Einstein Copilot のカスタムアクション指示を改良する際には、アクションをトリガーすると想定されるユーザーメッセージの例を提供することがベストプラクティスとされています。これにより、カスタムアクションがさまざまなユーザー入力を理解し、メッセージの背後にある意図に効果的に応答できるようになります。
* オプション B (一貫したフレーズ) では明瞭さは向上しますが、トリガー ロジックを直接改良するわけではありません。
* オプション C (ペルソナの指定) は、ユーザーがカスタム アクションとどのように対話するかを示す例を示すことほど重要ではありません。
詳細については、カスタムアクションの構築と調整に関する Salesforce の Einstein Copilot ドキュメントを参照してください。

* 質問の文脈
* Einstein Prompt Builder は、AI モデルを使用してテキスト (概要、メールの内容、応答) を生成するのに役立つ Salesforce 機能です。
* この質問では、3 つの潜在的な使用例が提示され、そのうちどれが Einstein Prompt Builder の機能に最も適しているかが尋ねられます。
* Einstein Prompt Builderの典型的な使用例
* テキスト生成と要約: 電子メールへの返信やレコード フィールドのテキストの生成など、コンテンツの作成や要約に最適です。
* 将来の販売傾向を予測したり、潜在的に価値の高いリードを特定したりしてみませんか?
* (オプション A) トレンドの予測には通常、生成テキスト ソリューションではなく、Einstein Discovery または標準レポートに備わっている予測分析およびモデリング機能が使用されます。
* (オプション B) マーケティング キャンペーンのリードの特定には、リード スコアリングまたは分析 (これも Einstein Discovery または Lead Scorering のシナリオ) が含まれます。
* パーソナライズされた RFP メールを送信する (オプション C) は、生成 AI を使用して適切に構造化されたコンテキスト認識テキストを作成する典型的な例です。
* 結論オプション C (提案依頼に対する返信をパーソナライズされた電子メールで送信する) は、Einstein Prompt Builder の生成テキスト機能に最適です。
Salesforceエージェントforceスペシャリスト参考資料とドキュメント
* Salesforce ドキュメント:Einstein プロンプト ビルダーの概要では、プロンプト ビルダーを使用して、特に電子メールまたはレコード フィールドに対してテキストベースの応答を作成およびカスタマイズする方法を説明します。
* Salesforce Agentforce Specialist 学習ガイドでは、Salesforce の生成 AI 機能は、高度な予測ユースケース (予測やリード スコアリングなど) 向けではなく、テキストの作成または要約用に設計されていることを説明します。

「権限セットの読み取りアクセス」が正しい答えなのはなぜですか?
Agentforce サービス エージェントが新しい製品交換プロセスで顧客を支援できない場合は、オブジェクト権限が不足していることが原因と考えられます。
Agentforce におけるオブジェクト アクセスに関する重要な考慮事項:
* カスタムオブジェクトには権限セットアクセスが必要です
* 新しい製品交換オブジェクトは、エージェントの権限セットに明示的に割り当てる必要があります。
* 読み取りアクセス権がないと、エージェントはオブジェクトを表示したり操作したりできません。
* エージェントの完全なデータアクセスの確保
* セットアップ#権限セットで、管理者は次の操作を行う必要があります:#製品交換オブジェクトへの読み取りアクセス権を付与する#関連フィールド(ステータス、交換理由など)にもアクセスできるようにする
* AIとエージェントのワークフローの調整
* Einstein AI を使用してソリューションを提案する場合、エージェントはコンテキストに応じた応答のために製品交換オブジェクトを表示できる必要があります。
他の選択肢はなぜダメなのか？
# A. エージェント ユーザーに割り当てられた権限セット グループは、製品交換フローへのアクセス権を付与する必要があります。
* フロー権限は、直接的なオブジェクトアクセスではなく、自動化アクセスのみを制御するため、誤りです。
* エージェントがオブジェクトを表示できない場合、フローは表示されず、使用もできません。
# C. Agentforce エージェント ユーザーに割り当てられたプロファイルには、カスタム製品交換オブジェクトに対する AI トレーニング権限が必要です。
* AI トレーニング権限は、オブジェクトの可視性ではなく、モデルの学習と改善に関係するため、誤りです。
Agentforceスペシャリストのリファレンス
* Salesforce AI Specialist Material は、権限セットが Agentforce ユーザーのオブジェクト レベルのアクセスを制御することを確認します。

包括的かつ詳細な解説：Salesforce Agentforceでは、カスタム項目（取引先オブジェクトの「最新の商談概要」など）に入力するプロンプトテンプレートを作成する際に、AIが意味のある出力を生成するために、テンプレートに動的なデータを入力する必要があります。ここでのタスクは、取引先に関連する最近オープンした3つの商談からデータを収集することです。これを実現する最も堅牢かつ柔軟な方法は、aFlow（オプションB）を使用することです。Salesforce Flowsを使用すると、Agentforceスペシャリストは商談オブジェクトをクエリし、最近オープンした3つの商談をフィルタリングするロジックを定義し（例：レコード取得要素を使用し、CreatedDateの降順でソートし、上限を3に設定）、このデータを変数としてプロンプトテンプレートに渡すことができます。このアプローチにより、データ取得プロセスを正確に制御でき、複雑なフィルタリングや並べ替えの要件にも対応できます。
* オプションA: 「最新の商談関連リストを差し込み項目として選択する」は、Agentforceプロンプトテンプレートでは有効なオプションではありません。差し込み項目は基本項目データ（例: {!Account.Name}）を取得できますが、直近3件の商談のような関連リストデータのクエリや集計はネイティブではサポートされていません。
* オプションC: Salesforceには「Account Opportunityオブジェクト」は存在しません。これは誤った名称のようです（おそらくOpportunityオブジェクトまたは連結オブジェクトを意味しているのでしょう）。リソースとしてOpportunityオブジェクトを選択するように解釈したとしても、プロンプトテンプレートは追加ロジック（例：フロー）なしで関連オブジェクトを直接クエリすることはないため、これは誤りです。
* オプション B: フローは動的入力を介してプロンプト テンプレートとシームレスに統合され、スペシャリストは AI が要約するために必要な正確なデータ (商談名、金額、クローズ日など) を取得して構造化できるようになります。
したがって、オプション B は必要なデータを効率的かつ正確に収集するための正しい方法です。
参考文献:
* Salesforce Agentforce ドキュメント: 「フローとプロンプトテンプレートの統合」(Salesforce ヘルプ:
https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.agentforce_flow_prompt_integration.htm&type=5)
* Trailhead: 「Agentforce のフローを構築する」(https://trailhead.salesforce.com/content/learn/modules/flows- for-agentforce)

Universal Containers の新しいカスタマー サポート担当者は、Einstein Work Summaries を使用して、各ケースのコメントを読まなくてもケースの詳細をすぐに理解できます。Work Summaries は生成 AI を活用して進行中のケースの簡潔な概要を提供し、すべての関連情報を簡単に理解できる形式で要約します。
* Einstein Copilot はさまざまなタスクを支援しますが、ケースの詳細を要約するために特別に設計されたものではありません。
* Einstein Sales Summaries は、営業関連のアクティビティの概要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 作業サマリーに関する Salesforce ドキュメントを参照してください。