【第542回】 Agentforce ： 2026 年 7 月 新機能リリース ハイライト
Data 360 と同様に、Agentforce もほぼ毎月のように新機能や改善が追加されています。そのため、最新情報を追い続けるだけでも、かなりの労力が必要になってきました。
私自身も、「気が付いたら新機能が追加されていた」「どの機能が本当に重要なのか判断しづらい」と感じることが増えています。リリースノートには多くの情報が掲載されていますが、そのまま読むだけでは、変更点の全体像や実際のインパクトを把握するのは簡単ではありません。
そこで今後は、Data 360 のまとめ記事と同様に、Agentforce の毎月の新機能を分かりやすく整理した解説記事 を継続的に公開していきます。
単に新機能を列挙するのではなく、
何が変わったのか
なぜ追加されたのか
実際にどのような影響があるのか
という視点で整理し、できるだけ実務に役立つ情報をお届けしたいと思います。
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2026 年 7 月リリース ハイライト
2026 年 7 月の Agentforce リリースでは、新しい Agentforce Builder への移行が本格化したことに加え、エージェント開発・運用・品質管理の各分野で大きな機能強化が行われました。
新規エージェントの作成先が新しい Builder に一本化されたほか、Conversation Recommendations のカスタマイズや Lightning アプリのホーム画面対応など、Employee Agent の使いやすさも大きく向上しています。
また、開発面では Else If による条件分岐や Prompt Builder の AI Assist、Voice Call Variables などが追加され、より柔軟かつ効率的にエージェントを構築できるようになりました。
さらに、Observability では Data 360 クレジットを消費しない仕組みへの変更や分析機能の大幅な強化、API による Custom Scorer の管理など、運用フェーズを支援する機能も数多く追加されています。
今月は単なる新機能追加だけではなく、Agentforce をより本格的に開発・運用するための基盤が整備されたアップデートと言えるでしょう。
それでは、各機能の詳細を一つずつ見ていきましょう。
エージェント本体の機能追加・改善
① 新規エージェントは新しいビルダーでのみ作成可能に
2026 年 7 月 13 日の週から、従来の Agentforce Builder では、新規エージェントを作成できなくなります。
これ以降、新しいエージェントは Agentforce Studio の新しい Agentforce Builder からのみ作成可能になります。
ただし、この変更は既存のエージェントには影響しません。
引き続き、従来の Agentforce Builder 上で以下の操作は実施できます。
編集
有効化
バージョン管理
その他の管理操作
現在、Salesforce では、既存エージェントを 新しい Agentforce Builder へアップグレードすること を推奨しています。アップグレード後も、従来の Agentforce Builder 側のエージェントは保持されるため、必要に応じて引き続き編集できます。
ポイント：この変更は「従来の Agentforce Builder の廃止」ではなく、新規作成先が 新しい Agentforce Builder に一本化 されるというものです。今後は、新しい Agentforce Builder が標準となるため、新規開発だけでなく既存エージェントについても、早めにアップグレードを進めておくことが推奨されます。
② サービスエージェントに Agent Access ブロックが登場
AgentforceServiceAgent を利用するサービスエージェントでは、必須設定である default_agent_user の記述場所が変更されました。
これまで config ブロックに記述していた default_agent_user は非推奨となり、今後は最上位レベルの access ブロックへ移動することが推奨されています。
現在、既存の Agent Script を開くと、default_agent_user に打ち消し線が表示されている方もいると思います。その場合は従来の設定を削除し、以下のように access ブロックへ移行してください。
これを削除して、以下のスクリプトを挿入します。
access:
default_agent_user: "agentforce_conversational_email_agent@00dho00000d6ew5733829938.ext" (←ご自身のユーザーに変更)
verified_customer_record_access:
use_default_objects: True
なお、この設定は 新規作成するサービスエージェントでは最初から自動設定されるため、新規環境では特に意識する必要はありません。
一方で、以前からサービスエージェントを利用している環境では、一度 Agent Script を確認し、必要に応じて設定を移行しておくことをおすすめします。
③ Conversation Recommendations を自由にカスタマイズ可能
