Salesforce、運用知能AIを詳述
- •Salesforceは、Engineering360が900億件の記録を統合し、企業のエンジニアリングデータに運用知能を提供すると説明した
- •Deep InsightsとMoiraiは、表形式データと時系列データを分析し、予測、異常、根本原因を把握する
- •Agentforce Contact CenterはMoiraiで需要、対応時間、人員配置の必要量を予測する
SalesforceはSeptember 1、Engineering360プラットフォームがリアルタイムの業務記録、AI推論、時系列分析を組み合わせ、企業データを意思決定につなげる運用知能を使うと発表した。同社によると、Engineering360は数百万の企業が使う製品群にソフトウェアを出荷する15,000人のエンジニア組織向けに構築され、コードリポジトリ、インシデントログ、デプロイメントパイプライン、生産性指標のデータを統合ビューに取り込む。Salesforceは、このシステムがData Cloud、Tableau、同社スタックの他の部分とともに900億件の記録をリアルタイムで統合した一方、新しいAI層が加わる前は重要な経営判断の問いに答えるまで数日かかっていたと説明した。
Salesforceは運用知能を、レイテンシ指標、エラー率、リクエスト量、ログ行、インフラのテレメトリー、パイプラインの変化といった運用シグナルを継続的に監視し、人間の判断が必要な問題を浮かび上がらせる層と定義した。同社によると、従来型ダッシュボードはチームが1日に数百行を扱う規模では機能したが、現在の企業規模では、単一のコンタクトセンターが1時間で生成するテレメトリー量が、チームが1週間で意味のある形で確認できる量を上回る場合がある。Salesforceは、運用知能には先回りした監視と洞察をもとに推論する能力が必要であり、リーダーはダッシュボードの出力を見るだけでなく、平易な言葉で業務データに質問できるようになるとした。
Salesforceは、AI Researchチームがこの手法に向けてDeep InsightsとMoiraiという2つの大規模機能を構築したと述べた。Deep Insightsは、取引、ログ、メール、業務指標などの表形式データ（構造化された行と記録）を推論し、履歴を分析し、傾向と異常を示し、結果を根本原因までたどり、対応を推奨する。Moiraiは、テキストだけでなく数値データと時間データで訓練された時系列知能モデル（時間の経過に沿って値を分析するモデル）と説明されている。Salesforceによると、Moiraiは計画中の製品発表、連休、主要顧客の更新、地域イベントといった業務文脈と時間パターンを組み合わせ、予測、異常検知、時間推論を支える。
Salesforceは、ServiceチームとともにAgentforce Contact Center内でMoiraiを適用していると説明した。このクラウド型コンタクトセンタープラットフォームは、連休や地域イベントなどの文脈を考慮しながら、時間的シグナルから需要、対応時間、人員配置の必要量を予測する。Salesforceによれば、ワークフォースプランナーは需要が急増しそうな理由や、それを吸収する人員水準を尋ねられ、予測を意思決定の対話に変えられる。
Salesforceは、運用知能が営業オペレーション、マーケティング、サプライチェーン、製造にも適用できるとした。営業オペレーションでは、パイプラインの健全性を継続的に監視し、担当者が気づく前にリスクのある案件を示し、過去の類似状況から介入策を推奨できる。マーケティングでは、エンゲージメント、タイミング、オーディエンス、外部シグナルを相関させ、キャンペーンが機能した理由を説明できる。サプライチェーンと製造では、時間モデルが在庫不足になる数週間前に需要シグナルの変化を検知できるという。