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title: AIエージェントのマーケティング活用｜BtoBの業務設計と導入の進め方
description: AIエージェントのマーケティング活用は、企画や調査の下書き、顧客情報の整理から始め、対外発信と顧客への送信は人が判断する設計が要点です。従来のAIとの違い、コンテンツ制作から顧客対応までの活用場面、HubSpot Breezeの位置づけ、権限と承認の決め方、段階的な導入手順を解説します。
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# AIエージェントのマーケティング活用｜BtoBの業務設計と導入の進め方

- 2026年3月3日
- 最終更新: 2026年10月18日

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この記事の結論

AIエージェントを活用するには、任せる作業と人が判断する地点を、業務の流れに沿って決めることが大切です。

ブログ目次

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**AIエージェントを活用するには、任せる作業と人が判断する地点を、業務の流れに沿って決めることが大切です。**

「コンテンツの企画から公開まで、担当者ごとに手順が違う」「リード情報は集めているのに、営業への引き継ぎが遅れる」「AIが作ったメールを、そのまま顧客へ送ってよいか迷う」。こうした課題を考えるときは、個々の作業を自動化する前に、情報と判断が次の工程へどう渡るかを確認します。

AIエージェントとは、与えられた目標に向けて手順を組み立て、利用可能なデータやツールを使いながら作業を進めるAIシステムです。マーケティングで使うなら、まず業務の入力情報、成果物、その成果物を使う担当者を書き出します。受け渡しが滞っている工程が見つかったら、情報の不足、判断基準の違い、作業そのものの負担のうち、どこに原因があるかを確認します。そのうえで、AIによる情報整理や下書きが役立つ工程を選びます。

本記事は「[AIマーケティングとは？BtoB企業の活用事例と導入ステップ](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends/ai-marketing-btob-guide)」シリーズの一部です。

## この記事でわかること

AIエージェントをマーケティングに取り入れる際に、対象業務を選び、参照する情報と承認する操作を決めるための考え方を説明します。

- **従来のAIとの違い** — 単発の回答で足りる作業と、複数の工程をつなぐ作業の見分け方
- **マーケティングでの活用場面** — コンテンツ制作、広告、リード育成、市場分析、顧客対応で任せる工程
- **HubSpot Breezeの位置づけ** — 業務から必要な機能を選び、利用条件と設定を確認する順序
- **導入前に決めること** — 参照範囲、操作権限、承認者、誤りが見つかったときの戻り先

読み進めながら自社の業務を一つ選び、「AIが何を参照し、何を作り、誰が次の操作を判断するか」を書き出してみてください。後半では、試した結果を何と比較するか、作業を広げる条件、見直しが必要な場合の戻り先まで整理します。

## AIエージェントとは何か

AIエージェントを検討するときは、文章を作れるかだけでなく、作成に使う情報、次に行う操作、人へ判断を返す地点を確認します。

まずは単発のAI利用との違いを押さえ、自社で工程をつなぐ必要があるかを見極めましょう。

### 従来のAI（アシスタント型）との違い

**AIエージェント**は、目標に対して手順の計画、情報の参照、許可されたツールでの作業、結果に応じた手順の調整を組み合わせる仕組みです。

- **アシスタント型AI** ── 質問への回答や文章の下書きなど、依頼された作業の支援に向いています
- **エージェント型** ── ある作業の結果を次の作業へ渡すことを想定します

| 比較項目 | 従来のAI（アシスタント型） | AIエージェント（自律型） |
| --- | --- | --- |
| 動作原理 | 1回の指示に1回の回答 | 目標に向けて複数ステップを順に実行 |
| 判断能力 | 指示された範囲内で回答 | 状況に応じて手順を調整 |
| ツール連携 | 単一ツール内で完結 | 許可された複数ツールを横断して操作 |
| 人間の関与 | 作業ごとに指示が必要 | 目標設定と承認地点で関与 |
| エラー対応 | 停止して人間に報告 | 代替手段を試し、必要に応じて人へ返す |
| 適用範囲 | 定型タスク | 複数の工程をまたぐタスク |

