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Salesforceのフロー承認プロセスとは何か? 従来の承認プロセスとの違いを整理する
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概要 こんにちは、エンジニアの藤川です。 Salesforceで承認フローを組むとき、多くのエンジニアがまず思い浮かべるのは、設定画面から作る従来の「承認プロセス」ではないでしょうか。しかし近年、Salesforceは「フロー承認プロセス」という、フロー上で承認プロセスを組める新しい選択肢を用意しています。 名前は似ていますが、中身は従来の承認プロセスの単純な後継ではありません。本記事では、フロー承認プロセスが何者で、従来の承認プロセスとどう違うのかを、公式ヘルプの整理と実装イメージをもとに解説します。 結論 先に要点を3つ挙げます。 フロー承認プロセスは、従来の承認プロセスの単純な後継ではな…
5日前

CDI?CAI?Informaticaの2大機能をデモでまるっと理解!
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こんにちは! エンジニアの虫明です。 最近フレクトでは、Informaticaに力を入れています! 社員にはCloud Data and Application Integration R36, Professional Certification(以下、Professional試験)の資格取得を推奨していて、合格の声も続々と届いています。 全社的にメキメキとInformaticaの力をつけているところです💪 そんな中、先日は社内で初学者向けの勉強会を開催し、 上記Professional試験の入り口になるような基礎的な内容を、デモを交えてお届けしました。 この試験は名前の通り、Data In…
14日前

Claude DesktopからInformaticaのデータカタログを覗いてみた
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こんにちは🌱 エンジニアの馬上です。 InformaticaのIDMCプラットフォーム*1に用意されているCloud Data Governance & Catalog(CDGC*2)を使うと、あらゆるデータソースのメタデータをカタログ化し、一元管理できます。なので、CDGCさえ見れば「どんなデータがどこにあるのか」を簡単に知れるというわけですね。 ところが実際に使ってみると、「あのテーブル、どのシステムにあるっけ...」「このカラム、何のビジネス用語*3に紐づいているんだっけ...」とか、結局UIをポチポチ探し回ることになりがちです。 AIエージェントに自然言語で質問するだけでデータカタログ…
19日前

Webサイトからナレッジベースを作る時の工夫2つ
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みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。今回は、筆者が社内でWebサイトからナレッジを構築する際に実際に利用している工夫2つをご紹介したいと思います。 今さら言うまでもありませんが、Webサイトは主要な情報発信手段の一つです。数えきれないほどのWebページがあり、それらは過去20年近く、主にGoogle検索によって道案内されてきました。 ここに今、地殻変動が起こっています。ClaudeやChatGPTなどのAIエージェントです。これらのAIエージェントはWebサーチ機能を裏側で実行し、質問に関連する文書を案内するだけではなく、内容を咀嚼し、回答してくれます。ただし、事前にAIベンダーなどが準…
1ヶ月前

Agent Network (v2)を試してみました。
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こんにちは。エンジニアの上田です。 先日待望のAgent Network (v2)が公開されましたので早速試してみました。 Agent Networkは、複数のAIエージェント・MCPサーバー・LLMを組み合わせて構築・運用するためのMuleSoft Agent Fabricの機能の一つで、Anypoint Code Builder上でYAMLとして定義していくものです。 注意点 ブログ執筆時点ではAnypoint Platform CLI 4.xは対応していないようなので、Code Builderを最新版に更新した上で試す必要があります。 名前 バージョン anypoint-platform…
1ヶ月前

Agentforce Vibes 2.0とClaude Agent SDKの関係
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こんにちは。エンジニアの和田です。 Salesforceの提供するコーディングエージェントに、Agentforce Vibesというものがあります。 これは以前当ブログでも紹介しています。 Agentforce Vibes を使ってみた - フレクトのクラウドblog このAgentforce Vibesについて、2026年4月のSalesforce TDXにおいてさらにパワーアップした「Agentforce Vibes 2.0」が発表され、現在では一般提供されています*1。 さて、以前のAgentforce Vibesでは、上記の当社ブログ記事にもある通り、独自のLLMモデルを使っていました…
1ヶ月前

Salesforce × Slack の連携方法について整理する
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こんにちは。エンジニアの山下です。 今回は Salesforce と Slack の連携方法について書きたいと思います。 Salesforce と Slack の連携方法は歴史的経緯により複数の世代が並存しており、どれが最新の方法なのかが非常にわかりづらいです。また、古い方法の設定欄が特に注意書きなく画面上に放置されているため、Salesforce から Slack へメッセージ投稿したいというような極めて単純なユースケースであっても、その技術選定には非常に骨が折れます。 おまけに公式ドキュメントには「これが最新です」というはっきりした案内は存在しません。従って、正しい実装方法を導くためには、…
2ヶ月前

AI Agentの権限管理を考える 〜 Token ExchangeとAgent Fabricによる現実解
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はじめに 皆さんこんにちは。エンジニアの竹田です。 最近、AI Agentの開発をしていて、もっとも重要だと感じているのが権限管理の話です。 AI Agentは賢くなればなるほど、さまざまなシステムやデータに自律的にアクセスして仕事をこなすようになります。これはとても便利なことですが、ここで一度立ち止まって考えてみたいことがあります。そのエージェントは、いったい誰の権限で動いているのでしょうか? 本記事では、AI Agentの権限管理がなぜ難しいのかを整理した上で、OAuthのToken Exchange(RFC 8693)とMuleSoft Agent Fabricを組み合わせた現実的な解決…
2ヶ月前

