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title: DX AI 関係を整理｜AI導入を事業変革につなげる経営の考え方
description: DXは事業や業務の変革を目指す取り組みであり、AIは課題解決を支える技術です。両者の違い、AI導入がDXにつながらない理由、業務プロセスと顧客データを見直す順序を解説します。HubSpotのBreeze活用条件や、データの一元管理から小さく始める進め方も紹介します。
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# DX AI 関係を整理｜AI導入を事業変革につなげる経営の考え方

- 2026年3月7日
- 最終更新: 2026年10月19日

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この記事の結論

DXとAIの関係は、DXが事業や業務を変える取り組みで、AIがその課題解決を支える技術だということです。AIを導入しただけで、仕事の進め方や顧客への価値が変わるわけではありません。

ブログ目次

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**DXとAIの関係は、DXが事業や業務を変える取り組みで、AIがその課題解決を支える技術だということです。AIを導入しただけで、仕事の進め方や顧客への価値が変わるわけではありません。**

「AIを導入したけれど、日々の業務は変わらない」  
 「顧客情報が表計算シートや複数のツールに散らばり、分析に手間がかかる」  
 「どの仕事からAIを試せば、事業の変化につながるのかわからない」

こうした状況では、ツールを選ぶ前に、どの業務を変えたいのかを明確にする必要があります。DXとは、デジタル技術やデータを使って業務や事業のあり方を変え、顧客への価値や競争力を高める取り組みです。AIは、その変革を進めるための技術のひとつです。

経営者が考えるべき順序は、解決したい課題を定め、現在の業務と情報の流れを確認し、必要な手段を選ぶことです。AIを使う場合も、出力を誰が確認し、その結果を次の仕事にどう渡すかまで決めます。試行の結果は、作成作業だけを切り取らず、確認、修正、記録、引き継ぎまで含めて比べます。

[経営者のためのDX入門](https://start-link.jp/hubspot-ai/dx/dx-strategy/ceo-dx-introduction)では、技術導入を経営上の変化につなげる考え方を解説しています。自社で変えたい顧客体験や業務上の判断がまだ定まっていない場合は、事業の目的を整理する際に参照できます。  
 DXのツール選定について体系的に学びたい方は、[DXツール・インフラガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/dx/dx-tools)で、業務課題と必要な基盤を照らし合わせながら全体像を把握できます。情報の管理、担当者間の連携、ツールの役割を整理してから、自社に必要な機能を検討できます。

## この記事でわかること

AI導入を検討している経営者や業務責任者に向けて、DXとの違いから、対象業務の選び方、試行後の判断までを解説します。読み進めると、自社では先に情報を整えるべきか、AIを限定的に試せるか、どの条件が揃えば利用範囲を広げられるかを検討できます。

- **DXとAIの役割** — 事業や業務で目指す変化を先に定め、AIが必要な場面を見分ける考え方を整理します。
- **AI導入だけでは変革にならない理由** — 出力が共有・記録・引き継ぎにつながらない場合に、業務のどこを見直すかを説明します。
- **AIを業務に組み込む方法** — 顧客情報の管理、定型処理、担当者の確認をつなげる順序を示します。
- **HubSpotで考えるAI活用** — CRMの記録とBreezeの機能を使う前に、対象レコードや確認方法をどう決めるかを紹介します。

まずは自社で負担になっている業務を思い浮かべながら読み進めてください。後半では、その業務を試す前に決めることと、試行後に進むか見直すかの判断方法を示します。

## DXとAIの違いは、目指すものと使う技術にあります

DXとAIは関連していますが、同じものではありません。DXは経営や業務の変化を目指す取り組みで、AIはその変化に役立つ技術です。この区別をすると、ツール選定より先に解決すべき課題が見えやすくなります。

### DXは業務や事業のあり方を変える取り組みです

DXは、データやデジタル技術を活用して、業務の進め方、組織の連携、顧客に提供する価値などを変えていくことです。紙の書類を電子化したり、既存の作業を速くしたりした後も、担当者間の受け渡しや顧客対応が以前と同じなら、次に業務の流れを見直す余地があります。