この表は業務設計上の違いを整理したものです。製品ごとに利用できるツールや承認方法は異なります。

- **調査結果の要約だけで目的を果たせる** ── 単発のAI利用から始められます
- **複数の情報源を参照して企画案を作り、担当者の修正を次の下書きに反映したい** ── 工程をつなぐ方法を検討します

見分ける際は、**成果物を受け取った担当者が次に何をするかを書き出します。**

- **要約を読んで担当者が判断できる** ── 要約を渡すところで作業を区切れます
- **担当者の判断結果を次の構成案や連絡案に反映する必要がある** ── 判断結果の記録方法も含めて工程を設計します

外部への公開や送信を含めるかは、その後に別途判断します。

営業業務での考え方は[AIエージェントで営業を自動化](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends/ai-agent-sales-automation)でも扱っています。

### AIエージェントの仕組み

エージェントの働きは、プランニング、メモリ、ツール使用、リフレクションに分けて捉えられます。

- **プランニング** ── 手順の組み立て
- **メモリ** ── 作業に必要な情報の参照
- **ツール使用** ── 許可されたシステムでの作業
- **リフレクション** ── 結果を見た手順の調整

記事制作なら、テーマ案を出し、参照できる顧客情報を確認し、構成案を作り、編集者の修正を反映する流れが考えられます。ここで先に決めたいのは、参照してよい情報と完成物の条件です。

たとえばテーマ案には、想定読者、その読者の課題、参照した情報を添えます。編集者は課題との関係を確認し、採用する案と調べ直す案を分けます。

- **根拠を追えないテーマ案が出る** ── 使う情報源を整えてから構成作成へ進みます
- **構成が読者の課題に合い、出典が必要な主張を編集者が確認できる** ── 下書き作成へ進めます
- **公開** ── 事実やブランド表現の確認を伴うため、承認者と差し戻し先を作業手順に明記します

修正が発生したときは、参照情報の問題か、企画条件の問題か、文章表現の問題かを分けて記録すると、次に直す工程が明確になります。

## コンテンツ制作と広告での活用

コンテンツ制作と広告運用には、調査、制作、確認、公開後の見直しがあります。AIを置く工程を選ぶには、まず各工程で使う情報と、次の担当者が受け取る成果物を揃えます。

この節では、提案の作成と実際の公開・設定変更を分け、試した結果の比較方法まで考えます。

### コンテンツ企画から公開まで

検索トレンドやCRMデータを使ったテーマ提案、初稿作成、SEOの見直し、公開スケジュールの設定は、AIの活用を検討できる作業です。

企画案には想定読者と参照情報を添え、原稿では出典を確認すべき主張が分かるようにします。

編集者が「何を採用し、どこを調べ直すか」を判断できる状態が、**次の工程へ進む条件**です。

- **企画** ── 手動では、キーワードと顧客課題を調べます。AIを組み込む場合は、情報を整理してテーマ候補を出します。人は、読者の課題と自社の発信方針に合うかを判断します
- **制作** ── 手動では、構成と本文を書きます。AIを組み込む場合は、構成案と初稿を作ります。人は、事実、出典、表現を採用できるかを判断します
- **公開** ── 手動では、校正して公開設定を行います。AIを組み込む場合は、確認対象を整理し公開準備を支援します。人は、最終原稿と公開時期を承認します

効果を見極めるには、比較する記事の種類と完成基準を揃えます。

企画から公開準備までの各工程について、AIを使う場合と使わない場合で、同じ項目の表に次を記録します。

- **担当者の作業時間**
- **出典確認の内容**
- **差し戻しの回数と理由**

記事の長さや確認範囲に違いがあれば、表に併記します。条件が揃わない場合は、作業時間の差だけで効果を判断できません。

初稿を早く作れても、出典確認や修正の負担が増えたなら、どの主張で確認が増えたかを見ます。

- **参照情報の不足が原因** ── 情報源を整えます
- **読者設定のずれが原因** ── 企画条件を直します

編集者が根拠と表現を確認できる状態になってから、次の制作工程へ広げます。根拠を確認できない企画案が続く場合は公開準備に進めません。

記事制作を含む活用の進め方は[AIマーケティングとは？BtoB企業の活用事例と導入ステップ](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends/ai-marketing-btob-guide)でも説明しています。

