Einstein Copilot における大規模言語モデル（LLM）の役割は、ユーザー入力を分析し、実行すべき最適なアクションを特定することです。LLM は自然言語理解を用いてユーザーのリクエストを分解し、実行すべきアクションの正しい順序を決定します。
これにより、LLMは実行されるタスクとアクションがコンテキストに適切であり、適切な順序で実行されることを保証します。このプロセスにより、ユーザーのリクエストを事前定義されたSalesforceアクションまたはフローにマッチングすることで、シームレスでAIを活用したエクスペリエンスがユーザーに提供されます。
その他のオプションは、次の理由で正しくありません。
A は同様のリクエストを見つけることについて言及していますが、この文脈ではそれは LLM の主な役割ではありません。
C は、アクセスと優先度による並べ替えに重点を置いていますが、これは LLM よりもセキュリティ モデルとガバナンスによって処理されます。
参考文献:
Salesforce Einstein の Einstein Copilot アクションに関するドキュメント
大規模言語モデルに関する Salesforce AI ドキュメント

包括的かつ詳細な説明：UCのケースレコード要約用のカスタムプロンプトのパフォーマンスが低下しており、考えられる原因を特定する必要があります。AgentforceとEinstein Generative AIの仕組みに基づいて、いくつかの選択肢を評価してみましょう。
* オプションA：プロンプトテンプレートのバージョンが、選択したLLMと互換性がありません。Agentforceのプロンプトテンプレートは、基盤となる大規模言語モデル（LLM）を抽象化するAtlas推論エンジンと連携するように設計されています。SalesforceはプロンプトテンプレートとLLM間の互換性を管理しており、LLMの互換性に直接関連するユーザ向けのバージョン管理機能はありません。このオプションは発生しにくく、ドキュメントに記載されている一般的な問題ではありません。
* オプションB：グラウンディングに使用されているデータが正しくないか不完全です。グラウンディングとは、プロンプトテンプレートを介してAIにコンテキスト（ケースレコードデータなど）を提供するプロセスです。レコードスナップショット、データクラウド、またはその他の統合から取得されるグラウンディングデータが正しくない場合（例：マッピングされたフィールドが間違っている）、または不完全である場合（例：重要なケースの詳細が欠落している場合）、要約は不正確になります。例えば、プロンプトがCase.Subjectに依存しているにもかかわらず、そのフィールドが空であるか含まれていない場合、出力には重要な情報が欠落します。これは、生成AIのパフォーマンス低下の頻繁な原因であり、Salesforceのトラブルシューティングガイダンスと一致しているため、正解です。
* オプション C: Einstein Trust Layer が正しく構成されていません。Einstein Trust Layer は、安全で準拠した AI 出力を確保するためにガードレール (毒性フィルタリング、データ マスキングなど) を適用します。
設定ミスによってコンテンツがブロックされたり、トーンが変わったりする可能性がありますが、特定のフィールドが不必要にマスクされていない限り、要約に適切な情報が欠ける可能性は低いでしょう。これは接地の問題よりも可能性が低く、ここでの主な説明ではありません。
オプションBが正しい理由：AgentforceにおけるAI出力の基準を満たさない理由として、グラウンディングデータが不正確または不完全であることが広く知られています。これはケースサマリーの品質に直接影響するため、専門家は公式ガイドラインに従い、トラブルシューティングを行う際にグラウンディングソース（例：フィールドマッピング、データクラウドクエリ）を確認することをお勧めします。
参考文献:
* Salesforce Agentforce ドキュメント: プロンプト テンプレート > グラウンディング - 出力品質の低下をグラウンディングの問題にリンクします。
* Trailhead: Agentforce プロンプトのトラブルシューティング - 不完全なデータが一般的な問題としてリストされています。
* Salesforce ヘルプ: Einstein Generative AI > デバッグ プロンプト - 最初にグラウンディング データを確認することをお勧めします。

