【第582回】 Data Cloud ： 2026 年 9 月 新機能リリース ハイライト

現在、Data 360（Data Cloud）では 他の Salesforce 製品とは異なり毎月新機能がリリースされています。その数の多さに加え、内容も高度であるため、私自身キャッチアップに苦戦しています。

そこで、毎月の Data Cloud 新機能リリースのハイライトをまとめてあります。日頃の学習に活用してください。

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2026 年 9 月リリース ハイライト

2026 年 9 月には Dreamforce 2026 もあったので、控えめのリリース量となっているように感じます。

9 月の新機能リリースで、特に注目したいのは Data 360 Marketing Agent です。自然言語で作成したいオーディエンスを説明するだけで、Agent が Data 360 のデータモデルを確認しながらセグメントを作成したり、既存セグメントにフィルターを追加したりできるようになりました。

また、Intelligent Context では引用元となったドキュメントの表示やハイライトが改善され、Private Connect では Azure Databricks とのプライベート接続も強化されています。

それでは、今月の主な新機能を順番に見ていきましょう。

Data 360 Marketing Agent

① 自然言語からセグメントを作成・編集

Data 360 Marketing Agent を利用して、作成したいオーディエンスを自然言語で説明するだけで、Data 360 のセグメントを作成できるようになりました。

例えば、

• 「過去 3 か月以内に商品を購入し、東京に住んでいる顧客」

のように対象となるユーザーを文章で指定すると、Data 360 Marketing Agent が Data 360 のデータモデルを確認し、条件に一致するフィルターを組み立ててセグメントを作成します。

Data 360 Marketing Agent は Salesforce の画面上部にある Agentforce パネルから利用します。

今回の機能には、大きく 2 つの使い方があります。

• 新しいセグメントを自然言語から作成

• 既存のセグメントに自然言語からフィルターを追加

新しいセグメントを作成する場合は、Segments ページなどから Agentforce パネルを開き、作成したいオーディエンスを説明します。

Data 360 Marketing Agent は条件を解析し、セグメントタイプや公開スケジュールなどを確認しながら、新しいセグメントを作成します。

一方、既存のセグメントを Segment Canvas で開いた状態で依頼した場合は、新しいセグメントを作成するのではなく、現在のセグメントに新しいフィルター条件を追加します。

例えば、

「先週料金ページを閲覧した顧客を追加してください」

と指示すると、現在開いているセグメントに対応する条件を追加できます。

また、単純な Standard Segment だけでなく、Nested Segment の作成にも対応しており、Calculated Insight を条件として利用することもできます。

主なポイントは以下の通りです。

• 自然言語から新しいセグメントを作成

• 既存のセグメントへ自然言語でフィルターを追加

• Standard Segment と Nested Segment に対応

• Calculated Insight をフィルター条件として利用可能

• Data 360 のデータモデルを確認しながら適切な属性を検索

• 不明な条件がある場合は Agent がユーザーに確認

• Agentforce パネルから操作可能

ただし、Data 360 Marketing Agent が Segment Canvas を完全に置き換えるわけではありません。

Salesforce も、Agent はセグメント作成を高速化するための支援機能であり、最終的な確認や編集はこれまでどおり Segment Canvas で行うことを想定しています。

特に既存セグメントへフィルターを追加する場合、Agent はセグメントを自動保存しないため、追加された条件を確認したうえで自分で保存する必要があります。

Intelligent Context

① Intelligent Context の引用元ドキュメント表示を統一

Intelligent Context で利用するソースドキュメントを共通のスキーマに Harmonize（標準化）し、Citation（引用）から開いた際に、ドキュメントを統一された形式で表示できるようになりました。

さらに、引用元となった具体的なテキストチャンクをアプリ内でハイライト表示できます。

これまでは、PDF や Word など元となるドキュメントの形式によって表示方法が異なり、Citation を開いても、回答の根拠として実際にどの部分が使用されたのかをアプリ内でハイライトすることができませんでした。

今回追加された Knowledge Harmonization を利用すると、ソースコンテンツを Intelligent Context で利用しやすい共通のスキーマへ変換できます。

