SalesforceがAIforceを発表：従来のCRMソフトウェアにおける固定的なインターフェースと操作の壁を打破し、企業のデータとビジネスロジックを多様なAI間で自在に流通させる
AIforceは、Salesforceのデータ、ビジネスセマンティクス、権限、Agentと多様なAIインターフェースを結ぶ動的インタラクションレイヤーであり、従業員が固定された管理画面に入ることなく、現在の作業環境のまま企業機能を呼び出して実行できるようにする。
企业がSalesforceを利用する際、従来は固定された単一の入り口に依存していた。従業員はCRMのWebページやアプリを開き、管理者が事前設定したページ、項目、フォーム、レポートの間を行き来して情報を探し、処理結果を手作業でシステムに書き戻していた。データ、ビジネスロジック、承認権限はすべてSalesforce内に存在するものの、Salesforce独自のインターフェースの中に閉じ込められており、従業員がClaudeやSlackなどの作業環境に切り替えると、それらの機能を一貫して引き継ぐことは困難だった。
SalesforceがDreamforceで発表したAIforceは、この「インターフェースの壁」を取り払うことを目指している。AIforceは、新しい大規模言語モデルでも、単独でタスクをこなす別のAgentでもなく、Salesforceのデータと多様なAIインターフェースの間に位置する動的なインタラクションおよび機能配信レイヤーである。Data 360内の顧客データや過去のコンテキスト、Customer 360内のビジネスセマンティクスや業務プロセス、Agentforce内のタスク実行エージェントを、従来の権限やビジネスルールに従って、Claude、Slack、Lightning、さらには将来サポートされるその他のAI作業環境へと届ける。
したがって、タイトルにある「企業のデータとビジネスロジックを多様なAI間で自在に流通させる」とは、データベースを異なるモデルに複製することでも、外部AIがSalesforceを迂回して企業データを直接操作することでもない。それは、ガバナンスが効いた双方向のクローズドループを指している。AIインターフェースが従業員の自然言語による意図をAIforceに渡し、AIforceがどのデータ、業務プロセス、Agentを呼び出すべきかを判断し、Salesforceが既存の権限に基づいて読み取りや実行を完了する。その結果は現在の対話画面に戻り、タスクに応じて閲覧、フィルタリング、修正、確認が可能な動的インターフェースが即座に生成される。データレコードは引き続きSalesforceに保持され、変わるのは従業員がそれらの機能を呼び出すための入り口である。
これこそが、AIforceが単なる「CRMへのチャットボックスの追加」と一線を画す重要なポイントである。Salesforceを「必ず開かなければならないアプリケーション」から、多様なAIの背後にある「エンタープライズデータと実行エンジン」へと転換させようとしているのだ。従業員がどこで質問を投げかけても、その場所にSalesforceのコンテキスト、ルール、アクション機能が現れるようになる。
AIforceが真に変革するのは、エンタープライズソフトウェアのインタラクションの境界である
過去数十年にわたり、大半のエンタープライズソフトウェアの形態は静的なものであった。管理者がバックエンドでページレイアウト、必須項目、固定ビューを設定し、営業担当者やカスタマーサポート担当者は製造ラインで伝票を埋めるように情報を1件ずつ入力してきた。現場の従業員が顧客の全体像を把握しようとする場合、通常は取引先責任者ページ、過去の商談リスト、サポートチケットの履歴、各種分析ダッシュボードを個別に開く必要があった。
固定されたインターフェースの問題は、単に「クリック数が多すぎる」ことにとどまらない。それはシステムを利用できるユーザーを制限すると同時に、1つのタスクで呼び出せる分散情報の量をも制限していた：
- 高い利用ハードル：専門的なトレーニングを受けていない一般従業員にとって、バックエンドシステムから多角的なクロスインサイトを熟練して抽出することは難しく、膨大なビジネスデータが実際には休眠状態に置かれていた。
- 制限された情報スループット：人間がグラフィカルインターフェース上で一度に閲覧できるのは少数のカードやテーブルに限られ、数百件に及ぶインタラクション履歴の背後にあるロジックを瞬時に把握・関連付けることはできない。
