Salesforce、自律型AIエージェントの大規模テストが可能なライフサイクル管理ツールを発表

Salesforceは、同社の自律型AIエージェント「Agentforce」のテストを自動化し、Sandbox（仮想環境）でAIエージェントのプロトタイプを試作するAIエージェントライフサイクル管理ツール「Agentforce Testing Center」を発表した。

AIエージェントとは？

Salesforceは、AIエージェントをソフトウェアの新たな概念とし、顧客や従業員の代わりに推論、そして行動できるシステムだと定義している。

人間の介入なしに顧客の問い合わせを理解して対応できるシステムで、機械学習と自然言語処理（NLP）を利用して、単純な質問への回答から複雑な問題の解決、マルチタスクといった幅広いタスクを処理する。

AIエージェントの大きな特徴は、自己学習を通じて自身のパフォーマンスを継続的に向上させることができる点だ。

AIエージェントの課題

一方で、AIエージェントの可能性を引き出すためには、実際の運用環境で中断することなくテストおよび設定をする必要がある。

テストや設定を実運用環境でを行わないと、ハルシネーションや不正確な結果につながる可能性がある。

「Agentforce Testing Center」の概要

そこで今回発表された「Agentforce Testing Center」では、「Agentforce」でAIエージェントのテストや作動、監視を実行することができる。

なお、「Agentforce Testing Center」は、法人向けのアプリケーション開発・実行基盤となるクラウド型プラットフォーム「Salesforce Platform」上に構築されており、データプラットフォームである「Data Cloud」と統合されている。

「Agentforce」向けのAI生成テスト

「Agentforce」を使用するチームは、顧客が質問をしたり、AIエージェントとやりとりしたりする際に考えられる方法を正確にテストする必要がある。

そこで、AIエージェントの推論過程を調査するPlan Tracerを備えた「Agent Builder」に加え、今回の「Agentforce Testing Center」により、トピックとアクションの選択を大規模にテストする。

具体的には、自然言語による指示により、「Agentforce Service Agent」を利用する際に顧客が行うリクエストなど、数百の合成インタラクションを自動生成する。

チームは、テストデータを使用して指示を改良し、期待したトピックがより頻繁に選択されるようにすることで、顧客体験を向上させることができる。

「Agentforce」と「Data Cloud」向けSandbox

「Agentforce」をテストするチームは、安全で隔離された環境でテストする必要があるが、現在Salesforceが一般提供しているSandboxは、本番環境の組織のデータと構成をミラーイメージで再現しており、「Data Cloud」と「Agentforce」の両方をサポートする。

リスクのない環境に組織のデータとメタデータを複製することで、開発チームは非構造化データ基盤を構築し、業務に支障をきたすことなく「Agentforce」のプロトタイプを作成することができる。

チームは、初期ユーザグループを対象にユーザ受け入れテスト（UAT：User Acceptance Testing) を実施し、「Agentforce」が意図した通りにタスクを実行することを確認したうえで、変更セット、DevOps Center、Data Cloud とAgentforceをサポートするSalesforce CLIなどのツールを使用して、これらの変更を本番環境に移行することが可能だ。