生成API機能を使用してアカウントアクションプランのダイジェストを作成するには、Universal ContainersはREST APIを使用する必要があります。REST APIは、Salesforceと外部システムを統合し、Salesforceデータとのインタラクションを可能にするのに最適です。これには、サマリーやダイジェストの作成といった生成機能も含まれます。最新のWeb標準をサポートしており、Salesforceとレガシーシステム間の柔軟で軽量なインタラクションに適しています。
* メタデータ API は、要約の生成などのデータ操作ではなく、メタデータの取得と展開に使用されます。
* SOAP API は統合に使用される古い API ですが、この特定のユースケースでは REST に比べて柔軟性が低くなります。
データ統合とコンテンツ生成に REST を使用する方法の詳細については、Salesforce REST API ドキュメントを参照してください。

Model Playground では、Salesforce 対応の基礎モデルを扱う AI スペシャリストが、生成モデルの動作に直接影響を与える可能性のある特定のハイパーパラメータを制御できます。
* 温度：予測のランダム性を制御します。温度が高いほど出力は多様化し、温度が低いほどモデルの応答はより集中的かつ決定論的になります。
* 頻度ペナルティ: モデルが同じフレーズや出力を頻繁に繰り返す可能性を減らします。
* プレゼンス ペナルティ: モデルが、以前に言及された馴染みのあるコンテンツに固執するのではなく、応答で新しいトピックを導入するように促します。
これらのハイパーパラメータは調整可能で、モデルの応答を微調整することで、望ましい動作とユースケースの要件を確実に満たすことができます。Salesforceのドキュメントでは、これら3つがModel Playgroundにおける主要な調整可能なハイパーパラメータであることが確認されています。
詳細については、Salesforce の公式ドキュメントにある基礎モデル調整に関する Salesforce AI Model Playground ガイダンスを参照してください。

セキュアデータ取得は、プロンプトを実行するユーザーの権限に基づいてデータアクセスを動的にグラウンディングすることで、Salesforceのセキュリティモデルを強化します。これにより、CRUD（作成、読み取り、更新、削除）およびFLS（項目レベルセキュリティ）設定への準拠が確保され、機密データへの不正アクセスを防止します。例えば、ユーザーが特定のオブジェクトまたは項目にアクセスできない場合、AIモデルは動的グラウンディングのためにそのオブジェクトまたは項目を取得できません。
* 「実行」ユーザー権限 (A) は、ユーザー固有のセキュリティをバイパスし、コンプライアンス上のリスクをもたらします。
* プロンプトテンプレートの権限 (C) は Salesforce のセキュリティメカニズムではありません。アクセスは常にユーザーのプロファイルと共有設定に関連付けられています。

* 質問の文脈
* Universal Containers (UC) は、フローによって返されるデータを使用する Flex プロンプト テンプレートを構築したいと考えています。
* 「Flex Prompt テンプレート」を使用すると、管理者と AI スペシャリストは、外部データまたは動的データを生成 AI プロンプトに組み込むことができます。
* 「フロー指示の追加」が必要な理由
* フローデータをプロンプトテンプレートに渡す：プロンプトを設定する際に、実行中のフローからFlexテンプレートにデータを渡す方法を指定する必要があります。そのために指定される要素は通常「フロー指示」で、フローの出力をプロンプトにマッピングします。
* その他のオプション:
* Flex 命令の追加: 通常、フロー データをテンプレートに取り込む方法ではなく、AI がどのように応答するか、または出力を構成するかを制御します。
* プロンプト指示の追加: 通常は、フローからの動的データを参照するのではなく、AI の応答を形成する静的または手動の指示です。
* 結果
* 「フロー指示の追加」により、プロンプトがフローから返されるデータを動的に使用できるようになり、オプション C が正しいことが保証されます。
Salesforce AIスペシャリストの参考資料とドキュメント
* Salesforce ヘルプ & トレーニング: フローでのプロンプトテンプレートの使用では、特殊なステップ (「フローの指示」など) を介してフロー変数をプロンプトテンプレートに渡す方法について説明します。
* Salesforce AI スペシャリスト学習ガイドでは、リアルタイムのフロー データを参照する生成 AI プロンプトを構成する方法について説明します。

Universal Containers は、エージェントがチャット中によくある質問に対する定型的な回答を入力する時間を最小限に抑え、ケース フィールドの値を提案することでチャット後の分析を減らすことで、エージェントの全体的な処理時間を短縮することを目指しています。
これらの目的を達成するには、Einstein Reply Recommendations と Case Classification の組み合わせが最も適切なソリューションです。
1. アインシュタインの返信の推奨事項:
* 目的: 過去のチャット データと一般的な顧客の問い合わせに基づいて最適な応答を提案することで、エージェントがライブ チャット中に迅速に応答できるようにします。
* 機能性:
* リアルタイムの提案: チャット セッション中にエージェントに推奨される返信のリストを提供するため、エージェントは手動で入力することなく、最も適切な応答をすばやく選択できます。
* カスタマイズ: 管理者はモデルを構成およびトレーニングして、推奨事項が適切かつ正確であることを確認できます。
* 利点: エージェントが日常的な回答を入力するのに費やす時間が大幅に短縮されるため、効率が向上し、処理時間が短縮されます。
2. ケース分類:
* 目的: AI によって識別された履歴データとパターンに基づいて、ケース フィールドの値を自動的に提案または入力します。
* 機能性:
* フィールド予測: 新しいケースが作成されたときに、選択リスト フィールド、チェックボックス フィールドなどの値を予測します。
* 自動化: フィールドを自動入力したり、エージェントが承認するための提案を提供するように設定できます。
* 利点: 分類とフィールド入力のプロセスを自動化することで、エージェントがチャット後の分析とデータ入力に費やす時間を削減します。
オプションAとBがあまり適していない理由:
* オプション A (Einstein サービスの返信と作業概要):
* Einstein サービス返信:返信の推奨事項に似ていますが、通常はライブ チャットではなく電子メールに使用されます。
* 作業概要: 顧客とのやり取りの概要を提供しますが、フィールド値の提案には役立ちません。
* オプション B (Einstein Reply の推奨事項とケース概要):
* ケースの概要: ケースの詳細の概要を生成しますが、フィールド値の提案には役立ちません。
参考文献:
* Salesforce AI スペシャリストドキュメント -Einstein Reply の推奨事項:
* 返信推奨事項が、ライブ チャット中にエージェントが迅速に応答できるようにどのように役立つかを詳しく説明します。
* Salesforce AI スペシャリストドキュメント -Einstein ケース分類:
* ケース分類がフィールド値を予測して提案し、ケース管理を効率化する方法について説明します。
* Salesforce Trailhead - AI によるサービスの最適化:
* サービス効率を高める AI 機能の概要を説明します。