最近更新された2026年03月テストエンジン練習テストはAgentforce-Specialist日本語試験問題解答！
Salesforce Certified Agentforce Specialist (Agentforce-Specialist日本語版)認定サンプル問題と練習試験合格させます
質問 # 91
Universal Containers は、組織内での導入を促進するために、エージェントの使いやすさに関する洞察を提供する必要があります。
Agentforce スペシャリストは何を推奨すべきでしょうか?
- A. エージェント分析
- B. エージェントフォース分析
- C. エージェントスタジオ分析
正解：B
解説：
To measure adoption and usability of Agents across the organization, Agentforce Analytics is the right tool. It provides dashboards and reports that track how Agents are being used, which actions are triggered most often, and overall performance trends. This data helps organizations drive adoption by identifying gaps, monitoring usage, and demonstrating business value.
Reference:
"Boost Adoption with Analytics Tools | Salesforce" .
質問 # 92
Universal Containers (UC) はデータ ライブラリを構成し、ナレッジ ベースでのみ公開されている記事にナレッジ記事のインデックス作成を制限したいと考えています。また、UC は、エージェントが大規模言語モデル (LLM) の応答の根拠となるソースにリンクすることを望んでいます。
UC に役立つ設定はどれですか?
- A. データライブラリ設定ウィンドウの「ナレッジ設定」で、「公開ナレッジ記事を使用する」を有効にします。LLMが回答の根拠とした記事は表示できません。
- B. データライブラリ設定ウィンドウのナレッジ設定で、「公開ナレッジ記事の使用」を有効にし、「ソースの表示」を選択します。
- C. データカテゴリを使用して、公開されている記事をインデックス対象として分類します。ナレッジ記事が「公開」に分類されている場合、ソースは自動的に表示されます。
正解：B
解説：
According to the AgentForce Data Library Configuration Guide, administrators can restrict indexing and retrieval of Knowledge articles to publicly available ones and enable source visibility for LLM-grounded responses. The documentation states:
"Within the data library settings, under Knowledge Settings, enable 'Use Public Knowledge Articles' to ensure only publicly visible content is indexed. To display citations, enable 'Show Sources' so the agent links the specific articles or data records used to ground its response." Option A correctly reflects these two documented configuration steps.
Option B is incorrect because Salesforce explicitly supports source display for transparency through the
"Show Sources" setting.
Option C incorrectly assumes that Data Categories control indexing visibility and source linking, which is handled by explicit Knowledge Settings, not categorization.
References (AgentForce Documents / Study Guide):
* AgentForce Data Library Configuration Guide: "Knowledge Settings for Public Article Indexing"
* AgentForce Transparency and Source Attribution Notes: "Show Sources Option"
* AgentForce Study Guide: "Configuring Knowledge Visibility and Source Display"
質問 # 93
Agentforce は新しい組織をセットアップしており、ユーザーがプロンプト テンプレートを作成して実行できるようにする必要があります。
Agentforce スペシャリストは、これらのタスクに必要なロールがどれであるかわかりません。
Agentforce スペシャリストは、プロンプト テンプレートを作成して実行する必要があるユーザーにどの権限セットを割り当てる必要がありますか?
- A. テンプレートを作成するためのデータクラウド管理者とテンプレートを実行するためのプロンプトテンプレートユーザー
- B. テンプレートの作成にはテンプレート マネージャーを、テンプレートの実行にはテンプレート ユーザーをプロンプトします。
- C. テンプレートの作成にはテンプレート マネージャーを、テンプレートの実行にはデータ クラウド管理者をプロンプトします。
正解：B
解説：
To effectively manage and use prompt templates, two distinct permission sets are required:
* Prompt Template Manager: This permission set allows users to create prompt templates. It provides the necessary access to define templates, which can be shared and utilized across the organization.
* Prompt Template User: This permission set is designed for users who need to execute the templates. It provides the ability to interact with pre-designed prompts and generate outcomes based on these templates.
