20 年以上前、Salesforce は業界初のマルチテナントクラウドプラットフォームのパイオニアとして業界の先駆者となりました。その後、Salesforce は包括的なエンタープライズプラットフォームに進化し、ビジネスの主要な側面をカプセル化して自動化し、さまざまな業種や地域で数十万の企業と数百万のユーザーにサービスを提供できるようになりました。また、Salesforce は戦略的買収を通じて Customer360 製品スイートを強化しました。

過去数年間、市場、業界、およびテクノロジーの状況の変化により、Salesforce Platform の基盤には数多くの深い変革が生じています。これには以下が含まれます。

• インフラストラクチャに多額の投資を行うパブリック クラウド プロバイダーの出現。
• 機械学習、生成 AI、エージェントエクスペリエンスなど、AI の急速な進歩。
• 業界や国全体のデータレジデンシーと規制要件の増加。
• 急速に拡大するリアルタイムのデータとトランザクションを処理するニーズ。
• サイバーセキュリティ、システムの可用性、パフォーマンス、耐障害性の要件に焦点が絞られています。
• 耐障害性が高く、疎結合で、一貫性の強いアーキテクチャを提供する統合スイートを求める顧客のニーズ。

このような変化、特にAIの急激な変化とそれがビジネスに与える影響に対応するため、Salesforceはプラットフォームを完全に一から変革し、Trust目標を維持しながら、次世代のアプリケーションとお客様の使用事例のための基盤を構築しました。

Dreamforce 2024でのAgentforceのリリースと次の図は、何千人ものSalesforceテクノロジーおよび製品組織のチーム メンバーが参加したこの広範な取り組みの結晶です。現在、95% 以上のお客様がこの新しいプラットフォームに移行しています。最も要求の厳しいワークロードを抱えるお客様を含め、ほとんどのお客様の移行に成功したことは、エンジニアの創意工夫を示し、Trust、Customer Success、InnovationというSalesforceのコア バリューを再確認するものです。

Agentforceの発売以来、Salesforceはエンタープライズ アプリケーションでのAIの使用の先駆者であり続け、既存および新しいビジネス機能にリアルタイムの会話環境を提供するエージェント エクスペリエンスの開発で市場をリードしてきました。

このホワイトペーパーでは、主要な技術変革の背後にある複雑さを理解するビルダー向けに、トップエンジニアと協力して作成されています。このホワイト ペーパーでは、プラットフォームの拡張性、安全性、将来のアプリケーションへの準備を維持しながら、変化するお客様のニーズに対応する重要なアーキテクチャの機能強化について詳しく説明します。全体像を把握するには、「アーキテクチャの概要」の章から開始することをお勧めします。そこから、閲覧者は順序どおりに読み進めるか、最も関心を引く章を探索できます。

Emin Gerba
Salesforce、チーフ アーキテクト

次の Salesforce Platform のアーキテクチャ原則は、機能の設計方法の基盤と差別化要因を示しています。

• Enterprise-Grade TrustはSalesforceのNo.1の価値であり、サービスの可用性とセキュリティを優先するだけでなく、アクセス制御、コンプライアンス、セキュリティ機能も構築して、お客様がSalesforce Platformでコンプライアンスとセキュリティの基準を満たすことができるようにします。
• マルチテナント:すべてのサービスとインフラストラクチャは、複数の顧客をホストするように構築されています。これにより、用途に合わせて拡張するための戦略的なパターンが提供され、お客様の規模に関係なく、可用性とセキュリティの共通する高い基準で標準化されます。
• メタデータ駆動型:メタデータは、マルチテナントサービスのカスタマイズ方法の中心にあります。メタデータは拡張可能であるため、システム管理者と開発者は既存の作業に基づいて構築できるほか、Salesforce やエコシステムパートナーからの今後の製品更新を活用できます。
• **API First:**Salesforce Platform では、Salesforce ネイティブのユーザーインターフェースで実行できるすべての操作をカバーする、豊富で一貫性のある API ポートフォリオが優先されます。これにより、開発者とパートナーはプラットフォームの機能を活用して再構成し、システムの統合や新しいユーザーエクスペリエンスの構築を行うことができます。
• オープンで相互運用可能 Platform は、お客様の任意のエンタープライズアーキテクチャに統合できます。Salesforce Platform は他のクラウドベースおよびオンプレミスのシステムと連携するように設計されており、外部システムを Salesforce Platform と統合するための API、ツール、インテグレーション標準も提供しています。
• **エージェント:**Salesforce Platform は、アプリケーションスイート全体でエージェントファーストを実現するように急速に進化しています。ユーザーはエージェントの深い会話環境を通じて Salesforce とエンゲージし、より自然な方法で仕事を遂行してデータを操作できます。

現在の Salesforce Platform は、2008 年の Force.com Platform のデビュー以降、Salesforce の機能の進化の最も遅い段階を示しています。最近の鍵の変換は次のとおりです。

• Hyperforceの採用とクラウド ベースのアーキテクチャへの移行。
• モノリス型アーキテクチャから独立したサービスを備えた構造への進化。
• 従来のリレーショナルデータストアと共に Data 360 および Lakehouse テクノロジーを紹介します。
• AI テクノロジー、生成および機械学習の緊密な統合、およびプラットフォーム全体のエージェントエクスペリエンスへの進化。

これらの変更により、Salesforce エンジニアは顧客の中断を最小限に抑えながらシームレスにテクノロジーを進めることができるようになり、プラットフォームの機能が大幅に拡張され、調整されました。また、アプリケーション開発者が固有の課題の解決に集中できるように、セキュリティ、可用性、テクノロジーの規則など、エンタープライズクラスのソフトウェアの技術的な複雑さを簡素化するという Salesforce Platform の価値にとって、堅牢な抽象化は引き続き重要です。Salesforce Platform の機能を次に示します。

Salesforce Platform は、システムを構成する一連のレイヤーとして表示されます。各レイヤーは、プラットフォーム上に構築されたアプリケーションにとって重要な関連機能のグループを表します。各レイヤー内のサブボックスには、これらの機能の例が説明されています。各下位レイヤーの機能は上記のすべてのレイヤーに統合されているため、Salesforce アプリケーションスイート全体で一貫した一貫した環境が実現します。

Salesforce Platform は、過去 20 年間に開発された成熟したテクノロジープラットフォームのすべてのレイヤーにわたる広範なエンジニアリング変革を実現します。これらの変更は、顧客の需要と新しいテクノロジーの進化によって推進され、新しいアプリケーション種別とソリューションのサポートを可能にします。変換は相互接続されており、下位レイヤーの変更は、上のすべての後続レイヤーの進化に影響します。

Salesforce Platform は複数のレイヤーで構成され、各レイヤーが包括的な機能を果たします。

• Hyperforce:基盤インフラストラクチャは、ファーストパーティデータセンターからパブリッククラウドプロバイダーへと進化し、Salesforce テクノロジーによってセキュリティ、コンプライアンス、高可用性、コスト効率に優れたホスティングを実現しています。
• メタデータフレームワーク:所有および使用するテクノロジーが進化しても、アプリケーションを構築するための安定した抽象化を提供します。オブジェクトリレーショナルマッパー、実行の順序、およびメタデータ定義をメタデータ駆動型ランタイムと連結する「コア」ランタイムが含まれます。
• データ:マルチテナントリレーショナルデータベースと、Salesforce および Salesforce 以外のデータを管理するためのペタバイト規模の Lakehouse が含まれており、非構造化データとコンテンツ管理、高度な検索、ガバナンス、分析処理機能をサポートします。
• AI:予測AIと生成AIを活用してエージェント エクスペリエンスを強化する、基盤となる信頼できるAIテクノロジーを使用してデータ レイヤー上に構築されています。
• **アプリケーション・プラットフォーム・サービス：**IT 管理者、開発者、ベンダーがアプリケーションを構築およびカスタマイズするためのツールを提供し、一般的で複雑なタスクを簡略化するための意見に基づいた抽象化を提供します。
• ビジネス機能:多様なビジネスニーズに対応する幅広い機能を提供することで、開発者は必要に応じてアプリケーションをカスタマイズできます。
• API および API 管理:適切な形式の API を使用してすべてのプラットフォーム機能にアクセスできるようにすることで、サービスとレイヤーの相互依存関係を促進します。
• ユーザーおよび開発者エクスペリエンス:エンドユーザー向けの使いやすいインターフェースと、アプリケーション開発とカスタマイズのためのローコードからプロコードまで幅広い開発ツールを備え、最新の AI 駆動型開発をサポートしています。
• インテグレーション:あらゆるエンタープライズアーキテクチャと統合し、データコネクタ、ゼロコピーデータインテグレーション、その他のツールを使用して Salesforce および Salesforce 以外のシステムとの互換性を実現します。
• アプリケーションと業種:プラットフォームの統合機能に基づいて構築されたカスタマイズ可能なアプリケーションと業種固有のソリューションスイートを提供し、下位レイヤーのすべての機能を活用して、緊密に統合された AI エージェントを使用します。

Salesforce は、現在のハイパースケーラーや IaaS ベンダーが多数存在する前から、約 25 年間グローバルデータセンターインフラストラクチャを開発してきました。Hyperforceは、Salesforceのインフラストラクチャの進化の現世代であり、世界中の複数のパブリック クラウド プロバイダーで運用できるように設計されています。

柔軟な B2C 拡張性、グローバルデータレジデンシー、可用性の向上、トップレベルのセキュリティ、規制へのコンプライアンスに対する顧客のニーズを満たすように調整されています。Hyperforceは、すべてのSalesforce製品でインフラストラクチャを標準化し、新規買収の迅速な統合を促進します。

Hyperforceは、Salesforce Platformを確実に提供し、新しい機能とアプリケーションを迅速に導入して、世界の20を超える地域でのデータレジデンシーと法規制へのコンプライアンスの要件を満たします。

SalesforceのHyperforceへの移行中に、ハイパースケーラーによってサービス、インターフェイス、コンプライアンス レベルに大きな違いがあることが確認されました。Salesforce Platform の堅牢で移植性の高い基盤を構築するために、次のアーキテクチャ原則を採用しました。

• コードとしてのインフラストラクチャ:この原則では、ドメイン駆動型アーキテクチャを使用して、インフラストラクチャの宣言型コーディング、不変のアーティファクトの作成、Kubernetes や Service Mesh などの標準を使用したオンデマンドでのインフラストラクチャの自動化を行います。
• Zero-Trust Security管理、認証、承認、ネットワークの分離、最小権限セキュリティ ポリシー、転送中および保存中データの暗号化などの包括的な防御戦略を使用して、ゼロトラスト セキュリティ モデルを実装します。
• 管理サービス:この原則では、マルチテナントとマルチクラウド サービスの使用に重点を置き、商業システム、政府機関システム、エアギャップ システムなど、さまざまなインフラストラクチャや環境間での可搬性を高めます。
• 組み込みの復元力:ミッションクリティカルなサービスは、高可用性を確保するために複数の可用性ゾーンに分散されています。データは対応可能状況リージョン間で複製されます。サービスには、サービスレベル目標と耐障害性計画を管理するための可用性階層のラベルも付けられています。
• Fully Observable:ログ収集、評価指標の収集、アラート、分散追跡、トラフィック量、エラー率、リソース使用率などのサービス操作の追跡など、すべてのサービスを標準の可観測性プラットフォームに統合して効率的に監視します。
• 運用の自動化:これには、サービス品質の維持、サービスの低下の検出と対処、障害検出のためのインフラストラクチャライフサイクルと予測 AIOps (運用の AI) の自動管理が含まれます。
• 自動化された拡張性:拡張性とコスト効率に重点を置いたこの原則により、運用リスクを増やすことなく、さまざまな規模で柔軟に運用でき、クラウド プロバイダーに関連する特定のアカウント制限を抽象化できます。
• FinOps対応:パブリック クラウドはインフラストラクチャの俊敏性をもたらしますが、コストが増加するリスクがあります。デルは、可用性、セキュリティ、および Customer Trust を損なうことなく、サービスライフサイクル全体にわたって効率重視のエンジニアリング文化を採用しています。

これらの原則は、Salesforce Hyperforce Platformの開発と運用の指針となり、さまざまな環境で適応性、安全性、効率性が維持されるようにします。

Salesforce Platformとそのサポート サービスは、複数のHyperforceインスタンスで構成されるHyperforce Foundationで実行されます。これらのインスタンスは、地理的および対応可能状況に関する顧客の希望に合わせて、さまざまな国に戦略的に分散されます。厳格なデータ レジデンシーと運用の要件を満たすために、必要に応じて1つ以上のHyperforceインスタンスをグループ化し、運用ゾーンとして指定できます。各インスタンスは定期的に更新され、安全性、拡張性、および地域や法的基準へのコンプライアンスが確保されます。

Hyperforceインスタンスは、特定の機能を提供するサービスのクラスターである複数のHyperforce機能ドメイン インスタンスで構成されます。基本的な機能ドメインは、セキュリティ、認証、ログ、監視などの重要なサービスを提供します。これらはすべて、他の Hyperforce サービスに不可欠です。ビジネス機能ドメインでは、Sales Cloud、Service Cloud などのさまざまな Salesforce 製品がサポートされ、製品機能が促進されます。

機能ドメイン内のサービスは、拡張可能で反復可能なサービス提供単位であるセルに編成できます。Hyperforce Cell は、1 つ以上の Salesforce 組織 (組織) が存在する従来の「Salesforce インスタンス」に対応します。セルはスケール単位であり、強力なブラスト半径の境界でもあります。スーパーセルでは、複数のセルの論理グルーピングが提供され、セル間でサービスが共有されるため、より大きなブラスト半径が設定されます。機能ドメインには複数の Supercell を含めることができます。セルとSupercellにより、Hyperforceは機能領域内で水平に拡張でき、同時にブラスト半径のサイズも強力に制御できます。

各Hyperforceインスタンスは、すべてのパブリック クラウド インフラストラクチャにある概念である1つの可用性リージョンに対応付けられ、他のすべてのHyperforceインスタンスから独立して動作できます。Hyperforceインスタンスのすべてのミッションクリティカルなサービスとデータは、フォールト トレランスと安定性を実現するために、少なくとも3つの可用性ゾーンに分散およびレプリケートされます。さらに、ビジネス継続性と規制コンプライアンスのために、データバックアップは他の適切な Hyperforce インスタンスにコピーされます。

Hyperforceインフラストラクチャは、新しいHyperforceインスタンスとセルがその場で作成または更新されるため、常に進化しています。お客様は、Hyperforceの物理的な詳細の変更の影響を受けません。外部に表示されるすべての顧客エンドポイントは、現在のデータとサービスロケーションにトラフィックを安全に転送する安定した安全な Salesforce の [私のドメイン] (acme.my.salesforce.com など) を介してアクセスします。送信トラフィック (メール、Web コールアウトなど) は、ドメイン鍵 ID メール (DKIM) や mTLS などの安全なメカニズムを使用して実装し、顧客のオンプレミスインフラストラクチャが Salesforce インフラストラクチャの物理的な詳細 (経時的に変化する IP アドレスなど) をハードコードしないようにすることをお勧めします。

Hyperforce 機能ドメインは、堅牢なセキュリティ対策を使用して設計されています。各ドメインは境界で保護され、隔離されています。ドメイン内のサービスはセキュリティを強化するために専用アカウントに分割されています。サービス間の通信は、サービスメッシュまたは同様のプロトコルを使用して安全に促進されます。トラフィック管理は、入力ゲートウェイと出力ゲートウェイによって処理され、必要な制御 (サーキットブレーカーやレート制限など) が検査、ルーティングされ、すべての着信トラフィックと発信トラフィックに適用されます。

Hyperforce機能ドメイン内のサービスはセキュリティ グループにグループ化され、エッジ グループのサービスのみがパブリック インターネットに公開されます。ランタイムセキュリティポリシーでは、サービスに必要なアクセス権のみが付与されるように最小権限の原則に従って、さまざまなセキュリティグループ間の通信ルールが適用されます。

各地域には、トランスポート レイヤー セキュリティを終了し、プログラム可能なWebアプリケーション ファイアウォール ポリシーを採用して脅威に事前に対処するHyperforce Edge機能ドメインがあります。これにより、安全で効率的なカスタマー エクスペリエンスを維持しながら、正当なトラフィックのみがHyperforceエンドポイントに到達します。さらに、Hyperforceインスタンス間の内部ネットワーク リンクは厳密に制御され、個人識別情報を含むすべてのログ データはGDPR標準に準拠するように匿名化されます。

Hyperforceグリッドは、同じコントロール プレーンを共有する複数のHyperforceインスタンスで構成され、機密性の高いワークロードを必要に応じて分離するように設計されています。これにより、グリッド全体で顧客データ、システムデータ、プラットフォームメタデータ、監視データの漏洩がなくなります。コントロール プレーンは、冗長なHyperforceインスタンスで構成されます。このインスタンスは、顧客向けのHyperforceインスタンスを作成、管理、監視するための基本的なサービスをホストします。

すべてのHyperforceサービスのサービスおよびインフラストラクチャ コードは、専用のコントロール プレーン機能ドメイン内で安全に開発され、ソース コード管理、継続的インテグレーション、テスト、アーティファクト作成サービスが使用されます。生成されたコードは、標準化されたデジタル署名コンテナにパッケージ化され、画像レジストリに保存される前に、脅威と脆弱性がないかスキャンされます。コードのリリースは、Hyperforce Continuous Deliveryシステムの承認されたパイプラインによって処理され、リリース権限は承認されたチームとオペレーターに制限されます。Airgapped Control Plane (エアギャップコントロールプレーン) は、そのような環境に必要な追加の保護を処理します。

ID およびアクセス管理 (IAM) サービスでは、ジャストインタイム承認を適用してアクセス期間とアクションを制限します。また、監査履歴ではすべての活動を監視し、疑わしい活動を特定してアラートを出すためにリアルタイム検出システムに入力されます。

Salesforceがファースト パーティ データセンターからパブリック クラウドのHyperforceにサービスを移行する場合、予算の作成、コストの視覚化、リソースの最適化戦略を刷新することが非常に重要です。

当社のコスト管理アプローチは、コスト削減のみを目的とするのではなく、成長に向けた商品と安定した商品を区別する戦略的なプロセスです。Trustのコア バリューに沿って、商品の可用性を維持する消費ベースの価格設定とマージンを計画します。パブリッククラウドアカウントは階層的に整理され、特定の製品とエグゼクティブにリンクされています。組織のメタデータで強化された詳細なサービスレベルのリソースタグ付けにより、個々のマイクロサービスのコストを特定できます。Tableau や Slack などのツールと高度な売上予測ツールを使用して、役員やチームはコスト、売上予測、予算分析に関するリアルタイムデータを取得し、将来の財務計画の信頼性を高めることができます。

コスト管理を最適化するために、Salesforce では [Compute Savings Plans (節約プランを計算)]、[Spot Capacity (スポット業務量)]、[On-Demand CapacityReservations (ODCR)] を組み合わせて、必要な業務量を保証します。これらの予約は、高度な時系列予測とカスタムダッシュボードで管理され、人の監視と意思決定を可能にします。単位トランザクションコストの削減 (定義されたビジネストランザクション量の処理コスト) に関する達成可能な目標を設定することは、改善を促進する効果的な戦略です。Hyperforce Unit Cost Explorerツールを使用すると、チームはユニット コストのトレンドを分析および管理し、コストを特定のサービスに帰属させ、新しい改善の機会を特定できます。Salesforce Cloud 最適化インデックス (「COIN」スコア) は、節約商談の動的なリストに対してサービスを評価し、サービスチームが最適なリソース効率を維持できるようにします。

サステナビリティへの揺るぎないコミットメントでは、カーボンフットプリントの削減を積極的に追求し、遂行する作業に対する排出量の指標である「Carbon to Serve (提供するカーボン)」という単位を削減する具体的な目標を設定します。

セキュリティと可用性は、エンタープライズ クラスのプラットフォームの極めて基本的な側面であり、Customer Trustを維持するために不可欠です。Salesforce では、これらの制御は Salesforce Platform に不可欠であり、共有サービスとソフトウェアフレームワークを介して自動的に適用されます。この組み込みのアプローチにより、個々のシステムに追加の手間をかけることなくメリットが得られます。

何千ものサービスと何百ものチームにまたがるこの広範なセキュリティと可用性の制御を管理し、継続的に強化するには、大きな課題があります。ただし、些細なことでも見逃してしまうとセキュリティ侵害やシステム停止につながるため、注意が必要です。

Hyperforceは、高度なセキュリティ機能を備えたサービスの開発と導入をサポートする、安全でコンプライアンスに準拠したインフラストラクチャ プラットフォームです。強力なアクセス制御、データ暗号化、セキュリティ標準へのコンプライアンスが提供されます。Salesforce は、PCI/DSS、GDPR、HIPAA、FedRamp など、40 を超えるセキュリティおよびコンプライアンス標準に準拠しています。

主要なセキュリティ原則には、ZTA(Zero Trust Architecture)とエンド ツー エンドの暗号化が含まれ、すべての処理フェーズで顧客データを保護します。Salesforce は、セキュアなソフトウェア開発ライフサイクルから本番運用に至るまでのセキュリティ標準とベストプラクティスに準拠し、潜在的な脅威を軽減する堅牢なアプリケーションレベルのセキュリティプラクティスも備えています。