例えば、顧客の問い合わせ履歴が営業、マーケティング、サポートの各担当者の手元に分かれていると、担当者が個別に確認してから対応することになります。この場合は、履歴を共有するだけでなく、誰が新しい情報を記録し、次の担当者が何を見て対応するかを決めます。問い合わせから商談、顧客対応までの引き継ぎで、顧客が同じ説明を繰り返す必要があるか、担当者が対応の経緯を追えるかを確認します。

### AIは課題に応じて使う技術です

AIは、データをもとに分類、予測、要約、文章生成などを支援する技術の総称です。AI自体が経営上の目的を決めるわけではなく、どの仕事に使うか、結果を誰が確認するかは組織が設計します。

情報を探す負担が大きいなら、まず必要な情報がどこに保存されているかを確認します。情報は揃っているのに探しにくい場合は検索支援を検討できます。一方、記録そのものが欠けている場合は、検索手段より先に入力と更新の方法を整えます。問い合わせの振り分けでも、分類の基準が担当者によって違うなら、先に基準を揃えてからAIによる分類支援を試します。

### DXとAIの関係を比較する

| 観点 | DX | AI |
| --- | --- | --- |
| 主な役割 | 業務や事業のあり方を変える | 課題解決を技術面から支援する |
| 考える問い | 顧客や社員にどのような変化を生むか | どの作業をどのように支援できるか |
| 成果の見方 | 顧客価値、業務の流れ、事業上の判断が変わったか | 分類や要約などの結果が業務に使えるか |
| 単独での位置づけ | AIを使わずに進める場合もある | DXの取り組みの一部にも、個別業務の支援にも使える |

AIはDXを進める手段になり得ますが、**AIの利用そのものがDXを意味するわけではありません。**

まず「顧客や担当者にどのような変化が必要か」を決め、その変化に必要な作業を洗い出します。そこで分類や要約などの処理が負担になっている場合に、AIの適用を検討します。

以下の図は、企画、CRM、業務管理、資料作成など複数の領域にAIツールを配置した構成例です。自社で検討するときは、ツールの数ではなく、各領域の情報がどの業務へ渡り、誰の判断に使われるかを確認するための参考にしてください。個々のツールの稼働状況や効果を示すものではありません。

![組織内のAI機能設計を示す構成図。複数の業務領域にツールを配置した画面例](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/startlink_ai_architecture.png)

## AIを導入してもDXにならない理由

AI導入が業務の変化につながらない場合、ツールの性能だけでなく、導入前後の仕事の設計を確認します。出力を作るところで作業が止まっているのか、共有後の対応まで進んでいるのかを分けて見ることが出発点です。

### 使う人ごとに方法が異なり、業務の流れが変わらない

社員がそれぞれAIで議事録を要約したり、メールの下書きを作ったりしても、その結果がチームで共有されず、次の作業に引き継がれないことがあります。この場合は、要約の質だけでなく、決定事項や担当者が記録され、次の仕事に反映されたかを確認します。

AIを仕事に組み込むには、入力する情報、出力を確認する担当、確認後に更新する記録、次の担当者への引き継ぎを決めます。例えば、問い合わせ内容の分類をAIが支援するなら、担当者が分類結果を確認し、顧客レコードと対応状況に反映する流れまで設計します。分類が曖昧な問い合わせは自動で担当を確定せず、確認者に戻します。戻された理由を残せば、入力情報が足りないのか、分類基準を直すべきかを後から判断できます。

### 表計算シートや複数ツールに情報が分散している

顧客情報を表計算シート、メール、チャット、CRMに分けて管理していると、同じ情報を探したり転記したりする作業が発生します。まず、対応に必要な情報と保存場所を並べ、内容が食い違う場合にどれを正しい記録として扱うかを決めます。更新担当が決まらない情報は、AIに渡す前に管理方法を整理します。