これにより、

という形で、AI がどの情報を参照して回答したのかを確認しやすくなります。

主なポイントは以下の通りです。

• 異なる形式のソースドキュメントを共通のスキーマへ Harmonize

• Citation からソースドキュメントをアプリ内で表示

• 引用元となったテキストチャンクをハイライト

• ソース形式に依存しない統一された表示を提供

• AI の回答がどの部分を根拠としているのか確認しやすくなる

設定方法

1. ソースファイルをアップロードした後、プレビュー画面の Edit Configuration を開きます。

2. Knowledge Harmonization の設定から Harmonize source file を有効化します。

3. Harmonize 後の内容を確認する場合は、プレビューで Harmonized を選択します。

考慮事項

• Harmonization では、元のドキュメントをそのままのレイアウトで表示するのではなく、Intelligent Context で利用しやすい共通形式へ再構成します。

• そのため、Harmonized Preview は元のファイルとレイアウトや書式が異なって見える場合があります。

• これは表示崩れではなく、Knowledge Harmonization による想定された動作です。

Data Graph

① Data Graph を含む Data Kit を再デプロイ

Data Graph を含む Data Kit を再デプロイする際に、すでにデプロイ済みで変更のない Data Graph が含まれていても、エラーにならずに再デプロイできるようになりました。

これまでは、Data Kit に含まれる Data Graph がすでにデプロイ済みで、かつ前回のデプロイから変更されていない場合でも、Data Kit を再デプロイすると失敗することがありました。

さらに、再試行によってデプロイ処理が復旧できないエラー状態になるケースもあり、Data Kit を繰り返しデプロイする運用では問題になる可能性がありました。

今回のアップデートでは、すでにデプロイ済みで変更のない Data Graph については、再デプロイ時に Data 360 がその Data Graph を変更せず、その処理を成功として扱うようになりました。

つまり、

という形になります。

この変更により、Data Graph の状態が変わっていない場合でも、Data Kit の再デプロイ処理を安定して繰り返せるようになりました。

主なポイントは以下の通りです。

• Data Graph を含む Data Kit を再デプロイ可能

• すでにデプロイ済みで変更のない Data Graph はそのまま維持

• 変更のない Data Graph を成功として処理

• Data Graph が原因で Data Kit 全体の再デプロイが失敗する問題を改善

• 繰り返しデプロイする場合でも安定したデプロイが可能

• 特別な設定変更は不要

設定方法

• 特別な設定は必要ありません。

• これまでと同様に Data Kit を開き、Data Kit Deploy から再デプロイします。

• すでにデプロイ済みで変更のない Data Graph が含まれている場合は、Data 360 が自動的にその Data Graph を変更せず、成功として処理します。

Activation / Audience

① Attribute Shortcut を再利用して属性選択とフィルター設定を簡素化

Segment Builder で作成した Attribute Shortcut を、Activation でもそのまま利用できるようになりました。

Attribute Shortcut は、複雑なデータモデルのパスを毎回たどることなく、よく利用する属性をあらかじめ分かりやすい形で定義しておくための機能です。

今回のアップデートでは、この Attribute Shortcut をセグメント作成時だけでなく、Activation Canvas で属性を追加したり、フィルター条件を設定したりする際にも再利用できるようになりました。

例えば、複雑なリレーションをたどった先にある「顧客ランク」や「直近購入日」といった属性を Attribute Shortcut としてあらかじめ定義しておけば、マーケターは Activation の設定時にデータモデルをたどって対象項目を探す必要がありません。

という形になります。

これにより、セグメンテーションとアクティベーションで同じ属性定義を利用できるため、設定のばらつきを抑えながら、より簡単に Activation を作成できます。

主なポイントは以下の通りです。

• Segment Builder で作成した Attribute Shortcut を Activation でも利用可能

• Activation に追加する属性の選択に Shortcut を利用

• Activation のフィルター条件にも Shortcut を利用

• 複雑なデータモデルのパスを毎回たどる必要がない

• セグメンテーションとアクティベーションで同じ属性定義を共有

• 組織内で利用する属性の定義を統一しやすくなる

設定方法

1. まず Segment Builder で Attribute Shortcut を作成します。

2. その後、Activation を新規作成または編集し、Activation Canvas で属性を追加したりフィルターを設定したりする際に、作成済みの Attribute Shortcut を選択します。

