Salesforce 認定 AI スペシャリスト (note)

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問題一覧

1. AIスペシャリストは、ユーザー関連リストを基に新しいプロンプトテンプレートを作成したいと考えています。考慮すべき点はどれでしょうか？

ユーザー関連リストはプロンプトテンプレートでサポートされていません。

2. ユニバーサルコンテナーズ社（UC）は、営業チームが競合他社、製品、その他のカスタムフレーズに関する言及を通話後に自動で可視化できる機能を提供したいと考えています。営業チームの支援のために、AIスペシャリストが設定すべき機能はどれでしょうか？

Call Insights（通話インサイト）

3. ユニバーサルコンテナーズのマーケティングチームは、顧客の行動、好み、購入履歴に基づいてメールをパーソナライズしたいと考えています。なぜ、解決策としてEinstein Copilotを使用すべきなのでしょうか？

各顧客とエンゲージする際に関連するコンテンツを生成するため

4. ユニバーサルコンテナーズ社は、サービスセンターの運営効率向上のためにEinstein Generative AIの機能を評価しています。AIスペシャリストが推奨すべき機能はどれでしょうか？

サービス返信とケースサマリー

5. Einstein Copilotのカスタムアクション指示の改善においてのベストプラクティスはどれですか？

アクションをトリガーすることが期待されるユーザーメッセージの例を提供すること。

6. ユニバーサルコンテナーズはエインシュタインコパイロットを導入していますが、あるユーザーが「過去7日間のアクティビティが削除されない」と不満を訴えています。この問題の理由は何でしょうか？

エインシュタインコパイロットは「レコード削除」アクションをサポートしていない。

7. ユニバーサルコンテナーズは、複数の無関係な標準およびカスタムオブジェクトを使用して営業提案書を作成したいと考えています。AIスペシャリストはどのように提案すべきですか？

標準およびカスタムオブジェクトを入力としてリソースを追加できるフレックステンプレートを作成する。

8. ユニバーサルコンテナーズ社は、サービスエージェントが自然言語で注文の履行状況を問い合わせられるようにしたいと考えています。Oracle ERPから情報を取得するための既存フローがある場合、このユースケースに会話型AIをどう活用すべきでしょうか？

フローを呼び出すカスタムコパイロットアクションを作成する。

9. ユニバーサルコンテナーズは、AI生成のメール返信を使い、パーソナライズされたサービス体験を提供しエージェントの対応時間を短縮したいと考えています。どのAI機能を使用すべきでしょうか？

Einstein Generative Service Replies for Email

10. あるサービスエージェントが、顧客のフライトキャンセルおよび再予約のためにナレッジ記事を確認する必要があります。どのEinstein Copilot機能がエージェントを支援できるでしょうか？

利用可能なアクションに基づいてタスクを実行し、アクセス可能なナレッジ記事の情報を使用して質問に回答する。

11. Einstein Copilotシステムにおける「プランナーサービス」の主な機能はどれですか？

ユーザーの発言に対応するコパイロットアクションを特定すること

12. Universal Containers（UC）のAIスペシャリストは、新しいカスタムプロンプトテンプレートを作成して、生成された内容でフィールドを埋めるよう求められています。UCではEinstein Trust Layerが有効化されており、AIの監査データを収集・監視し、改善の検討をしています。 AIスペシャリストが使用すべきプロンプトテンプレートタイプとその考慮点はどれでしょうか？

Field Generationで、Dynamic Formsが有効であること

13. Universal Containers（UC）は、最近サポートケースの件数が増加しているため、新しいカスタマーサポート担当者を採用し、進行中のケースを割り当て始めました。新しい担当者がケースのコメントをすべて読まずに、詳細を効率よく理解するためには、どの生成AIソリューションが適していますか？

Einstein Work Summaries

14. チャットが開始されるとき、推奨ナレッジ記事を基に生成AIが返信やメールの下書きを提供するSalesforceの機能はどれですか？

Einstein サービスリプライ

15. Universal Containersの営業担当者は忙しいスケジュールの中、見込み客や既存顧客へのフォローアップメールを送っています。彼らが過去のやり取りや顧客情報を効率よく確認し、見込み客にパーソナライズされたメールを迅速に作成できるようにするためのCopilotアクションはどれですか？

