約束と現実のギャップ：セールスフォースの苦闘がテクノロジー業界におけるAI変革について明らかにするもの

AIへの幻滅：Salesforceが現実は違うと示す理由

CRM大手Salesforceの株価が2025年初頭から27%も急落したことは、一企業に限った現象ではありません。むしろ、これは人工知能（AI）への高い期待と、その商業的利用の厳しい現実との間の根本的な乖離を象徴しています。世界中のテクノロジー企業が自律型AIエージェントによる革命を謳う一方で、Salesforceの状況は、業界全体に共通する3つの中心的な問題を浮き彫りにしています。それは、AIイノベーションの収益化、エンタープライズソフトウェア市場の構造的成熟、そしてテクノロジー統合の複雑さの増大です。本分析では、この未来への期待の裏に何が隠されているのか、そしてそれがテクノロジー業界にどのような影響を与えるのかを検証します。

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基礎と関連性

2025年10月のSalesforceの状況は、AIが既存のテクノロジー企業の直接的な成長原動力であるという認識の転換点となる。顧客関係管理（CRM）企業であるSalesforceのカリスマ的な創業者兼CEO、マーク・ベニオフ氏は、サンフランシスコで開催された同社のDreamforceカンファレンスにおいて、エージェントベースAIの時代到来を宣言した。彼のビジョンは、自律型アルゴリズムが企業における人間の従業員に取って代わり、Salesforceにとって最も重要な収益源となるというものだ。しかし、現実は異なる様相を呈している。

セールスフォース株の劇的な下落は、テクノロジー業界全体のトレンドとは対照的です。テクノロジー業界では、同時期にテクノロジー株が大幅に上昇しています。この乖離は根本的な疑問を提起します。業界は、人工知能（AI）が実際の収益に繋がるスピードを過大評価していたのではないか？自律型AIエージェントへの期待は現実的なのか？そして、AIの輝かしい期待の裏には、どのような構造的な問題があるのか​​？

この分析の意義はSalesforceだけにとどまりません。AIを主要な成長原動力として活用するすべての企業に影響を与えます。AI技術に数十億ドルを投じている投資家にも影響を与えます。そして、約束された自動化によって職を脅かされる労働者にも影響を与えます。Salesforceの事例は、過渡期にある業界のメカニズム、期待、そして失望について、独自の洞察を提供します。

この記事は8つのセクションに分かれており、歴史的背景、技術的メカニズム、現状、実用的なユースケース、重要な課題、今後の展開、そして得られた教訓の最終的な総括を体系的に提示しています。Salesforceの課題は、単一の企業をはるかに超える、業界全体のより深刻な問題を象徴していることが明らかになるでしょう。

クラウドのパイオニアからAIファイターへ：業界大手の戦略的方向転換

現在の状況を理解するには、Salesforceの起源と進化を辿る必要があります。1999年にマーク・ベニオフによって設立されたSalesforceは、当時としては革新的なコンセプトである「SaaS（Software as a Service）」でソフトウェア業界に革命をもたらしました。顧客のサーバーにインストールする必要のある高価なライセンスパッケージを販売するのではなく、SalesforceはCRMソリューションをオンラインで提供しました。顧客は月額料金を支払うだけで、ブラウザから簡単にソフトウェアを使用できました。

このイノベーションにより、Salesforceは顧客関係管理（CRM）のマーケットリーダーとなりました。21%を超える市場シェアを誇るSalesforceは、現在も世界のCRM市場を席巻しており、Microsoft、Oracle、SAPといった競合他社をはるかに上回っています。20年以上にわたり、Salesforceは卓越した成長株とみなされてきました。売上高は毎年2桁成長を続け、株価は継続的に上昇し、数々の買収を通じて事業を拡大しました。

しかし、2025年に向けて既に減速の兆候が現れ始めていました。CRMソフトウェア業界全体の成長は、市場の飽和が進むにつれて鈍化しました。多くの大企業が既にCRMシステムを導入しており、容易に成果を上げられるものは既に収穫されていました。同時に、革新的なアプローチと低価格で市場シェアを拡大​​する新たな競合他社が登場しました。

このような状況の中、ベニオフ氏は2022年からの新たな成長ストーリーとして、人工知能（AI）への注力を強めました。Salesforceはまず、既存のCRM製品内で予測分析と自動化を可能にするAIプラットフォーム「Einstein」を発表しました。そして2024年9月には、顧客サービス、営業、マーケティングなどの分野でタスクを自律的に実行する自律型AIエージェントのためのプラットフォーム「Agentforce」という大きな発表を行いました。

