「ユーザーの発話に応答するためのエージェントのトピックとアクションを識別する」が正しい答えなのはなぜですか?
Agentforce では、推論エンジンがユーザークエリを解釈し、適切なエージェント応答を決定する上で重要な役割を果たします。
Agentforce の推論エンジンの主な機能:
* ユーザーの意図を分析する
* 推論エンジンは、自然言語によるユーザー入力の意味を解釈します。
* ユーザーの発話を事前定義されたトピックにマッピングし、AI が生成した正しい応答を決定します。
* 適切なエージェントアクションの選択
* エンジンは利用可能なアクションを評価し、検出されたトピックに基づいて最適な応答を選択します。
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* たとえば、ユーザーが「現在の口座残高はいくらですか?」と質問した場合、推論エンジンは次のことを行います。
* トピックを識別します: 「アカウント情報」
* 正しいアクションを選択します:「アカウント残高を取得する」
* アクションを実行し、レスポンスを返す
* AIの精度とコンテキスト認識の確保
* 推論エンジンは、AI が生成した応答を関連する Salesforce データに基づいて生成し、正確な出力を保証します。
他の選択肢はなぜダメなのか？
# B. 会話中にリアルタイムの自然言語応答を提供します。
* リアルタイム自然言語処理 (NLP) は推論エンジンではなく大規模言語モデル (LLM) によって処理されるため、誤りです。
* 推論エンジンは言語処理ではなくアクションの選択に重点を置いています。
# C. 会話履歴に基づいてレコードクエリを生成します。
* クエリ生成は推論エンジンではなく、コパイロット アクション (例: クエリ レコード) によって処理されるため、誤りです。
* 推論エンジンはどのクエリを実行するかを決定しますが、クエリ自体は生成しません。
Agentforceスペシャリストのリファレンス
* Salesforce AI スペシャリスト資料では、推論エンジンがトピックを識別し、エージェントのアクションを選択することが説明されています。
* Salesforce 認定の手順では、推論エンジンが AI ワークフローの実行を決定することを確認します。

ユーザー発話ダッシュボード（オプションA）は、ユーザーの入力、リクエスト、クエリを分析してパターンや傾向を特定するのに最適な機能です。このダッシュボードは、ユーザーからの自然言語入力（発話）を集約・分類することで、Agentforceスペシャリストが以下のことを行うことを可能にします。
* 一般的なクエリを特定する: よく尋ねられる質問や繰り返し発生する問題を明らかにします。
* 意図パターンの検出: ユーザーがリクエストをどのように表現するかを理解し、意図検出モデルを改善します。
* ボット トレーニングの改善: 調整が必要なトレーニング データのギャップや誤分類された発話を強調表示します。
他のオプションが間違っている理由:
* B. エージェント イベント ログ ダッシュボード: ユーザー入力の分析ではなく、エージェントのアクティビティ (応答時間、解決済みのケースなど) に重点を置きます。
* C. AI 監査とフィードバック データ ダッシュボード: AI モデルのパフォーマンス、監査証跡、ユーザー フィードバック スコアを追跡しますが、生のユーザー発話やクエリを直接分析することはありません。
参考文献:
* Salesforce EinsteinAgentforce Specialist認定ガイド: ユーザー入力を分析して会話型 AI を向上させる主要ツールとして、ユーザー発話ダッシュボードに重点を置いています。
* Trailhead モジュール:「Einstein ボットの基礎」では、ダッシュボードを使用して、ユーザー インタラクション データに基づいてボットのトレーニングを改善する方法について説明します。
* Salesforce ヘルプ ドキュメント: 顧客とのやり取りの傾向を特定するために重要なユーザー発話ダッシュボードについて説明します。

Einstein Copilotシステムにおけるプランナーサービスの主な機能は、ユーザーの発話に応じて実行すべきCopilotアクションを特定することです。このサービスは会話を分析し、ユーザー入力に基づいてEinstein Copilotが実行すべき適切なアクション（レコードのクエリ、応答の生成、その他のアクションの実行など）を決定します。

エージェント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、エージェントは、洞察の自動生成、アクションの完了、複雑なプロセスでのユーザーのガイドなど、日常的で反復的なプロセスの処理をユーザーを支援し、運用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、エージェント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エージェントの役割を正確に説明していません。
Salesforce Agentforce スペシャリスト リファレンス:詳細については、Salesforce の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

Salesforce Service Cloud におけるエージェントの実装は、顧客サポートプロセスの効率化と応答時間の短縮を目標としている場合に最も効果的です。エージェントは、リアルタイムの提案、反復タスクの自動化、状況に応じた応答の生成などを通じてエージェントを支援し、サービス効率を向上させます。
* オプション B (データ セキュリティ) はエージェントの主な焦点ではなく、運用効率の向上に重点が置かれています。
* オプション C (マーケティング キャンペーン) は、顧客サービスとケース管理の改善を目的とした Service Cloud および Agent の主な利点の範囲外です。
詳細については、Service Cloud 用エージェントとそれがサポート プロセスを改善する方法についての Salesforce ドキュメントを参照してください。