Salesforce AgentForce 改善サイクル（Continuous Improvement）

1. 改善サイクルの出発点：AIは“構築して終わり”ではない 🚀

Salesforce AgentForceは、単にAIエージェントを構築するためのプラットフォームではありません。
本質は「AIを育て続ける仕組み」にあります。
AIが正しく動かない、精度が安定しない、業務現場の期待に追いつかない──そうした課題の多くは“運用後の改善不足”に起因します。
AgentForceでは、**Continuous Improvement（継続的改善）**の概念を組み込むことが極めて重要です。
これは、AIの回答精度・文脈理解・応答速度などを定期的に評価・再学習していくプロセス。
具体的には、以下のような改善ループを想定します。

1️⃣ モニタリング：AIの応答ログ・精度・ユーザー評価を収集
2️⃣ 分析：Faithfulness（忠実性）やContext（文脈性）指標を分析
3️⃣ 改善：RetrieverやPrompt Builder設定をチューニング
4️⃣ 検証：再テスト・再デプロイ

このサイクルを繰り返すことで、AgentForceは“静的なAI”から“進化するAI”へと成長します。

2. 改善データの取得：ログと評価指標を活かす 📊

改善サイクルを回すうえで、まず重要なのはどのデータを観察するかです。
AgentForceでは、各コンポーネント層（AgentForce本体／Data Cloud／Retriever／Prompt Builder）でログが生成され、これを組み合わせることで“AIの思考過程”を可視化できます。

💡 主な観測データ：
・ユーザー入力と生成回答の差異（意図のズレ）
・Retrieverの検索スコア（高すぎ／低すぎ）
・Data Cloudの参照回数と更新頻度
・Faithfulnessスコア（回答の事実性）
・Contextスコア（文脈維持率）

これらを定量化することで、「AIがどこで間違えたか」「どの層に改善余地があるか」を明確にできます。

さらに、Einstein Trust Layerの監査機能を活用すれば、AIがどのデータを参照して回答を生成したのかをトレース可能。
たとえば、Retrieverのスコアが低いのにPromptが冗長な回答を出している場合、問題は「情報取得」ではなく「回答生成」にあると分かります。
つまり、改善サイクルの初期段階は“AIのミスを数値化して見える化する”ことから始まります。

3. 改善アクション：AIを“育てる”チューニングプロセス 🧠

分析結果が得られたら、次は改善アクションの実施です。
AgentForceでは、Retriever・Prompt・Data Cloud・Apexアクションの4つの要素を対象にチューニングを行います。

🔹 ① Retriever最適化
検索スコアの閾値を調整し、「拾いすぎ」や「漏れ」を防ぐ。
また、ベクトル検索とハイブリッド検索の重み付けを最適化することで、検索精度を安定化させます。

🔹 ② Prompt Builder改善
プロンプトの指示文を明確化し、回答の一貫性を保つ。
曖昧な指示（例：「適切に回答して」）を具体的なルールに置き換えると、幻覚（hallucination）を抑止できます。

🔹 ③ Data Cloud整備
チャンク化・ベクトル化の設定を見直し、AIが検索しやすい構造を再構築。
更新頻度の高いオブジェクト（契約・FAQなど）は、定期的な再インデックスが必須です。

🔹 ④ アクションロジック再調整
FlowやApexアクションの変数受け渡しや実行順序を見直し、業務側の要件変更に追従。

このように、改善は“AIモデルの再学習”だけでなく、“業務連携ロジックの最適化”も含みます。
AgentForceでは、人間とAIが協働して品質を育てるアプローチが求められます。

まとめ ✨

Salesforce AgentForceの価値は、構築そのものではなく「運用を通じて成長するAI設計」にあります。
Continuous Improvement（継続的改善）とは、

• データを観測し、

• 問題を分析し、

• チューニングして、

• 結果を再検証する──
  このループを回し続けることです。
  まとめると、AgentForceのAI改善は「一度作って終わり」ではなく、「常に進化させる仕組み」を育てること。
  AIは放っておけば劣化しますが、改善を重ねれば人のように成長します。
  継続的改善こそが、信頼される業務AIの生命線なのです。