CRMを使う場合は、コンタクト、会社、取引、問い合わせなどの情報を関係付けて管理し、過去のやりとりを確認しやすくする設計が役立ちます。入力項目は、顧客対応や業務判断で実際に使うものから選びます。項目を追加した後は、現場が入力できているか、次の担当者がその情報を参照しているかを見直します。参照されない項目があれば、入力先だけでなく、その情報を使う工程も確認します。

### 試行の目的と本番運用への道筋が決まっていない

小さな検証を行っても、誰が結果を評価するか、実運用に進む条件は何か、既存の業務をどう変えるかが決まっていなければ、その場限りになりやすくなります。試行前に、現在の手順とAIを使う手順を並べ、変える工程と維持する確認工程を明確にします。

| 導入前に決めること | 確認する内容 | 次の判断 |
| --- | --- | --- |
| 対象業務 | 誰が何に時間を使っているか | 定型作業なら自動化候補、判断が中心なら人の支援候補にする |
| 入力情報 | AIが扱う情報を業務上使える状態で管理できるか | 情報が分散していれば先に管理方法を整理する |
| 結果の確認 | 誰が何を基準に確認するか | 確認者と基準が定まれば限定範囲で試す |
| 運用後の記録 | 結果と対応をどこに残すか | 記録が次の担当者に使われる流れを作る |

比較の基準は試行前に決めます。例えば問い合わせの要約なら、担当者が元の問い合わせを読んで対応する場合と、AIの要約を確認して対応する場合で、同じ完了条件を使います。顧客の要件、未回答の点、次の担当者が取る行動が記録に残ることを条件にすれば、文章が短くなっただけの出力と、実務に使える出力を分けて評価できます。

試行後は、使えた出力だけを見るのではなく、修正が必要だった出力と、その原因も確認します。入力情報の不足なら記録方法を直し、判断基準が曖昧なら担当者間で基準を揃えます。確認者を置けない場合は、実運用への移行を見送り、対象業務を選び直します。

## AIは顧客データと業務の流れをつないで活用します

AIを業務に役立てるには、顧客との接点から社内の対応、取引、受注後の管理まで、情報がどう使われるかをたどります。各工程で「何を記録するか」「次に誰が使うか」を決めると、AIの出力を使う場所も明確になります。

### 顧客情報を一元管理して分析の前提を整える

顧客名や連絡先だけでなく、問い合わせ、商談、対応履歴などを関連付けて記録すると、担当者が顧客との経緯を確認しやすくなります。表計算シートを使い続ける場合も、重複や古い情報を減らす運用が必要です。次の点を決めます。

- **正本** ── 顧客情報のどれを正しい記録とするか
- **更新担当** ── 誰が更新するか
- **リスト間の関係** ── 各リストがどうつながるか

CRMを活用する場合は、コンタクトから会社、取引、受注後の顧客対応へとつながるデータの構造を設計します。まず、問い合わせを受けた担当者が確認したい情報を挙げ、現在の記録で追えるか確かめます。追えなければ項目や関連付けを整えます。記録を増やしても参照されない場合は、入力を求める理由と、利用する工程を見直します。

情報の整備が進んだかは、項目を作った数では判断できません。担当者が記録を見て対応の経緯を説明できるか、食い違う情報があったときに正本と更新担当を特定できるかを確かめます。それができない間は、AIに渡す情報を増やす前に記録の運用を直します。

### ワークフローで定型処理を仕組みにする

ワークフローは、条件に応じて通知やレコード更新などを実行する仕組みです。問い合わせの分類結果に応じて担当者へ通知したり、顧客の状態に合わせて次の対応を促したりすると、対応を個人の記憶だけに頼りにくくなります。

HubSpotでBreezeを使った処理を検討する場合は、先に対象業務を決め、ワークフローで利用したいアクションの機能と利用条件を公式資料で確認します（出典：[Use Breeze to manage data in workflows](https://knowledge.hubspot.com/workflows/use-ai-to-manage-data-in-workflows?tab=tab-workflows)）。条件は機能ごとに確認し、自社の契約内容と照らし合わせます。