### 広告キャンペーンの見直し

広告運用では、配信結果の整理、改善案の作成、出稿設定や予算配分の見直しを分けて考えます。

まず、比較する配信結果について、次を確認します。

- **対象顧客**
- **訴求内容**
- **実施した変更**

その情報を基にAIに結果と変更案を整理させ、担当者が「どの結果を根拠に、何を変える提案か」を確認できる形にします。

- **提案が対象顧客や訴求方針に合い、根拠となる結果をたどれる** ── 担当者が設定変更を判断します
- **理由が分からない提案** ── 採用せず、見ている結果や比較対象を確かめ直します

変更後は実施内容と判断理由を同じ記録に残し、次の見直しでは変更前後の条件を並べて確認します。

結果に複数の変更が重なっている場合は、特定の提案だけの効果と決めつけず、次に何を確かめるかを担当者が決めます。

## リード育成を顧客情報の流れにつなぐ

リード育成では、配信そのものに加え、反応をどう解釈し、営業へいつ渡すかを決める必要があります。

この節では、コンタクトの情報を次の働きかけに使う場合と、個別対応へ引き継ぐ場合の分かれ目を整理します。

### リードナーチャリングの自律運用

リードの行動に応じたコンテンツ配信やシナリオ変更は、AIエージェントの活用を検討できる場面です。

1. **判断に使う情報を結び付ける** ── フォーム送信やコンテンツ閲覧など、判断に使う情報をコンタクトに結び付けます
2. **反応ごとの扱いを定義する** ── どの反応なら情報提供を続け、どの状態なら営業へ渡すかを担当者間で定義します

- **配信後の反応に応じて次の資料を選ぶ** ── マーケティング側のシナリオで扱います
- **個別の相談や商談の検討が必要** ── 営業担当者へ渡します

その理由をコンタクトに残しておけば、営業側も同じ情報を確認できます。

引き継ぎ条件を確かめる際は、実際のコンタクトについて、マーケティング側が記録した反応と営業側が必要とする情報を見比べます。

- **営業担当者が引き継ぎ理由を読んでも次の連絡内容を決められない** ── 記録項目か条件の定義を直します
- **反応の意味が担当者によって違う** ── 配信の自動化を広げる前に解釈を揃えます

### 人が判断する引き継ぎ地点

AIには、閲覧履歴や問い合わせ内容の要約、次に提示する資料の提案を任せられます。

一方、相手の検討状況をどう定義するか、いつ個別に連絡するかは、自社の販売過程に沿って決めます。

**担当者が引き継ぎ理由を説明できる状態**になってから、次の作業へ進めます。

営業へ渡したコンタクトが商談に進まなかった場合は、配信を増やす前に、引き継ぎ理由と営業側の記録を見比べます。

- **条件が広すぎた** ── 定義を直します
- **判断に必要な情報が不足していた** ── 取得項目を見直します
- **営業側の対応が始められなかった** ── 引き継ぎ先と通知の手順も確認します

原因に応じて修正する場所を決めておくと、担当者が変わっても同じ観点で判断できます。

## 市場分析と既存顧客対応での活用

市場情報の整理と既存顧客への対応でも、AIエージェントは情報を集めて担当者へ渡す役割を担えます。

この節では、公開情報から確認できる事実と担当者の解釈を分ける方法、顧客への回答を人へ戻す条件を説明します。

### 競合モニタリングと市場分析

競合企業のWebサイト、プレスリリース、SNS投稿の変化を捉えて要約する作業は、AIの活用を検討できる領域です。

- **更新された事実** ── 参照元を付けます
- **担当者がその事実から読み取った意味** ── 別に記録します

施策変更は要約を読んだだけで決めず、自社の顧客課題との関係を確認します。

たとえば報告を受け取る企画担当者は、次の順に見ます。

1. **確認できた変更**
2. **その変更が関係する顧客の質問**
3. **自社で確かめたい点**

- **参照元で変更を確認できない** ── その項目は施策判断に使いません
- **報告が多くても判断に使えない** ── 監視対象を自社の製品領域や顧客から寄せられる質問に関係するものへ絞ります
- **営業が必要とする情報が報告に出てこない** ── 参照先や収集する項目を見直します

