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AIエージェント

接続されたデータソース、プラットフォーム、プロセスを検索・操作できるカスタムAIアシスタントを構築​

AI Agents は、コネクタを通じてビジネスデータを理解するカスタムAIアシスタントです。汎用的なチャットボットとは異なり、エージェントは Salesforce CRM、ServiceNow のチケット、JIRA のプロジェクト、データベース、その他の接続システムからライブデータを使用して、質問への回答やアクションの実行ができます。

AIエージェントを使う理由​

ビジネスコンテキストの把握 – エージェントは実際のデータソースをクエリして、正確でコンテキストに即した回答を提供します。「Acme の案件のステータスは？」と尋ねると、エージェントが Salesforce からリアルタイムの情報を取得します。

ツール呼び出しを標準搭載 – エージェントは、どのコネクタをクエリし、どのアクションを実行すべきかを自動的に判断します。ServiceNow を接続すると、必要に応じてチケットの検索、ケースの作成、レコードの更新が可能になります。

プロンプトエンジニアリング不要 – データソースを接続するだけで、エージェントがそれらの使い方を判断します。基盤となる LLM がツール選択と実行を担います。

マルチソース推論 – エージェントは、複数のコネクタのデータを1つの回答にまとめて活用できます。JIRA の issue を Confluence のドキュメントや Slack の会話と突き合わせ、包括的な回答を提供します。

構築できるもの​

社内ナレッジアシスタント – ドキュメント、データベース、コラボレーションツールを接続し、従業員が質問すると、実データに基づいた即時回答を得られるようにします。

カスタマーサポートエージェント – CRM システム、サポートチケット、ナレッジベースをクエリして、顧客のアカウント固有の質問や問題解決を支援します。

ワークフロー自動化 – 質問に答えるだけでなくアクションも実行するエージェントを構築します。チケット作成、レコード更新、通知送信、業務プロセスのトリガーなどが可能です。

エージェントの仕組み​

  1. データソースを接続 – アプリケーションにコネクタを追加します（Salesforce、ServiceNow、データベースなど）
  2. エージェントを設定 – エージェントがアクセスできるコネクタを選択し、必要な振る舞いパラメータを設定します
  3. デプロイして利用 – エージェントは接続されたシステムを自動的にクエリし、ユーザーのリクエストに基づいてアクションを実行します

エージェントは、基盤となる LLM のネイティブな tool-calling 機能を使用して、各コネクタをいつ・どのように使うかを判断します。これにより、複雑なプロンプトエンジニアリングや手動でのツールオーケストレーションが不要になります。

データソースの接続については、connectors documentation を読むか、Agent Studio で構築を始めてください。

次のステップ​