セールスフォース、顧客と共同で AI ロードマップを策定
Salesforce は、顧客との週次レベルの密接な対話を通じて AI ロードマップをリアルタイムで共創する戦略を採用し、急変する AI 技術動向への迅速な製品対応を実現している。
キーポイント
顧客主導のリアルタイムロードマップ
Salesforce は従来の年次・四半期レビューではなく、一部の顧客とは週に一度も頻繁に対話し、AI ロードマップを顧客フィードバックに基づいてリアルタイムで調整している。
LLM 活用における「最後のマイル」課題の解決
大規模言語モデル（LLM）の導入が進む中で、企業が実際に活用するための「最後のマイル」技術不足を解消するため、顧客の具体的なニーズに即した製品開発を推進している。
エージェント型 AI と自律化への投資
2024 年末から先行して AI エージェント管理ソフトウェア「Agentforce」を展開し、LLM の進化に伴いより高度な自律動作を行うシステムへ継続的に投資・製品化を進めている。
Voice AI と Slack の急速な機能強化
音声 AI や Slack への AI 統合など、既存プラットフォームの革新を顧客の声を反映させながら高速でリリースし続ける姿勢を示している。
顧客主導のボトムアップ戦略
Salesforce は特定の製品ロードマップではなく、顧客からの直接フィードバックに基づいたテーマ（エージェントの文脈、可観測性など）を軸としたボトムアップアプローチを採用し、業界全体に共通するニーズを持つと仮定して製品を開発している。
迅速な反復開発とフィードバックループ
技術の進化に対応するため、数ヶ月単位の遅延ではなく週次・月次のサイクルでコードをリリースし、新機能の早期テストを通じて顧客からの即座の反応を取り入れながら問題を解決している。
顧客が製品開発に直接関与
Engine 社のようなパートナー企業は Salesforce のツール開発に深く関わり、実際の使用感（例：AI ボイスエージェントの不自然さ）をフィードバックすることで製品の改善に貢献し、その結果として独自のワークフローや解決策をより広範な顧客基盤へ展開できる。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、AI 技術の進化が加速する中で、大企業であっても顧客との密接な共創プロセス（Crowdsourcing）を通じて柔軟性を維持できるという新たな経営・開発モデルを示唆しています。Salesforce のアプローチは、単なる製品機能の追加ではなく、顧客の「最後のマイル」課題解決に焦点を当てた実用的な AI 導入支援の成功事例として、他社にも影響を与える可能性があります。
編集コメント
不確実性の高い AI 市場において、顧客との「週次」レベルの対話を開発サイクルに組み込むという手法は、大企業ならではの機動性を示す画期的な事例です。技術の方向性が定まらない時期ほど、現場の声を取り入れるこのアプローチの有効性は極めて高いと言えます。
人工知能はめまぐるしい速度で進化を続けており、企業にはかつてないほど迅速に新製品を開発・リリースするか、より速く動く競合他社にとって無関係な存在になるリスクを負うかの二者択一が迫られています。
Salesforce は、AI の次の行先が明確でない場合でも追いつける戦略を見出したと考えています。顧客管理ソフトウェアの巨人である同社は、リアルタイムで顧客から AI ロードマップを共同作成しています。
Salesforce が製品に関するフィードバックのために顧客と密接に連携しているのは、同社だけがではありません。しかし、企業の規模の大きさ、新製品の発売や既存製品への修正のペース、そしてこれらの関係性が極めて細部にわたる点において注目すべきです。これらは年次や四半期ごとの議論などではなく、Salesforce は一部の顧客とは週に一度という頻度で面会しています。
「18,000 社の顧客は、顧客成功を実現するために本当に必要な情報と知識の源泉です」と、Salesforce AI の執行役員である Jayesh Govindarajan氏は最近のインタビューで TechCrunch に語りました。「私たちが構築したスタックは、これらの顧客に響いています。時間が経つにつれて文脈をより良く理解できるようになり、それが向上し、大規模言語モデル（LLM）も改善されるにつれ、エージェントシステムはより完全な自律的な行動を行うようになります。これは長期的なイノベーションの軌道であり、私たちはそこに投資していくつもりです。」
Salesforce は、2024 年後半に AI エージェント管理ソフトウェアを発売した最初の企業のひとつであり、翌年にエージェント型 AI がヘッドラインを席巻する前でした。同社はその後、さらに力を入れ、音声 AI や Slack 向けに新製品を急速にリリースし続けています。
Salesforce は、その製品リリースの速度について顧客に感謝しています。同社は TechCrunch に対し、顧客が主導権を握ることで、AI テクノロジーがどこへ向かっているかに迅速に対応できる AI 製品のロードマップを構築できると語りました。
大規模言語モデル（LLM）が登場した際、企業は自然にその技術に飛びつきたかったものの、LLM を完全に活用するために必要なラストマイルの技術を持っていなかったと、Salesforce エンジニアリングの社長兼最高技術責任者である Muralidhar Krishnaprasad は TechCrunch に語りました。
