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title: HubSpotワークフローのAI機能「Breezeに依頼」で実現する業務自動化
description: HubSpotワークフローのAI機能「Breezeに依頼」とは、レコードデータをAIが分析・要約・分類し、その結果を分岐やレコード編集に渡せるアクションです。本記事では設定手順、問い合わせ分類・レコード要約・営業アクション提案などの活用例、月3,000回の上限や日本語対応の注意点、導入ステップまで詳細に解説します。
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# HubSpotワークフローのAI機能「Breezeに依頼」で実現する業務自動化

- 2025年6月15日
- 最終更新: 2026年10月18日

![HubSpotの「Breezeに依頼」](https://start-link.jp/hubfs/undefined-Jun-15-2025-12-08-44-6099-PM.png)

この記事の結論

「Breezeに依頼」は、HubSpotワークフローの中でレコードデータの要約・分類・次アクション提案をAIに任せられるアクションです。

ブログ目次

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**「Breezeに依頼」は、HubSpotワークフローの中でレコードデータの要約・分類・次アクション提案をAIに任せられるアクションです。**

「問い合わせメールを誰に振り分けるか、毎朝確認するところから一日が始まる」「商談メモや対応履歴が長くなりすぎて、引き継ぎのたびに読み返している」「リードの属性に応じて対応を変えたいのに、人の手で分類するには量が多すぎる」——こうした課題は、CRMにデータが溜まるほど顕在化します。  
「Breezeに依頼」とは、HubSpotのワークフローに追加できるAIアクションの1つで、登録済みレコードや関連レコードのデータをプロンプト（指示文）と一緒にBreezeへ渡し、分析・要約・分類した結果を後続のアクションで利用できる機能です。問い合わせの振り分けやレコード要約といった定型的な判断を、担当者の手を介さずに回せるようになります。

HubSpot **Breeze** は、HubSpotが提供するAI機能群で、マーケティング、営業、カスタマーサービスなどの業務領域を横断的に支援します。具体的には、レコード要約などを行う[Breeze Assistant](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/ai-breeze/breeze-copilot)、顧客・企業データを外部情報で補完する[データエージェント](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/hubspot-features/data-enrichment-design)、各部門ごとのAIエージェント[Agent Hub](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/updates/ai-agents-breeze-guide)などが含まれます。その中でも「Breezeに依頼」は、ワークフローの自動化フローにAI処理を組み込むためのアクションという位置づけです。この分野の体系的な情報は[HubSpot AI・Breezeガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/ai-breeze)でまとめています。

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](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-crm-strategy/ai-crm-strategy-enterprise-value)」シリーズの一部です。  
本記事はStartLinkの「[AI活用完全ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai)」関連記事です。

## この記事でわかること

ワークフローにAI処理を組み込みたいHubSpot担当者や、問い合わせ対応・レコード整理の自動化を検討している営業・マーケティング部門の方に向けて、「Breezeに依頼」の仕組みから設計・運用の考え方までを整理しています。

- **「Breezeに依頼」の仕組みと位置づけ** — プロンプトとレコードデータをAIに渡し、出力を分岐やレコード編集に回す基本の流れと、Breeze機能群の中での役割を解説します
- **自動化できる業務パターン** — 問い合わせ分類、レコード要約、セグメント分類、次アクション提案など、ワークフローでBreezeに依頼できる具体的な業務例を紹介します
- **設定手順とプロンプト設計のコツ** — 機能の有効化からプロパティ準備、出力の利用設計、テスト実行までの実践ステップを順に解説します
- **利用上の制限と正直な限界** — Proプランでの月間3,000回の上限、日本語環境での注意点、向かないケースを率直に整理します
- **AI×人間の役割分担と導入の進め方** — AIに任せる領域と人間が判断すべき領域の切り分け、スモールスタートで導入を進める方法を提案します

この記事は、HubSpotのワークフローをすでに使っている方はもちろん、これからAI機能を業務に組み込みたい中小企業の経営者・担当者・営業戦略の責任者の方に向けて書いています。最後まで読むと、「Breezeに依頼」を使った自動化ワークフローを自社の業務に合わせて設計し、小さく試しながら広げていけるようになります。

