具体的には、Salesforceのデータや業務コンテキスト、スキルをAmazon Quickから利用可能にする。例えば営業担当者が商談前に「この顧客との商談状況を教えて」とQuickに質問すれば、Salesforceに蓄積された営業パイプラインやサービスケース、直近の活動などをまとめて確認できる。Salesforceと複数のブラウザを行き来して情報を集める必要を減らす狙いだ。

　Salesforce側では、AIエージェントが外部のデータやツールに接続するための標準規格「Model Context Protocol（MCP）に基づく仕組みを活用する。AIを新しい業務システムとして追加するのではなく、従業員がすでに使っているツールの中にAIと企業データを組み込んでいく。

AWSのAIエージェントはSlackへ

　同じ狙いは、AWS側の連携にもある。AWSの「DevOps Agent」などのAIエージェントをSlackから直接利用できるようにする。

　例えばシステム障害についてSlackで議論している際、別のAWSコンソールへ移動することなく、AIエージェントに調査を依頼できる。エージェントはSlackの会話の文脈を踏まえながら、関連する情報を提示する。

　今後は「AWS Security Agent」や「AWS FinOps Agent」「AWS Partner Central agents」などへの対応も予定する。

　AIエージェントが「別の画面にいる専門ツール」ではなく、普段のコミュニケーション環境に入ってくることで、AIを呼び出すための手間そのものを減らす考えだ。

「どのAIモデルを使うか」も選べるように

　今回の連携では、AIモデルの選択肢も広げる。

　Salesforceの「Agentforce」からAmazon Bedrockを介して、AnthropicやNVIDIAなどの幅広い基盤モデルを利用できるようにする。OpenAIのモデルについても、Amazon Bedrockで既に一般提供されているものをAgentforceで利用できるようにする予定だ。

　企業にとっては、特定のAIモデルに固定するのではなく、用途やコスト、性能、ガバナンスなどに応じてモデルを選択できる余地が広がる。AIエージェントを本番業務で使う段階では、「AIを導入するか」だけでなく、「どのモデルを、どのデータに、どの権限で接続するか」という設計が重要になるためだ。

データを「動かさない」Zero Copyも拡大

　もう一つのポイントが、データを移行・複製せずに利用する「Zero Copy」の拡張だ。

　「Salesforce Data 360」のZero Copyを、「AWS Glue」で管理される「Apache Iceberg」テーブルや「Amazon Simple Storage Service」（Amazon S3）のIcebergテーブル、「Amazon Aurora」「Amazon RDS」「Amazon SageMaker Lakehouse」などへ拡大する。

　これにより、企業は既存のデータを別環境へコピーすることなく、Salesforce側からAWS上のデータへアクセスし、AIエージェントに活用させられるようになる。

　AI活用が進むほど、企業には「データをどこに集めるか」だけでなく、「データを動かさずにどうAIから使わせるか」という選択肢も重要になりそうだ。