② LY Ads にオーディエンスをアクティベーション

Data 360 の新しい Activation Destination として LY Ads が追加され、Data 360 で作成したセグメントを LY Ads に直接アクティベーションできるようになりました。

これにより、Data 360 で作成したオーディエンスを LY Ads のターゲティング広告キャンペーンで利用したり、広告に関するインサイト分析につなげたりできます。

これまでも Data 360 では、さまざまな広告プラットフォームへオーディエンスをアクティベーションできましたが、今回のアップデートで LY Ads もネイティブな送信先として利用できるようになりました。

主なポイントは以下の通りです。

• LY Ads を Data 360 の Activation Destination として利用可能

• Data 360 のセグメントを LY Ads に直接アクティベーション

• ターゲティング広告キャンペーンでオーディエンスを利用

• 広告に関するインサイトレポートにも活用可能

• 外部でオーディエンスファイルを作成・受け渡しすることなく Data 360 から連携可能

Clean Rooms

① 同じ Clean Room Collaboration で複数の Query を実行

Clean Room Collaboration で、同じ Use Case に定義されている複数の Query を選択して実行できるようになりました。

Clean Room Collaboration は Collaboration Template をもとに作成されますが、Template には複数の Use Case を定義でき、さらに各 Use Case の中に複数の Query を含めることができます。

これまでは、1 つの Collaboration で実行できる Query は 1 つに限定されていました。

そのため、同じ Template 内に別の Query が用意されていても、それを実行するには新しい Collaboration を別途作成する必要がありました。

今回のアップデートでは、Collaboration が Use Case を単位として扱われるようになり、その Use Case に定義されている複数の Query の中から、実行したい Query をその都度選択できるようになりました。

例えば、

という構成の場合、これまでは Query ごとに別の Collaboration が必要でしたが、今後は同じ Collaboration の中で Query 1、Query 2、Query 3 を選択して実行できます。

主なポイントは以下の通りです。

• 1 つの Clean Room Collaboration で複数の Query を実行可能

• Collaboration Template の Use Case に定義された Query を選択して実行

• Query ごとに別の Collaboration を作成する必要がない

• 同じ Use Case 内で用途に応じて Query を切り替え可能

• Clean Room の構成や管理を簡素化

利用方法

1. 対象の Collaboration で Set Up Query ページを開きます。

2. Query Name から実行したい Query を選択し、その Query を実行します。

② Segment Publish に合わせて Query を自動実行

Clean Room の Query を、対象となる Consumer Segment が公開されるタイミングに合わせて自動実行できるようになりました。

これまでは、例えば毎週実施するオーディエンスの重複分析などを最新のデータで確認したい場合でも、Query を手動で実行する必要がありました。

今回のアップデートでは、Query の実行スケジュールを Consumer Segment の Publish Cadence に連動させることができます。

例えば、

という形になります。

これにより、セグメントが更新されるたびに手動で Query を実行する必要がなくなり、Clean Room の分析結果を継続的に最新の状態へ保ちやすくなります。

主なポイントは以下の通りです。

• Consumer Segment の Publish に合わせて Query を自動実行

• Segment の Publish Cadence と Query の実行タイミングを連動

• 定期的なオーディエンス重複分析などを自動化

• 手動実行による更新漏れを防止

• スケジュール設定後も Query を任意のタイミングで手動実行可能

• 手動実行しても設定済みのスケジュールには影響しない

設定方法

1. 対象の Collaboration で Set Up Query ページを開きます。

2. Run Options から Schedule based on segment publish を選択し、対象となる Consumer Segment と Schedule Name を設定します。

3. 設定後は、その Consumer Segment が公開されるたびに Query が自動的に実行されます。

考慮事項

• Scheduled Query を利用できるのは、Salesforce が提供する Collaboration Template のみです。

Data Cloud One

① Companion Connection の適格性エラーをまとめて確認

Data Cloud One で Companion Org を接続する際に、Eligibility Check（適格性チェック）で満たしていない条件が複数ある場合、それらをまとめて確認できるようになりました。

