アイゼンシュタイン・コパイロットの優れた理由とは？Salesforceがデータ駆動型の天才を明かす

Salesforceは、ユーザーのデータやワークフローとのインタラクションを強化するために設計された会話型AIアシスタント「Einstein Copilot」のパブリックベータ版を発表しました。このプロトタイプは2023年のSalesforce Dreamforceカンファレンスで初めて公開され、ベータ版ではより会話的で直感的なAI体験へのアクセスが提供され、Salesforceのユーザーがツールとどのように接するかの新たな基準が打ち立てられました。

Salesforce AIのCEOであるクララ・シーは、「Einstein Copilotは、すべてのSalesforceユーザーにとって画期的な会話型AIアシスタントであり、データやワークフローとの新しいインタラクション方法を提供します」と述べています。Dreamforceでのプレビューの後、チームはこの革新的な技術を実現するために尽力しました。

Einstein Copilotの重要性を強調するために、SalesforceはSlack部門からの調査結果を発表しました。この結果によれば、86%のITエグゼクティブが自社での生成AIの影響を大きく予測しています。さらに、生成AIツールを利用している80%の従業員が生産性の向上を報告しています。

EinsteinとAIの進化

SalesforceのEinstein技術は、OpenAIのChatGPTによる生成AIの台頭よりも前から予測機械学習とAIアルゴリズムに基づいています。2020年には、SalesforceがEinsteinプラットフォームを通じて毎日80億回以上の予測を行っていました。2023年3月には、このプラットフォームに生成AI時代に対応するEinstein GPTが強化されました。

シーは、Einsteinの元々の予測AI機能がSalesforceの提供において重要であり、その重要性が生成AIのトレンドに伴って増していることを強調しました。この予測技術は、営業プロセスにおける次の最良行動のレコメンデーションや売上結果の予測などの機能を可能にします。「Einstein Copilotの特長は、定義されたユースケースから、Salesforceのデータやワークフローに関するあらゆる質問に答えるオープンエンドのアシスタントへと進化した点です」とシーは説明します。

Hyperforceデータアーキテクチャ：Einstein Copilotの基盤

Einstein Copilotは、単なる生成AIインターフェースではなく、Salesforceの強力なデータインフラの洗練された統合体です。この構造の基盤はSalesforce Hyperforceアーキテクチャであり、企業アプリケーションのデータの居住地とコンプライアンスを確保します。Salesforce Data Cloudは、SnowflakeやAmazon Redshiftなどの外部データレイクからのデータを統一し、クレンジングします。

シーは、Einstein LLM（大規模言語モデル）ゲートウェイがこの構造の上に構築されており、特定のユースケースに基づいて適切な生成AIモデルを選択することを明らかにしました。Salesforceは独自のモデルを開発し、OpenAIやGoogleなどの主要プロバイダーと連携しています。

LLMゲートウェイの上にはEinstein Trust Layerがあり、データプライバシー、セキュリティ、トキシティフィルタリング、引用を扱います。これらは企業向けの信頼できるAIにとって重要な要素です。これらの技術を包含する包括的なAI戦略は「Einstein 1」と名付けられています。

Einsteinにおける文脈の力

多くの組織がAIコパイロットや会話型インターフェースを開発していますが、MicrosoftのCopilotサービスの拡充がその一例です。シーは、SalesforceのEinstein CopilotとMicrosoftのような競合との重要な違いとして、文脈データの活用を挙げました。Metaデータはデータに対する重要な文脈を提供するため、Salesforceの強力なMetaデータモデルは、オブジェクト、フィールド、関係、ビジネスロジックの定義を構築しており、営業コンテキストにおけるAIの効果を高めています。

「Salesforceにおいては、Metaデータレイヤーは創設以来存在しており、AIのために作られたわけではありませんが、その機能には欠かせません」とシーは強調しました。