企画や営業の担当者が次の行動を決められるかを、報告内容の採用基準にします。

### カスタマーサクセスの支援

既存顧客のオンボーディング、活用提案、問い合わせ内容の整理も活用場面になります。

問い合わせへの回答を考えるなら、まず参照するナレッジが現行の案内と一致しているか確認します。

- **古い案内が残っている** ── 更新します
- **答えが見つからない質問や顧客ごとの判断が必要な相談** ── 人へ引き継ぐ条件を決めます

（出典：[Manage the customer agent's content sources](https://knowledge.hubspot.com/customer-agent/manage-the-customer-agents-content-sources)）

- **回答に使える情報が不足している** ── 自動応答の範囲を狭めて案内文を整備します
- **顧客固有の事情で結論が変わる** ── 問い合わせ内容の要約を担当者へ渡す使い方から始めます

担当者は、質問と参照された案内を照合し、そのまま回答できるか、追加確認が必要かを判断します。

判断に使った情報、対応内容、修正理由を追える記録先も決めておきます。同じ種類の問い合わせで参照情報の不足が続くなら、応答範囲を広げる前に案内を見直します。

## HubSpot Breezeのエージェントをどう位置づけるか

HubSpotのAI機能であるBreezeを検討する際は、機能名から選ぶ前に、対象業務を決めます。次のうち、どの工程に支援が必要かを整理しましょう。

- **コンテンツ**
- **SNS**
- **見込み客へのアプローチ**
- **顧客対応**

利用できる機能や設定は契約内容や製品の更新によって変わるため、実際の設定画面と公式案内を確認したうえで試す範囲を決めます。

### Breezeの主なエージェント群

| エージェント名 | 機能概要 | 対象ユーザー |
| --- | --- | --- |
| Content Agent | コンテンツ企画・執筆・SEOの見直し | マーケター |
| Social Agent | SNS投稿の企画・作成・スケジュール | マーケター |
| Prospecting Agent | リード調査・アウトリーチの支援 | 営業 |
| Customer Agent | 問い合わせ対応・ナレッジ提供 | カスタマーサクセス |

この表は機能の概要を整理したものです。表にある作業を一つの契約や設定ですべて使えるとは限りません。

試したい業務を一つ選び、次を順に確認します。

1. **必要な情報を参照できるか**
2. **成果物を担当者が確認できるか**
3. **外部への操作前に承認を置けるか**

必要な設定を利用できない場合は、その機能を前提にせず、現在使える範囲で試せる作業を選びます。

- **コンテンツの下書きで試す** ── 公開済みの情報と編集基準を参照情報として揃え、事実と表現を編集者が照合します
- **SNS投稿** ── 案の作成と公開を別の工程として扱い、公開内容を確認する担当者を決めます

参照した情報が分からない出力が続くなら、利用範囲を広げず、情報の渡し方と確認手順を見直します。

CRMとの関係は[AIエージェントとCRM](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends/ai-agent-crm-automation)でも説明しています。

### Prospecting Agentを使う前の判断

Prospecting Agentによる見込み客の調査やメール作成を検討するなら、次を先に決めます。

- **対象コンタクト**
- **調査に使う情報**
- **送信を判断する担当者**
- **返信後の記録先**

対象の選び方が曖昧な段階では、調査とメール案の作成に範囲を限り、担当者が内容を確かめます。

HubSpotの公式案内には、Prospecting Agentのメールについて、次の設定が示されています。（出典：[Set up and use the prospecting agent](https://knowledge.hubspot.com/prospecting/use-the-prospecting-agent)）

