ストラ株式会社 / Strh,Inc.

マーケティング戦略策定から実行支援、SalesforceをはじめCRM・MAの構築活用に強いマーケティング・テクノロジー支援会社です。マーケティング・Salesforceに関する情報を発信していきます！

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【📢Strhのカルチャーデックを公開しました！】
どんな人たちが働いていて、どんなことを大切にしていて、なぜこの仕事に本気なのか。そんな私たちの素顔を詰め込んでいます。

まだまだ小さなチームですが、仕組みを変えて世の中をもっと良く面白くしたいというまっすぐな想いだけはどこにも負けません🔥

そんなStrhの"今"を、カルチャーデックという形でまとめました。

興味を持ってくれた方は、ぜひのぞいてみてください！🚀
https://t.co/nVHX4GMdJU

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【AI選びが、スマホ選びと同じくらい当たり前になるかもしれない📱🤖】
今週のAIニュースで特に印象的だったのは、AppleがClaude・Gemini・ChatGPTを切り替えられる「Extensions」を発表したことです。

これまでAIは、
・ChatGPTを使う
・Claudeを使う
・Geminiを使う
というように、サービスごとに使い分けるのが一般的でした。

しかし今後は、「どのAIを使うか」をOSレベルで選択する時代になるかもしれません。

Appleがこの方向へ進むことで、AIは特別なツールではなく、ブラウザや検索エンジンのような“当たり前の選択肢”になっていきそうです。

企業側も「AIを導入するか」ではなく、「どのAIを、どの業務で使うか」を考えるフェーズに入ってきています。

AI市場はモデル性能の競争から、ユーザー体験や利用シーンの競争へ移り始めているのかもしれません。

#AI #生成AI #ChatGPT #Claude #Gemini #Apple #AI活用 #DX

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【AIに触り続けている人との差は、休日の積み重ねで広がる🤖】
今週のAIニュースを見ていて、AIが“業務を支援するツール”から“企業戦略そのものを左右する基盤”になってきていると感じました。

・Anthropicが9,650億ドル評価でIPOを申請
・AppleがClaude・Gemini・ChatGPTを切り替えられる「Extensions」を発表
・OpenAIがGPT-5.5をリリース
・Anthropicは22万基超のGPUを確保し計算資源競争を加速
・主要AI企業CEOらがAI安全規制で共同提言

特に印象的だったのは、AIの競争領域がモデル性能だけでなく、OS・デバイス・インフラ・規制へと広がっている点です。
AppleがOSレベルで複数のAIモデルを選択可能にしたことで、今後は「どのAIを使うか」が一般ユーザーにも身近な選択肢になっていくかもしれません。

またGPT-5.5やClaude Codeの進化を見ると、開発現場ではAIエージェントを前提とした働き方への移行が現実味を帯びてきています。
今後は“AIを使える人”よりも、“AIを前提に業務や組織を設計できる人”の価値がさらに高まっていくのかもしれません。
AI時代は“才能”よりも“接触頻度”が重要になっていく気がしています。

#AI #生成AI #ChatGPT #Claude #Gemini #AI活用 #DX #業務効率化

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本記事では、SalesforceとSlackの連携方法や活用メリットについて解説していきますので、ぜひご覧ください。👇
https://t.co/TUNQd8xtfP

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【Salesforceの確認漏れ、Slack連携で減らせるかもしれません】
Salesforceを開かないと、
レコードの更新や担当変更に気づけない。
そんな状態になっていませんか？

営業やカスタマーサクセスでは、
通知の見落としが対応遅れにつながることもあります。

SalesforceとSlackを連携すると、
✅ レコードの更新通知をSlackで受け取れる
✅ 商談・リード・ケースをSlack上で共有できる
✅ SlackからSalesforceに情報を連携できる

