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title: CRM連携API開発のAI活用術｜HubSpot API×Claude Code
description: CRM連携のAPI開発では、認証・データマッピング・エラー処理などの定型実装をClaude Codeに任せ、人は連携要件の設計とコードレビューに集中するのが効率化の要点です。HubSpot APIの特徴、Salesforce・kintoneとの比較、freee連携の設計例、AI生成コードの品質担保の手順を解説します。
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# CRM連携API開発のAI活用術｜HubSpot API×Claude Code

- 2026年3月7日
- 最終更新: 2026年10月7日

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この記事の結論

CRM連携API開発のAI活用術とは、連携要件を人が決め、仕様に沿ったコードの下書きをAIに任せ、生成されたコードを業務に照らして確認する進め方です。「CRMからCSVを出して会計システムに取り込むたび、金額や取引先を突き合わせている。API連携に変えたいが、どこから設計すればよいのか」——そうした状況では、コードを書く前に、転記しているデータ、値を確定する担当者、誤りに気づく工程を整理することが出発点です。

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CRM連携API開発のAI活用術とは、連携要件を人が決め、仕様に沿ったコードの下書きをAIに任せ、生成されたコードを業務に照らして確認する進め方です。「CRMからCSVを出して会計システムに取り込むたび、金額や取引先を突き合わせている。API連携に変えたいが、どこから設計すればよいのか」——そうした状況では、コードを書く前に、転記しているデータ、値を確定する担当者、誤りに気づく工程を整理することが出発点です。

本記事は2026年8月時点の情報です。

**CRM連携API開発でAIに任せやすいのは、仕様に沿ったコードの下書きです。何を連携し、どちらの値を正とし、エラー時にどう扱うかは人が決めることで、生成されたコードを業務に照らしてレビューできます。**

この記事では、HubSpot APIとClaude Codeを使う場合を中心に、連携対象の選び方からデータマッピング、テスト、運用までを順に説明します。開発速度を一律の数値で見積もるのではなく、手作業の工程を記録し、連携後も同じデータを突き合わせて、改善した点と残った確認作業を判断します。

## この記事でわかること

CRMと会計・基幹システムの間にある手作業を見直したい事業責任者と開発担当者に向けて、設計上の判断と実装の進め方を整理します。

- **CRM連携のAPI開発にAIを使う場面** — 仕様を渡して生成できる処理と、業務担当者の決定が必要な処理を分けます
- **HubSpot・Salesforce・kintone各APIの比較方法** — 優劣を一律に決めず、利用中のCRMで確認すべき仕様を示します
- **Claude Codeを使ったAPI連携開発の手順** — 仕様の読み込み、項目の対応付け、異常時のテストについて、次へ進む条件を示します
- **会計システムとCRMの連携設計** — freee×HubSpotを例に、データの正と登録条件を決める順序を説明します
- **AI生成コードの品質確認** — 認証、データ整合性、再実行時の挙動を点検し、運用に引き継ぐ方法を示します

自社の連携を検討する際は、まず現在の手作業に当てはめ、どの判断が未確定かを洗い出してください。

## CRM連携API開発に時間がかかる理由

連携開発では、APIを呼び出すコードだけでなく、各システムで同じ項目が何を意味するか、失敗した処理をどう確認するかも決める必要があります。手作業のどこに問題があるかを確かめてから、開発対象を絞ります。

### スプレッドシートを介した連携が限界を迎えるとき

CRMの取引一覧をCSVで書き出し、スプレッドシートで加工して会計システムに取り込む運用を考えます。最初に、出力・加工・取込・取込後の確認を順に書き出し、各工程の担当者と、値が食い違った際に参照する記録を確認します。

API連携を優先するかは、次の観点で比較できます。

| 確認すること | こうなっていればAPI連携を優先 | こうなっていれば手作業のまま様子を見る |
| --- | --- | --- |
| 発生頻度 | 毎月・毎週など定期的に発生する | 年に数回の単発作業 |
| ミスの影響範囲 | 請求・売上レポート・経営指標に直結する | 社内メモ程度で、誤りがあってもすぐ直せる |
| 手順の属人化 | 特定の担当者しか手順を知らない | 手順書があり、誰でも同じ結果を出せる |