ZTAサイバーセキュリティパラダイムでは、場所に関係なく、すべてのユーザー、デバイス、サービス接続が認証、承認、継続的な検証を受けます。ZTAとPKI(公開鍵インフラストラクチャ)は、境界セキュリティに依存せずにTrust境界を確立し、通信を保護する最新のサイバーセキュリティに不可欠です。

ただし、PKI リリースでは、多くの場合、証明書の取り消しとルート認証機関に対するガバナンスの重要性が見過ごされています。Salesforce の証明書失効の実装は堅牢で拡張性が高く、エンドツーエンドの PKI セキュリティをサポートします。

さらに、Hyperforceは、ロール ベースのアクセス制御を使用するユーザーに対して、有効期間の短い非公開鍵とジャスト イン タイム アクセスを使用して、サービス間の相互トランスポート層セキュリティを通じてZTAを適用します。

Salesforce Platform では、TLS と完全転送秘密暗号化スイートを使用して転送中のデータを保護します。これにより、データがユーザーデバイスと Salesforce サービス間のネットワーク上および Salesforce インフラストラクチャドメイン内で転送されるときにデータが保護されます。

保存データの場合、Salesforce Platform ではハードウェアセキュリティモジュールでサポートされる鍵管理システムが使用されます。マルチテナントプラットフォームでは、各テナントに一意の暗号化鍵が割り当てられるため、テナント間で鍵がクロスすることはありません。

通信と暗号化のセキュリティは、鍵やランダムなデータを生成するエントロピーに大きく依存します。予測可能な鍵の生成による攻撃に対する暗号プロトコルの脆弱性を認識し、Salesforce Platform はすべての鍵の生成プロセスで複数の発生源からエントロピーを調達することでこのリスクを軽減します。コールド ブート攻撃からの保護を強化するために、クラウド サービス プロバイダーによって有効化されるさまざまなプロセッサーで使用できるメモリー暗号化機能を活用します。

Salesforce には、連邦情報処理標準 (FIPS) などの多くのコンプライアンス標準を満たすようにカスタマイズされた JDK があり、開発者とオペレーターがコンプライアンス作業を自分で行う必要がなくなるため、プロセスが簡素化されます。このカスタマイズにより、XML 外部エンティティインジェクション (XXE) などのリスクを回避できるだけでなく、Salesforce の暗号化の俊敏性が向上し、必要に応じて暗号化戦略を交換できます。完全な書き直しを必要とせずに、非準拠コードを (内部で開発されたか、オープンリポジトリから取得されたかに関係なく) FIPS 準拠のコードに変換できるため、開発チームの作業負荷が軽減され、デフォルトでセキュアな設計原則が遵守されます。

さらに、Salesforce では、保護措置をセキュアなソフトウェア開発ライフサイクル (SSDL) に統合することで、クロスサイトスクリプティング (XSS)、リクエストフォージェリ (CSRF)、SQL インジェクションなどの脆弱性に対処するフレームワークを取り入れています。

ロールベースのアクセス制御 (RBAC) で強化された一元化された秘密管理システムが実装され、サービスとユーザーアクセスの両方が保護されます。さらに、コードスキャンツールを使用して、本番環境でソースコード管理システムを介して秘密が誤って公開されるのを防ぎます。

フィッシングは依然として組織にとって重大な脅威であり、SalesforceはCISA(サイバーセキュリティおよびインフラストラクチャ セキュリティ機関)のZero Trustの原則など、さまざまな業界のベスト プラクティスに従って、フィッシングに強いMFA(多要素認証)を実装しています。これには、本番アクセス権を持つ従業員のハードウェアベースの鍵と、クラウドサービスプロバイダーアカウントへのアクセスを制御するための安全なカーネルが含まれます。

堅牢なセキュリティ体制を維持するために、Salesforceは標準化されたセキュリティ コントロールとクラウド ネイティブのセキュリティ サービスをHyperforceに統合し、可視性、脅威検出、ポリシー適用を強化しています。リアルタイムの監視、アラート、およびレポートを行うための包括的なセキュリティ情報とイベント管理システムが導入されており、徹底した脆弱性管理プログラムとクラウドセキュリティ体制管理ツールによって、脆弱性を継続的に特定、評価、修正できます。

さらに、Web アプリケーションファイアウォールは HTTP トラフィックをフィルタリングして監視し、さまざまな攻撃から保護します。また、ファイアウォール、侵入検知および防止システム、仮想プライベートネットワーク、エンドポイント検知および応答エージェントなどのさまざまなネットワークセキュリティツールを使用して、継続的な監視と脅威検知が提供されます。ネットワークセグメンテーションとマイクロセグメンテーションは、攻撃対象領域を最小限に抑え、潜在的な侵害を抑制するために実装されます。

また、SalesforceはHyperforce固有の課題に合わせて調整された堅牢なインシデント対応計画を作成して実装し、セキュリティ インシデントを特定、阻止、軽減するための手順を事前定義して、潜在的なセキュリティ脅威に迅速かつ効果的に対応できるようにします。

Salesforce は、高可用性を必要とするミッションクリティカルな顧客のワークロードを管理します。高可用性の戦略には、サービス所有権モデル、インシデント管理、運用レビューなどのさまざまな組織の側面が含まれます。当社の戦略の主要な技術要素には、監視アーキテクチャ、AI 主導の業務の自動化、生産変更の自動安全メカニズムが含まれます。

数千ものサービスで一貫して高可用性を実現するために、3 ステップのアプローチで大規模な技術リスクを管理します。

まず、可用性アーキテクチャ標準が確立され、次のようなベストプラクティスが定義されます。

• 自動フェールオーバーによる冗長性。大規模なクラウドベースのシステムで頻繁に発生する障害に対応するために、Salesforce は高度な冗長性、完全に自動化された障害検出、完全な障害と部分的な障害の両方に対するシームレスな自動復旧機能を備えたサービスを構築しています。
• 制限爆風半径。障害_は_発生するため、チームは意図的な突風半径の最大値を使用してすべてのサービスを設計し、障害の影響に対応します。最も一般的でわかりやすい例は、Hyperforce セル (fka Pod) です。
• 失敗を区分化する。システムの独立したユニット間での障害の拡散や複合化を防止します。サービス間のフォールトトレラント API コールは、分散システム全体で障害が連鎖しないようにする主要なパターンです。この過程で、チームは冗長性と区画化のバランスを慎重に調整します。
• 自動拡張。パフォーマンスを低下させることなく予測できない負荷を提供するには、CPU、メモリ、キューの深度などのリソースの飽和ポイントによってトリガーされ、低速で誤動作しやすい人間の演算子に頼らずに、自動的に迅速にスケールアップおよびスケールダウンします。
• 高速ロールバック。すべてのサービスのロールバック目標が分単位で設定され、ロールバック、戻る、および再び進む操作をデフォルトに設定することで、本番稼働前の環境でロールバックが自動的にテストされます。チームは、より迅速で詳細な緊急切り替えとロールアウトのために機能フラグを幅広く使用しています。
• API コールを受信するすべてのサービスを保護します。負荷制限、テナントの公正制限、Web アプリケーションファイアウォール、高度なレイヤー 7 保護は、インターネットに直接公開される境界サービスから、上位レベルの通話サービスのバグによって誤って攻撃される可能性があるチームの最も深い内部サービスまで、システムのすべてのレベルでリリースされます。
• 多くの場合、連動関係があります。サービス間の連動関係は、単独で失敗または成功できるように、可能な限りソフトに設計されています。キャッシュは、ここで最も一般的なパターンの 1 つです。多くの場合、ダウンストリームの連動関係から生じる古い結果は、機能を継続するために十分です。
• 非同期通信を推奨。サービス間の非同期の仲介通信により、それらのサービスが相互に切り離され、サービス間の負荷スパイクがバッファリングされます。
• API コールを耐障害性にします。部分的な障害や一時的なネットワークの問題に寛容であるため、タイムアウトと期限、回線切断、バックオフを伴う再試行など、いくつかのパターンを使用します。リソースの消費とブロックを制限するために、可能な場合はノンブロッキングコールをお勧めします。ビルド時およびインテグレーションテスト時にスキーマレベルの下位互換性が適用されます。
• サービス クォータと制約を管理します。チームは、IP アドレス、ディスク IOps、特定の Kubernetes クラスターの容量など、サービス車両全体の目標や制約を設定します。チームは、これらの目標や制約の利用状況を一元的に集計、監視、アラートすることで、実行時に制限が近づいてもシステムに影響が及ばないようにします。

2 つ目は、多層検査モデルによってサービスがこれらの標準を満たしていることです。これには、自動化されたカオステスト、アンチパターンのスキャンとライニング、自動化で解決されない問題を把握するためのシニアアーキテクトとのアーキテクチャレビューが含まれます。

第3に、ソリューションはHyperforceに統合されているため、これらの標準への準拠が容易です。これには、自動テレメトリ収集、デフォルトの冗長性、フェールオーバーメカニズム、および負荷制限や DDoS 防御などの組み込み保護が含まれ、これらはすべて個々のサービスでデフォルトで有効化されます。

Salesforce は、総計値、ログ、イベント、トレースなど、従来の監視ソリューションでは必ずしも効果的に管理できない大量のテレメトリデータを処理します。

これに対応するために、Salesforce はソフトウェア開発ライフサイクル、業務、およびサポート機能と統合された包括的な観測システムを開発しました。このシステムは、エンジニアリングチームとカスタマーサポートチームに統合された環境を提供すると同時に、スケールニーズを満たし、サードパーティソフトウェアのライセンスコストを削減します。

OpenTSDB と HBase 上に構築された Salesforce の指標インフラストラクチャでは、時系列データの大規模な収集、保存、リアルタイムクエリがサポートされます。非リアルタイムの使用事例では、Trino と Iceberg を使用して 1 分あたり 20 億を超える総計値を処理し、CPU 使用率、メモリ使用率、要求レートに関するインサイトを提供します。Salesforce では、ログ管理に Splunk を使用して、強力なインデックス付けと検索機能を実現しています。Apache Druid では、ユーザー操作やシステムイベントを理解するために重要な大規模イベントデータのリアルタイム取り込みと分析がサポートされます。マイクロサービス間の分散トレースは OpenTelemetry と ElasticSearch で管理されるため、特定の遅延や障害ポイントを特定するのに役立ちます。

また、Salesforce はデータ収集およびテレメトリーストアのテクノロジースタックと統合するアプリケーションパフォーマンス監視 (APM) インフラストラクチャを実装しました。このアプリケーションの自動計測により、データ収集が簡素化され、サービス全体で一貫したテレメトリが保証されます。APM の統合ダッシュボードでは、さまざまなデータ型が関連付けられるため、エンジニアは、一貫性のあるインターフェースでパフォーマンスの監視、問題の診断、システムの最適化を行うことができます。

オブザーバビリティツールを標準化することで、Salesforce は分散トレーシングを使用してさまざまなテレメトリ種別をサービス間でリンクします。これにより、包括的なサービス連動関係グラフが作成され、サービスエコシステム全体が視覚化され、要求がきめ細かく追跡されます。この機能は、問題を特定し、ボトルネックを特定し、異常検知、予測分析、自動修復などの AI 主導の機能をサポートするために不可欠です。

インシデントの解決時間を短縮するために、AI オペレーション (AIOps) エージェントを開発しました。このエージェントは、人間のオペレーターに代わってインシデントを自動的に検出、トリアージ、修正し、介入するケースはごく少数です。AIOps エージェントは、複雑で反応型のエージェントベースのシステムの開発を促進するように設計された、スケーラブルなマルチエージェント反応型ツールキットです。高度にモジュール化されており、さまざまなツールを使用して機能を拡張できます。エージェント数の増加に合わせて効率的に拡張できるように設計されています。主な機能として、エージェントが環境の変化に動的に対応できる反応型アーキテクチャ、エージェントの機能を拡張するツールを簡単に統合できるツールの機能強化、さまざまな計画モジュールをプラグインしてエージェントの計画戦略をカスタマイズできるプラグイン可能な計画モジュールなどがあります。

AI 研究チームが開発した一般公開されているオープンソースライブラリである Merlion ライブラリの高度な機械学習モデルを使用して、CRM 製品コアインシデントの 91% (執筆時) で迅速なプロアクティブ検出を実現しています。Merlion は、分離フォレスト、統計、ランダムフォレスト、ロング短期記憶 (LSTM) ニューラルネットワークなどの機械学習モデルのアンサンブルであり、システムで生成された広範なテレメトリデータをほぼリアルタイムで処理します。

インシデントの 79% (執筆時) は、エージェントのアクションによって自動的に解決されます。AIOps エージェントは、ログ、プロファイリング、診断、時系列、サービス固有のアーティファクトなどのデータベクトルを処理して優先順位を付け、改善アクションを推奨できます。AIOps エージェントコントローラーとプランナーは、本番でアクションを実行する特定のスキルを持つエージェントを選択します。

人間の関与が必要な残りのインシデントについては、AIOps エージェントが未解決の問題を適切なサービスチームに効率的に優先順位を付けます。これは、問題レコード、インシデント、JFR、ログなどの運用データセットでトレーニングされた社内微調整モデル XGenOps を使用して各インシデントの性質とコンテキストをインテリジェントに理解し、必要な専門知識を持つチームに確実に転送することで実現されます。これにより、エンジニアが未解決の問題に優先順位を付ける必要がなくなり、1 週間あたり 2800 時間以上のエンジニアリング時間が節約されます。

毎週行われる約 25 万件の本番変更によるシステム停止のリスクを管理するために、完全に自動化されたリリースシステムを使用して安全な変更方法を適用し、人為的ミスを排除します。既成のシステムでは拡張性やカスタマイズ性に欠けるため、よりカスタマイズされたソリューションを開発する必要がありました。

カスタム連続リリースシステムは、業界標準の青/緑のリリース戦略に従って、複数のレイヤーで安全性を確保します。

• 各変更の必須テスト証拠。
• 変更の初期カナリアテスト。
• ブラスト半径が制御された 段階的配置
• リリースフェーズ間の浸漬と状態チェック。
• 既存のモラトリアムやインシデントとの競合を軽減します。

さらに、継続的インテグレーションシステムは、数百万の AI が選択したテストを実行するように最適化されているため、回帰リスクを最小限に抑えながら迅速なリリースが可能です。

Salesforce Platform のコアアーキテクチャの原則は、メタデータ駆動設計です。Salesforce エンジニアがマルチテナントサービスとデータストアを作成します。プラットフォーム上の各アプリケーションは、本質的にメタデータのコレクションであり、個々の顧客がこれらのマルチテナントサービスをどのように使用するかを調整します。そのため、Salesforce Platform の一般的なマーケティングフレーズは「すべてメタデータでアクセス」です。

このプラットフォームでは、構造化された強く型指定されたメタデータが強調されます。このメタデータは、カスタマーエクスペリエンスと基盤となる Salesforce インフラストラクチャおよび実装間の抽象レイヤーとして機能します。このアプローチにより、アプリケーションの使いやすさと品質の両方が向上します。たとえば、SQL スキーマ定義とクエリを使用する代わりに、Salesforce オブジェクト (sObject) API を使用してエンティティ、項目、レコードなどの構造化メタデータを操作します。この設計により、アプリケーションを書き直すことなく、プラットフォームで新しいデータストレージテクノロジーを統合したり、既存のテクノロジーを変更したりできるため、継続的な開発のベストプラクティスをサポートできます。

Salesforce Platform アーキテクチャには、アプリケーションの作成と拡張で 4 つの主要な人格をサポートする「階層化された拡張」アプローチがあります。

• **Salesforceエンジニアリング:**チームは Sales Cloud や Service Cloud などのネイティブアプリケーションを開発し、広範なリリースプロセスを通じてすべてのサービスとランタイムにリリースされます。これらのアプリケーションは、ライセンスおよびプロビジョニングメカニズムを介してすべてのテナントが使用できます。
• 外部パートナー:独立系ソフトウェアベンダー (ISV) や他のパートナーは、Salesforce で作成されたメタデータを拡張して、Sales Cloud データモデルのスキーマ拡張や Service Cloud ケースレコードの追加の入力規則などの付加価値ソリューションを構築できます。これらのソリューションをパッケージ化して、複数の顧客に配布できます。
• 組織固有のIT管理者および開発者 が提供する以上のアプリケーションをカスタマイズし、独自のプロセスや地域固有のプロセスなど、固有のビジネス課題に合わせてソリューションをカスタマイズできます。
• 個々のエンドユーザー:エンドユーザーは、リストビューの列の順序の変更やデフォルトタブの設定など、アプリケーション環境をパーソナライズできます。

下位レイヤーが上位レイヤーの人格の変更に依存しないようにし、強力なバージョン管理と下位互換性契約を維持することで、各人格が同じアプリケーションで独立して反復できます。

「階層化された拡張」の概念を強調する機能の 1 つに、4 つのレイヤーすべてのビジネスロジックが予測可能な順序で適用されるようにする実行順序のレコード保存があります。これにより、組織の管理者または IT 開発者が判断したより具体的な上位レイヤーのビジネスロジックを、Salesforce または外部パートナーが提供するレコードの保存時に下位レイヤーのロジックを適切に上書きできます。

さらに、プラットフォームのメタデータフレームワークでは、「コア」ランタイムとマルチテナンシーが組み込まれた独自のオブジェクトリレーショナルマッパー (ORM) が使用され、リレーショナルデータベースに接続されます。このコアランタイムにより、共有メモリ状態、参照整合性の検証、トランザクションコミットが可能になり、アプリケーションの安定性が優先され、アプリケーションリリースの信頼性が向上します。このアーキテクチャは、アプリケーションの複雑さの増大に対応するために進化を続けています。たとえば、2025 年 10 月現在、Salesforce で定義されたエンティティは 85,000 個を超え、カスタムエンティティは 3 億個を超えています。
これまで、コアランタイムはプラットフォームとアプリケーションの機能の大部分をホストしていました。Salesforce Platform の現在のアーキテクチャには、数百もの独立したメタデータ駆動型サービスが含まれるようになりました。コアランタイムは引き続きアプリケーションメタデータの単一レコードシステムであり、モノリシックアーキテクチャの独自のメリットをメタデータ管理に利用します。関連するメタデータは、独立したサービスのローカルキャッシュに同期され、アプリケーションランタイム用のスケーラブルな多様なサービスが強化されます。

データは組織にとって不可欠な資産であり、HyperforceはSalesforceのストレージに信頼性の高い基盤を提供します。重要な課題は、アプリケーションのユーティリティを最適化する方法でデータを保存することです。Salesforce Platform は、さまざまなストレージとアクセスの要件に対応することで、データレイヤーを変革しました。コスト、読み取り/書き込み速度、ストレージ容量、およびデータ型を効果的にバランスさせて、さまざまなニーズに対応します。

AI と分析によってエンタープライズアプリケーションが形成されていくにつれて、データが重要な要素として登場しています。その重要性は、AI と分析でプロセスを学習、分析、意思決定、自動化できるようにすることです。

データは記録システム (SOR) データベースから取得され、企業の業務要件を満たします。その後、AI と分析駆動型アプリケーションを強化するために不可欠な Big Data プラットフォームへのさまざまな変換を経て移行します。

価値を引き出し、高度なアプリケーションをサポートするには、トランザクション情報から分析インサイトまで、データを効果的に管理することが不可欠です。Salesforce データベース (SalesforceDB) は SOR データを管理するための高度なトランザクションデータベースであり、Data 360 は AI と分析機能を強化する堅牢なビッグデータプラットフォームとして機能します。

トランザクションデータとメタデータは、Salesforce Platform に不可欠です。SalesforceDB は、Salesforce のマルチテナントワークロード専用に設計された最新のクラウドネイティブリレーショナルデータベースです。主要プロバイダーの他のクラウドデータベースに似ていますが、Salesforce アーキテクチャのカスタム機能を備えています。PostgreSQL を拡張し、コンピューティングとストレージを分離し、Kubernetes とクラウドストレージを活用して、暗号化や Sandbox などのテナント固有の機能で運用を強化します。

SalesforceDB は、すべてのトランザクション CRM データ、月間 1.1 兆件以上のトランザクション、および Data 360 と関連サービスのメタデータを処理します。その主な目的は、耐久性、可用性、パフォーマンス、セキュリティによるTrustの確保、大規模なお客様向けの拡張性、シンプルで信頼性の高いクラウド運用の促進です。コンピューティングレイヤーとストレージレイヤー、不変の分散ストレージシステム、ログ構造化された差し込みツリーデータアクセスを分離する設計により、これらの目標を達成します。これにより、ストレージ内のデータのテナントごとの暗号化や、効率的な Sandbox および移行などの高度な機能が可能になります。

SalesforceDB サービスアーキテクチャは 3 つの可用性ゾーンで実行され、コンピューティングとストレージはゾーン間でレプリケートされるため、ノードまたはゾーン全体が消失した場合でもシステムを引き続き使用できます。すべてのサービスは Kubernetes で実行され、自動障害復旧とサービスリリースを実現します。

高レベルの耐久性と可用性を提供するために、SalesforceDB の最終的な記録システムは AWS の S3 のようなクラウドストレージです。アーカイブやリージョン間レプリケーションなどの操作は、このクラウドストレージレベルで管理されます。ストレージオブジェクトは不変であり、データの配布とレプリケーションを強化して高可用性を実現します。

クラウドストレージの遅延が大きいため、SalesforceDB はストレージキャッシュを使用してデータにアクセスします。これらのキャッシュは分散ストレージ システムで、ノードのクラスターでストレージ オブジェクトの一時的なコピーを保持し、データベースで必要とされるレプリケーションと耐久性を確保します。トランザクションログストレージとデータファイルストレージには、別々のキャッシュが使用されます。