TheData Cloud Adminpermission set is not directly relevant to creating or executing prompt templates but is more focused on managing the Data Cloud.
Reference:
"Permissions and Access for Prompt Templates | Salesforce Trailhead" .
質問 # 94
Universal Containers (UC) は、Salesforce の生成機能を評価したいと考えていますが、自社のデータがサードパーティの大規模言語モデル (LLM) に公開されることを懸念しています。具体的には、UC は次の機能を Einstein の生成 AI サービスの一部にしたいと考えています。
データは、サードパーティの LLM による LLM トレーニングや製品の改善には使用されません。
UC の Salesforce 組織外にはデータは保持されません。
送信されたデータは LLM プロバイダーがアクセスできません。
Agentforce スペシャリストは、これらの要件に対応する Einstein Trust Layer のどのプロパティを UC に強調表示する必要がありますか?
- A. データマスキング
- B. ゼロデータ保持ポリシー
- C. 迅速な防御
正解：B
解説：
Universal Containers (UC) has concerns about data privacy when using Salesforce's generative AI features, particularly around preventing third-party LLMs from accessing or retaining their data. The Zero-Data Retention Policy in the Einstein Trust Layer is designed to address these concerns by ensuring that:
No data is used for training or product improvements by third-party LLMs.
No data is retained outside of the customer's Salesforce organization.
The LLM provider cannot access any customer data.
This policy aligns perfectly with UC's requirements for keeping their data safe while leveraging generative AI capabilities.
Prompt Defense and Data Masking are also security features, but they do not directly address the concerns related to third-party data access and retention.
Salesforce Einstein Trust Layer Documentation: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.
einstein_trust_layer.htm
質問 # 95
Salesforce 組織で Prompt Builder を活用するための正しいプロセスは何ですか?
- A. 生成プロンプトのターゲット オブジェクトを有効にし、プロンプト ワークスペース内でプロンプトを開発し、レコードを選択して応答を微調整および確立し、信頼レイヤーを有効にして、プロンプトをアクションに関連付けます。
- B. 使用する適切なプロンプト テンプレート タイプを選択し、Salesforce の標準プロンプトの 1 つを選択し、プロンプトを関連付けるオブジェクトを決定し、検証するレコードを選択し、プロンプトをアクションに関連付けます。
- C. 使用する適切なプロンプト テンプレート タイプを選択し、プロンプト ワークスペース内でプロンプトを開発し、CRM から派生したグラウンディング データを動的に挿入するためのリソースを選択し、使用するモデルを選択して、生成された応答をテストおよび検証します。
正解：C
解説：
When usingPrompt Builderin a Salesforce org, the correct process involves several important steps:
* Select the appropriate prompt template typebased on the use case.
* Develop the promptwithin theprompt workspace, where the template is created and customized.
* Select CRM-derived grounding datato be dynamically inserted into the prompt, ensuring that the AI- generated responses are based on accurate and relevant data.
* Pick the model to usefor generating responses, either using Salesforce's built-in models or custom ones.
* Test and validatethe generated responses to ensure accuracy and effectiveness.
* Option Bis correct as it follows the proper steps for usingPrompt Builder.
* Option AandOption Cdo not capture the full process correctly.
:
Salesforce Prompt Builder Documentation:https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.
prompt_builder_overview.htm
質問 # 96
Agentforce は、Einstein Trust Layer 内でデータ マスキングを構成しました。
Agentforce スペシャリストは、正しいフィールドがマスクされていることをどのように検証すればよいでしょうか?
- A. プロンプト ビルダーでフローベースのリソースを使用し、フロー デバッガーを使用してフィールドのマージ値をデバッグします。
- B. 設定メニューのセキュリティセクションから Einstein Generative AI 監査データを要求します。
- C. Einstein フィードバック設定ページで、Einstein Generative AI 監査データの収集と保存を有効にします。
正解：C
解説：
To begin validating that the correct fields are being masked in Einstein Trust Layer, the Agentforce Specialist should request the Einstein Generative AI Audit Data from the Security section of the Salesforce Setup menu.