定期的に発生し、誤りが請求などに及ぶ作業から連携対象を検討します。一方、手作業でも確認できている工程は、その確認方法を先に記録します。自動化後に正誤を判定する基準にもなるためです。

### 従来の開発プロセスが抱える3つのボトルネック

**API仕様の把握。** 使うオブジェクト、操作、認証方式に加え、取得結果が複数ページに分かれる場合の扱いを確認します。AIに仕様書を要約させる場合も、採用する操作は開発者が公式ドキュメントと照合します。

**データマッピング。** CRMの項目名と会計システムの項目名が似ていても、入力する時点や業務上の意味が同じとは限りません。対応表を作る前に、それぞれの項目を誰が、いつ確定するかを確認します。

**例外処理。** 認証エラー、入力値の不備、通信の中断などで連携が止まった場合、再実行してよい処理と、担当者の確認を待つ処理を分ける必要があります。同じ取引を重複登録しない条件も、実装前に決めます。

### なぜAIをAPI開発に使えるのか

APIドキュメントと入出力の例を渡せば、AIにリクエスト処理やテストコードの下書きを作らせられます。ただし、生成されたコードが、渡していない業務ルールまで正しく扱うわけではありません。

判断の基準は、**公開仕様と具体的な入出力例だけで処理を記述できるか**です。できる処理はAIに下書きを任せ、売上計上の条件や顧客の重複判定のように自社の判断が必要な処理は、人が先に仕様を書きます。生成後は、仕様との一致をテストで確かめてから次の工程へ進みます。

## HubSpot APIがAI駆動開発と組み合わせやすい理由

HubSpotを連携元にする場合も、AIへの指示は「HubSpotと連携して」だけでは足りません。対象のオブジェクト、操作、認証方式を指定し、参照した仕様をコードと一緒に残すとレビューしやすくなります。

### RESTful設計とドキュメントの使い方

コンタクトの取得、作成、更新のように操作を分けて考えると、AIに渡す仕様の範囲を絞れます。まず連携に必要な操作を列挙し、それぞれの入力、出力、ページネーション、エラー応答を公式ドキュメントで確認します。

Claude Codeには、確認した仕様の該当箇所と、自社で必要なプロパティを渡します。生成後はコード内のエンドポイントとパラメータを参照元に照らし、仕様にない操作や項目が加わっていないか点検します。ここを確認できてから、テスト用データで実行します。

### OAuth 2.0とプライベートアプリの2系統認証

認証方式は、連携を利用するHubSpotアカウントの範囲から検討します。プライベートアプリの作成方法やスコープの設定は、HubSpotの[Private apps](https://developers.hubspot.com/docs/api/private-apps)で確認できます。選択時には、利用するアプリの方式と、自社アカウントで設定できる権限を確認してください。

| 確認すること | 選ぶ方式 | 次に設定すること |
| --- | --- | --- |
| 自社のHubSpotアカウント1つだけで使う連携か | プライベートアプリ | スコープを連携に使うオブジェクトの読み書きだけに絞って作成する |
| 複数のHubSpotアカウントに提供するアプリか | OAuth 2.0 | アクセストークンのリフレッシュ処理を実装に組み込む |

方式を決めたら、必要な操作からスコープを洗い出します。トークンの値をAIへの指示文に含めず、開発者が保管方法と失効時の対応を決めてから、認証処理の下書きを依頼します。

### カスタムオブジェクトとアソシエーションの判断

標準オブジェクトのプロパティで表せない情報を扱うときは、独立したレコードとして管理する必要があるかを先に検討します。カスタムオブジェクトを利用する場合のAPI操作と適用条件は、[CRM API | Custom objects](https://developers.hubspot.com/docs/api/crm/crm-custom-objects)を確認してください。

判断の順序は、まず標準オブジェクトの項目で表せるか、次に複数のレコードを別々の状態で管理する必要があるか、最後にどのレコード同士を関連付けるかです。構造を決めてからAIにスキーマや関連付け処理の下書きを作らせ、業務担当者が必要な関係を表現できているか確認します。

## AIと人間の役割分担を先に決める

AIに渡す前に、仕様の決定者とコードの確認者を決めます。特に「どちらのシステムを正とするか」が未確定のままでは、動くコードができても、値が食い違った際に正誤を判断できません。