## 「Breezeに依頼」とは？ワークフローでAI処理を呼び出すアクション

「Breezeに依頼」は、ワークフローの自動化の流れに、AIによる分析・判断を1つのステップとして組み込めるアクションです。

まず基本的な仕組みと、Breeze機能群全体の中での位置づけ、利用回数の前提を押さえます。

### プロンプトとレコードデータを渡し、出力を次の処理へ回す仕組み

1. **アクションを追加** ── HubSpotのワークフローエディターで「Breezeに尋ねる」（Ask Breeze）を追加します。
2. **データを送る** ── プロンプトを入力し、登録済みレコードや関連レコードのデータをAIに送ります。
3. **応答を受け取る** ── Breezeが内容を分析・要約・分類し、応答（出力）を返します。

次の画面は、ワークフローエディターで「Breezeに尋ねる」アクションを設定したところです。

![Breezeワークフローアクションの設定画面](https://start-link.jp/hubfs/undefined-Jun-15-2025-12-08-44-6099-PM.png)

参考：[Breezeを使用してワークフローのデータを管理する(ベータ版)](https://knowledge.hubspot.com/ja/workflows/use-ai-to-manage-data-in-workflows)

例えば、プロパティをプロンプトに含め、

- **「このレコードを要約してください」**
- **「顧客の問い合わせ内容を『技術サポート』か『販売関連』に分類してください」**

と依頼できます。生成された応答は後続の【レコードの編集】や【分岐】アクションに渡し、処理結果に応じて自動でレコード更新や経路振り分けが可能です。

Breezeの全体像は[Breeze完全ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/ai-breeze/breeze)で体系的にまとめています。

下図は、問い合わせの分類を整理する内容でプロンプトを作った設定例です。

![Breezeに依頼の問い合わせ分類設定例](https://start-link.jp/hubfs/undefined-Jun-15-2025-12-12-03-6446-PM.png)

### Breeze機能群と業務フローの中での位置づけ

「Breezeに依頼」は、問い合わせ受付から振り分け、商談化、顧客対応までのフローに差し込む「判断の部品」と捉えると設計しやすくなります。

- **フォーム送信を起点にする例** ── 問い合わせ内容を分類して担当部署へ流します。
- **商談ステージ更新を起点にする例** ── レコードを要約して担当者へ通知します。

[Breeze Assistant](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/ai-breeze/breeze-copilot)は担当者の手元で要約や下書きを助け、「Breezeに依頼」はワークフローの裏側で処理を自動的に回します。

レコード処理の自動化と担当者の判断支援を**両輪で使う**イメージを持つと、全体設計が組み立てやすくなります。

### 利用回数の上限と料金の前提

- **本番の上限** ── Proプランの場合、Breezeアクションは月間3,000回という制限があります。
- **公開前のテスト実行** ── この制限にカウントされず、本番の回数を消費せずにプロンプトを調整できます。

なお、新しくHubSpotクレジットという考え方も導入されています。料金形態については変動する可能性があるため、最新情報はHubSpotに直接ご確認いただくのがおすすめです。

## ワークフローで自動化できる業務例

「Breezeに依頼」に任せられる業務の代表的なパターンを整理します。

いずれも「Breezeに尋ねる」アクションでレコードのプロパティをプロンプトに与え、結果を【分岐】や【レコード編集】で自動処理する構成です。

### 問い合わせ内容の自動分類

メールやチャットで受け取った顧客からの問い合わせを、「製品関連」「サポート依頼」「価格相談」などに自動分類します。

例えば「以下のお問い合わせ内容を技術問い合わせ／価格問い合わせ／その他に分類してください」と依頼すると、内容を解析して適切なカテゴリを返します。

- **分岐への利用** ── 結果をもとに担当部署を振り分けられます。
- **レコード編集への利用** ── 「カテゴリ」プロパティを設定できます。

スプレッドシートや担当者の目視で仕分けていた作業を、仕組みとして回せる点が大きな利点です。

### レコード内容の自動要約

長い商談履歴やサポートチケット、議事録などのレコード内容を要約します。

[Breeze Assistant](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/ai-breeze/breeze-copilot)は、選択した取引先や商談の概要を自動生成する能力を持ちます。

ワークフローに組み込めば、「この商談の詳細を100文字以内で要約してください」といったプロンプトで自動的に要約文が返ります。

- **文書へ活用** ── 返された要約を案内メールやレポート作成に使えます。
- **レコードへ保存** ── 【レコード編集】でノート欄に設定することも可能です。

