[2025年03月27日]Salesforce-AI-Specialist日本語問題集PDFとテストエンジン 試験問題
検証済みのSalesforce-AI-Specialist日本語テスト問題集と解答で正確な98問題解答あります
質問 # 53
AI スペシャリストは、営業チーム用のプロンプト テンプレートを作成する任務を負っています。テンプレートでは、特定のアカウントに関連するすべての商談の概要を生成する必要があります。
プロンプト テンプレートに関連機会リストのデータを含めるために、AI スペシャリストが使用する必要があるグラウンディング手法はどれですか?
- A. マージ フィールドを使用して、商談のカスタム関連リストを参照します。
- B. マージ フィールドを使用して、商談のデフォルトの関連リストを参照します。
- C. 数式フィールドを使用して、Einstein 関連商談リストを参照します。
正解：B
解説：
In Salesforce, when creating a prompt template for the sales team, you can include data from related objects such as Opportunities that are linked to an Account. The best method to ground the AI model and provide relevant information from related records, like Opportunities, is by using merge fields.
Merge fields in Salesforce allow you to dynamically reference data from a record or related records, like Opportunities for a given Account. In this scenario, the AI Specialist needs to pull data from the default related list of Opportunities associated with the Account. This is achieved by using merge fields, which pull in data from the standard relationship Salesforce creates between Accounts and Opportunities.
Option A (referencing a custom related list) and Option C (using formula fields with Einstein-related lists) do not align with the standard, practical grounding method for this task. Custom lists would require additional configurations not typically necessary for a basic use case, and formula fields are typically not used to directly fetch related list data for prompt generation in templates. The standard and straightforward method is using merge fields tied to the default related list of opportunities.
Salesforce Reference:
Merge Fields in Templates: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=000387601&type=1 Grounding Data in Prompts: https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.salesforce_ai.meta/salesforce_ai/grounding_data_prompts
質問 # 54
Universal Containers (UC) は、顧客サービス業務を強化するために、Service AI Grounding を実装しています。
UC は、AI によって生成された応答が最も関連性の高いデータ ソースに基づいていることを保証したいと考えています。チームは、サポートされているすべてのオブジェクトを基準としてシステムを構成する必要があります。
UC が Service AI Grounding を構成するために選択する必要があるオブジェクトはどれですか?
- A. ケース、知識、ケースノート
- B. ケース、ケースメール、ナレッジ
- C. 事例と知識
正解：C
解説：
Universal Containers (UC) is implementing Service AI Grounding to enhance its customer service operations.
They aim to ensure that AI-generated responses are grounded in the most relevant data sources and need to configure the system to include all supported objects for grounding.
Supported Objects for Service AI Grounding:
* Case
* Knowledge
* Case Object:
* Role in Grounding:Provides contextual data about customer inquiries, including case details, status, and history.
* Benefit:Grounding AI responses in case data ensures that the information provided is relevant to the specific customer issue being addressed.
* Knowledge Object:
* Role in Grounding:Contains articles and documentation that offer solutions and information related to common issues.
* Benefit:Utilizing Knowledge articles helps the AI provide accurate and helpful responses based on verified information.
* Exclusion of Other Objects:
* Case Notes and Case Emails:
* Not Supported for Grounding:While useful for internal reference, these objects are not included in the supported objects for Service AI Grounding.
* Reason:They may contain sensitive or unstructured data that is not suitable for AI grounding purposes.
Why Options A and C are Incorrect:
* Option A (Case, Knowledge, and Case Notes):
* Case Notes Not Supported:Case Notes are not among the supported objects for grounding in Service AI.
* Option C (Case, Case Emails, and Knowledge):
* Case Emails Not Supported:Case Emails are also not included in the list of supported objects for grounding.
References:
* Salesforce AI Specialist Documentation -Service AI Grounding Configuration:Details the objects supported for grounding AI responses in Service Cloud.
* Salesforce Help -Implementing Service AI Grounding:Provides guidance on setting up grounding with Case and Knowledge objects.