### AIに任せる工程・人が決める工程

| 工程 | AIに任せる | 人が決める |
| --- | --- | --- |
| 要件定義 | 既存資料からの論点の洗い出し | 何を・なぜ連携するか、どちらのシステムを正とするか |
| API仕様の把握 | ドキュメントの要約、エンドポイントの候補出し | 使うエンドポイントとスコープの最終決定 |
| データマッピング | プロパティ対応表と型変換ルールの叩き台 | 業務上の意味が一致しているかの判断 |
| 実装 | 認証・ページネーション・リトライ処理のコード生成 | ビジネスロジックの仕様記述 |
| テスト | 正常系・異常系テストコードの生成 | テストケースが業務の例外を網羅しているかの判断 |
| リリース | 変更点の要約 | 本番反映の可否 |

右列の判断を記録してから、左列の作業をAIに依頼します。たとえば「金額を同期する」だけでなく、受注後に金額が変わった場合の扱いまで決めておけば、生成コードの期待結果をテストできます。

### コードを書く前にHubSpot標準機能で足りるか判断する

HubSpot内のデータを整える作業なら、API連携を設計する前に、既存の操作やインポートで目的を達成できるか確認します。次の画面は、Breezeを使った製品レコード更新の例です。自社で同様の操作を検討する際は、対象レコードの選び方と更新後の確認方法を先に決めます。

![Breezeによる製品レコード24件の一括更新 ※提案用クロップ版](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/breeze_record_update-2.png)

| 作業の性質 | 選ぶ手段 |
| --- | --- |
| HubSpot内のデータを一度だけ整える | BreezeやHubSpotのインポート機能 |
| HubSpotと会計・基幹システムの間で定期的にデータを往復させる | API連携 |
| 特定のイベント（取引の受注など）をきっかけに他システムを動かす | Webhook受信を含むAPI連携 |

一度の更新なら、更新前後の値を確認して完了できるかを見ます。他システムとの受け渡しが続く場合は、送る条件、受け取った後の確認、失敗時の再処理を定義してから開発へ進みます。

### 連携範囲は段階的に広げる

最初の対象は、片方向で、入力条件を説明できるデータに絞ります。たとえばHubSpotの受注済み取引を会計システムへ渡す場合、受注の判定、必須項目、同じ取引を再送した際の扱いを先に決めます。

次の対象を追加する条件は、送信した取引と登録先の結果を照合でき、差が出た際に原因を特定できることです。差が残るなら連携範囲を広げる前に、元データ、対応表、実行ログの順に見直します。

## Claude Codeを使ったAPI連携開発の実践ステップ

Claude Codeには、確認済みのAPI仕様と自社で決めた連携条件を渡します。各段階の成果物を確認してから次に進めると、コードの問題と要件の不足を切り分けられます。

| ステップ | 作業 | 次へ進む目安 |
| --- | --- | --- |
| 1. 仕様の読み込みとコード生成 | 使うエンドポイントの仕様を渡し、具体的な指示でコードを生成する | テスト用データで取得・作成が動く |
| 2. データマッピングの設計 | プロパティ一覧を渡し、対応表と型変換ルールの叩き台を作る | 全項目について業務担当者が対応関係に合意している |
| 3. エラーハンドリングとテスト | 例外処理とテストコードを生成し、レビューする | 異常系テストを含めて全件通る |

### ステップ1: APIドキュメントの読み込みとコード生成

最初に連携対象のオブジェクトと必要な操作を決め、公式ドキュメントで入力、出力、認証、ページネーションを確認します。そのうえでClaude Codeに、使う仕様と必要なプロパティ、取得対象、失敗時の期待動作を渡します。

たとえば全件取得を依頼するなら、最初のページだけで終了しない条件と、取得結果をどう照合するかも指示に含めます。生成後は、エンドポイント、要求スコープ、取得項目を仕様と照らし、テスト用データで結果を確かめます。想定と違えば、コードだけを直す前に、指示に欠けていた条件を確認します。

Claude Codeの操作については、[Claude Code完全ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-driven-dev/claude-code-guide)で解説しています。

### ステップ2: データマッピングの設計

HubSpotのプロパティ一覧と、連携先で受け取る項目の定義を用意し、AIに対応表の下書きを作らせます。各行には、元の項目、連携先の項目、型変換、空欄時の扱い、値を確定する担当者を記載します。

