包括的かつ詳細な解説：Universal Containers（UC）は、ユーザーが販売注文番号を入力し、カスタムプロンプトテンプレートを呼び出してサマリーを生成・表示するカスタムUXを備えたソリューションを求めています。この要件とSalesforce Agentforceの機能に基づいて、各オプションを評価してみましょう。
* オプションA：自動起動フローを作成し、標準の「プロンプトテンプレート」フローアクションを使用してプロンプトテンプレートを呼び出します。自動起動フローは、レコード更新やプラットフォームイベントなどのイベントによってトリガーされ、ユーザーの操作なしに実行されるバックグラウンドプロセスです。「プロンプトテンプレート」フローアクション（Agentforceプロンプトを統合するためにFlow Builderで利用可能）を使用してプロンプトテンプレートを呼び出すことはできますが、ユーザーインターフェースがありません。UCではユーザーが販売注文番号を入力するためのカスタムUXが明示的に必要となるため、自動起動フローではユーザーが直接データを入力できないため、この要件を満たすことができません。
* オプションB：テンプレートでトリガーされるプロンプトフローを作成し、標準の「プロンプトテンプレート」フローアクションを使用してプロンプトテンプレートを呼び出します。Salesforceの用語には「テンプレートでトリガーされるプロンプトフロー」というものはありません。これは元の質問における誤った名称またはタイプミスのようです。Agentforceのプロンプトテンプレートは、AIが入力データを処理する方法を定義する再利用可能な設定ですが、フローの種類ではありません。フロー（自動起動フローや画面フローなど）はプロンプトテンプレートを呼び出すことができますが、
「template-triggered」はSalesforceドキュメントでは認識されないフロータイプです。このオプションはフレーミングが不正確であるため無効です。
* オプション C: 画面フローを作成し、販売注文番号を収集し、標準の「プロンプトテンプレート」フローアクションを使用してプロンプトテンプレートを呼び出します。画面フローは、Salesforce 内でカスタマイズ可能なユーザーインターフェースを提供し、ユーザーが入力フィールドを介してデータ (販売注文番号など) を入力できるようにします。
Flow Builderで利用可能な「プロンプトテンプレート」フローアクションは、ユーザー入力（受注番号）をカスタムプロンプトテンプレートに渡すことで、Agentforceとの連携を可能にします。プロンプトテンプレートは関連データ（受注ヘッダーや詳細など）を照会し、サマリーを生成して、後続の画面でユーザーに表示することができます。このソリューションは、UCのカスタムUXとAgentforceプロンプトとのシームレスな連携というニーズを満たしており、最適なソリューションです。
オプションCが正解である理由：Salesforce Flowのドキュメントに記載されているように、画面フローはユーザーインタラクションとカスタムインターフェースを必要とするシナリオに最適です。「プロンプトテンプレート」フローアクションは、フロー内でAgentforceのAI機能を有効にし、UCが受注番号を収集し、プロンプトテンプレートを使用して処理し、結果を表示するという、すべて単一のユーザーフレンドリーなソリューション内で実行できるようにします。これは、AI駆動型サマリーをユーザーワークフローに統合するためのAgentforceのベストプラクティスと一致しています。
参考文献:
* Salesforce ヘルプ: フロー ビルダー > プロンプト テンプレート アクション - フロー内で「プロンプト テンプレート」アクションを使用して Agentforce プロンプトを呼び出す方法について説明します。
* Trailhead: プロンプト テンプレートを使用してフローを構築する - ユーザー主導の AI インタラクションの画面フローを強調表示します。
* Agentforce Studio ドキュメント: プロンプト テンプレート - プロンプト テンプレートがサマリーの入力データを処理する方法について説明します。