Techcrunch event
San Francisco, CA
October 13-15, 2026
そのラストマイルの技術への需要こそが、Salesforce がエージェント管理プラットフォーム「Agentforce」を立ち上げるきっかけとなったと、Govindarajan は述べています。
そこから同社は、特定の製品スケジュールではなく、エージェントのコンテキスト、観測可能性、決定論的制御などのテーマを主導するボトムアップ戦略を開発しました。このアプローチでは、回転する顧客グループからの直接フィードバックを活用し、他の企業も同様のニーズを持つと仮定して製品を構築します。
運転席に立つ顧客
「私たちがもたらしたイノベーションは、膨大な数のこれらの顧客と協力し、彼らが現実世界で直面する問題を分類した結果の直接的なものです」と Govindarajan は述べています。「そして、それを分解して、LLM レイヤ（大規模言語モデル層）で解決できるものとできないものを特定します。LLM レイヤでは解決できない事象については、それを実現するために LLM の周囲に、そのようなエージェント型オペレーティングシステムコンポーネントを構築する必要があります。」
顧客のエンジニアリングチームとこれほど密接に協力することで、Salesforce は技術が陳腐化する前に問題を迅速に解決できます。
「フィードバックを得るために 3 ヶ月や 6 ヶ月も待って、その後さらに 6 ヶ月の作業を見積もることはできません」と Krishnaprasad は言います。「私たちはまさに、週ごとに、月ごとに反応しています。これが大きな変化です。現在はコードを非常に迅速にプッシュし、新機能のテストを行うためのさまざまなゲート（審査ポイント）を用意して、広くリリースする前に早期フィードバックを得ています。これらはすべて、この環境における急速な変化に対応するために実施しなければならない変更なのです。」
Engine は Salesforce の顧客フィードバックループに含まれる企業のひとつである旅行管理プラットフォームです。この関係は単なるお付き合いではありません。Engine の創設者兼 CEO であるエリヤ・ウォーレン氏によれば、同社の運用チームは Salesforce と週次で会合を持っているとのことです。
このパートナーシップを通じて、Engine は製品がリリースされる前に AI ツールへのアクセスを得ることができます。ウォーレン氏は、このアクセスにより Engine が競争力を維持し、通常よりもこれらのツールからより多くの価値を引き出せるようになると述べています。
この関係は双方向です。
ウォーレン氏は、Engine からのフィードバックが Salesforce の製品に実装されるのを目撃したと語っています。例えば、ウォーレン氏は AI ボイスエージェントにシカゴのホテルを予約するよう指示しましたが、音声や対話の質感が少し不自然だと感じ、その点を Salesforce に共有しました。間もなくしてエージェントが変更され、同社の A/B テスト（A/Bテスト）でより良い結果が示されるようになりました。
「実際に必要な製品のカキュレーションと構築に協力してくれる人がいれば、彼らは私たちが直面する問題をより深く理解し、どのように解決できるかを助けてくれます」とウォーレン氏は述べています。「私たちにとって、そのようなことに招待され、製品に影響を与えられることは素晴らしいことです」
この戦略により、同社はユーザーが構築したソリューションやワークフローを、より広範な顧客ベースにも展開できるようになります。
連邦信用金庫の PenFed は、Salesforce と緊密に協力することで、技術スタック（tech stack）を縮小することに成功しました。これは同社の最高イノベーション責任者兼執行役員であるシュリー・レディ氏が TechCrunch に語ったところです。
「私たちは、より戦略的なプラットフォームに時間とエネルギーを投資し、明らかにこの関係にははるかに多くの時間を費やしています」とレッドディ氏はセールスフォースについて語りました。「その投資は、互いに影響を与え合うパートナーシップを強化するという点で良い結果をもたらしました。私たちが目にするのは、両組織にとって最高の付加価値です。」
レッドディ氏によると、PenFed は既存のツールと Agentforce のエージェントを活用して、自社独自の IT サービス管理 (ITSM) ワークフローを開発しており、これが同社にとって非常に機能していたそうです。セールスフォースはこの成功を確認し、そのツールをより広範なプラットフォームに展開し、他の企業も利用できるようにしました。
このアプローチの欠点は、顧客は常に正しいという古典的なサービス感覚に依存している点にあります。セールスフォースはそれが真実であることを願っていますが、多くの企業がまだ AI がビジネスで果たす役割 を模索しており、多くがまだ この技術から価値を見出せていない 状況です。その結果、これらが長期的な製品開発の最良の情報源になるとは限りません。
さらに、現在ベータ版で技術をテストしプレビューすることに積極的なことが、必ずしも長期的な利用習慣や将来のソフトウェア契約につながるとも限りません。
あなた自身が最大のユーザーになれ