新しい Agentforce Builder では、Employee Agent の Conversation Recommendations（おすすめプロンプト） を Script View から自由にカスタマイズできるようになりました。
Conversation Recommendations は、エージェントを利用する従業員へ、よく利用される操作や問い合わせ内容をおすすめとして表示する機能です。
今回のアップデートでは、以下の 2 種類のおすすめプロンプトを設定できます。
Welcome Recommendations
エージェントを開いた直後のウェルカム画面に表示されるおすすめプロンプトIn-Conversation Recommendations
会話中に表示されるおすすめプロンプト
これにより、ユーザーは毎回質問を入力することなく、おすすめプロンプトをクリックするだけで会話を開始できるようになります。
例えば、
パスワードをリセットしたい
休暇を申請したい
経費精算について知りたい
といった、利用頻度の高い問い合わせをあらかじめ表示しておくことで、従業員を目的の操作へスムーズに誘導できます。
設定は Agentforce Builder の Script View で recommended_prompts セクションを追加し、welcome_screen や in_conversation を True に設定したうえで、starter_prompts に表示するプロンプトを定義します。
設定方法
Agentforce Builder で対象の Employee Agent を開きます。
Script View に切り替えます。
system 配下に recommended_prompts セクションを追加します。
welcome_screen または in_conversation を True に設定します。
starter_prompts に表示するおすすめプロンプトを追加します。
④ Lightning アプリのホーム画面から Agentforce をすぐ利用
Agentforce Employee Agent の Welcome Recommendations（おすすめプロンプト） が、Lightning アプリのホーム画面にも表示されるようになりました。
Welcome Recommendations は、エージェントとの会話を開始する際に表示されるおすすめプロンプトです。ユーザーは自分でメッセージを入力しなくても、表示されたプロンプトをクリックするだけで会話を開始できます。
これまでは、Welcome Recommendations は レコードページ や リストビュー でのみ利用できました。
今回のアップデートにより、以下の Lightning アプリのホーム画面でも利用できるようになりました。
Sales Home
Service Home
Marketing Home
カスタム Lightning アプリのホーム画面
これにより、ユーザーはアプリを開いた直後から AI エージェントへ質問できるようになり、目的のレコードへ移動することなく、すぐに会話を開始できます。
例えば、
今日の商談を要約したい
未対応ケースを確認したい
今月のマーケティング施策を確認したい
といった問い合わせも、ホーム画面からおすすめプロンプトをクリックするだけで開始できます。
特に、Employee Agent を日常的に利用する組織では、エージェントへアクセスするまでの操作が減るため、利用率の向上も期待できます。
設定方法
特別な設定は必要ありません。
Agentforce Employee Agent に Welcome Recommendations を設定している場合は、対応している Lightning アプリのホーム画面にも自動的に表示されます。ユーザーは表示されたおすすめプロンプトを選択するだけで、Agentforce Employee Agent との会話を開始できます。
エージェント開発・Agent Script
① Else If による条件分岐に対応
Agentforce Builder の Condition で、Else If を利用した条件分岐ができるようになりました。
これまでは、Condition では If と Else のみ利用できたため、複数の条件を判定したい場合は、Condition を何度も組み合わせたり、条件をネストしたりする必要がありました。
今回のアップデートでは、1 つの Condition の中で複数の Else If を追加できるようになり、最初に条件へ一致した分岐が実行されます。
例えば、
VIP 顧客の場合
一般顧客の場合
ゲストユーザーの場合
のように、複数のケースを 1 つの Condition で分かりやすく記述できるようになります。
これにより、エージェントの推論フローがシンプルになり、複雑な分岐を管理しやすくなりました。
設定方法
Agentforce Builder で対象のエージェントを開きます。
対象のサブエージェントを選択します。
Reasoning Instructions を開きます。
/ を入力し、If/Else (Conditional) を選択します。
必要な数だけ Else If を追加し、最後に Else を設定します。
Agentforce Voice
① Canvas View で Voice Call Variables を利用可能に
Agentforce Builder の Canvas View で、Voice Call Variables を利用できるようになりました。
