「1万ドル未満の顧客には生成AIが自動で応答」、セールスフォースが新機能
セールスフォース・ジャパンは2024年8月26日、営業支援のSaaS（ソフトウエア・アズ・ア・サービス）に生成AI（人工知能）を使った新機能を2種類追加すると発表した。見込み客からの問い合わせ内容に応じて回答を生成するチャットボット「Einstein Sales Development Rep（SDR）Agent」と、営業担当者に対してロールプレイ機能を提供する「Einstein Sales Coach Agent」だ。 いずれもユーザー企業が持つ顧客の購買履歴や製品資料などのデータを基に生成AIの回答の精度を高めるRAG（Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成）を利用することが特徴だ。 Einstein SDR Agentは、見込み顧客からの問い合わせに対して、質問内容を理解して、過去のデータを基に顧客に合わせた回答を提示する。ホワイトペーパーをダウン
日本における「名寄せ」と「照合」の黒歴史
健康保険証、銀行口座、年金記録――個人のマイナンバーに別人の情報がひも付けられるトラブルが後を絶たない。多くの事案に共通するのは、自治体や関係機関の職員が氏名や生年月日などを基にマイナンバーや住民データを照会した際に、誤って同姓同名の人の情報を引き出してひも付けてしまうというケースだ。 こうした情報のひも付けをする際、職員が住民データの照合や突合、本人確認に使うのが「氏名」「生年月日」「性別」「住所」、いわゆる基本4情報といわれるものだ。 だがこの4情報は、コンピューターによる自動処理とは絶望的に相性が悪い。例えば氏名は「邊」「邉」など旧字・異体字の揺らぎや外字の処理が煩雑なうえ、婚姻による改名もある。よくある氏名の場合、氏名も生年月日も同一というケースが頻発する。住所は時期によって変わるうえ、人によって書き方が「一丁目四番」から「1―4」まで一意ではない。 こうした曖昧な識別符号を代替す
システム内製の理由は「コスト削減」、日本企業の残念な実態がガートナー調査で判明
ユーザー企業はシステム内製を志向しているものの、その目的が「コスト削減」になってしまっている――。ガートナージャパンが2023年1月に公表したユーザー企業の内製化・外製化に関する調査リポートから、こんな実態が浮き彫りになった。 ガートナージャパンは2023年1月18日、「日本におけるソフトウェア開発の内製化に関する調査結果」を発表した。自社の今後の開発方針を「内製化」と回答した割合は54.4％となり、「外製化」の35.4％よりも高い結果となった。同調査は2022年4月、日本国内のユーザー企業のソフトウエア開発従事者を対象に、自社の内製化・外製化に対する考え方についてアンケートを実施したもの。有効回答者数は300人だった。 内製化の理由には「正直驚いた」とアナリスト 「ユーザー企業のシステム内製の意欲は着実に高まっている」。同調査を手掛けた、ガートナージャパンの片山治利リサーチ＆アドバイザリ
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