HubSpot Breeze Copilotは、HubSpotのCRMプラットフォームに組み込まれた会話型AIアシスタントです。2024年末以降、HubSpotは「Breeze」というAIスイートを発表し、その中核機能の一つとしてBreeze Copilotを提供しています。Breezeには、Copilot（タスク支援）、Agents（自動化エージェント）、Intelligence（データ強化機能）などが含まれ、CRMデータと連携して業務をサポートする統合型AIソリューションです。
Breeze Copilotは社内のCRMデータを元にしたパーソナライズされたインサイトをリアルタイムに提供し、営業リサーチやコンテンツ作成、ルーチンタスクの自動化など幅広い業務効率化を実現します。
参考リンク：Breeze Copilot
Breeze CopilotはHubSpotのすべての画面上で呼び出せるチャットインターフェースを持ち、「今何の作業をしているか」を自動的に把握して最適な提案を行います。その操作は非常に直感的であり、HubSpotのトップナビゲーションバーから簡単にアクセスできます。右側のパネルにチャットインターフェースが表示され、メッセージを入力するだけで会話を開始し、過去のチャット履歴も容易に確認することが可能です 。
Breeze Copilotの主な機能とHubSpot内での連携例は以下の通りです。
マーケティングEメールのパフォーマンスを要約したり 、レポートダッシュボードから重要な洞察を発見したりする際にも、Breeze Copilotは強力なアシスタントとなります。ユーザーは詳細なレポートを一つ一つ読み込むことなく、主要な発見事項を迅速に把握し、次のアクションに繋げることが可能です。
新しい取引レコードを迅速に作成したり、プロンプトを使って関連情報を入力・作成したりすることができます。また、既存レコードのプロパティ値を更新したり、担当者を割り当てたりするなど、CRMデータベース管理における様々な目標達成をサポートします。CRMレコード全体の要約機能も提供されており、必要な情報を素早く把握するのに役立ちます。
HubSpotアカウント内のウェブサイトページ、ランディングページ、ブログ記事、ナレッジベース、マーケティングEメール、CTA（コールトゥアクション）のコンテンツの生成について、Breeze Copilotを利用できます。
コンテンツのテーマや、レギュレーションをインプットすることで簡易的に生成が可能です。
※本格的なコンテンツを作る場合は、ChatGPTやGeminiのディープリサーチを活用することがおすすめです。
HubSpotモバイルアプリからもBreeze Copilotにアクセスできるため、外出先や移動中でもチャット形式でAIを活用し、業務を継続することが可能です。
Breeze Copilotのこの深い統合は、「組み込み型インテリジェンス」という概念を通じて、CRMデータ、コンテンツエディター、レポート機能など、プラットフォーム全体に深く組み込まれています。
Breeze Copilotは、HubSpotの豊富なCRMデータを活用することで、営業、マーケティング、カスタマーサービスの各部門において、これまで手作業で行っていた多くの業務を劇的に効率化し、担当者の負担を軽減します。ここでは、具体的な業務シナリオと、それに対応するプロンプト例、そして期待される効果について詳しく解説します。
営業担当者は、日々、顧客とのコミュニケーション、情報収集、CRMへのデータ入力など、多岐にわたる業務に時間を費やしています。Breeze Copilotは、これらの時間を削減し、より戦略的な営業活動に集中できる環境を提供します。
商談中に新しい見込み客や取引の情報を迅速にCRMに登録する必要がある場合、Breeze Copilotは「Add deal」のようなプロンプトを通じて、関連情報を効率的に入力することを可能にします 。
例えば、電話中に顧客名や興味のある製品、想定される取引額などをCopilotに入力するだけで、新しい取引レコードが生成されます。その後、Copilotに「[取引名]を私に割り当てて」と指示したり、特定のプロパティ値を更新したりすることも可能です 。これにより、手動でのデータ入力の手間が大幅に削減され、営業担当者は顧客との対話に集中できます。
営業マネージャーや担当者は、過去の取引データから、商談がどのように進行し、クローズに至るまでの傾向を把握したいと考えることがあります。Breeze Copilotは、HubSpotのレポート機能と連携し、詳細なレポートを読み込むことなく、主要な発見事項を抽出できます 。