Einstein Copilotアクション：営業メールの作成または修正

16. Einstein Copilotアクションを実行する際、大規模言語モデル（LLM）の役割は何ですか？

最適なアクションと実行順序を特定する

17. Universal Containersは、Einstein Generative AIの監査データをEinstein Trust Layerと併用することを検討しています。Einstein Trust Layerを使用して取得できる監査データにはどのようなものがありますか？

マスクされたデータと毒性スコア

18. AIスペシャリストは、「最新の機会概要」というカスタムフィールドを、最近開かれた3つの機会の情報で埋めるプロンプトテンプレートを作成する必要があります。このテンプレートに必要なデータを収集するには、どの方法を選ぶべきでしょうか？

フローを作成して、機会の情報を取得する。

19. AIスペシャリストは、カスタムプロンプトテンプレートを使って、顧客に近い機会、製品、イベント、トーンとボイスの例を基にした販売メールを作成する必要があります。関連する項目をどのように取得すべきでしょうか？

プロンプトを開始するフローを呼び出し、必要なデータを取得して基盤を固める。

20. Northern Trail Outfitters（NTO）は、Einstein Trust Layerを本番環境に設定したいと考えていますが、セットアップページにオプションが表示されません。Data Cloudのプロビジョニング後に、このオプションをNTOに表示させるための次のステップはどれですか？

Einstein Generative AI を有効にする

21. ユニバーサルコンテナーズ社は、カスタマーサポートチームの生産性向上のため、AIの導入を計画しています。Prompt Builderの活用が必要となる具体的なユースケースはどれですか？

新しい製品パッチに関するサポート速報の草稿を作成する

22. ユニバーサルコンテナーズの営業担当者は、長時間の音声やビデオ通話で重要な詳細を見逃すことがあります。これを補うために、AIスペシャリストが導入を推奨すべきEinstein Generative AI機能はどれでしょうか？

通話の要約

23. ユニバーサルコンテナーズ社は、ケース記録を要約するカスタムプロンプトをEinstein Generative AIで導入しましたが、生成された要約が不適切な情報を返しています。この問題の原因として考えられるのはどれですか？

グラウンドに使用されているデータが不正確または不完全である。

24. ユニバーサル・コンテナーズ社は、Einstein StudioでAIを活用した予測分析を導入し、販売業務を効率化したいと考えています。適切なユースケースはどれでしょうか？

アカウントの顧客生涯価値を予測する。

25. ユニバーサルコンテナーズ社は、営業担当者が「この機会のような他の機会を見せて」と発話することで、過去の成功した機会と似たものを探せるようにしたいと考えています。これをEinstein Copilotで実現するにはどうすればよいでしょうか？

フローを呼び出すカスタムCopilotアクションを作成する。

26. AIスペシャリストが作成したフィールド生成のプロンプトテンプレートで、ユーザーからトークン制限エラーがランダムに発生するとの報告があります。このエラーがランダムに発生する原因は何でしょうか？

プロンプトテンプレートの動的な性質により、生成されるトークン数がレコードごとに異なるため。

27. 管理者が作成したFlexプロンプトテンプレートの応答を確認したいが、プレビューボタンがグレーアウトしている原因は何でしょうか？

プロンプトに関連するレコードが選択されていない。

28. あるSalesforce管理者が、Einstein Copilotがどのようにユーザーのリクエストを処理し、応答を生成するのか関心を持っています。Einstein Copilotはユーザーのリクエストをどのように処理して応答を提供しますか？

Einstein Copilotはユーザーのリクエストを分析し、LLM技術を使用して適切な応答を生成・表示します。

29. ユニバーサルコンテナーズ社のAIデータマスキングルールがプライバシーおよびセキュリティポリシーと一致していません。この問題に対してAIスペシャリストが提案すべき解決策はどれでしょうか？

Einstein Trust Layerの設定でデータマスキングを構成する。

30. ユニバーサルコンテナーズ社は、プロンプトビルダーで外部の大規模言語モデル（LLM）を使用したいと考えています。AIスペシャリストが推奨すべきアプローチはどれでしょうか？

Einstein StudioのBYO-LLM機能を使用する。

31. ユニバーサルコンテナーズ社は、セキュリティコンプライアンスに対する懸念から、以下の項目を確認したいと考えています：・大規模言語モデル（LLM）に送信されるプロンプトテキスト・プロンプトテキストのマスキング方法・マスキングされた応答の内容 AIスペシャリストはどのような対応を推奨すべきですか？

