営業業務の効率化を図るには、Einstein Studio が最適なソリューションです。データに基づいて成果を予測できる AI 搭載モデルの作成に最適です。最も価値の高いユースケースの一つは顧客生涯価値（CLV）の予測です。これにより、営業チームは高価値顧客への注力を強化し、より情報に基づいた意思決定を行うことができます。顧客生涯価値（CLV）の予測は、顧客維持、クロスセル、長期的なエンゲージメントに関する戦略の最適化に役立ちます。

AgentForce Data Cloud インデックス作成ガイドには、PDF などの添付ファイルのコンテンツをナレッジ記事に含めるには、「添付ファイルを含める」を有効にし、ContentDocumentVersion 非構造化データ モデル オブジェクト (UDMO) をマップするのが正しい構成であると明記されています。
ドキュメントには次のように指定されています。「ナレッジ データまたはケース データをインデックスするときに、[添付ファイルを含める] オプションを有効にすると、データ クラウド インデックスによってリンクされた ContentDocumentVersion レコードからコンテンツを抽出して埋め込むことができるため、エージェントは添付ファイルから関連情報を取得できるようになります。」

Agentforce スペシャリストは、トラブルシューティングのために、ユーザー インタラクション、エラー、およびアクションの問題を包括的に把握する必要があります。

Einstein Service Replies：この機能は、チャットやメールでのやり取りにおいて、エージェント向けにコンテキストに基づいたAIによる返信提案を生成するように設計されています。重要なのは、これらの返信は組織のナレッジベースに基づいているため、一貫性と正確性が確保されることです。これは、迅速で関連性が高く、一貫性のある返信を求めるニーズに完全に合致しています。

Salesforce プロンプトテンプレートでは、Large Language Model (LLM) がコンテンツ（この場合はパーソナライズされたメール）を生成するための指示を、指示文を三重引用符 (""") で囲むことで含めることができます。このフォーマットにより、LLM はメールコンテンツを生成する際に特定の指示に従うことが保証されます。
三重引用符を使用すると、AI は、囲まれたテキストが、内容を関連する機会情報に限定したり、受信者に特定のアクションを促したりするなど、タスクへのアプローチ方法に関する指示であることを理解できます。