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への大きな幻滅：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）を取り巻く高い期待と、その商業的応用における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つの主要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にとって直接的な成長の原動力とな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。.

セールスフォースの株価の劇的な下落は、同時期にテクノロジー株が大幅に上昇したテクノロジーセクター全体の傾向とは対照的です。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の華やかな期待の裏には、どのような構造的な問題が潜んでいるのか？.

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注ぎ込む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雇用が脅かされる従業員にも影響を与えます。Salesforceの事例は、流動的な業界のメカニズム、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、重要な問題、将来の展開、そして結論的な調査結果のまとめ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の典型例であ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：業界大手の戦略的再編

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「サービスとしてのソフトウェア（SaaS）」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ソリューションをインターネット経由で提供しました。顧客は月額料金を支払うだけで、Webブラウザから簡単にソフトウェアにアクセスできました。.

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、Microsoft、Oracle、SAPといった競合他社をはるかに凌駕し、世界のCRM市場を席巻し続けています。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、株価は着実に上昇し、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獲得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年以降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。まずSalesforceは、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処理するように設計された自律型AIエージェントプラットフォーム「Agentforce」という大きな発表がありました。.

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。.

並行して、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ました。Salesforceは2024年秋に、別のデータ管理企業であるOwnDataを19億ドルで買収済みです。.

巨額の投資と壮大なビジョンにもかかわらず、期待された収益の飛躍は実現しませんでした。2025/26年度第2四半期のSalesforceの収益は9.8%増の102億4000万ドルでした。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桁成長を記録しました。次の四半期の見通しはさらに低調で、AIイニシアチブが期待された商業的成功を収められ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必要があります。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、いわゆる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、ステップの優先順位を付け、最終的に正確に実行するように設計されています。Copilotなどの従来の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。そして、最大の課題の一つはここにあります。多くの企業は長年にわたり、統一された基準や定期的なデータクレンジングなしに、様々なシステムにデータを収集してきました。.

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構成されています。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ネイティブ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ーの大規模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の構築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を例に挙げて説明できます。顧客が企業に問い合わせをします。エージェントはリクエストを分析し、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、複数段階の解決策プランを策定し、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、実際には多くの落とし穴があります。エージェントの性能は、アクセスできるデータによって左右されます。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す可能性があります。既存のエンタープライズシステムへの統合は複雑で、かなりの労力を要します。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、それでも高度な技術的理解とSalesforce固有の専門知識が求められます。.

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の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動作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、AI イノベーションの収益化、市場の構造的成熟、テクノロジー導入の複雑さという、業界全体を代表する 3 つの主要な課題に要約できます。.

最初の課題は収益化に関するものです。

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な導入を躊躇しています。.

AIエージェントの運用コストは莫大です。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する必要があるため、価格の受け入れが制限されます。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付加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12,000社程度です。これは、Salesforce の数十万社に及ぶ巨大な顧客基盤を考えると、非常に少ない数字です。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 番目の重要な課題は、CRM 市場の構造的な成熟度です。

顧客関係管理（CRM）ソフトウェア市場は、20年にわたる力強い成長を経て、飽和状態に達しています。先進国市場の大企業および中規模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、より手頃な価格のソリューションや、より専門的なソリューションを提供する場合もあります。.

このような環境下では、Salesforceが革新的なAI機能を導入したとしても、二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ありません。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、この分野における顧客AI投資はまだ初期段階にあると指摘しています。そのため、コア製品の市場成熟度とAIアドオンの成熟度の間にはタイムラグが生じています。このギャップにより、Salesforceは過去の成長の勢いを取り戻すことが困難になっています。.

3 番目の基本的な課題は、テクノロジーの導入の複雑さに関するものです。

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エージェントの実装を成功させるには、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エージェントが最大限の能力を発揮するには、これらの問題を解決する必要があります。これには時間とリソース、そして長期的なアプローチが必要であり、多くの企業はこれを敬遠しています。.

これに加えて、スキル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​​、価値創造までの期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。.

セールスフォース自身も、AIエージェントの最も注目を集める導入事例の一つとして、自社のカスタマーサービスへの導入に取り組んでいます。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%削減すると発表しました。削減された従業員はAIエージェントに置き換えられ、ベニオフ氏によると、AIエージェントはすでに150万件の顧客インタラクションに対応し、顧客満足度は人間のエージェントと同等です。.