* 要件のコンテキスト:Universal Containers は、外部 ERP システムから LLM プロンプトにリアルタイムの注文ステータス データを取得したいと考えています。
* LLMプロンプトにおけるデータグラウンディング：データグラウンディングにより、大規模言語モデル（LLM）は最新かつ関連性の高い情報にアクセスできるようになります。Salesforceでは、データがSalesforce外部にある場合、外部オブジェクト（Salesforce Connect経由）を使用することをお勧めします。
* 外部オブジェクトレコードのマージフィールドを使用する理由:
* 外部オブジェクトは標準オブジェクトやカスタム オブジェクトとよく似ていますが、外部システムのテーブルにマップされます。
* マージ フィールドでこれらの外部オブジェクトのフィールドを参照できるため、Salesforce にネイティブにデータを保存せずに、外部 ERP システムからリアルタイムでデータを取得できます。
* これは、カスタム Apex をコーディングしたり、プロンプトを直接埋め込むために外部サービスを構成する場合と比べて、より単純な「ポイント アンド リファレンス」アプローチです。
* 外部サービス結合フィールドまたはApex結合フィールドを使用しない理由:
* 外部サービス差し込みフィールドは、通常、フローまたは外部サービス定義を活用します。実現可能ではありますが、自動化のために外部サービス（例：フロー）をオーケストレーションまたは呼び出すことが主な目的です。
これは、プロンプトマージで外部レコードデータをシームレスに参照するための標準的な方法ではありません。
* Apex 差し込み項目は、プロンプトの挿入を制御するカスタム Apex コードを必要とします。これは可能ではありますが、「コードではなくクリック」という点で使い勝手が悪く、一般的なレコードデータを参照するためのデフォルトの方法ではありません。
* 参考文献と学習リソース:
* Salesforce ヘルプ & トレーニング#Salesforce Connect と外部オブジェクト
* Salesforce Trailhead#「Salesforce Connect を使用した外部データの統合」
* SalesforceAgentforceスペシャリスト学習リソース（外部オブジェクトを使用してLLMプロンプトをグラウンディングする方法に関するドキュメント）

包括的かつ詳細な解説：UC社は、営業チーム向けにカタログから商品を提案するAIソリューションを必要としています。Prompt Builderのプロンプトテンプレートの種類を評価してみましょう。
* オプションA：レコードサマリープロンプトテンプレートレコードサマリーテンプレートは、レコード（ケース、商談など）の簡潔なサマリーを生成します。サマリー作成に加えて動的なロジックが必要となる商品レコメンデーションには適していないため、この方法は適切ではありません。
* オプションB：メール生成プロンプトテンプレートメール生成テンプレートは、顧客へのアプローチなど、メールを作成するためのテンプレートです。製品について言及することはできますが、単独のレコメンデーションには最適化されていないため、この方法は適切ではありません。
* オプションC：FlexプロンプトテンプレートFlexプロンプトテンプレートは汎用性が高く、カスタム入力（例：オブジェクトまたはデータクラウドからのカタログデータ）と指示（例：「顧客の好みに基づいて商品を提案する」）が可能です。この柔軟性は、UCの動的な商品推奨のニーズに適しており、最適なソリューションです。
オプション C が正しい理由: Flex テンプレートは、Salesforce のカスタマイズされた AI 出力のガイダンスに沿って、カタログから製品を提案するために必要なカスタマイズを提供します。
参考文献:
* Salesforce Agentforce ドキュメント: プロンプト ビルダー > Flex テンプレート - 動的な使用例の詳細。
* Trailhead: Agentforce でプロンプト テンプレートを作成する - カスタム シナリオの Flex について説明します。
* Salesforce ヘルプ: プロンプト テンプレートの種類 - Flex の汎用性を確認します。

Einstein Copilotは、顧客の行動、嗜好、購入履歴などのデータに基づいて、AIを活用したパーソナライズされたコンテンツの生成を支援するように設計されています。Universal Containersのマーケティングチームにとって、これは動的で関連性の高いメールコンテンツを作成するための最適なソリューションです。Einstein Copilotを活用することで、顧客一人ひとりに合わせたコミュニケーションを実現し、エンゲージメントとコンバージョン率を向上させることができます。
* オプション A は正解です。Einstein Copilot は、顧客に関する包括的なデータに基づいて、リアルタイムでパーソナライズされたコンテンツを生成するのに役立ちます。
* オプションBはEinstein Analyticsまたは
* Marketing Cloud Intelligence および Option C は自動化を扱いますが、これは Einstein Copilot の主な焦点ではありません。
参考文献:
* Salesforce Einstein Copilot の概要:https://help.salesforce.com/s/articleView?
id=アインシュタイン副操縦士の概要.htm

Einstein Copilotを導入する主な理由は、ワークフローを合理化し、反復的なタスクを自動化する機能です。AIを活用することで、Einstein Copilotは、インサイトの自動生成、アクションの完了、複雑なプロセスにおけるユーザーのガイドなど、日常的な反復プロセスの処理を支援し、業務効率を大幅に向上させます。
* オプション A (データ入力とクレンジングの改善) は、ワークフローを通じてユーザーをガイドおよび支援することに重点を置いているため、Einstein Copilot の主な目的ではありません。
* オプション B (ユーザーの介入なしに AI がタスクを実行できるようにする) は、対話型で動作してユーザーをリアルタイムで支援する Einstein Copilot の役割を正確に説明していません。
Salesforceエージェントforceスペシャリスト参考資料:詳細については、Salesforceドキュメントをご覧ください。
https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.einstein_copilot_overview.htm