簡単なサマリー作成でも、営業担当者が重要情報を素早く把握できるようになります。

### 顧客セグメントの自動分類

取引先企業の従業員数に応じてレコードをグループ分けしたり、コンタクトの役職や肩書きに基づき「経営層」「管理職」「担当者」などのカテゴリーに分類したりします。

- **従業員数による指示例** ── 「従業員数が1000人以上なら『大手企業』、1000人未満なら『中小企業』と分類してください」と指示します。
- **役職による指示例** ── 「役職欄から社長や取締役が含まれる場合は『経営層』、部長やマネージャーは『管理職』、それ以外は『担当者』と判断してください」と指示します。

企業やコンタクトを自動で分類し、【分岐】でフォローアップの手法やセグメント別の通知メールを出し分けられます。人手では難しい大量レコードの分類も、AIが一気に処理します。

### 次の営業アクションの自動提案

問い合わせ内容や商談フェーズ、顧客の過去の行動履歴などをBreezeに渡し、次に取るべき最適な営業アクションを提案させます。

例えば「この問い合わせ内容と過去の購買履歴から、最適な次の営業アクション（例：追加情報提供、デモ提案、資料送付など）を具体的に提案してください」と設定します。

- **プロパティの更新** ── 応答した次のアクションを【レコード編集】で「次のアクション」プロパティに反映できます。
- **タスクの作成** ── 次のアクションをタスクとして自動作成できます。

ほかにも、アイデア次第で次の使い方があります。

- **キーワード抽出** ── レコード内の「この製品は電子機器向け」「難易度の高い技術が必要」といったテキストを抽出し、プロパティにセットします。
- **推定してタグ付け** ── 業種・地域を推定してタグ付けします。

代表的なパターンをまとめると、以下のようになります。

| 依頼する処理 | プロンプト例 | 出力の使い道 |
| --- | --- | --- |
| 問い合わせ分類 | 「技術問い合わせ／価格問い合わせ／その他に分類してください」 | 分岐で担当部署へ振り分け、カテゴリプロパティを更新 |
| レコード要約 | 「この商談の詳細を100文字以内で要約してください」 | ノート欄への設定、案内メールやレポートへの転用 |
| セグメント分類 | 「従業員数1000人以上なら大手企業と分類してください」 | セグメント別の通知メールやフォローアップの出し分け |
| 次アクション提案 | 「最適な次の営業アクションを提案してください」 | 「次のアクション」プロパティの更新、タスク自動作成 |

下図は、Breezeが対象レコードのプロパティを一括で編集した例です。人が一件ずつ修正する作業を、AIがまとめて処理しています。

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

## 「Breezeに依頼」の設定手順と実践ステップ

機能の仕組みと活用例が見えたら、次は実際の設定手順です。導入は「有効化」「目的とデータの準備」「アクションと出力の設計」「テストと改善」の4つの段階に分けて進めると、抜け漏れなく進められます。

| 段階 | やること | ポイント |
| --- | --- | --- |
| 1. 有効化と目的設定 | Breeze機能の有効化を確認し、自動化したい目的を1つに絞る | 最初から複数目的を詰め込まない |
| 2. データ準備 | 分析・分類に必要な情報がプロパティに入っているか確認 | 不足分はカスタムプロパティで用意 |
| 3. アクション設計 | 「Breezeに尋ねる」を追加し、プロンプトと出力の使い方を設計 | 出力を分岐・レコード編集・タスクのどれに回すか先に決める |
| 4. テストと改善 | テスト実行で結果を確認し、公開後もモニタリング | テスト実行は利用回数にカウントされない |

### Breeze機能の有効化と目的の設定

次の画面は、HubSpotアカウントでBreeze機能を有効化する設定画面です。

![HubSpot Breeze機能の有効化設定画面](https://start-link.jp/hubfs/undefined-Jun-15-2025-12-18-10-5647-PM.png)

まず、お使いのHubSpotアカウントでBreeze機能が有効になっているかを確認してください。Breezeはベータ版として提供されているため、設定画面から手動での有効化が必要な場合があります。

あわせて、Breezeで何を自動化したいのか、具体的な目的を明確にしましょう。例えば次のような目的があります。

- **問い合わせの整理** ── 顧客からの問い合わせを自動分類します。
- **商談の把握** ── 商談のサマリーを自動生成します。
- **メールの出し分け** ── リードの行動に基づき、パーソナライズされたメールを送信します。