AIforceが変えるのは、このインタラクションの境界である。ユーザーがまず達成したいタスクを説明すると、システムが取得すべきコンテキスト、呼び出すべきビジネスアクション、そして現在最も適したインターフェースの形態を決定する。従業員は、適切なデータや操作の入り口を見つけるために、あらかじめCRMのメニュー構造を理解しておく必要がなくなる。例えば、営業担当者はClaude内で顧客ミーティングの準備を指示でき、システムが商談、過去のやり取り、チームのディスカッションを自動的に集約する。あるいはSlack内で複数人で共有する動的ダッシュボードを生成し、データを直接フィルタリングしてコメントを付け、確認済みの修正内容をSalesforceへ書き戻すこともできる。インターフェースはタスクに応じて一時的に生成され、基盤となるデータ、権限、プロセスは引き続きSalesforceによって管理される。
AIforceはエンタープライズアーキテクチャのどこに位置づけられるのか？
外部のAIインターフェースがエンタープライズシステムを安全に読み取り操作できるようにするため、Salesforceはその全体アーキテクチャにおいて4つの協調レイヤーを確立しており、AIforceは最上位のインタラクション出力層に位置づけられている：
- 統合データレイヤー（Data 360）：企業内外の顧客データ、メタデータ、過去の記憶をシステム横断で統合し、AIエージェントに完全なコンテキストの視野を提供する役割を担う。
- ビジネスセマンティクスおよびロジックレイヤー（Customer 360）：営業、カスタマーサポート、マーケティング、コマースなどの業務の中核ロジック、承認ワークフロー、アクション実行権限、セキュリティ・コンプライアンスルールを担う。
- デジタル労働力レイヤー（Agentforce）：すぐに使える標準エージェントや企業が独自にカスタマイズした専用の自律型エージェント（Agent）を提供し、特定の職務における具体的な業務プロセスを実行する。
- 動的インタラクションレイヤー（AIforce）：新たに追加された最上位アーキテクチャ。先行する3つのレイヤーが備えるすべてのデータ、セマンティクス、実行能力を、そのまま各種の外部AIインターフェースへと投影することを中核機能とする。
アーキテクチャ全体におけるAIforceの位置
企業のセマンティクスと権限を基盤に保持し、上位層から多様な業務インターフェースへ機能を届ける
- 4AIforce動的インターフェースと外部接続のレイヤー
- 3Agentforce職務別タスクを実行する専用Agent
- 2Customer 360ビジネスセマンティクス、プロセス、権限、アクション
- 1Data 360統合されたデータ、メタデータ、履歴コンテキスト
- ClaudeClaudeforce
- SlackSlackforce
- LightningAgentforce Coworker
重要なのは、データを3つの新しい場所へ複製することではない。各インターフェースがSalesforce既存のセマンティクス、権限、ワークフローに基づいて読み取りと実行を行うことにある。
このアーキテクチャのもとでは、外部AIは単に公開Webページ経由でデータを読み取るのではなく、既存のセキュリティおよび権限継承体系を厳格に遵守する。すべてのリクエストには実行者の従来のアクセス権限が紐づけられており、AIエージェントはその従業員に閲覧が許可されている項目のみを参照できる。AIによって開始されたすべての業務変更も、Salesforceが設定したビジネスルールに従って書き戻されなければならない。また、Salesforceは「Zero Data Retention」（ゼロデータ保持）ポリシーの採用を公約している。すなわち、企業データは現在のリクエストに回答するためにのみ使用され、モデルプロバイダー側には保持されない。これはベンダーが発表の中で示したセキュリティ上のコミットメントであり、すでに第三者機関による独立した監査を受けた結果と同等ではない。
モデルとランタイムの基盤：NVIDIAのフルスタックインフラストラクチャとSalesforceのKoa推論モデル
AIforceの4層アーキテクチャを理解する際、最上位のインタラクションのみに注目すると、汎用的な大規模言語モデルをエンタープライズシステムに接続しさえすれば、複雑なビジネスプロセスが自動的に機能すると思い込んだり、パートナー企業の技術スタックをAIforceの構成要素と誤認したりする誤解が生じやすい。実のところ、AIforceが解決するのはインタラクションレイヤーの課題であり、基盤に蓄積されたデータ、権限、アクション能力を外部AIインターフェースに安全に投影する役割を担っている。そしてこの層の下で、企業のエージェントがいかなるモデルに依存してビジネス推論を行うのか、基盤となる計算能力とランタイム環境がどのように担保されるのかが、並行するもう一つの技術基盤を形作っている。Salesforceが発表した専用推論モデルKoaと、NVIDIAが提供するインフラストラクチャは、まさにこの基盤を補完するものである。