SQLコンピューティング階層は、プライマリ データベース クラスターと、3つの異なる可用性ゾーンにある2つのスタンバイ クラスターで構成されます。プライマリクラスタはすべてのデータベースの変更を処理し、スタンバイクラスタはクエリ操作のみを処理します。

SalesforceDB では、ログ構造化マージツリー (LSM) データ構造が使用されます。このデータ構造では、変更が最初にトランザクションログに記録され、メモリに蓄積されます。確定された変更は、キー順序のデータファイルにまとめて書き込まれ、ストレージ効率を最適化するために定期的にマージおよび圧縮されます。

この構造により、ストレージを直接更新するデータベースにありがちな同時更新の問題を効果的に排除できます。LSM アプローチを使用することで、SalesforceDB は不変ストレージなどの重要な機能をサポートし、Salesforce ワークロードを管理するための堅牢なソリューションとなります。

ストレージ内のデータは不変です。データファイルが書き込まれて表示されるようになると、変更されません。トランザクションログは追加のみであるため、データアクセスパターンが簡素化され、信頼性が向上します。この構造は、非協調型読み取りをサポートし、バックアップを簡素化し、拡張性を高め、ストレージの仮想化を促進するため、クラウド環境に適しています。

SalesforceDB のトランザクションは複数の可用性ゾーンでコミットされるため、ノードまたはゾーンに障害が発生してもデータが損失することはありません。障害が発生した場合、処理中、トランザクションは中止され、コミットされたトランザクションは正常に回復されます。失敗しても確定されたデータは失われないため、新しいノードへのフェイルオーバーは自動化されます。

クラスター管理ソフトウェアは、クォーラムを監視して所有権の移行を管理することで、フェイルオーバーを自動的に処理します。このプロセスは緊急時だけでなく、定期的なパッチ適用時にも使用され、常時使用することでシステムの信頼性を高めます。通常、短いデータベース再起動はエンドユーザーに気付かれず、シームレスなユーザーエクスペリエンスが維持されます。

Salesforce では、1 年に 3 回の大規模なスキーマ更新を行い、小規模なスキーマ更新を毎週行います。SalesforceDB では、ダウンタイムゼロのスキーマ操作が提供されるため、顧客に影響を与えることなくこれらの更新を行うことができます。

トランザクションデータベースは、顧客データのプライマリリポジトリとして機能し、複数の対応可能ゾーンにキャッシュされ、クラウドに保存されます。各データブロックは、ストレージレイヤーとデータベースエンジンの両方で検証された不変のチェックサムで保護されます。データベースは系統追跡を実行して、順序の誤った変更やバージョンの欠如を検出し、インデックスとベーステーブル間で継続的な整合性チェックを実行します。

ランサムウェア保護のため、データベースは、トランザクションログのフルバックアップと増分バックアップの両方を含め、異なるアカウントの個別のストレージにアーカイブされます。これらのバックアップは、復元テストプロセスで定期的に検証されます。さらに、クラウドインフラストラクチャは事前設定されていますが、有効化されていないため、必要に応じてデータ復元要求を管理できます。

各 Salesforce 組織は、SalesforceDB サービスを含む Hyperforce セルに格納されます。この設定では、Hyperforce アーキテクチャを使用して新しいセルを作成することで、グローバルな拡張を迅速に行うことができます。また、セル間でトラフィックを簡単に移行して負荷を管理できます。ただし、顧客のワークロードとビジネスニーズが増加すると、1 つのデータベースインスタンスの容量では不足する可能性があります。

これに対応するために、SalesforceDB ではストレージ階層とコンピューティング階層の両方で水平拡張アーキテクチャを採用しています。クラウドストレージは事実上無制限であり、キャッシュレイヤーは需要に応じて自動的に拡張されます。さらに、データベースコンピューティングノードを追加することで、調整なしで共有不変ストレージから効率的に読み取ることができるため、コンピューティング層を拡張できます。このアプローチにより、SalesforceDB は、特別なネットワーキングやハードウェアを必要とせずに、主要な商用クラスターデータベースアーキテクチャと同等以上の拡張性を実現できます。

Salesforce は、1 つのデータベースで複数のテナントをホストするマルチテナントアプリケーションです。各テーブルレコードには、その所有権を区別するテナント ID が含まれ、テナントの分離は Salesforce のアプリケーションレイヤーによって追加された自動クエリ述語によって維持されます。

SalesforceDB はこのモデルに合わせて調整されており、テナント固有の DDL、メタデータ、ランタイムプロセスをサポートし、信頼性、パフォーマンス、セキュリティを強化します。行あたりのテナント数のモデルのオーバーヘッドの低さと、データベースあたりのテナント数のスキーマの効率性を兼ね備えています。

SalesforceDB では、テナント ID はマルチテナントテーブルのプライマリキーの一部であり、LSM データ構造でテナント別にデータをクラスター化することで、アクセス効率を高めます。この設定により、効率的なデータアクセスとテナントごとの暗号化が促進されるだけでなく、テナントデータ管理も簡素化されます。コンパクトなメタデータ構造により、最小限のメタデータ調整でテナントを簡単にコピーまたは移動できます。

AI、分析、データ機能は、現代の企業では不可欠です。企業は、Snowflake、Databricks、BigQuery、Redshift などの成熟したビッグデータプラットフォームにすでに投資しています。ただし、多くの
データサイロ、AI 処理の欠如、古いデータ、既存のビジネスプロセス内の不作為が原因で、顧客がデータからビジネス価値を引き出すことはありません。顧客エンゲージメントを 1 つのビューで把握し、顧客データを 1 つの情報源に一元化することは、ビジネスにとって不可欠であると同時に、データの断片化やシステム管理の複雑さから困難でもあります。Salesforce は、データ、AI、CRM を好循環に統合し、生成 AI と機械学習のインサイトを活用してデータを活用し、顧客の全体像を把握しやすくします。

SalesforceDB は、構造化データの高パフォーマンスのトランザクションワークロード向けに最適化されていますが、AI および分析ワークロードでは、さまざまなソースからの大量の非構造化データを処理し、複雑なクエリとバッチ処理を実行する必要があります。これらのニーズに対応するために、Salesforce はデータサイロの解消、データの統合、保存、処理の安全かつ効率的な実行、AI と分析の要求のサポート、およびリアルタイムのエンタープライズ業務の実現を目的として設計されたプラットフォームである Data 360 を開発しました。

Hyperforce上に構築されたData 360は、AIおよび分析の基盤プラットフォームとして機能し、次の機能を提供します。

• 接続を介してデータサイロを統合する統合インフラストラクチャとノーコードプラットフォーム
• リアルタイムおよびほぼリアルタイムのデータ取り込み
• ゼロコピー統合
• 処理のためのデータクレンジング、準備、シェーピング
• 構造化データと非構造化データの統合クエリサービス
• インサイト生成のための分析モデルと AI/ML モデルの開発
• データトリガーアクションと有効化
• 生成 AI 取得拡張生成 (RAG) のサポート
• 包括的なポリシーベースのガバナンス

Data 360 アーキテクチャでは、次のような多数のコンポーネントと機能がサポートされています。

Data 360 では、さまざまな構造化および非構造化データソースからの効率的な取り込みパイプラインがサポートされ、バッチ、ほぼリアルタイム、リアルタイムのデータ処理が可能です。Data 360 の取り込みサービスは、低遅延で B2C 規模に適した抽出-読み込み-変換 (ELT) パターンで動作します。リアルタイムの取り込みには API とインタラクティブストリームが含まれ、ほぼリアルタイムのソースでは商品の詳細な利用状況がカバーされます。取り込まれると、データは、さまざまな連絡先種別を準備、ハーモナイズ (統合など) し、効果的なクエリ、分析、AI アプリケーションのためにモデル化するために広範囲に変換されます。このプラットフォームには、すぐに使用できる幅広いハーモナイズデータモデルも含まれます。

Data 360 は、Sales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloud、Commerce Cloud などの Salesforce アプリケーションとシームレスに統合されます。さらに、外部データソース用に数百のコネクタが用意されているため、スムーズなデータインテグレーションが可能です。

Data 360 は、Iceberg/Parquet に基づくネイティブの Lakehouse アーキテクチャを特徴としており、バッチ、ストリーミング、リアルタイムシナリオの大規模なデータ管理と処理を処理するように設計されています。このアーキテクチャでは、AI および分析アプリケーションに不可欠な構造化データと非構造化データの両方がサポートされます。

Azure、AWS、GCP などのクラウドベースのデータレイクでは、基本的なストレージユニットはファイルであり、通常はフォルダーと階層に整理されます。この Lakehouse では、クエリや AI/ML 処理などの操作を容易にするために、より高いレベルの構造と意味の抽象化を導入することで、この構造を強化しています。プライマリ抽象化は、その構造とセマンティックを定義するメタデータを含むテーブルで、Iceberg や Delta Lake などのオープンソースプロジェクトの要素と、Data 360 によって追加されたセマンティックレイヤーが組み込まれています。

Lakehouse の抽象レイヤー:

• Parquet File Abstraction:基本のストレージは Parquet 形式のデータレイクファイル (AWS の S3 や Azure の Blob など) で構成されます。ソーステーブルのデータは Parquet ファイルとして複数のパーティションに保存され、各テーブルはこれらのファイルのコレクションになります。
• Iceberg Table Abstraction:テーブルはフォルダーとして整理され、データパーティションはこれらのフォルダー内に Parquet ファイルとして保存されます。パーティションを変更すると、新しい Parquet ファイルがスナップショットとして作成されます。Iceberg は、スキーマ、パーティション仕様、スナップショットの詳細を含む各テーブルのメタデータファイルを管理します。
• Salesforce Cloud Table Abstraction を基盤とするこのレイヤーでは、列名やリレーションなどのセマンティックメタデータと、対象ファイルサイズや圧縮などの設定が追加されます。Snowflake や Databricks などのさまざまなプラットフォームのテーブルを抽象化し、Data 360 アプリケーションを基盤となるストレージプラットフォーム固有のものから保護します。
• Lake Access Library:このライブラリは、Salesforce Cloud テーブルへのアクセスを提供し、データとメタデータの両方を処理し、アプリケーション開発者の基盤となるストレージメカニズムを抽象化します。
• Big Dataサービスの抽象化:これには、クエリ用の Trino や Hyper、あらゆるクラウドテーブルプラットフォームで処理するための Spark などの処理フレームワークが含まれます。

Data 360 Lakehouse は、B2C スケール、リアルタイム取り込み、処理、スキーマの適用と進化、スナップショットをサポートし、オープンストレージ形式を使用します。

リアルタイム分析とエージェントアプリケーションをサポートするために、Data 360 は追加の低レイテンシストア (LLS) を使用してレイクハウスのビッグデータストレージを強化します。Data 360 のリアルタイム処理レイヤーでは、メモリ内のリアルタイムシグナルとエンゲージメントデータが分析されます。メモリベースのストレージ容量は限られているため、すべてのデータを一度に処理することはできません。Data 360 では、このような制限を排除するためにこの LLS が追加され、拡張性の高いリアルタイム処理が可能になります。

低レイテンシ ストアは、レイクハウスのペタバイト規模のNVMe(SSD)ストレージ レイヤーです。これは耐久性のあるキャッシュです。ほとんどのデータは、最終的に長期間保持するためにレイクハウスに格納されます。リアルタイムレイヤーのセッション中のデータは、後続の高速アクセスのために低レイテンシストアにフラッシュできます。たとえば、エージェントの会話では、最近のメッセージはメモリで処理でき、古いメッセージは LLS にフラッシュできます。前の会話が必要な場合、LLS から数ミリ秒以内にアクセスできます。NVMeベースのストレージでは、大量のデータをミリ秒のレイテンシーで保存およびアクセスできます。データは、長期保持のためにレイクハウスに送信される可能性があります。

さらに、リアルタイム処理やリアルタイムエクスペリエンスの追加に必要なレイクハウスのデータが取得され、LLS に保持されます。たとえば、顧客プロファイルコンテキストがレイクハウスから事前取得または取得され、LLS にキャッシュされます。また、セッション中の処理中にリアルタイム処理に必要なレイクハウスオブジェクトやその他のオブジェクトも LLS にキャッシュできます。LLSは、メモリ、SSD、レイクハウスストレージレイヤーを使用して、真のストレージ階層のリアルタイムレイヤーを実現し、それぞれ間でデータをシームレスに移行します。

また、Data 360 は、顧客が管理する鍵を使用したテナントレベルの暗号化 (TLE) や、ガバナンス技術によるプライバシーとコンプライアンスなどのセキュリティも堅牢にサポートします。中核となるのは、エンティティ、業務、環境要因に関連する属性に基づいてアクセスを動的に評価する属性ベースのアクセス制御 (ABAC) のサポートです。このシステムでは、自由裁量のアクセス制御と必須のアクセス制御の両方がサポートされます。

ABAC を補完する詳細なデータ分類システムは、機密性と目的別にデータを分類し、コンプライアンス、リスク管理、インシデント対応を強化します。ABAC とこの分類システムを組み合わせることで、包括的なデータガバナンスが提供され、Data 360 内のデータが安全かつ効率的に管理されます。

Data 360 は、メタデータ、パッケージ化、拡張性、ユーザーエクスペリエンス、AppExchange を介したアプリケーションの配布のために Salesforce Platform と緊密に統合されています。顧客は、他の Salesforce メタデータと同様に、レイクハウスストリームとテーブルのメタデータを定義して管理できます。すべてのデータオブジェクト (統合テーブルまたは外部テーブルを含む) は Salesforce オブジェクトとして表され、Data 360 のデータストレージに裏付けられた仮想エンティティとしてモデル化されます。開発者が Salesforce Platform でアプリケーションを作成するために使用できます。

Data 360 では、ゼロコピー統合が幅広くサポートされており、ユーザーは Snowflake や Redshift などの外部データウェアハウス、Google BigQuery、Databricks、Azure Fabric などのレイクハウス、SQL データベース、Excel などのさまざまなファイルタイプと統合できます。Data 360 では、次の図に示すように、ライブクエリとアクセスアクセラレーションを使用したファイルとクエリベースの統合がサポートされます。表示ラベル (1) と (2) は、外部データレイク/ウェアハウス/データソースからデータにアクセスするための Data 360 のクエリ (ライブクエリプッシュダウンを含む) とファイルベースの統合を示し、表示ラベル (3) は、外部データレイク/データソースからの統合アクセスの高速化を示します。表示ラベル (4) と (5) は、Data 360 のデータのクエリおよびファイルベースの外部データレイク/ウェアハウスとの共有を示します。この機能は、Data 360 の非構造化処理パイプラインからアクセスできる Slack や Google ドライブなどの非構造化データソースにも拡張されます。さらに、Data 360 では、Salesforce オブジェクトの抽象化と、外部ソースから統合されるデータのデータアクセスが促進され、Salesforce Platform およびアプリケーション全体でそのようなデータにアクセスできるようになります。

Data 360 は、高度な ID 解決機能を備えた CDP を統合し、包括的なエンゲージメント履歴と共に統合個人 ID とプロファイルを作成します。このプラットフォームは、完全一致ルールとあいまい一致ルールの両方を使用する ID グラフをサポートすることで、企業間 (B2B) および企業対消費者 (B2C) の両方のフレームワークの処理に適しています。これらの ID グラフは、さまざまなチャネルからのエンゲージメントデータで強化されており、貴重な分析インサイトとセグメントを含む詳細なプロファイルグラフを作成するのに役立ちます。

さらに、CDP により、Salesforce の Marketing Cloud、Facebook、Google など、さまざまなプラットフォームで効果的なセグメンテーションと有効化が可能になります。顧客プロファイルはバッチ、ほぼリアルタイム、リアルタイムで処理されるため、即時の意思決定とパーソナライズが可能です。この機能により、B2C と B2B の両方のシナリオでインタラクションが強化され、企業が顧客のニーズや行動に迅速かつ正確に対応できるようになります。

Data 360 では、さまざまなレイクハウステーブルとその相互関係から派生した非正規化オブジェクトである JSON 形式のエンタープライズデータグラフが提供されます。これには、CDP によって作成された、個人の購入および閲覧履歴、ケース履歴、商品の使用状況、その他の計算済みインサイトを含む「プロファイル」データグラフが含まれ、顧客やパートナーが拡張できます。これらのデータグラフは特定のアプリケーションに合わせて調整されており、関連する顧客またはユーザー コンテキストを提供することで生成AIプロンプトの精度を高めます。

さらに、これらのデータグラフを拡張して、非構造化データから抽出されたエンティティやリレーションなど、派生Knowledgeを取得してモデル化するKnowledgeグラフを含める計画もあります。Data 360 のリアルタイムレイヤーでは、プロファイルグラフを使用してリアルタイムのパーソナライズとセグメンテーションを行います。

Data 360 のリアルタイムレイヤーは、Web およびモバイルのクリックストリーム、訪問、カートデータ、チェックアウトなどのイベントをミリ秒の遅延で処理するように設計されており、カスタマーエクスペリエンスのパーソナライズを強化します。顧客エンゲージメントを継続的に監視し、リアルタイムのエンゲージメントデータ、セグメント、計算を使用して CDP から顧客プロファイルを更新して、すぐにパーソナライズします。

たとえば、消費者がショッピング Web サイトで商品を購入すると、リアルタイムレイヤーはこのイベントをすばやく検出して取り込み、消費者を識別して、更新された生涯支出情報でプロファイルを強化します。これにより、サイトでのエクスペリエンスを数秒でパーソナライズできます。さらに、このレイヤーにはリアルタイムのトリガーと応答の機能が含まれており、顧客とのやりとりに基づいてすぐにアクションを実行できます。

パーソナライズとは、対象とする人格、関連するコンテンツとおすすめを提供するタイミングと場所、発言する内容と頻度を知ることです。Data 360 の Personalization Services Platform 機能は、パーソナライズされた環境を通じて目標達成を最適化するための意思決定のオーケストレーターです。このプラットフォームには次の機能があります。

• Data 360 のプロファイル、活動、アセットデータを解釈するためのモデルと方法の一貫したセット。
• プラットフォーム統合実験 (A/B/n やマルチアーム盗賊の意思決定など)。
• 設定、ML トレーニング時間、ランタイム (ML 推測) を使用した設計時の目標の統合。
• B2C スケール、リアルタイムおよびバッチインタラクションのサポート (匿名ユーザー、大規模リアルタイム/インタラクティブ外部、大規模内部バッチ)。
• Data 360 で実行される Analytics。
• 他の関係者 (内部と外部の両方) の AI モデルとサービスを統合するパターン。
• 価値の高い AI 駆動の使用事例の OOTB 実装 (プロモーション/コンテンツ選択のためのコンテキスト盗賊、商品のおすすめ、価格設定の決定など、さまざまな ML アルゴリズムを使用したおすすめと決定)。

Data 360 は、データイベントに応じてパイプラインを有効化できる有効なプラットフォームです。たとえば、顧客の口座残高の減少などの重要なイベントが発生すると、Salesforce フローがトリガーされ、対応するアクションが調整されます。同様に、生涯費用などの主要な評価指標の更新は、関連するアプリケーションに自動的に反映できます。

Data 360 には、処理タスクを効率的に処理する柔軟な拡張性を備えたコンピューティングクラスターが備わっています。マルチテナントと専用コンピューティングの両方の環境で堅牢な管理が提供されます。さらに、Spark と SQL の管理サポートも提供されます。BYOC (Bring Your Own Compute/Code) 機能は、Java、Python、Spark などの複数のプログラミング言語をサポートしているため、カスタム変換、モデル (LLM を含む)、関数を統合でき、拡張性が向上します。

Data 360 Compute Fabric は、すべてのビッグデータワークロードを管理および実行するためのデータ処理コントローラー (DPC) と呼ばれる統合レイヤーを提供します。DPC は、さまざまなクラウドコンピューティング環境にサービスとしてのジョブ (JaaS) 機能を提供する包括的なマルチワークロードデータ処理オーケストレーションサービスです。インフラストラクチャの複雑さを抽象化し、Spark (EC2 上の EMR と EKS 上の EMR) や Kubernetes リソースコントローラー (KRC) ワークロードなどのフレームワークのジョブの実行を統合します。DPC は一元化されたコントロールプレーンゲートウェイとして機能することで、複数のデータプレーン間でジョブを調整、スケジュール、監視し、信頼性、拡張性、コスト効率、一貫した開発者エクスペリエンスを確保します。

Data 360 のクエリサービスは高度なクエリ機能を提供し、Trino と Hyper を使用した構造化データと非構造化データの両方の広範な SQL サポートを特徴としています。テーブル関数を使用した演算子の拡張性により機能が強化され、テキスト、画像、空間、その他の非構造化データ型にわたるさまざまな検索操作が可能になります。これらの機能は、顧客レコードの選択などのリレーショナル操作とシームレスに統合されます。この統合されたアプローチにより、対象を絞ったパーソナライズされた結果の生成が可能になり、RAG を使用したより正確な LLM 応答を促進できます。

Data 360 では、データの取り込み、処理、インデックス付け、クエリメカニズム全体で、構造化データ (テーブル)、半構造化データ (JSON)、非構造化データの保存と管理がシームレスにサポートされます。Data 360 では、テキスト以外のさまざまな非構造化データ型 (音声、動画、画像など) がサポートされ、データ処理と分析の範囲が広がります。次の図は、グラウンディングの両側 (取り込みと取得) を示しています。