* Salesforce Trailhead -Enhance Service with AI Grounding:Offers an interactive learning path on using AI grounding in service scenarios.
質問 # 55
AI スペシャリストは、Salesforce Agentforce プラットフォーム内でエージェントにアクションを割り当てることで、ビジネス プロセス フローを最適化する役割を担います。
AI スペシャリストがエージェントにアクションを割り当てる正しい方法は何ですか?
- A. Agent Builder で最初にトピックにアクションを割り当てます。
- B. まず、アクション ビルダーでトピックにアクションを割り当てます。
- C. 最初にエージェントアクションの詳細ページでアクションをトピックに割り当てます。
正解：B
解説：
Action Builder is the central place in Salesforce Agentforce where you define and manage actions that your AI agents can perform. This includes connecting actions to various tools and systems.
Topics in Agentforce represent the different tasks or intents that an AI agent can handle. By assigning an action to a Topic in Action Builder, you're essentially telling the agent, "When you encounter this type of request or situation, perform this action."
質問 # 56
Universal Containers は、Einstein for Sales を活用して、取引を成立させるためのガイダンスと手順を含む AI 生成の計画を提供することで、営業担当者が販売ノルマを達成できるようにしたいと考えています。
AI スペシャリストは営業チームにどの機能を推奨すべきでしょうか?
- A. クローズプランの作成
- B. 類似の取引を探す
- C. アカウントプランの作成
正解：A
解説：
The "Create Close Plan" feature is designed to help sales reps by providing AI-generated strategies and steps specifically focused on closing deals. This feature leverages AI to analyze the current state of opportunities and generate a plan that outlines the actions, timelines, and key steps required to move deals toward closure. It aligns directly with the sales team's need to meet quotas by offering actionable insights and structured plans.
Find Similar Deals (Option A) helps sales reps discover opportunities similar to their current deals but doesn't offer a plan for closing.
Create Account Plan (Option B) focuses on long-term strategies for managing accounts, which might include customer engagement and retention, but doesn't focus on deal closure.
Salesforce AI Specialist Reference:
For more information on using AI for sales, visit: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.einstein_for_sales_overview.htm
質問 # 57
Universal Containers のデータ サイエンス チームは、Amazon Web Services (AWS) 上で生成大規模言語モデル (LLM) をホストしています。
Salesforce プラットフォームで外部ホストされているモデルにアクセスするためにチームは何を使用すればよいでしょうか?
- A. モデルビルダー
- B. アプリビルダー
- C. コパイロットビルダー
正解：A
解説：
To access externally-hosted models, such as a large language model (LLM) hosted on AWS, the Model Builder in Salesforce is the appropriate tool. Model Builder allows teams to integrate and deploy external AI models into the Salesforce platform, making it possible to leverage models hosted outside of Salesforce infrastructure while still benefiting from the platform's native AI capabilities.
Option B, App Builder, is primarily used to build and configure applications in Salesforce, not to integrate AI models.
Option C, Copilot Builder, focuses on building assistant-like tools rather than integrating external AI models.
Model Builder enables seamless integration with external systems and models, allowing Salesforce users to use external LLMs for generating AI-driven insights and automation.
Salesforce AI Specialist Reference:
For more details, check the Model Builder guide here: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.model_builder_external_models.htm
質問 # 58
Universal Containers (UC) は、競合他社、製品、その他のカスタム フレーズに関する言及を、通話後に営業チームが自動的に確認できるようにしたいと考えています。
UC の営業チームを有効にするために、AI スペシャリストはどの機能を設定する必要がありますか?
- A. 通話要約
- B. コールエクスプローラー
- C. コールインサイト
正解：C
解説：
To enable Universal Containers' sales team with automatic post-call visibility into mentions of competitors, products, and custom phrases, the AI Specialist should set up Call Insights. Call Insights analyzes voice and video calls for key phrases, topics, and mentions, providing insights into critical aspects of the conversation. This feature automatically surfaces key details such as competitor mentions, product discussions, and custom phrases specified by the sales team.
* Call Summaries provide a general overview of the call but do not specifically highlight keywords or topics.
