SalesforceにおけるAI活用から見えた課題：属人化解消とデータガバナンス体制構築の重要性

解説

SalesforceにおけるAI活用は、多くの企業にとって「業務の属人化解消」という大きな期待を持たれています。特に独自の技術を持つ担当者に依存している状況を改善したいというニーズが高いのが実情です。

しかしながら、実際に生成AIやAIエージェントを導入し、活用を進めている現場からは、「AIが生成した情報の検証体制がない」といった新たな課題が浮き彫りになっています。これは単にツールを導入するだけでは解決できない問題だと考えられます。

そのため、今後のAI活用においては、単なるツールの導入以上に、データの出所管理や利用範囲の制限など、全社的な「ガバナンス（統治）」と、「検証プロセス」という基盤づくりが重要になります。

ポイント

• Salesforce利用企業の実務担当者（約9割）は業務の属人化に課題を感じており、「AIによる平準化」に強い期待を寄せている。
• すでにAI活用を進める現場では、AI出力結果の「正しさを検証する体制・仕組みの不在」が最大のボトルネックとなっている。
• 今後の成功には、単なるツール導入ではなく、セキュリティやガバナンスを含めた全社的な基盤整備と検証プロセス構築が必須である。

情シスへの影響

■ 属人化解消のためのAI活用推進

• Salesforceのカスタム開発（Apexなど独自言語）に関するノウハウやドキュメントが特定の担当者に依存している状況は、IT部門の運用負荷を高める要因です。

• AIによる定型的なコード生成やマニュアル作成を通じて、業務プロセスの標準化・平準化を目指す取り組みが必要です。

■ AI活用に伴う「検証体制」の構築（最重要）

• AIが生成した情報やコードをそのまま本番環境に適用することは極めて危険です。誤りやセキュリティ上の脆弱性を含む可能性が高いため、必ず人間による多層的なレビュー、テスト、承認プロセスを組み込む必要があります。

• 特に「データガバナンス」の観点から、AIが出力するデータの出所・利用範囲・機密レベルを厳しく管理し、適切な権限設定と監視体制（ログ収集など）を確立しなければなりません。

■ ツール選択とセキュリティ基盤

• AIツールの選定に際して、「どのツールを選べばよいか判断できない」という課題があるため、IT部門が利用ガイドラインの策定と標準ツールの選定・展開を主導することが求められます。

影響範囲

【対象サービス】Salesforce（特に開発/運用領域）

【影響を受ける範囲】Apexなどのカスタムコード生成プロセス、業務マニュアルや設計書の作成・更新プロセス、各種データ利用（機密情報含む）。

【管理課題】ガバナンスルール、アクセス権限設定、検証ワークフローの導入。クラウド環境全体。

重要度

★★★★☆

対象者

• M365管理者
• Entra管理者
• AD管理者
• セキュリティ担当者
• ネットワーク管理者

優先度

早めに対応

優先度の理由

悪用が確認されているというよりは「未対応によるリスク」が指摘されています。AI活用が急速に進む中で、その土台となるガバナンスや検証体制を構築しないと運用停止または情報漏洩のリスクがあります。ベンダー（Salesforceなど）からの公式なガイドラインが出ると予想されるため、即時パッチ適用は不要ですが、早めに内部的な標準プロセス策定とセキュリティポリシーの更新が必要です。

確認手順

• 現在利用中のAIツールについて、データ取り扱い規約および出力結果の検証・承認フローが定義されているかを確認する。
• Salesforce開発環境において、AI生成コードや設定変更をデプロイするための必須レビュープロセス（例：Pull Request, コードレビュー）を強制的に実装しているか確認する。
• 機密データを含む業務データをAIに利用させる際の具体的なガイドラインとアクセス制限を設定し、ログ取得が機能しているかを検証する。
• 属人化しているコアな開発知識・ノウハウについて、ドキュメント化の進捗状況を評価し、その仕組みづくりを計画する。