最初は1つの目的に絞ることで、その後の設定がスムーズに進みます。

### プロパティと入力データの準備

次の画面は、ワークフローで使うプロパティを準備しているところです。

![Breezeワークフローのプロパティ準備画面](https://start-link.jp/hubfs/image-png-Jun-15-2025-12-21-26-3637-PM.png)

Breezeで分析・処理させたい情報が、HubSpot内の適切な**プロパティ**に格納されているかを確認します。

必要な情報が既存のプロパティにない場合は、新たな**カスタムプロパティ**も検討してください。正確な情報を適切に準備することが、精度を高める上で重要です。

やみくもに増やすと使われない項目が乱立します。**この判断に本当に必要な項目**に絞り、最小限のプロパティで設計するのがおすすめです。

### 「Breezeに尋ねる」アクションと出力の利用設計

ワークフローエディターで「**Breezeに尋ねる**」アクションを追加し、分析や処理の内容を指示する**プロンプト**を入力します。

プロンプトには分析させたいレコードのプロパティを含めます。明確で具体的なほど、Breezeは期待通りの出力を生成します。

次の画面は、「Breezeに尋ねる」アクションのプロンプト設計画面です。

![Breezeに尋ねるアクションのプロンプト設計画面](https://start-link.jp/hubfs/image-png-Jun-15-2025-12-20-09-4128-PM.png)

Breezeから返される応答（出力）をどう使うかも、ここで設計します。主な利用方法は以下の3つです。

- **レコード編集**: 特定のプロパティをBreezeの出力で更新する
- **分岐**: Breezeの出力に基づいてワークフローの経路を振り分ける
- **タスク作成**: 特定の条件を満たした場合にタスクを自動生成する

### テスト実行と運用後のモニタリング

1. **公開前のテスト** ── 制限カウントに影響しないテスト実行で、期待通りの結果が得られるか確認します。
2. **必要に応じた調整** ── 結果を見て、プロンプトやワークフローの条件を調整してください。
3. **運用後のモニタリング** ── 定期的に出力精度やワークフローの効率性を評価します。

市場や顧客の状況変化に合わせて継続的に改善することが、効果を持続させるポイントです。

## 精度を左右するプロンプト設計のコツ

「Breezeに依頼」の成果は、プロンプトの作り込みで大きく変わります。ここでは、精度を上げるために押さえておきたい3つのポイントを紹介します。

### 必要な情報はすべてプロンプトに含める

ワークフローでBreezeを使うときは、分析させたい内容や分類基準の根拠となる項目をすべてプロンプトに含めてください。

Breezeは渡された入力データ以外にアクセスできないため、根拠となるプロパティや関連アクティビティーが抜けていると精度が落ちます。

逆に言えば、余計なデータは一切渡らない設計になっています。何を渡すかを明示的に決められるので、「この判断に必要な情報はどれか」を洗い出す作業が、そのままプロンプト設計になります。

### 分類基準と出力形式を具体的に指示する

「分類してください」とだけ依頼せず、選択肢や文字数を具体的に指定すると、後続の【分岐】や【レコード編集】で扱いやすい出力が得られます。

- **選択肢の指定例** ── 「技術問い合わせ／価格問い合わせ／その他の3つに分類してください」と依頼します。
- **長さの指定例** ── 「100文字以内で要約してください」と依頼します。

現時点では主に英語のデータソースに基づく部分があります。日本語のビジネス文書らしい丁寧さや表現が必要なら、トーンや言い回しを明示すると実務で使いやすい出力に近づきます。

### 学習されない設計とデータの安心材料

ワークフローを通して処理したデータでAI自体が学習されるわけではないため、余分なデータが蓄積していく心配はありません。この点は、顧客データを扱うワークフローにAIを組み込む際の安心材料と言えます。

## AIに任せる領域と人間が判断する領域

「Breezeに依頼」は便利な一方で、何でも任せればよいわけではありません。

AIは超一流の専門家というより、リサーチや下準備をして提案まで持ってくる「アシスタント」と捉えるのが適切です。ここでは役割分担を整理します。

### AIが得意な領域：定型的な分類・要約・下書き

基準が明確で繰り返し発生する処理は、AIの得意領域です。

- **分類** ── 大量のレコードを同じ基準で分類します。
- **要約** ── 長文の履歴を決まった長さにまとめます。
- **抽出・タグ付け** ── キーワードを抽出してタグを付けます。