* Call Explorer is a tool for navigating through call data but does not focus on automatic insights.
For more information, refer to Salesforce's Call Insights documentation regarding the analysis of call content and extracting actionable information.
質問 # 59
AI スペシャリストは、プロンプト ビルダーのアカウント オブジェクトに関連付けられたプロンプト テンプレートで関連リストのマージ フィールドを使用する場合、何を考慮すべきでしょうか。
- A. 実行時にアカウントに関連付けられた関連リストがない場合、プロンプト生成では応答が得られません。
- B. 個人取引先が有効になっている場合、取引先オブジェクトでは差し込み項目は使用できません。
- C. アカウント オブジェクトのアクティビティ関連リストは、多態的なフィールドであるためサポートされていません。
正解：C
解説：
When using related list merge fields in a prompt template associated with the Account object inPrompt Builder, theActivities related listis not supported due to it being apolymorphic field. Polymorphic fields can reference multiple different types of objects, which makes them incompatible with some merge field operations in prompt generation.
* Option Bis incorrect because person accounts do not limit the availability of merge fields for the Account object.
* Option Cis irrelevant since even if no related lists are available at runtime, the prompt can still generate based on other available data fields.
For more information, refer toSalesforce documentationon supported fields and limitations inPrompt Builder.
質問 # 60
Universal Containers は、顧客サービス業務を強化するためにカスタム コパイロット アクションを実装しています。開発チームは、適切な構成と機能を確保するために、カスタム コパイロット アクションのコア コンポーネントを理解する必要があります。
開発チームは、カスタム コパイロット アクションのコア コンポーネントの 1 つを識別するために、カスタム コパイロット アクション構成で何を確認する必要がありますか?
- A. 指示
- B. 出力タイプ
- C. アクショントリガー
正解：A
解説：
Instructions: This is a core component of Custom Copilot Actions. Instructions tell the AI model what the action should do and how it should be executed. Clear and concise instructions are crucial for the action to function correctly and provide the expected outcome.
Let's look at why the other options are not the primary core component:
Output Types: While important for defining the kind of data the action produces, it's not the core defining element of the action itself.
Action Triggers: These determine when the action is initiated, but they don't define the core functionality of the action.
質問 # 61
サポート チームは大量のチャット インタラクションを処理しており、顧客からの問い合わせに対して迅速かつ適切な回答を提供するソリューションを必要としています。
一貫性と正確性を維持するには、応答は組織の知識ベースに基づいている必要があります。
サポートチームは Einstein for Service のどの機能を使用する必要がありますか?
- A. アインシュタインの返信の推奨事項
- B. アインシュタインのナレッジ推奨事項
- C. アインシュタインサービス応答
正解：A
解説：
The support team should useEinstein Reply Recommendationsto provide quick, relevant responses to customer inquiries that are grounded in the organization's knowledge base. This feature leverages AI to recommend accurate and consistent replies based on historical interactions and the knowledge stored in the system, ensuring that responses are aligned with organizational standards.
* Einstein Service Replies(Option A) is focused on generating replies but doesn't have the same emphasis on grounding responses in the knowledge base.
* Einstein Knowledge Recommendations(Option C) suggests knowledge articles to agents, which is more about assisting the agent in finding relevant articles than providing automated or AI-generated responses to customers.
Salesforce AI Specialist References:For more information on Einstein Reply Recommendations:https://help.
salesforce.com/s/articleView?id=sf.einstein_reply_recommendations_overview.htm
質問 # 62
経営陣は、顧客とのより生産的な会話を促進するために、大規模言語モデル (LLM) によって作成された要約または説明を動的なフォーム フィールドに入力する必要があります。また、経営陣は、AI 戦略で考慮されるよう、人間を常に関与させたいと考えています。
AI スペシャリストはどのプロンプト テンプレート タイプを推奨すべきでしょうか?
