HubSpotとChatGPTのディープリサーチ連携が、新機能としてリリースされました！
本記事では、2025年6月に正式リリースされたHubSpotディープリサーチ機能の全体像を整理し、営業・マーケティング・カスタマーサクセスといった各部門での実践的な活用シナリオを検証・解説します。 あくまで新機能の検証確認、というような立ち位置で本記事は参考にしていただければと思います。
2025年6月にHubSpotはOpenAIのChatGPTと公式連携し、CRMとして初めて「HubSpotディープリサーチコネクター」を公開しました！この機能により、コンタクト、会社、取引、チケットなどのHubSpot内データをChatGPTが直接参照し、自然言語での対話形式による高度な分析が可能になりました。 ※ レコードを横断してリサーチすることも可能です。
引用：HubSpotアカウントをChatGPTのディープリサーチに接続
HubSpotディープリサーチの活用法は、大きく以下の2つに分類できます！ たった一つのレコードを詳細分析する方法と、複数のレコードを集計して傾向分析する方法です。
特定のHubSpotのコンタクト・会社・取引レコードに対し、活動履歴、行動ログ、プロパティ情報などをもとに、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」と依頼することで、過去の活動に基づく提案を得ることが可能です！
このアプローチは、以下のようなシーンで効果を発揮します：
営業担当による商談前の事前調査：めちゃくちゃ事前リサーチが楽になります。
CS担当者による契約更新時のリスク診断：風評被害や、Webでの一次調査で活用できます。
マーケ担当者によるABMターゲットの精査：企業の最新のリリースなどを徹底調査できます。
実際の業務では、ChatGPTの出力結果をHubSpotの詳細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は他の ユーザーもすぐにリサーチ結果を確認できるので、かなり良さそうです！
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、戦略的インサイトを提示することが可能です。
HubSpotレポートだけを見ただけでは、 社内のメンバーが「どのような改善をしたらよいか？」や、「現状の課題は何か？」といった考察が難しい場合には・・・ChatGPTに上記の考察をさせることでプロジェクトの推進ができる可能性もあります！
ただし数値精度は現状どの程度かは検証次第であるのと、正しい「正の数字」はやはりHubSpotのレポートを確認した方が良いかと思いますので、あくまで数値の動向から確認する傾向やそこに対する考察といった部分で、Deep Researchを活用すると良いかと思っております。
営業現場では、ChatGPTのディープリサーチを活用することで、商談データや営業活動ログをChatGPTが多角的に分析が可能です。たとえば、
・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
とプロンプトを投げかければ、ChatGPTがHubSpotの取引情報を整理し、各営業担当者ごとの商談状況を要約します。これにより、営業マネージャーはパイプライン全体の状況を迅速に把握でき、週次レビューや報告資料の作成が不要になります。
また、ホットリードの発見にも活用できそうです。
・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、活動ログ（メール開封率やミーティング数など）をもとに、注力すべき商談が可視化されます。
営業担当者は、フォーカスすべき案件を見極めやすくなり、受注確度の高い商談に集中できそうですね！
マーケティングでは、ディープリサーチによってリードのセグメント分析や、キャンペーンの効果測定が高度化します。
ABM（アカウントベースドマーケティング）戦略においては、
・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！
と依頼することで、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。 また特定のターゲットアカウントに対して過去の取引実績や現在の営業担当からのアクティビティなどを詳細出力したり、今までのカスタマージャーニーを可視化したりというところも可能です。
実際に検証してみた
・特定のXXX社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！
という指示出しでは、かなり精度の高い形で調査結果を出すことが可能でした。
人力で整理していた作業を代替し、なおかつ包括的な戦略を考えるというところは可能性が十分に考えられます。
その他に今後検討されるものとしては、「HubSpotのユーザーがどのようなアクションをしているか」というような分析をするということも検討できる可能性があります。現状、監査ログという機能でユーザーの行動ログがHubSpotの中で確認可能なのですが、レポート化や集計という観点では少し使いづらい機能になっております・・・
そこをDeep ResearchのAPI経由でデータを取得し、集計することで一定の傾向を確認することもできる可能性はありそうです。
プロンプト参考：「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」
他にも、何かHubSpot内で問題が起きたときに、そこに関する情報を調査するなどのガバナンス観点で活用できる可能性もありますね。 一方で注意点もありますので、下記にて記載いたします。
HubSpot連携を軸としたディープリサーチは非常に柔軟な調査・分析支援ツールですが、現時点では以下の点に留意が必要だと思っております。
数値の正確性は100%保証されないため、レポート用途ではHubSpot本体のレポート機能との併用が推奨されます。
HubSpot上のレコードのアクセス範囲がどこまでかを把握し、アクセスできる情報に制限がかかるケースを想定しておく必要があります。（こちらを要因として数値が正確に集計できない調査結果が出る可能性もあるため、関連した注意点）
実際に試してみてください！：https://openai.com/ja-JP/chatgpt/overview/
HubSpotディープリサーチは、単なる実験的なAI連携機能にとどまらず、営業・マーケ・管理といった実務において即効性のある分析補助機能として 活用できる可能性があります。
「まずは取引パイプライン分析から」「XXXという会社との過去の取引ログや接点を時系列に整理する」など、スモールスタートで導入し、成果が出たタイミングで部門横断展開していくことが理想的ですね。
ディープリサーチの活用を、自社の次なる成長施策の一手として検討されてはいかがでしょうか？
以上です！