人がやると疲弊する定型作業こそ、ワークフローに組み込んで任せる価値があります。

### 人間が判断する領域：設計・基準・最終確認

「何を分類の基準にするか」「どの問い合わせを誰に回すか」といった分類基準やワークフロー自体の設計は、自社の業務を理解する人間が担うべき領域です。

顧客への送信物をAI出力のまま自動送信する運用は、確認を挟まないとリスクがあるため、送信前に人が内容を確認する設計をおすすめします。

| AIに任せると効果的 | 人間が判断すべきこと |
| --- | --- |
| 問い合わせの分類 | 分類基準・担当振り分けルールの定義 |
| レコードの要約 | ワークフロー全体の設計 |
| タグ付け・キーワード抽出 | 顧客への送信前の最終確認 |
| 次アクションの提案 | 大型案件や重要顧客への対応方針 |

### 仕組み化で「誰でも回る」運用にする

分類や要約をAIに任せるもう1つの利点は、判断基準がプロンプトとワークフローに明文化される点です。

経験に依存していた仕分け作業が仕組みとして残るため、引き継ぎや新人の立ち上がりが楽になります。個人の力量に頼らず、仕組みで解決する発想が効果を最大化するポイントです。

## 日本語環境での注意点と機能の限界

便利な機能だからこそ、現時点での限界も率直に押さえておきたいところです。ここでは日本語環境での注意点と、「Breezeに依頼」が向かないケースを整理します。

### ワークフロー内の処理は日本語でも運用可能

ワークフロー内での要約や分類は、日本語のレコードデータに対しても運用できます。

ただし品質はプロンプトの作り方に依存するため、日本語での依頼文を丁寧に設計し、テスト実行で確認しながら調整するプロセスが重要です。

### 英語データソース中心の機能には注意

下図は、Breezeの日本語対応に関する注意点を説明した画面です。

![Breeze日本語対応の注意点の説明画面](https://start-link.jp/hubfs/undefined-Jun-15-2025-12-16-34-8715-PM.png)

Breezeには、Breeze Intelligenceによる**会社・コンタクト情報の外部情報での補完（エンリッチメント）**や、**会社のニュース調査**も含まれます。

これらは強力ですが、現時点では主に英語のデータソースに基づき、**日本語の企業情報やニュースの正確な取得・分析には、まだ課題があります。**

今後のアップデートで日本語対応の強化が期待されますが、現状ではこの前提を踏まえて用途を選ぶ必要があります。

### 「Breezeに依頼」が向かないケース

以下のようなケースでは、「Breezeに依頼」だけに頼る設計はおすすめできません。

- 日本語の企業ニュースや国内企業情報の正確な収集・分析が目的の場合
- AIの出力を確認せず、そのまま顧客へ自動送信したい場合
- 分類基準や判断ルールそのものが社内で固まっていない場合

特に最後のケースは重要です。AIは決められた基準に沿って処理する力はあっても、基準そのものを事業の文脈から作ることは得意ではありません。

まず人間側でルールを定義し、それをプロンプトに落とし込む順番が前提になります。

## 自社に合わせた設計とスモールスタートの進め方

最後に、導入を成功させるための設計の考え方です。「Breezeに依頼」は設定さえ済めば誰でも同じように使える機能ですが、効果が出るかどうかは自社の業務に合わせた設計にかかっています。

### 自社に最適な形で設計する

問い合わせの分類軸だけでも、BtoBとBtoC、製品の種類、サポート体制によって最適な形は異なります。

「技術問い合わせ」「価格問い合わせ」はあくまで一例です。実際に届いている問い合わせを眺めながら、自社に合う分類基準や振り分けルールを定義することが重要です。

### まず1本から始めるスモールスタート

すべての業務を一気に自動化すると、設計も検証も追いつかなくなります。

1. **小さく始める** ── 「問い合わせ分類」「レコード要約」など、効果を確かめやすく影響範囲の小さい1本のワークフローから始めます。
2. **テストで育てる** ── 出力を確認しながら調整する進め方をおすすめします。
3. **段階的に広げる** ── うまくいったら、他の業務へ広げていきます。

### 一元管理・自動化・可視化の循環を意識する

「Breezeに依頼」の分類結果や要約は、プロパティとしてCRMに蓄積されます。自動化の成果がデータとして残り、レポートやダッシュボードでの可視化につながります。

