営業予測におけるアインシュタイン・コパイロット（現エージェントフォース）の活用術

営業および財務責任者の5人中4人が、定期的に売上予測を達成できていません。

そして、事態が制御不能に陥るには、大きな失敗がなくても十分です。 中堅企業チームが四半期の新規収益を500万ドルと予測し、10%不足で着地したと想像してください。50万ドルが未回収となるのです。粗利益率が80%の場合、財務部門が既にプランしていた約40万ドルの粗利益損失が発生します。

すると慌ただしい動きが始まります：営業リーダーは最終フェーズの案件を追跡し、営業担当者はタイムラインを前倒ししようと試み、割引が「四半期を救う」最も手っ取り早い手段となります。平均割引率が10%から18%に上昇すれば、40万ドル相当の価値がさらに失われることになります。

だからこそ、現代の予測にはスプレッドシートや勘だけでは不十分です。リアルタイムのシグナルと、そのシグナルをアクションに変換できるシステムが必要です。

このガイドでは、Salesforce アインシュタイン・コパイロットを活用した売上予測の方法をご紹介します。これにより、リスクのある取引を早期に特定し、パイプライン健全性の要因を理解し、「インサイト」から「次のステップ」へ迅速に移行できます。

セールス予測のためのアインシュタイン・コパイロット（現エージェントフォース）とは？

Agentforceを活用すれば、営業チームは商談履歴と顧客活動を分析し、収益を容易に予測できます。営業担当者、マネージャー、オペレーションチーム向けに設計されており、スプレッドシートに何時間も費やすことなく、より迅速で正確なパイプライン可視性を実現します。

平易な英語で質問できます。例えば「今四半期に遅延リスクのある案件はどれですか？」と尋ねれば、チームのリアルタイムデータに基づいた回答が得られます。Monday朝に作成する静的なレポートとは異なり、AI支援による予測は案件の進捗に合わせて更新されるため、生き生きとしたパイプラインのビューを把握できます。

Agentforce（旧Einstein Copilot）が売上成果を予測する仕組み

Agentforceは、チームの履歴データで訓練された機械学習モデルを活用します。過去の成約・失注事例、各フェーズにおける案件の進捗速度、顧客エンゲージメントの兆候を分析。現在の商談をスコアリングし、成約可能性を予測します。本システムの最大の強み？それは貴社のビジネスを成功に導くパターンを特定する点にあります。

これらの予測は一度きりのスナップショットではありません。リアルタイムデータが入力されるたびに継続的に更新されます。営業担当者が電話を記録したり、顧客が電子メールを開封したり、新たな関係者がミーティングに参加したりすると、モデルは商談の健全性スコアを再計算します。主要な意思決定者が突然連絡を絶った場合、スコアはリスク増加を反映します。

Agentforceに質問すると、あらゆるシグナルを統合し、明確で会話形式の回答を生成します。「第3四半期の予測はどうなっている？」と尋ねれば、リスクのある案件、好調な商談、軌道修正のための推奨アクションをまとめた要約が得られます。これらはすべて実際の営業活動に基づいています。

予測のための主要なAgentforce機能

では、Agentforceが販売予測の強力なツールとなる理由は何か？その核心となる3つの機能にあります。それぞれが従来の予測プロセスにおける特定の課題を解決します。

商談スコアリングとインサイト

営業担当者の直感に頼る代わりに、アインシュタイン・オポチュニティ・スコアリングが各商談に1～99の健全性スコアを割り当てます。このスコアは、過去のパターンと現在の商談の健全性に基づいて、AIが取引が成立する確信度を表しています。

🌟 スコアが高いほど、その取引が過去の成功につながったポジティブな兆候をより多く示していることを意味します。

このスコアを実用的なものにするため、インサイトカードを提供し、取引が特定の方向へ推移する理由を説明します。以下のようなアラートが表示される場合があります：

この透明性により、パイプラインレビューにおける推測作業が不要になります。

アクティビティの捕捉と自動化

営業リーダーとして、予測が不正確になる最大の理由の一つは、営業担当者が忙しくなり活動記録を怠ることだとご存知でしょう。Agentforceのアインシュタイン・アクティビティキャプチャーがこの問題を解決します。電子メール、カレンダーイベント、通話をSalesforceの関連する商談レコードに直接同期できます。

なぜこれが重要なのでしょうか？ 完全なデータセットがより正確な予測につながるからです。すべての接点が記録されることで、機械学習モデルはより多くの情報を活用でき、見逃しがちな微妙な傾向も捉えられるようになります。

