SalesforceとAnthropic、AIエージェント型企業ソフトの方向性
- •SalesforceとAnthropicのClaude提携が、業務データや機能を活用する企業ソフトの方向性を示す
- •両社はClaude向けに37の営業スキルを作成、企業には専門知識や文脈、ガードレールの設定が必要
- •顧客対応を継続的に改善する仕組みとして、専門エージェントが評価・変更テストを担う学習ループを提案
SalesforceとAnthropicのClaudeをめぐる提携は、既存画面にAIを付け足すのではなく、基盤モデルが企業の業務データや機能を使うソフトウェアの方向性を示しています。AIエージェントが企業の業務を主に担い、記録システムは信頼できるデータや業務ロジックの保管先として残る可能性があります。人が主な利用者でなくなるとき、CIOが検討すべきなのは、どのアプリケーション層が必要なままかという点です。
企業向けソフトウェアは、人が情報を探す画面、作業を振り分けるワークフロー機能、業務を監視・評価するソフトウェアを中心に作られてきました。エージェントにデータやツールへのアクセスを与えるだけでは、業務を担う専門知識は備わりません。SalesforceとAnthropicはClaude向けに37の専門的な営業スキルを作成しましたが、企業側にはスキルの定義、文脈の接続、ガードレールの設定、エージェント間の調整が必要です。
顧客体験（CX）では、顧客対応、品質確認、傾向分析、改善を別々のツールやチームが担ってきました。AIを前提に設計すれば、こうした機能を専門エージェントに割り当てられますが、問題ごとにどのエージェントが対応するか、どの文脈を渡すか、出力を次のエージェントへどうつなぐかを決めるオーケストレーションが必要です。筆者は、6つのアプリを個別の6エージェントに置き換えるのではなく、1つの業務機能を統合システムとして設計することを検討すべきだと述べています。
提案された学習ループは、顧客とのやり取りを継続的な改善につなげます。サービス担当エージェントが情報を生み、品質担当エージェントがやり取りを評価し、分析担当エージェントが傾向を見つけ、最適化担当エージェントが変更を提案します。シミュレーションで変更を試してから次の顧客に適用するため、次の対応は改善されたシステムから始められます。筆者は、モデルが知能をもたらし、業務分野の専門化が知識を与え、オーケストレーションがシステムを形作り、学習ループが知能を積み重ねると説明しています。
筆者によると、AnthropicとOpenAIの進歩は、基盤モデルを自社開発せずに専門システムを構築できる垂直型AI企業にも利点をもたらします。筆者はCIOに、データ、業務ロジック、ガバナンスのために必要なシステム、エージェントが担えるアプリケーション層、エージェント型アーキテクチャが業務を変える領域を見極めるよう促しています。顧客体験では、より優れたサービスエージェントは出発点にすぎず、各顧客とのやり取りから学び、改善する業務運営に機会があると述べています。