This audit data allows the Agentforce Specialist to see how data is being processed, including which fields are being masked, providing transparency and validation that the configuration is working as expected.
Option B is correct because it allows for the retrieval of audit data that can be used to validate data masking.
Option A (Flow Debugger) and Option C (Einstein Feedback) do not relate to validating field masking in the context of the Einstein Trust Layer.
Salesforce Einstein Trust Layer Documentation: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.
einstein_trust_layer_audit.htm
質問 # 97
Universal Containersのサポートエージェントは、トラブルシューティング情報の検索にAgentforceを使用しています。エージェントから報告されたところによると、新しいバージョンの記事が提供されているにもかかわらず、古いナレッジ記事が頻繁に提供されるとのことです。管理者は、すべての記事が正しくチャンク化され、インデックス化されていることを確認しました。
この問題に対処するには、Data Cloud ハイブリッド検索インデックスのどの構成変更が最適ですか?
- A. チャンク化戦略をセクション対応から固定サイズに切り替えます。
- B. LastModifiedDate フィールドに基づいて、リージェンシーのランキング ファクターを追加します。
- C. キーワード インデックスを無効にして、ベクター インデックスのみに依存します。
正解：B
解説：
The AgentForce Data Cloud Retrieval and Ranking Guide highlights that when outdated Knowledge articles appear before newer ones, administrators should configure ranking factors that prioritize content based on recency. The documentation specifies: "Adding a recency ranking factor using the LastModifiedDate or LastPublishedDate fields ensures the retrieval prioritizes the most up-to-date documents, improving response relevance." Option A (disabling keyword index) would remove precision in retrieval and does not address recency.
Option B (changing chunking strategy) affects data segmentation, not ranking order.
Therefore, Option C - adding a ranking factor for recency - is the correct way to ensure updated articles are prioritized.
References (AgentForce Documents / Study Guide):
* AgentForce Data Cloud Hybrid Search Configuration Guide: "Applying Recency Ranking"
* AgentForce Knowledge Management Handbook: "Prioritizing Updated Articles in Search"
* AgentForce Study Guide: "Ranking and Weighting Strategies for Knowledge Retrieval"
質問 # 98
Universal Containers は、ナレッジ記事に基づいて質問に答えるエージェントを実装しました。エージェント ビルダーにはどのトピックとエージェント アクションが表示されますか?
- A. 一般的な FAQ トピックと、ナレッジ アクションによる質問への回答。
- B. 一般的な CRM トピックと LLM アクションによる質問への回答。
- C. 一般的な Q&A トピックとナレッジ記事の回答アクション。
正解：A
解説：
UC's agent answers questions using Knowledge articles, configured in Agent Builder. Let's identify the topic and action.
Option A: General Q&A topic and Knowledge Article Answers action."General Q&A" is not a standard topic name in Agentforce, and "Knowledge Article Answers" isn't a predefined action. This lacks specificity and doesn't match documentation, making it incorrect.
Option B: General CRM topic and Answers Questions with LLM Action."General CRM" isn't a default topic, and "Answers Questions with LLM" suggests raw LLM responses, not Knowledge-grounded ones. This doesn't align with the Knowledge focus, making it incorrect.
Option C: General FAQ topic and Answers Questions with Knowledge Action.In Agent Builder, the "General FAQ" topic is a common default or starting point for question-answering agents. The "Answers Questions with Knowledge" action (sometimes styled as "Answer with Knowledge") is a prebuilt action that retrieves and grounds responses with Knowledge articles. This matches UC's implementation and is explicitly supported in documentation, making it the correct answer.
Why Option C is Correct:
"General FAQ" and "Answers Questions with Knowledge" are the standard topic-action pair for Knowledge- based question answering in Agentforce, per Salesforce resources.