Einstein Trust Layerで監査証跡を有効にする。

32. ユニバーサルコンテナーズ社は、標準的なファウンデーションモデルを活用したプロンプトテンプレートの導入を計画しています。AIスペシャリストがPrompt Builderでプロンプトテンプレートを作成する際に考慮すべき点は何でしょうか？

プロンプトテンプレート内でキャラクターとしてロールプレイをさせ、LLMにさらに文脈を提供する。

33. ユニバーサルコンテナーズ社（UC）は、最近顧客契約のキャンセルが増加していることに気付きました。契約をキャンセルする前に顧客に積極的にアプローチするプログラムを導入し、Salesforceチームに提案を求めています。この目的に合致するModel Builderのユースケースはどれですか？

顧客離脱予測

34. AIスペシャリストが、Copilotに割り当てられたアクションを追加・更新したい場合、どこで行うべきでしょうか？

コパイロットアクションページ、コパイロットアクションのレコードページ、またはコパイロットアクションライブラリタブ

35. ユニバーサルコンテナーズ社（UC）は、生成AIモデルを使用したプロンプトの一貫性確保と迅速な入力を望んでいます。このニーズに応えるために、Salesforce AIスペシャリストが推奨すべき機能は何でしょうか？

Einstein Prompt Builder and Prompt Templates

36. ユニバーサルコンテナーズ社は、AI生成の回答を使ってカスタマーサポートの効率を向上させたいと考えています。エージェントが、LLMとSalesforce Knowledgeの回答を識別できるようにするためにUCが行うべき設定は何ですか？

Service Replies、Service AI Grounding、Grounding with Knowledge を有効にする。

37. AIスペシャリストが外部サービスの呼び出し（REST API）の応答データをプロンプトテンプレートに含めたい場合、どの方法が適していますか？

外部サービスレコードマージフィールドを使用する。

38. ユニバーサルコンテナーズ社は、CRM業務にEinstein Copilotのパイロットプログラムを導入しました。AIスペシャリストがCopilotの使用状況とアクションの割り当てを監視するにはどうすればよいですか？

Einstein Copilot Analyticsを実行する。

39. AIスペシャリストは、顧客データを利用したパーソナライズ営業メールを生成するためのモデル設定を任されています。データプライバシーを確保するため、どのようにカスタムLLMをSalesforceに統合すべきですか？

微調整したLLMをEinstein Studio Model Builderに追加する。

40. AIスペシャリストがEinstein Trust Layerでデータマスキングを設定しました。正しくマスキングが行われていることを検証するにはどうすればよいですか？

Einsteinフィードバック設定ページで、Einstein生成AI監査データの収集と保存を有効にする。

41. データサイエンティストがEinstein Studioでモデルの閲覧や管理を行い、Prompt Builderでプロンプトテンプレートを作成する必要があります。この要件を満たすために、AIスペシャリストはどの権限セットをデータサイエンティストに割り当てるべきでしょうか？

Data Cloud Admin と Prompt Template Manager

42. Universal Containersは、現在の標準メールプロンプトテンプレートがビジネス要件を完全に満たしていないと感じています。AIスペシャリストが、標準のプロンプトメールテンプレートを基にしてビジネス要件を満たすようにカスタマイズするには、どのような手順を取るべきでしょうか？

既存のテンプレートをクローンし、必要に応じて修正する。

43. ユニバーサルコンテナーズは、大規模言語モデル（LLM）によって生成されるコンテンツに有害な言語が含まれていないことを高精度で確認したいと考えています。この有害性を適切に管理するために、AIスペシャリストがTrust Layerで実行すべきアクションはどれでしょうか？

Data Cloud内でTrust Layerの監査レポートを作成し、有害性検出フィルターを使用して有害なレスポンスとそれぞれのスコアを表示する。

44. AIスペシャリストがカスタムプロンプトテンプレートでアカウントの関連リストを使用したいと考えています。プロンプトテンプレートを構成する際に考慮すべき点はどれでしょうか？

関連リストのマージフィールドの最大数

45. Universal Containers (UC)のCRMデータのセキュリティと信頼性を確保する責任を持つ管理者は、データ保護の強化と最新AI機能の活用を求められています。また、Salesforceレコードから関連情報を取得しプロンプトに統合することが必要です。UCのニーズを最も満たすEinstein Trust Layerの機能はどれですか？