⚡️ 特典：営業担当者の煩雑な手動データ入力から解放され、生産性とデータ品質の両面でメリットがあります。

反復的な手作業の自動化は、営業におけるAI活用の一例に過ぎません。他の活用方法が気になる方は、こちらのビデオをご覧ください！🎥

営業ワークフロー向け Agentforce Actions

Agentforce Actionsは、会話型インターフェースから直接タスクをトリガーできる事前構築済みまたはカスタムのプロンプトです。洞察と行動の間のギャップを埋めるショートカットです。

📌 例として、商談の要約を確認した後、アクションを使用して次の操作が可能です：

これらのアクションによりコンテキスト切り替えが削減されます。インサイトを発見した後、Salesforce内をクリックして対応する代わりに、会話画面から直接次のステップを実行できます。管理者ならアクションライブラリをカスタマイズし、チームの営業プロセスに完全に適合させることも可能です。

営業チーム向けAgentforceのメリット

Agentforce Assistantの利点は、役割によって少し異なります。しかし共通するテーマは同じです：更新情報の追跡が減り、明確さが増し、フォローアップが迅速化します。

営業担当者向け

営業担当者は最前線に立つ存在であり、最大の課題は往々にして「どこに時間を集中させるべきか」を見極めることです。Agentforceは注力すべき商談を可視化し、営業担当者が「進展の可能性が高い（あるいは停滞リスクの高い）」案件を優先的に対応できるように支援します。

AI生成の要約とより完全な活動履歴（特にEinstein Activity Captureを設定した場合）により、営業担当者は管理仕事への時間を削減し、実際の営業活動に集中できます。また、電話前の迅速な状況把握（取引概要、最近の活動、前回の接触点からの変更点など）を求められるため、準備万端で臨むことが可能です。

営業マネージャー向け

マネージャーはチームの目標達成に責任を負いますが、常に営業担当者に進捗報告を求める「手探り状態」に陥りがちです。AgentforceのAIは、リアルタイムのパイプライン可視性により営業マネージャーを支援します。

リスクのある案件について早期に警告を受け取れるため、コーチングの会話を逃さず、案件が失われる前に効果的な対応が可能になります。経営陣が予測集計を要求しても、マネージャーはスプレッドシート作成に何時間も費やすことなく、オンデマンドで生成できます。

部門横断チーム向け

正確な売上予測は組織全体に波及効果をもたらします。

Salesforceで予測にAgentforceを有効化する方法

Agentforceの利用開始にはSalesforceの管理者権限が必要です。ステップはシンプルですが、アシスタントが適切な許可とデータを活用できるよう、慎重に実施することが重要です。

ステップ1: Einstein（生成AI）を有効にする

これにより、Agentforceが構築するEinsteinの中核レイヤーが実現されます。

データ学習を行うAI機能では標準的な手順として、Salesforceのデータ利用規約の確認と同意が求められます。

ステップ2: Agentforceエージェントを有効化する

有効化すると、画面下部にエージェントのリストが表示されます。

ステップ3: アクセス権と許可セットの割り当て

次に、営業担当者やマネージャーから始め、適切なユーザーにアクセス許可を付与します。組織内で利用可能なAgentforce/Copilot関連の許可セットを割り当ててください（Salesforceの命名規則はエディションやリリースによって若干異なる場合があります）。

Salesforce管理者または営業オペレーション担当者がカスタムを行う場合は、管理者レベルの許可を割り当てることも可能です。

また、ユーザーがAgentforce Assistantの有効な機能に必要なオブジェクト（商談、アカウント、連絡先、活動など）や予測関連フィールドへのアクセス権限を再度確認してください。

ステップ4: Agentforce Builderでエージェントを開く

エージェントリストから：

これによりAgentforce Builderが起動し、アシスタントがやることや実行可能なアクションを設定できます。

ステップ5：営業ワークフロー向けのトピックとアクションを設定する

Agentforceは単なる質問への回答ではなく、ユーザーが次のステップへ進む手助けをする際に最大の価値を発揮します。Sales Cloud向けに標準装備されているトピック＋アクションを確認し、自チームの営業スタイルに合わせてカスタムしましょう。

