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  • 執筆者の写真長谷川 玖流

Einstein GPTを利用して議事録作成が効率化できる!?

更新日:2023年11月16日


今回はSalesforce Einsteinについてご紹介していきます!

特に大きな話題としては、議事録作業が効率化できることかと思いますので、そちらをピックアップしてご紹介させていただきます。

今回の記事はSWTT2023 Day1 「基調講演 Calling all TrAIlblazers 〜 AI、データとCRMがビジネスの未来を創る」の内容を元に作成しております。

上記リンクからの動画視聴にはアカウントの作成が必要となります。



今回の主な内容は下記になります。

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・Salesforce Einsteinと生成AIの実績

・AIの信頼性

・Einstein GPTでの議事録の作成

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それでは、内容を1つずつ見ていきましょう。


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1.Salseforce Einsteinと生成AIの実績

Salesforceは2014年からCRM向けAIを開発していて、Salseforce Einsteinは2016年頃にリリースされています。特に私が、注目しているのが、2022~2023年にかけてリリースされているEinstein GPT、Slack GPT、Tableau GPTのリリースです。

この時期は皆さんも最近、一度は聞いたことのあるであろう、ChatGPTが流行しだした

時期です。

ここ数年で、AIは目覚ましい成長を遂げています。

生成AIは、過去のモバイルであったり、ソーシャル(Instagram)などが利用者数1億人到達までに、モバイル(16年)、ソーシャル(2.5年)に対して、生成AI(ChatGPT)は

2ヶ月という、驚異的なスピードで到達しています。

今後あらゆるビジネスにAI戦略が使われていくことは、必然的とも言えるのではないでしょうか。しかし、逆に利用者の増加が急速であることにより、信頼性という部分で心配される方が少ないないのも事実だと思います。そこで、次にAIの信頼性について触れていきたいと思います。


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2.AIの信頼性

先程も触れましたが、AIの信頼性に対する課題は現時点でも、プライバシーやデータ管理といった課題が存在します。

企業がAIを積極的にイノベーションに活用するには、この信頼に対する課題を解決する必要があります。

そこで、Salseforce社は、今年(2023年6月)にAI Cloudを発表しました。

AI Cloudは企業が利用する安全性を組み込んだEinstein GPT Trust Layerと

顧客データを集約するデータクラウド、No.1CRMを搭載した機能群です。

特にEinstein GPT Trust Layerは、企業データ、顧客データセキュリティやプライバシー

を確保しながら、生成AIの素晴らしいメリットを教授するということを支援する

Salesforce社のプロダクトです。


Einstein GPT Trust Layerの仕組みは、上記のようになっています。


最後に今回の講演で、私が一番魅力的に感じた、EinsteinGPTでの議事録の生成に

ついてご紹介していきます!


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3.Einstein GPTでの議事録の作成

本来であれば議事録の作成は、ミーティング中にメモを取り、ミーティング後にメモを元に議事録の作成を行う必要があります。

しかし、Einstein GPTでの議事録はミーティング終了後に自動で内容を文字に起こして、要約してくれます。

「目的」「ネクストステップ」「懸念点・課題」などをわかりやすく上げてくれます。

実際には内容の添削であったり、補足で少しの時間を必要としますが、それでも30分程度で済むでしょう。

これにより、営業の方々は社内業務ではなく、本来時間を使いたいお客様との関係構築や

商談のクロージングなどに注力することが可能です。

弊社でも、ミーティングの際に「目的」「課題」などを中心にメモをとり、ミーティング後に議事録を作成していますが、慣れている社員でも、約1~2時間程度は必要となります。

しかし、自動で要約してくれるEinstein GPTを利用することで、弊社の場合、議事録の作成にかけていた時間をお客様との関係構築や自社の社員の教育といったことに時間を使うことが出来るのではないかと考えております。


最後に

いかがでしたか?まだまだ発展途上の生成AIは今後もあらゆるビジネスシーンで

活躍してくれることでしょう。それを自社のイノベーションに積極的に活用

していくことが必要になってくると、私は考えております。


今後もSalesforceの最新情報をブログに載せていければと思います。

ここまでご一読いただきありがとうございました。

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