Agentforceを活用した実世界の問題解決事例

どんな取り組みか

TDX 2026では、Agentforce Hackathonが開催され、Salesforceのエコシステムから集まったビルダーたちが、実世界の問題に取り組むAI搭載ソリューションを開発しました。これらのアイデアは理論的なものではなく、具体的な課題解決を目指したものです。今年のファイナリストたちは、Agentforceがどのように以下の課題を解決できるかを探求しました。

• ケアコーディネーターが患者をより良くサポートする方法
• 都市チームがインフラの問題を早期に把握する方法
• ナレッジエクスペリエンスをよりダイナミックで有用なものにする方法

同時に、AIエージェントでの開発は、従来の自動化とは異なる考え方が必要であることが明らかになりました。TDX Hackathon Showdownの3組のファイナリストに、Agentforceでの開発を通じて学んだこと、最も驚いたこと、そしてSalesforceでのAI主導のエクスペリエンスを試す他の人々へのアドバイスを共有してもらいました。

Agentblazersと彼らのソリューション紹介

CareRoute

🏆 受賞者: ファイナリストのGigi Chan氏は、運用効率とアクセシビリティを向上させるAI駆動型エクスペリエンスの構築に注力するテクニカルアーキテクトであり、Slackコミュニティリーダーです。彼女のソリューションであるCareRouteは、Agentforceを使用して、ケアコーディネーターが紹介プロセスを処理し、患者を適切な臨床医とマッチングさせ、フォローアップから見失うリスクのある患者を特定するのを支援します。これらはすべて、よりアクセスしやすいヘルスケアエクスペリエンスのための多言語コミュニケーションワークフローをサポートしながら行われます。

City Pulse Agent

🏆 受賞者: グランプリ＆Tableauのベストユースを受賞したEleanor Spolyar氏とTaryn Kelley氏は、都市が受動的なサービス管理からプロアクティブなインフラ計画へと移行するのを支援するために設計されたAI搭載ソリューション、City Pulse Agentを作成するために提携しました。Agentforce、Slack、Tableau、およびAgentforce Serviceを組み合わせることで、City Pulseは過去のインフラデータを分析し、トレンドを特定し、協調的でリアルタイムなワークフローを通じて、都市チームが予防保守をより効果的に調整するのを支援します。

KnowledgeForce

🏆 受賞者: ファイナリストのArundathi Neelam氏は、Salesforceエコシステムで経験を持つシニアSalesforceアナリストです。彼女のソリューションであるKnowledgeForceは、グローバルトレードコンプライアンスのための自己修復型Agentforceナレッジマネジメントシステムです。これは、文脈理解、推論、および会話型AIエクスペリエンスを通じて自己構築および自己維持するように設計されたナレッジベースです。

実装のポイント

Agentforceでの開発の違い

Gigi Chan (CareRoute): AgentforceのUIは優れた開発体験を提供し、AI搭載ワークフローを迅速にプロトタイプ作成および洗練させることを容易にします。CareRouteエージェントはAgent Scriptを使用して開発され、より決定論的なエージェント指示を可能にし、出力の一貫性と精度を向上させました。開発中、Agentforce Builder内の組み込みトラブルシューティングエージェントは、Agent Scriptの動作を診断および洗練する上で特に価値がありました。イベントログも、過去の会話を確認し、エージェントのアクションを追跡し、問題を効率的にデバッグすることを容易にしました。全体として、プラットフォームは直感的で親しみやすく、技術ユーザーと非技術ユーザーの両方がアクセスできます。

Eleanor Spolyar and Taryn Kelley (City Pulse Agent): Agentforceでの開発は、従来の自動化よりも柔軟性が低いと感じます。「もしこれなら、あれをする」というワークフローを構築するだけでなく、コンテキストを理解し、会話的に応答し、複数のシステム間でリアルタイムにアクションを調整できるものを設計しています。標準的なアプリよりも、デジタルオペレーションチームメンバーを設計するような感覚です。

Arundathi Neelam (KnowledgeForce): 従来の自動化では、システムが取りうるすべてのパスをスクリプト化します。Agentforceでは、エージェントに目標を与え、それを達成する方法を推論することを信頼します。これは実際の考え方のシフトであり、「Xが起こった場合」よりも「エージェントは何を知り、何を決定すべきか」という考え方です。それが理解できれば、クリック数ではなく意図のために設計し始めます。

従来の自動化だけでは解決できなかった問題

Gigi Chan (CareRoute): 解決した主な課題は、患者を適切な臨床医にインテリジェントにマッチングさせること、多言語での患者コミュニケーションを改善すること、そしてフォローアップから見失う可能性のある患者を特定することでした。従来の自動化だけでは、これらの問題に完全に対処できませんでした。なぜなら、ヘルスケアの紹介には、厳格なルールやキーワードマッチングに依存するのではなく、ニュアンス、コンテキスト、そして同じ状態が説明されうる多くの方法を理解する必要があるからです。Agentforceを使用することで、より正確な臨床医マッチングをサポートし、患者の母国語でフォローアップメールを生成し、患者が追加の支援を必要とする可能性のある兆候を分析し、ケアコーディネーターが早期に介入するのを支援することができました。

Eleanor Spolyar and Taryn Kelley (City Pulse Agent): 従来の自動化はルーチンタスクの処理には優れていますが、大きなパターンを特定したり、潜在的な将来の問題を予測したりするのに常に役立つわけではありません。City Pulseは、都市が受動的なアプローチからよりプロアクティブなアプローチへと移行するのを支援するという課題を解決します。City Pulseは、サービスリクエストとインフラストラクチャデータからのトレンドを分析して、問題が発生する前に予測します。従来の自動化はワークフローを合理化できますが、問題を完全に防止するために必要な洞察を提供しません。

Arundathi Neelam (KnowledgeForce): ナレッジベースは公開された瞬間から古くなります。そして、何が欠けているか、または時代遅れであるかを伝えるフローはありません。KnowledgeForceはこの状況を逆転させます。回答されなかったすべての質問は、ナレッジベースにギャップがあるというシグナルとなり、システムはそれを埋める新しい記事を作成します。これは、宣言的な自動化ではできないことです。

得られた成果や学び

Agentforceでの開発は、従来の自動化アプローチとは異なる、より柔軟でコンテキストを理解するAIエージェントの構築を可能にしました。CareRouteは患者ケアの質を向上させ、City Pulseは都市のインフラ管理をプロアクティブにし、KnowledgeForceは自己維持するナレッジベースを実現しました。これらの事例は、AIエージェントが実世界の問題を解決する上で、従来の自動化だけでは達成できなかった深いレベルでの洞察とアクションを提供できることを示しています。

まとめ

Agentforce Hackathonのファイナリストたちは、AIエージェント開発が従来の自動化とは異なる考え方を必要とすることを実証しました。彼らのソリューションは、ヘルスケア、都市サービス、ナレッジマネジメントといった多様な分野で、具体的な実世界の問題を解決しました。Agentforceは、開発者がよりインテリジェントで、コンテキストを理解し、自律的に機能するソリューションを構築するための強力なプラットフォームであることが示されました。

出典: https://admin.salesforce.com/blog/2026/how-agentblazers-are-solving-real-world-problems-with-agentforce