- **問い合わせ内訳の活用** ── 集計結果をサポート体制の改善に回せます。
- **次アクションの把握** ── 実行状況を一覧で追えます。

こうした次の活用まで見据えて設計すると、単なる作業代行ではない価値が出てきます。

## よくある質問

### Q1. ワークフローの「Breezeに尋ねる」アクションは月に何回まで使えますか？

Proプランの場合、Breezeアクションの月間利用回数は3,000回が上限です。ワークフロー公開前のテスト実行はこの制限にカウントされないため、プロンプトの調整は本番の回数を消費せずに行えます。なお、新たにHubSpotクレジットという考え方も導入されているため、最新の料金体系はHubSpotに直接ご確認いただくことをおすすめします。

### Q2. Breezeに依頼した結果は、ワークフローの中でどう使えますか？

生成された応答は、後続の【レコードの編集】アクションや【分岐】アクションにそのまま渡せます。たとえば問い合わせ内容を「技術問い合わせ／価格問い合わせ／その他」に分類させ、その出力で担当部署を振り分けたり、「カテゴリ」プロパティを更新したりできます。次に取るべき営業アクションを提案させ、タスクとして自動作成する使い方も可能です。

### Q3. Breezeが期待どおりの回答を返さないときは、何を見直せばよいですか？

まず、プロンプトに必要なプロパティや関連アクティビティーがすべて含まれているかを確認してください。Breezeはプロンプトで渡された入力データ以外の情報にはアクセスできないため、要約させたい内容や分類基準の根拠となる項目が抜けていると精度が落ちます。あわせて、分類の選択肢や出力形式を具体的に指示できているかも見直すと改善しやすくなります。

### Q4. Breezeは日本語のデータでも問題なく使えますか？

ワークフロー内での要約や分類は日本語でも運用できます。ただし、Breeze Intelligenceによる会社情報・コンタクト情報のエンリッチメントや会社のニュース調査は、現時点では主に英語のデータソースに基づいています。日本語の企業情報やニュースを正確に取得・分析することにはまだ課題があるため、日本語環境ではこの前提を踏まえて用途を選ぶ必要があります。

### Q5. ワークフローで処理したデータはAIの学習に使われますか？

AI自体はワークフローを通して学習されないため、処理したデータが余分に蓄積されていく心配はありません。また、Breezeがアクセスできるのはプロンプトで明示的に渡したデータだけなので、意図しない情報がAIに渡る設計にもなっていません。

## まとめ

本記事では、HubSpotワークフローのAI機能「Breezeに依頼」について、仕組みから活用例、設定手順、プロンプト設計、日本語環境での限界までを解説しました。

ポイントを整理すると以下の通りです。

- 「Breezeに依頼」は、プロンプトとレコードデータをAIに渡し、要約・分類・提案の結果を【分岐】や【レコード編集】に回せるアクションです
- 問い合わせ分類、レコード要約、セグメント分類、次アクション提案など、定型的な判断業務の自動化に向いています
- 精度はプロンプト設計で決まります。必要なデータをすべて渡し、分類基準と出力形式を具体的に指示するのがコツです
- Proプランでは月間3,000回の上限があり、日本語の企業情報収集には現時点で課題が残ります
- AIに任せる領域と人間が判断する領域を分け、自社に最適な基準を設計した上で小さく始めるのが成功の近道です

まずは「問い合わせの自動分類」や「レコードの自動要約」など、効果を確かめやすい1本のワークフローから始めてみてください。次の3ステップが最初の一歩になります。

1. 自動化したい業務を1つ決め、分類基準や要約の目的を紙に書き出す
2. 必要なプロパティを用意し、「Breezeに尋ねる」アクションとプロンプトを設定する
3. テスト実行で出力を確認し、精度が安定したら公開して運用に乗せる

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### 今枝 / Imaeda

 株式会社StartLink 代表取締役。累計150社以上のHubSpotプロジェクト支援実績を持ち、Claude CodeやHubSpotを軸にしたAI活用支援・経営基盤AXのコンサルティング事業を展開。  
 HubSpotのトップパートナー企業や大手人材グループにて、エンタープライズCRM戦略策定・AI戦略ディレクションを経験した後、StartLinkを創業。現在はCRM×AIエージェントによる経営管理支援を専門とする。

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