投稿者:Mitsuhiro Okamoto | 投稿日:2016年10月06日(木) 10:39

Dreamforceも二日目となり、一つの目玉であるMarc Benioffによる基調講演が行われました。
このセッションについては動画が配信されており(予定)、様々なお客様の先進的な利用方法や社会貢献に関してなど、盛りだくさんの内容となっています。ぜひご覧ください。


"Be A Customer Trailblazer" With Marc Benioff & Special Guests
https://www.salesforce.com/video/282856/



Marcの基調講演はどちらかというとユーザというか万人にとって重要なトピックを優先して語られるので、みなさん期待のSalesforce DXなど、開発者系の話はあまり言及されませんでした。
それらに関しては明日のDeveloper Keynoteでより詳細が紹介されることでしょう。

そこで今回は、改めてSalesforce Einsteinを簡単に整理してご紹介したいと思います。



Salesforce Einsteinとは

Einstein


こちらはEinsteinを俯瞰する概念図です。 この図・・・というか絵を見て分かる通り、純粋にEinsteinというのが指すのは、機械学習や深層学習(Deep Learning)、音声認識などの様々な人工知能系機能を合わせた部分となります。App Cloud(今はLightningというワードがその位置付けっぽいですが・・・)がForce.comやHerokuを含めた開発プラットフォーム全体の呼称だったように、EinsteinはAI関連機能全体を指す呼称だと思って頂ければ良いです。

そして例えばリードのスコアリングだったり、商談のInsightなどは 「SalesCloud Einstein」 という名前でEinsteinの機能をアプリに組み込んだものであり、何もしなくてもすぐに利用できるものとして提供、という構成になります。
ちょうどSalesforce CRMとForce.comの関係に近いですね。
ユーザや開発者は、SaaSとしてのアプリを経由してあらかじめ利用用途に合わせて最適化されたEinsteinを利用するか、MetaMindのように自身でAPIを利用してモデルのトレーニングから行わせるかを選択することができます。

Salesforce Einsteinは、まるでユーザ専任のデータサイエンティストがいるかのように自動的にモデルを最適化して行ってくれると銘打っていますが、これは「Sales Cloud Einstein」のような、より高度にアプリと融合した部分についてを指していて、今後色々と進化していくと思います。例えばCRMは基本的に 「コンバート = 正解」 「商談成立 = 正解」というような分かりやすいデータを持つため、元来CRMとして蓄積していたデータが、教師あり学習用のコーパスとしてそのまま成立しえるので、クラウド側で最適化を行い易いといったメリットもありそうです。

今回リリースで発表された内容はほんの一部分ですが、今後アプリケーションとしても、プラットフォームとしても様々なサービスや機能が拡充されていく予定です。

ぜひEinsteinに触れて、AIの民主化を実感して頂くとともに、Einsteinの今後の進化を楽しみにしていてください。