ビジョンは野心的でした。2025年末までに、顧客はプラットフォームを通じて10億個の自律型AIエージェントを作成することになります。これらのエージェントは、単純なクエリに応答するだけでなく、複雑で多段階的なタスクを自律的に計画・実行します。プロアクティブに行動し、意思決定を行い、企業のデータベース全体にアクセスします。

同時に、SalesforceはこれらのAIエージェントの技術基盤に多額の投資を行いました。2025年5月、同社はデータ管理のスペシャリストであるInformaticaを80億ドルで買収すると発表しました。この買収は、AIエージェントが高品質で構造化されたデータにアクセスできるようにすることを目的としています。Salesforceは2024年秋に、別のデータ管理企業であるOwn Dataを19億ドルで買収済みです。

しかし、こうした巨額の投資と壮大なビジョンにもかかわらず、期待された収益の急増は実現しませんでした。2025/26年度第2四半期、Salesforceの収益は9.8%増の102億4000万ドルとなりました。これは予想をわずかに上回ったものの、5四半期連続で1桁成長となりました。次の四半期の見通しはさらに慎重なものとなり、AI攻勢が期待された商業的成功をもたらさないのではないかという懸念が高まっています。

自律型AIエージェントの解剖学：ビジョンと実現可能性の間のテクノロジー

AIエージェントの収益化がなぜこれほど困難であるかを理解するには、これらのシステムの技術的基盤とメカニズムを検証することが重要です。Agentforceは、約束された自律性を実現するために連携して機能する複数の技術コンポーネントに基づいています。

その中核を成すのは、AIエージェントのニューラルネットワーク、つまり頭脳として機能するAtlas推論エンジンです。このエンジンは、人間の思考と行動を模倣し、タスクを正しく分類し、タスクステップの優先順位を付け、最終的に正しく実行するように設計されています。Copilotのような従来のAIアシスタントは人間の介入に大きく依存していましたが、Agentforceエージェントはほぼ自律的に動作するように設計されています。

2つ目の主要コンポーネントはSalesforce Data Cloudです。これは、関連するすべての企業データをリアルタイムで統合し、AIエージェントが利用できるようにします。このデータの品質と完全性は、エージェントのパフォーマンスにとって非常に重要です。これはまた、最大の課題の一つでもあります。多くの企業は、一貫した基準や定期的なクレンジングのないまま、長年にわたり様々なシステムにデータを収集しています。

3つ目のコンポーネントは、MuleSoftなどの統合ツールと、エージェントが既存のワークフローや外部システムと連携できるようにする既成のコネクタです。これらのインターフェースにより、エージェントはSalesforce環境内だけでなく、他のエンタープライズアプリケーションとも連携できるようになります。

Agentforce は、Salesforce 固有のコンポーネントに加えて、OpenAI、Anthropic、Google Gemini などのサードパーティプロバイダによる大規模な言語モデルも統合しています。これらのモデルは、特定のエージェントを構築するための基盤となる自然言語処理と一般的な世界知識を提供します。

この機能は、カスタマーサービスエージェントの例で説明できます。顧客が企業に問い合わせをします。エージェントは問い合わせを分析し、データクラウドから関連する顧客データにアクセスし、過去の類似事例と比較し、複数段階の解決プランを策定し、これらの手順を実行し、結果を顧客に伝えます。エージェントの能力を超える問題に遭遇しない限り、これらはすべて人間の介入なしに実行されます。

理論上は素晴らしいように聞こえますが、実際には多くの障害があります。エージェントの能力は、アクセスできるデータによってのみ発揮されます。データが不完全、古い、または一貫性がない場合、エージェントは誤った判断を下します。既存の企業システムへの統合は複雑になることが多く、多大な労力を要します。また、エージェントの設定はローコードプロセスとして宣伝されていますが、それでも相当の技術的知識とSalesforce固有のノウハウが必要です。

もう一つの問題は、信頼の欠如です。多くの企業は、堅牢なテスト手順とセキュリティメカニズムを備えていない自律エージェントに重要なビジネスプロセスの制御を委ねることに躊躇しています。他の業界の事例が示すように、エラー、データ漏洩、あるいは望ましくない行動のリスクは現実のものとなっています。

