自分のモデルを持ち込み、すぐに実務で使う
Eigentはモデル非依存です。デフォルトのクラウドモデルで実行することもできますし、GoogleのGeminiを含むOpenAI互換のAPIを接続して、それを使うこともできます。この手順では両方を扱います。Eigentの設定でGemini 3 Pro Previewを構成する方法と、そのモデルですぐに実際のSalesforce自動化タスクを実行したときに何が起こるかを解説します。
Geminiをカスタムモデルとして設定する
EigentでSettings → Modelsを開き、Custom Modelsに移動します。Geminiを選択し、以下を入力します。
- API Key: Google Gemini APIキー
- API Host:
https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/ - Model Type:
gemini-3-pro-preview
Saveをクリックします。Eigentは即座にモデルを検証し、function-calling対応を確認します。これはマルチステップのエージェントタスクに必要な要件です。検証に成功すると、「Validate success — The model has been verified to support function calling.」 と表示されます。
GeminiをDefaultモデルに設定すると、以後の新しいタスクはすべてこのモデルで実行されます。
タスク: コンタクトデータを読み取り、案件を更新する
Geminiを設定したら、このプロンプトで直ちに実行できます。
salesforce.com - 200 Widgets の案件を更新したい。コンタクト名と電話番号を教えて。Opportunitiesページに戻って、Next Stepを「book a meeting with + コンタクト名 + 電話番号」に編集して。
これは、Salesforceレコードのあるセクション（Contact Roles）から読み取り、別のセクション（Next Step）へ書き込む必要がある2段階のタスクです。Eigentはこれらを順番に処理します。
タスク全体の計画
EigentはSalesforceに触る前に、構造化された実行計画を生成します。
- 「salesforce.com - 200 Widgets」案件を見つけ、ステージをNeeds AnalysisからProposalへ移し、現在のステージとして設定する
- Contact Rolesセクションに移動し、コンタクトの名前と電話番号を取得する
- メインのOpportunitiesビューに戻り、Next Stepフィールドを
book a meeting with [contact name] [phone number]で編集する - すべての変更を保存する
この計画は、ブラウザ操作を行う前にEigentのUI上で確認できます。
実行: レコードをまたぐデータの読み取りと書き込み
Search Agentは、すでに認証済みのブラウザセッションでSalesforceを開きます。Opportunitiesタブに移動し、「salesforce.com - 200 Widgets」レコードを見つけ、案件ステージをProposalに更新します。
その後、エージェントは同じ案件レコード内の別セクションであるContact Rolesに移動し、コンタクト名と電話番号を抽出します。そのデータを使って、トップレベルの案件ビューに戻り、Next Stepフィールドを動的に埋めます。
book a meeting with [contact name] [phone number]
レコードは保存されます。ステージ更新、データ抽出、動的なフィールド入力まで、すべてのワークフローが一切の手動操作なしで実行されます。
このパターンが強力な理由
このワークフローは、多くのCRM自動化ツールが苦手とする能力を示しています。それは、レコードのある部分のライブデータを使って、別の部分を埋めることです。コンタクトの電話番号はプロンプト時点では分かっていませんが、Eigentがタスク途中で取得し、動的に利用します。これは、静的なフィールドマッピング自動化とは根本的に異なるモデルです。
Geminiのようなカスタムモデルと組み合わせることで、このワークフローはコスト効率にも優れます。モデル、APIコスト、レート制限を自分で管理でき、1つのプロバイダーに縛られません。
次に試すこと
すべての案件について、ProposalステージのものはContact Roleを読み取り、Next Stepにフォローアップ指示を入力する。
案件を更新した後、Salesforceのアクティビティを記録する: 「Scheduled meeting with [contact name]」を追加し、明日のリマインダーを設定する。
モデルをGPT-4oに切り替えて同じSalesforceタスクを実行し、速度とトークン使用量を比較する。
2つ目のカスタムモデル（Anthropic Claude）を設定し、利用できない場合はGeminiをフォールバックにする。
より良い結果を得るためのヒント
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実行前に検証する。 EigentのSettingsにあるモデル検証ステップは、実行途中で問題になる互換性のないAPIを事前に検出します。本番ワークフローで使う前に、新しいモデル設定は必ず検証してください。
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正確なレコード名を使う。 案件名を正確に含めることで（「salesforce.com - 200 Widgets」）、曖昧さをなくし、大きなパイプラインでエージェントが誤った案件を選ぶのを防げます。
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パターンを拡張する。 EigentがContact Rolesを読み取り、Next Stepに書き込む仕組みが分かれば、Salesforce内の他のクロスセクションのデータ依存関係にも同じアプローチを適用できます。関連リストから読み取ってカスタムフィールドに入力する、製品データを抽出して提案書の要約を書く、などです。