- A. レコードの概要
- B. フィールド生成
- C. セールスメール
正解：B
解説：
The correct answer is Field Generation because this template type is designed to dynamically populate form fields with content generated by a large language model (LLM). In this scenario, leadership wants a dynamic form field that contains a summary or description generated by AI to aid customer interactions. Additionally, they want to keep a human in the loop, meaning the generated content will likely be reviewed or edited by a person before it's finalized, which aligns with the Field Generation prompt template.
Field Generation: This prompt type allows you to generate content for specific fields in Salesforce, leveraging large language models to create dynamic and contextual information. It ensures that AI content is available within the record where needed, but it allows human oversight or review, supporting the "human-in-the-loop" strategy.
Sales Email: This prompt type is mainly used for generating email content for outreach or responses, which doesn't align directly with populating fields in a form.
Record Summary: While this option might seem close, it is typically used to summarize entire records for high-level insights rather than filling specific fields with dynamic content based on AI generation.
Salesforce AI Specialist Reference:
You can explore more about these prompt templates and AI capabilities through Salesforce documentation and official resources on Prompt Builder: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.prompt_builder_templates_overview.htm
質問 # 63
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. 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。
- B. 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。
- 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、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。
正解：A
解説：
When using Prompt Builder in a Salesforce org, the correct process involves several important steps:
Select the appropriate prompt template type based on the use case.
Develop the prompt within the prompt workspace, where the template is created and customized.
Select CRM-derived grounding data to be dynamically inserted into the prompt, ensuring that the AI-generated responses are based on accurate and relevant data.
Pick the model to use for generating responses, either using Salesforce's built-in models or custom ones.
Test and validate the generated responses to ensure accuracy and effectiveness.
Option B is correct as it follows the proper steps for using Prompt Builder.
Option A and Option C do not capture the full process correctly.
Reference:
Salesforce Prompt Builder Documentation: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.prompt_builder_overview.htm
質問 # 64
AI スペシャリストは、カスタム コパイロット アクションをアクティブ化する前に、実際のユーザー発話を複数理解して、アクションが適切に選択されていることを確認する必要があります。
AI スペシャリストはどのツールを推奨すべきでしょうか?
- A. モデルプレイグラウンド
- B. コパイロットビルダー
- C. アインシュタイン副操縦士
正解：B
解説：
To understand multiple real-world user utterances and ensure the correct action is selected before activating a custom copilot action, the recommended tool isCopilot Builder. This tool allows AI Specialists to design and test conversational actions in response to user inputs, helping ensure the copilot can accurately handle different user queries and phrases.Copilot Builderprovides the ability to test, refine, and improve actions based on real-world utterances.
* Option Cis correct asCopilot Builderis designed for configuring and testing conversational actions.
* Option A(Model Playground) is used for testing models, not user utterances.
* Option B(Einstein Copilot) refers to the conversational interface but isn't the right tool for designing and testing actions.
References:
* Salesforce Copilot Builder Overview:https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.
einstein_copilot_builder.htm
質問 # 65
Universal Containers (UC) は、顧客の生涯価値スコアと市場セグメントに基づいて、3 つの異なる電子メールのいずれかを顧客に送信する予定です。
UC では電子メールが選択された理由を説明する必要があることを考慮すると、これを実現するために UC はどの AI モデルを使用すればよいでしょうか?
- A. 予測モデルと生成モデル
- B. 予測モデル
- C. 生成モデル
正解：B
解説：
Universal Containers should use a Predictive model to decide which of the three emails to send based on the customer's lifetime value score and market segment. Predictive models analyze data to forecast outcomes, and in this case, it would predict the most appropriate email to send based on customer attributes.
Additionally, predictive models can provide explainability to show why a certain email was chosen, which is crucial for UC's requirement to explain the decision-making process.
* Generative models are typically used for content creation, not decision-making, and thus wouldn't be suitable for this requirement.
* Predictive models offer the ability to explain why a particular decision was made, which aligns with UC's needs.
Refer to Salesforce's Predictive AI model documentation for more insights on how predictive models are used for segmentation and decision making.
質問 # 66
AI スペシャリストは、フィールド生成プロンプト テンプレート タイプの使用を検討しています。
フィールド生成プロンプトを作成する前に、フィールドを生成 AI 用に有効化できるかどうかを確認するために AI スペシャリストは何を確認する必要がありますか?