Dreamforceの会場において、Salesforce共同創業者であるMarc BenioffとNVIDIA最高経営責任者（CEO）のジェンスン・フアン（Jensen Huang）による公開対談が行われた。この対談はAIforceの具体的な製品デモではなく、エンタープライズエージェントの背後にある戦略と計算基盤を示すものであった：
- フルスタックAIインフラストラクチャ：ジェンスン・フアンはNVIDIAをフルスタックAIインフラ企業と表現し、「AIファクトリー（AI factory）」によって電力と企業固有のデータをインテリジェンスへと変換する構想を提示した。
- オープンモデルとランタイムのポートフォリオ：彼はNemotron、Cosmos、Alpamayo、BioNeMo / Proteina-Complexa、人型ロボット向けモデルGR00Tを含むNVIDIAのオープンモデルポートフォリオを列挙した。同時に、オープンなエージェント制御フレームワーク（agentic harness）や、OpenShellと呼ばれるセキュアサンドボックスおよびランタイム環境にも言及した。明確にしておくべき点として、これらはNVIDIA自身の技術基盤であり、AIforceの構成要素と誤認してはならない。
- クローズドソースとカスタムモデルの共存：業界内では汎用的なクローズドソースのフロンティアモデルが今後も存続する一方で、企業は自社専用のプライベートなカスタムモデルも構築するようになるとフアンは明言した。これこそが、NVIDIAとSalesforceが提携して進めている方向性である。
- セキュリティ観と登壇時の見解：AIの安全性について、フアンは会場でそれを「工学的問題（エンジニアリングの問題）」と呼び、厳格なテスト環境の構築、十分な製品テストの実施、確信が持てない場合はリリースしないことの重要性を強調した。また、「新たな法律や規制は不要である」という個人的な立場も表明した。明確にしておくべき点として、これはフアンが登壇時に表明した個人的見解であり、実証済みの製品保証や業界共通のコンセンサスとして捉えてはならない。
まさにこうしたカスタムモデルとバーティカルな推論というアプローチのもとで、SalesforceはAgentforce向け初となるCRM専用推論モデル——Koaを発表した：
- モデルの位置づけと補完関係：KoaはNVIDIA Nemotron 3 Superをベースに事後学習（ポストトレーニング）が行われており、Agentforceで選択可能な専用推論モデルである。AIforceが外部フロントエンドへのデータおよびアクションの伝達を担うのに対し、Koaはバックエンドでの複雑なCRMビジネスロジックの推論処理に特化している。両者は相互に補完し合う関係にあるが、同一の製品ではない。
- トレーニングデータと信頼境界：SalesforceはKoaのトレーニングに顧客データを使用していないことを明言しており、そのトレーニングコーパスは30年近くに及ぶCRM導入実績における企業知見をシミュレートして構築された独自の合成データである。Salesforceがモデルの重みを管理し、モデルの事後学習と推論はいずれもSalesforce独自の信頼境界（trust boundary）内で完結する。
- トレーニングの技術スタック：Koaの事後学習には教師あり微調整（SFT）およびグループ相対方策最適化（GRPO）が採用され、NVIDIA NeMo RL、NeMo Gym、NeMo AutoModelなどのツールスタックが深く活用されている。
- 性能に関する主張と提供状況：SalesforceはベンチマークテストにおいてKoaが「エラーを3分の1に低減（3倍少ないエラー）」したと主張しているが、このデータはSalesforce独自のCRM benchmarkおよびリンクされた論文に基づく公式ベンチマーク結果であり、独立した第三者機関による評価ではない旨が付記されている。現在KoaはSalesforce社内で利用されているほか、一部顧客によるパイロット運用段階に入っており、2026年冬に米国地域で一般提供（GA）される見込みである。
Claudeforce：CRMをClaude内にパッケージ化する公式MCPサーバー
