%20(%E8%83%8C%E6%99%AF%E3%81%82%E3%82%8A).png?width=130&height=39&name=%E6%9C%80%E7%B5%82Start%20Link%20(500%20x%20150%20px)%20(%E8%83%8C%E6%99%AF%E3%81%82%E3%82%8A).png "StartLink"){kind=logo}
.jpg)
この記事の結論
HubSpotとChatGPTのディープリサーチ連携とは、CRMに蓄積したデータをChatGPTが直接参照し、自然言語の指示で調査・分析まで行う仕組みです。「データを見る」から「データに考えさせる」へ——これが核心です。
HubSpotとChatGPTのディープリサーチ連携とは、CRMに蓄積したデータをChatGPTが直接参照し、自然言語の指示で調査・分析まで行う仕組みです。「データを見る」から「データに考えさせる」へ——これが核心です。
「商談前の企業リサーチに、毎回かなりの時間を取られてしまう」「CRMにはデータが入っているのに、傾向を読み解くところまで手が回らない」「調べた内容をスプレッドシートに転記して共有している」——HubSpotを使っている現場からは、こうした声がよく聞かれます。
この連携は、2025年6月にHubSpotがCRMとして初めて公開した「HubSpotディープリサーチコネクター」によって実現します。コンタクト・会社・取引・チケットといったHubSpot内のデータをChatGPTが参照し、対話形式で分析結果を返してくれるため、CRMを「記録する場所」から「考える相手」に変えられる可能性があります。AI活用完全ガイドでは、こうしたAI活用の全体像を整理しています。
なお本記事は、公開時点の機能を検証した内容をもとにした実践ガイドです。AIツールの比較検討を進めている方は「ChatGPT vs Claude vs Gemini」もあわせてご覧ください。
本記事は「AI × CRMで企業価値を上げる設計思想｜経営者が知るべきAI CRM戦略」シリーズの一部です。
本記事はStartLinkの「AI活用完全ガイド」関連記事です。
この記事でわかること
この記事は、HubSpotとChatGPT（OpenAI）のディープリサーチ連携について、営業・マーケティング・CS・管理部門の実務担当者と責任者に向けて、仕組みから部門別の使い方、限界までを整理した内容です。
- ディープリサーチ連携の全体像 — HubSpotディープリサーチコネクターで参照できるデータの範囲と、HubSpotレポートやBreezeとの役割分担を解説します
- 2つの使い方パターン — 単一レコードを深掘りする詳細分析と、複数レコードを横断集計する傾向分析の違いと使い分けを整理します
- 部門別の活用シナリオ — 営業の商談前リサーチ、マーケのABMターゲット精査、CSの更新リスク診断、管理部門の利用状況把握まで、プロンプト例とともに紹介します
- リサーチ結果の共有と仕組み化 — 出力をHubSpotレコードにピン留めして共有し、属人化しない運用に落とし込む方法を解説します
- 限界と向き不向き — 数値精度の注意点やアクセス範囲の影響など、実務で使う前に知っておきたい制約を率直にまとめます
HubSpotをすでに使っている方、これからCRMとAIの連携を検討している方に向けて書いています。最後まで読むと、自社のどの業務から試すべきか、最初に投げるプロンプトまで具体的にイメージできるようになります。
HubSpotとChatGPT（OpenAI）のディープリサーチ連携とは
ディープリサーチ連携とは、OpenAIのChatGPTからHubSpotのCRMデータを直接参照し、自然言語の指示ひとつで調査・分析レポートを生成する仕組みです。2025年6月に公開された時点で、HubSpotはCRMとして初めてこのコネクターを提供しました。
次の画面は、ディープリサーチ連携を紹介する案内イメージです。
参照できるデータと分析の進め方
コンタクト、会社、取引、チケットといったHubSpot内のデータをChatGPTが参照し、対話形式で分析を進めます。レコードを横断してリサーチすることも可能です。
出典: HubSpotアカウントをChatGPTのディープリサーチに接続