同社はまた、このボトムアップアプローチを社内でも採用しています。Govindarajan 氏は、Salesforce の従業員が同社の AI ツールの最大のユーザーであると述べています。
同社は、AI ブームの開始時に労働力とリソースのシフトも行いました。ChatGPT がリリースされた際、Salesforce はチームやリソースを再編成して新しい AI チームを創設しましたが、これは過去に異なるイノベーションの波において同社が成功した戦略であると Krishnaprasad 氏は述べています。
「技術は変化するため、1 ヶ月後に何が現れるかを知ることは決してできません」と Krishnaprasad 氏は語ります。「私たちはそれに対応します。それが昨年中に行ってきたことです。振り返ってみれば、1 年半前には『エージェント』という用語すら存在していませんでした。そして私たちはそれに対応し、すべての進展に対応し、顧客の要望にも対応しなければなりませんでした。」
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原文を表示
Artificial intelligence continues to advance at a dizzying clip, forcing enterprises to develop and release new products quicker than ever or risk becoming irrelevant to a faster-moving competitor.
Salesforce believes it has found a strategy that allows it to keep up even if it isn’t clear where AI is headed next. The customer management software giant is crowdsourcing its AI roadmap in real time.
Salesforce is certainly not the only company to work intimately with its customers for feedback on its products. However, it’s notable considering the sheer size of the company, the pace of new product launches or fixes to existing ones, and the granular level of these relationships. These aren’t annual or even quarterly discussions. Salesforce is meeting with some customers as often as once a week.
“The 18,000 customers are a wellspring of information and a wealth of information that is really needed to get to customer success,” Jayesh Govindarajan, executive vice president at Salesforce AI, told TechCrunch in a recent interview. “The stack that we’ve built has resonated with these customers. Over time we can get context to be better, and as it gets better, and LLMs get better, agent systems do more and more fully autonomous behaviors. That’s a long-running innovation track and we’re going to invest in that.”
Salesforce was one of the first companies to launch AI agent management software in late 2024 before agentic AI started to dominate headlines the following year. The company has since doubled down and continues to release new products for voice AI and Slack at a rapid pace.
Salesforce credits its customers for the rate of its product releases. The company told TechCrunch that by letting its customers lead the way, it is able to build an AI product roadmap that can quickly react to where AI technology is headed.