安全なデータ取得による動的グラウンディング

46. ユニバーサルコンテナーズは、生成AIを活用してカスタムオブジェクト「競合分析」のサマリーフィールドを自動入力する新機能が高い採用率を示していることを確認しました。すべての営業ユーザーは同じプロファイルを持っていますが、1人のユーザーだけがサマリーフィールド横の生成AI対応フィールドのアイコンを確認できません。この問題の最も可能性の高い原因は何ですか？

ユーザーに「Generative AI User」フィールドの権限セットが割り当てられていない。

47. ユニバーサルコンテナーズは、販売注文番号を入力できるカスタムUXを備えたSalesforceソリューションを導入し、その後システムがカスタムプロンプトテンプレートを使用して販売注文ヘッダーと詳細の概要を作成・表示することを目指しています。この要件を満たすために、AIスペシャリストはどのソリューションを実装すべきでしょうか？

画面フローを作成して販売注文番号を収集し、標準の「プロンプトテンプレート」フローアクションを使用してプロンプトテンプレートを呼び出す。

48. ユニバーサルコンテナーズの営業チームは、顧客向けにパーソナライズされた文脈に沿ったメールを作成するため、Einstein Generative AI機能を試しています。しかし、作成したメール下書きにプレースホルダーが含まれることがあります。この現象が起きる最も可能性の高い理由は何でしょうか？

ユーザーがフィールドにアクセスする権限を持っていない。

49. AIスペシャリストは、営業メールを作成するために以下のデータを活用するカスタムプロンプトテンプレートを使用する必要があります。・機会・製品・顧客近くで開催されるイベント・トーンとボイスの例この際に関連データを取得する方法として、最も適切なものはどれでしょうか？

必要なデータを取得して基礎にするために、プロンプトを起動するフローを呼び出す。

50. 北部トレイルアウトフィッターズのAIスペシャリストが、データマスキング設定の見直しを行い、Einstein Trust Layerでマスキングされるべき新たな敏感フィールドを追加しました。これらの修正後に実行すべきステップはどれですか？

データとマスクされたデータを利用するプロンプトから生成された応答が、生成された応答の品質に悪影響を与えないことをテストして確認する。

51. ホテルリゾートの営業チームは、ゲストプロファイルに記録された活動の好みに基づいて、ゲストの興味に関する要約を作成し、推奨を提供したいと考えています。この要約は、連絡先記録ページでのみ表示できるようにしたい場合、チームが使用すべきAI機能はどれですか？

Prompt Builder

52. ユニバーサルコンテナーズ（UC）は、顧客の洞察とインタラクションを改善するために、Einstein Generative AIを導入しました。UCは、監査やフィードバックデータに報告の目的でアクセスする必要があります。この要件を満たすために考慮すべき事項は何ですか？

このデータを保存するには、データクラウドをプロビジョニングする必要があります。

53. Salesforce対応の基盤モデルを使用する際に、モデルプレイグラウンドでAIスペシャリストが変更できるハイパーパラメータはどれですか？

温度、頻度ペナルティ、出現ペナルティ

54. 脱獄やプロンプトインジェクション攻撃のリスクを最小限に抑えるために、Einstein Trust Layerのどの機能が役立ちますか？

プロンプトディフェンス

55. ユニバーサル・コンテナーズ（UC）は、Sales Cloudの「Draft with Einstein」機能を使用して、パーソナライズされた紹介メールを作成したいと考えています。生成されたドラフトメールをよりカジュアルなトーンにするために選択すべきプリセットの調整はどれですか？

フォーマルさを減らす

56. ユニバーサルコンテナーズ（UC）は、営業チームが通話中に言及された製品名や競合名に関する洞察を得られるようにしたいと考えています。この要件を満たすために、どのような対応をすべきですか？

アインシュタイン会話インサイトを有効にし、営業録音を有効にし、権限セットを割り当て、最大50の製品で洞察をカスタマイズする。

57. AIスペシャリストがフィールド生成プロンプトテンプレートを使用する際に、フィールドが生成AIに対応できることを確認するために、プロンプト作成前に何をチェックすべきですか？

フィールドが存在するライトニングページレイアウトがダイナミックフォームにアップグレードされていること。

58. ユニバーサルコンテナ社のサービスチームは、Einstein Copilotから提供される標準ケース要約の応答をカスタマイズしたいと考えています。これを実現するために、AIスペシャリストはどの対応を行うべきですか？

