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【第477回】 Agentforce : 2026 年 2 月 新機能リリース ハイライト

    Nobuyuki Watanabe

    Data 360 と同様に、Agentforce もほぼ毎月のように新機能が追加されており、正直なところキャッチアップするだけでも一苦労です。

    私自身も、「いつの間にか新機能が増えている」「結局どれが本当に重要なのか分かりづらい」と感じることが増えてきました。リリースノートをそのまま追うだけでは、全体像や優先順位が見えにくいのが実情です。

    そこで今後は、Data 360 と同じように、Agentforce についても 毎月の新機能を要点だけ整理するまとめ記事 を継続していきたいと思います。

    単なる機能紹介ではなく、「何が変わったのか」「どこにインパクトがあるのか」を分かりやすく整理していく予定です。


    過去の記事


    2026 年 2 月リリース ハイライト

    2026 年 2 月のリリースでは、
    Agentforce の音声機能、AI 評価機能、そしてエージェント構築基盤の強化
    にフォーカスしたアップデートが追加されました。

    主なポイントは次の通りです。

    • Agentforce Voice の拡張(SIP 対応)

    • 音声 AI(Speech-to-Text / Text-to-Speech)

    • 新しい Agentforce Builder の正式リリース

    • AI エージェントの成果評価(Task Resolution)

    • RAG の品質評価メトリクス追加

    今回のアップデートの特徴は、

    「AI エージェントを作る」機能だけではなく
    「AI エージェントを評価・運用する」機能が強化されている点

    です。

    Agentforce は現在、

    • Experiences

    • Control

    • Operate

    • Context

    • Enterprise Trust

    という 5 つの領域を中心に機能拡張が進められています。

    今回のアップデートも、この構造に沿って追加されています。

    それでは、各機能を順番に見ていきましょう。


    Voice 機能の強化

    Agentforce Voice が SIP に対応

    今回のリリースで、Agentforce Voice の通話ルーティングが SIP(Session Initiation Protocol) に対応しました。

    これまで Agentforce Voice では PSTN(電話回線)ベースの接続のみが提供されていました。

    今回のアップデートにより、

    • SIP 経由の通話接続

    • 企業の既存 VoIP システムとの統合

    が可能になりました。

    これは、Agentforce を コンタクトセンターや音声 AI システムと連携させる際に非常に重要な進化です。

    企業の既存の音声基盤は多くの場合 VoIP で構成されているため、
    SIP 対応によって Agentforce Voice の実装ハードルは大きく下がると考えられます。

    今後、Agentforce が 音声エージェントの中核として利用されるケースも増えていく可能性があります。


    Speech-to-Text アクション

    Agentforce では、音声データをテキストへ変換する Speech-to-Text アクションが利用できるようになりました。

    この機能では、

    • 音声ファイルを入力

    • 自動でテキストへ変換

    • AI ワークフローで利用

    という処理を行うことができます。

    対応しているフォーマットは次の通りです。

    • MP3

    • MP4

    • WAV

    また、このアクションは

    • Agentforce Builder

    • Flow

    • REST API

    • Apex

    など、複数の環境から利用することができます。

    これにより、

    • コールセンター音声

    • 音声メモ

    • 音声問い合わせ

    などを AI エージェントで処理することが可能になります。

    音声データの AI 活用は今後ますます重要になるため、
    Agentforce の音声対応は今後の大きなテーマの一つになるかもしれません。


    エージェント構築

    新しい Agentforce Builder の一般提供開始

    今回のリリースでは、新しい Agentforce Builder が正式リリースされました。

    このビルダーは、Agentforce Studio 内で AI エージェントを構築するための新しい開発環境です。

    主な特徴は次の通りです。

    • Agent Script によるワークフロー構築

    • ロジック + 自然言語プロンプトの組み合わせ

    • トレース / デバッグ機能

    • エージェントの一元管理

    • Canvas / Script の両方の編集

    特に Agent Script は重要な機能です。

    Agent Script を使用することで、

    • 条件分岐

    • アクション呼び出し

    • AI 推論

    などを組み合わせた マルチステップの AI ワークフローを作成することができます。

    これにより、Agentforce は単純なチャットボットではなく、
    業務フローを実行する AI エージェント
    として利用できるようになっています。


    AI 評価と運用

    Task Resolution(エージェント成果評価)

    AI エージェントを実際の業務で利用する場合、

    そのエージェントがどれだけ役に立っているのか

    を評価する仕組みが重要になります。

    今回のリリースでは、そのための機能として
    Task Resolution が追加されました。

    この機能では、

    • エージェントがタスクを完了できたか

    • どれだけ効果的だったか

    をスコアとして評価することができます。

    また、

    • スコア

    • 評価理由

    などは DMO(Data Model Object)に保存されます。

    これにより、

    • レポート分析

    • AI 改善サイクル

    を回すことが可能になります。

    AI エージェントの運用では、

    「作る」よりも「改善し続ける」ことの方が重要

    と言われることも多く、この機能は非常に重要な追加と言えるでしょう。


    RAG 評価メトリクス

    AI の回答品質を評価するための RAG メトリクス が追加されました。

    追加された指標は次の 3 つです。

    1. Answer Faithfulness
      回答が 参照データに忠実であるか

    2. Answer Relevance
      回答が ユーザーの質問に適切に答えているか

    3. Context Relevance
      AI が 正しい情報源を参照しているか

    これらの指標は、AIエージェントの品質管理において非常に重要です。

    特に RAG(Retrieval Augmented Generation)を利用する場合、

    • 正しい情報を取得できているか

    • 取得した情報を正しく利用しているか

    を評価する必要があります。

    今回のメトリクスは、その評価を支援するものになります。


    AI コンテキスト制御

    Web 検索のドメイン制御

    Agentforce の Web 検索機能では、
    検索対象の ドメイン制限 を設定できるようになりました。

    設定できる内容は次の通りです。

    • 最大 10 ドメイン指定

    • アクション単位で設定

    これにより、

    • 信頼できる情報源のみ検索

    • AI の誤情報リスクを低減

    することができます。

    AI の Web 検索は便利な一方で、
    誤情報やノイズを拾うリスクもあります。

    そのため、このような 検索範囲の制御機能は、
    AI エージェントの品質管理において重要な役割を果たします。


    AI 開発機能

    Prompt Builder の Resources パネル強化

    Prompt Builder の Resources パネル が強化されました。

    この機能では、

    • 新しいアクションの追加

    • 既存アクションの設定変更

    • API 情報の確認

    などを行うことができます。

    特に、プロンプトと Salesforce データの連携
    を簡単に設定できる点が改善されています。

    AI の精度は、プロンプトだけでなく

    • 入力データ

    • コンテキスト

    • 参照情報

    にも大きく依存します。

    そのため、このような プロンプト管理機能の強化は、
    AI エージェントの品質向上に直結する改善と言えるでしょう。


    いかがでしたでしょうか。

    今回のアップデートでは、

    • 音声 AI

    • AI エージェント評価

    • エージェント開発基盤

    の 3 つの領域で大きな進化が見られました。

    特に重要なポイントは、

    • Agentforce Voice の拡張

    • Task Resolution

    • RAG 評価メトリクス

    の 3 つだと思います。

    Agentforce は現在、

    AI エージェントを構築するプラットフォームから
    AI エージェントを運用・改善するプラットフォーム

    へと進化している段階にあります。

    今回のリリースは、その方向性をより明確に示しているアップデートと言えるでしょう。

    今回は以上です。


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