Einstein AnalyticsはいまのCRM Analytics

この記事の読み方

2020年の記事では、「Einstein Analytics」を、Salesforceのデータを分析し、AIが事実にもとづいて改善のヒントを出してくれる機能として紹介しました。考え方は今も通じますが、名前と製品の分け方が変わっています。

名前の移り変わり

当時の記事で紹介したこと

当時は、Einstein Analyticsの主な機能として次の7つを挙げていました。

1. ストーリーの作成
2. 何が起きたかを知る
3. なぜ起きたかを分析する
4. 時間とともに何が変わったかを見る
5. これから何が起きるかを予測する
6. 違いを比べる
7. どうすれば良くなるかの提案を受ける

あわせて、AIはデータにもとづいて示すので、社内の思い込みや遠慮に左右されにくい、という利点も書きました。都合の悪い事実と向き合うことになっても、それが改善の出発点になる、という考え方です。

いまの分け方

2026年9月時点の公式の説明では、上の役割はおおむね次のように分かれています。

Trailheadでは、Einstein Discoveryを、統計モデルと教師あり機械学習をコードを書かずに、すばやく試せる環境で使えるもの、と紹介しています。当時「ストーリー」として紹介した分析の結果は、いまの公式の説明では、過去のデータから作るモデルと、そこから出る予測や改善の提案として書かれています。

使う前に確かめること

1. ライセンスを確かめる

   Trailheadでは、Einstein Discoveryを使うにはCRM Analytics PlusのライセンスかEinstein Predictionsのライセンスが要るとされています。いまの契約に含まれているかを先に確かめます。

2. 何を予測したいかを決める

   商談の成立、解約、案件の期間など、結果が1つの項目で表せるものを選びます。結果の定義が決まらないと、モデルは作れません。

3. 過去のデータが足りるかを見る

   予測は過去のデータの傾向から作られます。入力が途中から始まった項目や、空欄の多い項目は、分析の前に整えます。

料金とライセンスの組み合わせは契約で変わるため、ここには書きません。Salesforceの公式サイトか、契約の窓口で確認してください。

確認した環境

• 2026年9月時点のTrailhead（CRM Analyticsのデータ連携の単元、Einstein Discoveryの紹介の単元）と、Salesforceのリリースノートの項目名で確認しています

まとめ

• 2020年に紹介したEinstein Analyticsは、Tableau CRMを経て、いまはCRM Analyticsです
• 古い資料の「Einstein Analytics」「Tableau CRM」は、CRM Analyticsと読み替えます
• 何が起きたか・なぜ起きたか・これからどうなるかを示す役割は、Einstein Discoveryが担っています
• Einstein Discoveryには、CRM Analytics PlusかEinstein Predictionsのライセンスが要ります
• 使う前に、予測したい結果と、それを支える過去のデータがそろっているかを確かめます