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最終更新日:2024/02/21
IT業界を筆頭に、最近では医療や農業など、さまざまな業界のさまざまな業務においてAI・人工知能が活用されるようになりました。そのため、AIは私たちの日常生活とも関わる機会が多くなりつつあります。
そんなAIの進化が著しい現代において、特に大きな注目を集めている機械学習技術が存在します。それが、「Salesforce Einstein」です。
今回は、「Salesforce Einstein」がどのような機能を実現させるのか、また導入することでどのようなメリットが得られるのか、詳しくご紹介していきます。ぜひ参考にしてみてください。
「Salesforce Einstein」とは、株式会社セールスフォース・ドットコムが開発した機械学習技術のことです。2018年に、「Sales Cloud Einstein」という営業支援アプリケーション内で「Salesforce Einstein」を活用した新機能「Einstein売上予測」が発表され、実用化に至っています。
この発表を行ったセールスフォース・ドットコムのSales Cloud担当GM、ダム・ブリッツァー氏によると、「Salesforce Einstein」には主に以下のような特徴があるといいます。
営業支援アプリケーションの「Salesforce Einstein」には、顧客とのEメール内容やカレンダーの予定といったデータを自動で読み込んで営業履歴や連絡先などに反映させるなど、数多くの機能を提供しています。
それらの機能の中でも、商談化を実現できる可能性の高い見込み客を予測してスコア化していく「Einsteinリードスコアリング」という機能は、これまで営業担当者の多くが抱えていた「ただ見込み客のリストを渡されても、どのようなアプローチで営業を行っていけば良いのか分からない」といった問題を解消することができます。
なぜなら、Salesforce CRMに蓄積された営業活動の履歴から、「Salesforce Einstein」が商談を実現させたパターンの学習を行い、予測スコアを算出しているからです。
当然、商談化につながるかどうかは業種や部門、地域などの要素も大きく関係するため、「Salesforce Einstein」はそれらの要因も踏まえた上で「似たパターン」を洗い出すこともできます。

上記のように、「Salesforce Einstein」を活用すると営業の効率化へとつなげていくことができるわけですが、ここからはさらに詳しく「Salesforce Einstein」の機能をみていきましょう。
「Salesforce Einstein」の機械学習は、過去の蓄積されたデータに基づき、最小限のプログラミングによって未来予測を行います。そのために以下のような機能が備わっているのが特徴です。
Salesforceの内部もしくは外部のさまざまなデータから、営業活動につながるパターンを発見し、生産性を向上させるための機能です。AIが問題点を洗い出してシンプルな形で解決策を提案してくれるため、Salesforce内で対策を行っていくことができます。
離れていく顧客の数やライフタイムバリューなど、営業における成果を予測する機能です。コーディングの必要がなく、クリック操作だけでAIモデルを作成できるため、専門的な知識を持ち合わせていない担当者でもしっかりと活用できるでしょう。
アプリ上にレコメンデーション(おすすめ)を提示することができる機能です。提示するレコメンデーションの定義づけやルール作成、予測モデルを構築してレコメンデーションを表示させることで、ユーザーにより効率良く使用してもらえるようになります。
自動音声認識とは、音声をテキストに変換する機能のことです。「Salesforce Einstein」では、さらに自動音声認識の技術を進化させ、文脈の理解度を高めることに成功しています。その高度な自動音声認識を可能にしているのが「Einstein Voice(パイロット)」という機能です。
日々の状況説明や情報更新、さらにはダッシュボードの操作なども、「Salesforce Einstein」のボイスアシスタントに話しかけるだけで実行できます。
また、Einstein Voiceボットを使用すれば、自社用にカスタマイズされたボイスアシスタントを作成できるため、より柔軟な使い方で業務効率化を図っていけるでしょう。

この「Salesforce Einstein」を導入したことで、すでに一定の成果を得ている企業も存在します。例えば、アメリカのU.S. Bankでは、法人向けの営業において「Salesforce Einstein」を活用したことにより、営業での成約率がこれまでのと比較して2.35倍に高まったそうです。
また、国際輸出や海外生活サポートに特化したANA(全日本空輸)グループのOCSでは、「Salesforce Einstein」の予測したスコアが実際の成約率とも相関関係にあることが実証されたといいます。そのため、「Salesforce Einstein」の予測したスコアが高い見込み客に対しては営業担当者を割り当てるようにし、一方スコアの低い見込み客に対してはMA(マーケティングオートメーション)を適用させました。これにより、営業活動の効率化に成功しているそうです。
このように「Salesforce Einstein」は、蓄積されたデータを活用することで営業の効率化を図れるわけですが、当然導入直後の段階から学習データが蓄積されているわけではありません。そのため、「Salesforce Einstein」の制度を高めていくための期間が多少は必要になるといえるでしょう。
ただし、セールスフォース・ドットコムでは、導入直後の企業もすぐに「Salesforce Einstein」を活用できるように「15万社のグローバルモデル」を用意しています。ただし、より高度な予測を実現するには、自社の営業によるデータ蓄積が必要です。そのため、「自社のデータが蓄積された段階で切り替える」といった方法がもっとも効果的といえるでしょう。
営業担当者の負担を軽減し、より効率的に営業活動を行う上で、この「Salesforce Einstein」の貢献度は極めて高いことがお分かりいただけたのではないでしょうか。AIがより身近になりつつある現代において、今後「Salesforce Einstein」は企業の営業活動に欠かせない存在になっていくかもしれません。
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