📌 例（売上予測）

「予測とパイプラインの健全性」というトピックを作成し、エージェントが以下のようなリクエストに対応できるようにします：

そのトピックの下に、仕事をやるために必要なアクション（商談の取得、活動の要約、予測カテゴリーの更新、フォローアップの下書き作成）を添付します。

要約：✅ トピック = エージェントが対応すべき事項✅ アクション = エージェントがそれに対して実行可能な対応

ステップ6：セットアップをロールアウトのように扱う——単なる切り替えではない

Agentforce Assistantは以下の場合に大幅に有用性が向上します：

AIを活用した売上予測のベストプラクティス

AIツールの導入は万能薬ではありません。AIを活用した売上予測を最大限に活用するには、確固たる業務習慣と組み合わせる必要があります。

商談データの整合性を維持しましょう

AIモデルの知能は、学習するデータの質に依存します。CRM内の商談レコードが不完全または古い場合、予測は信頼性を失います。

営業フェーズを予測カテゴリに整合させる

販売フェーズは、取引が購買プロセスのどのフェーズにあるかを明確に示すべきです。各フェーズを「パイプライン」「最良シナリオ」「コミット」「閉じた」などの対応する予測カテゴリにマッピングし、Agentforceの要約がチームのファネルに関する話し方に一致するようにします。

このマップは四半期ごとに見直し、各フェーズが現状を反映していることを確認する必要があります。

予測精度を時系列で追跡する

AIの予測を盲信しないでください。検証しましょう。四半期ごとに、Agentforceの予測成約率と実際の結果を比較し、予測精度を長期的に追跡してください。

これにより、期待値の調整やモデルの性能が低下している可能性のある領域の特定が可能になります。例として、特定の製品ラインや新規市場では精度が低いことが判明するかもしれません。これはコーチングやプロセス改善のための貴重なフィードバックとなります。

予測におけるAgentforceの限界

他のAI予測レイヤーと同様、Agentforceは基盤が既に整っている場合に最も効果を発揮します。導入時に留意すべき制限事項をいくつかご紹介します。

Salesforceデータの質がそのまま予測の精度を左右します

Agentforceは洞察を提示し予測に関する質問に答えられますが、不正確な入力データを修正することはできません。営業担当者が活動記録を登録したり商談を更新したりしない場合、AIは分析対象がなく、予測は無意味になります。

Salesforceエコシステム内に組み込まれています

AgentforceはSalesforce内で役立つよう設計されています。生成されるすべてのインサイトと要約はSalesforceエコシステム内に存在します。これにより、Salesforceライセンスを所有または使用していない財務、運用、経営陣のステークホルダーにとっては利用が困難になります。

パイプラインの状況を共有する際、データのエクスポート、スクリーンショットの送信、あるいはSalesforceの更新内容を別のシステムに翻訳する作業が依然として必要となるケースが少なくありません。その結果、仕事の分散（複数のツールにまたがって仕事内容や状況が分散し、相互連携が取れない状態）による生産性の低下が生じることが多々あります。

リスクを指摘することはできるが、実際のフォローアップは依然として別の場所で発生する

Agentforceの利用にはアクションギャップが伴います。リスクのある取引をフラグ付けするなど「何が起きているか」を把握する点では優れていますが、フォローアップ作業の管理は行いません。タスクの作成、リマインダーの設定、他チームとの調整には、実行を管理するシステムが依然として必要です。

導入と維持には実際の管理者の時間が必要です

最大の価値を得るには、通常、許可の設定、アクションの調整、営業プロセスに合わせた体験の最適化が必要です。これは一度きりのセットアップではなく、ワークフローの進化、フィールドの変更、チームの拡大に伴い、継続的なメンテナンスが求められます。

ClickUpでSalesforce Agentforceを補完する方法とは？

あらゆる予測ツールにおける最大の課題は、洞察をアクションに変えることです。

営業予測向けアインシュタイン・コパイロットは重要な情報を可視化しますが、その情報はSalesforce内に閉じ込められたままになることが多く、知ることとやることの間に隔たりが生じます。ClickUpのような統合型AIワークスペースで、洞察と行動のギャップを埋めてください。

ClickUpは、すべての仕事アプリ、データ、ワークフローを単一のセキュアなプラットフォームに統合。コンテクストAIが組み込み型インテリジェンス層として機能します。🛠️

Salesforceから予測を外部化（スプレッドシートのエクスポート不要）

予測に意見を求められる全員が一日中Salesforceを利用しているわけではありません。特に財務、オペレーション、経営陣はそうです。スクリーンショットを転送したり、すぐに古くなるレポートをエクスポートしたりする代わりに、ClickUpダッシュボードを活用すれば、数値の背景にある仕事状況を共有可能な常に最新のビューとして可視化できます。

これにより、関係者は以下の点を明確に把握できます：

財務部門や経営陣は予測を確認する必要がありますが、彼らはSalesforceを利用していません。古いレポートをエクスポートする代わりに、ClickUpダッシュボードで動的で共有可能なパイプラインビューを構築しましょう。これらのダッシュボードはワークスペース全体のデータを統合し、パイプラインの状態を視覚的に把握できる全体像を提供します。Salesforceライセンスの有無に関わらず、誰でも共有可能です。