「行動するAI」を安全に導入する
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こんにちは。エンジニアの小川です。 今回は、Agentforce で AWS の IAM ユーザーを払い出すエージェントを社内向けに作った話を共有します。「行動するAI」 を安全に導入するにはどうすればいいか、という話です。 これまでフレクトのクラウドblogでは、RAG やハイブリッド検索といった「ユーザーの質問に答える」エージェントの記事を投稿してきました。今回は少し切り口を変えて、エージェントが会話の結果として リソースを作る ケースを扱います。 まず前提として、「行動するAI」 の会話の部分は、LLM が担う確率的な振る舞いです。「だいたいやってくれる」けれど「必ずこうする」という保証…
2ヶ月前

ClaudeからSalesforce組織をブラウザなしで操作してみた
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こんにちは、エンジニアの片山です。 2026年4月のTDXで発表された Headless 360 によって、Salesforceの機能がAPI・MCPツール・CLIコマンドとして公開され、「Our API is the UI(APIこそがUI)」という言葉が現実のものになりました。これまでSalesforceといえば、ブラウザでLightningにログインし、タブを切り替えながらクリックで操作するもの、というのが当たり前でした。Headless 360は、その業務ロジック・データ・ワークフロー・権限・ガバナンスを、Salesforceの画面を開かずに外から呼び出せるようにする、という構想です。…
2ヶ月前

Salesforce 生成AI + RAG:2案件を Flow と Apex に分けた判断とは
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こんにちは。エンジニアの大橋です。 今回は、Salesforce の生成AI機能(Data 360 + Prompt Template)を使った RAG システムの設計について、実案件での設計判断をベースに共有したいと思います。 前提として、RAG システムの処理は以下の流れになることが多いです。 入力を受け取る(ユーザーの質問・レコードの項目値 など) 検索クエリを作る(入力をそのまま使う、LLM でキーワードを抽出する など) 検索を実行する(ベクトル検索・ハイブリッド検索 など) 検索結果をプロンプトに差し込む LLM を呼び出して回答を生成する 出力を受け取る(パースする) 出力先に書…
2ヶ月前

Muleプロジェクトの面倒な作業をClaude Codeで楽に ~ vol.1 初期セットアップ&リファクタリング編
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みなさんこんにちは、エンジニアの大濱です。 今回は、MuleSoftプロジェクトの初期セットアップにClaude Codeを活用することで、どれだけ手作業を減らして生産性を上げられるか、という話題をお届けします。 MuleSoftプロジェクト、最初の「面倒の壁」 MuleSoftでAPIを開発するとき、Anypoint StudioやCode Builderを使うと、RAMLの定義さえ用意すればインターフェースフロー(API Kitのルーターと各エンドポイントのフロー)を自動生成してくれます。GUIでコネクターをドラッグ&ドロップしながらノーコード・ローコードで実装できるのは、MuleSoft…
3ヶ月前

Agent Script でいろんなモデルを使ってみよう
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みなさんこんにちは、エンジニアの浅見です。 今回は Agent Script のモデル変更に関する話題となります。 2026年の5月ごろ、ついに Agentforce Builder でエージェント/サブエージェントごとに使用する LLM モデルを個別指定できるようになりました。 Agentforce において、その核となる推論部分の LLM モデルを変えられることは極めて大きな変化であり、待望のアップデートと言えるでしょう。 一方で推論モデルはエージェントの全てに影響を及ぼしますから、エージェントのどこにどんな影響があるのか正しく把握する必要があります。 そこで今回は、同じエージェント定義の…
3ヶ月前

iPaaSとしてのInformaticaと、MuleSoftとの比較
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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…
3ヶ月前

Salesforce画面フローの設計:見落としがちなユーザー操作を想定する〜ブラウザバック・途中離脱・想定外ユーザー〜
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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…
3ヶ月前

GPT-Realtime-2でCodexをフルボイス操作してみた
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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。
3ヶ月前

Agentforce Financial Services(旧Financial Services Cloud) ってなに?
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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…
4ヶ月前

MuleSoft IDPってなに?OCRを超えるAIドキュメント処理!
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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…
4ヶ月前

ETLだけじゃない!Informatica IDMCの4本柱をざっくり解説
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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…
4ヶ月前

再ランキングモデルが役立つのはどういう場合か
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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…
4ヶ月前

Agent Fabricでエージェント資産を管理
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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…
5ヶ月前

その変数、本当に値が入っていますか? ~Agent Scriptの実行順序の落とし穴~
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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…
5ヶ月前

AIの「思考・判断・行動」を支えるReasoning Engine
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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…
5ヶ月前

Agentforce Voice と ElevenLabs Agents を比較する
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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…
5ヶ月前

ローカル実行の大規模言語モデル(LLM)を使ってAgentforceエージェントを評価する試みと結果
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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…
5ヶ月前

より良い RAG を作るための Vector DB 基礎
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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…
6ヶ月前

Knowledge記事の画像をAgentforceのRAG検索対象にする
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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…
6ヶ月前

Agent Scirptでtopic遷移ができて何が嬉しいのか
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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…
6ヶ月前

1年間のAIプロジェクトを振り返って見えた、企業でAIを活かしきるための4つの課題
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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…
6ヶ月前

Intelligent Context via Agentforce Data Library のクレジット消費を理解する
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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…
7ヶ月前