Salesforce 認定Agentforce スペシャリスト試験対策・学習ガイド

出題範囲6分野の配点と要点

AI エージェント、プロンプトエンジニアリング、Data 360 の基礎の3分野で全体の75%を占めます。 学習時間もここに厚く配ります。各分野の要点は、参考書の各節の「まとめ」から抜き出したものです。

1. 第1章プロンプトエンジニアリング

   20%
   • ・決まった形の生成はテンプレート、会話と処理の選択はエージェント、固定の結果が要る処理はフローや数式。
   • ・保存では公開されない。有効にできるのは 1 バージョンで、有効にしたバージョンは不変。
   • ・テンプレートの種別は、結果の行き先と入力の形で選ぶ。

   詳しくは参考書の第1章。アプリでは分野別の問題「プロンプトエンジニアリング」で確かめられます。

2. 第2章Data 360 の基礎

   20%
   • ・グラウンディングは自社の情報をプロンプトに加えること。RAG は事前の準備と実行時の利用に分けて考える。
   • ・文書は、チャンク化、ベクトル化、インデックス化の順に処理される。
   • ・レトリーバーは、検索インデックスを用途に合わせて使う橋である。

   詳しくは参考書の第2章。アプリでは分野別の問題「Data 360 の基礎」で確かめられます。

3. 第3章AI エージェント

   35%
   • ・エージェントは意図をくみ取って手段を選ぶ。構成要素はトピック、アクション、指示、データ。
   • ・ハイブリッド推論はコードと LLM の役割を分け、信頼性と柔軟性を両立する。
   • ・強い保証が必要なほど、指示より検索条件、変数、スクリプトを使う。

   詳しくは参考書の第3章。アプリでは分野別の問題「AI エージェント」で確かめられます。

4. 第4章テスト、リリース、メンテナンス

   10%
   • ・エージェントは非決定的なので、節目ではテストセンターで規模のあるテストを行う。実行は Sandbox が原則。
   • ・テスト結果は上流のトピックから順に読み、原因の層を特定する。
   • ・リリースは、メタデータの運搬と移行先の整備の 2 つ。

   詳しくは参考書の第4章。アプリでは分野別の問題「テスト、リリース、メンテナンス」で確かめられます。

5. 第5章ガバナンスとオブザーバビリティ

   10%
   • ・セッショントレースが会話の流れを、監査とフィードバックが LLM の入出力と信頼の信号を記録する。
   • ・エージェント分析は全セッションの傾向を見せる。指標は分母と意味を区別し、単独で判断しない。
   • ・エージェント最適化は、分析で見つけた問題の原因を掘り下げる道具。

   詳しくは参考書の第5章。アプリでは分野別の問題「ガバナンスとオブザーバビリティ」で確かめられます。

6. 第6章マルチエージェントオーケストレーション

   5%
   • ・SOMA は同じ組織の複数のエージェントを 1 つの入口にまとめる構成。採用の前に 1 つで足りないかを判断する。
   • ・専門エージェントが話し続けるならハンドオフ、統合が必要ならスーパーバイザー。
   • ・MCP は外部のツールやデータにつなぐ標準、A2A はエージェント同士を協力させる標準。

   詳しくは参考書の第6章。アプリでは分野別の問題「マルチエージェントオーケストレーション」で確かめられます。