例えば、「過去3ヶ月間のクローズ済み取引データから、平均クローズ期間が最も短い取引タイプと、その商談フェーズにおける共通のボトルネックを分析してください」といったプロンプトを使用することで、AIが自動的にデータを集計し、商談プロセスの最適化に役立つ洞察を提供します。これにより、営業チームはより効率的な戦略を立て、成約率の向上を図ることが可能になります。
特定の企業やコンタクトとの過去のやり取りを迅速に把握することは、営業戦略を立てる上で非常に重要です。例えば、「〇〇株式会社の最近1ヶ月間の活動履歴を要約し、現在の営業フェーズと次のアクションを提案してください」と尋ねることで、AIが過去のメール、通話ログ、ミーティングメモなどのテキスト情報を分析し、現在の営業状況と次に取るべき具体的なアクションを提案してくれます 。
これにより、営業担当者は情報検索に費やす時間を削減し、顧客との関係構築に集中できます。この機能は、営業チームが受動的に情報を探すのではなく、AIが提供する情報に基づいて能動的に行動を起こすことを可能にする「プロアクティブな営業インテリジェンス」への転換を促します。これにより、営業担当者は高価値な顧客との対話に集中し、アウトリーチをパーソナライズし、戦略的に介入できるようになり、単なるデータ入力からデータ駆動型の営業へと進化します。
マーケティング部門では、コンテンツの企画・制作、リードの獲得・育成、キャンペーンの分析など、多岐にわたる業務があります。Breeze Copilotは、これらの業務を効率化し、より戦略的なマーケティング活動を可能にします。
顧客からの問い合わせ内容は、市場のニーズや顧客の課題を把握するための貴重な情報源です。Breeze Copilotは、サービスチケットやメールのテキストデータを分析し、問い合わせ内容の傾向を把握するのに役立ちます。
例えば、「先週と今週の問い合わせ件数を比較し、増加傾向にある問い合わせ内容とその背景にある可能性のある要因を特定してください」といったプロンプトを使用することで、AIが自動的にデータを集計し、トレンドや潜在的な課題を浮き彫りにします。これにより、マーケティングチームは、より的確なコンテンツ戦略やFAQの改善策を迅速に立案できます。
公開しているブログ記事がどれだけ読まれ、どのような効果を生んでいるかを把握することは、コンテンツマーケティングの成功に不可欠です。Breeze Copilotは、HubSpotのレポート機能と連携し、ブログ記事のパフォーマンスを分析するのに役立ちます。例えば、「当社のブログ記事『HubSpot AI活用術』の過去6ヶ月間のアクセス数、滞在時間、コンバージョン等を分析し、改善すべき点を3つ提案してください」といったプロンプトを用いることで、AIがデータから具体的な改善点を抽出し、コンテンツの改善案をフィードバックしてくれます。
以下は実務で活用可能性のあるプロンプト例です。
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業務シナリオ |
具体的なプロンプト例 |
関連データソース |
|---|---|---|
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営業状況把握 |
「〇〇株式会社の最近1ヶ月間の活動履歴を要約し、現在の営業フェーズと次のアクションを提案してください。」 |
コンタクト、会社、取引レコード、アクティビティログ |
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商談進捗分析 |
「過去3ヶ月間のクローズ済み取引データから、平均クローズ期間が最も短い取引タイプと、その商談フェーズにおける共通のボトルネックを分析してください。」 |
取引レコード、レポート |
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問い合わせ傾向分析 |
「先週と今週の問い合わせ件数を比較し、増加傾向にある問い合わせ内容とその背景にある可能性のある要因を特定してください。」 |
サービスチケット、レポート、Eメール |
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ブログ記事改善 |
「当社のブログ記事『HubSpot AI活用術』の過去6ヶ月間のアクセス数、滞在時間、コンバージョン率を分析し、改善すべき点を3つ提案してください。」 |