References:
Salesforce Agentforce Documentation: Agent Builder > Actions - Lists "Answers Questions with Knowledge." Trailhead: Build Agents with Agentforce - Describes FAQ topics with Knowledge actions.
Salesforce Help: Knowledge in Agentforce - Confirms this configuration.
質問 # 99
Einstein Studio でカスタム リトリーバーを作成する場合、どの手順が必須と考えられますか?
- A. 検索インデックスを構成し、ベクター検索またはハイブリッド検索を選択し、フィルタリングするフィールド、データ空間、モデルを選択してから、ランキング方法を定義します。
- B. 検索インデックスを選択し、関連付けられたデータ モデル オブジェクト (DMO) とデータ スペースを指定し、必要に応じてフィルターを定義して検索結果を絞り込みます。
- C. 返される結果の最大数を指定して出力構成を定義し、プロンプトの基礎となる出力フィールドをマップします。
正解：B
解説：
In Salesforce's Einstein Studio (part of the Agentforce ecosystem), creating a custom retriever involves setting up a mechanism to fetch data for AI prompts or responses. The essential step is defining the foundation of the retriever: selecting the search index, specifying the data model object (DMO), and identifying the data space (Option A). These elements establish where and what the retriever searches:
Search Index: Determines the indexed dataset (e.g., a vector database in Data Cloud) the retriever queries.
Data Model Object (DMO): Specifies the object (e.g., Knowledge Articles, Custom Objects) containing the data to retrieve.
Data Space: Defines the scope or environment (e.g., a specific Data Cloud instance) for the data.
Filters are noted as optional in Option A, which is accurate-they enhance precision but aren't mandatory for the retriever to function. This step is foundational because without it, the retriever lacks a target dataset, rendering it unusable.
Option B: Defining output configuration (e.g., max results, field mapping) is important for shaping the retriever's output, but it's a secondary step. The retriever must first know where to search (A) before output can be configured.
Option C: This option includes advanced configurations (vector/hybrid search, filtering fields, ranking method), which are valuable but not essential. A basic retriever can operate without specifying search type or ranking, as defaults apply, but it cannot function without a search index, DMO, and data space.
Option A: This is the minimum required step to create a functional retriever, making it essential.
Option A is the correct answer as it captures the core, mandatory components of retriever setup in Einstein Studio.
Salesforce Agentforce Documentation: "Custom Retrievers in Einstein Studio" (Salesforce Help: https://help.
salesforce.com/s/articleView?id=sf.einstein_studio_retrievers.htm&type=5) Trailhead: "Einstein Studio for Agentforce" (https://trailhead.salesforce.com/content/learn/modules/einstein- studio-for-agentforce)
質問 # 100
オプションを 1 つ選択します。
Universal Containers では、従業員エージェントを使用している営業担当者に売上概要を提供する必要がありますが、デフォルトの回答に満足していません。
AgentForce スペシャリストはどのベスト プラクティスを推奨すべきでしょうか?
- A. レコード概要のカスタム プロンプト テンプレートを作成します。
- B. 標準レコード概要アクションを更新します。
- C. ナレッジ回答のカスタム プロンプト テンプレートを作成します。
正解：A
解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract of AgentForce Documents:
According to the AgentForce Prompt Customization and Template Development Guide, when an organization wants to modify or enhance how structured data (like Salesforce records) is summarized or presented by an agent, the correct approach is to create a Record Summary custom prompt template.
Record Summary templates allow specialists to tailor how the agent interprets and communicates record information - such as opportunities, accounts, or sales summaries - ensuring the output aligns with company-specific terminology, tone, and data needs.
Option B, the Knowledge Answer template, is used when the agent must answer queries grounded in unstructured text sources (e.g., Knowledge articles), not structured CRM data. Option C, updating the standard record summary action, is not recommended because it may impact other agents or system actions globally, and Salesforce documentation advises customizing through new templates instead of overwriting defaults.