- **送信前に担当者が確認して承認する設定**
- **自動送信する設定**

StartLinkとしては、最初は送信前の確認を選び、顧客への説明と参照情報を担当者が読める運用をおすすめします。

メール案を確認するときは、次を照合します。

- **対象を選んだ理由**
- **文面で触れた顧客情報**
- **その情報の参照元**

説明できない記述があれば送信を判断せず、調査情報か文面を直します。返信後の対応を引き継げない場合も、送信範囲を広げる前に担当者と記録方法を整えます。

Breeze全体の位置づけは、[HubSpotのAI活用を総まとめ｜Breeze全機能の比較と業務別おすすめ活用パターン2026年版](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/ai-breeze/breeze-ai-complete-guide-2026)でも扱っています。

## 導入前に決める権限と承認

AIエージェントが参照できる情報と実行できる操作を分けて考えます。次の操作について、それぞれ必要性と承認者を確認しましょう。

- **閲覧**
- **下書き**
- **外部への送信**

この節ではリスクごとの確認事項と、誤りが見つかった際に作業を戻す場所を示します。

次の図はAIエージェント導入順を示します。

![AIエージェント導入順を示す図](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/AG-3_figure_r1005_01.png)

### 主なリスクと対策

| リスク | 内容 | 対策 |
| --- | --- | --- |
| 品質リスク | 不正確な情報の発信 | 公開・送信前に人がレビューする工程を置く |
| セキュリティリスク | 機密データの漏洩 | 参照できる情報を業務に必要な範囲に絞る |
| ブランドリスク | トーン・メッセージの不一致 | ブランドガイドラインを参照情報として渡す |
| 過度な自動化 | 顧客体験の画一化 | 人間の関与ポイントを明確化 |

対策を作業手順にするには、確認する人と判断に使う情報を指定します。

- **事実の誤りが問題になる文章** ── 出典と原稿を編集者が照合します
- **顧客情報を扱う作業** ── 必要な情報だけを参照対象にします
- **表現を修正した場合** ── 直した箇所と理由を編集基準へ戻します

**承認者が判断に必要な情報を見られないなら**、操作を増やす前に確認方法を整えます。

承認画面や引き継ぎ記録で参照元と変更内容を追えるかを、対象業務で確かめてください。追えない場合は、確認できる成果物を人へ渡すところで作業を区切ります。

### エラーが起きたときの戻り先

導入前に、次を決めます。

- **操作範囲**
- **人の承認が必要な行為**
- **エラー時の停止方法**
- **情報の扱い**
- **運用結果を見る担当者**

メール案に誤った企業情報が含まれた場合は送信を止め、参照情報とコンタクトの記録を照合します。

- **情報が古い** ── 参照元を直します
- **別の企業と混同している** ── 対象の選び方を見直します

修正後は、担当者が同じ確認項目で文面を読み直してから送信を判断します。

下書きの修正が続くときも、原因によって戻り先が変わります。

- **必要な情報が不足している** ── 情報源を整えます
- **判断条件が曖昧** ── 担当者間で定義を揃えます
- **顧客ごとの事情を踏まえた判断が欠かせない作業** ── AIは要約や下書きを担当し、最終操作は担当者が行います

エラーの件数だけでなく、どの工程で見つかり、何を直したかを残すと、次に試す範囲を決めやすくなります。

## これからの活用をどう見極めるか

複数のエージェントやチャネルをつなぐことを考える前に、現在の工程で使っている顧客情報と判断基準を確かめます。

機能を利用できるか、期待する成果が得られるかは、自社の設定と業務で確認が必要です。この節では、工程をつなぐ条件と、試験対象を広げる条件を整理します。

### 複数の作業をつなぐ前に

コンテンツ企画とメール配信をつなぐなら、両者が同じ顧客段階を前提にしているか確認します。

- **マーケティングが「関心あり」と判断した理由を営業が読めない** ── 連携を増やす前にコンタクトへ残す情報を揃えます
- **取引へ進んだ後に顧客対応へ引き継ぐ内容** ── 担当部門が意味を読み取れる言葉で記録します

メール、広告、SNS、Webを横断する場合も、各チャネルの結果を同じ目的に照らして比較できることが先です。

- **顧客の状態をチャネルごとに別の基準で管理している** ── どの情報を見て状態を判断するかを担当者間で確認します
- **同じ顧客について担当者の判断が分かれる** ── その理由を調べて定義を直します

