AIの入り口はSalesforce製品だと敷居が低いんじゃないのという話をSalesforceプライベートセミナーでお話してみた
去年は5月に開催されたんだけど、今年は4月でした。Salesforceのプライベートセミナー。サーバーワークスの大石さんと一緒にセッション登壇しました。大石さんのプレゼンは相変わらずおもしろかったです。YouTubeでもみましたが、大石さんのマイクは音質が非常に良いです。
実は本社が飯田橋な二人での登壇でした。
基本的には去年の資料ベースがいいなーという話だったので、AIの話を中心に。BIについても取り上げて欲しいという話もあったのですが、Salesforce Live: Japanで既に収録終わってるのでそちらをご案内しています。
Salesforce で使える全 BI とその効率的な活用のコツ
2021/6/14の10:30-10:55です。是非見てください。
肝心のAIの話はなんだったのか
弊社リバネスがAIにふれるようになって3年が経ちます。その間に、Salesforce自身がEinsteinの名を冠したAI製品を立て続けにリリースし、それを発展させていってくれているのですが、我々は巨人の肩に乗るにはどうすればよいかにだけ集中しておけば良いので非常に気が楽です。
AIを使うにあたっては、Salesforceが提供するEinsteinは基本的に学習データが必要なもので、これまでに蓄積されたデータをもとに予測モデルを組み上げます。データの蓄積は何も人間が手で入力したものだけである必要が無いため、あらゆる自動化の可能性があるものを模索し、人がやらずに済む部分については機械に働いてもらうことで自動化しています。
AIはこれまで触れたことが無い人が多い分野です。右も左もわからない状態でAIの世界に飛び込む人のほうが多いはずです。大学のカリキュラムにあった世代がどれほどいるのかは知りませんが、現在企業等で活躍されている人が学生時代にはおそらくなかったでしょう。
そんな人達がまず最初に接触するAI製品として、Einsteinは非常に良く出来ています。なぜかというとデータサイクルがSalesforce内で完結するからなんですよね。
個人的にはEinsteinより前にはIBMのWatsonを使おうとしたことがあったりしたのですが、これは非常に困難でした。データセットを生成してからWatsonに喰わせてモデルを作るのですが、モデルなんてすぐに完成するはずもなく、何度もデータを弄っては学習をやり直し…ということを繰り返す必要があります。Before Einsteinではそこでくじけてしまったんですよね。
幸いなことに、弊社リバネスでは殆どのデータをSales Cloud上に集約しています。AIに喰わせるためのデータは既に存在していました。
Sales Cloud Einsteinという製品を見れば、商談がうまくいくための兆候を掴むという事を主眼に設計されて(いると思って)いますが、そう考えると商談に関連する情報がすでに存在しているだけですぐに使えるというものになっていいます。導入の敷居は本当に低い。
最初からいい感じのデータにはならないでしょうが、それでもスター地点はすぐそこになるのです。それがSalesforceの凄いところ何だと思う。
データセットを調整したら再度GUIから学習ボタンを押すだけでモデルが更新される。涙が出ますね。
個人的にはAI活用のコツは、AIを使うためのハードルを下げること以外にないと思っています。データの前処理に時間がかかってしまう場合は、頑張って処理してデータの投入をした最初だけは気合が入るものの、徐々にデータを作り直すのが面倒になってしまって運用がうまくいかなかったりするものです。Salesforceなら使い慣れたデータローダーでデータを投入することも出来ますし、GUIで学習のターゲットから情報を逃がすなんてこともできちゃいます。
20分しかなかったので話しきれなかったのですが、続きは資料より御覧ください。最近お土産資料が100枚を超えていく。
noteにはこれまでの経験を綴っていこうかと思います。サポートによって思い出すモチベーションが上がるかもしれない。いや、上がるはずです。