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これまである会社に問い合わせの電話をして、問い合わせに関する山のような予備的な質問に答えたのに、最終的につながった顧客サービス担当者（CSR）にはその回答が伝わっていなかった、という経験を何回繰り返したことがあるだろうか？

こうしたことが起きるのは、通常システムAがシステムBと話し合うことができないからで、ただでさえ同じ情報を繰り返し答えさせられて腹が立っているのに、それは問い合わせをした側にとっては強く不満の募る出来事だ。Salesforceは、今週サンフランシスコで開催されているユーザー会議のDreamforceで発表したCustomer 360という新しい製品で、この問題を解決することを望んでいる。

製品開発の観点からみた場合に、Customer 360が興味深い点は、Salesforceは65億ドルで買収したMuesoftの技術を取り込んでいるところだ。そして単にその技術を製品に転用したのではなく、対応する技術の断片を内部的に組み合わせて、Salesforce製品ファミリーに対して一体感のあるビューを提供しているのだ。理論上は、これによって電話で話している顧客サービス担当者は、顧客が会社に対するどのようなやりとりを行って来たかを全体的に把握できるようになる。これによって顧客は、話が伝わっていなかったことによって、同じ話を繰り返す必要性が減ることになる。

ここでのアイデアは、販売、サービス、コミュニティ、コマース、マーケティングなどのさまざまな製品を、すべて顧客ごとの単一ビューにまとめることである。同社の発表によれば、こうしたことを1行のコードも書くことなく実現できるという。

これによって、顧客と対話する誰もが（多くの企業を逃し、たくさんの顧客を怒らせてきたプロセスの）全体像を見ることができるようになる。Salesforce CRMの中にある顧客レコードは、マーケティングアプローチやeコマース履歴と同様に、ストーリーの一部に過ぎない。それらがすべて合わせられることによって、顧客のストーリーは明らかになるのだが、ありがちなようにデータがサイロの中に閉じ込められていたとしたら、誰もそれを見ることはできない。それこそがCustomer 360の解決しようとしている問題なのだ。

Salesforceの社長兼最高製品責任者であるBret Taylorは、これまでもSalesforceの中でこれを実現する手段はあったが、このような直接的なやりかたで提供できる製品はなかったと説明した。彼は、Apple、Amazon、そしてGoogleなどの大手ブランドは、顧客がブランドとつながったときに、どのように扱われるかという観点の期待を変えてきたのだと語る。Customer 360は、企業がそうした期待レベルを達成することの支援に、重点を置いている。

「今や、顧客は自分のことを知らない企業とやりとりをしている場合にも、他での喜ばしい体験から期待を膨らませています。私たちはそれを顧客から繰り返し聞かされています。それこそが、私たちが統合に重点を置いている理由なのです。統一された顧客のビューこそが、そうした体験に対する究極的な価値の提供になるのです」とTaylorは説明する。

この製品は、これまで各部署や組織全体の固有の要求に応えて、Salesforce製品を設定しカスタマイズする責任を負ってきたSalesforce管理者向けのものである。Customer 360を設定して、Salesforceやその他の製品からデータを引き出すこともできる。

Customer 360は現在北米でパイロット運用されているが、来年の適当な時期には一般的に利用できるようになる筈だ。

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（翻訳：sako）

画像クレジット：Jose Luis Pelaez Inc / Getty Images

先月行われた、Business InsiderのJulie Bortとのインタビューの中で、Parker HarrisとMarc Benioffは、初めて会社を立ち上げたとき、彼らがどのようにお金を稼ぐ努力をして、それにも関わらず一銭も手に入れることができなかったかを語った。Benioffは、シリコンバレーのあらゆるベンチャーキャピタルに行ったものの、毎回拒否されて終わったのだ。

これはビジョンを持ちながら、通常のやり方でアイデアに対する資金調達を行うことができない、スタートアップたちのための教訓となるだろう。Salesforceは資金を調達できたが、それは伝統的なVCルートではなく、投資家たちと1対1での資金調達だった。

同社はBenioffが借りていたアパートで起業したことは有名だが、同社の最初のコンピュータを購入するために、彼は自分のポケットマネーを供出した。それから、街に出てVCにお金を頼む段階となったが、それはうまくいかなかった。

「まるでハイテク乞食のように、私は帽子を手にして、資金調達のためにシリコンバレーに行きました…そして、私はベンチャーキャピタリスト、次のベンチャーキャピタリスト、また別のベンチャーキャピタリストと訪ね歩きました。多くは私の友人たちで、一緒にランチに行きました。でもことごとく全員がNOと言ったのです」とBenioffは語る。「Salesforceはベンチャーキャピタリストから1ドルたりとも調達することはできなかったのです」と彼は付け加えた。