これまでは、Voice Call Variables は Agent Script でのみ利用できましたが、今回のアップデートにより、Canvas View から簡単に追加・利用できるようになっています。
Voice Call Variables は、通話中のみ利用できるコンテキスト変数であり、Voice Call オブジェクトの項目と自動的に関連付けられます。
例えば、
発信者の電話番号
通話 ID
その他の Voice Call 情報
などをエージェントの推論や応答に利用できるため、通話内容に応じた、よりパーソナライズされた対応を実現できます。
また、Messaging Session Variables と同様に、会話中のみ値を保持するコンテキスト変数として利用されるため、Agent Script を編集することなく Voice エージェントを構築しやすくなりました。
設定方法
Agentforce Builder でサービスエージェントを開きます。
Telephony Connection を追加します。
Explorer パネルから Variables を開きます。
Add Voice Call Variable を選択します。
Enhanced Chat
① Enhanced Chat v2 でファイル共有に対応
Enhanced Chat v2 で、利用者がチャット中にファイルを送信できるようになりました。
なお、現時点では、ファイル共有は、有人のサービス担当者とのチャットでのみ利用可能であり、AI エージェントとの会話では利用できません。
これまでは、チャットでテキストメッセージのみ送信できましたが、今回のアップデートにより、スクリーンショットや領収書、PDF などのファイルをサービス担当者へ共有できるようになっています。
例えば、
エラー画面のスクリーンショット
購入時の領収書
PDF の資料
などをチャット上から送信できるため、問い合わせ内容をより正確に伝えられるようになります。
これにより、サービス担当者は必要な情報を素早く把握できるため、問題解決までの時間短縮も期待できます。
設定方法
Messaging Settings を開きます。
対象のチャネルを選択します。
許可するファイル形式 と 最大ファイルサイズ を設定します。
デフォルトでは、画像、ドキュメント、およびテキストファイルを 1 ファイルあたり最大 5 MB まで送信できます。
Prompt Builder
① AI Assist で Prompt Template を作成可能（ベータ版）
Prompt Builder に AI Assist（ベータ版） が追加され、自然言語で指示を入力するだけで Prompt Template を作成できるようになりました。
これまでは、Prompt Template を作成する際、プロンプトの構成や指示文をすべて自分で作成する必要がありました。
今回のアップデートでは、AI Assist を利用することで、
実現したい内容
入力として利用するデータ
期待する回答
などを自然言語で説明するだけで、AI が Prompt Template のたたき台を自動生成します。
そのため、ゼロからプロンプトを作成する手間を減らし、より短時間で Prompt Template を作成できるようになりました。
例えば、
営業メールを作成するプロンプト
ケース内容を要約するプロンプト
製品説明を生成するプロンプト
なども、目的を文章で説明するだけで基本的なテンプレートを作成できます。
生成後は、そのまま利用するだけでなく、Block Editor や通常のエディターで自由に編集・調整することもできます。
Prompt Engineering に慣れていないユーザーでも、Prompt Builder を利用しやすくなるアップデートと言えるでしょう。
設定方法
Prompt Builder を開きます。
新しい Prompt Template を作成します。
AI Assist（Beta）を選択します。
作成したいプロンプトの内容を自然言語で入力します。
② Web Search の除外ドメインを指定可能に
Search the Web アクションで、検索対象から除外するドメインを指定できるようになりました。
これまでは、Web 検索を実行すると検索プロバイダーの結果をそのまま取得していましたが、今回のアップデートにより、特定のドメインを検索対象から除外できるようになっています。
例えば、
信頼性の低いサイト
社内ポリシーで利用を避けたいサイト
重複した情報を提供するサイト
などを除外することで、より適切な検索結果を取得しやすくなります。
除外するドメインは Search the Web アクションごとに設定でき、検索プロバイダーの種類に関係なく適用されます。また、最大 10 個 のドメインを指定できます。
Web 検索を利用したエージェントでは、回答の品質や信頼性を向上させるための便利な機能と言えるでしょう。
設定方法
Agentforce Builder で対象のエージェントを開きます。
General Web Search サブエージェントを開きます。
Search the Web アクションを展開します。
Excluded Domains の変数を作成します。
Default Value に、除外するドメインをカンマ区切りで入力します。（最大 10 件）
actions:
WebSearch: @actions.WebSearch
with searchQuery = ...
