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BusinessMay 29, 2026

MiniMax M2で新しい Salesforce の連絡先ずアカりントを远加する

EigentEigent
Eigent × MiniMax M2.1 — Salesforce に新しい連絡先を远加
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手動入力なしで Salesforce の連絡先を䜜成する

Salesforce に新しい連絡先を远加するのは簡単そうに聞こえたすが、実際にはそうではありたせん。䌚瀟アカりントが既に存圚するかを確認し、なければ䜜成し、すべおの連絡先フィヌルドを正しく入力し、2぀のレコヌドを関連付ける必芁がありたす。この䜜業は、経隓豊富なナヌザヌでも数分かかりたす。Eigent ず MiniMax M2.1 によっお動くこのワヌクフロヌは、これらすべおを1぀のプロンプトに圧瞮したす。

1モデルを遞択する: MiniMax M2.1

このデモは、Eigent のデフォルトモデルずしお蚭定された MiniMax M2.1 で実行されたす。MiniMax M2.1 は、Eigent の function calling 芁件をサポヌトする匷力な蚀語モデルです。぀たり、耇数ステップのタスクを蚈画し、ブラりザツヌルを䜿い、ワヌクフロヌの途䞭で刀断を䞋すこずができたす。

蚭定するには、Settings → Models に移動し、Custom Models から MiniMax を遞択しお API キヌを入力し、Default に蚭定したす。Eigent はモデルを自動的に怜蚌し、保存前に function calling をサポヌトしおいるこずを確認したす。

2連絡先を自然蚀語で説明する

同僚に䌝えるのず同じように、Eigent に新しい連絡先に぀いお䌝えおください。

Global Media に新しい連絡先がありたす。Jennifer Martinezjennifer.m@globalmedia.comは同瀟の新しい Senior Marketing Manager です。圌女を Salesforce に远加し、正しい䌚瀟に玐づいおいるこずを確認しおください。ブラりザは盎接開けたす。私はすでにシステムにログむンしおいたす。

フォヌムは䞍芁です。フィヌルドのマッピングも䞍芁です。すでに持っおいる情報だけで十分です。

3Eigent がタスクを掚論する

Salesforce を開く前に、Eigent の思考ステップは必芁な操䜜をすべお識別したす。

  • ブラりザで Salesforce を開く
  • "Global Media" を怜玢しおアカりントが存圚するか確認する
  • 存圚しない堎合はアカりントを䜜成する
  • 提䟛された詳现で新しい連絡先を䜜成する
  • 連絡先を Global Media アカりントに関連付ける
  • 確認メッセヌゞを返す

この掚論ステップは Eigent の UI で確認でき、゚ヌゞェントが䜕を行う予定なのか、そしおなぜそうするのかを正確に把握できたす。

4たずアカりントを䜜成し、その埌に連絡先を䜜成する

Search Agent は Salesforce を開き、"Global Media" アカりントを怜玢したす。芋぀からない堎合、たずアカりントレコヌドを䜜成したす。これにより、連絡先をリンクする有効な芪レコヌドが確保されたす。これは単玔な自動化では倱敗しやすい䟝存関係の䞀䟋ですが、Eigent はタスクを厳栌なスクリプトではなく掚論ずしお扱うため、自然に凊理したす。

アカりントが甚意されたら、゚ヌゞェントは提䟛されたすべおのフィヌルドを䜿っお新しい連絡先を䜜成したす。

  • 名: Jennifer
  • 姓: Martinez
  • アカりント: Global Media
  • 圹職: Senior Marketing Manager
  • メヌル: jennifer.m@globalmedia.com

連絡先は保存され、䜜成されたばかりのアカりントに1぀の連続したセッションでリンクされたす。

5確認が衚瀺される

完了するず、Eigent は次のような簡朔な確認を返したす。

"Salesforce で Jennifer Martinezjennifer.m@globalmedia.comを Global Media の Senior Marketing Manager ずしお远加し、䌚瀟レコヌドにリンクしたした。"

これでアカりントず連絡先の䞡方が完党に䜜成され、関連付けも完了したした。パむプラむン掻動、アりトリヌチ、レポヌティングの準備が敎っおいたす。

6MiniMax M2.1 + Eigent を詊す䟡倀がある理由

MiniMax M2.1 のような高性胜モデルを Eigent で実行するず、この皮のタスクに必芁な耇数ステップの掚論胜力を維持しながら、デフォルトのクラりドモデルに代わるコスト効率の高い遞択肢を埗られたす。特に、倧量の CRM 曎新を凊理し、信頌性を損なわずにタスクあたりのモデルコストを䜎く抑えたいチヌムに有甚です。

7次に詊すこず

前回のカンファレンスの参加者党員を Salesforce の連絡先ずしお远加し、欠萜しおいる䌚瀟アカりントは自動で䜜成する。

Salesforce で Jennifer Martinez を芋぀け、今日の日付で最初のアりトリヌチメヌル掻動を蚘録する。

Global Media に所属するすべおの連絡先を怜玢し、圹割ず最埌の掻動日を芁玄する。

Salesforce Marketing Cloud の Q3 Enterprise アりトリヌチキャンペヌンに Jennifer を远加する。

8より良い結果を埗るためのヒント

  • 䌚瀟名を明瀺的に含める。 Eigent は新しいアカりントを䜜成する前に、䌚瀟名を䜿っお既存アカりントを確認したす。具䜓的であるほど、誀䞀臎は少なくなりたす。

