エージェント入力）を定義
出力フィールドを選択
取得される結果の最大数を設定
することができます。
ポイント
1つのプロンプトで複数検索を統合
取得件数や出力項目を調整可能
RAG の取りこぼしとノイズを両面で改善
Prefilters（Retriever の事前絞り込み）
Retriever の検索範囲を、静的値または動的マージ項目で絞り込み可能になりました。関連性の高い結果だけを返す設計が可能になります。
プロンプトビルダーのプレフィルターは、プロンプトテンプレートで Einstein Search Retriever が返すデータの特異性と関連性を高めます。これらのプレフィルターにより、技術ユーザーは Retriever の検索範囲を制限する条件を設定でき、関連性の高い情報のみが取得されるようにすることができます。
設定手順
まず Einstein Studio 内で個別のリトリーバーを作成し、アクティブ化します。
管理者はテンプレート設定にアクセスし、「検索パラメータ」セクションに移動して事前フィルター条件を指定します。
事前フィルター入力フィールドでは、静的な値または動的な差し込み項目のいずれかを選択して、返されるデータを指定できます。
「検索テキスト」フィールドを使用して検索をさらに絞り込みます。
出力フィールドセクションで、返されるフィールドを調整し、希望する出力に応じてカスタマイズします。
リトリーバーを変更すると新しいバージョンが作成されるため、プロンプトテンプレートに組み込むにはアクティブ化が必要です。
Prompt Builder の進化
ファイル入力対応（画像 / PDF など）
Prompt Template に、画像や PDF を入力として渡せるようになりました。
Prompt Builder は、画像や PDF などのファイルをプロンプトテンプレートに直接組み込むことができるため、マルチモーダル AI 機能をサポートするようになりました。この進化により、大規模言語モデル（LLM）は従来のテキスト入力に加えて、視覚データや文書構造を活用できるようになり、生成される出力の品質とコンテキストが向上します。
主なユースケース
強化された製品説明
製品画像とテキストメタデータを組み合わせることで、視覚的要素を正確に捉えた製品仕様の生成を自動化できます。強化されたトラブルシューティング
スクリーンショットなどの視覚情報を活用し、より正確なアドバイスを提供できます。PDF 分析と比較
契約書 PDF を解釈し、既存の Salesforce レコードとの不一致を識別する自動化フローを構築できます。ファイル統合方法
・ 技術的な統合の場合：File（ContentDocument）レコード経由
・ 簡易設定の場合：メモと添付ファイルの関連リスト経由
このマルチモーダル機能により、ユーザー入力からの豊富なコンテキスト情報を活用して AI 応答を高度化し、ワークフロー効率を向上させます。
テストと品質保証
Agentforce Testing Center（バッチテスト）
CSV で大量シナリオを流し、Pass / Fail を一括評価できます。
失敗ケースは Builder 側で再テストして原因追跡が可能です。
Agentforce Testing Center は、Agent Builder でエージェントの効率的なバッチテストを可能にします。CSV アップロードテンプレートを利用することで、広範なテストケースを準備・実行し、トピックとアクションのパフォーマンスを評価できます。
実行結果では、成功・失敗のケースが表示され、失敗したケースは Agent Builder で直接再テストできます。詳細なログも提供されます。
注意：この機能は CRM データに影響する可能性があるため、サンドボックス環境でのテストのみをサポートしています。
AI によるテストケース自動生成
標準オブジェクト（取引先、リード、商談、取引先責任者）およびカスタムオブジェクトの自動テストケース作成が可能になりました。
カスタムオブジェクトの場合は、説明に以下を含めます。
カスタムオブジェクト名
関連するサンプル発話
例
「[カスタムオブジェクト名] のテストケースを生成します。サンプル発話は、[発話1]、[発話2] です。」
「ナレッジで質問に回答」アクションの場合は、関連ナレッジ記事を明示して生成します。
Testing API の品質メトリクス追加
テスト API に新たに追加された指標を活用して、エージェントのパフォーマンス評価を強化できます。今回のアップデートでは、一貫性、完全性、簡潔性、応答遅延といった応答品質指標が導入されました。これらの指標は、エージェントの出力に関する洞察を提供し、より詳細な評価を可能にします。
追加された品質指標
Coherence（論理一貫性）
エージェントの応答の論理的な一貫性を評価します。Completeness（網羅性）
応答がユーザーのクエリに完全に対応しているかどうかを測定します。Conciseness（簡潔性）
応答の簡潔さと関連性を評価します。Response Latency（応答遅延）
エージェントが応答するまでにかかる時間を測定します。
管理者支援
Customer Verification（ワンタイムパスワード）
