【第239回】 Salesforce 認定 Agentforce スペシャリスト 資格試験 合格体験記

2025 年 3 月 3 日、これまで「Salesforce 認定 AI スペシャリスト」と呼ばれていた認定試験が、名前を変えて「Salesforce 認定 Agentforce スペシャリスト」という認定試験に進化します。これに伴い、試験内容や準備方法も大きく変わるため、受験者の方々にとっては新たな挑戦となるでしょう。

私は、先行して英語版で受験をし、無事一発合格となりましたので、ここに合格体験記として記事を書いておきたいと思います。

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Q：Agentforce スペシャリスト認定試験は 無料 で受験できますか？

A：はい、Agentforce スペシャリスト認定試験は AI スペシャリスト認定試験の更新版であるため、2025 年 12 月 31 日 まで無料で受験できます。

認定 Agentforce スペシャリスト資格とは

進化の背景

AI 技術は急速に進化しており、これに対応できるスキルセットがますます求められています。Salesforce では、AI に関連した専門知識を持つプロフェッショナルを育成するため、AI スペシャリスト試験を皮切りに、試験カタログを常に進化させてきました。今回、Agentforce の設定や管理に関連するスキルに焦点を当て、試験内容の更新が行われます。

どんなスキルが求められるのか？

Salesforce 認定 Agentforce スペシャリスト試験の主な対象者は、Agentforce の設定と管理に熟練し、Salesforce のコア機能に精通している方々です。具体的には、エージェントの設定や管理、適切なビジネスプロセスの強化を担う役割が求められます。エージェントツールを活用して、より効率的な業務運営を実現できる能力が試される試験です。

この試験では、Agentforce ツールとその活用方法、そして Data Cloud、Service Cloud、Sales Cloud との連携に関する深い理解が必要とされます。Salesforce 環境での実務経験がある方にとっては、特に有利と言えます。

新試験と旧試験の比較

この進化した試験では、以前の AI スペシャリスト認定試験と比べて大きな変更が加えられます。まず、試験の内容に Agentforce に関するトピックが大きく反映され、Agentforce ツールを駆使してビジネスプロセスを強化するスキルが重要視されます。試験構成を対比して確認してみましょう。

【新試験名】：Agentforce スペシャリスト試験
（Summer '25 バージョン）

• AI エージェント：35%

• プロンプトエンジニアリング：20%

• Agentforce 向け Data Cloud：20%

• リリースライフサイクル：20%

• マルチエージェント相互運用性：5%

（Winter '25 バージョン）

• プロンプトエンジニアリング：30%

• Agentforce の基本概念：30%

• Agentforce と Data Cloud：20%

• Agentforce と Service Cloud：10%

• Agentforce と Sales Cloud：10%

【旧試験名】AI スペシャリスト試験

• Einstein Trust Layer：15%

• CRM アプリケーションにおける生成 AI：17%

• Prompt Builder：37%

• Agentforce ツール：23%

• Model Builder：8%

この新しく更新された試験の 70% は Agentforce に直接関係しており、残りの 30% は同様に重要なトピックであるプロンプトエンジニアリングに充てられています。これにより、試験は Agentforce の専門知識を試す内容が中心になります。これから試験を受ける方は、この点をしっかりと理解し、準備を進める必要があります。

試験概要

Salesforce 認定 Agentforce スペシャリスト試験は、AI スペシャリスト試験と同様、73 ％以上で合格となります。これは、44 問以上の正答が必要です。

出題範囲と出題率

試験対策

変更の影響と試験の受験方法

日本においては、Salesforce 認定 Agentforce スペシャリスト の受験開始は 2025 年 4 月中旬以降 のようです。現在、AI スペシャリスト認定試験は、2025 年 3 月 2 日までしか予約ができないようになっており、その後、しばらくは受験ができません。4 月中旬まで十分な期間がありますので、しっかりと準備をしましょう。

試験対策として、認定 Agentforce スペシャリスト 試験ガイドをよく読み、Agentforce スペシャリスト 認定準備モジュール を活用することをお勧めします。