外部の大規模言語モデルと社内業務システムを接続するには、従来であればAPIやゲートウェイの手動設定に何週間も費やすのが通例であった。SalesforceとAnthropicの協業を単に「対話ボックス内でAPIを呼び出すこと」と理解してしまうと、実際の業務において営業担当者が具体的なワークフローをどのように実行するのか、複数のコネクターがどう協調するのか、エンタープライズレベルの権限や人間による介入の境界がどこにあるのかを見落とすことになる。SalesforceとAnthropicが共同発表したClaudeforceの最初の提供形態は、Salesforceと共同構築されたSalesforce in Claude Betaプラグインである。顧客アカウント、商談、セールスパイプラインをClaudeのインターフェースに直接持ち込み、37種類のすぐに使えるセールススキルを内蔵している。初回利用時には、プラグインのセットアップスキル（setup skill）が利用可能なツールとコネクターを自動認識し、営業担当者の具体的な役職や担当顧客の範囲に応じたClaude Artifactを生成して、専用のセールスワークスペースを迅速に構築する。
公式に開示された具体的な営業ワークフローは、日常業務の中核的なプロセスを網羅している：
- 毎日のパーソナライズされたブリーフィング：最新の顧客動向やフォローアップの進捗に基づき、営業担当者のその日の優先事項やタスクを自動的に整理する。
- 通話前の準備：未完了の商談（open opportunities）、顧客アカウントチームのディスカッション履歴、未返信のスレッド（unanswered threads）、過去の通話で残された課題などを自動取得し、営業担当者が顧客と対話する前に全体的なコンテキストを素早く把握できるようにする。
- 取引評価と共同成約計画：営業チームの方法論に基づいて取引の進捗を評価し、「共同成約計画（mutual close plan）」を自動生成する。
- ミーティング後のフォローアップと書き戻し：顧客とのミーティング終了後、フォローアップメールの下書きやSlackチャンネルの要約を自動作成し、Salesforceに書き戻すべき更新内容を抽出する。
- インタラクティブなパイプラインおよび予測ダッシュボード：直接ドリルダウンでき、インタラクティブなフィルタリングに対応し、Salesforceへ直接レコードを書き戻すことが可能なセールスパイプラインおよび売上予測ダッシュボードを生成する。
接続メカニズムに関して、このプラグインには2つのコアコネクターが標準搭載されている。Salesforce コネクターとSlack コネクターである。Salesforce コネクターはレコードの読み取りと更新、通話内容の記録、フォローアップタスクの作成を担当し、Slack コネクターは商談専用チャンネルやアカウントチームのディスカッションスレッドの読み書きに使用される。公式デモの初期設定画面ではSalesforce、Slack、Gmailの3つの接続ステータスが同時に表示されているものの、Anthropicの公式ブログではプラグイン自体に含まれるのは上記2つのコネクターのみであることが明記されており、Gmailをプラグイン標準搭載のコネクターと誤認してはならない。
データガバナンスとセキュリティ制御の面において、Salesforceは引き続き信頼できる唯一の情報源（system of record）としての役割を維持する。営業担当者は自身のSalesforce認証情報を使用してログインし、Claudeはその従業員のネイティブな権限でアクセスが許可されたデータのみを読み取ることができる。自動化操作によるリスクを防止するため、Salesforceへ書き戻される予定のすべてのデータ変更にはデフォルトで項目ごとの承認メカニズムが採用されており、営業担当者による手動確認を経て初めて実行される。ただし、これはインタラクションレイヤーにおける人間による確認メカニズムにすぎず、大規模言語モデルのハルシネーションやユーザーの誤操作を完全に排除できることを意味するものではない点に留意が必要である。
企業が広く懸念するデータプライバシーに関して、Anthropicの公式表明ではTeamプランおよびEnterpriseプランにおいてモデルのトレーニングに顧客データをデフォルトで使用しないとされている。しかし、これが「データを一切保持しない」ことと同義ではなく、SalesforceがAIforceに対して公約している「Zero Data Retention」という製品特性の代わりになるものでもないことは指摘しておく必要がある。企業が導入を検討する際は、自社が契約している具体的なプラン、商用契約、管理者の設定と照らし合わせて確認する必要がある。導入の進捗状況として、AnthropicはGitLab、Siemens、Legoraが組織内で導入・運用を開始したこと、さらに7,000名のSalesforce営業担当者が日常業務でこのプラグインを使用していることを開示しているが、これらの数値はすべてベンダーが公表した導入実績である。
