Dreamforce 2026のセッション 「Data 360 Roadmap: Activating Trusted Context Everywhere」
1. セッションの概要と基調メッセージ
セッション名: Data 360 Roadmap: Activating Trusted Context Everywhere
スピーカー:
Ayush（Data360 プロダクトリーダー）
Brad Wright（Data360 プロダクトリーダー）
Narendra Singh（Data360 プロダクトリーダー）
コアメッセージ: Data360は従来の顧客データプラットフォーム（CDP）の枠組みを超え、自律型AIエージェント時代における全社共通の文脈基盤「Agent Context Engine（エージェント・コンテキスト・エンジン）」へと進化する。
2. 現状の実績と「AIによるデータサイロ再建」の危機
Data360の現在の実績
顧客事例: Disney, Marriott（エンターテインメント／メディア）、Barclays（金融）、Mimit Health（ヘルスケア／保険）など、リアルタイム体験やナレッジ検索に活用。
データスケール: 200兆件以上のレコードを接続（前年比800%成長）。そのうち約80%がZero-Copy経由で接続。
Agentforce: 累積30億件のAgentforce Work Unitsを処理。
AI時代が抱える課題
過去10年間で組織内のデータサイロを統合してきたものの、個別にAIエージェントを導入することで、エージェントごとに新たなデータサイロが再構築される問題が発生している。
顧客体験で発生する3つの摩擦
Cold Start（コールドスタート）: 長年の顧客であっても、エージェントと初めて会話する際にゼロから説明が必要になる。
No Memory（記憶の欠落）: 翌日に同じエージェントに問い合わせても、前日の会話内容が保持されていない。
Disconnected Agents（エージェント間の文脈分断）: チャットボットから電話（音声エージェント）へ移動した際、前の会話文脈が共有されない。
3. Agent Context Engine（エージェント・コンテキスト・エンジン）
Data360がマーケティングや営業だけでなく、企業内のあらゆるAIエージェント（Agentforce、Google ADK、OpenAI SDK等）に対して一元化されたコンテキスト層を提供する構想。
コア機能
Agent Memory（エージェント・メモリ）: 対話から事実や嗜好（Preferences）を抽出し、一元的に保持・永続化。どのエージェントも同じ記憶を参照可能。
Real-time Context Assembly（リアルタイム文脈構築）: 過去のやり取り全体（Raw Transcript）をそのままLLMに送るのではなく、サブセカンド（1秒未満）でドメイン特化のナレッジグラフを生成し、最小限で最も精度が高い情報ノードのみをLLMに提供。
Agentforce Coworker: Data360のコンテキストエンジン上で動くファーストパーティのAIアソシエイト。MS Teams、デスクトップ、モバイルで利用可能。
4. マーケター向けイノベーション（CDPの強化）
データサイエンスやITに頼らず、マーケター自身が直感的にセグメントを作成し、アクティベーションできる機能の進化。
Goal-Based Agentic Segmentation（目標ベースのセグメンテーション）:
キャンペーン概要（Brief）や目標（例：「春のプロモーションでゲストを呼び戻す」）を入力するだけで、AIが対話形式で条件を整理し、自然言語による根拠の説明とともにセグメントを自動提案。1st-Party Lookalike Segments:
サードパーティcookieに依存せず、自社の高価値顧客（1st Party Data）を基にした高精度な類似オーディエンスモデルの作成。マルチマーケティングスタック連携:
Salesforceエコシステムを超え、Eloqua、Marketo、Brazeなどへの直接アクティベーション対応。Paid Media統合:
Reddit、Line、Yahoo Japan（GA）に加え、OpenAI、Walmart広告エコシステムへ拡大。
5. Open Data Foundation（インフラ・ガバナンス・開発者機能）
アーキテクトやエンジニア向けに提供される、次世代データ基盤技術。
Zero-Copyとエコシステム拡大
双方向Zero-Copy: Microsoft Fabric、Workday、Google Lakehouseへの拡大（Snowflake、Databricks、AWS、IBMに続く）。
Data360 Headless: MCP（Model Context Protocol）サーバーを介して、ClaudeやChatGPTなどの外部AIツールから完全にHeadless（UIなし）でデータパイプライン構築やセグメント作成を実行可能。
ガバナンス・運用可視化
Salesforce Unified Catalog: メタデータ、スキーマ、エンティティ関係の統合型カタログ。
高度なアクセス制御: 属性ベースのアクセス制御（ABAC）、非構造化データの動的マスキング（Dynamic Masking）、ポータルユーザー／ロール階層制御。
運用ダッシュボード:
Monitoring Center: システム全体の健全性を一元監視。
Digital Wallet: クレジット消費状況の可視化と事前予測（Forecast）アナリティクス。
DevOps: Sandboxes、Scratch Orgs、DevOps CenterによるCI/CDパイプライン運用対応。
＊まとめ
セッションが示す最大のメッセージは、「AIの勝敗を決めるのはモデルの賢さではなく、供給されるコンテキストの質である」ということです。データサイロを解体し、安全でリアルタイムな「Agent Context Engine」を確立することが、これからのAI主導型エンタープライズにおける中枢戦略となります。
