Salesforce は、競争の激しい AI 分野での地位を強化することを目的とした新しい製品スイートを発表します。
「AI Cloud」と呼ばれるこのスイートには、「エンタープライズ対応」AIを提供するためのツールが含まれており、Salesforceの製品ポートフォリオをAI機能で強化するための最新の分野横断的な取り組みです。多くの点で、これはSalesforceプラットフォーム全体に生成型AIを組み込むことを目指し、同社が3月に開始した生成型AIイニシアチブの延長線上にあると言えます。
「真の目的は、ジェネレーティブAIを信頼できる形で企業に導入することです」と、Salesforceの新興技術担当SVP、アダム・カプラン氏はTechCrunchとの電話インタビューで語った。「私たちはAI分野で培ってきた経験を活かし、これを信頼できる形で私たちのスタックに組み込むべく、驚くほどのスピードで取り組んでいます。」
AI Cloudは、Amazon Web Services、Anthropic、Cohere、OpenAIなど、幅広いパートナーが提供するAIモデル（特にテキスト生成モデル）をSalesforceのクラウドインフラストラクチャ上でホストおよび提供します。SalesforceのAI研究部門が提供するファーストパーティモデルは、コード生成やビジネスプロセス自動化などの機能に活用されています。また、お客様は独自のインフラストラクチャにデータを保存しながら、カスタムトレーニング済みのモデルをプラットフォームに導入することも可能です。
この発想は、AWS が社内でトレーニングしたモデル ファミリーとスタートアップ パートナーによる事前トレーニング済みモデルを提供する、Amazon が最近リリースした Bedrock とそれほど変わりません。
「私たちがやっていることは、基本的にエコシステムアプローチ、つまりオープンアプローチを採用し、最適なユースケースに最適なモデルを採用することです」とカプラン氏は語った。
あらゆる場所に生成AI
AI Cloudに搭載されたSalesforce構築モデルは、Data Cloud、Tableau、Flow、MuleSoftといったSalesforceの主力製品の新機能の基盤となっています。モデルは合計9種類あり、Sales GPT、Service GPT、Marketing GPT、Commerce GPT、Slack GPT、Tableau GPT、Flow GPT、Apex GPTです。
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セールスGPTはパーソナライズされたメールを迅速に自動作成し、サービスGPTはケースデータと顧客履歴に基づいてサービス概要、ケースサマリー、作業指示書を作成します。一方、マーケティングGPTとコマースGPTは、顧客データに基づいて各購入者向けにターゲティングや商品説明のカスタマイズを行うためのオーディエンスセグメントを生成したり、平均注文額の向上方法などのレコメンデーションを提供したりできます。
Slack GPT、Tableau GPT、Flow GPT、Apex GPTは、より特化した性質を持っています。Slack GPTとFlow GPTを使用すると、SlackでもFlowでも、AIアクションを組み込んだノーコードワークフローを構築できます。Tableau GPTは、自然言語プロンプトに基づいてビジュアライゼーションを生成し、データのインサイトを抽出できます。Apex GPTは、コードの脆弱性をスキャンし、Salesforce独自のプログラミング言語であるApexのインラインコードを提案します。
Slack GPT、Commerce GPT、Sales GPT、Service GPTなど、いくつかのモデルは本日時点で既に利用可能です。10月にリリース予定のFlow GPTを除く残りのモデルは、早ければ今月中にリリースされる予定です。
信頼層
では、AI Cloud の他に何が際立っているのでしょうか？Salesforce は、新しい AI モデレーションおよび編集サービスである Einstein Trust Layer を宣伝しています。Nvidia の NeMo Guardrails と同様に、Einstein Trust Layer は、テキスト生成モデルが顧客の注文書や電話番号などの機密データを保持しないようにします。
カプラン氏によると、Einstein Trust Layerは、通常は生成AIツールの利用が制限されるような、厳格なコンプライアンスとガバナンス要件を持つ企業を対象としているという。確かに、これは時宜を得たものだ。Amazon、ゴールドマン・サックス、ベライゾンなど、プライバシーリスクを理由にChatGPTのような生成AIの利用を禁止または制限する企業が続々と現れている。
「すべての顧客から最も多く寄せられる質問は、信頼とセキュリティに関するものであり、企業としてこれらの新しいテクノロジー、つまり新しい世界に安全に取り組むために私たちがどのように支援できるかということです」とカプラン氏は述べた。
Einstein Trust Layerは、アプリまたはサービスとテキスト生成モデルの間に位置し、プロンプトに機密情報が含まれている可能性を検出し、モデルに到達する前にバックエンドで自動的に削除します。また、このサービスは、プロンプト内またはモデルからの応答内における有害性（例：性差別、人種差別、その他の差別）をフィルタリングすることもできます。
Salesforceによると、Amazon SageMakerやGoogleのVertex AIなどのサードパーティプラットフォームのモデルをAI Cloudにリンクするユーザーは、引き続きEinstein Trust Layerを利用できるとのことです。また、OpenAIの顧客向けには、OpenAIとの「信頼パートナーシップ」を締結し、OpenAIの安全ツールとEinstein Trust Layerを連携させた共同コンテンツモデレーションを提供するとしています。
モデルやプロンプトのモデレーションは難しい作業であり、Salesforceには多くの競合が存在します。Microsoftは先月、モデルからのテキストや画像も含めたテキストや画像をモデレートする新しいAIサービスを発表しましたが、Azure OpenAI Serviceを通じてEinstein Trust Layerと同様のモデルカスタマイズオプションを提供しています（ただし、OpenAIモデルのみ）。
おそらくこれが、AI Cloudを他のマネージドAIサービスとさらに差別化するため、Salesforceが一連のプロンプト「テンプレート」とプロンプトテンプレート作成ツールをリリースする理由でしょう。Salesforceによると、テンプレートの「最適化された」AIプロンプトは、「調和された」データを使用して、モデル生成の出力を企業のニーズに合わせて調整し、生成されるコンテンツの品質と関連性を高めます。
カプラン氏によると、これはAI Cloudの生成AIモデルを特定のユースケースに適応させる時間とコストを削減するためだという。例えば、顧客はモデルに社内スタイルに沿ったメール返信の文言を「指示」するテンプレートを作成したり、Salesforceデータベースから特定の顧客情報を取得したりすることが可能になる。
「これは、電子メールの品質、そしてより一般的なコピーと顧客関係管理データに基づいたコピーの違いという点で、本当に根本的な変化です」とカプラン氏は語った。
もちろん、プロンプトエンジニアリングは新しい科学ではありません。Writer、Jasper、さらにはGrammarlyといった他の生成AIプラットフォームも、モデルの応答を特定のスタイルに誘導する方法を提供しています。ここでの真の価値提案は、少なくともSalesforceが強調している点は、Salesforceデータをモデルに容易に接続（そして操作）できることにあると言えるでしょう。
Salesforce 製品のエコシステムにすでに定着している顧客にとっては、これはおそらく魅力的な売り文句でしょう。
「AIとデータ、そして顧客関係管理の組み合わせは、実に強力なものです」とカプラン氏は述べた。「これらのプロンプトをよりスマートに、より優れたものにし続けられます。そして、それは非常に強力なものになるでしょう。さらに、モデルのトレーニングや顧客への価値提供の向上など、スタック全体にわたる同様の取り組みも進めていくでしょう。」
Salesforce によれば、AI Cloud は今年中にリリースされ、Einstein Trust Layer は今月下旬に一般公開される予定だという。
