セールスフォース・ドットコムは、分析プラットフォーム「Einstein Analytics Plus」の説明会を開催した。
![プラス]()
Einstein Analytics Plusは、AIを活用した高度な分析・予測を可能とした製品。カスタマーサービス向けの「Service Cloud」をはじめ、同社が提供するCRM製品群に蓄積された情報（データ）と外部システムから取り込んだ情報から有効なインサイトを得る機能を持つ。2018年12月に同社が開催したイベント「Salesforce World Tour Tokyo」で提供を発表した。
![大森様]()
マーケティング本部プロダクトマーケティング シニアマネージャーの大森浩生氏
マーケティング本部プロダクトマーケティング シニアマネージャーの大森浩生氏は、「営業やコールセンターなど、さまざまな現場のスタッフがデータの加工・結果レポートの作成、改善施策の実行まで行うことを前提として作られています」と、説明する。
最大の特徴は、インサイトの発見や予測をするための「予測・分析モデルの構築および精度向上の容易性」だ。従来、予測・分析モデルを構築するには、専門性の高いデータサイエンティストが「CS向上」「利益率向上」といった目的に基づいて仮説を立て、データ抽出を行う必要があり、現場で使いこなせる人材が限られていた。Einstein Analytics Plusは、選択方式のメニュー画面で目的を設定すると、データの組み合わせを推奨。そのなかから、利用者が選択したデータを使い、自動で予測・分析モデルを構築する。構築時間はデータ量によるが、数万件程度であれば“数分”という。
また、「重複」や「異常値」などの分析精度に影響を与えるデータの抽出や分析結果の「根拠」となるデータの提示、目的達成のための推奨アクションの提示も自動で行う。これらのデータは、現場の利便性を考慮し、各製品の業務画面上に表示される。大森氏は、専門知識を持たない人材による分析のプロセスを“地図を読むことを苦手とする人が、初めての目的地に向かって歩くようなもの”と例え、「Einstein Analytics Plusのナビゲートによって、現場が設定したビジネスゴール（目的）にスムーズにたどり着くことが可能になります」と強調した。
![デモ]()
コンタクトしたチャネルによって顧客満足度に差異が生じている結果と根拠を表示している
このほか、セールスエンジニアリング本部 Analytics Specialistの久保良太氏が、営業、コールセンターでの活用を想定したデモンストレーションを披露した。コールセンター活用においては、Einstein Analytics Plusによって顧客の離反率を予測し、応対中のオペレータ対し、離反率を下げるアクションを提示した。
Einstein Analytics Plusは、AIを活用した高度な分析・予測を可能とした製品。カスタマーサービス向けの「Service Cloud」をはじめ、同社が提供するCRM製品群に蓄積された情報（データ）と外部システムから取り込んだ情報から有効なインサイトを得る機能を持つ。2018年12月に同社が開催したイベント「Salesforce World Tour Tokyo」で提供を発表した。
マーケティング本部プロダクトマーケティング シニアマネージャーの大森浩生氏
マーケティング本部プロダクトマーケティング シニアマネージャーの大森浩生氏は、「営業やコールセンターなど、さまざまな現場のスタッフがデータの加工・結果レポートの作成、改善施策の実行まで行うことを前提として作られています」と、説明する。
最大の特徴は、インサイトの発見や予測をするための「予測・分析モデルの構築および精度向上の容易性」だ。従来、予測・分析モデルを構築するには、専門性の高いデータサイエンティストが「CS向上」「利益率向上」といった目的に基づいて仮説を立て、データ抽出を行う必要があり、現場で使いこなせる人材が限られていた。Einstein Analytics Plusは、選択方式のメニュー画面で目的を設定すると、データの組み合わせを推奨。そのなかから、利用者が選択したデータを使い、自動で予測・分析モデルを構築する。構築時間はデータ量によるが、数万件程度であれば“数分”という。
また、「重複」や「異常値」などの分析精度に影響を与えるデータの抽出や分析結果の「根拠」となるデータの提示、目的達成のための推奨アクションの提示も自動で行う。これらのデータは、現場の利便性を考慮し、各製品の業務画面上に表示される。大森氏は、専門知識を持たない人材による分析のプロセスを“地図を読むことを苦手とする人が、初めての目的地に向かって歩くようなもの”と例え、「Einstein Analytics Plusのナビゲートによって、現場が設定したビジネスゴール（目的）にスムーズにたどり着くことが可能になります」と強調した。
コンタクトしたチャネルによって顧客満足度に差異が生じている結果と根拠を表示している
このほか、セールスエンジニアリング本部 Analytics Specialistの久保良太氏が、営業、コールセンターでの活用を想定したデモンストレーションを披露した。コールセンター活用においては、Einstein Analytics Plusによって顧客の離反率を予測し、応対中のオペレータ対し、離反率を下げるアクションを提示した。