Therefore, the correct best practice is Option A - Create a Record Summary custom prompt template, providing tailored and controlled responses specific to Universal Containers' sales summary requirements.
Reference: AgentForce Implementation Guide - "Customizing Record Summaries with Prompt Templates."
質問 # 101
Agentforce スペシャリストの役割は、エージェントのインタラクションを分析し、ユーザー入力、リクエスト、クエリを調べてパターンと傾向を特定することです。Agentforce スペシャリストがこれを実現できる機能は何ですか?
- A. ユーザー発話ダッシュボード。
- B. エージェント イベント ログ ダッシュボード。
- C. AI 監査およびフィードバック データ ダッシュボード。
正解：A
解説：
The task requires analyzing user inputs, requests, and queries to identify patterns and trends in Agentforce interactions. Let's assess the options based on Agentforce's analytics capabilities.
Option A: Agent Event Logs dashboard.Agent Event Logs capture detailed technical events (e.g., API calls, errors, or system-level actions) related to agent operations. While useful for troubleshooting or monitoring system performance, they are not designed to analyze user inputs or conversational trends. This option does not meet the requirement and is incorrect.
Option B: AI Audit and Feedback Data dashboard.There's no specific "AI Audit and Feedback Data dashboard" in Agentforce documentation. Feedback mechanisms exist (e.g., user feedback on responses), and audit trails may track changes, but no single dashboard combines these for analyzing user queries and trends.
This option appears to be a misnomer and is incorrect.
Option C: User Utterances dashboard.The User Utterances dashboard in Agentforce Analytics is specifically designed to analyze user inputs, requests, and queries. It aggregates and visualizes what users are asking the agent, identifying patterns (e.g., common topics) and trends (e.g., rising query types). Specialists can use this to refine agent instructions or topics, making it the perfect tool for this task. This is the correct answer per Salesforce documentation.
Why Option C is Correct:
The User Utterances dashboard is tailored for conversational analysis, offering insights into user interactions that align with the specialist's goal of identifying patterns and trends. It's a documented feature of Agentforce Analytics for post-deployment optimization.
References:
Salesforce Agentforce Documentation: Agent Analytics > User Utterances Dashboard - Describes its use for analyzing user queries.
Trailhead: Monitor and Optimize Agentforce Agents - Highlights the dashboard's role in trend identification.
Salesforce Help: Agentforce Dashboards - Confirms User Utterances as a key tool for interaction analysis.
質問 # 102
Agentforce は新しい組織をセットアップしており、ユーザーがプロンプト テンプレートを作成して実行できるようにする必要があります。
Agentforce スペシャリストは、これらのタスクに必要なロールがどれであるかわかりません。
Agentforce スペシャリストは、プロンプト テンプレートを作成して実行する必要があるユーザーにどの権限セットを割り当てる必要がありますか?
- A. テンプレートを作成するためのデータクラウド管理者とテンプレートを実行するためのプロンプトテンプレートユーザー
- B. テンプレートの作成にはテンプレート マネージャーを、テンプレートの実行にはテンプレート ユーザーをプロンプトします。
- C. テンプレートの作成にはテンプレート マネージャーを、テンプレートの実行にはデータ クラウド管理者をプロンプトします。
正解：B
解説：
To effectively manage and use prompt templates, two distinct permission sets are required:
* Prompt Template Manager: This permission set allows users to create prompt templates. It provides the necessary access to define templates, which can be shared and utilized across the organization.
* Prompt Template User: This permission set is designed for users who need to execute the templates. It provides the ability to interact with pre-designed prompts and generate outcomes based on these templates.
The Data Cloud Admin permission set is not directly relevant to creating or executing prompt templates but is more focused on managing the Data Cloud.
質問 # 103
Agentforce は、Einstein Trust Layer 内でデータ マスキングを構成しました。
Agentforce スペシャリストは、正しいフィールドがマスクされていることをどのように検証すればよいでしょうか?