* 営業メール テンプレートの使用例:営業メール テンプレートを作成する場合 (特にアウトリーチやフォローアップ用)、受信者にリンクされているアカウントに関する関連詳細を参照する必要があることがよくあります。
* Salesforce メールテンプレートの標準マージフィールド:
* 受信者（連絡先、リード、またはメールを受信する人）
* 送信者（メールを送信したユーザー）
* 受信者アカウント（その連絡先に関連するアカウントで、会社レベルの詳細やその他の関連データを提供します）
* 受信者アカウントが必要な理由
* 営業コミュニケーションでは、電子メールでアカウントデータ (アカウント名、業種、その他のカスタム フィールドなど) を参照することが非常に一般的です。
* これは、連絡先がアカウントに関連付けられている B2B シナリオでは特に重要です。
* 「受信者の選択肢」は複数になる可能性があるため、標準的なメールの差し込み印刷では直接的な処理になりません。
「ユーザー組織」はより一般的な内部情報であり、通常は受信者へのパーソナライズのために挿入されるものではありません。
* 参考文献と学習リソース:
* Salesforce ヘルプ & トレーニング#メールテンプレート: マージフィールド
* Salesforce Trailhead#「Sales Cloud でメールテンプレートを作成およびカスタマイズする」
* Salesforce Agentforce Specialist 学習リソース (AI を活用したコミュニケーションやプロンプトベースのコミュニケーションでアカウントなどの標準オブジェクトを活用するための推奨ベスト プラクティスをカバー)

包括的かつ詳細な解説：Universal Containers（UC）は、プロンプトテンプレートを基盤としたレコードスナップショットを使用して、特定のレコードからコンテキストを提供することを目指しています。準備手順を確認してみましょう。
* オプション A: マスター レコード タイプのページ レイアウトを構成します。ページ レイアウトはユーザーのフィールドの表示を定義しますが、レコード スナップショットの基盤はレイアウトではなく、オブジェクト レベルでのフィールドのアクセシビリティに依存します。
AI はレイアウトだけではなく、権限と構成に基づいてデータにアクセスするため、これでは不十分かつ不正確になります。
* オプションB：グラウンディングするすべてのフィールドに対してフィールドセットを作成します。プロンプトビルダーのレコードスナップショットでは、レコードのフィールドを使用してグラウンディングできますが、どのフィールドを含めるかを指定する必要があります。フィールドセットの作成は、推奨される準備手順です。これにより、プロンプトテンプレートに渡すフィールド（オブジェクトなど）がグループ化され、AIが適切なデータを取得できるようになります。これは、スナップショットのスコープを制御するためのベストプラクティスとして文書化されており、正しい解決策となります。
* オプションC：オブジェクトの動的フォームを有効にして設定します。動的フォームはUIの柔軟性を高めますが、レコードスナップショットの基盤には必要ありません。この機能はフォーム設定ではなくオブジェクトから直接データを取得するため、フォーム設定は無関係かつ不適切です。
オプション B が正しい理由: フィールド セットを作成すると、プロンプト テンプレートで、グラウンド用の目的のフィールドが使用されるようになります。これは、Salesforce ドキュメントに従った重要な準備手順です。
参考文献:
* Salesforce Agentforce ドキュメント: プロンプト ビルダー > レコード スナップショット - グラウンディング用のフィールド セットを推奨します。
* Trailhead: Agentforce プロンプトの基礎 - 詳細フィールド セットの準備。
* Salesforce ヘルプ: レコード スナップショットの設定 - フィールド セットの使用を確認します。

テンプレートを再利用しながら LLM を使用してパーソナライズされた電子メールを生成するには:
* 営業メールプロンプトテンプレートタイプ（オプションC）：LLMと構造化テンプレートを組み合わせることで、動的なメールコンテンツを生成するために特別に設計されています。管理者はプレースホルダー（顧客名、製品情報など）を定義し、複数のシナリオにわたってテンプレートを再利用できます。
* オプション A: 標準の電子メール テンプレートには、LLM 統合と動的なパーソナライゼーションが欠けています。
* オプション B: 「t フィールド生成」は、有効な Salesforce プロンプト テンプレート タイプではありません。
参考文献:
* Salesforce ヘルプ: 営業メールプロンプトテンプレート
* 営業メール プロンプト テンプレートを使用して、「動的データと LLM を使用してターゲットを絞ったメールを生成する」方法について説明します。