「この企業との接触履歴を時系列で整理して」「今四半期の取引ステータスを分析して」といった指示を投げると、ChatGPTがHubSpot内のデータを読み取り、結果を言語化して返します。関連する議事録や調査メモをAIで整える運用については「AI議事録自動作成ツール比較」も参考になります。
HubSpotレポート・Breezeとの役割分担
ディープリサーチ連携は、HubSpotの既存機能を置き換えるものではなく、全体フローの中に「考察の層」を追加するものだと捉えると整理しやすいです。
| 機能 | 主な役割 | 得意なこと |
|---|---|---|
| HubSpotレポート・ダッシュボード | 確定数値の可視化 | 売上・件数・進捗など正の数字の把握 |
| Breeze（HubSpotのAI機能） | HubSpot内でのAIアシスタント | レコード要約や文面作成など日常業務の補助 |
| ChatGPTディープリサーチ連携 | 横断的な調査と考察 | 傾向の言語化、Web情報も含めたリサーチ、打ち手の叩き台 |
つまり「正しい数値を確認する」のはHubSpot本体のレポート、「その数値の背景を考察し、次の打ち手を考える叩き台を作る」のがディープリサーチ、という分担です。コンタクトから取引、顧客へと進む全体フローの中で、データを「読み解く」工程を担う位置づけになります。
これまで表やフィルターでレポートを組み立ててきた方にとっても、CRM内のデータを自然言語で横断リサーチできる点は、新しい体験に映るかもしれません。
接続の考え方とアクセス範囲
接続は、ChatGPT側のディープリサーチ機能からHubSpotアカウントを連携する形で行います。ここで押さえておきたいのが、ChatGPTが参照できる範囲は接続したユーザーのアクセス権限に依存する点です。権限で制限されたレコードは集計対象に含まれないため、人によって結果が変わるケースがあります。
次の画面は、ChatGPT側でのディープリサーチ連携の設定画面です。
運用を始める際は、どの権限のユーザーで接続するかを部門ごとに決めておくと、「人によって集計結果が違う」という混乱を避けやすくなります。
使い方は2つ：単一レコードの詳細分析と複数レコードの傾向分析
HubSpotディープリサーチの活用法は、大きく2つに分かれます。1つのレコードを深く掘り下げる方法と、複数のレコードを集計して傾向を読む方法です。まずこの軸を押さえておくと、部門別のユースケースが整理しやすくなります。
単一レコードの詳細分析
特定のコンタクト・会社・取引レコードに対し、活動履歴や行動ログ、プロパティ情報をもとに深掘りした洞察を生成できます。たとえば営業担当が商談前に「この企業との接触履歴を時系列で整理し、次の打ち手を考えて」と依頼すれば、過去の活動にもとづく提案が返ってきます。Breeze Assistantの活用と併用すると、下書き作成まで一連の流れで進められます。
次の画面は、ChatGPTのディープリサーチでHubSpotデータを検索している画面です。
このアプローチが特に効果を発揮するのは、次のようなシーンです。
- 営業担当による商談前の事前調査：接触履歴の整理にかかる時間を大きく減らせます
- CS担当者による契約更新時のリスク診断：風評被害の有無など、Web上の一次調査にも活用できます
- マーケティング担当によるABMターゲットの精査：企業の最新リリース情報まで含めて調査できます
複数レコードをまとめて集計する傾向分析
取引・コンタクト・チケットなどのデータを横断的に集計し、ChatGPTがトレンドや課題を言語化します。たとえば「今四半期の取引ステータスの分布を分析して、停滞要因を洗い出して」といった依頼に対し、戦略的なインサイトを提示できます。この結果をHubSpotのAI売上予測機能と組み合わせれば、フォーキャストの精度を高める材料にもなります。
次の画面は、ディープリサーチ連携の活用をまとめたStartLinkのサービス資料のスライドです。
.jpg)
HubSpotのレポートを眺めるだけでは、「どこを改善すべきか」「現状の課題は何か」という考察が難しいケースがあります。数値の確定値はレポートで確認しつつ、傾向の読み取りと考察の部分をディープリサーチに任せる分担が現実的です。
2つのパターンの使い分け