Agentforce スペシャリスト 試験ガイド

Agentforce スペシャリスト 認定準備モジュール
（※ Summer '25 バージョン で提供されています）

Salesforce のウェビナー（2025 年 11 月 10 日開催分）

私の試験対策メモ

私の方で、AI スペシャリスト認定資格の時に書いた「試験対策メモ」がありますので、まずはそちらを読んで頂ければと思います。試験名が変わっても非常に重要な内容が含まれています。

一方で、この新しい試験である Agentforce スペシャリスト 認定試験用にも、新たに試験範囲になった部分を中心に、「試験対策メモ」として追加します。

今回の試験は、とにかく Data Cloud のレトリーバー関連の問題が目立ちます。「同じ問題、何度も出てません？」という感じです。まずレトリーバーとは何かをしっかりと理解して、可能であれば、一回試しにカスタムレトリーバーを作成する流れを、実際の環境なり環境が無ければ、動画などでも見ておくと良いでしょう。単なる概念だけで受験すると、難しくて躓く可能性があります。

また、「サンドボックスから本番環境へエージェントをデプロイする」については、どうやって勉強しようかなと思って受験前に放置してたのですが、Apex が絡みます。自分は辛うじて知識があったのですが、直接的な言及は避けるものの、以下のヘルプは読んでおいた方が良いです。コードは一切問われませんので安心してください。

そして、全体的な試験の難易度はですね、AI スペシャリストを 100 とするのであれば、AI アソシエイトは 50、Agentforce スペシャリストは 120 という感じでしょうか。AI スペシャリスト試験の時に比べると、より関連するツールが増えて、難易度は上がっていると思います。Agentforce の基本概念 セクションのトピックとアクションについても、結構深いところを聞かれますので、これらも一度画面を確認して、余裕があれば設定とかをしてみた方が良いですね。

さてここまで厳しい意見になってしまいましたが、一方で、Sales Cloud と Service Cloud の部分は非常に簡単でした。これを例えるなら「砂漠の中のオアシス」という感じです。休憩問題ですね。私の今回の結果が、以下のような形でしたが、両方ともに 100% でした。それくらい簡単です。

各種機能の名前とそれがどんな時に使用されるかという基本的なことを掴んで、あとは権限周りを聞かれがちなので、その辺りも押さえておくと良いでしょう。この権限周りに関しては Sales Cloud と Service Cloud のセクションに限らず、割と全セクションで聞かれがちなので、知っておいてください。

それでは、以下で私の「試験対策メモ」をご覧ください。

Agentforce の基本概念

Agentforce テストセンターについて

Agentforce テストセンターは、大量の処理が苦手な Agent Builder の課題を解決するため、CSV ベースのファイルアップロード によるバッチテスト機能が提供されています。Agent Builder は 1 件ずつ対話によるテストをする必要があるためですね。

この機能では、10 時間内に最大 10 件のバッチアップロード が可能で、1 回のテストで 最大 200 件のテストケース を作成できます。テスト結果には、トピック、アクション、応答が「期待値と一致したか／一致しなかったか」が表示されます。

また、少なくとも CSV には 発話 の項目と、その他 1 つの項目が必要です。（Be sure to include data in the Utterances column and at least one other column.)

注意事項：

1.  サンドボックス環境でのみ使用推奨
   テストデータによっては CRM データが変更される可能性があるため、サンドボックス環境での使用が推奨されます。（←重要）

2.  リソース消費について
   テストを実行すると、リクエスト数とクレジット が消費される点に注意してください。

Agentforce Analytics、発話分析 について

Agentforce Analytics、発話分析は、Data Cloud データを使用して、エージェントのパフォーマンスに関する洞察を得るのに役立ちます。Data Cloud レポートや Data Cloud のダッシュボードを使用されます。ここでは、特に「発話分析」だけでも覚えておくと良いです。

発話分析（Utterance Analysis）の機能

• ユーザーの発話を収集・分析
  エージェントに対してユーザーが入力した内容（発話：utterance）を収集し、分析します。

• クラスタリングとカテゴリ分け
  類似した発話を「クラスタ」にまとめ、さらにそれを「カテゴリ」に分類。これによりユーザーのリクエストの傾向を俯瞰できます。

• 未対応リクエストの特定
  エージェントが処理できなかったリクエスト（システムトピック扱い）を検索し、改善のヒントにできます。例えば、多くのリクエストが「挨拶」カテゴリに集中している場合は、既存のトピックに問題があるという判断ができます。