- A. プロンプト ビルダーでフローベースのリソースを使用し、フロー デバッガーを使用してフィールドのマージ値をデバッグします。
- B. 設定メニューのセキュリティセクションから Einstein Generative AI 監査データを要求します。
- C. Einstein フィードバック設定ページで、Einstein Generative AI 監査データの収集と保存を有効にします。
正解：C
解説：
To begin validating that the correct fields are being masked inEinstein Trust Layer, the Agentforce Specialist should request theEinstein Generative AI Audit Datafrom theSecurity sectionof the Salesforce Setup menu. This audit data allows the Agentforce Specialist to see how data is being processed, including which fields are being masked, providing transparency and validation that the configuration is working as expected.
* Option Bis correct because it allows for the retrieval of audit data that can be used to validate data masking.
* Option A(Flow Debugger) andOption C(Einstein Feedback) do not relate to validating field masking in the context of theEinstein Trust Layer.
:
Salesforce Einstein Trust Layer Documentation:https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.
einstein_trust_layer_audit.htm
質問 # 104
Universal Containers (UC) は、ナレッジベースに基づいた AI 生成の電子メール応答により、パーソナライズされたサービス エクスペリエンスを提供し、エージェントの処理時間を短縮したいと考えています。
UC ではどの AI 機能を使用すべきでしょうか?
- A. アインシュタインのメール返信
- B. Einstein Generative Service がメールに返信
- C. Einstein サービスがメールに返信
正解：C
解説：
For Universal Containers (UC) to offer personalized service experiences and reduce agent handling time using AI-generated responses grounded in the Knowledge base, the best solution is Einstein Service Replies for Email. This capability leverages AI to automatically generate responses to service-related emails based on historical data and the Knowledge base, ensuring accuracy and relevance while saving time for service agents.
* Einstein Email Replies (option A) is more suited for sales use cases.
* Einstein Generative Service Replies for Email (option C) could be a future offering, but as of now, Einstein Service Replies for Email is the correct choice for grounded, knowledge-based responses.
References:
Einstein Service Replies Overview:
質問 # 105
Northern Trail Outfitters の Agentforce スペシャリストは、セットアップ内の [データ マスキングの構成] メニューで組織のデータ マスキング設定を確認しました。すべてのフィールドを評価した結果、いくつかの追加フィールドが機密であると判断され、Einstein の Trust Layer 内でマスキングされました。
マスクされたフィールドを変更する場合、Agentforce スペシャリストはどのような手順を実行する必要がありますか?
- A. Einstein Trust Layer をオフにして、再度オンにします。
- B. Einstein フィードバックをオンにして、エンドユーザーが AI 機能に悪影響があるかどうかを報告できるようにします。
- C. 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及ぼさないことをテストして確認します。
正解：C
解説：
After modifying masked fields in Einstein's Trust Layer, the next important step is to test and confirm that the responses generated by prompts utilizing the newly masked data still meet quality standards. This ensures that masking sensitive information does not negatively impact the usefulness or accuracy of the AI-generated content. Thorough testing helps identify any issues in prompt performance that could arise due to masking, and adjustments can be made if needed.
Option B is correct because testing the effects of masking on AI responses is a critical step in ensuring AI continues to function as expected.
Option A (turning off and on the Einstein Trust Layer) is unnecessary after changing the masked fields.
Option C (turning on Einstein Feedback) allows for user feedback but is not a direct step following field masking modifications.