Data 360 では、非構造化データをテキストとして列に保存するか、より大きなデータセットの場合はファイルに保存して管理します。非構造化コンテンツのデータ統合をサポートしているため、複数のソースからのデータを統合および管理することができます。

Data 360 の非構造化データのインデックス付けパイプラインは、次の 5 つのコアフェーズで構成されるモジュラー型の拡張可能なアーキテクチャとして設計されています。解析、事前処理、チャンク、後処理、埋め込み。これらのフェーズの後にキーワードとベクトルインデックスが付けられます。前処理の例としては、ノイズ除去、言語の正規化、画像理解 (光学式文字認識) などの操作があり、後処理のフェーズにはメタデータ強化、セマンティックグルーピング、チャンクなどの高度な技術などがあります。

Data 360 には、チャンク生成と埋め込み生成用の複数の標準モデルとプラグイン可能なモデルが用意されています。Data 360 のデータパイプラインはコード拡張を完全にサポートしているため、顧客と内部チームはどのフェーズでもカスタムロジックを組み込むことができます。これらのフェーズでは、必要に応じて独自のプロンプトを定義できる LLM ベースの処理もサポートされます。

インデックス付けでは、Data 360 は検索サービスを使用したキーワードインデックス付けと、オープンソースのネイティブベクトルインデックスである Milvus を使用したベクトルインデックス付けをサポートしています。Data 360 では、非構造化処理を使用して RAG を設定するためにコンテキストインデックスを活用し、サンプルテストクエリを使用して迅速な反復と迅速な検証を可能にします。人格固有のコンテンツは、消費する人格またはユーザーに合わせて設定されます。

Data 360 のドキュメント AI 機能では、請求書、履歴書、ラボレポート、購入注文などのドキュメントから非構造化データまたは半構造化データを参照およびインポートできます。この機能では、一括処理だけでなく、アドホックな対話型処理もサポートされています。これは、お客様のビジネスプロセスの自動化を可能にする主要な機能です。

Data 360 には、Tableau Next と同様に、ビジネスセマンティクスと AI/ML 駆動型分析を強化する API を備えたヘッドレスセマンティックレイヤーが搭載されています。このレイヤーには、基準や総計値などのビジネス分類を使用して従来の分析モデルを強化するセマンティックデータモデリングサービスが含まれます。

セマンティッククエリサービスでは、宣言型言語を使用してこれらのモデルを操作し、クエリを SQL に変換して、Data 360 内のネイティブデータソースと統合データソースの両方のデータにアクセスします。

このインテグレーションにより、サードパーティの視覚化ツールと互換性のある、拡張性が高く対話型の分析探索、レポート、ダッシュボードが容易になります。

Data 360 は一元化されたガバナンスハブとして機能し、未加工の取り込みから有効化されたインサイトまで、すべてのデータが整合性と制御をもって管理されるようにします。Data 360 では、属性ベースのアクセス制御をコア認証モデルとして採用しています。ABAC では、事前定義されたロールではなく、ユーザーの属性 (部署、ロール、場所)、データ (個人情報、機密度、データスペース)、環境 (時間帯など) に基づいてアクセス権を決定できます。これにより、データとユーザー属性の変化に応じて適応する、きめ細かいコンテキストに基づいたアクセスポリシーが可能になります。Data 360 の ABAC 実装の中心となるのは、CEDAR ポリシー言語を使用することです。この専用のオープンソースの正式なポリシー言語により、複雑な認証ルールを正確かつ検証可能な方法で定義できるため、ポリシーが明確になり、大規模で一貫した評価が可能になります。

ガバナンスライフサイクルには、ポリシー情報、適用、決定ポイントに関する次の主要な機能が含まれます。

• **タグ付けおよび分類 (Policy Information Point):**データは重要な属性で識別され、強化されます。Data 360 は、ディスカバリー、LLM、機械学習を活用して、構造化データと非構造化データの両方で機密データカテゴリ (メール、電話、名前などの個人識別情報) を識別する、自動化されたタギングおよび分類メカニズムを提供します。
• **承認サービス (ポリシー適用ポイント):**このサービスは、さまざまな消費レイヤー (ハイブリッド構造化/非構造化クエリ、RAG 取得およびプロンプト、CRM 強化) からのすべてのデータアクセス要求を代行受信し、ポリシー決定ポイントを参照してアクセスが許可されているかどうかを判断します。
• **Policy Evaluation Engine (Policy Decision Point) (ポリシー評価エンジン (ポリシー決定ポイント):**このエンジンは、ポリシー適用ポイントからのアクセス要求コンテキスト、ポリシー定義 (CEDAR)、ポリシー情報ポイントの属性を取得して、権限のあるアクセスを決定します。

CEDAR ポリシーを使用する ABAC フレームワークは、制御と柔軟性を提供し、顧客データがアクション可能であるだけでなく、企業全体でセキュリティ、コンプライアンス、信頼性を確保できるようにします。

キャッシュは、頻繁に使用するデータにすばやくアクセスするために不可欠です。Salesforce は、コアアプリケーションサーバー、SalesforceDB、エッジなど、Salesforce Platform 全体で多くのキャッシュを使用します。Salesforce Platform とアプリケーションには、低レイテンシーと高スループットを備えた拡張性の高いテナント対応キャッシュソリューションが必要です。このソリューションでは、Salesforce エンジニアがキャッシュする内容と時間を制御できるようにし、データがシステムノイズや他の顧客のデータによって立ち退かされないようにする必要があります。Redis に基づく Salesforce で管理されるキャッシュサービスである Vegacache は、ポリグロット、マルチテナント、パブリッククラウド環境に合わせて調整されています。Salesforce サービスで広く使用され、プラットフォーム開発者は Apex プログラミング言語 API を介してアクセスできます。Hyperforceで大規模に運用されているVegacacheは、執筆時点で毎日2兆件を超える要求をサブミリ秒のレスポンス タイムで処理しています。

サービスメッシュを介してアクセスする Kubernetes コンテナで実行される Vegacache インスタンスは、データの可用性とレイテンシのバランスを取るために複数の可用性ゾーンにリリースされます。システム負荷に基づいて自動的に拡張されるため、データの可用性と時間枠の順序が維持されます。Vegacache は、顧客ごとのキャッシュサイズが保証され、ノイジーネイバーに対する保護と、レプリケートされたデータストレージによるインフラストラクチャの障害に対する復元性を提供します。

Salesforce Platform 開発者の場合、Vegacache を使用すると、開発者は Apex オブジェクトと SOQL データベースのクエリ結果をキャッシュでき、SalesforceDB からの不要なデータ取得を排除することで CPU の使用率とレイテンシを削減できます。Put()、Get()、Delete() 操作がサポートされ、頻繁に使用するオブジェクトにいつでもアクセスできます。

Salesforce は、ワークフローの柔軟性、耐障害性、拡張性を高めるために、非同期データプロセスとアーキテクチャをネイティブでサポートしています。

Salesforce エンジニアは、まずメッセージキューを活用して、一括処理と大規模処理を切り分け、独立したシステム間でプロセスを調整しました。これらのメッセージキューは、Bulk APIクエリや非同期Apexなどのプラットフォーム機能を使用して、外部開発者から抽象化されました。その後、Salesforce Platform では、内部で管理される Apache Kafka クラスターの堅牢なメッセージングインフラストラクチャ上に構築されたログ整理イベントストリームが導入されました。これにより、公開/登録インタラクションモデルを使用したイベントベースのアーキテクチャが可能になり、プラットフォームイベントとして外部開発者に製品化されました。

メッセージキューとイベントストリームはどちらも、プラットフォーム上に構築されたアプリケーションとソリューションのテクノロジーであり、特に、独立したランタイムでホストされるより多くの機能、クラウド、外部システムを活用するため、引き続き高度に活用されています。バージョン設定されたイベントスキーマを使用してコミュニケーションすることで、さまざまなランタイムで独立したソフトウェア開発ライフサイクルが可能になります。また、イベントを介してシステムを分離することで、負荷の急増や個々のランタイムの弾力性/拡張性を管理し、アプリケーションの全体的な耐障害性と可用性を高めることもできます。

グローバル検索から生成 AI まで、さまざまなアプリケーションに不可欠な Salesforce の検索機能は、アーキテクチャアプローチを形成する独自の課題に直面しています。

• 拡張性:数十万の顧客と数百万のテナントをサポートするクラウドネイティブ検索ソリューションは、コスト効率を維持しながら大規模な拡張に対応できるように設計されています。
• 顧客の多様性 のさまざまな業種の多様な顧客ベースには、多数のオブジェクト種別と項目を含むプラットフォームの広範なカスタマイズにより、ユニークで複雑な検索要件があります。
• 操作性:検索ソリューションは、耐障害性と高可用性を備え、データレジデンシー、テナントライフサイクル業務 (地域移行、Sandbox など) をサポートし、テナント間の公平性を維持しながら、インデックス付けの低遅延を維持する必要があります。
• 大規模な関連性:特に、さまざまなテナント、データ型、検索シナリオに合わせて関連性アルゴリズムを拡張する場合、多様なユーザークエリに合わせて検索結果の関連性を強化することが不可欠です。
• AI およびセマンティック機能:検索では、機械学習と生成 AI (特に取得拡張生成 (RAG) とエージェント検索) がサポートされます。
• シームレスな統合:一貫したユーザーエクスペリエンスを確保するために、Salesforce の検索技術はメタデータモデルや AI/データサービスなど、より広範な Salesforce Platform と緊密に統合されています。

Salesforce のクラウドネイティブソリューションである SeaS (Search as a Service) は、オープンソースの分散検索エンジンである Solr 上に構築されています。Salesforce は、独自の課題に対応するために Solr を大幅に拡張および最適化し、Salesforce アプリケーションおよびプラットフォームと緊密に統合して、AI アプリケーションと検索の関連性を強化するセマンティックテクノロジーを取り入れました。

SeaSはコンピューティング/ストレージ分離アーキテクチャを採用しているため、ノード間でインデックスをスケーラブルに分散でき、障害発生時にゾーン間で負荷と可用性を再バランシングできます。シャードの自動シャーディングとサイズ変更、ダウンタイムなしのアップグレード、レプリカの遅延読み込みやアーカイブなどの最適化により、使用頻度の低いインデックスに対応します。

このアーキテクチャには、多数の項目、オートコンプリート、スペル修正、Bring Your Own Key 暗号化用に最適化された低レベルのインデックス実装も含まれます。世界中で約 6,000 の Solr ノードを管理する Hyperforce 検索インフラストラクチャでは、各地域で複数の独立したクラスター (Hyperforce セル) を使用してコストと制御のバランスを取り、負荷、ドメイン、種別に基づいてクライアントインデックスを自動的に配置します。

Salesforce の検索関連性パイプラインでは、学習-to-ランク手法を採用し、顧客の多様なニーズに適応し、結果ランキングなどの機能をサポートしています。ユーザークエリや過去のインタラクションからのエンティティ予測も含まれます。関連性モデルは、ユーザーインタラクションから学習して継続的に絞り込まれ、A/B テストで評価されるため、検索結果の精度が向上します。このプロセスでは、Knowledgeの伝達を介した AI アプリケーションのブートストラップモデルもサポートされます。

このスタックには、セマンティック検索と AI アプリケーション用のベクトル検索エンジンが組み込まれており、生成 AI 機能用の Data 360 と統合されています。これには、データ変換の包括的なパイプライン、ハイブリッド検索のサポート、関連性の低い検索結果を除外するための Deep Fusion Ranker や Autodrop などの設定可能なランカーのカタログが含まれます。

生成 AI によって検索サービスの主な利用者が人間のユーザーから LLM の使用に移行しているため、Salesforce 検索スタックは、このプログラムでの消費に最適化された結果を見つけて返すように適応し、より長く複雑なクエリを処理し、チャンクのようなよりわかりやすい結果を返します。これにより、Agentic Searchの新しい機能がサポートされます。Agentforceエージェントは、推論ループを使用した検索を使用して複雑なタスクを実行します。

Salesforceの検索機能は、グローバル検索、ルックアップ、Search Answer、コミュニティ検索、関連リスト、設定、モバイルおよび生成AIアプリケーションなど、さまざまなコンテキストに対応します。この広範な機能は、検索スタックを Salesforce のメタデータシステムおよび UI エコシステムと緊密に統合することで実現され、標準オブジェクトとカスタムオブジェクトの両方がシームレスにサポートされます。

さらに、Data 360 との統合により、コード不要の設定でデータオブジェクトの検索機能が強化され、SQL クエリに検索ステートメントを含めるなど、データパイプライン内で検索機能を構成できます。検索スタックでは、Google ドライブ権限対応コネクタなどの Data 360 の豊富なコネクタエコシステムを活用して、完全なエンタープライズ検索機能が提供されます。この統合はAIプラットフォームにも拡張され、プロンプトビルダーのグラウンディング用およびエージェント型検索で検索クエリを取得者として使用できます。

AI によってテクノロジーの状況が変革され、統合された豊富なデータレイヤーを備えた Salesforce Platform によって、Salesforce はインパクトのある AI エクスペリエンスを顧客に提供できるようになりました。Salesforce は、約 10 年前に AI トランスフォーメーションを開始し、2013 年からこの分野をリードし、研究、倫理、製品開発に重点を置いて、企業が複雑な問題を解決して成長を促進できるように支援しています。

イノベーションのコア バリューを活用するSalesforceは、Einstein予測AIを導入しました。これにより、企業はEinstein予測ビルダーやAIボットなどのAI搭載の包括的なツール スイートを使用して、データ分析、プロセスの自動化、顧客の理解、運用の最適化を行うことができます。生成AIの台頭に伴い、Salesforceは、予測モデルと生成モデルを統合し、データ プライバシーを優先しながら高度なAI機能を提供するプラットフォーム、Agentforceを発売しました。

イベント駆動型フレームワークを使用して Python 上に構築された Agentforce 3.0 の最新のリリースにより、Salesforce では、組み込みの会話履歴、エンドツーエンドのセッション追跡、音声サポート、カスタム推論エンジン (Bring Your Own Planner) 機能などの機能を通じて柔軟性が向上し、拡張性とカスタマイズ性に優れたインテリジェントなマルチエージェントシステムが実現しました。

Agentforce は次のコア原則に従います。

• データセキュリティと倫理:データ保護、コンプライアンス、倫理的な AI の原則に優先順位を付けます。
• 透明性と説明可能性 が生成した出力を明確に理解して検証できます。
• 柔軟性とカスタマイズ アプリケーションを特定のニーズと業種に合わせて調整します。
• シームレスな統合 CRM や他のシステムと統合します。
• 拡張性:大規模なリリースを処理し、リアルタイムの AI 環境を提供します。
• インテリジェントで一貫性のある環境:接続されたデータとコンテキストの理解を通じて、パーソナライズされ、拡張された自動化された環境を提供します。
• **包括的なオブザーバビリティ：**AIエージェントのインタラクションの詳細な可視性と監視を提供し、Agentforce Interaction Explorerを使用してエージェントのプロアクティブな最適化と微調整を可能にします。

AI スタックは、いくつかの主要なコンポーネントで構成されます。

• AIプラットフォーム:このプラットフォームレイヤーは、予測アプリケーションと生成アプリケーションの両方で使用される AI モデルの管理、トレーニング、微調整を行います。OOTB(標準)サービス、Trustサービス、モデルに対するトレーニング、テスト、推測の実行のための基盤モデルが提供されます。さらに、独自の予測モデルと生成モデルの統合がサポートされているため、プラットフォーム内にカスタムモデルを取り込むことができます。
• AI 基盤サービス:これには、AI ゲートウェイ、フィードバックフレームワーク、RAG、エージェントオーケストレーション、エージェント評価、および推論サービスが含まれ、ビジネスアプリケーションを AI スタックと統合できます。
• AIを活用したユーザーおよびエージェント エクスペリエンス は、AI を駆使した特殊なアプリケーションをクラウドサービスで提供します。お客様は、フロー、Apex、さらにはLWC（Lightning Webコンポーネント）など、プラットフォームの任意のコンポーネントを活用してカスタム環境を作成し、ワークフローやビジネス・プロセスにシームレスに統合されたAIを駆使した環境を作成することもできます。
• Agentforce Studio:このコンポーネントには、生成AIエクスペリエンスと予測AIエクスペリエンスの両方を作成するように設計されたエージェントビルダー、プロンプトビルダー、テスト センター、モデルビルダーなどのツールが含まれています。AI モデルの開発/トレーニング、テスト、チューニングをエンドツーエンドでサポートします。Next Gen Authoring は、改善された UX と SFDX との互換性により AI エージェントの構築を簡素化および高速化するために設計されたこれらの機能を強化します。

Agentforce Trust Layerは、次のような堅牢な機能を提供することで、生成AIアプリケーションでの顧客データの保護に役立つ特定の使用事例で使用できます。

• データプライバシー:強力なマスキングとプライバシー制御により、機密情報が外部 AI モデルからアクセスされないようにします。
• セキュリティ:安全なデータ処理環境を確保し、不正アクセスを防止します。
• 信頼:サードパーティの AI ストレージや利用状況を使用せずに、データを顧客が制御できるようにします。
• **ガードレール:**エージェントの行動基準を適用し、LLM の本質的な非決定性を軽減して、エージェントが定義済みの手順とワークフローに一貫して従っていることを確認します。
• 精度:関連する Salesforce データを使用して、AI 出力を強化します。
• コンテンツのモデレーション:コンテンツ前後のモデレーション、機密情報のカスタマイズ可能なデータマスキング (PII/PCI/PHI)、大規模言語モデル (LLM) 応答の有害性分類を提供します。

AI ゲートウェイは、さまざまな LLM と予測モデルにアクセスして管理するための統合インターフェースを提供します。Salesforce と LLM の世界をつなぐ架け橋として機能し、さまざまな LLM プロバイダーの複雑さと顧客独自の予測 AI モデルを抽象化し、一貫した方法で LLM とやりとりします。Agentforce AIゲートウェイは複数のLLMプロバイダーと統合されており、お客様はニーズに最適なモデルを選択でき、さまざまなLLMの使用に関連するコストの管理に役立つ堅牢なデータ セキュリティ対策が組み込まれています。

フィードバックサービスは、ユーザーからのフィードバックを収集、分析、測定し、AI モデルを再トレーニングして調整するために利用するコンポーネントです。これは、Salesforce Platform 内の AI 主導の機能の継続的な改善に重要な役割を果たします。

RAG は、生成 AI を使用して検索機能を強化し、より情報が豊富で正確な応答をもたらす重要な手法です。Agentforceプラットフォームでは、広範なSalesforce Data 360と統合ベクトルデータベースを使用して、ユーザーのクエリに関連するデータをすばやく取得します。その後、このデータは LLM のグラウンディングとして使用され、最適な応答が生成されます。

さらに、この方法では、ソース データを応答に含めることで、応答速度と User Trust が向上します。RAGは、Agentforceプラットフォームで幅広く採用されており、特にAgentforce for ServiceやAgentforce for Salesなどのアプリケーションで、これらの使用事例に関連する情報がどのように表示されるかに注目しています。

AI モデルが進むにつれて、推論が必要なタスクを自動化するエージェントの開発が次のステップになります。これらのエージェントは、自然言語でクエリを理解して応答できるインテリジェントなアシスタントとして機能し、ユーザーはさまざまなタスクに合わせてエージェントを設計、テスト、リリースできます。このシステムの重要なコンポーネントはプランナーサービスで、次のように機能します。

• ユーザー要求:の解釈ユーザーの入力を分析してインテントを判断します。
• 計画の作成:ユーザーのニーズに対処するための構造化された計画を策定します。
• 起動アクション:アクションを直接または他のサービスから開始して、計画を実行します。

プランナーサービスはプロセスを調整し、必要なステップを管理および実行してエージェントがユーザーの要求を効率的に満たすようにします。

Agentforceは、エージェントを構築するためのプラットフォームであり、顧客やISVがサービス エージェントやセールス エージェントなどのアプリケーション用の自動化されたAIエージェントを作成できます。これらのエージェントは、顧客からの問い合わせを人間のような自然な方法で処理および回答し、幅広いビジネスタスクを処理して、企業と顧客の両方に大きなメリットをもたらします。

エージェントのワークフローには次のものが含まれます。

• 有効化:エージェントは、さまざまなチャネルでの顧客の要求などの定義済みの条件によってトリガーされます。
• 理解と対応:自然言語処理 (NLP) を使用して顧客のクエリ、インテント、センチメントを把握し、Salesforce のKnowledgeベースまたはその他のデータソースを参照して適切な対応を作成します。
• 複雑な処理:複雑な問題に直面した場合や、人の監視が必要な場合、エージェントはやりとりを人のエージェントにスムーズに渡すことができます。
• 継続的な学習:エージェントは各インタラクションから学習し、応答と全体的なパフォーマンスを継続的に向上させます。

Agentforce Studioは、お客様がAIをSalesforceアプリケーションとワークフローに統合できるローコード プラットフォームを提供し、データ サイエンティスト以外のユーザーもAIテクノロジーにアクセスできるようにします。

スタジオの主な機能は次のとおりです。

• モデルビルダー:特定のビジネスニーズに合わせて調整された AI モデルを構築またはインポートできます。
• プロンプトビルダー:生成 AI プロンプトの作成と管理を容易にするノーコード/ローコードツール。プロンプトの作成、テスト、リリースのためのシンプルなインターフェースでユーザーエクスペリエンスを向上させます。
• エージェントビルダー:顧客と ISV がカスタマイズされた対話型エージェントと自律型エージェントを開発できるようにします。
• テストセンター:モデル、プロンプト、エージェントのテストをサポートします。これは、高品質の AI アプリケーションを確保し、パフォーマンスとコスト効率を最適化すると同時に、確定的応答とユーザーエクスペリエンスの品質を向上させるために不可欠です。