• レポートとダッシュボード
  Data Cloud レポートに基づいたダッシュボードで、ユーザー数・発話内容・応答の種類などを可視化。レポートはカスタマイズ可能。

注意事項

• レポートとダッシュボードを変更したり、組織のニーズに合わせて独自のレポートやダッシュボードを作成したりできます。ただし、分析プロセスが中断しないように、レポートを複製し、元のレポートではなく複製を変更するようにします。

• Agentforce Analytics は、Data Cloud を使用してデータを保存および処理します。この機能は、機能の使用状況に基づいて課金に使用されるクレジットを消費します。Data Cloud クレジットの処理を停止し、Data Cloud オブジェクトのロックを解除するには、Einstein フィードバックおよびモニタリング設定で Agentforce Analytics をオフにします。その後、Data Cloud オブジェクトを削除できます。

• Agentforce Analytics は、Data Cloud One コンパニオン組織 または Data Cloud サンドボックスでは使用できません。

Agentforce と Data Cloud

Agentforce データライブラリ と レトリーバー

データライブラリとは、より適切で正確で関連性の高い LLM 応答を生成するための「追加情報」を事前に作成しておくようなものになります。

もう少しだけ丁寧に説明すると、Salesforce に格納されているナレッジ記事と Data Cloud に追加でアップロードされたファイル（テキスト、HTML、PDF）を事前にチャンクと呼ばれる小さな部分（＝データ量が軽い）に分割し、インデックス化（＝検索しやすくしておくこと）しておくことです。ファイルの例としては、製品の説明書、価格表、ホワイト ペーパーなどです。

以下のフロー図を頭に入れておくと、仕組みがとても理解しやすくなります。まず、LLM（大規模言語モデル）に質問を投げる前に、データライブラリ（つまりベクトルデータベース）に対して関連情報を検索しに行きます。そして、その検索結果をプロンプトの中に組み込んでから、LLM に渡して回答を生成させるんですね。

このように、検索結果を加えて拡張されたプロンプトのことを「拡張プロンプト（Augmented Prompt）」と呼びます。そして、この一連の流れ、検索して、プロンプトを拡張して、生成するというプロセス全体を「検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）」といいます。

「RAG」という言葉は、下の図にもあるように、
② 検索（Retrieval）→ ③ 拡張（Augmented）→ ④ 生成（Generation）
という 3 つのステップから成り立っています。

最近よく聞く「RAG」とは、この②～⑤辺りのプロセスのことを指しているわけですね。ぜひ、この流れをしっかり覚えておきましょう。

そして、レトリーバーと呼ばれるものがあります。Data Cloud と Agentforce の架け橋のような機能ですが、レトリーバー自体は、データライブラリを作成すると自動的に生成されるので、特に意識して作成する機能ではありません。

このレトリーバーを少し丁寧に説明すると、「ベクトルデータベースから関連データを返してプロンプトを補強する機能」という説明になっています。つまり、このレトリーバーはプロンプトテンプレートに埋め込んで使用されます。

プロンプトビルダーの「構成」サイドパネルでは、検索テキストを指定し、必要な出力フィールドを選択し、結果の最大数を設定することで、レトリーバー設定を微調整できることも覚えておきましょう。

データライブラリ作成時の注意点

• ナレッジ と ファイルのアップロード を 1 つのデータライブラリの中で同時にサポートすることはできません。下記の通り、タブのような形で分かれており、どちらかで作成する必要があります。

• Identifying field（識別フィールド）・・・識別フィールドは、Agentforce が適切な情報を見つけるのに役立ちます。関連するナレッジ記事の簡潔な概要を含むフィールドを選択することをお勧めします。

• Content field（コンテンツフィールド）・・・AI エージェントが関連する詳細情報で応答を充実させるのに役立ちます。トラブルシューティングの手順、製品の詳細、特別な考慮事項などの重要な詳細情報を含むフィールドを選択することをお勧めします。

※ 上の 2 つはどっちがどの機能であるか、丸覚えしておくと良いです。

• 公開されている記事に制限するには、「公開ナレッジ記事の使用」を有効します。

• インデックス化された記事をデータカテゴリ別にフィルターするには、「ナレッジ データ カテゴリによるフィルター」を有効にします。この機能は、ナレッジ記事にデータカテゴリーを割り当てることで、エージェントのナレッジ記事へのアクセス制限を施すものです。

