Technical Architect

Salesforce · Japan - Osaka - Remote

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Skills: Salesforce, CRM

To get the best candidate experience, please consider applying for a maximum of 3 roles within 12 months to ensure you are not duplicating efforts. Job Category Customer Success Job Details About Salesforce Salesforce is the #1 AI CRM, where humans with agents drive customer success together. Here, ambition meets action. Tech meets trust. And innovation isn’t a buzzword — it’s a way of life. The world of work as we know it is changing and we're looking for Trailblazers who are passionate about bettering business and the world through AI, driving innovation, and keeping Salesforce's core values at the heart of it all. Ready to level-up your career at the company leading workforce transformation in the agentic era? You’re in the right place! Agentforce is the future of AI, and you are the future of Salesforce. 職務の目的顧客のAI活用に伴う業務変革を牽引する技術責任者として、現行業務の分析および可視化を起点とし、自律型AIエージェント「Agentforce」をはじめとするSalesforceのAIソリューションにおける設計、構築から定着化までを担当します。本ポジションの役割は、仕様書に沿ったシステム構築にとどまりません。すでにシステム化された領域だけでなく、手作業や属人的に処理されている領域も含めて顧客の業務全体を分析・可視化し、業務モデルとして体系化することから着手します。そのうえで、どの業務をAIエージェントに配置すれば高い効果が得られるかを見極めて切り出し、設計・構築・検証・本番展開、さらには稼働後の定着化、内製化にいたるまで、責任を持って遂行します。本ポジションの特徴 (1) 業務分析からエージェント構築、本番展開、定着化・内製化支援までの一連の工程への関与提示された仕様に基づくシステム開発ではなく、業務分析からエージェントの構築、本番展開にいたるまでを一貫して担当します。各フェーズにおける主な特徴は以下の通りです。業務分析・モデリング：システム化されていない手作業や属人的な領域も含めて現行業務を可視化し、業務モデルとして体系化します。各業務を「定型業務（ルールベース）」「判断業務（推論・確率ベース）」「創造業務（人間主導）」に分類し、AIエージェントに任せることで効果が出る業務を切り出します。プロセス設計（推論・確率ベース × ルールベース）：推論・確率ベース（LLM）が持つ柔軟性と、ルールベースが持つ正確性および統制の双方の適用境界を見極め、処理単位ごとにどちらで構築すべきかを判断します。Agentforceのメインルーチンは推論エンジンとなる一方、確実な実行が必要な部分はAgent Scriptで記述する「ハイブリッド推論」により決定論的に制御します。設計・開発・テストから本番デプロイ：エージェントおよびサブエージェントの構成、トピック（業務分類）、インストラクション（動作指示）、アクション（Flow、Apex、またはAPIなど）を設計・実装します。評価・テストを通じて誤答や意図しない挙動を防ぎ、CI/CDを用いて安全に本番環境へ移行します。定着化・内製化支援：本番展開後においても、活用の定着化や新たなユースケースの提案、さらには顧客自身がエージェントを運用・改善できる体制（内製化）の構築までを支援します。これにより、Agentforceが顧客の業務基盤として定着するよう継続的な支援を行います。 (2) Agentforceを起点とした広範なAI・データ基盤への技術領域の拡大対象となる技術領域はAgentforceに限定されません。Data Cloudによるデータのリアルタイム統合およびグラウンディング、Salesforceプラットフォーム全般、Sales、ServiceまたはMarketingなどの各機能、さらには外部AIサービスや他システムとの連携まで、幅広い製品群を活用してシステムを構築します。ご自身の得意な領域から実務に着手し、プロジェクトでの実践を通じて段階的に対応範囲を拡大することが可能です。主な業務内容本ポジションの担当者は、特定の役割に固定されることなく、プロジェクトの各フェーズにおいて必要となる以下の業務を幅広く担当します。 (1) 業務分析・モデリング顧客の現行業務を可視化し、定型業務（ルールベース）、判断業務（推論・確率ベース）、創造業務（人間主導）などに分類したうえで、AIエージェントを適用することで効果が見込める業務領域を見極めます。 (2) ユースケース策定切り出した業務について、AIエージェントの動作方針や適用範囲を定め、推論・確率ベース（LLM）で実行する処理とルールベース（FlowまたはApex）で実行する処理を切り分けます。あわせて、Data Cloudを用いたデータ統合・グラウンディングの方針や、AI Trust Layerによるデータ保護・コンプライアンス（ガードレール）を含むデータとAIの統制方針を策定し、必要に応じてPoCにより効果を早期に検証します。 (3) Agentforceの設計・開発業務範囲に応じたエージェント／サブエージェントの構成、トピック（業務分類）・インストラクション（動作指示）・アクション（Flow、Apex、APIなど）を設計・実装します。Agent Scriptを用いたハイブリッド推論の設計により、判断が必要な部分は推論に委ね、順序遵守や予測可能性が求められる処理は決定論的に制御します。必要に応じて外部エージェントやAPI連携を組み込み、Data CloudによるグラウンディングやAI Trust Layerによる機密データのマスキングなど、データ基盤とセキュリティの設計までを担います。 (4) 評価・本番デプロイ・運用プロンプトやインストラクションの調整を通じてエージェントの誤答や意図しない挙動を防ぐ評価・テストを実施し、変更セットやCI/CDを用いて安全に本番環境へ移行します。稼働後は対話履歴や稼働ログを分析し、タスク完了率や顧客満足度（CSAT）の継続的な改善、および業務分類の見直しを行います。 (5) 組織統制（Agent CoE） 社内で複数のAIエージェントが乱立・誤動作することを防ぐため、共通のセキュリティ基準、設計・開発標準、プロセスやツール体制、共有部品を定義・管理する組織（Agent CoE：Center of Excellence）の設立および運営を支援します。あわせて、活用の定着化や新たなユースケースの提案など、Agentforceが顧客の業務インフラとして機能するよう、体制やプロセスを含めて包括的に支援します。応募要件必須要件（Must） 以下の経験やスキル、資質を有していることを想定しています。業務分析・システム構築の実務経験：ITシステム構築における業務分析・要件定義から、設計、構築、テスト、本番移行にいたる一連の工程について、標準的な開発手法やプロジェクト管理手法に基づき、自ら開発に携わった経験、あるいはプロジェクトを責任を持って推進した実績を有していること。必要な経験年数は入社時のグレードに応じて以下を想定します（Consultant クラス：5年以上、Architect クラス：6年以上、Senior / Director Architect クラス：11年以上）。「推論・確率ベース × ルールベース」双方への基礎的な理解：推論・確率ベース（LLM）の挙動やプロンプト設計の基本と、従来