これまでは、接続条件のチェックが 1 つずつ行われていました。

そのため、最初に表示されたエラーを修正して再試行すると、次のエラーが表示され、さらに修正して再試行する、といった作業を何度も繰り返す必要がありました。

今回のアップデートでは、満たしていない条件をまとめてチェックし、同じ画面に一括して表示します。

これにより、

という形で対応できるようになりました。

主なポイントは以下の通りです。

• Companion Org 接続時の Eligibility Check をまとめて実行

• 満たしていない条件を一括表示

• エラーを 1 件ずつ修正して再試行する必要がない

• 接続前に必要な修正項目をまとめて把握可能

• Data Cloud One の Companion Connection セットアップを効率化

Companion Org の接続時に Eligibility Check で問題が検出された場合、満たしていない条件が同じ画面にまとめて表示されます。

Private Connect

① Azure Databricks へ Private Connect で接続

Data 360 と Azure 上の Databricks を、Salesforce が管理する Private Network Route を利用してプライベート接続できるようになりました。

今回追加された Private Connect Multicloud for Data 360 を利用すると、Salesforce が Azure Private Endpoint の作成と管理を代行します。

そのため、ユーザー側で AWS や Azure のネットワーク設定を行う必要がありません。

また、Data 360 と Databricks 間でやり取りされるデータはパブリックインターネットを経由せず、作成した Private Network Route 内で通信されます。

これにより、

という形で、Azure Databricks とより安全に接続できます。

主なポイントは以下の通りです。

• Data 360 と Azure Databricks をプライベート接続

• Salesforce が Azure Private Endpoint を作成・管理

• ユーザー側で AWS / Azure のネットワーク設定が不要

• データはパブリックインターネットを経由しない

• Private Network Route 内で通信

• Databricks の接続設定を Data 360 側から実施可能

設定方法

1. Data Cloud Setup から Admin Tools ＞ Private Connect ＞ New を開きます。

2. Databricks を選択し、Cloud Provider に Azure、接続方式に Salesforce-Managed を指定します。

3. その後、Databricks Workspace URL や Azure Resource ID などの必要な情報を入力して保存します。

4. 必要に応じて Internal Stage の設定も行います。

5. 保存後、Salesforce が Azure Private Endpoint を自動的にプロビジョニングします。

6. プロビジョニングには、おおよそ 10 分程度かかります。

開発・管理

① Scratch Org で Data 360 設定を構築・テスト

Scratch Org で Data 360 の設定を構築・テストできるようになりました。

これにより、Production や Sandbox を直接利用することなく、短期間の Scratch Org を利用して Data 360 に関する設定や開発を検証できます。

Salesforce の一般的な開発では Scratch Org を利用して、機能開発や自動テスト、デプロイ前の検証などを行うことができます。

今回のアップデートによって、Data 360 についても、こうした Salesforce の開発ライフサイクルへ組み込みやすくなりました。

例えば、

• Data 360 の設定を Scratch Org で検証

• CRM 側の設定と Data 360 の構成を同じ環境でテスト

• デプロイ前の設定確認

• 並行開発

• 自動テスト

• 問題の再現・検証

などに利用できます。

Data 360 の設定を Production や共有 Sandbox だけで検証するのではなく、開発者ごとに独立した短期環境を作成できるようになる点が大きなポイントです。

いかがでしたでしょうか。

Data 360 は AI のためのデータ基盤として注目されることが多いですが、その裏側では接続、開発、デプロイ、運用といった部分も継続的に強化されています。

今後も、単に個々の新機能を追うだけではなく、Data 360 が「AI から利用するためのデータ基盤」としてどのように進化しているのかという全体的な流れを見ていくことが重要だと思います。

今回は以上です。

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