センシティブな Topic / Action 実行前に、ワンタイムパスワード（OTP）で本人確認を挟めます。
セキュアな業務ユースケースが作りやすくなりました。
カスタマイズ可能な OTP ベースの顧客検証でセキュリティを強化し、専用のテンプレートと Gen AI アシスタンスを使用してエージェントの作成を加速し、Agent for Setup を介して管理タスクを効率化し、Agentforce Service Assistant を活用し、明確な進捗状況インジケーターで UX を向上させます。
顧客検証トピックは、機密性の高いアクションを実行する前に認証を強制することで、Agentforce Service エージェントの安全なユーザーインタラクションを効率化します。この機能により、開発者はユーザー検証が必要なトピックとアクションを指定できるため、セキュリティプロトコルの遵守を強化できます。
トリガーされると、エージェントはユーザーのメールアドレスにワンタイムパスコード（OTP）を送信し、アクセス制御を行います。正しい OTP を入力すると、エージェントは検証済みユーザーのコンテキストを取得し、予約やアカウント情報の管理といった制限されたアクションへのアクセスを許可します。
このプロセスは、フィルターや変数マッピングによってカスタマイズ可能で、セキュリティ対策を最適化できます。
セットアップエージェント
Agent for Setup は、AI 機能を日常業務に統合することで、管理者の効率性を向上させます。有効にすると Agent Builder に表示され、トピック、アクション、システムメッセージを特定のニーズに合わせてカスタマイズできます。
主なアクションは次のとおりです。
Salesforce ドキュメントで質問に答える
ユーザーのオブジェクト権限を取得して説明する
フィールド / オブジェクトを名前で識別する
接続されたアプリの移行
これらのアクションを利用して、セットアッププロセスを効果的にトラブルシューティングし、強化します。
Agentforce Service Assistant（ケース画面支援）
ケースの要約や対応プラン生成を行い、サービス担当者の生産性を向上させます。
Agentforce サービスアシスタントは、ケースレコードページの Lightning コンポーネントであり、サービス担当者のケース解決効率を向上させます。ケースを開くと、フィードを分析して簡潔な概要を生成するため、担当者は重要な詳細を迅速に把握できます。
AI グラウンディング技術を活用し、組織固有のデータとポリシーに基づいて、ワンクリックでカスタマイズされた段階的なサービスプランを提供します。アシスタントは Agentforce のトピックと指示を活用して正確性を確保し、固定ルールやメンテナンスを必要とせずに、応答時間と顧客満足度を向上させます。
個々のケースデータは保持されないため、データセキュリティは確保されます。
進捗インジケーター（Progress Indicator）
Agentforce（デフォルト）および Agentforce Service エージェントでは、各アクションに個別の進捗インジケーターが表示されるようになり、ユーザーの信頼と透明性が向上しました。
カスタムアクションでは、ユーザー定義の読み込み中テキストを表示できるため、インタラクションエクスペリエンスが向上します。以前は、エージェントは汎用的な進捗インジケーターを使用していましたが、これは具体的ではありませんでした。
読み込み中テキストを実装するには、Agent Builder で目的のアクションにアクセスし、「このアクションの読み込み中テキストを表示する」設定を有効にし、「読み込み中テキスト」フィールドにカスタム文字列を入力します。アプリ内および Web 会話のメッセージングでの表示には、追加の設定が必要です。
多言語対応
サービスエージェント の対応言語拡大
Agentforce Service Agent は、英語と日本語に加え、特定のロケールにおいてフランス語、ドイツ語、イタリア語、ポルトガル語、スペイン語を含む複数の言語をサポートするようになりました。これは、すべての拡張メッセージングチャネルに適用されます。
言語設定は、Agent Builder でデフォルト言語を指定し、追加オプションを選択することで設定できます。
英語以外の言語で操作する場合、システムメッセージは手動で翻訳する必要があります。また、一部の言語モデルの出力では、指定されたロケールと完全に一致しない応答が生成される場合があるため、多言語インタラクションにおける翻訳と期待値の慎重な管理が必要です。
Prompt Builder の言語拡張
Einstein Trust Layer で完全にサポートされている言語に加えて、Salesforce でサポートされている他の言語も使用できます。ただし、追加された言語では Trust Layer の機能が利用できない場合があります。
これらの言語を使用するには、Einstein の設定でグローバル言語サポートを有効にしてください。以下のヘルプを参照してください。
今回は以上です。
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