こんにちは、エンジニアの大岡です。 「ETLだけじゃない！Informatica IDMCの4本柱をざっくり解説」でもご紹介したとおり、 フレクトではInformatica領域のエンジニア育成に力を入れています。 同記事でも紹介させていただいた弊社育成施策の一つである社内技術記事「Fラボ」にて、Informaticaに限らずSalesforce、MuleSoft、AWS、Auth0など幅広い技術領域についてエンジニアが体系的に学べる記事群を用意しており、各製品の全体像から実践的なノウハウまでを必要な時にいつでもキャッチアップできる環境づくりに励んでいます。 今回はInformaticaのiPa…

概要 こんにちは、エンジニアの大津です。 画面フローを実装するとき、正常系のシナリオは想定していると思います。しかし、あるある操作なのに、見落としがちなユーザー操作（ブラウザバック・途中離脱・想定外ユーザー）があります。 これらは「異常系」というよりも、最初の設計時点でベースとして組み込んでおきたいUX/UI上の設計事項です。放置した場合、「データ不整合のリカバリ対応」や「ユーザーの問合せ対応の負荷」など、負債として残ります。 本記事では、画面フローで見落とされやすい3つの設計観点（ブラウザバック・途中離脱・想定外ユーザー）を整理します。 結論 3つの観点への対策は以下の通りです： ①ブラウザ…

GPT-Realtime-2のPreambles機能を使って、コーディングエージェントのCodexを音声だけで操作する仕組みを構築。テトリスを音声指示だけで作る検証や、自然な会話感を実現する技術的な工夫を解説します。

こんにちは、エンジニアの小林です。 フレクトでは Industry Cloud に力を入れており、本記事では、AFSを使いこなせるエンジニアをさらに増やすためのトレーニング用に作った内容を展開したいと思います。 前提 Salesforceの基礎（主にCRM領域）を理解していることを前提としています。 Agentforce Financial Services （旧 Financial Services Cloud（FSC）） は 金融業界向け Industry Cloud を指します。 主にAFS Core について記載しています。（以前の管理パッケージ版についてはあまり触れていません） 本稿…

こんにちは！ エンジニアの虫明です。 最近、AIの勢いがすごいですよね！ お仕事でも、AIが当たり前に浸透してきているのを感じます。 ただ、ChatGPTとかClaudeとかは使い方のイメージがつきやすいですが、それ以外に業務で活用できるAIって...？ ってなると意外と思いつかなかったりもするのではないでしょうか？ そこで今日は事務作業の効率化にピッタリなMuleSoft製品、 MuleSoft IDP（インテリジェントドキュメント処理）についてご紹介します。 そもそも、MuleSoft IDPってなに？ MuleSoft IDPでできることを、大きく分けて2つご紹介します。 非構造化ドキュ…

こんにちは。エンジニアの馬上です。 データが増え続ける今、みなさんの現場では「データをどう整えるか」が課題になっていませんか？ フレクトでは、Informatica領域のエンジニア育成に力を入れています。 近年はAI活用が当たり前になりつつありますが、そのAIは「良いデータ」があってこそ力を発揮します。 だからこそ、データの統合・品質管理・ガバナンスといった土台づくりは、以前にも増して重要になっています。 こうした背景から、Informaticaのプラットフォームを理解し活用できるエンジニアを社内で育てていくことは、お客様へ提供できる価値を広げるうえで欠かせない取り組みだと考えています。 その…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。今回は再ランキングモデル(reranker model)を取り上げたいと思います。 ハイブリッド検索の弱点と再ランキングモデル (この節は一般的な話題ですので、この方面に詳しい方は読み飛ばしていただいても構いません。) 大規模言語モデル(LLM)による質問回答システムの実装方法として、RAG(Retrieval-Augumented Generation)があります。簡単に言えば、質問回答に必要な知識を収集して、質問に対応する回答をLLMで生成して、ユーザーに返信するものです。あなたが全くの専門外の質問を受け、分厚い書籍を紹介されて「この本を参照して回…

こんにちは。エンジニアの上田です。 各種サービスをエージェントから呼び出すため、MCPサーバやA2Aサーバとして各種サービスを公開していると、サーバ情報が散らばって管理しにくいと感じることはないでしょうか？ Agent Fabricを使えば構築する場所を問わず、あらゆるAIエージェントをカタログ化し、オーケストレーション、ガバナンス、監視を一元的に実現できます。 Agent Fabricは、企業内の様々なAIエージェントをMuleSoftの共通基盤上で一元的に管理・連携（オーケストレーション）させるプラットフォームです。 それでは、Agent Fabricを使って既存エージェントの管理と再利用…