現在、このBeta版はすべてのClaude有料プラン向けに提供されている。営業担当者はClaudeのmarketplaceからSalesforce MCPをインストールできるが、組織の管理者は事前にAgentExchangeでアクセス権を申請し、組織向けのSalesforce接続設定を完了しておく必要がある。なお、Salesforceの当初の発表で言及されていたTableauデータ分析との連携や、カスタマーサポート、マーケティング、コマース、特定業種への展開は、現時点では今後のロードマップに含まれる計画であり、現在のセールス向けBeta版には含まれていない。
日常のオフィスワークや営業シーン向けのSalesforce in Claudeに加えて、両社は技術開発者向けにコマンドラインツールClaude Code向けの専用開発プラグインも並行して発表した。これは独立した開発者向け製品であり、上述したセールス向けプラグインと混同してはならない。このプラグインには40以上の開発スキルが組み込まれており、GitHub上のスキルリポジトリに直接接続して専用のサブプラグインを動的にロード可能で、開発者がターミナル環境から直接、関連するシステム統合やコード開発タスクを実行するのを支援する。
Slackforce：チャットウィンドウを複数人でのリアルタイム操作コンソールへ
Slackは、多くの企業にとって社内コラボレーションの中核を担う場である。Slackforceの導入を通じて、Salesforceは従来独立したCRMウィンドウで完了しなければならなかった操作を、日常の会話の中に完全に溶け込ませようとしている：
Slackforce Surfaces 動的ダッシュボード：チームがディスカッションチャンネル内で、Salesforce、Slack、その他の関連ツールからのリアルタイムデータを直接取得し、その場でインタラクティブな複数人操作インターフェースを組み立てることを可能にする。チームメンバーはIT部門に専用レポートの作成を依頼することなく、カード内で指標を共同でフィルタリングし、コメントを投稿し、ビジネス変更をトリガーできる。例えば、年間80万件以上の顧客問い合わせを処理するサービス企業Engineのチームは、これにより現場スタッフが異なるシステム間を行き来することなく、自然言語を使って直接業務インターフェースを生成できるようにしている。
Slackbot システム横断パーソナルアシスタント：チャットログとCRMレコードの間のデータ障壁を打ち破る。組み込みのSlackbotは、Slackチャンネルの会話コンテキストとSalesforceのサポートチケットを同時に読み取ることができる。例えば、エンゲージメントが低下している顧客を特定し、直近のサポートケースや社内ディスカッションスレッドと組み合わせて原因を分析した上で、担当者の再割り当て、フォローアップタスクの作成、解約防止メールの下書き作成を行う。
Slack CRM シンプル入力：煩雑な入力作業を簡潔な自然言語インタラクションへと簡素化する。従業員は顧客との通話が終了した後、チャットウィンドウで1行のプロンプトを送信するだけで、Salesforce内に顧客プロファイルを新規作成し、通話の要点を記録し、商談フェーズを進めることができる。全プロセスを通じてSlackの画面から離れる必要はない。
Slack Code 複数人協調プログラミング：AIプログラミング体験を個人のスタンドアロン支援から複数人チームモデルへと拡張する。開発チームは特定のSlackチャンネル内でコーディングエージェントと共同で開発プロジェクトを進めることができ、すべての操作とデバッグのコンテキストはデフォルトでチャンネル内に公開される。これにより、チームメンバーとエージェントの間でプロジェクトの進捗をシームレスに共有し、最終的に実行可能なコード、プロトタイプ、ドキュメントをSlack内で直接出力できる。
Agentforce Coworker：ネイティブ管理画面ですぐに使えるコパイロット
SalesforceのネイティブWebインターフェース（Lightning）での作業に慣れているユーザーに対して、今回の発表で用意されたソリューションがAgentforce Coworkerである。