追跡可能なタスクでインサイトに基づく迅速な対応を実現

Agentforce Assistantはリスクを指摘できます。しかし、それ自体では実行を管理しません。

ClickUpは、インサイトを具体的なタスク（所有者、期日、可視性付き）に変換することで、そのギャップを埋めます。

📌 例：

ClickUp自動化を使えば、こうしたワークフローを標準化することも可能です。そうすれば、誰かが思い出した時だけではなく、一貫してフォローアップが行われるようになります。

💡 プロの秘訣：「タスク作成」以上の機能をお求めですか？これらのトリガーをClickUp Super Agentsと組み合わせましょう。ClickUp内のAIチームメイトであるSuperAgentsは、実際のコンテキスト（タスク、ドキュメント、コメント、フィールド、連携ツール）を活用し、ワークスペース全体でアクションを実行できます。

📌 例として、Salesforceが取引を危険状態とフラグ付けした場合、スーパーエージェントは自動的に以下を実行できます：

• 営業担当者が一から作成しなくて済むよう、送信準備完了のメッセージを事前に作成しておく
• 取引の簡単な概要を生成（変更点＋停滞箇所）
• ClickUpワークスペースから最新のメモ、電子メール、通話要約をタスクにインポート
• 次の最適なアクションを提案（フォローアップ、関係者への連絡、法務部門への確認、経営陣へのエスカレーション）

営業担当者と管理者の「コンテキストスプロール」を削減

重要な情報がSalesforceのメモ、電子メールスレッド、Slackメッセージ、通話要約、ランダムなドキュメントなど多岐にわたる場所に分散していると、予測は機能しなくなります。営業担当者は取引を進める代わりに、詳細を探すことに最大60%もの時間を浪費してしまうのです。

ClickUpは、チームが会話と仕事を一つのアプリに集約するのを支援します。

ClickUpとSalesforceの連携により、チームはSalesforceレコードをClickUpワークスペースに接続できます。タブを切り替えることなく商談や連絡先などのSalesforceレコードを検索・プレビューできるため、作業を進めながら取引の背景情報を常に把握できます。

さらにClickUp Brainの文脈認識型AIアシスタントにより、営業担当者は以下が可能になります：

タスクのコメントやチャットスレッドで@メンション ClickUp Brainを指定するだけで、取引のステータスの要約を取得できます。

生き生きとした予測ストーリーを作成しましょう（電子メールに添付するスクリーンショットではありません）

予測は単なる番号ではありません。それは物語です。何が動いているか、何が停滞しているか、そして何に決断が必要か。しかし、その物語はミーティングやSlackメッセージ、単発の資料の中に埋もれてしまいがちです。

代わりに、チームはClickUp Docsで常に最新の状態を保ち、実行の仕事と直接連携する「生きている」予測ドキュメントを作成できます。ClickUpのコメント機能と承認プロセスが組み込まれているため、予測に関するすべての議論の単一の情報源（シングルソースオブトゥルース）が実現します。

AgentforceとClickUpで予測を確実な実行へ

正確な売上予測は、3つの要素にかかっています：クリーンなデータ、一貫したプロセス、そしてインサイトに基づくタイムリーなアクションです。AgentforceのようなAIアシスタントは、手作業を減らし、人間が見逃しがちな兆候を発見する大きな助けとなります。しかし、それらが最も効果を発揮するのは、規律あるパイプライン管理と組み合わせた時です。

予測における真の課題は、取引が危機に瀕していることを認識することと、実際にその対策をやることの間に存在する。

予測分析と実行のためのシステムを組み合わせることで、四半期末の慌ただしい対応から脱却し、再現性のあるリズムを確立できます。これが、自信を持ってターゲットを達成する基盤を築く方法です。

リスクを早期に発見し、迅速に対応したいですか？予測ワークフローをSalesforceの枠を超えて拡張しましょう。

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よくある質問（FAQ）

アインシュタイン予測は予測分析機能であり、自動化された予測数値を生成します。一方、コパイロット（現エージェントフォース）は対話型AIアシスタントであり、予測に関する質問を投げかけ、要約を取得することが可能です。

直接的にはできません。Agentforceの応答はSalesforce内に保存されるため、外部関係者と共有するには通常、データのエクスポートまたは別途レポートの作成が必要です。

最も信頼性の高い予測を行うには、Agentforceに完全な商談レコード、電子メールや電話などの記録済みアクティビティ履歴、および組織の過去の成約/失注履歴データが必要です。

AIを活用した予測はリアルタイムデータに基づく継続的かつ客観的な更新を提供しますが、手動手法は静的で個々の営業担当者の主観的評価に依存します。