彼はそれには多くの理由があったことを示唆した。その中には、彼とのミーティングの後に相手に電話を掛けて意図的に妨害した競合相手の存在や、単純にクラウドがソフトウェアの未来だと信じない人びとなども含まれている。

その理由が何であれ、結局Salesforceは2004年に株式公開を果すまでに、個人投資家たちから6000万ドルを調達することができた。現在のようなベンチャーキャピタル環境の中では、Benioffのような人物が、ただ1社の引受先も見つけられないなどとは想像しにくい。特に彼が全く未知数の人間ではないと考えられている場合にはなおさらである。それでも当時彼に小切手を渡すVCは誰もいなかったのだ。

しかし、当時は今とは違っていた。それは1990年代後半で、クラウドコンピューティングについて考えている者はなく、インターネット上のソフトウェアという発想はまだはるかに遠いものだった。Benioffは全く違うものを想像していたものの、何が来ようとしているのかを見極めるビジョンをもつVCはいなかったのだ。いまやSalesforceは100億ドル企業であり、それを追い返した人びとは、その時自分たちが一体何を考えていたのかを振り返る必要がある。

「Salesforceのようなものを始めるときには、自分を信じてくれている人たちや、自分が成功すると思ってくれている人たちに囲まれていたいものです。なにしろ、いやでもお前は成功しないという大勢の人間に囲まれることになるのですから」とBenioffは語った。

すべての起業家が心に留めておくべきことだろう。

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（翻訳：Sako）

1日に6時間以上も電子メールの処理に時間をとられる米国人労働者もいる ― 私たちはこんな研究を目にしてきている。それは時間の有効な使い方ではなく、生産性を損ない、最終的にはビジネスコストに跳ね返る。SalesforceのMetaMind研究者のチームが書いた新しい論文によれば、最終的にはプロフェッショナルコミュニケーションのサマリーを提供することができる。もし研究がいくつかの不都合を解決することができれば、より効果的なテキストサマリーツールが、Salesforceユーザーたちに素晴らしい価値をもたらしてくれるものだ。

特に非常に長いテキストブロックを処理する場合に、機械学習を使用してテキストサマリーを作成することは容易ではない。サマリーを生成するために、単純にソーステキストを頼りにする手法はあまり柔軟ではなく、全く新しい文章を生成する手法はしばしば支離滅裂な文を生み出す。

Salesforceは後者の手法の精度を高めようとしている。すなわち新しい文章でサマリーを生成しようとしているのだ。標準的な方法へに対してチームが行った変更には、強化学習の追加と、反復的な文書の削除、そして精度の最大化のために使える文脈量の増加などが含まれる。

強化学習を用いて、最適な振舞が確立される。この場合は、既存のテストによる正確性が最大化するように測定が行われる。そしてモデルが連続したサマリーを返す度に、その正確性に対するスコアをモデルにフィードバックする。モデルはそのスコアを参考にして、次回はより高いスコアを得ることができるように適応の努力を行なう。

この手法について想像するための簡単な手段としては、無制限に再試を受けられる模擬試験を大学で受けている状況を想像してみると良い。模擬試験を受ける度に、あなたは実際の試験での成績を最大化することを狙って、勉強の戦略を変更する。人間ならば、それを上手くやるためにはそれほどの繰り返しを必要としないだろうが、機械はかなり多くの試行錯誤を行なう必要がある。

強化学習は、文章生成を必要とするタスクでは徐々に一般的になりつつある。強化後に変更されたモデルは、ソース文書のコンテキスト情報も使用して、関連する新しい文章の生成を支援し、重複するフレーズを減らす。

SalesforceはそのアプローチをROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）テストで評価している。ROUGEは、生成されたサマリーの精度の高速分析を可能にする一連のテスト手法である。

テストでは、生成されたサマリーの断片を、受け入れ済みのサマリーの断片と比較する。テストのバリエーションは、異なる長さの断片を一致させようとするだけだ。以前の試みよりも、Salesforceの手法は、2〜3ポイント高いスコアを達成している。これはあまり大きな違いではないように思えるかもしれないが、機械学習の世界ではとても大きなことだ。

すべての研究と同様に、まだ実用上成熟しているものとは言えない。しかし、この研究は幾つかのことを示している。ピンと来ていないひとのために言うと、SalesforceはCRMへのマシンインテリジェンスの適用に真剣に取り組んでいる。その中での最初の大切な目標の1つがセールスを支えるテキストサマリー技術なのだ。

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（翻訳：Sako）