収益化への困難な道：3つの根本的な課題

Salesforce の問題は、業界全体に共通する 3 つの主要な課題、つまり AI イノベーションの収益化、構造的な市場の準備、テクノロジー導入の複雑さに要約できます。

最初の課題は収益化に関するものである

SalesforceはAgentforceという技術的に高度な製品を開発しましたが、重要な疑問が残ります。それは、どのように収益化できるのかということです。Agentforceの価格モデルは、1会話あたり2ドルという、従来のライセンスモデルとは異なる使用量ベースのアプローチに基づいています。しかし、多くの潜在顧客は、投資収益率が明確に実証されるまでは、このテクノロジーの大規模導入を躊躇しています。

AIエージェントの運用コストは膨大です。基盤となる大規模な言語モデルは、高価なコンピューティングリソースを必要とします。業界の推計によると、生成AIモデルへのクエリ1回あたりのコストは、従来のGoogle検索の最大10倍にもなります。これらのコストは顧客に転嫁されざるを得ず、価格の受け入れが制限されています。同時に、顧客はAIエージェントに、高いコストに見合う明確な価値を提供することを期待しています。

現在、Agentforce を利用している企業はわずか約 12,000 社に過ぎません。これは、Salesforce の数十万社に及ぶ膨大な顧客基盤を考えると、ごくわずかな数です。Agentforce の年間経常収益は 5 億ドル未満で、400 億ドルを超える総収益のほんの一部に過ぎません。Salesforce の期待通り、今後数年間でこの数字が 3 倍、あるいは 4 倍になったとしても、総収益への貢献は依然として限定的なものにとどまるでしょう。

2つ目の重要な課題は、CRM市場の構造的な成熟度である。

20年間の力強い成長を経て、顧客関係管理（CRM）ソフトウェア市場は飽和状態に達しています。先進国市場の大企業および中堅企業のほとんどは既にCRMシステムを導入しており、新規顧客獲得による有機的な成長の可能性は限られています。

同時に、競争は激化しています。MicrosoftのDynamics 365、Oracleのクラウドアプリケーション、SAPのCRMソリューション、そしてHubSpot、Zendesk、Zohoといった数多くの専門プロバイダーが、市場シェアを競い合っています。これらの競合他社は近年、追い上げを見せており、より安価で専門的なソリューションを提供している場合もあります。

このような環境下では、革新的なAI機能を導入したとしても、Salesforceが2桁成長を達成することはより困難になるでしょう。ベンダーが新しいAI機能を提供したからといって、顧客がCRMシステムを簡単に切り替えることはないでしょう。CRMシステムの導入は複雑で、費用と時間がかかります。企業は既存のシステムが機能している限り、システムを切り替えることに消極的です。

UBSのカール・ケアステッド氏をはじめとするアナリストは、CRM市場は既に比較的成熟している一方で、この分野における顧客のAI投資はまだ非常に初期段階にあると指摘しています。つまり、コア製品の市場成熟度とAI追加機能の成熟度の間には時間的なギャップがあり、この乖離がSalesforceが過去の成長の勢いを取り戻すことを困難にしています。

3つ目の根本的な課題は、技術導入の複雑さに関するものである。

SalesforceはAgentforceをユーザーフレンドリーなローコードソリューションとして宣伝していますが、多くのお客様にとって現実ははるかに複雑です。AIエージェントの導入を成功させるには、強固なデータ基盤、明確に定義されたプロセス、技術的な専門知識、そしてトレーニングと変更管理への多大な投資が必要です。

多くの企業は、データ品質の低さ、分断されたデータサイロ、不十分なITインフラ、AIに関する専門知識の不足といった根本的な課題に悩まされています。AIエージェントがその潜在能力を発揮するには、これらの問題に対処する必要があります。これには時間とリソース、そして多くの企業が敬遠する長期的なアプローチが必要です。

これに加えて、熟練労働者の不足も問題となっています。AIエキスパート、データスペシャリスト、Salesforce管理者の需要は供給をはるかに上回っています。企業は優秀な人材を確保・維持するために高額な給与を支払わなければなりません。これにより、AIソリューションの導入コストがさらに増加し​​、価値実現までの時間が長引いています。

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成功事例と幻滅：実践から学ぶAIエージェントの教訓

全体像を把握するには、Salesforce 自身と他の企業の両方における AI エージェントの具体的な使用事例と実践的な経験を調べる価値があります。

Salesforce自身も、最も注目を集めたAIエージェントの導入事例の一つとして、自社のカスタマーサービス部門にAIエージェントを導入しました。CEOのマーク・ベニオフ氏は2025年9月、カスタマーサービスチームの従業員数を9,000人から5,000人に削減し、45%の削減を実現したと発表しました。削減された従業員はAIエージェントに交代し、ベニオフ氏によると、AIエージェントは既に150万件の顧客との会話に対応し、人間のエージェントと同等の顧客満足度を達成しています。