前提条件

このデータライブラリの前提条件は以下の 2 つです。

• Data Cloud が有効になっていること

• Data Cloud アーキテクト（旧称：管理者）権限があること

Agentforce と Service Cloud

顧客からのサービスに関する質問に対して、AI が回答をする場合、公開情報（返品ポリシーなどを質問する）と非公開情報（配送情報を質問する）の 2 つの側面があるので、特に後者の機密性の高いアクションの場合、会話の範囲外で認証プロセスを処理する 2 要素認証などの技術を使用して、顧客 ID を確認することがお勧めされています。これが試験問題に反映するかは分かりませんが、かなりクローズアップされていますので注意して下さい。

このガイドラインとしては、以下です。
・最小権限の原則に従います。
・堅牢なアクセス制御を実装します。（2要素認証などの強力な認証メカニズム、アクセス ログを監視）
・安全なアクションを設計します。（特定の境界内で動作するアクション、入力検証を実装、エラー処理を実装）

ナレッジを使用した質問への回答（Answer Questions With Knowledge）← これ重要

このアクションをトリガーする質問の例は以下です。

• 「プロモーションセール中に購入されたオンライン購入の返品ポリシーは？」

• 「天候によるフライトのキャンセルをどのように処理しますか？」

• 「ユーザーがアカウントにアクセスできない。ログイン情報を忘れた場合のアカウントの復旧手順は？」

考慮事項

• このアクションは、権限と共有設定に従います。応答を生成する場合、アクションでは要求元ユーザーがアクセスできる Knowledge 記事のみが使用されます。

• このアクションでは、次のカスタム Knowledge フィールド タイプを使用して応答を生成できます。テキスト、テキストエリア、ロングテキストエリア、テキストエリア（リッチ）。

• テキスト（暗号化）項目と URL 項目はサポートされていません。

• このアクションでは、テキスト、html、PDF のファイルアップロード種別を使用して応答を生成できます。テキストファイルまたは HTML ファイルの場合は最大 4 MB、PDF ファイルの場合は最大 100 MB をアップロードできます。

• Agentforce が Knowledge を持つ Salesforce 組織にプロビジョニングされると、Knowledge 記事の最初のインデックス付けがトリガーされます。Knowledge 記事は毎日再インデックス付けされます。Knowledge 記事に手動でインデックスを付けるには、[設定] の [エージェントアクション] ページに移動し、[Answer Questions with Knowledge] アクションを選択します。[データソースを更新] をクリックします。

Einstein 記事レコメンデーション

AI が「ナレッジ」や「完了しているケース」を使って、現在のケースに関連したナレッジ記事を表示します。使用を開始するには、3 件以上のナレッジと、1,000 件以上の完了しているケースが必要です。500 件以上のケース記事の添付もあるとベターですが、こちらは任意です。

以下の通り、関連性スコアリングが表示されますので、記事がそのケースにどのくらい関連しているかを知ることができます。

Einstein サービス返信

AI で生成された返信を使用して、顧客の満足度を高め、サービス担当者の処理時間を短縮します。Einstein サービス返信は、メッセージングセッションまたは Live Chat の会話をリアルタイムで追跡し、流暢で、丁寧で、関連性の高い応答を作成してサービス担当者に提案します。サービス担当者は、提案された応答を確認し、編集してから投稿できます。または、ケースページから直接、推奨されるナレッジ記事に基づいてメールのドラフトを作成して送信できます。

Chat 版、メール版がありますが、結果的にはドラフトを作成し、サービス担当者の時間を節約します。チャットの最中に、AI がナレッジやファイル（製品の説明書、価格表、ホワイト ペーパーなど）から情報を引っ張って来て、次のチャットの答えを示唆してくれます。

必須ではありませんが、データライブラリ（ナレッジやファイル）の使用が推奨されます。以下がその選択画面の例です。

Einstein 作業概要（Work Summaries）

サービス担当者と顧客との会話の終了時、またはケース ページからの 1 回のクリックで、Einstein は概要、問題、解決を予測して入力します。

顧客チャネルにおけるエージェントの考慮事項

• 顧客が複数のメッセージを連続して送信するのを防ぐには、enableUserInputForConversationWithBot コード スニペットを Messaging for Web デプロイメントまたは Experience Cloud ヘッダー マークアップに追加します。