When large language models were introduced, enterprises naturally wanted to jump on the technology but didn’t have the last-mile tech needed to fully use LLMs, Muralidhar Krishnaprasad, the president and chief technology officer of Salesforce engineering, told TechCrunch.
Techcrunch event
San Francisco, CA
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October 13-15, 2026
The need for that last-mile tech is what sparked Salesforce to launch its agent management platform Agentforce, Govindarajan said.
From there, the company developed a bottom-up strategy led by themes — including agent context, observability, and deterministic controls, among others — as opposed to specific product timelines. This approach uses direct feedback from rotating groups of customers to build products with the assumption that other enterprises will have similar needs.
Customers in the driver’s seat
“The innovation that we’ve brought, they are direct result of us working with a vast number of these customers and then classifying the problems they see in the real world,” Govindarajan said. ‘Then [we break] that down and say, which of this can be solved at the LLM layer, which cannot? And for things that we cannot solve at the LLM layer, we need to build that sort of agentic operating system components around the LLMs to be able to go do that.”
Working so closely with customers’ engineering teams allows Salesforce to fix problems quickly before the technology evolves past them.
“We can’t wait three months or six months to get feedback, and then go figure out another six months of work,” Krishnaprasad said. “We are literally reacting to it, week by week, month by month. That’s been a big change. Now we push code, pretty fast, and we have various sorts of gates to try out new features, get earlier feedback before we release it broadly as well. So those are all changes that we had to do to kind of accommodate this rapid change in this environment.”
Engine, a travel management platform, is one of the companies within Salesforce’s customer feedback loop. And it’s not a casual relationship. The company’s operations team meets with Salesforce weekly, according to Engine founder and CEO Elia Wallen.
Through the partnership, Engine gets access to AI tools before they’re released. Wallen said the access helps Engine stay competitive and get more value out of these tools than it would otherwise.
The relationship goes both ways.
Wallen said he’s seen feedback from Engine get implemented into Salesforce tools. For example, Wallen said he instructed an AI voice agent to book him a hotel in Chicago. He thought the voice and interaction felt a bit unnatural and shared that with Salesforce. Shortly after, the agent had been changed and the company’s A/B tests started showing better results.
“If somebody is willing to actually help curate and build products that we need, they can help us better and really understand our problem and how they can solve it,” Wallen said. “For us, it’s fantastic to actually be invited into a thing like that, because we can influence the product.”
This strategy also allows the company to roll out solutions and workflows built by users to its broader customer base too.
Federal credit union PenFed has been able to slim down its tech stack by working closely with Salesforce, Shree Reddy, the company’s chief innovation officer and executive vice president told TechCrunch.
“We invest our time, energy into the platforms that are more strategic, and we obviously spend a lot more time on this relationship,” Reddy said about Salesforce. “That investment has yielded good results in terms of strengthening that partnership that’s influencing each other, and what we see is the best value add mutually to both organizations.”
Reddy said PenFed developed an IT service management (ITSM) workflow on its own using existing tools and agents in Agentforce that worked well for the company. Salesforce was able to see that success and roll out the tool into the broader platform for other enterprises to use as well.
The downside to this approach is that it relies on the classic service sentiment that the customer is always right. Salesforce is hoping they are despite many enterprises still figuring out what role AI will play in their business, and many having yet to find value from the tech. As a result, they might not be the best source for long-term product development.
Plus, being willing to test and preview technology in beta now doesn’t necessarily translate to long-term usage habits or future software contracts either.
Be your own biggest user
The company also takes this bottom-up approach internally. Govindarajan said Salesforce employees are the biggest users of its AI tools.
The company also shifted labor and resources at the start of the AI boom. When ChatGPT was released, Salesforce moved around teams and resources to create a new AI team — a strategy the company has found successful during different innovation waves in the past, Krishnaprasad said.
“As the technology changes, we never know what’s going to come out a month from now,” Krishnaprasad said. “We will adapt to it. And that’s what we did all of last year. If you think about it, agents weren’t even in terminology when you look back a year and a half ago. And then we had to go react to it. We had to go react to all the advances, and we had to react to our customers.”
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