包括的かつ詳細な説明：UCは営業生産性向上のためのAIソリューションを求めています。Prompt Builderに該当する要件を特定しましょう。
* オプションA：今後の展示会向けのニュースレターの下書きを作成する。Prompt Builderは、Generative AIを用いてテキスト出力（例：ニュースレター）を生成することに優れています。UCは、販売データに基づいてパーソナライズされ、コンテキストが豊富なニュースレターの下書きを作成するためのプロンプトテンプレートを作成し、生産性を向上させます。これはPrompt Builderの機能と一致しており、正解です。
* オプションB：顧客が解約または企業との関係を断つ可能性を予測する。解約予測は予測AIタスクであり、生成タスクに重点を置くPrompt Builderではなく、Einstein Prediction BuilderまたはData Cloudモデルに適しています。これは誤りです。
* オプション C: 過去の購入データを使用して推定顧客生涯価値 (CLV) を作成します。
CLV推定にはテキスト生成ではなく予測分析が含まれ、Prompt BuilderではなくEinstein Analyticsまたはカスタムモデルで処理する方が適切です。これは誤りです。
オプション A が正しい理由: ニュースレターの作成は Prompt Builder に最適な生成タスクであり、Salesforce ドキュメントに従って営業の生産性を向上させます。
参考文献:
* Salesforce Agentforce ドキュメント: プロンプト ビルダー > ユース ケース - ニュースレターなどのテキスト生成をリストします。
* Trailhead: Agentforce でプロンプト テンプレートを作成する - 生産性を高めるテキスト出力について説明します。
* Salesforce ヘルプ: プロンプト ビルダーを使用した生成 AI - ドラフト機能を確認します。

Data Cloud からの Web アクティビティ データをプロンプト テンプレートに統合するには、アクティビティ レコードを関連リストとして連絡先オブジェクトに追加し、関連リスト グラウンディング (オプション B) を使用するのが正しい方法です。その理由は次のとおりです。
* Data Cloud との連携：Data Cloud は Web アクティビティデータを統合し、統合された連絡先レコードに関連付けます。これらのアクティビティを関連リストとして連絡先に追加することで、プロンプトテンプレートからデータにアクセスできるようになります。
* プロンプト テンプレートのグラウンディング: Salesforce プロンプト テンプレートは、関連レコードのグラウンディングをサポートします。
連絡先がプロンプト テンプレートに渡されると、テンプレートは関連する Web アクティビティ レコード (関連リスト経由) を参照して分析情報を抽出できます。
* 構造化データの処理: この方法は、Salesforce のグラウンディングのベスト プラクティスと一致しており、大規模言語モデル (LLM) が生のアクティビティ リストで過負荷になることなく、構造化されたコンテキストが豊富なデータを受け取ることを保証します。
他のオプションが間違っている理由:
* A. Data Cloud から直接プロンプトを呼び出す：プロンプトテンプレートは Data Cloud から直接ではなく、Salesforce 内で呼び出されます。グラウンディングには、アドホックな Web アクティビティの組み込みではなく、Salesforce オブジェクトへのデータの関連付けが必要です。
* C. アクティビティレコードのリストを入力として渡す：技術的には可能ですが、これはオブジェクト間の関係性に依存するSalesforceの基盤フレームワークを回避します。また、LLMの入力制限を超えるリスクがあり、スケーラビリティにも欠けます。
参考文献:
* Salesforce Data Cloud 実装ガイド: AI ユースケースの関連データを使用して標準/カスタム オブジェクトを強化する方法について説明します。
* プロンプト テンプレートのドキュメント: LLM プロンプトのコンテキスト データを活用するために関連リストの基礎を強調表示します。
* Trailhead モジュール: 「Einstein プロンプトビルダーの基本」では、関連レコードを使用したグラウンディング手法を説明します。

ユニバーサルコンテナの新任カスタマーサポート担当者は、Einstein Work Summaries を使用することで、ケースコメントを一つ一つ読むことなく、ケースの詳細を迅速に把握できます。Work Summaries は生成AIを活用し、進行中のケースの概要を簡潔に提供し、関連するすべての情報を分かりやすい形式でまとめています。
* エージェントはさまざまなタスクを支援できますが、ケースの詳細を要約するために特別に設計されているわけではありません。
* Einstein Sales Summaries は、販売関連のアクティビティを要約することに重点を置いており、サポートケースには適用されません。
詳細については、Einstein Work Summaries に関する Salesforce ドキュメントを参照してください。

Agentforce Sales Agentは、リアルタイムのインサイトとAIを活用したレコメンデーションを提供し、営業プロセスを効率化し、営業担当者が重要なタスクに集中してコンバージョン率を向上できるよう設計されています。リードスコアリング、商談の優先順位付け、プロアクティブなレコメンデーションなどの機能により、営業チームは顧客と効率的にやり取りし、より迅速に成約することができます。
* オプション A: 顧客とのやり取りを追跡することは有益ですが、これは Agentforce Sales Agent が提供する幅広い機能の一部にすぎず、リアルタイムの生産性を向上させるための主な目的ではありません。
* オプション B: Agentforce Sales Agent は、販売プロセス全体を自動化するわけではありませんが、販売チームを支援するための実用的な推奨事項を提供します。
* オプション C: これは、生産性の向上と販売の成功を促進するというツールの中心的な目的と一致しています。

Service AI Groundingは、Salesforceオブジェクトからデータを取得し、AIが生成したレスポンスをグラウンディングします。重要な考慮事項：
* フィールドタイプ：標準サービスのAI Groundingは、文字列フィールドとテキストエリアフィールドをサポートしています。カスタムリッチテキストフィールド（例：RichTextArea）はサポートされていないため、オプションBが正解です。
* オブジェクト: Service AI Grounding では主にケース オブジェクトとナレッジ オブジェクト (オプション A) が使用されますが、ここでの制限はオブジェクトではなくフィールド タイプです。
* 可視性: サービス AI Grounding は、上書きされない限り、ユーザーの権限と共有設定を尊重します (オプション C は誤りです)。
参考文献:
* Salesforce ヘルプ: サービス AI のグラウンディング要件
* 「テキスト領域と文字列フィールド」のみのサポートを明示的に示します。