Salesforce と NVIDIA は 9 月 15 日に Koa を発表しました。これは両社が顧客関係管理業務に特化して構築された最初のものであると説明する推論モデルです。 Salesforce は、基盤モデルをゼロからトレーニングするのではなく、30 年近くにわたる CRM 導入の知識に基づいてモデル化された独自の合成データセットに基づいて、NVIDIA のオープンウェイト Nemotron 3 Super モデル (120B パラメータ ベース) をポストトレーニングしました。このモデルは現在、Salesforce の Agentforce プラットフォーム上の専門エージェントを強化しており、F1、Xero、UCicago Medicine などのパイロット顧客がすでにこのモデルを試しています。

サンフランシスコで開催された Salesforce の Dreamforce カンファレンス中に行われたこの発表は、エンタープライズ ソフトウェア ベンダーの AI への取り組み方の顕著な変化を示しています。 Salesforce は、最先端の研究所からインテリジェンスを借りる代わりに、独自の特殊なモデルを構築し、重みを制御し続けました。このストーリーの詳細については、現在進行中の AI 業界の報道 をご覧ください。

Koa の構築方法 — 顧客データなし

Salesforce は、Koa のトレーニングに顧客データは使用されていないという 1 つの点について明確にしています。トレーニング コーパスは完全に合成シナリオで構成されており、Agentforce エージェントが CRM ワークフロー全体で実行する推論、ツールの使用、意思決定、つまりリードの生成、機会の特定、サービス ケースの解決をカバーします。

共同発表によると、シナリオは製造、金融サービス、医療、旅行など14以上の業界にわたる実際の企業ワークフローをシミュレートしている。各シナリオはペルソナと一連のタスクを組み合わせており、それらを完了するために必要な一連のアクションとツール呼び出しが事前にマッピングされています。

トレーニング後の場合、Salesforce は教師あり微調整を適用し、その後、NVIDIA の NeMo RL、NeMo Gym、NeMo AutoModel ツール上で実行される Group Relative Policy Optimization (GRPO) を使用した強化学習を適用しました。同社によると、優先順位を付けた一連の企業タスクを対象としたトレーニングにより、単に正しい答えを生み出すのではなく、一連の正しい行動を通じて目標を達成することをモデルに教えたという。

モデルの背後にある研究

9 月 14 日に arXiv に提出された研究論文では、Koa の特徴的なコンポーネントをシミュレーションから報酬までのパイプラインとして説明しています。つまり、ワークフロー仕様がペルソナ条件付きのマルチターン タスクに変換され、ツールの使用が成功することで各タスクの解決に報酬が関連付けられます。エンタープライズ ドメインの場合、これらの仕様は、Agentforce エージェントを構築するための Salesforce の宣言言語である Agent Script で記述されます。同じシミュレーションと根拠のある報酬機構により、企業と公共ツールの両方の使用領域にわたって GRPO が推進されました。

著者らは、Koa がパブリック ツールの使用、エージェント推論、エンタープライズ CRM ベンチマーク全体でオープンウェイト ベースを改善し、マルチターン ツールの使用において最も明らかな改善が見られたと報告しています。このモデルは独自の強力なベースラインを上回っていますが、最強のフロンティア モデルを下回っています。Salesforce が賭けているギャップは CRM 作業にとっては重要ではありません。

ベンチマーク: CRM タスクのエラーが 3 分の 1 に減少

Salesforce 独自の CRM ベンチマーク (商談の更新、ケースのルーティング、フォローアップのスケジュール設定などの一連の実際のタスク) では、Koa は CRM アクションに関する主要モデルのパフォーマンスと同等かそれを上回り、エラーが 3 分の 1 少ないと同社は述べています。

この主張は、見出しの数字よりもその前提が重要です。つまり、1 つのドメインに特化した小規模なモデルは、そのドメインのタスクにおいて汎用のフロンティア モデルに勝てるということです。これは、オープンウェイトの支持者たちが一年中主張してきたのと同じ主張であり、今回はエンタープライズテストケースが付け加えられている。

信頼境界と政府の推進

Salesforce によると、Koa モデルの重み付けを制御し、トレーニング後のトレーニングと推論を完全に独自の信頼境界内で実行するため、推論中に顧客データがその境界を越えることはありません。その位置付けは、規制された業界を真っ向からターゲットにしています。

Koa と並んで、両社は Nemotron ベースのモデルを Salesforce の政府向け製品である Missionforce に導入します。トレーニング後の NVIDIA モデルは、Missionforce Operations を強化します。これにより、調達、サプライヤー管理、物流を含む政府のワークフローがデジタル化されます。これには、公共インフラには決して触れないエアギャップ ネットワークでの展開も含まれます。 Missionforce Operations は現在米国地域で一般提供されており、トレーニング後のモデルは 2026 年 10 月に一部の顧客に提供されます。

試験運用中、今冬一般発売予定

Koa は、従業員が情報を見つけて日常業務を完了するのを支援する Slack エージェントなど、Salesforce 自体の内部ですでに使用されています。 1-800Accountant、Baxter Credit Union、Engine、F1、UCicago Medicine、Xero で顧客パイロットが進行中です。

1-800Accountant の最高戦略責任者である Ryan Teeples 氏は、Koa は同社の代理人に税務規則、財務データ、顧客文書を段階的に理解させていると述べた。シカゴ大学医学部の最高マーケティング責任者のアンドリュー・チャン氏は、このモデルは、より長い複数ステップの調整ワークフローを処理でき、チームを患者ケアに解放できると述べた。

米国地域では 2026 年冬に一般提供される予定です。

なぜそれが重要なのか

戦略的な意味合いは見逃せません。 Techzine が指摘したように、Salesforce は Anthropic との提携を拡大して Claude を製品に組み込んだわずか数週間後に独自のモデルを発表しました。 CEO のマーク・ベニオフ氏は、Koa をその蓄積された経験の産物であると述べました。「Salesforce が構築した最も価値のあるものは、当社のプラットフォームではありません。それは、エンタープライズ ビジネスが実際にどのように機能するかについて蓄積された知識です。Koa では、知識がモデル自体の中に組み込まれます。」

NVIDIA の Jensen Huang 氏は、Nemotron のオープン モデルにより、安全に推論して実行できる CRM モデルの基盤が Salesforce に与えられたと主張しました。 NVIDIA にとって、Nemotron をポストトレーニングするすべての企業は、コンピューティング スタックのもう 1 つの流通チャネルとなります。

Koa は、2026 年のより広範なトレンド、すなわち、企業がフロンティア ラボによる垂直製品の出荷を待つのではなく、狭い価値の高い領域向けのオープンウェイト基盤モデルに特化するデータ ポイントでもあります。 arXiv 論文の著者らは、仕様駆動型の強化学習はまさにそれを実現するための実用的な手段を提供すると結論付けています。

エラーが 3 倍少ないという主張が実稼働環境で当てはまるのであれば、他のエンタープライズ ソフトウェア ベンダーも同じ道をたどることが予想されます。また、フロンティア ラボも、何らかの正当性を示して、次のモデルで特殊なギャップをいずれにせよ埋めるだろうと主張することが予想されます。

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