Agentforceは予測AIと生成AIを組み合わせ、Salesforce PlatformとData 360の統合メタデータ フレームワークを活用して、インテリジェントでパーソナライズされた効果的なビジネス ソリューションを提供します。

推論の急速な進歩、拡張性の高いマルチエージェント システムのニーズ、マルチモーダル インターフェイスへの移行など、生成AI市場の加速する需要を満たすために、SalesforceはAgentforce 3.0でアーキテクチャを進化させています。この次世代プラットフォームは、次のようないくつかの重要な進歩に基づいて構築されています。

• **非同期のイベント駆動型アーキテクチャ：**Agentforce 3.0 は、拡張イベント駆動型フレームワークを備えた Python 基盤上に構築されています。これにより、非同期で拡張性の高いエージェントの実装が可能になり、パフォーマンスが向上し、エージェントがイベントを介して通信できる複雑なマルチエージェントの使用事例の基盤が構築されます。
• **マルチモーダル音声機能:**テキストベースのインタラクションを超えた Agentforce 3.0 では、主要なモダリティとして音声がサポートされています。このアーキテクチャはテレフォニープロバイダーや WebRTC ゲートウェイと統合され、リアルタイムのオーディオストリーミングを処理します。新しいサービスでは、音声からテキスト (ASR) への変換とテキストから音声 (TTS) への変換を管理し、自動化されたコンタクトセンターなどの使用事例で自然な会話音声環境を実現します。
• **Agentforceスクリプトと確定性:**明示的に定義された構造内でエージェントの動作を制約し、一貫した実行パスを確保する状態マシンベースの代行受信メカニズム。これにより、確定的グラフが可能になり、堅牢な状態管理を提供してメモリ損失を防止し、条件付きおよび LLM で決定された引き継ぎを容易にして、重要なビジネスプロセスの予測可能で一貫したエージェントアクションを確保できます。

Salesforce Platform のアプリケーションエコシステムは、アプリケーションプラットフォームサービス、API、ユーザーエクスペリエンス、および開発者エクスペリエンスの各レイヤーで機能が統合されている点で際立っています。アプリケーションプラットフォームサービスは、Salesforce Platform でのほとんどのアプリケーションの構築とカスタマイズに使用される一般的な機能ですが、ビジネス機能は一般的にソリューション固有です。

アプリケーションエコシステムは、アプリケーション開発プロセスのガイドとなる 5 つの主要な機能に基づいて構築されています。

• テナント:これには、マルチテナントサービス内のデータとメタデータの論理的な分離が含まれ、認証済みユーザーが特定のデータと機能にアクセスできるようにします。これは、登録時に Salesforce 組織を受け取ったときに顧客に最も表示されます。
• エンティティ:データベーステーブルを表すエンティティは、テーブル列に似た項目で構成されます。[エンティティ] および [項目] メタデータには、データ型や API 参照名などのデータモデリングの属性と、エンティティがクエリ可能か書き込み可能かなどの機能属性が含まれます。データストア自体を直接操作するのではなく、この抽象化により、Salesforce は IT 開発者による更新を必要とせずにストレージテクノロジーをシームレスに導入および切り替えて、継続的なアプリケーション機能を確保できます。
• アクセス制御:これらの制御は、主にユーザー ID と特定のポリシーに基づいて、データおよび機能へのユーザーアクセスを制御します。ポリシーはルールと機能の切り替えで構成され、アクセスできるエンティティ、項目、機能を管理します。ポリシーと権限は「権限セット」に取得され、権限セットをユーザー ID に割り当てることでアクセス権が付与されます。
• Layered Extension:すでに説明したように、これは構造化された保存順序とメタデータ名前空間によって促進される、Salesforce エンジニア、外部パートナー、IT システム管理者、エンドユーザーなど、さまざまなロールによるメタデータとアプリケーションの独立した開発をサポートします。
• パッケージ:この機能により、Salesforce テナント間でメタデータのバンドルと配布が可能になり、再構築することなくアプリケーションの更新と配布プロセスを合理化できます。

これらの主要な機能に加えて、アプリケーションプラットフォームサービスには次の機能も含まれます。

• データランタイムおよびクエリ:複数の特殊なデータストアのデータの作成、更新、削除、クエリなどの操作をサポートします。データストアで直接、Salesforce エンジニアが使用できる内部抽象化を介して、または顧客向けの「Salesforce オブジェクト」または sObject 規則を介して、データ操作を実行できるようにするアーキテクチャによって、さまざまなデータスケールとパフォーマンスがサポートされます。
• フロー/ワークフロー/数式:ローコードツールを使用したビジネスロジックと入力規則の定義と実行。
• Apexコード:プラットフォームデータランタイムおよび API とネイティブに統合されているアプリケーションロジックのプロコード言語。
• **クラウド ネイティブ インフラストラクチャ サービス:**Heroku は、業界のプログラミング言語とフレームワークを使用して、プラットフォームのデータやイベントと統合するアプリケーションを構築、リリース、管理する開発者向けの堅牢な環境を提供します。
• イベントと通知:トリガーとイベントベースのオーケストレーションを管理します。
• グローバリゼーション:多言語および多国籍アプリケーションのサポートを提供します。
• ライセンスとプロビジョニング:プラットフォームの機能とアプリケーションへのアクセス権の購入と管理を処理します。
• Lightning Web Stack:レイアウトなどの構造化メタデータと標準 Web 技術を使用してビジュアルインターフェースをカスタマイズできます。
• サイト + CDN:認証されていないユーザーを含め、低遅延でトラフィック量の多い Web 環境を実現します。
• セキュリティとコンプライアンス:組織の特定のセキュリティおよびコンプライアンス要件を満たすためのツールと制御を提供します。
• 情報漏えい対策:データのバックアップ、復元、アーカイブの機能が含まれます。

Salesforce Platform には、開発者が任意のプログラミング言語とフレームワークを使用してクラウドでアプリケーションを構築、実行、管理できる Heroku を介した一連のツールと機能が用意されています。Heroku の管理対象クラウドアプリケーションプラットフォームでは、Salesforce アプリケーションの拡張機能を構築するための拡張性の高いサービスとして、アプリケーションランタイム、データストア、メッセージングキュー、イベントシステムが提供されます。

Heroku で実行されるアプリケーションは、Salesforce 機能、顧客データ、ビジネスロジックのフルスイートにアクセスでき、サードパーティのシステムおよびサービスに接続できます。Heroku を使用すると、開発者は基盤となるインフラストラクチャの懸念に煩わされることなく、価値の提供に集中できます。

自動化はアプリケーションを動的にするもので、不可欠なビジネスプロセスのデジタルトランスフォーメーションに不可欠です。

Salesforce Process Automation は、組織の規模に応じた合理化された効率的なビジネスプロセスの必要性など、顧客が直面する主要な課題に対応するために作成されました。これらの課題には、多くの場合、過剰な手作業を必要とするワークフローが含まれ、非効率性と運用コストの増加につながります。顧客は、これらのプロセスを自動化し、手作業を最小限に抑え、一貫性と正確性を維持できるソリューションを求めています。

技術者以外のユーザーがコーディングスキルがなくてもビジネスプロセスを設計および実装できる使いやすいツールがないことが大きな課題でした。さらに、データ入力、承認、通知、複雑な複数ステップのプロセスなど、既存の自動化された Salesforce タスクと安全、スケーラブル、シームレスに統合できるソリューションが必要でした。

Salesforce Process Automation は、自動化されたワークフローを作成するための堅牢で直感的なプラットフォームを提供することで、これらのニーズを満たします。ユーザーは視覚的なインターフェースを使用してフローを作成およびカスタマイズできます。このインターフェースは、技術者と技術者以外のユーザーがアクセスでき、反復作業の自動化、ビジネスルールの適用、Salesforce エコシステム内のプロセスの合理化を実現します。

トランザクション データを操作する複雑なオーケストレーションを必要とする自動化のために、Salesforceではビジネス ロジックを記述するためのプロコード言語としてApexを提供しています。

ビジュアルロジックビルダー:顧客と ISV は、ドラッグアンドドロップインターフェースである Flow Builder を使用して、コーディングなしでプロセス自動化フローを作成します。このビジュアルツールはすべての技術レベルにとって使いやすく、ビジネスアナリストやシステム管理者は複雑な自動化を簡単に設計できます。

Flow Builder では、コアフローエンジンでサポートされているさまざまなコンテキストで動作する汎用性の高いフローを作成できます。

• レコードトリガー:フローはレコードの更新またはフォームの送信時に有効化され、顧客のアクションに基づいてデータの変更、検証、ワークフローの開始が可能になります。
• スケジュール済みフローまたはイベント駆動型フロー:これらのフローは、事前に決められたスケジュールで操作したり、特定のイベントの後にトリガーしたり、外部サービスにコールアウトしたりできます。
• 画面フロー:データ入力、トラブルシューティング、オンボーディングなどのタスクに役立つフォーム、画面、その他の対話型要素を使用して、ステップごとのガイド付きプロセスのユーザーインターフェースを提供します。
• オーケストレーターフロー:複数のステッププロセスを管理および統合し、複雑な操作の処理を促進します。

オフラインフローエンジンは、Salesforce アプリケーションサーバーに接続せずに実行できます。オフラインフローは、Field Service Mobile の使用事例の自動化を強化します。高スケールフローエンジンは、マーケティングフローを強化します。実行時間の長い大量のフローを同時に処理するための B2C 拡張性が提供されます。

Flow Builder では、すべてのプロセス自動化フローに適用可能なさまざまな強力なロジック要素をサポートする統合メタデータモデルによって、すべての使用事例と環境が強化されます。

• 高度なロジックと条件:ユーザーは、決定要素、ループ、待機条件などの複雑なロジックをワークフローに統合できるため、複雑なビジネスシナリオを処理できます。
• データ管理と変換 Builder では、Web サービス、Salesforce 組織、Data 360 など、さまざまなソースからのデータの取り込み、変換、管理が可能です。レコードの作成、更新、削除、クエリなどの包括的なデータ操作をサポートします。

Salesforce Process Automation は、他の Salesforce 製品やサードパーティシステムとのシームレスなインテグレーションを提供し、ビジネスプロセスと顧客とのやりとりの統合ビューでアプリケーション間のスムーズなデータフローを実現します。API、Web コールアウト、MuleSoft コネクタなどのさまざまなインテグレーション方法をサポートしています。

Salesforce 内の外部サービスと MuleSoft 接続により、Salesforce Process Automation 内で外部 API への接続とそのデータの使用が可能になります。API スキーマを登録すると、フローにシームレスに統合する呼び出し可能なアクションを作成でき、外部データソースを使用してプロセスを自動化できます。MuleSoft の堅牢なインテグレーション機能により、Salesforce と他のアプリケーション間のシームレスなデータフローが確保され、データサイロが解消され、ビジネスプロセスの統合ビューが提供されます。

Agentforceインテグレーション Process AutomationはAgentforceを活用して、インテリジェントな意思決定でワークフローを強化します。AI インサイトを使用して、リードを適切な営業担当者に自動的に転送したり、顧客の行動に基づいてカスタマイズされたマーケティングキャンペーンを開始したりすることで、インテリジェンスを追加して自動化の効果を高めます。

プラットフォームの相乗効果 Process Automation は、Sales Cloud、Service Cloud、Commerce Cloud、Marketing Cloud などの他の Salesforce 製品とシームレスに統合されます。この統合により、組織はさまざまな部門のプロセスを自動化でき、業務効率が向上します。たとえば、Marketing Cloud フォームから顧客の苦情が送信されると、ワークフローで Service Cloud のサポートケースを自動的に生成できます。

Apex は、開発者が Salesforce Platform でカスタム・ビジネス・ロジックを記述し、複雑な操作を実行できるようにする強力なオブジェクト指向プログラミング言語です。当社のプラットフォームの主力であり、現在、このプラットフォームは月間3,500億を超えるApexトランザクションを処理しています(2025年10月現在)。

Apex は、次のような幅広いカスタム機能と Salesforce Platform への緊密な統合を開発するために使用されます。

• トリガーベースの自動化:レコードの挿入、更新、削除の前後に実行される複雑な自動化を実装します。これにより、複雑なデータ検証、関連レコードの更新、特定のデータ変更に基づく他のプロセスの呼び出しが可能になります。
• **Web サービス:**外部システムとのカスタムインテグレーションを作成し、Apex から REST または SOAP API をコールします。
• カスタムユーザーインターフェースとLWC(Lightning Webコンポーネント)を使用して、高度にカスタマイズされたユーザー インターフェイスと環境を構築します。LWCでは、Apexがデータ操作とビジネス ロジックを処理するバックエンド コントローラーとして機能します。
• **カスタムAPI:**開発者は、Apex RESTとApex SOAPを使用してカスタム・ロジックをAPIとして公開し、外部システムがSalesforceのデータやプロセスをプログラムで操作できるようにします。
• 非同期処理メソッド、Queueable Apex、スケジュール済みApexを使用して、実行時間が長いタスクやリソースを消費するタスクを非同期で実行します。これにより、実行時間の長い操作をバックグラウンドでオフロードして処理できるため、ユーザーエクスペリエンスとシステムパフォーマンスが向上します。
• **スケジュール済み Apex:**開発者は、Apex Schedulerを使用して、夜間のデータ同期、レポート生成、メンテナンス・アクティビティなどの定期的なタスクについて、特定の時間にApexクラスを実行するようにスケジュールできます。

Salesforce Platformのユーザー エクスペリエンス機能を使用すると、エンド ユーザーは、Lightning Outを使用して、ブラウザー ベースのLightningアプリケーション、エクスペリエンス サイト、モバイル ネイティブ、AI指向、コラボレーションUX、組み込みコンポーネントにわたるさまざまな導入オプションを通じてアプリケーションを操作できます。

Salesforce Lightning Design System (SLDS) は、Salesforce の設計原則に従って一貫性のあるアクセシビリティの高いユーザーインターフェースの作成を促進する包括的な設計フレームワークであり、すべての製品で一貫したユーザーエクスペリエンスを実現します。Salesforce エンジニア、顧客、パートナーは、Salesforce エコシステム全体でネイティブなアプリケーションを構築できます。

設計システムの主な機能は次のとおりです。

• デザインパターン:一貫したユーザーエクスペリエンスを確保するためにレイアウト、データプレゼンテーション、ユーザー操作のガイドラインを提供する、一般的な設計上の課題に対する実証済みのソリューション。
• スタイルフック:色、タイポグラフィ、間隔、サイズなど、デザインの決定を表す CSS 変数。アプリケーション全体で一貫性が確保されます。
• Lightning ベースコンポーネントライブラリ の設計原則に準拠するボタン、フォーム要素、ナビゲーション要素などの再利用可能な UI コンポーネントのコレクション。迅速かつ効率的な開発を促進します。
• アクセシビリティ Content Accessibility Guidelines (WCAG) などの標準に準拠して、すべてのコンポーネントを障害者が使用できるようにするための組み込みのアクセシビリティ機能とガイドライン。
• 応答型レイアウト:アプリケーションがさまざまなデバイスや画面サイズにシームレスに適応できるようにする柔軟なグリッドシステムとレイアウトのガイドライン。
• Tooling:コンポーネントの健全性、パターン対策の削減、設計システムガバナンスをサポートするツール、リソース、テクノロジーのコレクション。

SLDSフレームワークは、より豊富なスタイル設定フックと詳細なカスタマイズ機能をサポートするように進化を続けています。これにより、コンポーネントを再利用しながら、固有のブランド設定およびテーマ設定の要件に合わせてカスタマイズすることができます。Salesforce の設計システムの目標は、Salesforce を AI ですばやく簡単に、そして魅力的に使用することです。

Lightningと呼ばれるSalesforceのブラウザー ベースのインターフェイスは、一貫したUIコンテナとメタデータ主導のUIフレームワーク、一連のテクノロジーを提供し、Salesforceエンジニア、IT管理者、開発者、パートナーが一貫したSalesforceの美学でUIをすばやく開発できるようにします。また、スタイルの変更やブランド変更を完全に制御するための拡張ポイントも提供します。Lightning Web Stackには、次のテクノロジーが含まれます。

• Lightning Web コンポーネント Web 標準に準拠して HTML および JavaScript で構築されたカスタム Web コンポーネント。
• Lightning Webセキュリティ:ブラウザーで JavaScript コードを管理する仮想化エンジンで、サードパーティコードに関する Salesforce のセキュリティ標準に準拠します。
• Lightning Data Services:サーバー側データを効率的に操作するために設計されたフレームワーク。
• Lightning Web Runtime:さまざまなクライアントでパフォーマンスが高く一貫性のある UI 表示を実現します。

Salesforce エンジニアリングは、以前の UI テクノロジーからの教訓を取り入れ、Web 標準化団体に貢献しており、標準ベースのコンポーネント実装の開発に影響しています。たとえば、Salesforce は引き続き約 20 の W3C 作業グループのメンバーです。Lightning WebコンポーネントとLightning Web Stackはこれらの業界標準に準拠しているため、開発者の複雑さが軽減されます。

モバイルは、ユーザーが Salesforce アプリケーションを操作するためにますます重要になっているインターフェースです。
Salesforce はネイティブのモバイルアプリケーションを提供するため、新しいコードを記述することなく、すべてのブラウザーベースの Lightning アプリケーションをモバイルアプリケーションにできます。Salesforce には、デバイス向けに最適化された完全カスタムのネイティブアプリケーションを作成するためのさまざまなツール、SDK、機能も用意されています。これには以下が含まれます。

• Mobile SDK:認証、セッション/トークン管理、Salesforce API などとの統合を簡略化する、モバイルオペレーティングシステム全体の開発者向けのプロコードインターフェース。
• モバイルネイティブランタイム:開発者は、デバイス上の機能も活用する iOS および Android テクノロジーを使用して、実行時に動的に表示されるメタデータ駆動のネイティブエクスペリエンスを作成できます。
• ブランド Publisherパイプラインを使用して、Salesforceモバイル・アプリケーションを顧客ブランド・アプリケーションに変換するためのモバイル・アプリケーションの外観をカスタマイズできます。
• オフライン機能:一貫性がない、またはインターネット接続がない状態で、シームレスなアプリケーション機能を実現します。

Mobile Customization Framework (MCF) は、使いやすさと広範なカスタマイズオプションを提供することで、ネイティブ Salesforce モバイルアプリケーションの開発を大幅に強化します。主な利点は次のとおりです。

• メタデータ主導のアプローチ は、ビジュアルビルダー、共通リポジトリ、Salesforce でホストされるリソースから取得可能なメタデータを使用して、特定のニーズに合わせて調整された動的で適応可能なユーザーエクスペリエンスを作成します。
• 実験と最適化:このフレームワークでは、さまざまなレイアウトのランタイム実験がサポートされ、継続的なエンゲージメントの最適化とユーザーエクスペリエンスの改善が促進されます。
• 拡張性:柔軟性を考慮して設計された MCF では、カスタムコンポーネントをコアメタデータフレームワークに統合できるため、機能と汎用性が向上します。
• 構成可能なユーザー環境 では、最新の iOS および Android テクノロジーを活用して、ボタン、リスト、カードなどの再利用可能なコンポーネントの組み立てをサポートし、高度なユーザーインターフェースを作成します。
• ランタイムのカスタマイズ により、リアルタイムの UI カスタマイズと実験が可能になり、よりパーソナライズされた魅力的なユーザーエクスペリエンスが促進されます。

モバイルデバイスでアプリケーションを使用する場合、オフラインや接続性の低いシナリオの懸念が高まります。モバイルテクノロジースタックでは、オフラインファーストが可能なアプリケーションの構築が優先されます。主な機能は次のとおりです。

• Cache First Experience:オフラインで使用するためにデータをキャッシュすることに重点を置き、高いパフォーマンスとセキュリティを確保します。ユーザー操作も、オフライン表示の原則を念頭に置いて設計されています。
• キャッシュ管理:オフラインでもキャッシュの関連性と更新を維持します。
• 共有キャッシュ:ネイティブ画面とハイブリッド画面の両方で 1 つのキャッシュを利用するため、シームレスなオフライン環境が促進されます。

Nimbus は、ハイブリッドアプリケーション開発者がデバイス機能にアクセスするプロセスを簡略化するプラットフォームの本番対応のソリューションです。これまで、JavaScript とモバイルネイティブコードのギャップを埋めるのは複雑な作業でした。しかし Nimbus を使用すると、開発者は低レベルのコーディングに慎重になることなくモバイルデバイスの可能性を最大限に活用できるようになりました。主な機能は次のとおりです。

• 広範なアクセス:カメラ、マイク、地理位置情報、LiDAR など、さまざまなデバイス機能とのシームレスな統合を実現します。
• 標準化されたインターフェイス:デバイスの機能にアクセスするための一貫した方法を提供します。
• ハイブリッド アプリケーション統合:ハイブリッドアプリケーションでデバイスの機能を最大限に活用できるようにします。
• 効率的な開発:アプリケーション開発プロセスを合理化し、複雑さを軽減します。

AI は Salesforce アプリケーションで可能なことを変革し続けていますが、Salesforce では、デバイス上の ToDo 固有の AI モデルをクラウドベースのソリューションと共に活用することで、差別化されたユーザーエクスペリエンスも提供します。