- A. 選択したフィールドは、255 文字以上のリッチ テキスト フィールドである必要があります。
- B. 組織がAPIバージョン59以上に設定されていること
- C. フィールドが配置される Lightning ページレイアウトが動的フォームにアップグレードされていること
正解：B
解説：
Before creating aField Generation prompt template, the AI Specialist must ensure that the Salesforceorg is set to API version 59 or higher. This version of the API introduces support for advanced generative AI features, such as enabling fields for generative AI outputs. This is a critical technical requirement for the Field Generation prompt template to function correctly.
* Option A(rich text field requirement) is not necessary for generative AI functionality.
* Option C(Dynamic Forms) does not impact the ability of a field to be generative AI-enabled, although it might enhance the user interface.
For more information, refer toSalesforce documentation on API versioningandField Generation templates.
質問 # 67
AI スペシャリストは、営業チーム向けに Einstein Sales Emails を実装します。チームは、リードとのやり取りと Salesforce に保存されているデータに基づいて、パーソナライズされたフォローアップ メールをリードに送信したいと考えています。AI スペシャリストは、メール生成に最も正確で最新の情報を使用するようにシステムを構成する必要があります。
AI スペシャリストはどのグラウンディング手法を使用すべきでしょうか?
- A. Apex マージ フィールドを使用したグラウンド
- B. レコード結合フィールドを持つグラウンド
- C. Draft with Einstein機能を使用した自動接地
正解：C
解説：
For Einstein Sales Emails to generate personalized follow-up emails, it is crucial to ground the email content with the most up-to-date and accurate information. Grounding refers to connecting the AI model with real-time data. The most appropriate technique in this case is Ground with Record Merge Fields. This method ensures that the content in the emails pulls dynamic and accurate data directly from Salesforce records, such as lead or contact information, ensuring the follow-up is relevant and customized based on the specific record.
Record Merge Fields ensure the generated emails are highly personalized using data like lead name, company, or other Salesforce fields directly from the records.
Apex Merge Fields are typically more suited for advanced, custom logic-driven scenarios but are not the most straightforward for this use case.
Automatic grounding using Draft with Einstein is a different feature where Einstein automatically drafts the email, but it does not specifically ground the content with record-specific data like Record Merge Fields.
Reference:
Salesforce Einstein Sales Emails Documentation: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=release-notes.rn_einstein_sales_emails.htm
質問 # 68
プロンプト テンプレートを構成するとき、AI スペシャリストは、作成したプロンプト テンプレートの結果をプレビューします。解決と応答という 2 つの異なるテキスト出力が表示されます。
決議文にはどのような情報が書かれていますか?
- A. LLM に送信される前にマスクされる機密データを示します。
- B. サンプルレコードに基づく LLM からの応答を表示します。
- C. 信頼レイヤーに送信される全文を表示します。
正解：B
解説：
When previewing a prompt template in Salesforce, the Resolution text provides the response from the LLM (Large Language Model) based on the data from a sample record. This output shows what the AI model generated in response to the prompt, giving the AI Specialist a chance to review and adjust the response before finalizing the template.
Option B is correct because Resolution displays the actual response generated by the LLM.
Option A refers to sending the text to the Trust Layer, but that's not what Resolution represents.
Option C relates to data masking, which is shown elsewhere, not under Resolution.
Reference:
Salesforce Prompt Builder Overview: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.prompt_builder_overview.htm
質問 # 69
Universal Containers は、Einstein Studio の AI を活用した予測を使用してデータを分析することで、販売業務の効率を向上させることに関心を持っています。
このシナリオに適したユースケースはどれですか?
- A. 新製品カタログから最も人気のある製品を予測します。
- B. アカウントの顧客生涯価値を予測します。
- C. プロモーション メッセージに対する顧客の感情を予測します。
正解：B
解説：
For improving sales operations efficiency, Einstein Studio is ideal for creating AI-powered models that can predict outcomes based on data. One of the most valuable use cases is predicting customer lifetime value, which helps sales teams focus on high-value accounts and make more informed decisions. Customer lifetime value (CLV) predictions can optimize strategies around customer retention, cross-selling, and long-term engagement.