こんにちは。エンジニアの和田です。 Agentforceは、Agent Scriptの導入で、実装の自由度が格段に上がりました。プログラミング経験のある方は特にとっつきやすくなったのではないでしょうか。 Agent Scriptの文法に関しては、公式ドキュメントに一通り書いてありますし、サンプル例を見て感触を掴むこともできます。最近はそういうドキュメントをLLMに読み込ませれば、ScriptをLLMに書かせるということもできそうです。 しかし、とりあえず文法を押さえておけばいいでしょ、と思っていると、思わぬ落とし穴にはまる恐れがあります。LLMに書かせた場合も、文法的には正しくとも挙動として正…

Reasoning Engine とは何か？ — AIの知性を支える「思考・判断・行動」の制御機構 こんにちは。エンジニアの竹田です。 今回は社内のナレッジを公開いたします。 フレクトでは社内には「Fラボ」という仕組みがあり、様々な技術やノウハウを共有したり自己学習したりできるようになっています。 本記事では、社内のエンジニア向けに作成した AI 基礎トレーニング資料の中から「Reasoning Engine」の章を抜粋して公開します。最新のAI Agentを理解するために欠かせないReasoning Engineを理解するためのものです。 フレクト内のエンジニアがAI Agentを作るために…

こんにちは。エンジニアの山下です。 今回は Agentforce Voice と ElevenLabs Agents について書こうと思います。 Salesforce には Agentforce Voice という音声エージェント構築のためのプラットフォームがありますが、現時点では英語のみのサポートとなっており、日本語のサポートが待ち望まれる状況です。 一方で、市場には既に日本語をサポートする競合サービスも出てきており、競合他社が Agentforce Voice に対してどのような優位点を持っているのかが気になるところです。また、これらのサービスには Agentforce とは全く異なる開発…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。今回はローカル実行の大規模言語モデル(LLM)を使ったAgentforceエージェントの評価の試みについてのお話です。 従来のコンピューターとは基本的に異なるLLMの動作 ChatGPTが登場し生成AIブームが起こってから、本稿執筆時点で2年弱が経過しました。世間の反響の大きさについては言うまでもありませんが、このLLMなるモノ、固有の魅力と切なさを併せ持つ存在です。 固有の魅力は、何といっても人間の思考を模倣する機能です。そして切なさとは、何といっても決定論的に動作してくれないところではないでしょうか。筆者はこの道の専門家ではないので下手な説明は避け…

こんにちは。エンジニアの浅見です。 今回は久しぶりに、社内のナレッジを公開いたします。 フレクトでは社内のナレッジを蓄積・共有するために「Fラボ」というツールを運用しており、以前にも「15分でわかる！Agentforce」や「15分でわかる！Salesforce で「生成AI」」を特別公開しております。 本記事では、社内のエンジニア向けに作成した AI 基礎トレーニング資料の中から「Vector Database（ベクトルデータベース）」の章を抜粋して公開します。 RAG システムを構築する上で欠かせない Vector DB の仕組みや実運用上の課題について、簡単な実験とともに解説したものとな…

こんにちは。エンジニアの大橋です。 Agentforceで社内ナレッジの問い合わせ対応を構築する際、Knowledge記事をData Cloudに取り込み、ベクトル検索で関連記事を引き当てるという構成はよくあるパターンだと思います。 Knowledge記事ではマニュアルやFAQの本文にリッチテキスト項目を作成して利用するケースが多く、画面キャプチャやフロー図のような画像が多用されます。しかし、Data Cloudの検索インデックスはテキストをチャンク化・ベクトル化して検索対象にする仕組みであるため、リッチテキスト内の画像はチャンク化の対象にならず、検索にヒットしません。つまり、画像に記載された…

こんにちは。エンジニアの和田です。 AgentforceのAgent Scriptでは様々な機能が追加されましたが、その機能の一つに「topicの遷移」があります。 従来のAgentforceでは、ユーザーから入力がある毎に、1つのtopicしか適用させることができませんでした。これが、状況によって途中で他のtopicへ遷移させることができるようになったのです。 すごそうに見える機能に思えますが、「実際のところ、途中で他のtopicへ遷移させることがあるのだろうか？」という疑問が出てきそうです。 この「topic遷移」機能は、ユーザーと何回かやり取りしていく中でtopicが変わっていく動きとは…