• **小言語モデル (SLM):**これらはモバイルデバイスで効率的かつ低コストで実行できます。
• **プライバシーとセキュリティ:**ユーザーのプライバシーを確保し、サーバー ベースのモデルと同等のレベルでTrustとセキュリティを維持します。
• **オフライン機能:**接続性の低い環境で効果的に動作し、オフラインの使用事例を可能にします。
• **音声:**最先端の音声合成モデル、自然テキスト読み上げモデル、話者ダイアライゼーションモデルがデバイスでネイティブに実行されるようになり、完全なプライバシーとゼロレイテンシーで忠実な音声インタラクションが実現します。

自然言語と複数ターンのアプリケーションインタラクションの非モデル UI の普及率は今後も高まるでしょう。今後の開発により、モデル、デバイス機能、アプリケーション間のインテグレーションが強化され、より直感的な音声およびテキストインターフェースによるユーザーインタラクションが改善されることが期待されます。デバイス上の評価指標収集では、ユーザー設定に基づいてパーソナライズされた調整も可能です。

自動化と人間による監視の両方の強みを活用するには、人間とエージェントの両方を含むすべてのユーザーのコラボレーションが不可欠です。このコラボレーションは、組織の従業員とその顧客が関与する複雑なビジネスインタラクションでは特に重要です。Slack は Salesforce Platform 内の主ツールとして機能し、特定のディスカッショントピックに合わせて調整されたダイレクトメッセージングとマルチユーザーチャネルを介してこのやりとりを促進します。これらのディスカッションは、ユーザーが自発的に作成した会話から、顧客の重大な問題に対処する詳細な Slack メッセージスレッドなど、ユーザーのワークフロー内の特定のデータを中心としたより構造化された会話まで、多岐にわたります。

今後、Salesforce Platform では、Slack で現在提供されているコラボレーション環境を強化する予定です。この拡張により、プラットフォームの広範な機能を最大限に活用し、デジタルワークスペース内でのユーザーの操作とコラボレーションの方法を強化します。

プラットフォームの Developer Experience 機能は、ローコードからプロコードまでのアプローチに焦点を絞ったアプリケーションを構築、カスタマイズ、テスト、リリースするためのツールを提供し、あらゆるスキルレベルの開発者に平等な機会を提供します。

• ローコードツール:これには、データモデルのスキーマビルダー、ビジネスルールのフロー、UI カスタマイズの AppBuilder が含まれます。これらはすべて、構造化メタデータを操作して開発プロセスを簡素化し、技術的な概念や専門用語の代わりにビジネスソリューションの言語で作業するように設計されています。
• プロコードツール:よりリッチで複雑なカスタマイズを必要とする開発者向けに、このプラットフォームには、Salesforce Code Builder、クラウドベースの IDE、コマンドラインインターフェース (CLI)、高度なコーディングとコンポーネント作成のための API などのツールが用意されています。開発者は、Heroku を使用してアプリケーションをリリース、管理、最適化するソリューションを活用して、選択した言語でコーディングできます。
• 統合開発環境 エコシステムでは、ローコードツールとプロコードツールのシームレスな統合がサポートされ、業界標準のツールを使用してクラウド内およびローカルで一貫した開発を行うことができます。
• アプリケーションライフサイクル管理 (ALM):初期開発用のスクラッチ組織や、本番同様のデータと拡張性に対するテスト用のFull Sandbox組織など、本番環境とは別に開発用のさまざまなSandbox組織を備えています。

AI と「開発者アシスタント」は、効率的で高品質なアプリケーションの作成を簡素化および加速することで、開発者エクスペリエンスに革命をもたらしています。Salesforce の AI 研究および開発者エクスペリエンスチームは、エージェント的推論を備えた予測 AI と生成 AI を強力な開発者エージェントに変換する方法を継続的に反復および探索しています。これらの開発者エージェントは、VS Code、コード ビルダー、コマンド ライン、DevOpsセンター、Code Analyzerなど、開発者がすでに使用しているツールとネイティブに統合されているため、関連性とインパクトが高まります。

Apexコードのアンチパターンとホットスポットを特定し、実装を改善するための重要な推奨事項を提供するように、コード分析が大幅に進化しました。特定された問題は通常、コンピューティングリソースを浪費し、大規模なインシデントにつながることがよくあります。これは、2024 年 1 月に ApexGuru Insights として開始されました。

稼働開始後の最初の 1 年間で、2,800 を超える Salesforce 組織が ApexGuru を使用して Salesforce 実装を分析し、改善しました。22,000 件を超えるおすすめの実装に成功し、毎週 28,000 時間の CPU 時間が節約されました。この強化により、パフォーマンスが向上するだけでなく、CO2 排出量を週あたり 135 kg 削減することで、環境の持続可能性にも貢献します。

また、Developer Productivityを向上させるために、AIをプロコード開発者ツールと機能に統合しています。2024年に「開発者向けAgentforce」として製品化され、開発者はVisual StudioのコードとCode BuilderのSalesforce Extension Pack内でこれらの新機能にアクセスできます。これらの拡張機能により、次のことが可能になります。

• Apex および Lightning Web コンポーネント (JavaScript、CSS、HTML) の開発者としての記述およびコード生成時のインラインコードの提案。
• Apex および Lightning Web コンポーネントのコードの説明とドキュメントの生成。
• Apex 単体テストコードの生成。
• コード生成、説明、およびドキュメントに関する複数の応答を操作できる、IDE の個別の複数ターンチャット環境。
• Lighting Web コンポーネントの最適化。
• エージェントテストおよびデバッグ機能を含む、人間が判読可能な YAML メタデータを含むエージェント生成。

2025 年 10 月現在、42,000 人以上の開発者が毎月この技術を積極的に使用しており、1,760 万行のコードが受け入れられています。この包括的なスイートにより、Salesforce Platform 内の幅広い開発ニーズに対応する柔軟で統合された効率的な開発環境が実現します。AI 開発者ツールも、複数の外部モデルと Salesforce で構築されたモデルで動作するアーキテクチャで強化され、特定の使用事例で最も効果的で効率的なモデルを選択できます。

モデルコンテキストプロトコル (MCP) は、AI エージェントが任意のツールやデータソースを安全かつ一貫して操作できるように設計された新しいオープン標準です。Salesforce は、MCP サポートを Salesforce 開発者ツールキットにネイティブに統合し、企業全体で機能やツールにアクセスできる開発者エージェントを支援します。具体的な動作は次のとおりです。

• **ローカル MCP サーバ:**ローカル MCP サーバーを使用すると、開発者は本番にリリースする前にローカル IDE 内でエージェントインテグレーションを簡単に構築、テスト、デバッグできるため、生産性が大幅に向上します。ローカル MCP サーバーには、モバイル開発、アクセシビリティテスト、Aura から LWC への移行、エージェントによる DevOps など、組織のインタラクションと開発ワークフローに特化したツールが用意されています。ローカル MCP サーバーには、エージェント的推論および LLM とのインテグレーションも含まれており、開発者は自然言語でアプリケーションを反復的に「コーディング」できます。
• **Salesforce API用のカスタムMCP Server:**開発者は、Salesforce API、Data 360 オブジェクト、オートメーションフローを MCP の「ツール」として安全に公開できるようになりました。これにより、Salesforce Platform 全体が、外部 AI エージェントまたはアプリケーション向けの豊富で信頼性が高く、発見可能な機能セットになり、詳細なアクセス制御と新しい消費ベースの収益化モデルの可能性が提供されます。
• **ネイティブの外部 MCP 接続:**開発者は、MCP 標準に準拠する外部サーバーへの接続を安全に管理することもできます。これにより、開発者は会社全体で作業できるエージェントを作成できます。

Sales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloud、Revenue Cloud、Commerce Cloudなどのアプリケーション クラウドは、Salesforce Platform上に構築されており、業界をリードするビジネス機能を提供し、お客様の成功を促進するアプリケーション スイートを構成します。主な機能は次のとおりです。

• シームレスな統合:緊密に統合されており、カスタマージャーニー全体で一貫して機能し、顧客タッチポイント全体でデータとプロセスのフローを円滑にして、カスタマーエクスペリエンスを強化するように設計されています。
• エンドツーエンドのカスタマイズ性:当社のプラットフォーム上に構築されたアプリケーションは、ノーコードからプロコードまで幅広いカスタマイズオプションを提供し、お客様のニーズに的確に合わせることができます。
• 高度なAI機能 Agentsを使用して、エージェント支援型およびエージェント自律型の対話型チャネル ベースのワークフローを提供します。予測 AI と生成 AI を組み込み、自動化、予測分析、パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスによって効率を高め、アクション可能なインサイトとおすすめを提供します。
• リアルタイムデータ処理 360 を使用してリアルタイムのデータアクセスと分析を行い、最新情報に基づいたタイムリーな意思決定をサポートします。これにより、ペースの速い環境での応答性と機敏性が向上します。
• 統合データおよび分析:さまざまなデータソースを一元化されたプラットフォームに統合して一貫性のある包括的なデータビューを提供し、正確な分析と意思決定の向上を実現します。
• セキュリティとコンプライアンスの強化:機密データを保護し、規制基準を満たすための堅牢なセキュリティおよびコンプライアンス ツールを備えています。
• コンシューマー グレードのユーザー エクスペリエンス:デバイス、チャネル、モダリティ全体でアプリケーションにアクセスし、効果的に使用できる直観的でユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。
• 信頼性:緊急サービスや重要な輸送システムなど、ミッションクリティカルな業務をサポートするために最小限のダウンタイムと拡張性を確保します。
• 柔軟な拡張性上に構築されており、パフォーマンスや提供コストを犠牲にすることなく、データとユーザー操作量の増加をサポートします。
• 継続的な改善:既存の業務を中断することなく、イノベーションを定期的に統合して機能を強化します。

Salesforce は、このホワイトペーパーで説明されている基盤技術を基盤として、プラットフォーム全体の機能を統合することで、アプリケーションの強化に取り組んでいます。この変換は、Salesforce のアプリケーションスイートの設計と開発を形作る一連の重要な優先事項に従って行われます。

当社のアプリケーションチームはパフォーマンスと拡張性に特化しており、高度なパフォーマンスラボを使用して、合成データを使用して本番環境の正確なレプリカを作成します。この設定により、並列ユーザージャーニーの広範なシミュレーションが可能になり、各新機能のパフォーマンステストと影響の評価が徹底されます。実行時のボトルネックが特定されると、処理数制限やその他の基準を動的に調整してシステムの健全性を保護しながら、解決を促進するためのデータを収集します。

Dell EMCのシステムは、パブリック クラウドの柔軟性を効果的に活用するために水平拡張できるように設計されています。自動チェックにより、更新や機能強化がパフォーマンスに悪影響を及ぼさないようにします。需要の増加に対応するだけでなく、事前に予測して調整することで、システム負荷を積極的に管理する予測オートスケーラーを採用しています。

未使用の容量を削減して提供コストを最小限に抑えるには、自動拡張が不可欠です。システム運用コストを詳細に監視し、自動拡張やリソース使用の非効率性を特定して対処します。コスト パフォーマンスは重要ですが、信頼性の高いアプリケーション デリバリを優先し、コストが高くなってもお客様のTrustを維持するために、迅速にスケールアップしてゆっくりとスケールダウンするAutoscalerを選択します。

データモデルは、Salesforce のすべての業務の基本であり、ビジネス機能、API、ナビゲーション、UI 表示、作成可能なレポートに影響します。これらはプラットフォームの機能に不可欠です。

このアプリケーション スイートは、Sales Cloud、Service Cloud、Revenue Cloud、Commerce Cloud、Marketing Cloud、Industries Cloudで共通のデータ モデルを共有します。これにより、統合スイートの一貫した動作と相互運用性が提供され、アップグレードと拡張の明確なパスが提供されます。

たとえば、取引先エンティティと商品エンティティをすべてのクラウドで共有することで、Marketing Cloud と Sales Cloud の両方のユーザーがデータ、メタデータ、UI コンポーネント、ビジネスロジックを交換できます。この統合により、サイロが解消され、部門間のコラボレーションが促進されます。

すべての Salesforce Cloud で共通のデータモデルを使用すると、インテグレーションが大幅に強化されますが、すべての複雑なパートナーインテグレーションのニーズを満たすとは限りません。Data 360 共通データモデルでは、Salesforce の一般的なデータ境界を超えて共有データモデルの利点を拡張し、より広範なインテグレーションシナリオに対応することで、この点を拡張します。

Salesforce のメタデータフレームワークを使用すると、エンジニアリングチーム、ISV、パートナー、システム管理者、エンドユーザーなどのさまざまなグループが、互いに干渉することなく、独自の拡張性レイヤー内でアプリケーションをカスタマイズおよび拡張できます。この構造により、1 つのグループによる変更で他のグループが中断されることがなく、システムの整合性が維持されるスケーラブルな環境がサポートされます。

フレームワークの実際の代表的な例は、すべてのKnowledgeソースをデータ レイクに統合する統合ナレッジ製品です。この設定にはセマンティック レイヤーと取得機能が含まれており、Sales Cloud、Service Cloud、Revenue Cloud、Marketing Cloud、Commerce Cloudで予測および生成AI機能が強化されています。既存の構造化Knowledgeモデルにリンクされている非構造化および半構造化Knowledgeのデータ モデルが組み込まれています。

さらに、フレームワークではメタデータを使用してデータ型間のカスタムリレーションを定義し、高度なクエリ生成を容易にします。これにより、アプリケーションチームはこの包括的なKnowledgeベースを活用するカスタマイズ可能なアプリケーションを作成でき、ISV、パートナー、および顧客は、特定のビジネス使用事例に合わせてメタデータリレーションを変更したり、カスタム取得ツールを開発したりすることで、アプリケーション機能をさらに強化できます。

顧客データは SalesforceDB や Data 360 などのさまざまなプラットフォームで安全に保存され、構造化形式や非構造化形式に関係なく標準化および正規化されます。これにより、sObject と呼ばれる統合形式で一貫したデータ処理が可能になります。この形式は、すべての顧客データにわたって一貫性のあるデータプラットフォームをサポートします。

この標準化により、すべてのデータ操作の単一のAPI、Apexのトリガーの統合インターフェース、フローを使用したカスタム ワークフローの作成が可能になります。Tableau Nextもサポートしているため、カスタマイズされたデータ ビューと、顧客データに基づいてインテリジェントな応答を生成するプロンプトビルダーなどの生成AIツールとの統合が可能です。

さらに、Salesforce アプリケーションはさまざまなデータストアと統合され、商品内のビジネスプロセスの柔軟性が向上します。たとえば、Marketing Cloud では、フローを使用してマルチタッチカスタマーエクスペリエンスを管理します。フローには、基盤となる顧客データに基づいて、あらかじめ設計されたテンプレートを使用するか、マーケティングを他のビジネスプロセスと統合するカスタムフローを作成するオプションがあります。

アプリケーションは、ID 解決、コンテンツオーケストレーション、パーソナライズ、分析、LLM ゲートウェイ、Reasoning Services などの共有サービスを活用して強化し、迅速なイノベーションと提供を可能にします。これらのサービスは、リアルタイムのデータ処理、AI 主導のインサイト、充実したユーザーエクスペリエンスをサポートし、包括的な顧客ビューを提供します。

メリットとして、インテリジェントな自動化と予測分析による効率の向上、データとユーザーのインタラクションを増やすための拡張性、堅牢なセキュリティとコンプライアンスなどがあります。プラットフォームのカスタマイズ機能により、組織はニーズの変化にすばやく適応し、成長と優れた運用性を促進できます。

アプリケーション層のイノベーションは、Salesforce Platform と個々のアプリケーションによって推進され、Salesforce エコシステムを強化し、アプリケーションを業界のリーダーとして確立します。

Salesforce アプリケーションは、Web、モバイル、メール、SMS、WhatsApp、その他のチャネルなど、さまざまなプラットフォームのユーザーと会うように設計されています。各チャネルのネイティブ機能を最適化して、ユーザーエクスペリエンスと効率を向上させます。

Salesforce Field Serviceユーザー向けの複数か月のオフライン機能、ブラウザーのプッシュ通知、Lightningサービスコンソールのサービスエージェント向けのワイド画面レイアウト、コマース買い物客向けの高パフォーマンスのストアフロントおよびCo-pilotなどの機能があります。

メタデータプラットフォームにより、Salesforce、パートナー、および顧客はこれらの機能をすぐに利用できます。

Salesforce の基盤サービス、プラットフォーム、共有ビジネス機能により、アプリケーションは市場の変化や技術トレンドにすばやく適応し、イノベーションを迅速に提供できます。たとえば、生成AIの出現により、SalesforceはNLP Trust LayerやIntent Detectionなどの既存のAIサービスを迅速に活用して、ユニバーサル コミュニケーション プラットフォームにプロンプト テンプレートを組み込みました。このインテグレーションにより、製品全体でメッセージングと電話の機能が強化され、より個人的なクライアント接続が促進されます。

自律型AIへのトレンドを受けて、Salesforceは、これらの既存の投資を活用して、ゼロから構築することなくエージェントとのビジネス使用事例を効率的に自動化するソリューション、Agentforceを発売しました。

Marketing Cloud、Revenue Cloud、Commerce CloudをSalesforce Platform上に再構築し、これらのクラウドで同じインフラストラクチャ、プラットフォーム、メタデータ、データ、AI、UIコンポーネント、ビジネス ロジックを共有しながら、Salesforce Platformのフル機能を活用できるようになりました。たとえば、Revenue Cloudの機能と、制約ベースのコンフィグレーター、価格設定エンジン、カタログ管理などのコア機能が組み込まれており、スイート全体で使用可能な基本的なサービスとなっています。これにより、すべてのクラウドでシームレスなインテグレーションが可能になり、Commerce Cloud と Marketing Cloud が提供する機能は、他のアプリケーションで活用できる共有ビジネス機能の一部になります。これは、統合されたアプリケーションスイートのビジョンです。

Salesforce Platformの取り組みにより、Sales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloud、Revenue Cloud、Commerce Cloudを統合した統合アプリケーション スイートが開発されました。Salesforce Starter Edition 以降で使用可能なこのスイートでは、マルチチャネルアウトリーチ、カスタマーリレーション管理、ビジネスインサイトが 1 つのまとまったパッケージで提供されます。選択したエディションに関係なく、ユーザーは Sales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloud、Commerce Cloud のコア機能にアクセスできるため、すべてのレベルで一貫した環境が提供されます。

金融サービス、健康、ライフサイエンス、メディア、エネルギーおよび公益事業、製造、自動車、消費財、小売、ネットゼロ、公共セクター、教育、非営利団体向けの Salesforce Industries 製品は、アプリケーション製品とプラットフォームを拡張し、業界固有の課題に対応するカスタマイズされたソリューションを提供します。業種固有のワークフロー、コンプライアンス基準、データモデルを組み込むことで、業務を合理化し、生産性を向上させます。

Industries ポートフォリオが Salesforce Platform で再構築され、さまざまな業種でコンポーザブルになりました。顧客は 1 つ以上の業界機能をカスタマイズされたソリューションに組み上げ、共有メタデータ、API、ビジネスサービスを活用できるようになりました。このアプローチでは、垂直方向の差別化とプラットフォームの一貫性のバランスを取り、さまざまな規制やビジネスコンテキストへの適応性と拡張性を確保します。

デルの製品は階層型アーキテクチャを採用しています。基本となるのは、Salesforce Platform と Sales Cloud や Service Cloud などの水平アプリケーションであり、すべての業種ソリューションの基盤として機能します。これに、Salesforce はほとんどの業種で組み込まれている再利用可能なコンポーネントを強化する付加価値の高い共通サービスを追加しました。たとえば、デジタルオートメーション、タイムライン、アクションプランなどの機能があります。このレイヤーの上には、フィードバック管理、CPQ (設定、価格、見積)、サービス管理などの水平機能をカプセル化する再利用可能なビジネスロジックレイヤーがあります。

最上位レイヤーには、特定の業界要件に合わせて調整されたドメイン固有のカスタマイズ機能があり、基盤となるプラットフォームを活用して拡張性と効率を高めます。たとえば、製造業の垂直市場の場合、この設定により、正確な予測を通じて生産計画が最適化されます。ライフサイエンス分野では、さまざまな地理的規制要件に準拠しながらワークフローとサンプル処理を効率的に管理するモバイルオフラインソリューションを製薬会社の営業チームに提供しています。

信頼できるAI Excellence:信頼できる生成 AI ソリューションは、業界固有の AI 機能を提供します。これには、ヘルスケア、ライフサイエンス、金融サービスなどのセクターでローコード/ノーコードの自動化とデジタル化を促進するエージェントとプロンプトエンジニアリングが含まれます。さらに、ドキュメント/テキストマイニングや集計などの機能は、大量のデータを処理する業界に対応し、情報の抽出やインサイトの収集に役立ちます。

カスタマイズされたエージェントは、エージェントと顧客の三者間のコミュニケーションを強化し、迅速な解決につながります。Salesforce PlatformのTrustレイヤーにより、業界全体のすべてのコンプライアンスと規制基準への準拠が容易になります。

データ、インサイト、インテリジェンスと規制コンプライアンスおよびセキュリティ Industries は、GDPR、HIPAA、FedRamp などの特定の業界規制に合わせて調整された厳格なデータプライバシー、共有、セキュリティ対策により、包括的な 360 度ビューを提供します。Salesforce は、さまざまなソースからのデータを統合してコンプライアンスとセキュリティを実現し、テナントデータ暗号化用の Shield Encryption BYOK (Bring Your Own Keys) などの追加機能でこれらのソリューションを強化します。

