
データ・自動化・分析のためのSalesforce導入支援
Salesforce導入支援・コンサル。データ整備と連携、Flowによる自動化、CRM Analytics、Data Cloud、製薬・医療機器チーム向けのLife Sciences Cloudに対応します。
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私たちが相談を受けるSalesforce組織の多くは、導入初日の時点では十分に設定されていました。問題はその後に起こります。3回のインポートで生じた重複取引先、誰も入力しない項目、4人の管理者がばらばらに作った自動化、データウェアハウスと数字が合わないレポート。やがてユーザーは信頼しなくなり、スプレッドシートに戻ってしまいます。
GreenwolfのSalesforce導入支援は、Salesforceが役に立つかどうかを左右する部分に取り組みます。つまり、入ってくるデータ、それを動かす自動化、そして出てくるレポートです。SalesforceをERP、データウェアハウス、業務システムと連携し、既存データをクレンジングして重複を解消し、壊れやすい自動化をFlowで再構築し、経営陣が行動につなげられる分析を構築します。製薬・医療機器のチームに対しては、Life Sciences CloudでもVeevaと併せた形でも支援しており、創業者がZSで製薬のコマーシャルオペレーション・コンサルティングに携わった経験を活かしています。
01
Salesforce上で構築するもの
データ連携とクレンジング
Salesforceを周辺システムと連携し、新しい仕組みを重ねる前に既存レコードをクレンジングします。
- 取引先と取引先責任者の重複解消
- ERP、データウェアハウス、請求システムとの連携
- 項目と選択リストの整理
Sales CloudとService Cloudの自動化
リードの振り分け、承認、ケース対応、フォローアップをFlowで再構築し、文書化したうえで、不具合が起きやすいケースでテストします。
- ワークフロールールとプロセスビルダーをFlowへ移行
- ケースの振り分けとエスカレーション
- エラー処理と監査証跡
レポート、CRM Analytics、Tableau
財務部門や営業企画部門と合意した定義にもとづき、パイプライン、サービス、取引先のレポートをSalesforce内またはTableauで構築します。
- 標準のレポートとダッシュボード
- CRM Analyticsのデータセットとレンズ
- SalesforceとデータウェアハウスのデータをTableauで可視化
Data Cloudによる統合
Salesforceと外部ソースをまたいで顧客プロファイルを統合し、データスチュワードに説明できる名寄せルールを設けます。
- ソースのマッピングとデータモデル設計
- ID解決(名寄せ)のルール
- セグメントと計算済みインサイト
AgentforceとAIの活用
クリーンなデータの上で、範囲を絞り効果を測定できるAI活用を進めます。誤りが金銭的損失や信頼の低下につながる箇所には、必ず人による確認を設けます。
- ユースケースの選定と範囲設定
- 管理されたデータへのグラウンディング
- パイロット、効果測定、その後に拡大
02
Data Cloud(現Data 360)の位置づけ
Salesforce Data Cloudは、Salesforceと外部システムのレコードを集約し、IDを解決して統合プロファイルにまとめ、自動化、分析、AIで使えるようにします。2025年10月のDreamforceで、SalesforceはこれをData 360に改称し、同社のAIエージェント基盤であるAgentforceのデータ基盤と位置づけました。
Salesforce内で統合された顧客プロファイルが必要な場合に役立ちます。ただし、データウェアハウスの代わりにはならず、元データの品質問題も解決しません。ID解決の精度は、その背後にある識別子とルール次第です。当社は、何をData Cloudに置き、何をSnowflakeやDatabricksに置くかの判断と、両者の整合性の維持を支援します。また、Salesforceは2025年11月にInformaticaの買収を完了しました。本格的なMDM基盤をご検討中の場合は、InformaticaとReltioによるエンタープライズMDMをご覧ください。
03
Agentforce:おすすめすること、おすすめしないこと
Agentforceを使うと、Salesforce内で動作するAIエージェントを構築できます。ケースの要約、返信の下書き、承認済みコンテンツにもとづく質問への回答、レコードの更新などです。初期段階で有効なのは、範囲が狭く効果を測定できるユースケースです。一方、確認なしにエージェントがレコードを書き換えたり顧客に連絡したりするものにはリスクがあります。当社はデータがすでに整っている領域から始め、担当者が出力を確認する形でパイロットを行い、誤り率が把握できてから範囲を広げます。医療情報のような規制の厳しい領域では、人による確認を残します。詳しくはAIエージェント開発をご覧ください。