はじめに 皆さんこんにちは。エンジニアの竹田です。 フレクトでは、昨年初めてAI（LLM）を組み込んだシステムの開発プロジェクトをお客様から受注し、その後約1年間で10件以上のAIプロジェクトを手がけてきました。Agentforceを活用したプロジェクトが中心ですが、それ以外の技術を用いたものもあります。PoCフェーズのプロジェクトが多い一方で、すでにお客様の本番環境で運用されているものもあります。 本記事では、これらのプロジェクトを通じて得た知見をもとに、企業がAIの可能性をさらに引き出すために解決すべき課題と、その解決に向けた具体的なアプローチについて考察します。 この1年間で取り組んだユ…

こんにちは。エンジニアの山下です。 Salesforce Winter '26 のアップデートにて、Agentforce Data Library に対して 10 MB 以下のファイルをアップロードした場合に Intelligent Context が自動的に適用されるようになりました。これによりアップロードしたファイルに最適化されたベクトル検索のインデックスを構築することが可能になります。 元々 Agentforce Data Library は Salesforce の中で RAG に使用するファイルを管理したい場合にまず選択肢として挙がる機能なので、この恩恵を受ける機会は多そうという期待…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。今回は前回に引き続き、Experience Cloudの「チャット窓」こと、組み込みメッセージングコンポーネントのお話です。 AIチャットボットにユーザーが期待する機能の一つに、パーソナライズがあります。AIチャットボットが自分のことを覚えていてくれて、気を利かせた応答をしてくれたら、きっと便利なことでしょう。Experience Cloudでページの内容にログインユーザーの情報を織り込むことは容易にできます。ぜひAIチャットボットにも同様にユーザー情報を注入したいものです。 とは言え、ここで問題になるのは、ユーザーをどうやって「安全に」特定するかです…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。今回はExperience Cloudの「チャット窓」のお話です。 Experience CloudはSalesforceのCRMデータと連携したポータルサイトを迅速に構築できるプラットフォームで、会員サイトの構築などに向いています。会員サイトにはさまざまな問い合わせが寄せられますので、サイト運営者なら、ここへチャットボットを配置してサポート業務を効率化したいと、考えることでしょう。この希望に応えるのが「チャット窓」こと、「組み込みメッセージング コンポーネント(英語名: Embedded Messaging)」です。 組み込みメッセージングコンポーネ…

こんにちは。エンジニアの大橋です。 少し前になりますが、Salesforce の Dreamforce 2025 の中で「Agentforce Vibes」という開発ツールがお披露目されました。Main Keynote では、自然言語で指示を出しながらフローを自動生成するバイブコーディングのデモが披露されていましたね。 弊社では Cursor を全社的に活用していますが、Salesforce 開発に特化した AI 支援ツールが登場したということで、どのような機能があるのか、また実際に使ってみるとどうなのか、気になるところです。 そこで今回は、Agentforce Vibes の使用感の調査のた…

こんにちは．研究開発室の北村 蘭丸です．研究開発室では，意思決定に関連するAIとOperations Research (OR) のビジネス活用についての研究に取り組んでいます．本記事では，DSPyを用いたLLMシステムの自動プロンプトチューニングに関する取り組みについてご紹介いたします．

みなさんこんにちは、エンジニアの浅見です。 今回は Agentforce の注目の新機能 Agent Script に関する記事になります。 既に弊社ブログでも「これまでの Agentforce からの変化」について触れております。 今回はもう少し具体的に、公式ドキュメントの情報を整理しつつ実際に簡単な AI エージェント を作ってみてその挙動を確かめていきたいと思います。 なお、本記事は執筆時点のものであることをご承知おきください。 Agent Script とは？ 前回の記事でも触れている通り、Agent Script とは AI エージェント の定義に特化した言語です。 公式の Deve…