ユーザーエクスペリエンスの向上 Industries は、ユーザージャーニーを強化するために業界固有のニーズに合わせて調整されたシームレスなユーザーエクスペリエンスを重視しています。これには、アクション可能リソースセンター、Experience Cloud テンプレート、OmniStudio ベースのソリューションなどのツールが含まれます。

デジタル化、統合、オンボーディング Industries は、ローコードからノーコードまでのソリューションでデジタル化、インテグレーション、オンボーディングを提供し、新規顧客向けにフローや OmniStudio などのツールを活用して、既存の CRM システムの移行ソリューションを提供します。MuleSoft が提供するコネクタにより、外部システムやデータとの連携が合理化されます。Salesforce には、Retail Banking の紛争管理など、業界固有のサービスプロセスも含まれます。

モバイルおよびオフライン Industries は、Salesforce Mobile アプリケーションと Field Service Mobile アプリケーションに対して堅牢なドメイン固有のサポートを提供します。Industries は、高度なオフラインサポートを必要とする高度に専門化されたドメイン向けに、Salesforce Mobile SDK 上に構築されたカスタムモバイルアプリケーションを提供しています。

一般的なビジネス機能 Industries は、一般的なビジネス機能を基盤として構築されており、一貫性と生産性を維持しながら、銀行や病院向けのさまざまな予定予約システムなど、業界固有のニーズに合わせてソリューションをカスタマイズできます。広範なSalesforceエコシステムと統合されているため、Salesforceは総合的なCustomer 360ビューを提供し、Salesforce製品スイートの重要な一部となっています。

Analytics and Business Intelligence (BI) プラットフォーム市場では、エンドユーザーがより迅速かつデータ主導の意思決定を行えるように、ビジュアルセルフサービスと AI 主導の自動化されたインサイトが長年宣伝されてきました。ただし、次のようないくつかの課題があるため、すべてのユーザーがこの成果を実感しているわけではありません。

• 切断済みインサイト:インサイトはユーザーのワークフローに統合されていないため、意思決定に役立つ可能性があるにもかかわらず、インサイトに対してアクションを実行することが困難です。
• データオーバーロードとサイロ:データは急速に増加し、区分されたままであるため、無秩序でセキュリティ上のリスクがあります。組織は、無秩序なセルフサービスデータ環境と、制限の厳しい適切に管理されたデータ環境との間でジレンマに直面しています。
• データに対する信頼:データの膨張と断片化により、企業データから派生したインサイトに対するユーザーのTrustが損なわれています。
• コンポーザビリティの欠如:作業プロセスにコンポーザビリティと再利用性が大幅に欠落しているため、ユーザーは作業の繰り返しを余儀なくされ、収益化の明確な方法がありません。

Tableau Next は、ビジネスユーザーとデータプロフェッショナルを新しいコラボレーション方法で結び付け、すべて AI で強化することで、ビジュアル分析のサイクルを広げるように設計されています。Salesforce Platform を介して信頼性の高い評価指標とインサイトをタイムリーに提供し、アクション可能なインサイトにユビキタスにアクセスできるようにします。

Tableau Next は、次の課題に対処します。

• データ接続からアクションまで、接続された環境のためのオープンでコンポーザー可能な API ファーストプラットフォームを作成します。開発用のツール、豊富な分析アプリケーション用の構成可能なコンポーネント、およびパッケージ化と配布を管理する機能の提供。
• AIをコアとして構築され、データ プロフェッショナルが効率的にレビューおよび検証してTrustを確保するためのツールを使用して、コンテキストと関連性のあるインサイトを提供できます。
• Tableau Semantics をユニバーサルセマンティックレイヤーとして構築し、制御されながらも柔軟なエコシステム内で迅速でセルフサービス、管理されたデータ分析を実現します。
• Data 360 を通じてリアルタイムのクラウドスケールデータ機能を提供し、信頼性と拡張性を備えた管理されたデータアクセスを実現します。
• 開発者がアプリケーションを構築して収益化するための充実した環境とマーケットプレイスを提供する。
• インテリジェンスをコアに統合し、組織のセマンティクスとKnowledgeのパワーをエージェントに提供し、ユーザーを支援します。
• Trustを優先し、データ、分析、エージェントのワークロードと導入のアクティビティと有効性を直接制御して可視化することで、信頼性を確保します。
• Slack や他の組織のコラボレーションツールとの密接で豊富なインテグレーションにより、コラボレーションを第一級の設計理念として活用できます。

Tableau Next は、機能を強化してエクスペリエンスを統合するオープンプラットフォームを提供することで、データ分析ツールにおける Tableau のリーダーシップを基盤としています。主な機能は次のとおりです。

• 豊富なデータの視覚化 の VizQL テクノロジーを使用して、広範な視覚分析を行います。
• 管理されたコラボレーションワークスペース:分析タスクの統合インターフェースを提供し、リアルタイムのコラボレーションのために Slack と統合します。
• 信頼できる管理データ:セキュアな環境でグローバル管理を行うための構造化されたプロモーションパスを使用して、セルフサービス分析をサポートします。
• 高度な評価指標の作成:アナリストが組織全体で効率的に KPI を作成して再利用できるため、一貫性と信頼性が向上します。

Tableau Nextは、基本的なアーキテクチャ構造としてAgentforceを使用して構築されており、高度な接続性、信頼性、コラボレーション機能を備えたAI搭載データ ツールを提供するTableau Nextの機能を強化します。

• BI ツール:データの準備と視覚的および意味的なメタデータの選定に重点を置き、データワーカーのセルフサービス分析の効率を高めます。
• コンテキスト エクスペリエンス:データインサイト、エクスペリエンス、透過的な AI を、組織の大部分が作業する場所 (Slack など) のコンテキストに取り込みます。
• Agentforceアーキテクチャ スタック上に構築され、高度なエージェントアーキテクチャに関する豊富なコンテキストを Tableau Next に提供します。
• セマンティックカタログ:メタデータ、系統、検索を一元管理するシステムを提供し、Tableau Next ユーザー全体で共有環境を実現します。
• 共有および生成されたメタデータ:包括的なエコシステム内でセルフサービス分析と管理コンテンツ間のシームレスなワークフローを促進します。
• アクションフレームワーク:事前にパッケージ化されたワークフロー、人間が選定したワークフロー、または生成されたワークフローを使用して、アクションへのインサイトを取得します。
• パーソナライズ済みインサイト。データ設定やロールなどを (許可されている範囲で) 学習し、高度にコンテキスト化されたパーソナライズされたデータインサイトをすぐに取得します。
• プロアクティブなインサイト。データエコシステムをインテリジェントに探索し、統計的に関心のある場所を探し、変化のドライバーと対応策を積極的に理解して、次のステップとして実行するアクションを推奨します。
• 信頼できるデータエージェント。データエージェントのドライバーとして、統合された環境を通じてアプリケーションを構築および調整できます。また、データの変更と、それがエージェントの精度と有効性に及ぼす影響を事前に評価するテストツールも提供されます。

Tableau Next は、Slack や Salesforce などのさまざまなプラットフォームや、Tableau Pulse などの新しい分析機能を通じてビジネスユーザーエクスペリエンスを強化します。これらはすべて、分析エンゲージメントを簡素化するためにエージェントエクスペリエンスからアクセスできます。主要な側面は次のとおりです。

• コラボレーション:信頼できる分析の中心となるこの機能により、さまざまな分析コンポーネント間のやりとりが促進され、ユーザーのワークフロー内で検証ツールが統合されます。
• Pulse Metrics:選定されたインサイトと自動化されたインサイトの両方を、従来のアナリストが作成したダッシュボードよりも効率的に提供します。
• AI主導のエクスペリエンス を採用して高度な分析の技術的な専門知識の必要性を減らし、確定的メタデータと管理データの信頼性を確保します。
• Multi-Player Insight Delvery:ビジネスユーザーがアナリストと協力して、システムが提供するインサイトに関するKnowledgeとTrustを得ることができます。
• 深いインテグレーション:共有メタデータとデータプラットフォーム上に構築され、さまざまなシステムとエクスペリエンスでコンポーザビリティが提供されるため、プロモーション、データフロー、および異なる人格が相互に作業を確認して完了できるようにコンポーザビリティが確保されます。

Tableau セマンティックレイヤーは、未加工データとユーザー解釈の重要な橋渡しとして機能し、データ分析、意思決定、アプリケーション開発を簡素化し、AI 駆動のコンテキストと取得を強化します。主な機能は次のとおりです。

• 統合メタデータ管理:セルフサービスメタデータと管理メタデータの両方がサポートされ、組織の一元化された情報源になるための構造化されたパスを使用してアドホック分析を促進します。
• Tableau の最適な組み合わせの機能:複数論理オブジェクトのサポート、モデルのコンポーザビリティ、共有ディメンション、複雑な地理空間階層、時間モデリングが含まれます。
• 多様なデータと分析:画像ベースの商品カテゴリを構造化された販売データと関連付けたり、半構造化された商品レビューのセンチメント分析を組み込んだりするなど、非構造化データと構造化データをリンクするのに役立ちます。
• Salesforce Platform インテグレーション:統合された情報源を確立し、アプリケーション全体で一貫したビジネスセマンティクスとシームレスな統合を促進し、さまざまなユーザーエクスペリエンスと使用事例をサポートする一貫性のあるメタデータモデルを提供します。
• エージェントインテリジェンス:セマンティックレイヤーは、エージェントがビジネスを強化するデータとメタデータだけでなく、それを定義するセマンティクス (組織に合わせたより深い説明や設定など) を理解することでインテリジェンスを得られる重要な領域の 1 つです。

Tableau Next は、シンプルなアクション、定義済みのフロー、スケジュール、API インテグレーションを特徴とした、データ主導の意思決定と信頼性の高い自動化を強化する統合ソリューションを提供します。主要なコンポーネントは次のとおりです。

• 標準化されたインテリジェントなビジネスアクション:不可欠でありながら複雑な、ビジネス内の緊急のコンテキスト固有のコミュニケーションを促進します。
• 定義済みおよび生成されたフロースケジュール:信頼できるが検証可能な静的および動的に生成されるフローを使用して、アドホックアクションとスケジュール済みアクションの両方を有効にします。
• Agentforce 駆動のデータ会話とインタラクションがサポートされるため、ユーザーはインサイトとエンゲージし、従来の UI と同様のアクションをビジネスアプリケーション内とビジネスアプリケーション外の両方で実行でき、会話によって簡素化されます。

Tableau Next では、アプリケーション開発用にノーコード、ローコード、プロコードのオプションを備えた構成可能な開発者プラットフォームが提供されます。これらはすべて Data 360 の Tableau セマンティックを使用します。主なサービス:

• パッケージ化された業種/インテリジェントアプリケーション:特定の業界ニーズに合わせて調整されたテンプレート化されたカスタマイズ可能な分析アプリケーションを提供します。
• サードパーティおよび ISV アプリケーション:分析、業種固有、カスタムの目的で動的および対話型のアプリケーションの作成をサポートします。
• 市場と交換 と開発者は、最大かつ最も信頼性の高いビジネスアプリケーション開発エコシステム内でアプリケーションをパッケージ化して配布できます。

Tableau Next は、ビジネスユーザーとデータプロフェッショナルの両方を対象に設計されており、データ理解のためのコラボレーションアプローチを促進します。技術系か非技術系かに関係なく、ビジネスユーザーからデータエキスパートまで、すべてのチームメンバーが互いのデータインサイトを確認できます。さらに、これらのインサイトは BI プラットフォーム内のブラウザータブに限定されません。

BI プラットフォームとしての Tableau Next は、次のとおりです。

• プラットフォーム間で構成可能。インサイトは、参照するプラットフォームに関係なく同じように表示されます。この一貫性は、データを視覚的に操作するときの柱となる設計原則です。
• Slack と深く統合されています。Slack とのインテグレーション開発により、今日の市場で最も直感的で没入型のコラボレーションデータエクスペリエンスの 1 つになりました。
• 任意のツールで開きます。緊密に統合されたプラットフォームで API ファーストの原則を適用することで、インテグレーションを他のコラボレーションツールやサードパーティツールにも拡張でき、全体にわたってリッチさを維持できます。

Salesforce Platform は、幅広いデジタル課題に対応するための包括的なインテグレーション機能スイートを提供しますが、多くのお客様は、さまざまなベンダーやテクノロジーを使用して時間をかけて開発されたエンタープライズアーキテクチャ内で業務を行っています。

現代の企業は、システム統合とビジネスプロセスの自動化に伴う課題に直面しており、その結果、多くの場合、データがサイロ化して非効率になっています。MuleSoft の機能を活用した Salesforce Integration Platform は、自動化プロセスの迅速な開発と機能強化を促進することで、これらの問題に対処します。シームレスなシステム接続を確保し、情報フローを強化して、さまざまなプラットフォームの意思決定をサポートすることで、人件費と自動化コストを削減します。このレイヤーは、Salesforce サービスと他のカスタムまたはサードパーティサービス間のインテグレーションを作成、管理、管理、監視するために不可欠です。

システムは API で定義され、次の役割を果たします。

• ERP、顧客および請求システム、独自のデータベースなどの重要なシステムからデータにアクセスします。
• データのやりとりと統合を促進し、データサイロを排除します。
• システムおよびプロセス API で管理されるデータとプロセスにビジネスコンテキストを追加します。

効果的なコミュニケーションのために、API は次を使用して記述されます。

• 即時同期交換のための OpenAPI 仕様 (OAS)
• 非同期のイベント駆動型コミュニケーションのための AsyncAPI
• 構造化されたモデルコンテキストインタラクションのためのモデルコンテキストプロトコル (MCP)
• エージェント間を直接インテグレーションするためのエージェント間 (A2A) プロトコル。

Salesforce Integration Layer は、任意のシステムを統合して管理する堅牢な機能を提供し、システムが Salesforce ネイティブであるか他のプロバイダーであるかに関係なく、Salesforce のデータ、AI、およびアプリケーション機能との接続を強化します。

複雑なインテグレーションには高度な変換が必要であり、ユニバーサル接続、API 管理とガバナンス、インテグレーションワークロードを構築するための統合開発環境 (IDE)、これらのインテグレーションを導入、管理、監視するためのランタイムプラットフォーム、これらのインテグレーションをエンドツーエンドで可視化するためのオブザーバビリティプラットフォームなどの堅牢なツールが必要です。

インテグレーションプロセスをさらに迅速化するために、一般的なインテグレーションパターンとニーズをエンコードするアクセラレーターと業種固有のテンプレートが用意されています。

2 つの主要なインテグレーションパターン (アウトバウンドインテグレーションとインバウンドインテグレーション) で、Salesforce と広範なエコシステム間のデータとプロセスのフローに対応します。

**外部システムへの Salesforce の接続 (送信):**このパターンには、Salesforce 内から外部システムのデータにアクセスしたり、アクションをトリガーしたりするプロセスが含まれます。

• **Secure Endpoint Management (指定ログイン情報):**指定ログイン情報では、エンドポイントと認証の詳細を保存する安全な一元的な場所が提供されます。アプリケーションとオートメーションは論理名を参照し、プラットフォームは認証ライフサイクルの複雑さを処理します。
• **宣言型インテグレーション (外部サービス):**標準 OpenAPI 仕様を提供する外部システムの場合、管理者は外部サービスを使用して API を宣言的に登録できます。次に、プラットフォームが仕様を処理し、サービスの操作をフローなどのツールのネイティブ・アクションまたはApexのネイティブ・オブジェクトとして自動的に使用できるようにします。
• 複雑なシステムインテグレーション (MuleSoft):最新のインターフェースがないシステムの場合、MuleSoft は標準の再利用可能な API レイヤーを作成します。これにより、従来の複雑さが解消され、オンプレミスのデータとプロセスが Salesforce エコシステムに取り込まれます。
• **リアルタイムデータアクセス (外部オブジェクト):**外部システムのテーブルを Salesforce データモデル内の仮想オブジェクトとして表し、レプリケーションなしで標準クエリおよび UI コンポーネントを介して外部データにアクセスできるようにします。
• **一元化された機能管理 (統合 API カタログ):**統合 API カタログは一元化されたリポジトリであり、すべての API 仕様とそれに関連付けられたメタデータ (場所やセキュリティプロトコルなど) の一元的な情報源です。これにより、データまたはビジネスロジックがどこにあっても、Salesforce エコシステム全体でそのデータを検出し、安全に接続して、強力な新しいアプリケーションや自動化に構成できます。
• **カスタムPro-Codeロジック(Apex REST):**開発者は、Apexで記述されたカスタム・ビジネス・ロジックをREST APIおよびアクションとして公開できます。その後、アクションをフローのステップまたは AI エージェントのツールとして使用できます。

**外部システムと Salesforce の接続 (受信):**このパターンにより、外部システムとアプリケーションが Salesforce Platform に接続してデータにアクセスし、ビジネスロジックをトリガーし、プロセスをオーケストレーションできます。この機能は、大規模に動作する実証済みのエンタープライズクラスの API を基盤としています。2025 年 10 月現在:

• クエリ API (SOQL) は、毎日 500 億件以上の要求を処理します。
• REST API は、外部システムからの 1 日あたり約 50 億件のコールに対応し、使用量は前年比で 30% 増加しています。
• Bulk API では、大規模データ操作用に毎日数千億件のレコードが処理されます。

この実証済みの信頼性と拡張性は、次の機能の基盤となっています。

• **統合されたAPI環境:**すべての Salesforce 機能へのアクセスが一貫したエンドポイント構造 (api.salesforce.com) で統合され、開発者が製品ごとに異なるパターンや認証フローを習得する必要がなくなります。
• **包括的な専用APIポートフォリオ:**このプラットフォームには、トランザクション操作用のREST APIとSOAP API、大規模データ処理用のBulk API、イベント駆動型アプリケーション用のPub/Sub API、特殊な製品またはカスタムApex APIなど、特定のニーズに合わせて調整された多様なAPIコレクションが用意されています。
• **エージェントによる統合の将来への対応:**MCP などの標準を使用して、顧客は Salesforce データとアクションを外部 AI エージェントの「ツール」として安全に公開し、Salesforce インスタンスをデジタルワークフォースの拡張可能なスキルセットに変換できます。

データおよびプロセスの統合で確立された受信パターンと送信パターンに加えて、エージェント時代の新しいパターンが登場しています。Salesforce Platform は包括的な MCP 戦略を実装しており、コンシューマーとしても AI を駆使したサービスプロバイダーとしても位置付けています。この双方向アプローチにより、エージェントの相互運用性が実現され、エンタープライズクラスのセキュリティとガバナンスを維持しながら、進化する AI エージェントおよびツールのエコシステムと Salesforce のデータおよび機能をシームレスに統合できます。

**MCPクライアントとしてのSalesforce:**エージェントは、外部システムと API をインテリジェントかつ動的に活用することで、MCP クライアントとして機能できます。この機能により、組織はSalesforceの境界を超えてAgentforceの範囲を拡大し、最新のAPIを使用している場合でも、MuleSoftを介してレガシー システムやRPAボットに接続する必要がある場合でも、あらゆるシステムにわたってアクションを調整できます。設定は、使い慣れた宣言型のトピックベースの設定環境で処理されるため、カスタム開発なしですばやく統合できます。パートナーが提供する MCP サーバーの検出メカニズムが簡略化され、外部機能の統合がさらに合理化されます。大規模なスタックを通じて外部接続の複雑さを抽象化することで、企業は Agentforce をより広範なテクノロジー環境と迅速に統合できます。

**MCP ServerとしてのSalesforce:**MCP Server として、プラットフォームはロジックとアセット (標準 REST API、カスタムエンドポイント、呼び出し可能なアクション、フローなど) を外部エージェント向けの検出可能な「ツール」として公開します。宣言型インターフェースを使用して、顧客と ISV は独自のカスタム MCP サーバーを作成して設定し、機能を選定して独自のビジネスプロセスに合わせて調整されたツールのコレクションを作成できます。これは MCP プロンプトにも及び、プラットフォームのプロンプトテンプレート機能との自然な相乗効果を生み出し、組織はプロンプトエンジニアリングへの投資を外部 AI システムから利用できるようになります。

この機能は、多層セキュリティモデルによって管理されます。

• **アプリケーション制御:**外部クライアントアプリケーション構造により、管理者は Salesforce 組織にアクセスできる外部エージェントアプリケーションを堅牢に制御できます。
• **範囲設定済み権限：**認証は、詳細な OAuth 範囲設定によって強化され、認証済みエージェントが実行できるアクションの正確な追跡と適用が可能になります。
• **コアプラットフォーム認証:**これらの新しいコントロールは、レコードアクセス制御、エンティティおよび項目レベルの権限、プロファイルおよび権限セットで定義されたその他の権限など、Salesforce の堅牢な認証モデルに基づいて構築されています。

ISV とパートナーは MCP サーバー設定をパッケージ化して配布できるため、Salesforce エコシステム全体で AI 対応インテグレーションを迅速にリリースできます。

ユニバーサル接続に対するSalesforceの最新のアプローチは、_解釈接続_です。解釈接続は、プログラミングなしであらゆる使用事例のあらゆるプラットフォーム(MuleSoft、Flow、Data 360)で実行できるコネクタを開発するためのメタデータ中心のアプローチです。メタデータモデルには、要求を認証するためのリモートサービスへの接続方法、返されるデータのモデル化方法、クエリの作成方法、結果のページ処理方法、プロセスを自動化するためのイベント (トリガー) の受信方法が含まれます。

