投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズは、単なる対話から具体的な業務を遂行する「自律型エージェント」へと移行しつつあります。Salesforceが新たに打ち出したデータコンテキストエンジンの強化は、AIが企業の個別データに基づき、正確かつ安全にタスクを実行するための重要なマイルストーンです。本稿では、この技術トレンドを解説しつつ、日本企業が直面するデータ環境の課題と対策について考察します。
「ただ答える」から「文脈を理解して動く」へ
大規模言語モデル（LLM）の登場以降、多くの企業がチャットボットや社内検索システムの導入を進めてきました。しかし、実務の現場では「AIが自社の固有事情を知らない」「回答が一般的すぎて役に立たない」といった課題が依然として残っています。今回Salesforceが発表した「Unified Data Context Engine（統合データコンテキストエンジン）」に関する動向は、こうした課題に対する一つの解を示唆しています。
記事の事例にある「AIエージェントが顧客のプロフィールや過去の注文履歴を正確に理解し、返金リクエストを処理する」というシナリオは、AI活用の次なるフェーズを象徴しています。これまでのAIは主にテキストの生成を担っていましたが、これからのAI（AIエージェント）は、文脈（コンテキスト）を深く理解した上で、CRM（顧客関係管理）システム内のデータを操作し、具体的なアクションを完遂することが求められます。
RAGとグラウンディングの高度化
この動きを技術的な視点で見ると、「グラウンディング（Grounding）」の高度化と言えます。グラウンディングとは、AIの回答を事実や特定のデータソースに基づかせる技術のことです。一般的にはRAG（検索拡張生成）と呼ばれる手法が使われますが、単にドキュメントを検索するだけでなく、構造化データ（顧客マスタやトランザクション履歴）と非構造化データ（メールや通話ログ）を統合し、AIが「今、誰の、どの案件について話しているか」というコンテキストをリアルタイムに維持し続ける能力が重要になります。
データが分断された状態では、AIは「返金規定」を一般論として語ることはできても、「この顧客はロイヤルカスタマーであり、過去の履歴から即時返金対象である」という判断を下すことはできません。Salesforceの取り組みは、AIモデル自体の性能向上よりも、AIに渡す「データの文脈」をいかにリッチにするかという競争へシフトしていることを示しています。
日本企業における「データのサイロ化」という壁
このトレンドを日本企業に当てはめた場合、最大の障壁となるのが「データのサイロ化」です。日本の多くの組織では、部署ごとに異なるツールが導入されていたり、オンプレミスのレガシーシステムと最新のSaaSが混在していたりするため、顧客データが一元管理されていないケースが散見されます。
AIエージェントに自律的な判断をさせるためには、AIが参照するデータが正確かつ最新でなければなりません。もしデータが古かったり、システム間で矛盾があったりすれば、AIは誤った判断（ハルシネーション）を行い、顧客満足度を損なうだけでなく、コンプライアンス違反のリスクさえ生じます。日本独自の商習慣である「きめ細やかな対応」をAIで再現しようとするならば、モデルの選定以上に、データ基盤の整備（DataOps）が先決となります。
ガバナンスと精度の両立
また、AIに深いコンテキストを与えることは、セキュリティとプライバシーのリスク管理とも表裏一体です。全てのAIが全ての顧客データにアクセスできる状態は危険です。日本では個人情報保護法の改正や、企業ごとの厳格な情報管理規定が存在します。
「誰が（どのAIエージェントが）」「どのデータを見てよいか」というアクセス権限の管理を、AIの推論プロセスに組み込む必要があります。コンテキストを統合しつつ、閲覧権限を厳密に制御するガバナンス機能は、実務導入における必須要件となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSalesforceの事例やグローバルな動向を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点に留意してプロジェクトを進めるべきです。
- データ統合をAI戦略の前提にする：AIツールの導入を急ぐ前に、社内の顧客データやナレッジがAIから参照可能な形で統合・整備されているかを見直してください。データの質が、AIエージェントの質を決定づけます。
- 「人間参加型（Human-in-the-loop）」からのスタート：いきなりAIに返金処理などの重要判断を完結させるのではなく、AIが文脈に基づいて提案を作成し、最終確認を人間が行うプロセスから開始することで、リスクを低減しつつ現場の信頼を醸成できます。
- 特定業務への特化：汎用的なAIを目指すのではなく、「返品対応」「予約変更」など、コンテキストが明確でデータが揃いやすい業務からAIエージェントを適用し、成功体験を積み上げることが重要です。