この抜本的な施策は、AIエージェントが反復的なタスクを自動化し、コストを削減する可能性を示していると言えるでしょう。Salesforceはこれらの人員削減によって大幅な人件費を削減すると同時に、より多くの問い合わせを処理できるようになりました。しかし一方で、倫理的かつ実用上の疑問も生じています。人間の判断と共感を必要とする、より複雑な問い合わせに対するカスタマーサービスの質は、まだ不透明です。同様の自動化戦略を追求したKlarnaなどの他の企業は、サービスの質が低下したことを認めざるを得ませんでした。

2つ目の例は、営業におけるAIエージェントです。Salesforceのお客様の中には、見込み客の選別、アポイントの設定、フォローアップメールの送信を自動化するエージェントを導入している企業も複数あります。これらのエージェントは24時間体制で稼働し、数百件のリードを並行して処理できます。Salesforceによると、一部のお客様からは、こうしたエージェントの導入によって営業チームの生産性が20～30%向上したという報告もあります。

しかし、ここにも限界があります。エージェントは、標準化されたプロセスと明確に定義された資格基準のもとで最大限のパフォーマンスを発揮します。しかし、深い製品知識と戦略的な交渉スキルが求められる複雑なB2B販売プロセスでは、すぐに限界に達してしまいます。さらに、人間との会話を好む潜在顧客に対して、ある程度の不満を抱くユーザーもいます。

Salesforce以外にも、AIエージェントを活用している企業は数多くあります。ITサービス管理分野でSalesforceの直接的な競合企業であるServiceNowは、独自のAIエージェントプラットフォームを開発しました。これらのエージェントは、ITの問題を自律的に診断・解決し、サービスリクエストを処理し、ワークフローをオーケストレーションするように設計されています。

MicrosoftもCopilot製品でエージェントベースのAIを活用していますが、アプローチは少し異なります。Microsoftのエージェントは既存のOffice 365製品とより深く統合されており、自律的なプロセス自動化ではなく、個人の生産性向上のサポートに重点を置いています。

SAPとOracleは同様の戦略を追求しており、ERPおよびCRMシステムに直接組み込むAIエージェントを開発しています。SAPは、ビジネスプロセスを分析し、推奨事項を提示し、タスクを自動化するAIアシスタント「Joule」を発表しました。Oracleは特にAIを活用したクラウドインフラストラクチャに注力しており、コンピューティング集約型のAIワークロード向けプラットフォームとしての地位を確立しています。

これらの例はすべて、AIエージェントが明確に定義されたユースケース、つまり構造化されたデータと標準化されたプロセスにおいて最も優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。タスクが複雑で予測不可能、そして人間中心であるほど、自律エージェントが人間のパフォーマンスに匹敵、あるいは上回ることは難しくなります。

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• Salesforce AI：独立したAIプラットフォームがEinsteinよりも優れている理由とAgentForce-Hybridアプローチは、ベンダーのロックインを打ち負かします。

批判、論争、未解決の疑問：AI革命のダークサイド

Salesforceの問題とAIエージェントの導入に伴う広範な課題は、この技術の可能性と限界について激しい議論を巻き起こしました。特に注目すべき重要な側面がいくつかあります。

最初の論点は雇用喪失に関するものです。Salesforceはカスタマーサービス部門の従業員4,000人を解雇することで、AIエージェントが非効率的なプロセスを置き換えるだけでなく、人間も置き換えるという明確なメッセージを発信しました。ベニオフ氏は以前、AIがオフィスの雇用を消滅させることはないと主張していました。しかし、現実は異なることを示しています。

この傾向はSalesforceに限ったことではありません。データによると、2025年までに米国だけで6万4000件以上の技術職が失われると予想されており、その多くはAIによる自動化の進展に関連するものです。皮肉なことに、同時にこれらの企業の多くは、特にAI開発と営業の分野で新規雇用を模索しています。つまり、特定の職種が時代遅れになり、別の職種が台頭するという変化が起こっているのです。しかし、新たに創出される職種が、数と質の両面で失われる職種を上回るかどうかは依然として疑問です。