名前が似た項目でも、営業と経理で意味が違うことがあります。担当者が各行を確認し、意味が一致しなければ変換条件を定めるか、連携対象から外します。未確定の行を残したまま実装へ進めず、合意した対応表をテストの期待値にも使います。

### ステップ3: エラーハンドリングとテストコードの生成

AIには正常時に加え、認証できない場合、必須値がない場合、通信が中断した場合、再実行した場合のテストを依頼します。レートリミットへの対応は、自社のアプリに適用される条件を確認してから設計します。

確認の中心は、**失敗が分かること、誤った値を登録しないこと、再実行で重複しないこと**です。たとえば受注後に金額が変わった場合の期待結果を人が決め、その結果になるかテストします。異常時の扱いに合意し、テスト結果を確認できてから、運用手順の作成へ進みます。

## 主要CRM APIのAI開発適性を比較する

CRMを比較するときは、一般的な順位より、自社が利用する機能についてAIに渡すべき仕様を確認します。既存の設定やデータ構造が違えば、同じ処理でも必要な指示とレビュー箇所は変わります。

### HubSpot API vs Salesforce API

Salesforceを使う場合は、対象データに対してどのAPIと認証方式を使うかを先に決め、その仕様をAIに渡します。HubSpotを使う場合も、対象のオブジェクトと操作を指定し、生成コードが実際の設定に合うか確認します。

比較の分かれ目は、採用するAPIの名前ではなく、既存のデータ構造と運用を仕様として渡せるかです。たとえば項目の意味や更新条件が未整理なら、どちらのCRMでも先に業務担当者との確認が必要です。

### HubSpot API vs kintone API

kintoneを連携元にするなら、対象アプリのフィールドコードと、その値をどう利用するかをAIに渡します。HubSpotを連携元にするなら、対象オブジェクト、プロパティ、関連付けの定義を渡します。どちらも、画面上の表示名だけで対応付けを決めず、実際の項目定義で確認します。

Webhookなどの自動化を比較する際も、機能名だけで優劣を決めません。必要なイベントを受け取れるか、受信後に必要なデータを取得できるか、失敗時に再処理できるかを、自社の要件に沿って確認します。

### 3社比較まとめ

| 比較項目 | HubSpot | Salesforce | kintone |
| --- | --- | --- | --- |
| API体系 | REST API統一 | SOAP/REST/Bulk等複数 | REST API（独自形式） |
| 認証の手軽さ | プライベートアプリで即時 | Connected App+Token | APIトークンで比較的容易 |
| ドキュメント品質 | 非常に高い | 高いが分散 | 日本語で充実 |
| AI開発との相性 | 非常に高い | 高い（学習コスト大） | 中程度 |
| カスタムオブジェクト | あり | あり | アプリ単位で実現 |
| Webhook/自動化 | ワークフローAPI | Process Builder/Flow | Webhook（基本的） |

この表は検討項目を並べたものです。「手軽さ」「品質」「相性」の評価は、利用する機能や既存の設定を確認して判断してください。機能名や提供条件も採用時に各社の公式情報と照らし合わせます。

実務では、すでに使っているCRMから対象データを特定し、そのデータの項目定義、認証、更新条件をAIに渡せる状態にします。渡す資料に不足があれば、コード生成の前に仕様を確認します。

## 会計システム×CRM連携に学ぶAI駆動開発の設計例

freee×HubSpotを例に、受注情報を会計側へ渡す設計を考えます。ここで重要なのは、連携を開始する条件と、送信後の結果を誰が確認するかです。

### 連携開発の要件と設計

検討するデータフローには、次のようなものがあります。

- HubSpotの取引（Deal）がクローズされたら、freeeに売上取引を自動作成する
- freeeの取引先情報をHubSpotのCompanyオブジェクトに自動同期する
- HubSpotのサブスクリプションデータをfreeeの月次請求に反映する

これらを同時に実装する前に、各データについて正となるシステム、登録の条件、更新の条件を分けて決めます。たとえば受注情報を送るなら、受注の判定と金額の確定時点を営業・経理の担当者と確認します。取引先や請求の同期は、その結果を照合できてから検討します。