HTTP ベースの API を使用していないシステムの場合、Salesforce では数百の事前作成済みコネクタとカスタムコネクタを作成するための完全な SDK が提供されています。API アクセス権のないシステムの場合、Salesforce では、エージェントを使用して、通常は人間が実行する反復的なルールベースのタスクを自動化するロボットプロセス自動化 (RPA) を提供しています。これらのタスクには、データ入力、トランザクション処理、簡単なカスタマーサービスクエリへの応答などがあります。Salesforce では、ドキュメントから情報を抽出するために、AI を活用して請求書、契約、フォームなどの各種ドキュメントからデータを自動的に抽出、分類、処理するインテリジェントドキュメント処理 (IDP) を提供しています。情報が存在していても、Salesforce では自動的に情報を取得および操作できます。

AI の最近の進歩により、Salesforce は組織でエージェント機能をすばやく有効にするためのビルディングブロックを提供します。

• モデルコンテキストプロトコル (MCP) コネクタを使用すると、組織は API を MCP ツールとして迅速に公開し、エージェントが API とリソースを容易に検出して利用できます。
• エージェント間コネクタを使用すると、組織はエージェントに A2A プロトコルのサポートを提供することでエージェント間の通信を標準化できます。各エージェント (ドメインの機能エキスパート) は、顧客のクエリを検出して、ドメインに最も適したエージェントに委任できます。
• 推測コネクタでは、LLMコール、ベクトル埋め込みと検索、RAG 取得、MCP ツールのサポートにより、エージェントをゼロから構築するためのビルディングブロックが提供されます。

Anypoint API Manager を介して提供される MuleSoft の API 管理は、リリース環境全体で API とマイクロサービスを設計、保護、管理、監視、拡張するための包括的なプラットフォームを提供します。組織は、プラットフォームに関係なく、一貫したエンタープライズクラスの制御とインサイトを 1 か所から管理でき、リリースからバージョン管理まで一元管理できます。主な機能は次のとおりです。

• Anypoint Flex Gateway は、API を管理および保護するアプリケーション層 API ゲートウェイで、レート制限、キャッシュ、認証、認可、脅威保護、監視、ロギングのポリシーを HTTP/S レベルで適用します。マイクロサービスベースの分散環境向けに設計された軽量でハイパフォーマンスな Envoy ベースのゲートウェイで、DevOps および CI/CD ワークフローとシームレスに統合できるように構築され、受信ポリシーと送信ポリシーの両方をサポートしながら、あらゆる環境でエンタープライズクラスのセキュリティと管理性を提供します。
• APIアラートを使用すると、組織はAPIの特定のしきい値や条件を定義および監視して、異常な動作や望ましくない動作を検出できます。たとえば、応答時間が制限を超えた場合 (60 秒など)、時間枠内の要求数が多すぎた場合、特定の HTTP 応答コードが返された場合、ポリシー違反が発生した場合などにアラートが表示されます。
• API Analyticsでは、APIの使用方法とパフォーマンスを可視化できます。Analytics ダッシュボードを使用すると、組織は概要レベルの総計値の追跡と表示、グラフへのドリルダウン、ダッシュボードとレポートの作成とカスタマイズを行い、利用状況のトレンド、ポリシー違反、応答時間、要求/応答コードなどを把握できます。

MuleSoft Anypoint Code Builder (ACB) は API およびインテグレーション開発用に設計された次世代 IDE で、VS Code をバックエンドとする最新の統合環境を特徴としています。

• **統合開発環境:**API およびインテグレーション開発プロセス全体を 1 つのツールに統合し、AsyncAPI、OAS、RAML API、ガバナンスルールセット、ローコードフローキャンバス、事前作成済みコネクタ、統合されたテストおよびリリースオプションをサポートします。さらに、ACB では、インテリジェントなコンテキストの提案により、デバッグ、トラブルシューティング、継続的なメンテナンスがサポートされます。
• **エージェント開発経験:**アプリケーション開発ライフサイクル全体でエージェント環境を提供します。コアとなるのは、エージェントによるインテグレーション開発を可能にする MuleSoft MCP Server です。MuleSoft MCP Server には、自然言語からの API 仕様とインテグレーションの生成、データ変換の作成、MuleSoft Exchange でのアセットの管理、アプリケーションと API ポリシーの管理を行うための強力なツールが用意されています。MuleSoft MCP Server ツールは、カーソルや Windsurf など、VS Code ベースの AI コードエディターでのユーザーの API 仕様とインテグレーション開発を促進します。
• **AIインテグレーション:**MuleSoft は、MuleSoft Topic Center を利用したエージェント機能によってインテグレーション開発を強化しています。MuleSoft Topic Center は、エンタープライズシステムアクセスのために API コールを Agentforce アクションに変換します。Agentforce コネクタは、自然言語の自動化をインテグレーションに組み込みます。推測コネクタは外部 LLM プロバイダーを安全に統合し、MuleSoft アプリケーションで AI 駆動のロジックを可能にします。組織はこれらの機能を組み合わせて、インテリジェントな適応型インテグレーションを構築できます。

MuleSoft のランタイムプラットフォームには、MuleSoft アプリケーション、API、インテグレーションをさまざまな環境で実行するための柔軟なリリースオプションが用意されています。Anypoint Platform を使用して一貫した管理とガバナンスを維持しながら、運用、コンプライアンス、拡張性のニーズに最適なランタイムモデルを選択できます。この柔軟性により、アプリケーションはデータソースの近くで実行でき、地域の規制に準拠し、需要に基づいてシームレスに拡張できます。

主なホスティングオプションは次のとおりです。

• **クラウド:**インフラストラクチャ管理のオーバーヘッドを排除する MuleSoft の完全に管理されたマルチテナントインテグレーション Platform-as-a-Service (iPaaS)。CloudHub 2.0 は、柔軟な拡張性、高可用性、ダウンタイムゼロの導入/アップグレードを提供し、オブザーバビリティのニーズとコンプライアンス認定が組み込まれています。MuleSoft がランタイムインフラストラクチャを管理している間、開発者は API とインテグレーションの構築に集中でき、エンタープライズクラスのセキュリティ、信頼性、高可用性が確保されます。
• **ハイブリッド:**より詳細に制御するためにアプリケーションをセルフホストする必要がある組織向けに、MuleSoft は Runtime Fabric を提供しています。これは、Kubernetes または仮想マシン全体で MuleSoft ランタイムのリリースとオーケストレーションを自動化するコンテナサービスです。水平拡張、ダウンタイムゼロの導入、組み込みのセキュリティ制御、シンプルなクラスター管理がサポートされています。
• **Private Cloud Edition(PCE):**MuleSoft の Private Cloud Edition では、Anypoint Platform (コントロールプレーンとランタイムプレーンを含む) の完全に自己管理されたオンプレミスバージョンが提供されるため、組織は厳しい規制、データレジデンシー、セキュリティ要件を満たすことができます。大企業は Anypoint Platform の統合インテグレーションと API 管理機能を活用しながら、インフラストラクチャを完全に制御できます。

MuleSoft は、あらゆるリリースモデルの API、インテグレーション、アプリケーションをエンドツーエンドで可視化する包括的なオブザーバビリティソリューションを提供します。オブザーバビリティ機能は、ワークロードの実行場所に関係なく一貫しており、環境の統合ビューが提供されます。MuleSoft では、リアルタイムのテレメトリデータと履歴テレメトリデータの両方を取得することで、アプリケーションネットワーク全体で本番の問題をより迅速に検出、分析、解決できます。オブザーバビリティデータは Anypoint Platform 内でネイティブに表示したり、OpenTelemetry を介して顧客が希望する APM にエクスポートしたりできるため、既存の監視エコシステムとシームレスに統合できます。これにより、組織はインフラストラクチャの耐障害性を積極的に強化し、ミッションクリティカルなアプリケーションの信頼性を向上させることができます。

MuleSoft は、2 つの主要なサービスを通じてオブザーバビリティを提供します。

• Anypoint Monitoring は、Anypoint Platform に組み込まれた現在の市場内監視ソリューションです。アプリケーションの健全性を監視するための標準でカスタマイズ可能なダッシュボード、ログ管理の高度なログ検索、定義済みのしきい値や異常が発生したときにチームに通知するアラート機能が提供されます。
• Integration Intelligenceは、MuleSoft向けの次世代のAIファーストのオブザーバビリティ プラットフォームであり、Salesforce Platformでネイティブに再構築および構築されています。この製品では、テレメトリデータの統合データレイヤーとして Data 360、インテリジェントでアクション可能なインサイトを実現する信頼済みセマンティックレイヤーとして Tableau Semantics、AI 支援のトラブルシューティングを実現する Tableau Concierge、複数の豊富なデータを 1 つの一貫性のあるビューにまとめる対話型のビジュアルインターフェースを提供する Tableau Next ダッシュボードを使用します。Tableau Next では、オブザーバビリティ機能が付属するセマンティックデータモデル上にカスタムダッシュボードを作成することもできます。

また、このスタックにより、エージェント中心の追跡が強化され、顧客は非確定的なエンドツーエンドのエージェント呼び出しパスを完全に透過的に操作できます。これにより、エージェントが各中間ステップで作業している様子を観察できるため、ユーザーは障害の根本原因をすばやく特定し、パフォーマンスのボトルネックを特定できます。

Salesforce エコシステムは、このプラットフォームの機能を示しています。システムインテグレーター (SI) とコンサルティングパートナーは、複雑な Salesforce ソリューションを開発、設定、最適化することで顧客をサポートします。独立系ソフトウェアベンダー (ISV) は、革新的なアプリケーションとソリューションをプラットフォーム上に構築し、それを顧客が Salesforce 組織にインストールできるようにします。これらの ISV アプリケーションは AppExchange で入手できます。AppExchange は 2006 年にリリースされた Salesforce のアプリケーションストアで、2025 年 10 月現在で 10,000 を超えるアプリケーションがインストールされています。

顧客が広大なマーケットプレイスをナビゲートし、関連するアプリケーションを発見できるように、2025 年に Data 360 を活用するために AppExchange 検索環境が再構築されました。Salesforce Data 360 のベクトル検索機能は、従来のキーワードマッチングと連携して機能し、自然言語を介してユーザーのインテントを理解することで、よりセマンティックに関連性の高い結果を提供します。最終的なビジョンは、この基盤をAgentforceプラットフォームと統合して進化させることです。これにより、完全にエージェント型の「何でも尋ねられる」インターフェイスが可能になり、顧客はビジネスの課題について対話形式で説明して、高度にパーソナライズされたソリューションの推奨事項を受け取ることができます。

AppExchange は、コードアナライザ、セキュリティスキャナー、リファレンス実装ガイドを含む厳格なレビュープロセスを通じて、Salesforce との緊密な連携により高品質のソリューションを実現します。また、このプラットフォームは、ISV にアプリケーションライセンスと収益化をカスタマイズするためのライセンス管理ツールを提供し、ユーザーベースや使用量ベースのオプションを含むさまざまな価格設定モデルをサポートします。

「メタデータ駆動型プラットフォーム」の原則により、ISV は Salesforce のネイティブアプリケーションとメタデータを拡張し、データモデル、ビジネスロジック、ユーザーインターフェースの開発を容易にすることができます。Salesforce Platformは、業界固有のアプリケーションから、Lightning Web Components for UIやApex Code for Business Logicなどのテクノロジーを利用する高度にカスタマイズされたブランド設定されたアプリケーションまで、幅広いソリューションをサポートしています。

これらのアプリケーションをさまざまな Salesforce 組織に配布するには、「パッケージ化」の概念が不可欠です。パッケージ化では、さまざまな環境でメタデータ管理を行うために設計された基盤技術を使用して、Salesforce のユーザーがインストールできるアーティファクトにメタデータをシリアライズします。パッケージ化のユニークな点は、開発者が知らない環境にインストールできることです。

制御と安全性を強化するために、パッケージ内の「管理性」機能を使用すると、ISV はアプリケーションの一部を安全にアップグレードできます。これは、他の部品を他の部品に依存できないためです。また、顧客が他の部品を所有および管理できるようにするためです。たとえば、ISV はカスタム設定などの特定のメタデータを「管理」に設定して、顧客が非表示および編集できないようにできるため、顧客の環境の中断を回避できます。管理パッケージには次の管理制御が含まれますが、未管理パッケージではリリース済みメタデータは顧客が作成したものとして処理され、リリース後にアップグレードすることはできません。

AppExchangeとSalesforce Platformの導入以来、作成およびインストールされるパッケージの数と複雑さは顕著に増加しています。こうした要求に対応するため、2020 年に第二世代パッケージアーキテクチャが導入されました。この新しいアーキテクチャにより、管理パッケージのモジュール性が向上し、バージョン管理の柔軟性が向上し、名前空間の共有が可能になり、宣言型の連動関係がサポートされます。特に、ソフトウェア開発ライフサイクルが向上しています。また、パッケージリリースアーキテクチャには、変更されたメタデータの判断や差分のみのリリースなど、効率性と拡張性を高めるためにいくつかの重要な機能強化も行われました。

新しい製品と機能を開発する上で重要な基準は、パッケージとの互換性と ISV の使用準備です。このプラットフォームでは、パートナーが機能を迅速に利用できることが強調されており、Salesforce エコシステムは Salesforce Platform の革新的な可能性を、Salesforce の標準製品を超えて効果的に活用できます。ただし、これは、Salesforce 内部開発者が使用できるこのドキュメントに記載されているすべての機能を ISV 開発者も利用できるようにするための継続的な投資の領域です。

さらに、Heroku マーケットプレイスと Slack マーケットプレイスでは、Salesforce アプリケーションの機能を強化できる幅広いサードパーティインテグレーションとアドオンが提供されています。Heroku Marketplace では、アプリケーション機能の追加や、開発者によるアプリケーションの構築、リリース、管理方法の改善を行うためのツールとサービスが提供されます。Slack Marketplace には、ワークフローを合理化し、Salesforce 環境内のコラボレーションを改善できるインテグレーションが用意されています。

Salesforce のコアバリューである Customer Success の精神に基づき、Salesforce Platform のすべてのアプリケーションとサービスで「Customer Zero」として機能し、可能な限り顧客向け製品を社内で活用します。これには大きな利点があります。

• 厳格な製品テスト の従業員は、毎日この製品スイートを使用することで、プラットフォームを実際の課題にさらし、製品品質を向上させ、改善すべき領域を特定します。
• 調整済み製品:社内使用からのフィードバックをすぐに受け取ることで、機能や使いやすさを迅速に改善し、バグをすばやく特定して解決できます。その結果、リリース時に顧客のニーズにより適した製品が提供されます。
• 業界に関する深い専門知識:さまざまな機能の内部使用により、Salesforce は、特にハイテクセクターの特定の製品や業界の課題に関する貴重なインサイトを得ることができます。
• 顧客の共感の向上:プラットフォームを直接操作することで、従業員は顧客の課題をより深く理解して解決できます。
• マーケティングおよびセールスインサイト:毎日の商品使用状況により、営業戦略やマーケティング戦略が把握され、顧客のニーズに合わせてプラットフォームをカスタマイズできます。
• より強力なゴー トゥ マーケット戦略:内部実装が成功すると、Salesforce はこのスイートを実証済みソリューションとして自信を持ってマーケティングできます。

さらに、本番向けのすべてのソフトウェア更新は、段階的リリースプロセスの一環として、最初に専用の「Salesforce on Salesforce」Hyperforce インスタンスにリリースされます。2020年8月以降、このインスタンスはエンジニアリング チーム向けのSalesforceの組織であるGUSと、SalesforceのCRM運用を正常にホストしており、Hyperforceの堅牢性とあらゆる顧客への対応力を実証しています。この戦略により、内部チームは本番を外部顧客にリリースする前に問題をテストして明らかにできます。

Salesforce Technology組織は、SDLC全体の生産性と品質を向上させるため、内部プラットフォームとしてAgentforceを完全に採用しました。これにより、バグを早期に検出して軽減することで、顧客に提供するコードの品質を向上させるだけでなく、社内から直接フィードバックを受けてエージェントエクスペリエンスをすばやく反復できるようになりました。

1999 年の創業以来、Salesforce は複数のテクノロジー変革を経験してきました。ただし、Salesforce Platform を使用した変革は、その規模と変更の実装ペースの早さから特に重要でした。この変革では、統合プラットフォームを実現するために、すべての主要なアーキテクチャコンポーネントを同時に進化させる必要がありました。この変革を反復的に行い、関係者や関係者への影響を最小限に抑えるために、Salesforce Technology 組織もエンジニアリングと商品配送の方法を進化させる必要がありました。

Salesforce Technology の組織は、14 か国の 20 か所以上の拠点に 2500 を超えるチームで構成される大規模で多様なチームです。このグループは大規模に活動し、毎週 200 件以上の製品リリースと 25 万件のシステム変更を実施しています。テクノロジーグループは次の 5 つのコアバリューに基づいて、より広範な企業精神に従って活動しています。Trust、顧客の成功、イノベーション、平等、持続可能性。これらの値は、グループの戦略を形成し、実行を導き、日々の意思決定に影響を与えるために不可欠なものです。

Salesforce Engineering 360 フレームワークは、当社のコアバリューに従って、エンジニアリングチームがアクション指向のダッシュボードと業務に関する包括的なインサイトを提供し、組織内の標準とベストプラクティスに対する明確な期待を設定します。この総合的なビューには、可用性、セキュリティ、コンプライアンス、品質、アクセシビリティ、Developer Productivity、俊敏な製品開発、コスト パフォーマンスなど、さまざまな重要な領域が含まれます。これらのインサイトを提供するために、このフレームワークでは、セキュリティシステム、本番稼働状態ログ、コードリポジトリ、開発環境、CI/CD、リリース/作業計画および追跡システムなど、数百の内部エンジニアリングシステムからの数十億件のレコードが処理されます。これらはすべて、Agentforce、Data 360、Tableau、Slack の最新イノベーションを利用して Salesforce Platform 上に構築されています。

このデータとその他のデータに基づいて、Salesforce Technology 組織は AI とエージェントテクノロジーを活用して生産性を高めています。社内の AI ツールの 1 日あたりの有効ユーザー数は 10,000 人を超え、社内の AgentExchange プログラムの一環として 100 人を超える AI エージェントを構築して、組織全体の生産性向上を促進しています。

Trustという最上位の価値のおかげで、サービスの所有権はエンジニアリング文化に深く根付いています。各サービスおよび製品は、対応可能状況に関連するサービスレベル目標 (SLO) を満たすだけでなく、インシデント管理総計値 (TTD) や復元時間 (TTR) を超えるように設計されています。変更管理、リリース準備、問題管理へのアプローチは、高い標準に準拠しています。セキュリティは、セキュアな開発ライフサイクルのすべてのフェーズに統合されており、デフォルトでセキュアな原則に準拠しています。品質とパフォーマンスは、CI/CD パイプライン内の単体テスト、機能テスト、インテグレーションテスト、負荷/スケールテストなど、数百万の自動化テストを含むアジャイルテスト手法によって優先されます。

アーキテクチャ的には、活用と効率を高めて品質を向上させるための共有機能の開発に焦点を当てています。たとえば、Hyperforce内でコンピューティングやデータ管理などの多様なニーズを満たすマネージド サービスを開発することで、製品チームは製品のイノベーションに集中できるようになり、中央チームはセキュリティ、可用性、コスト パフォーマンスの点でこれらのサービスを強化できます。

当社の業務は俊敏であり、顧客へのイノベーションの提供を促進します。3000 を超える各チームは、Scrum または Kanban を使用してアジャイルフレームワークを実装する方法を自律的に決定できます。組織全体の製品開発計画は、戦略的な方向性を示す 3 年間の長期計画、その後の年間実行計画、さらに 4 か月の製品リリース計画に分割された隔週のスプリント計画など、さまざまなタイムラインで構成されています。製品、機能、バグ修正は、年 3 回のメジャーリリース、隔週リリース、日次リリースなど、複数のリリース車両でリリースされ、さまざまなお客様のニーズに対応します。

生産性は、規模を考えると非常に重要です。SPACE フレームワークを使用して、Engineering 360 システムによって提供される包括的な総計値セットによってサポートされる効率的な生産性を測定します。また、エージェントエクスペリエンスと AI、ワークフロー、ビルドツール、開発設定、安全なリリース、セキュリティサービスへの投資により、開発ライフサイクルを合理化するために、内部開発者向けのツールとエクスペリエンスの改善にも注力しています。

結論として、Salesforce Platform は過去 5 年間で驚くべき変革を遂げ、先駆的なマルチテナントクラウドプラットフォームから、選択した地域の一連のアプリケーションとサービスを強化する、信頼できる統合エージェント型データ活用型プラットフォームへと進化しました。この進化は、パブリッククラウドプロバイダーの台頭、規制要件の増加、生成 AI と機械学習の進歩などの新たな課題に対処する必要性によって促進されました。

Hyperforce、Data 360、Agentforceの導入により、プラットフォームの機能が大幅に強化され、Trustと信頼性を維持しながら、イノベーションの最前線を維持し続けています。お客様の大多数がこの新しいプラットフォームに移行できたことは、エンジニアの創意工夫と献身の表れです。

市場の需要の変化に合わせて革新を続ける Salesforce Platform は、次世代のアプリケーションと顧客の使用事例をサポートする体制が整っており、顧客の成功と優れた技術へのコミットメントを再確認しています。