| 観点 | 単一レコードの詳細分析 | 複数レコードの傾向分析 |
|---|---|---|
| 主な目的 | 特定の企業・取引の深掘り | 全体の傾向と停滞要因の把握 |
| 向いている場面 | 商談前・更新前・提案前 | 週次・四半期の振り返り、施策検討 |
| プロンプト例 | 「この企業との接触履歴を時系列で整理して」 | 「今四半期の取引ステータス分布を分析して」 |
| 注意点 | 入力された履歴の量に結果が左右される | 数値の確定値はレポートで確認が必要 |
どちらを使うかは目的次第ですが、まずは自社でデータが蓄積されている領域の単一レコード分析から試し、傾向分析へ広げる流れが取っ掛かりやすいと考えています。
営業チームでの活用：取引の傾向分析と優先順位づけ
営業現場では、商談データや営業活動ログをChatGPTが多角的に分析します。パイプラインの把握から注力商談の絞り込み、商談前のリサーチまで、準備にかかる時間を圧縮しやすい領域です。
パイプライン状況の要約
「今月末にクローズ予定の案件を一覧化し、予測売上と併せて要約して」と投げれば、HubSpotの取引情報を整理し、担当者ごとの商談状況を要約してくれます。営業マネージャーが週次レビュー前に全体像を把握する用途では、資料作成の負担を減らせます。
注力すべき商談の可視化
「直近30日で顧客との接触頻度が高く、反応の良い商談を優先度順に並べて」と依頼すれば、メール開封率やミーティング数などの活動ログをもとに、注力すべき商談が可視化されます。受注確度の高い商談に集中するための叩き台として使えます。
なお、ChatGPTのDeep Researchという機能そのものについては「ChatGPTの新機能「Deep Research」で高精度リサーチを自動化」で詳しく解説しています。
商談前の事前リサーチと人間の判断
商談前の事前リサーチは、詳細分析が最も効果を発揮する場面です。ただし出力結果はあくまで「営業アシスタントがリサーチして方向性を提案してくれる」イメージで捉え、最終的な打ち手や大型案件へのアプローチ判断は人間が行う分担をおすすめします。
次の画面は、ディープリサーチの結果が出力された画面です。
マーケティングでの活用：ABMと顧客分析
マーケティングでは、リードのセグメント分析やキャンペーン効果の考察をディープリサーチで高度化できます。特にABM（アカウントベースドマーケティング）の文脈では、ターゲット選定の質を上げる材料になります。
ABMターゲットアカウントの精査
「業界別に直近90日で最も反応の良かった企業をリスト化して」と依頼すれば、企業規模・過去の反応率・訪問ページなどのデータをもとに、営業と連携すべきアカウント候補を抽出できます。
取引実績とカスタマージャーニーの時系列整理
特定のターゲットアカウントに対し、過去の取引実績や営業担当のアクティビティを詳細に出力したり、これまでのカスタマージャーニーを可視化したりすることも可能です。検証では「特定の企業との取引実績や過去の接点を時系列で整理し、今後の戦略を検討して」という指示に対し、かなり精度の高い形で調査結果が返りました。Claude Codeを使った経営データの可視化にも、こうした考え方は通じています。
次の画面は、HubSpotデータを活用したリサーチ連携の画面です。
人力で整理していた接触履歴の収集・時系列化を代替しつつ、包括的な戦略検討の叩き台まで出せる点は、実用性が十分にあると考えています。
CS・管理部門での活用：リスク診断と利用状況の把握
営業・マーケティング以外の部門でも活用の余地があります。CSの更新業務と、管理部門による利用状況の把握という2つの視点で整理します。
CS担当者による契約更新時のリスク診断
契約更新を控えた企業について、風評被害の有無やWeb上の最新情報を一次調査する用途に使えます。単一レコードの詳細分析と組み合わせることで、CRM内の履歴とWeb上の外部情報の両面から更新リスクを診断できます。
管理部門によるユーザーのアクション履歴分析
「HubSpotのユーザーがどのようなアクションをしているか」を分析する用途も検討できます。HubSpotには監査ログという機能でユーザーの行動ログを確認する仕組みがありますが、レポート化や集計の観点では使いづらい面があります。Deep ResearchのAPI経由でデータを取得・集計すれば、一定の傾向を確認できる可能性があります。
