Salesforceの自律型AIエージェントプラットフォームであるAgentforceによる効果として、セールス活動の生産性向上や働き方改革の推進といった面が期待されています。AgentforceのAIエージェントが的確な行動や判断を行うために必要となるのが、Data360（Data Cloud）です。
本記事では、SalesforceのAgentforceにおけるData360の役割や具体的な活用方法、Data360を導入するメリットや手順を解説します。関連する専門用語も紹介していますので、ぜひ参考にしてください。
目次
AgentforceとData360（Data Cloud）それぞれの概要と役割を解説します。
Agentforceとは、Salesforce（セールスフォース）がリリースした自律型AIエージェントの構築および展開ができるプラットフォームのことです。Salesforce社は、自律型のAIエージェントが人間に代わるのではなく、パートナーとして協働する新時代のビジネス変革理念である「エージェンティックエンタープライズ（Agentic Enterprise）」を発表しました。そのエージェンティックエンタープライズを実現できるプラットフォームとして2025年10月にリリースされたのが、Agentforce 360です。
Data360（Data Cloud）とは、業務アプリやECサイトといった企業や組織内外に散らばったあらゆるデータをリアルタイムで集約・整理し、Agentforce ServiceなどのSalesforceの製品上で活用するために参照可能な形に整備できる統合データ基盤のことです。
Data360がデータを集約、整理、分析することで、顧客に関する信頼できる唯一の参照元である最新データ（シングルソースオブトゥルース）を確立し、営業、サービス、マーケティングなどのすべての部門が、一貫性のある最新データに基づいて360度顧客を理解した対応にあたれるようになります。
この理念を「Customer 360」を実現できる、とSalesforce社は発表しています。
Data360（Data Cloud）は、Salesforce製品の共通データハブとしての役割を担っています。AgentforceにおいてData360は最新の顧客情報を整備し、AIエージェントの意思決定やアクションの判断に利用されています。つまり、AgentforceのAIエージェントが的確な判断やアクションを行うためには、Data360のデータ供給が必須と言えるでしょう。
Salesforceでも、Data360 for Agentforceとして自社のデータをData360を介しAIエージェントへ活かす方法を紹介しています。
Data360（Data Cloud）が担うSalesforce製品のデータ基盤としての役割は、Agentforceにおいても同様です。Data360をAgentforceとともに導入することで得られる具体的なメリットを以下に解説します。
Agentforceが従来のAIと異なるのは、状況認識、判断、実行までの一連の業務を自力で遂行し、必要な支援や目標を達成できるという点です。チャットボットとは異なる高い自律性がAgentforceの、AIエージェントならではの特徴と言えるでしょう。
ただし、Agentforceが正確に状況に応じた意思決定を行うには、幅広い最新データが必須です。そこでData360（Data Cloud）によって社内外に点在した顧客データを集約、統合し、Agentforceで利用できる状態まで整備、処理を行うことで、Agentforceは多様な最新データを参照できるようになります。AIエージェントの判断精度や行動精度の向上につながるでしょう。
Data360（Data Cloud）は社内外に散在する複数の顧客データの統合と一元管理を目的に開発されたデータベースです。Data360の中の統合データをAgentforceが参照することで、部門間でのタスクや対話をシームレスに連携できます。顧客の問い合わせに対して、どの窓口でも最新の情報を共有し、最適な提案や均一的な対応が可能です。部門間で差が出ず、一貫した課題解決力や顧客体験を提供することで、顧客満足度の向上も期待できるでしょう。
Data360（Data Cloud）は、厳格なセキュリティ基準を採用したSalesforceプラットフォーム上で動作します。さらに蓄積したデータはTrust Layer技術によりアクセス制御や暗号化を適用し、生成AIによるデータ利用時にも、個人情報や機密情報の不適切な参照を防ぐ仕様となっています。
Data360（Data Cloud）には、外部データベースへのアクセス時にデータの移動や統合、フォーマット変更不要でデータをそのまま活用できるゼロコピー統合が採用されています。現在使用している、既存のデータベースなどに保存されたデータをData360で利用したいときにも移行の手間やコストが発生しない仕組みのため、Data360システムの利用開始時もスピーディかつスムーズな導入が可能です。
Agentforce Developer Editionを取得すると、Data360（Data Cloud）への10GBのアクセスと、1時間あたり150 LLM（大規模言語モデル）のAgentforceのプロトタイプ生成を無料で行えます。
Agentforce Developer Editionの取得および設定手順は以下の通りです。
Agentforce for Data360（Data Cloud）の使用時、画面上や現場で頻出する専門用語を、意味とともに以下にまとめました。
用語
意味
データストリーム
Data360に取り込まれたデータソース
データスペース
論理的な区分
データ、メタデータ、プロセスをブランド、地域、部署などのカテゴリに分類する際に使用する
データレイクオブジェクト（DLO）
データストレージコンテナ
Data360データレイクに保存され、データストリーム内に取り込まれるデータを蓄積する
データモデルオブジェクト（DMO）
Data360のオブジェクト
データストリームやインサイト、その他の取得先から作成される
Customer 360データモデル
Data360の正規の標準データモデル
Data360に取り込まれたデータは、Customer 360データモデル内のDMOに対応している
スターターデータバンドル
Salesforceが定義づけしたデータストリーム
Data360 DMO構造に対応している
AgentforceにおけるData360（Data Cloud）の役割や機能、概要、利用するメリットを解説しました。
従来のAIエージェントと異なり、適切かつ均一的な対応を自立して行うAgentforceのAIエージェントを的確に稼働させるには、学習データ元となるDate Cloudの導入が必須です。Agentforceと同時にData360環境の整備も行い、スムーズな導入につなげましょう。
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※本記事の内容に関しましては2026年02月12日の情報を基に作成しています。 詳しい内容につきましては各製品・サービス・ソリューションサイトにお問合せください。
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