ケースオブジェクト用のカスタムレコード要約プロンプトテンプレートを作成する。

59. ユニバーサルコンテナーズのAIスペシャリストは、顧客からの製品デモリクエスト用のパーソナライズされたメールを生成するためのプロンプトテンプレートを作成しています。AI生成のメールには、関連する機会情報のみを使用し、ガイドラインに従い、受取人に特定の行動を促す必要があります。この指示をプロンプトテンプレートに含める際、どのように記載すべきですか？

三重引用符（"""）で囲む。

60. AIスペシャリストがEinstein Copilotでカスタムアクションを作成する際に、選択可能なオプションはどれですか？

フロー

61. ユニバーサルコンテナーズでは、営業担当者が販売目標を達成するために、取引を締結するためのガイドラインと手順を含むAI生成のプランをSales向けEinsteinで提供したいと考えています。営業チームに推奨すべき機能はどれですか？

クローズプランを作成する

62. ユーザーが「ニューヨークのすべての顧客を表示してください」と発言した際に、プランナーサービスが使用する標準Einstein Copilotアクションはどれですか？

レコードを照会する

63. ユニバーサル・コンテナーズは、ケースやナレッジ記事のデータ量が多い成熟したSalesforce組織を持っています。しかし、多数のレガシーフィールドが存在し、Einstein AIが正確なメール応答を生成するために必要なデータを正しく適用できない可能性が懸念されています。定義されたデータソースからEinstein AIが応答を生成できるようにするためのソリューションはどれですか？

サービスAIグラウンディング

64. ユニバーサルコンテナーズは、Salesforce Service Cloudを用いて顧客とエージェントによるケース処理の支援を行っています。Einstein Copilotの導入によりService Cloudをモバイルユーザーにも拡張することを検討しています。Einstein Copilotの導入が最も効果的な場合はどのような状況ですか？

顧客サポートプロセスを効率化し、応答時間を改善することが目標のとき

65. ユニバーサル・コンテナーズは、Salesforceの生成機能を評価する際に、データが第三者の大規模言語モデル（LLM）にさらされることを懸念しています。具体的には、次の条件が満たされることを希望しています。・第三者のLLMのトレーニングや製品改善にデータが使われない・UCのSalesforce組織の外でデータが保存されない・送信データにLLMプロバイダーがアクセスできないこれらの要件を満たすため、Einstein Trust Layerのどの特性を強調すべきですか？

ゼロデータ保持ポリシー

66. ユニバーサルコンテナーズのデータサイエンスチームは、Amazon Web Services (AWS) 上で生成的な大規模言語モデル（LLM）をホストしています。この外部ホストのモデルにSalesforceプラットフォームからアクセスするために、どの機能を使用すべきですか？

モデルビルダー

67. ユニバーサルコンテナーズは、競合の言及、コーチング機会、その他の重要情報についての洞察を得るために、音声やビデオ通話の記録を分析するツールを必要としています。このツールにより、改善点を特定し、競争情報を得ることでチームのパフォーマンスを向上させることが目的です。どの機能が競合の言及とコーチング機会に関する洞察を提供しますか？

通話エクスプローラー

68. サポートチームは多数のチャットインタラクションを処理しており、迅速かつ関連性のある回答を提供するソリューションが求められています。回答の一貫性と正確性を維持するため、組織の知識ベースに基づくことが重要です。サポートチームが使用すべきEinstein for Serviceの機能はどれですか？

Einstein Knowledge Recommendations

69. プロンプトビルダーの主な目的は何ですか？

企業が大規模言語モデル（LLM）用の再利用可能なプロンプトを作成できるツールであり、生成AIの応答を業務の流れに組み込むことを可能にします。

70. ユニバーサルコンテナーズは、顧客の興味に関連した製品に基づくマーケティングメールを作成することを計画しています。このメールを生成するため、AIスペシャリストが推奨すべき方法はどれですか？

アインシュタインを使用した標準メール草案と標準メールテンプレートを選択する

71. Salesforce組織でPrompt Builderを活用する正しい手順は何ですか？

目的のオブジェクトを生成的プロンプト用に有効にし、プロンプトワークスペース内でプロンプトを開発し、レスポンスを微調整して基盤を確立するためのレコードを選択し、Trust Layerを有効にし、プロンプトをアクションに関連付けます。

72. ユニバーサルコンテナーズ（UC）は、運用効率向上のためEinstein Copilotを導入しようとしています。Einstein Copilot導入の主な目的は何ですか？