2つ目の重要な点は、マーケティングと現実の乖離です。Salesforceをはじめとするテクノロジー企業は、AIエージェントを「仕事の世界に革命をもたらす」「生産性を劇的に向上させる」「自律システムが人間の従業員に取って代わる」といった壮大な約束とともに宣伝してきました。しかし現実には、多くの実装はまだ試験段階にあり、約束された生産性向上は実現しないか、限られた領域でしか実現されていないのが現状です。

キャップジェミニの調査によると、調査対象となった経営幹部の90%がエージェントベースAIが競争優位性をもたらすと確信している一方で、実際に導入を開始しているのはわずか14%でした。大多数はまだ計画段階にあり、ほぼ半数は具体的な導入戦略を策定していません。完全自律型AIエージェントへの信頼は、過去1年間で43%から27%へと大幅に低下しました。

3つ目の問題点は、個々の巨大テクノロジー企業への依存です。Salesforce AgentforceはSalesforceエコシステムと緊密に統合されています。エージェントは、すべてのデータとプロセスがSalesforce環境内に配置されている場合に最も効果的に機能します。外部のナレッジソースやシステムを統合するには、かなりの労力が必要です。これによりベンダーロックイン効果が生じ、顧客が代替ソリューションに切り替えることが困難になります。

Microsoft、SAP、Oracleも同様の批判に直面しています。各ベンダーは、自社のAIエージェントが最も効果的に機能する独自のエコシステムを構築しようとしています。これにより、異なるシステムの統合が複雑化し、顧客は主要なプロバイダーを選ばざるを得なくなります。異なるベンダーのAIエージェント間の標準化された通信を可能にすることを目的としたモデルコンテキストプロトコルなどの取り組みは、まだ初期段階にあります。

4つ目の論点として、データのプライバシーとセキュリティが挙げられます。AIエージェントが効果的に機能するには、膨大な企業データへのアクセスが必要です。これは、特にOpenAIやAnthropicなどの外部AIサービスにデータが転送される場合、潜在的なセキュリティリスクをもたらします。Salesforceをはじめとするベンダーは、厳格なデータ保護対策を実施していると強調していますが、特に医療や金融サービスなどの規制の厳しい業界では、依然として懸念が残っています。

5つ目の重要なポイントは環境への影響です。大規模なAIモデルの実行には膨大な計算能力とエネルギーが必要です。これらのモデルを動かすデータセンターは、数百万キロワット時の電力を消費し、膨大なCO2排出量を生み出しています。企業が持続可能性目標の達成にますますプレッシャーを感じている今、AIシステムの環境負荷はますます懸念されています。

将来展望：統合と次の波の間

現状の様々な課題にもかかわらず、専門家はAIエージェントが今後数年間で企業においてますます重要な役割を果たすと予測しています。問題は、この技術が普及するかどうかではなく、どれほど早く、どのような形で普及するかです。

ガートナーは、2026年までに全エンタープライズアプリケーションの約40%にタスク特化型AIエージェントが含まれると予測しています。これは、2025年の5%未満から大幅に増加した数値です。2035年までに、エージェントベースAIは世界のエンタープライズソフトウェア収益の約30%を占め、4,500億ドルを超える可能性があります。自律型AIおよび自律型エージェントの市場規模は、2025年の86億2,000万ドルから2035年には2,639億6,000万ドルに拡大し、年平均成長率は40%を超えると予測されています。

これらの予測は、現在の課題が徐々に克服されるという前提に基づいています。これには、いくつかの展開が寄与する可能性があります。

まず、テクノロジー自体が進化します。基盤となる大規模言語モデルは、より強力で効率的、そして費用対効果の高いものになるでしょう。推論能力が向上したOpenAIのo1や、より長いコンテキストウィンドウを備えたAnthropicのClaudeといった新しいモデルは、より複雑なタスクを可能にするでしょう。AI推論のコストは既に劇的に低下しており、2022年11月から2024年10月の間に280分の1にまで低下しています。この傾向は今後も続くと予想され、AIアプリケーションの経済的な魅力は高まります。

第二に、企業はAIエージェントをより効果的に活用する方法を学ぶでしょう。早期導入企業は経験を積み、ベストプラクティスを特定し、それをより広範なコミュニティと共有するでしょう。企業の導入を支援するためのトレーニングプログラム、認定資格、コンサルティングサービスが登場するでしょう。

