NVIDIAとSalesforce、CRM推論モデルKoaを発表

米Salesforceの年次イベント「Dreamforce」において、米NVIDIAの創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏とSalesforceのマーク・ベニオフCEOが共同登壇し、自律型AIエージェント基盤「Agentforce」向けのCRM特化型推論モデル「Koa（SalesforceとNVIDIAが共同開発したCRM推論モデル）」を発表しました。NVIDIAのオープンモデル「Nemotron 3 Super」を基盤に、顧客データを一切使用せずに独自の合成データと強化学習で訓練されたモデルです。

顧客データゼロで訓練、自社インフラ完結のプライベート運用

Koaの最大の特徴は、企業顧客のプライバシーとセキュリティを徹底したモデル構築手法にあります。Salesforceが27年以上にわたり蓄積したCRM（顧客関係管理）の知見を基に、製造・金融・医療・旅行など14以上の業界にわたる合成企業シナリオを生成しました。

これを用い、NVIDIAのツール群（NeMo RL、NeMo Gym、NeMo AutoModel）によって教師ありファインチューニングと強化学習を実施しました。Salesforceのプラットフォームおよびエンジニアリング担当プレジデントであるRohan Kumar氏は「顧客データは1バイトも使用していない」と強調しています。モデルの重みはSalesforceが完全に管理し、自社インフラ上で稼働するため、外部APIにデータが送信される懸念がありません。

実務タスクのエラーを3分の1に低減

商談の更新や問い合わせの自動振り分け、スケジュール設定などの実務タスクを評価するベンチマーク「Salesforce CRM Bench」において、Koaは主要な汎用モデルと同等以上の性能を記録し、操作エラーの発生頻度を3分の1に抑制しました。

評価項目	汎用フロンティアモデル	CRM特化モデル「Koa」
​ベースモデル​	各社独自のクローズドモデル	NVIDIA Nemotron 3 Super（オープンモデル）
​学習データ​	Web全般データ＋各社データ	CRMに特化した合成シナリオ（顧客データ不使用）
​運用形態​	外部クラウドAPI接続が主流	Salesforce独自のインフラ内で自己完結
​業務操作エラー率​	基準値	​従来比で3分の1に低減​
​最適化手法​	一般的な対話RLHF	NeMo RL / GymによるCRM業務強化学習

提供時期と日本企業への影響

KoaはすでにSalesforce社内のSlack上エージェントとして先行稼働しています。2026年10月からはFormula 1、UChicago Medicine、Baxter Credit Union、1-800Accountant、Engine、Xeroを対象とした顧客向けパイロットが開始されます。米国地域におけるAgentforceでの一般提供（GA）は2026年冬を予定しています。

日本国内の企業利用においては、日本リージョンでの提供時期や日本語環境での推論精度が今後の確認事項となります。顧客データの外部持ち出しを禁止する金融機関や公共機関にとって、閉域インフラ内で完結する特化型モデルの選択肢は有力な後押しとなります。

分析・展望：オープンモデルと自社インフラへの回帰

フアンCEOは講演で、オープンモデルの採用比率が昨年初めの30%から約70%へと大幅に拡大したと指摘しました。

企業が汎用クローズドモデルのAPIを単に呼び出す段階から、オープンモデルを社内ドメイン知識でポストトレーニングし、セキュアな自社基盤で自律エージェントとして運用する段階へと移行しています。フアン氏が述べた「安全性はエンジニアリングの問題」という主張の通り、合成データによる訓練と隔離インフラの組み合わせが、エンタープライズAIの実装スタンダードになる見通しです。

引用元：NVIDIA | Japan Blog