この思い切った措置は、一方では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。Salesforceはこれらの人員削減によって相当な人件費を節約し、同時により多くの問い合わせに対応できるようになった。しかし一方で、倫理的かつ実用上の疑問も生じている。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、まだ不透明である。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なかった。.

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、潜在顧客の選別、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がいくつかあります。これらのエージェントは24時間体制で稼働し、数百件のリードを同時に処理できます。Salesforceによると、一部のお客様からは、このようなエージェントの活用により営業チームの生産性が20～30%向上したという報告があります。.

しかし、限界もあります。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の中には、ある程度の不満を感じているユーザーもいます。.

Salesforce以外にも、数多くの企業がAIエージェントを活用しています。ITサービスマネジメント分野における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を採用していますが、アプローチは若干異なります。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、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、計算集約型のAIワークロード向けのプラットフォームとしての地位を確立しています。.

これらの例すべてが示すのは、AIエージェントは、構造化されたデータと標準化されたプロセスを備えた明確に定義されたユースケースで最も効果的に機能するということです。タスクが複雑で予測不可能で、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を達成、あるいは上回ることは難しくなります。.

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批判、論争、未解決の疑問：AI革命のダークサイド

Salesforceが抱える問題と、AIエージェントの導入に伴うより広範な課題は、AI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です。セールスフォース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明確なメッセージを発信しました。AIエージェントは非効率的なプロセスだけでなく、人間も代替するのです。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が、現実はそうではありません。.

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年には米国だけでテクノロジー分野で6万4000人以上の雇用が失われ、その多くはAIによる自動化の進展に関連したものでした。皮肉なことに、これらの企業の多くは、特にAI開発とAI製品の販売において、同時に新規雇用を求めています。つまり、特定の職種が廃れ、別の職種が生まれ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、失われた職種を量と質の両面で補え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エージェントを壮大な約束とともに宣伝してきました。職場における革命、生産性の劇的な向上、人間の従業員に取って代わる自律システムなどです。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たのはわずか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環境内に存在す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乗り換えることが困難になります。.

Microsoft、SAP、Oracleにも同様の批判が向けられています。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。その結果、異なるシステムの統合が複雑化し、顧客は単一の主要ベンダーを選択せ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のような取り組みは、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といった外部AIサービスとデータを共有する場合、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といった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つ目の重要な点は環境への影響です。大規模なAIモデルの運用には膨大な計算能力とエネルギーが必要です。これらのモデルを稼働させるデータセンターは、数百万キロワット時の電力を消費し、多大なCO2排出量を生み出します。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。.

未来への展望：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ようになると予測しています。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%、つまり4,500億ドル以上を占め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すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は40%を超える見込みです。.

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続けるでしょう。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、プロバイダーの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。他のテクノロジー分野で過去に起こったように、今後数年間で買収と市場統合が起こる可能性が高いでしょう。Salesforce、Microsoft、Google、SAP、Oracleといった大企業は、AI機能の拡大を目指して、小規模なプロバイダーを買収するでしょう。.

特にSalesforceにとって、決定的な要因となるのは、Informaticaの買収を成功させ、Agentforceに真の付加価値を生み出せるかどうかです。この買収は、2021年のSlack買収以来、同社にとって過去最大の規模となります。RBCによる格下げ（目標株価の大幅な引き下げ）からもわかるように、リスクを伴います。しかし、Salesforceが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、ビジネスチャンスも生まれます。.

中期的には、Salesforceは2030年までに売上高600億ドル超を目指しており、これは年間10%を超える有機的成長率に相当します。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。.

長期的には、ガートナーの予測通り、開発は複雑なマルチエージェント・エコシステムへと移行する可能性があります。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、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開発し、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、より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な時期となるだろう。.

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応用に関する根本的な真実を明らかにしています。中心的な発見は、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経済的収益性の間に大きな乖離があるということです。.

Salesforceは、AI時代に大きな期待を抱きながら参入したものの、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つの主要な問題、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、明確な顧客価値を示し、導入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、少数ながらも適切に実行されたプロジェクトに焦点を当てています。.

従業員にとって、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関連スキルへの投資（開発、管理、AIの戦略的応用など）はますます重要になっています。.

したがって、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、それは緩やかで、起伏に富み、選択的なものとなるだろう。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なるだろう。.

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