ワークフローを合理化し、反復的なタスクを自動化する

73. リーダーシップは、顧客とのより生産的な会話を実現するために、大規模言語モデル（LLM）によって生成された要約や説明を動的フォームフィールドに入力することを希望しています。また、AI戦略においても人間の関与を重視しています。この場合、AIスペシャリストが推奨すべきプロンプトテンプレートタイプは「レコード要約」です。

フィールド生成

74. ユニバーサルコンテナーズ（UC）は、アカウント概要の生成にEinstein生成AIを活用しています。また、Einsteinのトラストレイヤーの有害性スコアを使用して、生成コンテンツの安全性を評価し、安全で包括的な内容を提供することを目指しています。このとき、「安全カテゴリーのスコアが1である」というのは、コンテンツが「安全である」ことを示しています。

安全

75. AIスペシャリストはセットアップでEinstein生成AIを有効にし、プロンプトビルダーでカスタムプロンプトテンプレートを作成しようとしています。しかし、セットアップメニューにプロンプトビルダーが表示されていません。この問題が発生している原因は何でしょうか？

プロンプトテンプレートマネージャー権限セットが正しく割り当てられていません。

76. Salesforce Einstein Copilotの一般的なユースケースはどれですか？

開発者やeコマース小売業者など、すべてのSalesforceユーザーがAIと対話するための会話型インターフェースを提供する。

77. ユニバーサルコンテナーズは、取引成立を促進するためにEinstein Copilot for Salesを活用し、類似の商談を見つけています。チームは、このコパイロットが商談をマッチングさせる際の基準について理解したいと考えています。Einstein Copilot for Salesが類似の商談をマッチングするために使用する基準の一つには何が含まれますか？

マッチした機会は過去12ヶ月間の「成約済み」ステータスを持っています。

78. ユニバーサルコンテナーズは、顧客サービスの改善のためにカスタムコパイロットアクションを導入しています。開発チームは、このカスタムアクションが適切に設定され、効果的に機能することを確認するため、構成に含まれる主要なコンポーネントを理解する必要があります。カスタムコパイロットアクションの構成において、主要なコンポーネントの1つを特定するために、開発チームは何を確認すべきでしょうか？

指示

79. AIスペシャリストが営業チームのためにEinstein Sales Emailsを導入し、Salesforceに保存されているリードのインタラクションやデータに基づいて、パーソナライズされたフォローアップメールを送信する際に、メール生成において最も正確で最新の情報を活用するために構成すべきグラウンディング技術はどれでしょうか？

レコードマージフィールドによるグラウンディング

80. カスタムコパイロットアクションを有効化する前に、AIスペシャリストは、ユーザーが実際に使用する発話を理解し、アクションの適切さを確認したいと考えています。この目的に適したツールはどれでしょうか？

コパイロットビルダー

81. ユニバーサルコンテナーズ（UC）は、顧客サービス業務の向上を目的として、サービスAIグラウンディングを導入しました。UCは、AIによって生成される回答が関連性の高いデータソースを参照することを確認したいと考えています。そのために、グラウンディングに対応するすべてのオブジェクトを含むようにシステム設定が必要です。UCがサービスAIグラウンディングを設定する際に選択すべきオブジェクトはどれでしょうか？

ケースおよびナレッジ

82. 「Einstein Copilot」の「会話データでイベントログを強化する」設定を有効にすると、AIスペシャリストは何を行えるようになるでしょうか？

過去7日間のセッションにおけるユーザーの入力とコパイロットの応答を含むセッションデータを表示できる。

83. AIスペシャリストは、フローを参照アクションタイプとして使い、コパイロットのカスタムアクションを作成しましたが、期待される結果が会話プレビューに反映されないため、トラブルシューティングが必要です。この問題の根本原因を特定するには、AIスペシャリストは何を確認すべきでしょうか？

コパイロットビルダーで、ユーザーが入力した発話を確認し、デバッグ情報のためにセッションイベントログをレビューします。

84. AIスペシャリストがプロンプトビルダーでアカウントオブジェクトに関連するプロンプトテンプレートの関連リストマージフィールドを利用する際、考慮すべき点は何でしょうか？

アカウントオブジェクトの活動関連リストは、ポリモーフィックフィールドであるためサポートされていません。

85. ユニバーサルコンテナーズ（UC）は、顧客の生涯価値スコアと市場セグメントに基づき、3種類の異なるメールのうち1つを顧客に送信する予定です。そのメールが選ばれた理由を説明する必要があります。UCが使用すべきAIモデルはどれですか？