with searchProvider = "openai"
with siteFilter = "salesforce.com, yahoo.co.jp"
with excludedDomains = "business.adobe.com"Agentforce Builder
① Custom Lightning Type が Builder でプレビュー可能に
Agentforce Builder で、Custom Lightning Type を利用したサービスエージェントの画面表示をプレビューできるようになりました。
Custom Lightning Type は、Agent Action の入力画面や出力画面をカスタマイズするための機能です。標準のテキスト表示だけでなく、ブランドに合わせたデザインや、よりインタラクティブなユーザーインターフェースを提供できます。
これまでは、Custom Lightning Type の表示を確認するためには、実際にチャネルへ展開して動作を確認する必要がありました。
今回のアップデートでは、Enhanced Chat v2 を利用するサービスエージェントでプレビューを実行すると、利用者に表示される画面と同じように Custom Lightning Type を確認できるようになっています。
これにより、本番環境へ公開する前に表示内容や操作性を確認できるため、開発効率や品質の向上が期待できます。
設定方法
Agentforce Builder で対象のサービスエージェントを開きます。
Enhanced Chat v2 接続を追加します。
Live Test Mode でプレビューを開始します。
Agent Action に設定した Custom Lightning Type の表示を確認します。
注意事項
現在、プレビューに対応しているのは アセットライブラリ から追加した アクションのみです。
Agentforce Builder 上で新規作成またはカスタマイズした Action の Custom Lightning Type をプレビューする場合は、一度 Asset Library に作成し直してからエージェントへ追加する必要があります。
Agentforce Observability
① Observability が Data 360 クレジットを消費しないように
Agentforce Observability 関連の機能が、Data 360 クレジットを消費せずに利用できるようになりました。
これまでは、Agentforce の分析や監視機能を利用すると、Data 360 の以下のクレジットを消費していました。
Batch Data Pipeline
Data Queries
Streaming Calculated Insights
今回のアップデートでは、これらのクレジットを消費することなく、Agentforce の利用状況や品質を分析できるようになっています。
対象となる主な機能は以下のとおりです。
Agentforce Session Tracing
Einstein Audit and Feedback
Agent Analytics
Knowledge/RAG Quality Data and Metrics
これにより、Agentforce の利用状況やエージェントの品質を、Data 360 クレジットの消費を気にすることなく継続的に分析しやすくなりました。
一方で、Data Storage は従来どおり課金対象であり、割り当て容量を超えた場合はストレージ使用量に応じたクレジットを消費します。
また、Knowledge/RAG Quality Data and Metrics は、Data 360 クレジットは消費しなくなりましたが、検索品質を LLM が評価するため、引き続き Flex Credits は消費します。
そのため、Data 360 クレジットと Flex Credits の違いを理解した上で利用することが重要です。
設定方法
特別な設定は必要ありません。
組織へアップデートが適用されると、自動的に有効になります。
Digital Wallet では過去の Data 360 クレジット消費履歴は確認できますが、新たな Data 360 クレジットは消費されなくなります。
注意： 「完全に無料になった！」と誤解しないようにしてください。あくまで、Data 360 Credits は不要になったが、Flex Credits は消費されます。
② API で Custom Scorer を管理可能に
Custom Scorer を API から作成・更新・有効化できるようになりました。
これまでは、Custom Scorer の管理は Salesforce の画面上で行う必要がありましたが、今回のアップデートにより API を利用して複数のエージェントへ一括で管理できるようになっています。
これにより、
CI/CD への組み込み
複数環境への展開
Scorer の自動管理
などが実現でき、Agentforce の品質管理を効率化できます。
③ Observability の分析機能を強化
Agentforce Observability の分析機能が強化され、エージェントの品質や応答内容をより詳細に分析できるようになりました。
今回のアップデートでは、Interaction-Level Metrics が追加され、会話の各ターンごとの品質を確認できるようになっています。