プロンプトの参考例：「アクティブなHubSpotのユーザーを洗い出してください。実際にHubSpotにログインしているタイミングや、何を操作しているかなど分析してレポート化してください」
次の画面は、ディープリサーチの活用例と分析結果の画面です。
次の画面は、ディープリサーチが生成した分析レポートの画面です。
HubSpotのレポート・ダッシュボード機能と組み合わせれば、さらに深い分析ができます。何かHubSpot内で問題が起きた際に関連情報を調査する、といった社内の利用管理の観点でも応用できそうです。
リサーチ結果の共有と仕組み化
ディープリサーチの価値は、個人が調べて終わりではなく、組織の資産にしてこそ高まります。共有の仕方と、人に頼らない運用設計を整理します。
レコードへのピン留めで共有
実際の業務では、ChatGPTの出力結果をHubSpotの該当レコード内にピン留めし、社内の共有情報として更新する運用が有効です。他のユーザーが同じリサーチ結果をすぐに確認できるため、「誰かが調べたはずの情報を再度調べる」という無駄を減らせます。
属人化しない運用設計
営業の事前リサーチや傾向分析は、特定の担当者のスキルに依存しがちです。よく使うプロンプトを部門でテンプレート化し、「商談前はこの指示」「四半期の振り返りはこの指示」と型にしておけば、新人でも同じ水準でリサーチを回せる仕組みになります。個人の力量ではなく仕組みで解決する、という考え方です。
あわせて、AIと人間の役割分担も決めておくと運用が安定します。
| AI（ディープリサーチ）に任せること | 人間が判断すること |
|---|---|
| 接触履歴の時系列整理 | 大型案件の打ち手・戦略の最終判断 |
| 傾向の言語化・考察の叩き台 | 確定数値の確認と報告 |
| Web情報を含めた一次調査 | プロンプトの設計と結果のレビュー |
| 共有用の調査メモの下書き | 共有内容の最終チェック |
どの業務から試すかは、企業によって最適な形が異なります。データ量が多く効果を確認しやすい部門からスモールスタートで始め、成果が出たタイミングで部門横断に広げるのが現実的です。
制約と運用上の注意点
ディープリサーチ連携は柔軟な調査・分析支援ツールですが、現時点ではいくつかの制約があります。限界も率直に把握したうえで使い分けるのが、長く使い続けるコツです。
数値精度の限界とレポートとの併用
生成される数値の正確性は、現時点では保証されていません。正式な数値はHubSpot本体のレポート機能で確認する運用にしておくのが適しています。ディープリサーチは「数値の動向から傾向を読み取り、考察や打ち手を検討する」用途に使い分けるとよいでしょう。
アクセス範囲による集計のずれ
ChatGPTが参照できるレコードの範囲は、接続したユーザーの権限に依存します。アクセスできる情報に制限がある場合、集計対象の母数がずれて、正確に集計できない調査結果が出る可能性があります。横断集計を依頼する際は、どの権限のユーザーで接続しているかを意識してください。
向いている用途・向かない用途
| 向いている用途 | 向かない用途 |
|---|---|
| 商談前・更新前の事前リサーチ | 正式な数値報告・確定値の取得 |
| 四半期などの傾向把握と考察 | アクセス権限が未整理のままの横断集計 |
| 打ち手の叩き台づくり | 最終判断そのものをAIに委ねる運用 |
| 共有用の調査メモの下書き | 入力データがほとんどないレコードの分析 |
CRMにデータが十分に蓄積されていてこそ意味を持つ仕組みです。まずは自社のデータの入り具合を確認するところから始めると、期待値のずれを防げます。
よくある質問
Q1. ディープリサーチ連携では、HubSpotのどのデータをChatGPTから参照できますか？
コンタクト・会社・取引・チケットといったHubSpot内のデータを、ChatGPTが直接参照して自然言語で分析できます。2025年6月にHubSpotがCRMとして初めて公開した「HubSpotディープリサーチコネクター」による機能です。使い方は、特定の1レコードを深掘りする詳細分析と、複数レコードを横断集計する傾向分析の2つに大きく分かれます。
Q2. ディープリサーチが出した数値は、そのまま社内レポートに使えますか？
