クエリレコードが正しい答えである理由は何ですか?
Agentforceでは、Plannerサービスがユーザーリクエストを解釈し、適切なCopilotアクションを選択してリクエストを実行します。ユーザーが次のようなコマンドを発行すると、
「ニューヨークの顧客全員を表示」の場合、システムは場所別にフィルタリングされた顧客リストを取得する必要があります。
クエリレコードアクションはまさにこの目的のために設計されています。
Agentforce のクエリレコードの主な機能:
特定のフィールド値に基づいてデータを取得します
このアクションは、ニューヨークに所在する顧客など、一連の条件に一致する Salesforce レコードを取得します。
標準またはカスタム オブジェクト フィールドを使用します (例: BillingState = 'New York')。
大規模言語モデル（LLM）とコパイロットアクションで動作します
ユーザーがフィルタリングされたデータを要求すると、Planner サービスによって割り当てられるデフォルトのアクションは「レコードのクエリ」になります。
構造化データ検索に最適化
AI が関連する CRM レコードを迅速かつ正確に取得できるようにします。

AgentForceのセキュリティおよび決定論的ロジックガイドでは、機密性の高いアクションは自然言語ではなく、検証変数にリンクされた条件付きフィルターによって制御する必要があると規定されています。ガイドには次のように記載されています。「安全で決定論的なアクセスを必要とするプロセスでは、検証ステータスをブール値として保存するカスタム変数（例：IsCustomerVerified）を作成します。保護されているすべてのアクションにフィルター式を適用します（例：IsCustomerVerified = true）。これにより、LLMがアクセスロジックをバイパスまたは変更できなくなります。」この構成により、機密性の高いアクションの実行はLLMの理解に依存せず、プログラムによって強制されるため、セキュリティと決定論性が確保されます。

AgentForce for Service実装ガイドでは、顧客サービスと苦情解決を自動化する場合、サービスエージェントが最適なソリューションであるとされています。ドキュメントには次のように記載されています。
サービスエージェントは、顧客からの問い合わせ、苦情、問題解決のワークフローに対応します。クレジットの提供、アップグレードの適用、深刻なケースのヒューマンサポートへのエスカレーションといったアクションを自動化できます。このようなシナリオには、苦情の詳細に基づいたコンテキスト制御とパーソナライゼーションを可能にするFlex Promptテンプレートが推奨されます。

Salesforce で Prompt Builder を使用して新しい Generative AI イニシアチブを展開する際には、現在の制限事項を理解することが重要です。重要な制限事項の 1 つは、プロンプトテンプレートへの変更（作成、編集、削除）が設定監​​査証跡に記録されないことです。つまり、管理者はコンプライアンスやトラブルシューティングのために変更履歴を記録できません。