【Salesforce】Agentforce を強化する次世代 AI モデルを発表
米国 Salesforce（以下、Salesforce）は、Agentforceで自律的な営業タスクを実行するために学習・設計された独自のモデルである xGen-Sales および、複雑なタスクを処理して実用的なアウトプットを生成するために設計された新しい大規模行動モデル群であるxLAM を含めた新しい AI モデルを発表しました。Salesforce AI Researchが開発したこれらのモデルを組み合わせることで、Salesforce の顧客は、行動を起こす自律的なAI エージェントを迅速に設定して展開し、前例のないスケールを推進することが可能となります。
ファインチューニングが施された xGen-Sales により、関連する業界のタスクの精度を高めることで、より正確で迅速なレスポンスが提供され、顧客インサイトの生成や顧客の連絡先情報の充実、コールの要約、営業パイプラインのトラッキングなどの営業タスクを自動化することが可能となります。このモデルにより、Agentforce の Sales Agents 機能が強化され、自律的なパイプラインの育成や営業担当者のコーチングをより正確かつ迅速に行えます。Salesforce の独自の評価によると、xGen-Sales の能力はすでに、はるかに大規模な他のモデルを凌駕しています。
xGen-Sales は、大規模行動モデル （LAM）と呼ばれる次世代の言語モデルへの一歩となります。大規模言語モデル（LLM）が頻繁に人の関与を必要とし、主にコンテンツ生成に使用されるのとは対照的に、LAM は他のシステムやアプリケーション内で機能を実行する関数呼び出し（Function-calling）に特化しています。言い換えると、LAM は、人のために AI エージェントが独立してタスクを実行するために必要なアクションを引き起こすことができます。
xGen-Sales に加えて、Salesforce AI Research は、xLAM と呼ばれる新しい LAM ファミリーを提供します。xLAM モデルは、現在利用可能な多くのより大規模で複雑なモデルに比べ、低コストで高速なパフォーマンス、高い精度を提供します。例えば、xLAM-1B モデルは、わずか 10 億のパラメータ（モデルが結果やインサイトを生成するために学習する変数）で構成されているにもかかわらず、より大規模で高価なモデルを凌駕しています。xLAM-1B は、研究コミュニティとともに科学を発展させることに特化した非商用のオープンソースモデルですが、Salesforce の Agentforce にはより高性能なモデルが使用されています。
重要な理由：組織は、従業員がより戦略的な優先事項に集中できるよう、従業員の仕事を補強し、その代わりに行動できる AI エージェントを必要としています。これらのモデルは、取り扱うべき仕事を理解するだけでなく能力の限界も把握しているため、モデルを使用するエージェントは品質の保証や業務の完了のために人にタスクを引き渡すタイミングを認識しています。Salesforce は最近、CRM 向け LLM ベンチマークを発表し、市場にある多くのモデルをナビゲートし、CRM のユースケースに最適な LLM を比較する機会を提供しました。
Salesforce のチーフ・サイエンティストであるシルビオ・サバレーゼ（Silvio Savarese）は次のように述べています。「独自の AI モデルを構築しトレーニングすることは時間とコストがかかり、非常にフラストレーションがたまるものです。Agentforce により、自社のビジネス向けの適切なサイズのモデルを提供し、お客様はデータに基づいて成果を上げることができるようになります」
ニュースの背景：xLAM モデルをトレーニングするために、Salesforce AI Research は高品質な合成データを生成するための堅牢な独自のパイプラインである APIGenを作成しました。Salesforce の独自の評価では、すぐに良い結果が得られ、xLAM 8x22b は Berkeley Leaderboards の関数呼び出しにおいて GPT-4 を上回るランキング 1位を獲得しました。xLAM-8x7b モデルは 6 位にランクインしています。どちらもその何倍ものサイズのモデルを凌駕しています。xLAM ファミリーの 4 つの言語モデルは以下の通りです。
● Tiny（xLAM-1B）： 「Tiny Giant」は 1B のパラメーターを備えています。コンパクトなサイズのこのモデルは、より大きなモデルが実用的でないオンデバイスアプリケーションに最も適しています。xLAM-1B は、スマートフォンやコンピューティングリソースが限られている他のデバイス上でローカルに実行できる、強力で応答性の高い AI アシスタントを作成するために使用できます。
● Small（xLAM-7B）： 7B モデルは、限られた GPU リソースでの迅速に学術的な探索のために設計されています。軽量な環境でエージェントアプリケーションの計画と推論タスクを実行するために使用できます。
● Medium（xLAM-8x7B）： 8x7B の混合専門家モデル（Mixture of Experts、MoE）（英語）、レイテンシ、リソース消費、パフォーマンスのバランスの取れた組み合わせが求められる産業向けアプリケーションに最適です。
● Large（xLAM-8x22B）： 8x22B は大規模な混合専門家モデルであり、一定レベルの計算資源を持つ組織が最適なパフォーマンスを達成できます。
Salesforce の視点：Salesforce のプロダクトマネジメント担当 SVP のマリーアン・パテル（MaryAnn Patel）は次のように述べています。「Salesforce は、営業担当者が AI によって強化され、営業効率を促進し、顧客へ集中するために貴重な時間を解放することを支援する未来を描いています。xGen-Sales モデルは、Agentforce で営業チームの業務を補強する生成 AI ソリューションの構築を支援する目的でつくられています」
Salesforce AI Research は、Salesforce の人工知能（AI）研究ラボで、この分野における新たな技術的ブレークスルーを開発しています。研究者やエンジニア、プロダクトマネージャーでチームは構成されており、製品開発に直接役立つ基礎研究を通じてビジネスにおける AI の未来を形成することに取り組んでいます。
提供時期：
● LAM の xLAM スイートの非商用オープンソース版は、コミュニティのレビューとベンチマークテストのために Hugging Face で利用可能です。さらに高度な独自バージョンは、Agentforce に搭載されます。
● xGen-Sales はパイロットを完了し、間もなく一般提供開始予定です。
この記事を書いた記者
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主にプレスリリースを担当。
新しいもの好き。
千葉ロッテマリーンズの応援に熱を注ぐ。