外部コネクターとして機能するClaudeforceとは異なり、CoworkerはSalesforceプラットフォームの内部でネイティブに稼働する。企業によるデータ移行や権限モデルの再設計を必要とせず、システム管理者がバックエンドからワンクリックで有効化できる。その中核メカニズムは、企業が以前にAgentforceプラットフォーム上で構築・展開した各種の専用Agentを直接呼び出せる点にあり、企業がすでに保有しているエージェント資産に対して統一されたスケジューリングフロントエンドを提供する役割を果たす。
Salesforceが公表したデータによると、Coworkerはリリースから最初の35日間で10万人のユーザーによって有効化された。フルトン銀行（Fulton Bank）は、数週間で20以上の本番ユースケースを立ち上げ、約3,000名の従業員に展開したことで、Coworkerが従業員の情報検索や業務準備の迅速化に貢献していることを確認したとしている。これらの数値はベンダーのアナウンスおよび顧客の引用に基づくものであり、ビジネス上のメリットを独立して評価した結果ではない。
アーキテクチャの分離：Headless Toolkitと外部オープンエコシステム
CRM機能をネイティブUIから切り離すための基盤を支えているのが、Salesforceが発表したHeadless Toolkit（ヘッドレス開発ツールキット）である。このオープンアーキテクチャは、オブジェクトデータ、ビジネスフロー、項目のセマンティクス、操作インターフェースといったSalesforceプラットフォーム全体の基盤要素を、標準的なMCPインターフェース、API、プラグイン、スキルとして統一的にパッケージ化し、外部の開発者が自由に呼び出せるようにしている。
このツールキットを基盤として、Salesforceはパートナーエコシステムおよびアプリケーション配信マーケットプレイスであるAgentExchangeを設立し、多様なパートナーを結集させている：
- エージェントインタラクションインターフェース：Anthropic、アマゾン ウェブ サービス（AWS）、Google、Microsoft
- AI構築およびデザインプラットフォーム：Lovable、Vercel
- バーティカル業務ツールおよびAgent：DocuSign、Gamma、Jasper、Ripplingなど
このオープンアーキテクチャの発表に際し、Salesforceは20年の歴史を持つTrailblazer（開発者および管理者）技術コミュニティについても言及した。プラットフォームのオープン化により、コミュニティの開発者がこれまでに構築してきた累計1,200万個のアプリケーションと、日次96億回に及ぶAPI呼び出しの実績・知見が、多様なAIフロントエンドに適応するスキルやプラグインへとさらに転換されていくことになる。
境界と考察：「壁に囲まれた庭」から「プロトコル配信」への転換
従来のエンタープライズ向けSaaSソフトウェアにおける中核的なビジネス障壁の一つは、フロントエンドインターフェースの高い粘着性によってユーザーを自社のアプリエコシステム内につなぎ止めることであった。しかし今回の発表から読み取れるのは、大規模言語モデルとエージェントの台頭に直面し、エンタープライズソフトウェアの競争の重心がシフトしつつあるという事実である。すなわち、フロントエンドインターフェースは対話ボックス、コラボレーションツール、自律型Agentへと急速に置き換えられつつあり、真の参入障壁は基盤となる代替不可能なビジネスデータ、承認権限、コンプライアンスロジックへと移っている。
SalesforceはAIforceを通じて自ら一歩後退して黒子役に回り、厳格な権限ガバナンスを備えた「エンタープライズデータと実行エンジン」へと自らを変革させ、インタラクションのフロントエンドをClaudeやSlackに委ねる道を選んだ。
ただし、企業の調達・導入チームにとっては、公式に言及されている導入の制約について留意する必要がある：
- 課金体系と利用規約：関連機能の価格設定メカニズムや製品パッケージングは将来変更される可能性があり、実際の利用可否は地域や個別の顧客契約に制約される。
- データガバナンスの前提条件：データ移行不要で権限が自動継承されると謳われてはいるものの、動的インターフェースや外部Agentが出力する品質は、依然として企業がSalesforce内部に蓄積してきた既存のメタデータ定義、項目の明瞭さ、ワークフロールールの完成度に完全に依存する。基盤データそのものに不備や断絶がある場合、外部インターフェースに投影されるインテリジェントな体験も同様に制約を受けることになる。