Option B is the correct choice as predicting customer lifetime value is a well-established use case for AI in sales.
Option A (customer sentiment) is typically handled through NLP models, while Option C (product popularity) is more of a marketing analysis use case.
Reference:
Salesforce Einstein Studio Use Case Overview: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.einstein_studio_overview
質問 # 70
Salesforce Einstein Copilot の機能によって最もよくサポートされるユースケースはどれですか?
- A. 組み込みの機械学習機能を使用して、データ サイエンティストが過去の CRM データで予測 AI モデルをトレーニングできるようにします。
- B. Salesforce 管理者ユーザーが CRM データを使用してカスタム大規模言語モデル (LLM) を作成およびトレーニングできるようにします。
- C. 開発者や e コマース小売業者など、すべての Salesforce ユーザーが AI と対話するための会話型インターフェースを統合します。
正解：C
解説：
Salesforce Einstein Copilot is designed to provide a conversational AI interface that can be utilized by different types of Salesforce users, such as developers, sales agents, and retailers. It acts as an AI-powered assistant that facilitates natural interactions with the system, enabling users to perform tasks and access data easily. This includes tasks like pulling reports, updating records, and generating personalized responses in real time.
Option A is correct because Einstein Copilot brings a conversational interface that caters to a wide range of users.
Option B and Option C are more focused on developing and training AI models, which are not the primary functions of Einstein Copilot.
Reference:
Salesforce Einstein Copilot Overview: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=einstein_copilot_overview.htm
質問 # 71
Universal Containers (UC) は、営業チームが AI を使用してカタログから推奨製品を提案できるようにしたいと考えています。
UC ではどのタイプのプロンプト テンプレートを使用する必要がありますか?
- A. メール生成プロンプトテンプレート
- B. レコード要約プロンプトテンプレート
- C. Flex プロンプト テンプレート
正解：C
解説：
Universal Containers (UC) wants to enable its sales team to leverage AI to recommend products from its catalog. The best option for this use case is a Flex prompt template.
A Flex prompt template is designed to provide flexible, customizable AI-driven recommendations or responses based on specific data points, such as product information, customer needs, or sales history. This template type allows the AI to consider various inputs and parameters, making it ideal for generating product recommendations dynamically.
In contrast:
* A Record summary prompt template (Option A) is used to summarize data related to a specific record, such as generating a quick summary of a sales opportunity or account, but not for recommending products.
* An Email generation prompt template (Option B) is tailored for crafting email content and is not suitable for suggesting products based on a catalog.
Given the need for dynamic recommendations that pull from a product catalog and potentially other sales data, the Flex prompt template is the correct approach.
Salesforce References:
* Salesforce Prompt Templates Overview: https://help.salesforce.com/s/articleView?
id=000391407&type=1
* Flex Prompt Template Usage: https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.salesforce_ai.meta
/salesforce_ai/prompt_flex_template
質問 # 72
顧客チャットが開始されると、Salesforce のどの機能が、推奨されるナレッジ記事に基づいて AI による返信やメールの下書きを提供しますか?
- A. アインシュタインの返信の推奨事項
- B. アインシュタインサービス応答
- C. アインシュタインのグラウンディング
正解：B
解説：
When a customer chat is initiated, Einstein Service Replies provides generative AI replies or draft emails based on recommended Knowledge articles. This feature uses the information from the Salesforce Knowledge base to generate responses that are relevant to the customer's query, improving the efficiency and accuracy of customer support interactions.
Option B is correct because Einstein Service Replies is responsible for generating AI-driven responses based on knowledge articles.
Option A (Einstein Reply Recommendations) is focused on recommending replies but does not generate them.
Option C (Einstein Grounding) refers to grounding responses in data but is not directly related to drafting replies.
Reference:
Einstein Service Replies Overview: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.einstein_service_replies.htm
質問 # 73
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