新たに確認できる主な指標は以下のとおりです。
Instruction Adherence Rate
Context Relevance Score
Toxicity Score
Answer Relevance Score
Answer Faithfulness Score
また、Sessions & Intents ビューも強化され、
エラーの種類
Custom Scorer の結果
Response Time
Time to First Token（TTFT）
Time to Last Token（TTLT）
などを一覧で確認できるようになりました。
さらに、Task Resolution はセッション終了時だけではなく、会話の各ターンごとに判定されるようになり、エージェントの応答品質をより細かく分析できます。
これにより、問題が発生した箇所や改善すべき会話を把握しやすくなり、Agentforce の品質改善へ活用しやすくなりました。
④ Session Tracing をさらに強化
Session Tracing の機能が強化され、マルチエージェント環境や Voice エージェントをより詳細に分析できるようになりました。
マルチエージェント構成では、各インテントをどのエージェントが処理したのかを確認できるようになり、オーケストレーターからサブエージェントへの処理の引き継ぎや、各セッション ID も確認できます。
また、Voice Session では、音声と文字起こしの同期表示に対応したほか、
Agent Talk Ratio
Time to First Token（TTFT）
Time to Last Token（TTLT）
などの指標も追加されました。
これにより、エージェント間の処理の流れだけでなく、Voice エージェントの応答速度や会話品質まで詳細に分析できるようになっています。
Agent Interoperability
① 外部 MCP Server のセキュリティリスクを確認可能に
Agentforce Registry に登録するサードパーティ製 MCP（Model Context Protocol）Server のセキュリティリスクを、自動的に評価できるようになりました。
これまでは、MCP Server を登録する際に、管理者自身が安全性を判断する必要がありました。
今回のアップデートでは、MCP Server の登録時に Agentforce Registry が自動的にセキュリティスキャンを実行し、Low、Medium、High の 3 段階でリスクスコアを表示します。
また、サーバー全体だけでなく、MCP Server に含まれる 各ツールごとのリスクスコア も確認できます。
このリスクスコアは、Tool Poisoning（ツールポイズニング） と呼ばれる攻撃への対策として導入されました。
Tool Poisoning とは、ツールの説明文などが改ざんされることで、管理者には気付きにくい形で AI エージェントの動作を意図しない方向へ誘導する攻撃手法です。
そのため、MCP Server を登録する前にリスクを確認することで、安全性を評価した上で利用するかどうかを判断できるようになりました。
設定方法
設定 を開きます。
Agentforce Registry を開きます。
Register MCP Server を選択します。
MCP Server の接続情報を入力します。
MCP Server Allowlist の画面で、サーバー全体および各ツールのリスクスコアを確認します。
利用可能モデル・LLM アップデート
① Claude Sonnet 5 が正式リリース
Einstein プラットフォームで Claude Sonnet 5 が正式リリースされました。
Prompt Builder、AI Models、および Models API など、対応する機能から利用できます。
Claude Sonnet 5 は、本番環境で利用可能なモデルとして提供されており、1 分あたり最大 1,000 リクエスト（RPM）まで利用できます。
そのため、Prompt Template の作成や AI エージェントなど、本番環境での生成 AI アプリケーションにも安心して利用できるようになりました。
また、Prompt Builder や AI Models で動作を確認したモデルを、そのまま Models API から利用できるため、開発から本番運用まで一貫したモデルを利用できます。
設定方法
Prompt Builder、AI Models、または Models API を開き、利用するモデルとして Claude Sonnet 5 を選択します。
いかがでしたでしょうか。
7 月の Agentforce リリースでは、新しい Agentforce Builder を中心とした移行が本格化するとともに、エージェント開発、運用管理、品質分析など、幅広い分野で数多くの機能強化が行われました。
Agentforce は毎月のように新機能が追加され、進化のスピードも非常に速くなっています。本連載では、今後も実務で特に重要なアップデートを中心に、できるだけ分かりやすく整理してご紹介していきますので、ぜひ今後も参考にしていただければ幸いです。
今回は以上です。
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