• Agent Builder のプレビューパネル には、メッセージが プレーンテキストで表示 されます。このプレビューでのメッセージのフォーマットは、メッセージングチャネルでの表示と必ずしも同じではありません。エージェントをメッセージング チャネルに追加する前に、テストチャネルでエージェントとチャットしてテストしてください。

• 画像を含むマルチモーダルメッセージは、サポートされません。

• Agent Builder でコンテキスト変数の使用例をテストすることはできません。コンテキスト変数をテストするには、テストチャネルでエージェントとチャットします。

Agentforce と Sales Cloud

Sales Cloud の分野においては Agentforce SDR と Agentforce Sales Coach に関する質問が多く出題されると予想されます。また、通話に関連する質問を入力すると Einstein が答えてくれる Call Explorer についても、試験対策モジュールで取り上げられているので出題されるかもしれません。（※ 私の時は Call Explorer は出題されませんでしたが、油断しないでください。）

権限セットについて

エージェント用（エージェントユーザーとして設定）
・Agentforce SDR Agent
・Agentforce Sales Coach

管理者用（管理者として設定）
・Configure Agentforce SDR Agent
・Manage Sales Coach Agent

ユーザー用（機能を実際に使う人に設定）
・Use Agentforce SDR Agent
・Use Sales Coach Agent

Agentforce SDR

定義済みの基準に基づいてリードの割り当てを自動化し、営業担当者がリードを効率的に管理して優先順位付けできるようにします。

以下の 7 つの機能を有効化する必要があります。

• セールスエンゲージメント：計画された見込み客へのアウトリーチの頻度でリードと関わります。

• Einstein Activity Capture：Salesforceとエージェントのメールクライアントおよびカレンダーアプリケーション間のデータを最新の状態に保ちます。

• Agentforce：AIエージェントプラットフォームが、実行するアクションを選択し、メールを作成します。

• Einstein Generative AI：メールの下書きと要約の作成します。

• Salesforce Inbox：OutlookとGmailの統合を提供し、電子メールタスクを実行します。

• 自動アクション：アウトリーチの周期で見込み客を追加、削除、管理します。

• Data Cloud：監査、フィードバック、Einstein Trust Layer、分析機能を提供します。

注意事項

• Agentforce SDR はリードに対してのみ機能します。

• 現状、メールチャネルのみ有効 です。

• 1 日に最大 1,800 通の電子メールを送信できます。SDR がこの制限に達すると、その日の電子メールの送信が停止されます。

• Agentforce SDR ユーザーが電子メールおよびカレンダー アプリケーションにアクセスできるようにするには、Einstein Activity Capture への追加が必要です。

• SDR エージェントの動作は、エージェント ビルダー設定、付属のプロンプト テンプレート、またはオプトアウト リード アクションを編集することでカスタマイズできます。

※ SDR の考慮事項は以下のリンクを参照してください。

Agentforce Sales Coach

ロールプレイセッションや売り込みの分析を通じて、営業担当者にパーソナライズされたコーチングを提供します。※リードの管理と優先順位付けを目的として設計されていません。

Call Explorer 

Einstein Conversation Insights のユーザーは、音声通話やビデオ通話の記録の中のことを質問することができます。Einstein を搭載した新しい Call Explorer を使用すると、ユーザーは製品に関する言及や未解決の顧客からの質問など、通話に関する情報をすばやく収集できます。

似たような機能である Call Summaries との違いについては以下の記事が分かりやすいです。

• Call Explorer は、Agentforce（デフォルト）およびフローでも標準アクションとして使用できます。

• GPT-4 オムニ（GPT-4o）をサポートしています。オムニとは、音声データや画像データまで識別可能な GPT-4 のことです。

いかがでしたでしょうか。

Salesforce 認定 Agentforce スペシャリスト試験への進化により、試験内容はより実務に即した内容へと変わります。最新情報をしっかりキャッチアップし、準備を進めていきましょう。

この試験の進化は、AI 技術と Salesforce を組み合わせた新たなスキルを習得するチャンスでもあります。自分のキャリアアップに役立つこの試験を、是非挑戦してみてください。

今回は以上です。

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