など、日々の確認漏れを減らしやすくなります。

特に重要顧客の問い合わせや大型商談の更新などは、
チームがすぐ気づける状態にしておくことが大切です。

Salesforceを見に行く運用から、
Slackに「届く」運用へ。

小さな連携でも、チームの対応スピードは大きく変わります。

少しでも参考になったら、いいねと保存で忘れないようにしておきましょう👍

#StrhKnowledge #Salesforce #Slack連携 #業務効率化 #営業DX #カスタマーサクセス #CRM #SFA

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本記事では、Salesforce Data Cloudの基本知識や主要機能、導入メリットを解説していきますので、ぜひご覧ください。👇
https://t.co/fS2mWH0D9e

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【AI活用が進まない原因は、顧客データの分断かもしれません🤔】
生成AIやCRM分析を活用したい。
そう考えていても、
顧客データが部門ごとにバラバラなままだと、思うように進みません。

営業、マーケティング、カスタマーサポート。
それぞれに顧客情報があるのに、つながっていない。

この状態では、
「誰に・何を・いつ届けるべきか」を正しく判断しにくくなります。

そこで注目されているのが、Salesforce Data Cloudです。

Data Cloudでは、複数のデータソースから顧客データを取り込み、整理・統合し、分析やAI活用につなげやすい状態をつくることができます。
📌 データストリームで各種データを取り込む
📌 DLO・DMOでデータを整理する
📌 ID解決で顧客像を統合する
📌 計算済みインサイトで分析に活用する

データがバラバラは、多くの企業に共通する課題です。

AI活用の第一歩は、
顧客データをつなげることから始まるかもしれません。

少しでも参考になったら、いいねと保存で忘れないようにしておきましょう👍

#StrhKnowledge #Salesforce #DataCloud #生成AI #AI活用 #CRM #顧客データ #データ活用

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【Agentforce World Tour Tokyo (AWTT) に参加しました🏃‍♀️】
昨日AWTTに参加してきました！
様々なブースで直接お話を伺うことができ、大変勉強になりました✨
#Salesforce #Agentforce #AWTT #Agentforcetour

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本記事では、Agentforceのデータライブラリの仕組み・設定方法・活用例などを実務目線で解説していきますので、ぜひご覧ください。👇
https://t.co/BbIT0jAwfP

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【AIの回答がブレる原因、実は「データ」にあります🤖】
「AIに聞けば、すぐ正しい答えが返ってくる」

そう思われがちですが、
実際の業務活用では少し違います。

同じ質問でも回答がブレる原因は、
AIそのものではなく、参照しているデータにあることも少なくありません。
📌 用語が統一されていない
📌 古い資料と新しい資料が混在している
📌 情報の粒度や見出しが整理されていない
📌 権限によって参照範囲が変わる

生成AI活用が広がる今、
重要になっているのは「AIを入れること」だけではなく、
AIが正しく答えられる状態をつくること。

回答精度を上げる第一歩は、
プロンプト改善よりも“データ整備”かもしれません。

少しでも参考になったら、いいねと保存で忘れないようにしておきましょう👍

#StrhKnowledge #Salesforce #生成AI #AI活用 #データ整備 #ナレッジ管理 #DX推進

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本記事では、Agentforce Employee Agentの社内のよくある問い合わせを自動化するメリットから設定手順まで解説していきますので、ぜひご覧ください。👇
https://t.co/y6flpcD3CH

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【社内問い合わせが、特定の人や部門に集中していませんか？🤔】
人事・総務・情報システム部門では、
「この申請はどこから？」
「社内ルールはどこに書いてある？」
「パスワードを忘れた場合は？」
といった定型的な問い合わせが日々発生します。

1件あたりは数分でも、毎日積み重なると大きな工数になります。
さらに、回答できる人が限られていると、対応の属人化や業務の遅延にもつながります。

そこで注目されているのが、Salesforceの「Agentforce Employee Agent」です。

Employee Agentを活用すると、社内FAQやナレッジと連携し、従業員からの定型的な問い合わせに自動で対応できます。
✅ 社内業務にかかる工数を削減し、作業時間を減らせる
✅ 低コストで社内にエージェントを導入できる
✅ 社内ナレッジを業務に再利用できる状態を作れる
AIエージェントを導入することで、従業員は必要な情報にすぐアクセスでき、対応部門はより重要な業務に集中しやすくなります。