そのまま正式な数値として使うのは避けたほうがよいでしょう。現時点で数値の正確性は保証されておらず、確定値はHubSpot本体のレポート機能で確認する運用が適しています。加えて、接続したユーザーがアクセスできるレコードの範囲によって集計対象が変わるため、母数がずれるケースも想定されます。傾向の読み取りや考察に使うのが現実的です。
Q3. 営業チームで使う場合、どんなプロンプトから試すとよいですか？
パイプラインの要約と優先順位づけの2つが試しやすいです。「今月末にクローズ予定の案件を一覧化し、予測売上と併せて要約して」で担当者ごとの商談状況が整理され、「直近30日で顧客との接触頻度が高く、反応の良い商談を優先度順に並べて」で活動ログをもとに注力すべき商談が可視化されます。
Q4. ディープリサーチの調査結果はどう社内で共有するのがよいですか？
出力結果をHubSpotの該当レコードにピン留めして共有する運用が有効です。個別に調べた内容がCRM側に残るため、他のメンバーも同じリサーチ結果をすぐ参照できます。よく使うプロンプトをテンプレート化しておくと、属人化せず同じ品質でリサーチを回せます。
Q5. どの部門・用途から始めるのがよいですか？
まずは効果を確認しやすい1部門・1用途から始めるのがおすすめです。たとえば営業なら取引パイプラインの要約や、特定の企業との接点の時系列整理など、データが蓄積されている領域から試してください。成果が見えてきた段階で、マーケティングやCSへ部門横断に広げていく進め方が現実的です。
まとめ
HubSpotとChatGPT（OpenAI）のディープリサーチ連携は、CRMに蓄積したデータを自然言語で調査・分析できる仕組みです。単一レコードの詳細分析と複数レコードの傾向分析という2つの軸で、営業・マーケティング・CS・管理部門それぞれの業務に応用できます。一方で、数値の確定値はHubSpotレポートで確認し、ディープリサーチは傾向把握と考察の叩き台として使い分けるのが運用のポイントです。
まずは「取引パイプラインの要約」や「特定の企業との接点の時系列整理」など、自社でデータが蓄積されている1つの用途からスモールスタートで試してみてください。実際に試す際はChatGPT 公式サイトと、HubSpot公式の接続手順を参照してください。
次の3ステップで進めると立ち上げやすいです。
- 接続するユーザーの権限とアクセス範囲を確認する
- 1部門・1用途でプロンプトを試し、結果をレコードにピン留めして共有する
- よく使うプロンプトをテンプレート化し、部門横断に展開する
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、CRM特化型コンサルティングのHubSpotゴールドパートナーのStartLinkまでお気軽にお問い合わせください。
あわせて読みたい
- HubSpot AI「Breeze」の機能完全ガイド｜Assistant・AIエージェント機能・ワークフローの実務AI活用例をご紹介
- HubSpot Breeze Assistantとは？公式プロンプト58式と取引分析などに使える実務プロンプトを紹介
- HubSpotの営業AI「案件創出エージェント」は使える？日本語での徹底検証
- AI CRMとは？2026年のCRM × AI活用トレンドと実践的な導入ステップ
HubSpot導入のご相談
StartLinkでは、150社以上の支援実績をもとに、HubSpotの導入設計から運用定着まで一貫してサポートしています。CRM・SFA・MAの活用にお悩みの方は、お気軽に無料相談をご利用ください。
記事の内容を、そのまま実務に落とし込みたい方向け
HubSpotゴールドパートナーのStartLinkが、HubSpot導入・AI活用・CRM整備・業務効率化までをまとめて支援しています。記事で気になったテーマを、そのまま相談ベースで整理できます。
次に読む
株式会社StartLinkは、事業推進に関わる「販売促進」「DXによる業務効率化（ERP/CRM/SFA/MAの導入）」などのご相談を受け付けております。 サービスのプランについてのご相談/お見積もり依頼や、ノウハウのお問い合わせについては、無料のお問い合わせページより、お気軽にご連絡くださいませ。
著者情報
