「Salesforceオブジェクトに接続せずにデプロイする」オプションを使用してモデルをデプロイする場合、適切な機能は以下のとおりです。
Salesforce Flow での予測機能の使用: この機能により、デプロイされたモデルを Salesforce Flow 内で予測ツールとして使用できるため、自動化フローに予測を含めることができ、Salesforce オブジェクトに直接書き込む必要はありません。
アプリケーションの柔軟性：この方法は、Salesforceオブジェクト内で直接データ操作を行う必要なく、さまざまなSalesforceプロセスやワークフロー全体で予測結果をどのように活用するかについて柔軟性を提供します。
ワークフロー統合の強化：予測分析結果をワークフローに直接統合することで、組織は意思決定プロセスを自動化し、ユーザーとのやり取りを強化し、予測結果に基づいて業務を効率化できます。
この設定は、Salesforceが推奨する、CRMアナリティクスを活用してさまざまな業務機能における業務効率と意思決定の精度を向上させるためのベストプラクティスに合致しています。

異なる地域（EMEA、AMER、APAC）に合わせてカスタマイズされたEinstein Discoveryモデルを展開する場合、最適なアプローチは、アカウントデータを地域ごとにセグメント化し、各セグメント用に設計された特定のモデルを適用することです。この方法により、以下のことが保証されます。
関連性と精度：各モデルは、地域ごとの動向に基づいて理解および予測を行うように特化させることができ、市場行動、顧客の嗜好、経済状況といった点で、地域によって大きく異なる場合がある。
効率性：地域固有のモデルを導入することで、すべての地域で単一のモデルを使用した場合に発生する可能性のある予測力の低下を回避でき、予測精度の低下を防ぐことができます。
拡張性：このアプローチは拡張性があり、UCはより多くの地域データが利用可能になったり、地域市場の状況が変化したりするにつれて、各モデルをさらに改良することができます。

アプリ内の既存のダッシュボード、レンズ、データセットへの変更を保存します（ダッシュボードの保存には、エディターとマネージャーで利用可能な適切な権限セットライセンスと権限が必要です）。*##**##*

収益上位10アカウントを動的に表示するダッシュボードを作成するには、収益の高い順にアカウントを並べ替え、結果を上位10件に限定するクエリを作成するのが最善の方法です。このクエリをウィジェットのデータソースとして使用することで、ダッシュボードに適用されたフィルターに基づいてウィジェットが動的に調整されるようになります。
この方法は、収益順に並べ替え、結果を10件に制限することで上位のアカウントのみが表示されるため、効率的にタスクを処理できます。また、ダッシュボードのフィルターによって動的な状態を維持できます。