社内問い合わせ対応の効率化は、Agentforce Employee Agentから始められます💡

少しでも参考になったら、いいねと保存で忘れないようにしておきましょう👍

#StrhKnowledge #Agentforce #EmployeeAgent #Salesforce #生成AI #AIエージェント

[まぁる＠YouTube×AI自動化の設計士 @Mar_3simai]

Salesforce内でも用途が分かれてるんですよね。Einsteinは既存データから「何が起きそうか」を見える化する方向で、Agentforceはその予測に基づいて「次のアクションを勝手に実行」する感じですが、実装側からすると導入タイミングの順序が重要になる気がします。先に自動化ありきで入れると、判断根拠となるデータが曖昧なまま動いちゃう現象を何度か見てきたので、こういう整理はマジで大事だと思います。

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【AIが1万件以上の重大脆弱性を発見した時代へ🔒】

先週のAIニュースで特に印象的だったのは、AnthropicがProject Glasswingを通じて、AIが1万件を超える重大な脆弱性を発見したと発表したことです。

これまで脆弱性診断は、
・専門知識を持つセキュリティエンジニアが調査する
・時間とコストがかかる
・発見できる範囲にも限界がある

というのが一般的でした。

しかし今回の事例を見ると、AIが膨大なコードやシステムを高速に分析し、人間では見落としやすい問題まで発見する時代が現実になりつつあります。

今後は「AIを活用して開発する」だけでなく、「AIを活用して品質や安全性を担保する」ことも当たり前になるかもしれません。

AIの進化によって最も大きく変わるのは、実は開発そのものではなく、品質管理やセキュリティの領域なのかもしれないと感じたニュースでした。

#StrhKnowledge #AI #生成AI #Claude #サイバーセキュリティ #システム開発 #AI活用 #DX #エンジニア

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本記事では、AgentforceとEinsteinの違いやできること、使い分け、導入の注意点までを解説していきますので、ぜひご覧ください。👇
https://t.co/H2HtULAtzU

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【AgentforceとEinsteinを混同したままAI導入すると失敗する🤖】
AgentforceとEinsteinは、同じSalesforceのAI領域で語られることが多いですが、役割は異なります。

Einsteinは、データをもとに予測・分析・提案を支援するAI。
Agentforceは、業務を自律的に進めるAIエージェント。

この違いを整理しないまま導入すると、
「どの業務に、どの機能を使うべきか」が曖昧になり、成果につながりにくくなります。

よくある失敗は、以下の4つです👇
① AI導入自体が目的になる
「AIを使いたい」が先行し、解決すべき業務課題が曖昧になる。

② 業務フローに組み込まれていない
AIの予測や提案を見るタイミング、誰が判断するかが決まっていない。

③ 初期設計をベンダー任せにする
自社の業務特性や現場の例外パターンが反映されず、使いにくい設計になる。

④ 導入後の改善運用がない
利用状況や精度を見直さず、現場とのズレが広がっていく。

AgentforceもEinsteinも、導入すれば自動的に成果が出るわけではありません。

大切なのは、導入前に次の3点を整理することです。
✅ どの業務課題を解決したいのか
✅ EinsteinとAgentforceのどちらが適しているのか
✅ AIをどの業務プロセスに組み込むのか

AI活用は、ツール選定ではなく業務設計から始まります。💡

#StrhKnowledge #Agentforce #Einstein #Salesforce #生成AI #AI活用

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【AIに触り続けている人との差は、休日の積み重ねで広がる🤖】
先週のAIニュースを見ていて、AIが便利なツールから企業競争力を左右するインフラになりつつあると感じました。

・OpenAI共同創業者のAndrej Karpathy氏がAnthropicへ移籍
・Claude Codeの年次換算収益が25億ドルを突破
・AnthropicがAIで1万件超の重大脆弱性を発見
・OpenAIはCodexのWindows対応を強化
・Metaも新たな旗艦モデル「Muse Spark」を発表