予測モデル

86. 組織がEinstein Trustレイヤーを活用して監査、追跡、マスクされたデータの表示を行うには、どのような手段を利用する必要がありますか？

Data Cloud内のすべてのLLM提出プロンプトをキャプチャして保存する監査トレイルを利用する。

87. AIスペシャリストがプロンプトテンプレート設定中に、作成したプロンプトテンプレートの結果をプレビューしています。「解決」および「応答」という2つの異なるテキスト出力が表示されています。「解決」テキストはどの情報を表していますか？

LLMに送信される前にマスクされる機密データを示します。

88. ユニバーサルコンテナーズは、チャットでの一般的な質問に対する標準的な回答入力や、チャット後の分析を減らして、エージェントの対応時間を短縮したいと考えています。この目標を達成するために適したEinstein for Serviceの機能の組み合わせはどれでしょうか？

Einstein返信推奨とケース概要

89. ユニバーサルコンテナーズ（UC）はSalesforce内で生成AIを導入し、ゲストオブジェクトの要約を生成するよう設定しました。生成された情報にユーザーからの不一致報告があるため、プロンプトデザイン戦略を改善する必要があります。UCが優先すべき実践は何でしょうか？

効果的なグラウンディング、文脈に応じたロールプレイング、明確な指示、および反復的なフィードバックを用いて、簡潔で明確かつ一貫したプロンプトテンプレートを作成する。

90. ユニバーサルコンテナーズ（UC）は、Salesforceと統合する必要があるレガシーシステムを使用しています。UCは生成API機能を用いてアカウントアクションプランのダイジェストを生成する計画です。この要件を満たすためにUCが利用すべきAPIサービスはどれですか？

REST API

91. どのユースケースがSalesforce Einstein Copilotの機能を最も活用できるでしょうか？

開発者やeコマース小売業者など、すべてのSalesforceユーザーがAIと対話するための会話型インターフェースを提供する。

92. ユニバーサルコンテナーズ（UC）は、プロンプトビルダーの「名前を付けて保存」機能を使って新しい営業メールのプロンプトテンプレートを作成しましたが、標準テンプレートと異なる結果が出力されることに気付きました。これはハイパーパラメータが不足しているためです。UCが標準テンプレートと同等の結果を得るために取るべき手段は何ですか？

新しいテンプレートにハイパーパラメータを手動で追加する。

93. ユニバーサルコンテナーズ（UC）は、フローを用いて統合データクラウドオブジェクトからプロンプトテンプレートにデータを取り込みたいと考えています。この目的に適したフローの種類は何ですか？

データクラウドトリガーフロー

94. アインシュタイン・トラスト・レイヤーは、どのようにして機密データを保護しながら、有用で意味のある応答を提供しますか？

マスクされたデータは、応答の過程で元に戻されます。

95. アインシュタイン・トラスト・レイヤーのどの機能が幻覚を制限し、意図しない出力の可能性を減少させるのに役立ちますか？

プロンプト防御

96. エインシュタイン・トラスト・レイヤーがデータのプライバシーを確保する方法は何ですか？

エインシュタイン・トラスト・レイヤーは、機密情報を大規模言語モデル（LLM）に送信する前に検出してマスキングします。

97. ある医療会社が、カスタマーサービス業務を強化するためにSalesforce Einsteinを導入していますが、データのプライバシーや医療規制の遵守について強い懸念を抱いています。この会社は、モデルのトレーニングや製品の改善に患者データが一切使用されないことを求めています。Einstein Trust Layerのどの機能が、このデータプライバシーの懸念に対応できるでしょうか？

データ保持ゼロポリシー

98. Einstein Generative AIの監査およびフィードバックデータレポートパッケージには、どこからアクセスできますか？

データクラウド

99. 営業チームは、AIを活用して見込み客へのアプローチの優先順位を決め、成約の可能性に応じて効果的な対応を行いたいと考えています。この目的を達成するために、営業チームはEinstein for Sales Cloudのどの機能を使用するべきでしょうか？

Einstein Lead Scoring（リードスコアリング）

100

100. 会社は、最新製品に関心を持った潜在顧客にパーソナライズされたメールを送信しようとしています。各顧客のインタラクションや関心に基づいてメールを作成するために、使用すべき機能はどれですか？

Einstein Sales Emails

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