Salesforce Einstein Trust Layer Overview: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.
einstein_trust_layer.htm
質問 # 106
多忙なスケジュールの合間に、Universal Containers の営業担当者は、更新や新規取引に関して見込み客や既存の顧客に電子メールでフォローアップする時間を割いています。営業担当者は、アウトリーチを実行する前に、過去のやり取りや顧客の詳細を確認するのに、週を通して多くの時間を費やしています。どの標準エージェント アクションが、以前の成功したやり取りに基づいてテキストを生成し、見込み客にパーソナライズされた電子メールを作成するのに役立ちますか。
- A. エージェントのアクション: 営業メールの下書きまたは修正
- B. エージェントアクション: レコードの要約
- C. エージェントのアクション: 類似の機会を見つける
正解：A
解説：
UC's sales reps need an AI action to draft personalized emails based on past successful communications, reducing manual review time. Let's evaluate the standard Agent actions.
Option A: Agent Action: Summarize Record"Summarize Record" generates a summary of a record (e.g., Opportunity, Contact), useful for overviews but not for drafting emails or leveraging past communications.
This doesn't meet the requirement, making it incorrect.
Option B: Agent Action: Find Similar Opportunities"Find Similar Opportunities" identifies past deals to inform strategy, not to draft emails. It provides data, not text generation, making it incorrect.
Option C: Agent Action: Draft or Revise Sales EmailThe "Draft or Revise Sales Email" action in Agentforce for Sales (sometimes styled as "Draft Sales Email") uses the Atlas Reasoning Engine to generate personalized email content. It can analyze past successful communications (e.g., via Opportunity or Contact history) to tailor emails for renewals or deals, saving reps time. This directly addresses UC's need, making it the correct answer.
Why Option C is Correct:
"Draft or Revise Sales Email" is a standard action designed for personalized email generation based on historical data, aligning with UC's productivity goal per Salesforce documentation.
References:
Salesforce Agentforce Documentation: Agentforce for Sales > Draft Sales Email - Details email generation.
Trailhead: Explore Agentforce Sales Agents - Covers email drafting with past data.
Salesforce Help: Sales Features in Agentforce - Confirms personalization capabilities.
質問 # 107
ホテルリゾートの営業チームは、ゲストの興味に関するゲスト概要を生成し、各ゲストのプロファイルに記録されたアクティビティの好みに基づいて推奨事項を提供したいと考えています。概要は連絡先レコード ページでのみ利用できるようにしたいと考えています。チームはどの AI 機能を使用すればよいでしょうか。
- A. プロンプトビルダー
- B. エージェントビルダー
- C. モデルビルダー
正解：A
解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation:
The hotel resort team needs an AI-generated guest summary with recommendations, displayed exclusively on the contact record page. Let's assess the options.
* Option A: Model BuilderModel Builder in Salesforce creates custom predictive AI models (e.g., for scoring or classification) using Data Cloud or Einstein Platform data. It's not designed for generating text summaries or embedding them on record pages, making it incorrect.
* Option B: Agent BuilderAgent Builder in Agentforce Studio creates autonomous AI agents for tasks like lead qualification or customer service. While agents can provide summaries, they operate in conversational interfaces (e.g., chat), not as static content on a record page. This doesn't meet the location-specific requirement, making it incorrect.
* Option C: Prompt BuilderEinstein Prompt Builder allows creation of prompt templates that generate text (e.g., summaries, recommendations) using Generative AI. The template can pull data from contact records (e.g., activity preferences) and be embedded as a Lightning component on the contact record page via a Flow or Lightning App Builder. This ensures the summary is available only where specified, meeting the team's needs perfectly and making it the correct answer.
Why Option C is Correct:
Prompt Builder's ability to generate contextual summaries and integrate them into specific record pages via Lightning components aligns with the team's requirements, as supported by Salesforce documentation.
References:
Salesforce Agentforce Documentation: Prompt Builder > Embedding Prompts- Details placement on record pages.
Trailhead: Build Prompt Templates in Agentforce- Covers summaries from object data.
Salesforce Help: Customize Record Pages with AI- Confirms Prompt Builder integration.
質問 # 108
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認定問題集でAI Specialist Agentforce-Specialist日本語ガイドで100%有効な：https://jp.fast2test.com/Agentforce-Specialist-JPN-premium-file.html