こんにちは。エンジニアの和田です。 先般、SalesforceにてIntelligent ContextがGAとなりました。Intelligent Contextがどういうものであるかについては、Agentforce 360の発表としては、以下のように書かれています。 Intelligent Context ensures your AI agents are deeply grounded in the complex, unstructured data of your business. https://www.salesforce.com/agentforce/what-is-new/…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。 今回は「あいまい検索」を掘り下げたいと思います。 あいまい検索とは あいまい検索とは、検索キーワードに完全一致しない語句や表現でも関連する結果を返す検索技術の総称です。筆者が案件で経験した範囲では、n-gram方式による製品名のキーワード検索や、ベクトル検索による社内文書検索がありますが、目的の動作のために、それぞれ調整に苦労した覚えがあります。 簡単に説明すると、キーワード検索とは、1. 文書からキーワードを抽出し、その「キーワード -> 文書」の対応関係を網羅したデータベースを作成し、2. ユーザーが持ち込んだ検索キーワードにあらかじめ抽出したキ…

みなさんこんにちは。エンジニアの竹田です。 先週ついにAgent ScriptがGAになりました。今年のDreamforceでAgent Scriptが発表されてAgentforce関係者の話題を呼んだわけですが、それから3か月後のGAでした。 それぞれのSalesforce環境で利用可能になり、同時にDeveloper Guideも公開されています。 Agent ScriptのDeveloper Guide 新しいAgentforce BuilderのDeveloper Guide（→Builderはまだベータ公開とのこと） Agent ScriptというのはいわゆるDSL（Domain S…

こんにちは。エンジニアの山下です。 今回は Prompt Injection について書きたいと思います。 一般的に開発者が何らかのサービスの開発に携わる場合、当然ながらそのセキュリティについても責任を負わなければなりません。日々取り組んでいる開発業務において SQL Injection などのよく知られた攻撃に気を遣えない人間はプロとは呼べないというのは共通認識ではないでしょうか。 同様に LLM を利用したサービスの開発を行う場合でも、固有のセキュリティ事情について考慮しなければなりません。特に LLM に悪意ある指示を注入して機密情報の詐取等を行う Prompt Injection は有…

こんにちは。エンジニアの大橋です。 以前、Text Embedding（テキスト埋め込み）について書いたブログの中で、ハイブリッド検索について簡単に触れました。いきさつを簡単におさらいすると、Sentence Embeddingでは文全体の意味を表現できる一方、特定の単語やキーワードに対する類似度は考慮されにくい傾向があるため、その解決策としてハイブリッド検索が使われる、ということでした。 ハイブリッド検索は、ベクトル検索とキーワード検索の結果を加味して最終的な順位を決定し、検索結果を返します。RAGでプロンプトに何らかのデータを組み込む場合でも、ベクトル検索ではなくハイブリッド検索が使われる…

※ 本記事は数理最適化 Advent Calendar 2025 12 月 5 日の記事です *1．よろしければ，過去の記事もご覧いただけると幸いです． こんにちは，研究開発室の福井です．研究開発室においてオペレーションズ・リサーチ(OR)のビジネス活用について研究を行っております．今回は，数理最適化により得られた計画(問題の解)が「何故そのようになったのか?」を説明するために大規模言語モデル(LLM)と数理的な手法を組み合わせたアプローチについて解説します． *1:Advent Calendar への初参加となりますのでお手柔らかにお願いします．

楽しいExtended Thinking みなさんこんにちは。エンジニアの竹田です。 先日GoogleがGemini3を発表しましたね。 LLMのランキング（https://lmarena.ai/leaderboard）を見ると、すぐにText部門で1位になっていました（2025/11/20時点）。 今はGemini,ChatGPT,Claude,Grokの4強時代。この4つについての新しいモデルが出るごとに首位が入れ替わっていますね。 LLMが日進月歩で賢くなっていくところをリアルタイムで体験できるというのは本当に貴重な体験ですね。 さて、そんなLLMですが私がLLMで好きなところはモデルの…

こんにちは。エンジニアの和田です。 以前、AIエージェントにいくつかデータを繋げたところで見えてきた課題という記事を公開しました。そこでは、AIエージェントにデータを接続することでできることは増えましたものの、単純に接続しただけでは課題がいくつか出てきて、その先には地道な調整が必要となる、という話を書きました。 では、実際にどのように調整すればよいのでしょうか。今回は、AgentforceでAIエージェントを構築した場合を例に、どこをどのように調整していくか解説します。 具体的には、以前の記事で示した以下の3つの問題にフォーカスを当てて、それぞれの調整方法に関して見ていきます。 検索すべきデー…