特に印象的だったのは、AIモデルの性能競争だけでなく、人材・開発環境・セキュリティを含めた総力戦になってきている点です。

開発現場ではAIによるコード生成やテスト自動化が当たり前になりつつあり、セキュリティ領域でもAI活用が実用段階に入っています。

今後は、AIを使える人よりも、「AIを前提に業務や組織を設計できる人」の価値がさらに高まっていくのかもしれません。

AI時代は、“才能”よりも“接触頻度”が重要になっていく気がしています。

#StrhKnowledge #AI #生成AI #ChatGPT #Claude #AI活用 #DX #業務効率化 #エンジニア

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本記事では、SalesforceのAgentforceの機能や価格などを解説しています。ぜひご覧ください👇
https://t.co/FIWT1m20cD

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【Salesforce最新トレンド解説！Agentforceで何ができる？】
「Agentforceって最近よく聞くけど、結局何ができるの？🤔」
そう感じている方も多いのではないでしょうか。

Agentforceは、Salesforce上の顧客データや業務データをもとに、問い合わせ対応・営業支援・マーケティング施策の最適化などを自律的に支援するAIエージェントです。

たとえば、
・顧客からの問い合わせに24時間365日対応する
・リードに合わせたメール送信や商談化を支援する
・営業担当者に商談の進め方をフィードバックする
・キャンペーンのターゲット設計や改善案を提案する
・Slackや外部システムと連携し、業務フローの中でAIを活用する
といった使い方が想定されています💡

単なる生成AIではなく、CRMデータを活用して「業務を進めるAI」として使える点が、Agentforceの大きな特徴です。

「AIを導入したい」ではなく、
「Salesforce上のどの業務をAIに任せたいのか」から考えることが、Agentforce活用の第一歩になりそうです🚀

少しでも参考になったら、いいねと保存で忘れないようにしておきましょう👍

#StrhKnowledge #Salesforce #Agentforce #Salesforce最新トレンド解説 #AIエージェント #生成AI

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【1日1失敗回避知識🏃｜データローダ選び、なんとなくで決めると失敗します】

「とりあえずデータローダ使えばOK」
と思ってると、普通にハマります🌀

Salesforceでデータ操作する時は、
用途ごとに向いてるツールが違います👇

① Salesforceコネクタ（Googleスプレッドシート連携など）
→ 自動更新したい時向き
→ スプレッドシート上で扱える

② データローダ
→ 大量データ向き（最大500万件）
→ 削除・更新など幅広く対応

③ データインポートウィザード
→ 初心者向き
→ インストール不要で簡単

特に注意👇
「使いやすい＝何でもできる」ではありません。

例えば👇
・インポートウィザード → 削除できない
・コネクタ → 件数制限や機能制限あり
・データローダ → 英語UI＆インストール必要

用途を間違えると、
「できると思って進めたのに無理だった…」
で時間を溶かします⚠️

少しでも参考になったら、いいねと保存で忘れないようにしておきましょう👍

#StrhKnowledge #Salesforce #データローダ #業務改善 #1日1失敗回避知識

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本記事では、SalesforceコネクタのGoogleスプレッドシートとの連携方法や他ツールとの違いなどを解説しています。ぜひご覧ください👇
https://t.co/G0kaXeQ6P9

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【1日1失敗回避知識🏃｜データローダ選び、なんとなくで決めると失敗します】

「とりあえずデータローダ使えばOK」
と思ってると、普通にハマります🌀

Salesforceでデータ操作する時は、
用途ごとに向いてるツールが違います👇

① Salesforceコネクタ（Googleスプレッドシート連携など）
→ 自動更新したい時向き
→ スプレッドシート上で扱える

② データローダ
→ 大量データ向き（最大500万件）
→ 削除・更新など幅広く対応

③ データインポートウィザード
→ 初心者向き
→ インストール不要で簡単

特に注意👇
「使いやすい＝何でもできる」ではありません。

例えば👇
・インポートウィザード → 削除できない
・コネクタ → 件数制限や機能制限あり
・データローダ → 英語UI＆インストール必要

用途を間違えると、
「できると思って進めたのに無理だった…」
で時間を溶かします⚠️

少しでも参考になったら、いいねと保存で忘れないようにしておきましょう👍

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