ブログ記事データ、レポート |
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新規コンテンツ作成 |
「HubSpotのCRMデータに基づき、新規リード向けのウェルカムメールのドラフトを作成してください。件名と本文の冒頭にパーソナライズ要素を含めてください。」 |
コンタクト、会社レコード、メールテンプレート |
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顧客フィードバック分析 |
「顧客フィードバック調査の回答を要約し、最も頻繁に言及されているポジティブな点と改善点をそれぞれ3つずつ抽出してください。」 |
フィードバック調査データ |
リストを生成
LinkedIn記事を作成
最初のアプローチEメールの下書きを作成
リードとの関係を再び築くためのEメールの下書きを作成
SMSを生成
メタディスクリプションを生成
ワークフローを生成
ブログのアイデアを生成
ブログ記事を生成
ブログタイトルを生成
Eメールの見出しを生成
Eメールの件名を生成
見出しを生成
段落を生成
テキストを翻訳
画像を生成
ナレッジベース記事を生成
ナレッジベース記事のサブタイトルを生成
ナレッジベース記事のタイトルを生成
記事を要約
キャンペーンを要約
会社を要約
コンタクトを要約
取引を要約
チケットを要約
フィードバックアンケートを要約
コンタクトを自分自身に割り当てる
週ごとのチケット量を比較
オブジェクトを数える
会社を見つける
プロパティーを使用してコンタクトを見つける
まもなくクローズする取引を見つける
対応が必要な取引を見つける
担当者がいない取引を見つける
担当者のオブジェクトのリストを作成
会社を調査
会社ニュースを調査
競合他社を調査
資金調達ラウンドを調査
テクノロジーを調査
HubSpotでメモを確認
会社とのエンゲージメントを表示
コンタクトとのエンゲージメントを表示
コンタクトを更新
取引の比較（時系列）
追加されたコンタクト数
追加された取引数
追加されたチケット数
レポートを生成
会社を追加
コンタクトを追加
取引を追加
コンタクトにメモを追加
タスクを追加
チケットを追加
HubSpotについて尋ねる
会社とのミーティングの準備をする
コンタクトとのミーティングの準備をする
企業がAIツールを導入する際、最も懸念される点の一つがデータのプライバシーとセキュリティです。HubSpotは、この点において非常に厳格な姿勢を取っており、ユーザーのデータが安全に管理され、信頼性の高いAIサービスが提供されるよう包括的な取り組みを行っています。
HubSpotのプラットフォームに保存されたデータは、あくまでユーザーに帰属します。HubSpotは、セキュリティプログラムを導入してユーザーのデータを保護し、サービス利用規約とプライバシーポリシーで認められた範囲でのみデータを利用します。
Breeze Copilotは非常に多機能で強力なツールですが、その限界を理解することも効果的な活用には不可欠です。例えばBreeze Copilotは、現時点ではコールログやミーティングログの録画データなどを直接文字起こしして分析することはできません。 あくまで、HubSpotのレコード内に既に存在するテキスト情報を読み取り、それらを横断的に集計・分析する形での機能提供となります。
このような「Copilotでできないこと」を明確に認識することも、ユーザーがCopilotを戦略的に適用するために重要ですので、 まずは実務で使える箇所から検討してみるのが良いかと思います。
本記事では、HubSpotの革新的なAIアシスタント「Breeze Copilot」が、いかにして中小企業の営業、マーケティング、カスタマーサービスの業務を劇的に効率化し、ビジネスを加速させるかについて、その基本機能から具体的な活用シナリオ、そして導入における重要ポイントまでを詳細に解説しました。
AIの活用は、単なる時間短縮に留まらず、定型業務からの解放を通じて、業務におけるストレスが軽減され、アウトプットの質が向上するといった多面的なメリットが期待できます。
もちろん、AIには限界もありますが、その特性を理解し、効果的なプロンプト作成のコツを掴むことで、Breeze Copilotはあなたの業務における強力なパートナーとなるでしょう。
HubSpot Breeze Copilotは、あなたの日常業務を劇的に軽くし、ビジネスの成長を加速させるための、まさに「コパイロット（副操縦士）」となる存在です。