情報と基準が揃い、次の担当者が記録を使って行動を決められるようになったら、次の施策を提案する工程へAIを加えるか検討します。

### 小さく試して広げる基準

最初は、参照情報と成果物を担当者が見比べられる作業を選びます。顧客情報の要約やコンテンツ構成案なら、使った情報と出力を照合できます。

- **試す前** ── 担当者が確認する項目と、現在の作業で同じ成果物を作る際の記録方法を決めます
- **試した後** ── 作成にかかった作業だけでなく、確認と修正の内容も並べて見ます

誤りの内容と修正理由を残し、担当者が同じ基準で確認できるようになれば、次の工程への接続を検討できます。

次のような問題が残る場合は、参照範囲や手順を直してから同じ工程で確かめます。

- **出典を追えない**
- **顧客を取り違える**
- **承認者が判断材料を見られない**

外部への送信や公開まで広げる判断には、下書きの内容に加え、**承認者が確認できること、誤りが見つかった際に停止・修正できること**が必要です。

手順が担当者ごとに違う場合は、先に業務の定義を揃えます。

**企業様によって最適な形は異なります。** 対象業務の影響範囲と、担当者が確認できる内容を踏まえて、任せる工程を選んでください。

## よくある質問

### AIエージェントは従来のアシスタント型AIと何が違いますか？

アシスタント型AIは、質問への回答や原稿の下書きなど、依頼された作業の支援に向いています。AIエージェントは、目標に向けて情報の参照や複数の作業をつなぐことを想定します。要約だけで担当者が次の判断をできるなら単発の利用から始めます。判断結果を次の作業へ反映する必要があるなら、受け渡す情報を定めたうえで、実行できる操作と承認方法を設定画面で確認してください。

### HubSpot Breezeでは、どの業務から検討できますか？

コンテンツ制作、SNS投稿、見込み客へのアプローチ、顧客対応が検討対象です。まず業務を一つ選び、参照するCRM情報、AIが作るもの、担当者の確認地点を書き出します。そのうえで現在の契約内容と公式案内を確認し、必要な設定ができる範囲で試します。設定できない場合は、利用可能な機能で扱える別の作業を選び、その成果物を担当者が確認できるか確かめます。

### AIエージェントを使うと、制作時間はどのくらい変わりますか？

記事の種類と完成基準を揃え、企画・執筆・事実確認・修正・公開準備の各工程で開始時刻、終了時刻、差し戻しに要した時間を記録します。AIを使う場合と使わない場合で同じ作業範囲を比べ、工程別の所要時間と差を表にまとめてください。時間が増えた工程は、情報不足、事実確認、表現の修正などの理由を記録し、次回の入力情報やAIの利用範囲を見直します。ただし、記事の種類や確認基準が異なる場合、その時間差を短縮効果として扱うことはできません。

### 顧客へのメール送信まで任せてもよいですか？

送信前に、対象の選び方、参照した顧客情報、文面を確認する担当者を決めます。初めはAIが下書きを作り、人が内容を確認して送信を判断する運用をおすすめします。担当者が対象を選んだ理由や文面の根拠を説明できなければ、送信せず調査情報と下書きに戻ります。内容の確認や返信後の対応を引き継げない場合は、その手順を整えてから送信範囲を検討してください。

## まとめ

AIエージェントのマーケティング活用では、作業の結果を次の担当者が使える形で渡すことが大切です。

- **コンテンツ制作** ── 企画案と公開判断を分けます
- **リード育成** ── 営業への引き継ぎ条件を揃えます
- **顧客対応** ── 回答に使う情報と人へ戻す条件を決めます

導入する作業を選んだら、次の順序で進めてください。

1. 調査や下書きなど、参照情報と成果物を見比べられる作業を選びます。現在の作業方法と完成基準も記録します。
2. AIが参照する情報、作成するもの、人が承認する操作を書き出します。承認者が根拠を確認できるか確かめます。
3. 作成、確認、修正を同じ範囲で比較し、誤りと修正理由から情報源や手順を直します。担当者が同じ基準で確認でき、次の担当者が成果物を使えるようになってから、工程への接続を検討します。

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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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