### AIを活用できる具体的な場面

**項目の対応表を作る場面。** HubSpotとfreeeで利用する項目定義を渡し、対応表の下書きを作らせます。勘定科目など会計上の判断を伴う項目はAIの推測で確定せず、経理担当者が確認します。

**APIの入出力を変換する場面。** 確認したレスポンス例と必要な項目を渡して、値の抽出や型変換の下書きを作らせます。空欄や想定外の値が来た場合は、登録を止めるか確認待ちにするかを人が決めます。

**イベントを受け取る場面。** 受注をきっかけに処理する場合は、対象イベント、同じ通知を再度受け取った場合の扱い、登録結果の確認方法を先に定義します。その条件に沿ってAIに処理の下書きとテストを作らせます。

いずれも次へ進む条件は、担当者が決めた期待結果と、テスト用データでの実行結果が一致することです。

### 全体フローの中で連携を位置づける

会計連携は、コンタクトから取引、顧客、請求へと情報が渡る流れの中で考えます。受注から会計側への登録がうまくいかない場合、連携コードに入る前の値が不足している可能性もあります。

まず元の取引に必要な情報があるかを確認し、次に対応表、最後にAPIの実行結果を見ます。入力漏れが原因なら、連携の再実行だけで済ませず、営業側で値を確定する工程を見直します。元データと登録結果を照合できる状態になってから、次の連携対象へ進みます。

## AI駆動API開発の限界と品質担保

生成コードの確認では、動いたかどうかに加え、現在の仕様と一致するか、失敗時にデータを守れるかを確かめます。人が決めた業務条件をテストに反映し、運用担当者が結果を追える状態にします。

### AIが生成するコードの限界を理解する

**参照したAPI仕様が不明確になる。** 生成されたエンドポイントやパラメータが、今回確認した公式ドキュメントと一致するか照合します。一致しなければ、該当する操作の仕様を確認し、参照箇所を指示文に加えて再生成します。

**利用条件を取り違える。** APIの呼び出し条件や上限は、利用するアプリや対象APIを確認して設計します。HubSpotの[API usage guidelines and limits](https://developers.hubspot.com/docs/api/usage-details)と対象APIの案内を確認し、リトライ処理が自社の利用条件に合うかレビューします。条件を確認できない段階では、待機間隔を推測で確定しません。

**認証情報や入力値の扱いが不足する。** トークンをコードに直接書いていないか、ログに機密情報を出していないか、外部から受け取る値を検証しているかを点検します。不備があれば、必要な条件を指示文とレビュー項目に加えて修正します。

### レビューとテストで品質を担保する方法

| 観点 | 点検する内容 | 不備があったときの戻り先 |
| --- | --- | --- |
| 認証処理 | トークンのリフレッシュ処理・有効期限の管理・エラー時のフォールバック処理 | ステップ3で指示文に認証要件を追記して再生成 |
| データ整合性 | 型変換エラーの有無、必須フィールド欠損時の扱い、重複レコードの判定 | ステップ2の対応表を業務担当者と見直す |
| 負荷 | 大量レコード処理時のメモリリーク、ページネーションの終了判定、並行処理時の競合 | ステップ1で件数条件を明記して再生成 |

テストが失敗したら、まず期待結果と実際の結果を比べます。要件が未確定なら担当者に戻し、要件は明確だが処理が違うならコードと指示文を見直します。全件取得や更新を扱う場合は、取得漏れや再実行による重複も確認してから本番反映を判断します。

連携方法を整理する際は、[HubSpot API連携ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/integration-ecosystem/hubspot-api-webhook-guide)も参照してください。

### 属人化させない運用の仕組みをつくる

連携ごとに、コードと合わせて次の資料を残します。

1. **指示文と参照した仕様**：AIに渡した条件と、開発者が確認したAPI仕様を記録する
2. **合意したマッピング対応表**：項目の意味、変換条件、未入力時の扱い、確認担当者を記録する
3. **エラー時の対応手順**：どのログを確認し、再実行してよい条件を誰が判断するかを記録する

