Agentforceとは？Einsteinとの違いを3分で理解する

Salesforceの画面に「Einstein」と「Agentforce」、2つのAI機能が並んでいるのを見て、「何が違うの？」と思ったことはありませんか。

名前が何度も変わってきた経緯もあり、混乱するのは当然です。この記事では、EinsteinとAgentforceの違いを"役割"の観点からすっきり整理します。

• Vol.1（本記事） Agentforceとは？Einsteinとの違いを3分で理解する
• Vol.2 Agentforceで何ができる？業種・業務別ユースケース30選
• Vol.3 チャットだけじゃない！Agentforceの6つの起動パターン
• Vol.4 Agentforce導入企業の成果まとめ — 世界12,000社の実績データ
• Vol.5 Agentforce導入の始め方 — 失敗しないための5ステップ

SalesforceのAI、なぜわかりにくいのか

SalesforceのAIは、2016年の「Einstein」登場以降、何度もブランド名が変わってきました。

時期	名称	役割
2016年	Einstein	予測・分析AI
2023年	Einstein GPT	生成AIを追加
2024年前半	Einstein Copilot	AIアシスタント
2024年後半	Agentforce	自律型AIエージェント
2025年〜	Agentforce 2.0 / 2dx	さらに進化

Einstein Copilotが突然「Agentforce」に改名されたり、CRM Analyticsが「Tableau Einstein」になったりと、名前の変遷が混乱の原因です。

ただし、覚えるべきポイントは1つだけ。EinsteinとAgentforceは「役割が違う」ということです。

Einstein ＝ 判断を助けるAI

Einsteinは、データを分析して数値やスコアを提示するAIです。

たとえば、リードの画面を開いたときに「このリードの成約確率は85点」と表示されるのがEinstein Lead Scoringです。商談画面で「この案件は停滞リスクあり」と出るのがDeal Insightsです。

Einsteinの主な機能は次のとおりです。

機能	何をしてくれるか
Lead Scoring	リードの成約可能性をスコア表示
Opportunity Scoring	商談の受注確度をスコア表示
Deal Insights	商談の停滞リスクを通知
Forecasting	売上予測の精度を向上
Case Classification	ケースの自動分類・優先度判定
Next Best Action	次にとるべきアクションを推薦

共通しているのは、Einsteinは「こうした方がいい」と教えてくれるが、実際に手を動かすのは人間という点です。

Agentforce ＝ 代わりに動くAI

一方のAgentforceは、人間の代わりにタスクを実行するAIです。

お客様からの問い合わせに自動で回答したり、リードに対してメールを送ったり、社内のITヘルプデスクとして対応したり。「判断して終わり」ではなく、「判断した上で行動する」のがAgentforceの特徴です。

現在、Agentforceには以下のエージェントが用意されています。

エージェント	何をしてくれるか
Service Agent	顧客からの問い合わせに自動応答
SDR Agent	リードへのメール送信・商談獲得
Sales Coach	営業担当へのロールプレイ指導
Personal Shopper	EC上での商品提案・購入支援
Campaign Agent	マーケティング施策の自動生成

AgentforceにはAtlas Reasoning Engineという推論エンジンが搭載されており、「質問を分析→必要なデータを取得→回答を生成→回答の品質を確認」というループを自律的に繰り返します。

10シナリオで見る使い分け

「この業務にはEinstein？ Agentforce？」という疑問に、具体例で答えます。

やりたいこと	使うべき機能	理由
リードの優先順位をつけたい	Einstein	スコアリングで数値化
リードに自動でメールを送りたい	Agentforce	SDR Agentが代行
商談の受注確度を知りたい	Einstein	Opportunity Scoringで予測
商談のロールプレイで練習したい	Agentforce	Sales Coachが対話
ケースを自動分類したい	Einstein	Case Classificationで振り分け
ケースに自動回答したい	Agentforce	Service Agentが対応
売上予測の精度を上げたい	Einstein	AI Forecastingで分析
社内ITヘルプデスクを自動化したい	Agentforce	ITサポートAgentが回答
顧客の解約リスクを検知したい	Einstein	予測モデルでスコア化
解約リスクの顧客に自動連絡したい	Agentforce	プロアクティブに行動

迷ったときの判断基準はシンプルです。

「数値で知りたい」→ Einstein 「AIに動いてほしい」→ Agentforce

両方を組み合わせるのがベスト

EinsteinとAgentforceは対立するものではなく、補完関係にあるのがポイントです。

たとえば、以下のような連携パターンが考えられます。

パターン1 — 解約防止

1. Einsteinが解約リスクの高い顧客を検知（スコアリング） 2. Agentforceが該当顧客に自動でフォローメールを送信（タスク実行）

パターン2 — リード対応

1. Einsteinがリードをスコアリングして高確度のリードを特定 2. Agentforce SDRが高スコアのリードに自動でアプローチメールを送信

パターン3 — ケース対応

1. Einsteinがケースの内容を自動分類・優先度判定 2. Agentforce Service Agentが低〜中優先度のケースに自動回答

Einsteinが分析・判断し、Agentforceが実行する。この組み合わせによって、人間の介入を最小限にしながら業務を回すことが可能になります。

料金の違い

項目	Einstein	Agentforce
基本利用	Enterprise Edition以上に標準搭載	別途ライセンスが必要
追加費用の目安	多くの機能が追加費用なし	月額$2/会話（従量課金）または月額$125/ユーザー〜
高機能プラン	Einstein 1 Edition（現Agentforce 1 Edition）	Agentforce 1 Edition — $550/ユーザー/月

Einsteinの主要機能（Lead Scoring、Opportunity Scoringなど）は、Enterprise Edition以上であれば追加費用なしで利用できます。

一方、Agentforceは別途ライセンスが必要です。料金体系は以下の3パターンがあります。

従量課金 — 1会話あたり$2（外部顧客向けチャット） ユーザー単位 — 月額$125/ユーザー（社内利用向け） Flex Credits — $0.10/アクション（非対話型の処理向け）

まずはEinstein機能で自社データの分析精度を確認し、効果が見えたところでAgentforceの導入を検討するのが現実的なステップです。

まとめ

	Einstein	Agentforce
役割	分析・予測・スコアリング	タスク実行・自動対応
動き方	数値を出して人間に判断材料を提供	人間の代わりに行動
代表機能	Lead Scoring、Deal Insights	Service Agent、SDR Agent
費用	Enterprise Edition以上で標準搭載	別途ライセンス（$2/会話〜）
一言で言うと	「教えるAI」	「動くAI」

SalesforceのAIは名前が変わりすぎて混乱しがちですが、「教えるAI（Einstein）」と「動くAI（Agentforce）」という2つの役割さえ押さえておけば、今後どんな新機能が登場しても整理できます。

Agentforceシリーズ 全5回

第1回（この記事） Agentforceとは？Einsteinとの違いを3分で理解する [第2回](/blog/salesforce-agentforce-use-cases-30/) Agentforceで何ができる？業種・業務別ユースケース30選 [第3回](/blog/salesforce-agentforce-beyond-chatbot/) チャットだけじゃない！Agentforceの6つの起動パターン [第4回](/blog/salesforce-agentforce-global-case-studies/) Agentforce導入企業の成果まとめ — 世界12,000社の実績データ [第5回](/blog/salesforce-agentforce-getting-started/) Agentforce導入の始め方 — 失敗しないための5ステップ