第三に、標準化が進む可能性があります。モデルコンテキストプロトコルやServiceNowのエージェント間プロトコルといった取り組みは、異なるベンダーのAIエージェント間の通信を可能にすることを目的としています。こうした標準が確立されれば、統合が促進され、ベンダーロックインが軽減されるでしょう。

第四に、ベンダー統合が予想されます。AIエージェント市場は現在、数十のスタートアップ企業と既存企業が市場シェアを争うほど細分化されています。今後数年間は、過去に他のテクノロジー分野で見られたような買収や市場の再編が見られるでしょう。Salesforce、Microsoft、Google、SAP、Oracleといった大企業は、AI機能の拡充を目指し、小規模ベンダーを買収するでしょう。

特にSalesforceにとって、Informaticaの買収を成功させ、Agentforceに真の価値を生み出せるかどうかが極めて重要になります。この買収は、2021年のSlack買収以来、同社史上最大の規模となります。RBCによる格下げによって目標株価が大幅に引き下げられたように、リスクも伴います。しかし、AIエージェントの有効性を高める、より包括的なデータ管理プラットフォームを構築できれば、Salesforceにとって大きなチャンスとなるでしょう。

中期的には、Salesforceは2030年までに売上高600億ドル超、つまり年間10%以上の有機的成長率を達成することを目指しています。これは、2024年半ば以降この水準を下回っていた2桁成長への回帰を意味します。この目標が実現可能かどうかは、AgentforceをはじめとするAI製品が期待通りの成功を収められるかどうかに大きく左右されます。

ガートナーは、長期的には複雑なマルチエージェント・エコシステムへとトレンドが移行する可能性があると予測しています。このようなシステムでは、専門分野のエージェントが連携し、それぞれの行動を調整し、情報を共有します。あるエージェントは顧客からの問い合わせを分析し、別のエージェントはソリューションを提案し、3つ目のエージェントは実装を調整し、4つ目のエージェントは品質を監視します。こうしたオーケストレーションされたコラボレーションにより、さらに複雑なビジネスプロセスを自動化することが可能になります。

しかし、道のりはまだ長い。今後2～3年は、現在の問題を克服できるかどうか、そして約束された生産性向上と収益増加が実際に実現するかどうかを見極める上で極めて重要となるだろう。

Salesforce危機からテクノロジー業界への教訓

Salesforce問題の分析は、人工知能の現状とその商業的活用に関する根本的な真実を明らかにしています。重要な発見は、AIエージェントの技術的実現可能性と、現在の市場環境における商業的収益性の間に大きな乖離があるということです。

Salesforceは、大きな期待を抱いてAI時代に参入したものの、今や収益化の厳しい現実に直面している業界の好例です。特定された3つの主要な課題、すなわち収益化の難しさ、市場の飽和、そして導入の複雑さは、Salesforceに限ったものではなく、エンタープライズソフトウェア業界全体に影響を及ぼしています。

経験から、技術革新だけでは不十分であることが分かっています。企業は魅力的なビジネスモデルを構築し、顧客にとって明確なメリットを示し、導入の障壁を下げる必要があります。SalesforceはAgentforceという技術的に優れた製品を開発しましたが、それを持続可能な収益成長につなげることは依然として課題です。

投資家にとって、これは短期的な誇大宣伝と長期的な価値を区別する必要があることを意味します。多くのAI企業の高評価は、将来の利益への期待に基づいていますが、その利益は実現しないか、大幅に遅れる可能性があります。実際の導入率、収益への貢献、そして収益性について冷静に分析することが不可欠です。

AIエージェントの導入を検討している企業への推奨事項は、明確に定義されたユースケースから始め、データ品質と変更管理に投資し、一夜にして奇跡が起こることを期待しないことです。最も成功する実装は、表面的な実験を多数実施するのではなく、適切に実行された少数のプロジェクトに焦点を当てています。

労働者にとって、この発展は特定のタスクがAIによって自動化され、新たな役割が生まれることを意味します。AIの開発、管理、戦略的応用など、AI関連スキルへの投資はますます重要になっています。

Salesforceの事例は、苦境に立たされた一企業の話にとどまらない。技術革新の課題、ビジョンと現実のギャップ、そして新技術への熱狂にもかかわらず経済の現実を常に明確に捉え続ける必要性について、教訓を与えてくれる。AI革命は必ずや訪れるだろうが、それは徐々に、不安定に、そして選択的に進むだろう。よく言われるビッグバンではなく、浮き沈みを伴う継続的なプロセスとして。

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