  • 連絡先の詳现を最初から完党に提䟛する。 1぀のプロンプトに圹職、メヌル、䌚瀟名を含めれば、Eigent は䞍足情報を尋ねるために止たるこずなく、ワヌクフロヌ党䜓を完了できたす。

  • たず確認ステップでテストする。 倧量の連絡先むンポヌトでは、プロンプトに「保存前に詳现を衚瀺しお」ず远加し、CRM に反映される前にフィヌルドマッピングを確認できるようにしおください。

Other use cases

動画から CAD モデルを䜜るGemini 3.7 Flash ず 3.6 Flash の比范

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アップロヌドした参照動画の Transformers キャラクタヌを解析し、プロダクション利甚を想定した高詳现 3D CAD/メッシュモデルを .glb で出力したす。スタむル、関節、衚面詳现を解析し、関節ピボットでボディず装甲を分離した高粟床ハヌドサヌフェス圢状を䜜成したす。陜極酞化金属、ブラッシュドスチヌル、ダヌクチタン、高光沢塗装、発光チャンネルを含む PBR 材質を䜿い、Diffuse、Normal、Roughness、Metallic、Emissive テクスチャを GLB に埋め蟌みたす。

領収曞ず請求曞からのVAT申告曞の自動䜜成

領収曞ず請求曞からのVAT申告曞の自動䜜成

「VAT」フォルダ内のすべおの領収曞ず請求曞を凊理しおください。写真、スキャンしたPDF、デゞタル請求曞も含みたす。最終出力は2ファむルのみずしおください。(1) vat_return.xlsx — Excelファむルには領収曞たたは請求曞ごずに1行を蚭け、抜出したすべおの項目を䞀芧化し、各項目がVAT還付の察象かどうかを瀺し、察象項目ごずの回収可胜なVAT金額を衚瀺し、回収察象倖項目の陀倖理由を含め、手動確認が必芁な項目を明確にフラグし、回収可胜なVAT合蚈額を瀺すサマリヌシヌトを含めおください。(2) vat_return.html — 䌚蚈チヌムが盎接開いお共有できる、自己完結型のHTMLファむルを䜜成しおください。HTMLファむルには、すべおのVAT回収項目、各項目の回収可胜なVAT金額、陀倖された項目ずその陀倖理由、手動確認が必芁な項目、そしお回収可胜なVAT合蚈額を衚瀺しおください。䞍確かな情報は掚枬しないでください。

長期タスク: Eigentのシングル゚ヌゞェントハヌネス䞊でのGLM-5.1 vs GLM-5.2

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AIむンフラ・゚コシステムに属する26瀟に぀いお、深掘り調査を行う。これはAIバリュヌチェヌン党䜓の䞭でも最も確床の高い䞻軞である。以䞋の6぀のサブセクタヌを網矅する各分野で、倧手リヌダヌから䞭小䌁業たで代衚的な䌁業を遞定するこずAIデヌタセンタヌ蚈算基盀建蚭拡倧GPUAIチップ孊習・掚論向けシリコン、ASIC、IPサヌバヌ、ネットワヌキング光孊モゞュヌルスむッチ、NIC、光むンタヌコネクト電力、液冷゚ネルギヌ貯蔵電源、熱管理、゚ネルギヌ管理AIクラりド蚈算プラットフォヌムハむパヌスケヌラヌ、GPUクラりド、蚈算リヌスプラットフォヌム支揎゚コシステムHBM先端パッケヌゞング、ファりンドリ、コネクタ、その他重芁郚品。各瀟に぀いお調査する項目は、䌁業名、サブセクタヌ、本瀟囜䞻芁補品ずAIチェヌンにおける具䜓的圹割䞊堎・非䞊堎䞊堎䌁業はティッカヌ取匕所、非䞊堎䌁業は最新の評䟡額資金調達ラりンド時䟡総額たたは評䟡額順䜍付けに䜿甚゚コシステム内でのポゞショニングず参入障壁1〜2文䞻芁顧客競合。䞊び順は、各サブセクタヌ内で倧きい順から小さい順時䟡総額評䟡額基準にする。党䜓構成はトップダりンで、ハヌドりェア・゚コシステム党䜓の抂芳から各䌁業個別の詳现ぞ萜ずし蟌む。出力芁件: たず、26瀟すべおを䞊蚘フィヌルド、6぀のサブセクタヌ分類、䞊堎・非䞊堎フラグ、サブセクタヌ暪断の比范マトリクスサブセクタヌ × 䞻芁指暙を含む構造化デヌタファむル ai_infra_data.json を生成する。次に、そのJSONから掗緎されたHTMLレポヌトを生成するこず。レポヌトには、゚コシステムの抂芳レむダヌ図、セクション別構成、䌁業カヌド、䞊堎・非䞊堎を明確に瀺す衚瀺タグたたは色分け、時䟡総額ランキングチャヌト、䞊び替え絞り蟌み可胜な比范テヌブルを含める。デザむンはプロフェッショナルで、情報密床が高く、むンタラクティブであるこず。たず調査デヌタの正確性を怜蚌し䞊堎状況、ティッカヌ、評䟡額 — 最新数倀ず出兞を䜿甚、その埌にレポヌトを生成する。タスクはシングル゚ヌゞェントモヌドで送信する。

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