項目や業務ルールが変わったときは、先に対応表と期待結果を更新し、その後にコードとテストを見直します。担当者が替わる際も、同じ順序で変更内容を確認できます。

## よくある質問

### Q1. AIでAPI開発をする場合、プログラミング知識はどの程度要りますか？

HTTPのリクエストとレスポンス、認証、エラー時の扱いを理解し、生成コードが仕様に合うか確認する必要があります。実装の下書きをAIに任せる場合も、レビューやテストを担当できる人を決めてください。担当者を確保できない場合は、実装範囲を広げる前に、設計と検証を支援してもらう方法を検討します。

### Q2. HubSpotの無料プランでもAI駆動開発は可能ですか？

まず、連携したいデータと操作を決め、利用するアカウントで必要な機能と権限を使えるか、HubSpotの公式情報で確認してください。利用条件を確認できた操作から小さく試し、必要な機能が使えない場合は、連携範囲や方式を見直します。

### Q3. Salesforceの連携開発もAIで効率化できますか？

AIにコードの下書きを作らせることはできます。先に対象オブジェクト、利用するAPI、認証方式、項目の意味を決め、該当する仕様を渡してください。生成後は、実際の設定と期待結果に合うかを確認してから利用します。

### Q4. AI生成コードをそのまま本番環境にデプロイしても問題ありませんか？

本番反映の前に、認証情報の管理、必須値の欠損、型の不一致、通信が中断した場合、再実行した場合を確認してください。業務担当者が登録結果を照合でき、異常時の対応担当者も決まった段階で、本番反映を判断します。

### Q5. CRM連携のAPI開発は外注と内製のどちらがよいですか？

連携の仕様を誰が決め、変更後に誰がテストと運用を担うかで判断します。内製するならレビューと障害対応の担当者を確保し、外部に依頼するなら項目の意味や登録条件を自社側で確認できる形にします。企業様によって最適な形は異なります。HubSpotパートナーに要件定義と設計の支援を受けつつ、実装はAIツールで進める方法も選択肢です。

## まとめ

CRM連携API開発では、最初に手作業の流れと値の正を決め、次にAIを使って仕様に沿った実装の下書きを作ります。HubSpot APIを使う場合も、認証方式や対象オブジェクトを確認し、生成コードをテストする順序は変わりません。このテーマの全記事は[AI駆動開発ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-driven-dev)でご覧いただけます。

- **連携対象は手作業から選ぶ** — 発生頻度、誤りの影響、現在の確認方法を調べる
- **業務ルールは人が決める** — 値の正、項目の意味、登録と再実行の条件を合意する
- **AIには確認した仕様を渡す** — コードとテストの下書きを作り、参照元と期待結果に照らす
- **照合できてから範囲を広げる** — 元データ、送信結果、登録先の値を比較し、差があれば原因を見直す

着手するなら、スプレッドシートを介している連携を一つ選び、次の順で進めます。

1. 出力から取込後の確認までを書き出し、どの値を正とするか担当者と決める
2. 必要なデータと権限を確認し、テスト用データの取得処理をClaude Codeで作成して結果を照合する
3. 項目の対応表を業務担当者と合意し、欠損や再実行を含むテストを通してから連携範囲を広げる

CRMを活用した業務効率化やAIとの連携に関するご相談は、StartLinkまでお気軽にお問い合わせください。手作業の流れ、連携したいデータ、判断が未確定の項目を共有いただければ、要件を整理するところからご相談いただけます。

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  "description" : "HubSpotとマネーフォワード クラウドを連携。取引情報から見積書・請求書を自動作成し、取引先・品目の同期や継続請求に対応するHubSpot連携アプリ。",
  "featureList" : [ "取引（Deal）から見積書・請求書を自動作成", "会社情報とマネーフォワード取引先の同期", "商品項目・品目マスタの連携", "月次・固定回数の継続請求に対応（Professionalプラン以上）", "合算請求（Enterpriseプラン限定）", "前受請求（一括請求・月次計上）（Enterpriseプラン限定）", "原価登録（MF会計への仕訳登録）で案件別の原価・粗利を可視化（Enterpriseプラン限定）", "取引レコードにCRMカードで連携ステータスを表示" ],
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  "description" : "HubSpotとChatworkを連携。ワークフローからChatworkのルームへ通知を送り、CRMカード上で最新のやり取りの確認と返信ができ、紐付けたルームの新着メッセージをHubSpotのノートとして自動で記録するHubSpot連携アプリ。",
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