04
製薬・医療機器向けのSalesforce Life Sciences CloudとHealth Cloud
Salesforce Life Sciences Cloudは、製薬・医療機器向けのSalesforceの業界特化製品で、コマーシャル、メディカル、臨床、患者サービスの業務をカバーします。Salesforceは2023年10月に初めて発表し、2024年には顧客エンゲージメント部分の開発を加速するため、IQVIAのOCE CRMソフトウェアのライセンス契約に合意しました。製薬MRやキーアカウントチーム向けのフィールドCRMであるLife Sciences Cloud for Customer Engagementは2025年10月に一般提供が始まり、取引先・テリトリー管理、エンゲージメント計画、コンテンツとクローズドループマーケティング、サンプル管理、医療情報の問い合わせ対応、オフラインで使えるiPadアプリを備えています。2026年後半の時点で、Salesforceはこの製品をAgentforce Life Sciences(旧Life Sciences Cloud)として販売しており、大手製薬企業数社が採用を公表しています。
この製品の登場が重要なのは、長年の製薬向けCRMであるVeevaが、顧客をSalesforceプラットフォームから自社のVault CRMへ移行させつつあるためです。そのため多くの製薬企業が、10年以上ぶりにVault CRMとLife Sciences Cloudのどちらを選ぶかを検討しています。当社はどちらのライセンスも販売していません。当社が担うのは、どちらの成否も左右するデータ作業です。取引先、コール、サンプルの履歴の移行と照合、HCPとHCOのマスターの整合性維持、フィールドとブランドのレポート再構築を行います。この判断のVeeva側については、Veeva CRMデータ連携をご覧ください。
Health Cloudは、医療機関、保険者、患者サービスチーム向けのSalesforce製品です。製薬企業のハブ・患者支援プログラムでは、Health CloudまたはService Cloudのケースデータをスペシャルティファーマシーやハブのデータと連携し、ケースの状況、保険適用の確認、治療開始までの期間を一つのモデルからレポートできるようにします。これが当社のスペシャルティファーマシーのデータ分析の基本となる構成です。
05
事例紹介:患者アクセスのレポート
あるスペシャルティ治療の提供企業では、患者アクセスのレポートを毎回手作業で作り直しており、ソース間で識別子が一致していませんでした。当社はクリーンな識別子とMDM構造を構築し、ケースのパイプラインを自動化し、レポートとダッシュボードを標準化しました。その結果、手作業は60~80%削減され、レポートも安定して運用できるようになりました。
06
Salesforce導入支援の進め方
組織とデータの評価
オブジェクト、自動化、連携、レポートを棚卸しし、取引先、取引先責任者、商談、ケースなど重要なレコードのデータ品質を測定します。
目標の合意
データモデル、残す自動化と作り直す自動化、経営陣に必要なレポートについて合意し、構築前に定義を文書化します。
クレンジングと連携
重複を解消し、エラー処理を備えた連携を構築または再構築したうえで、ソースシステムとデータを照合します。
自動化とレポート
Flowとダッシュボードはまずサンドボックスで稼働させ、実際のユーザーとテストしてから本番環境へ移行します。
引き継ぎとサポート
貴社の管理者に、ドキュメントをお渡しし操作説明を行います。
07
Salesforceデータの取り扱い
08
Salesforceコンサルに関するよくある質問
Salesforceのコンサルティングサービスには何が含まれますか?
Salesforce Data Cloudとは何ですか?
Salesforce Life Sciences Cloudとは何ですか?
Veeva CRMからは、Salesforce Life Sciences CloudとVault CRMのどちらへ移行すべきですか?
他の支援会社が構築した自動化も修正できますか?
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本記事はビジネスプロセス自動化ハブの一部です。まずはこちらをご覧ください: 業務自動化サービス.
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