Einstein Studio の Bring Your Own Large Language Model (BYO-LLM) 機能により、組織は Salesforce エコシステム内で外部の大規模言語モデル (LLM) を統合して使用できるようになります。Universal Containers はこの機能を活用して、外部 LLM との接続とプロンプトのグラウンディングを行い、カスタム AI モデルのユースケースと Salesforce データとのシームレスな統合を可能にします。
Einstein Studio には外部モデルを操作するための組み込み機能が用意されているため、オプション B が正しい選択です。
オプション A では Apex の使用が推奨されていますが、BYO-LLM 機能により、より合理化されたソリューションが提供されます。
オプション C はフローおよび外部サービスに重点を置いていますが、これはデータ統合に関するものであり、LLM での作業には適していません。
参照：
Salesforce Einstein Studio BYO-LLM ドキュメント: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.einstein_studio_llm.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、Einstein Copilot の主な目的ではありません。
オプション B (ユーザーの操作なしで AI がタスクを実行できるようにする) は、対話的に動作してリアルタイムでユーザーを支援する Einstein Copilot の役割を正確に説明していません。
Salesforce AI 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

Einstein Copilot for Sales が類似の商談を照合する場合、使用される主な基準の 1 つは、商談のステータスが過去 12 か月以内に「受注完了」であるかどうかです。これは、現在の取引を成立させるのに役立つ成功パターンを識別するための重要な要素です。最近成功した商談に重点を置くことで、Einstein Copilot は営業担当者に適切な洞察と提案を提供し、類似の取引をより迅速に成立させるのに役立ちます。
詳細については、商談マッチングと販売成功パターンに関連する Salesforce Einstein Copilot のドキュメントを参照してください。

Universal Containers は、カスタム コパイロット アクションを使用して顧客サービス業務を強化しています。開発チームは、適切な構成と機能を確保するために、カスタム コパイロット アクションのコア コンポーネントを理解する必要があります。これらのコア コンポーネントの 1 つが出力タイプです。
* カスタムコパイロットアクションのコアコンポーネント:
* 説明書：
* アクションが達成すべき内容を定義します。
* アクションを実行する方法について AI アシスタントにガイダンスを提供します。
* 入力パラメータ:
* アクションがタスクを実行するために必要なデータ入力。
* ユーザーまたはシステムが提供する必要のあるパラメータを指定します。
* 出力タイプ:
* 定義: アクションの実行後に出力されるデータのタイプを指定します。
* 重要度: Copilot とその他のコンポーネントがアクションの結果の形式と構造を理解していることを確認します。
* 例: テキスト、JSON、レコード、その他のデータ構造。
* アクションリファレンス:
* Apex クラスやフローなどの基盤となる実装を指します。
* アクショントリガー:
* アクションを開始する条件またはイベント。
* 出力タイプに焦点を当てる:
* 構成の関連性:
* アクションの結果が Copilot によって適切に処理され、表示されるようにするには、開発チームが出力タイプを正しく定義する必要があります。
* 出力タイプが正しくないか定義されていない場合、データの解釈が誤っていたり、機能に障害が発生したりする可能性があります。
出力タイプがコアコンポーネントである理由:
* Copilotとの統合:
* Copilot は、アクションによって返されるデータの処理方法を理解するために出力タイプに依存します。
* データの一貫性:
* 出力の構造と形式を定義し、アクションと Copilot 間の一貫した通信を保証します。
* ユーザーエクスペリエンス:
* 適切な出力タイプにより、ユーザーは期待どおりの結果をわかりやすい形式で受け取ることができます。
他のオプションがあまり適していない理由:
* オプションA（手順）:
* 手順はコア コンポーネントですが、質問では、コア コンポーネントの 1 つを特定するために構成で何を確認する必要があるかを尋ねています。
* この文脈では、出力タイプを確認することは、適切な構成と機能性を確保するためにさらに重要です。
* オプション C (アクショントリガー):
* アクション トリガーは重要ですが、カスタム コパイロット アクションの構成内で必ずしもコア コンポーネントとは見なされません。
* トリガーは、アクション自体の構成ではなく、アクションが開始されるタイミングに関係することがよくあります。
参考文献:
* Salesforce AI スペシャリスト ドキュメント - カスタム コパイロット アクション:
* カスタム コパイロット アクションのコンポーネントと構成について詳しく説明します。
* Salesforce ヘルプ - カスタムアクションでの出力タイプの定義:
* 出力タイプの重要性とその設定方法について説明します。
* Salesforce Trailhead - カスタム Copilot アクションの構築:
* 主要なコンポーネントに焦点を当て、カスタム Copilot アクションの作成と構成に関する実践的なアプローチを提供します。

Einstein Copilot for Sales が類似の商談をマッチングする場合、使用される主な基準の 1 つは、商談のステータスが過去 12 か月以内に Closed Won であるかどうかです。これは、現在の取引を成立させるのに役立つ成功パターンを特定する上で重要な要素です。最近成功した商談に重点を置くことで、Einstein Copilot は営業担当者に適切な洞察と提案を提供し、類似の取引をより迅速に成立させるのに役立ちます。
詳細については、商談マッチングと販売成功パターンに関連する Salesforce Einstein Copilot のドキュメントを確認してください。