公式ナレッジでは、ワークフローで使えるAIアクションとして次の3つが説明されています。

| アクション | できること | 向く業務 |
| --- | --- | --- |
| Data Agent: Custom prompt | 指定したプロンプトで、登録されたレコードのデータを分析・要約・分類する | 問い合わせ内容の分類、要約 |
| Data Agent: Research | プロパティのデータや通話記録（直近5件）から情報を取り出し、文字列・数値・真偽値で返す | 商談メモからの論点抽出 |
| Data Agent: Fill Smart Property | スマートプロパティに値を自動で入力する（実行時のみ更新） | 分類ラベルの自動入力 |

利用にはMarketing Hub・Sales Hub・Service Hub・Data Hub・Smart CRM・Revenue HubのいずれかのProfessionalまたはEnterpriseと、HubSpotクレジットが必要です。クレジットが不足すると、Custom promptは失敗して出力が空（null）になります。また、AI設定で「Give users access to generative AI tools and features」と「CRM data」をオンにする必要があります。クレジットの考え方は[HubSpot AIクレジット料金ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/ai-breeze/hubspot-ai-credits-pricing)で整理しています。

問い合わせフォームの内容を分類する場合の設定例を、手順で示します。

1. 「Automation」＞「Workflows」でコンタクトベースのワークフローを作り、エンロールメントトリガーを「フォームが送信された」に設定します。
2. プラスアイコンからアクションを追加し、左パネルの「AI」セクションで「Data Agent: Custom prompt」を選びます。
3. 「Message」欄にプロンプトを書き、データパネルから問い合わせ内容のプロパティを挿入します。AIはプロンプトに含めた情報だけを参照するため、必要な情報は全部入れます。回答は「営業相談／採用／その他／要確認のいずれか1語」のように形式を限定します（プロンプトは3,000文字以内）。
4. 「Action outputs」で出力を「Enumeration」にして、4つの選択肢を登録します。
5. 続けて「CRM」の「Edit record」を追加し、「問い合わせ分類（AI）」というカスタムプロパティに、「Action data」のResponseを保存します。
6. 分岐で、Responseが「要確認」のものは担当者へのタスクにし、人が内容を確認して割り当てます。テスト用のコンタクトで結果を確かめてから有効化します。

設定手順は公式ナレッジ（[Use Breeze to manage data in workflows](https://knowledge.hubspot.com/workflows/use-ai-to-manage-data-in-workflows)）に沿っています。Custom promptで使われるLLMはインターネットには接続されておらず、顧客へ自動送信する文面にそのまま使う場合は、確認の工程を別に置きます。ワークフローの設計項目（登録条件・再登録・命名）は[ワークフロー設計書の書き方](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/implementation/hubspot-workflow-design-document)にまとめています。

導入時は、次の点を決めます。

- **対象レコード** ── どのレコードに使うか
- **AIに依頼する処理** ── 何を任せるか
- **出力の確認者** ── 誰が確認するか
- **更新するプロパティ** ── どこに記録するか

最初は結果を担当者に提示し、分類の根拠と記録内容を確認します。担当者が修正理由を説明でき、次の対応に使えるなら、手順を整えて対象を広げるか検討します。分類できないケースが繰り返し出るなら、入力情報や分類基準を見直します。通知や割り当てだけで目的を満たせる場合は、その手順で対応漏れと引き継ぎを確認します。

### レポートで業務と経営判断をつなぐ

AIの出力を活用しても、対応件数や商談の進み方が見えなければ、業務の改善につながったか判断しにくくなります。CRM上のデータをレポートにまとめると、問い合わせから商談、受注までの状況や、対応が止まっている場所を確認できます。

レポートを作る前に、次の点を揃えます。

- **指標の意味**
- **対象期間**
- **更新責任者**

試行前後を比べるときは、対象となる業務と完了条件も揃えます。数字に変化が見えたときは、AIの利用状況だけで結論を出さず、問い合わせの内容や担当者の手順も確認します。記録の仕方が変わっただけなら、指標の定義を揃えてから再び比較します。

AIの分類結果や予測を経営判断に使う場合は、その根拠を担当者が確認できるか、例外となる顧客や取引をどう扱うかを決めます。確認できない結果をそのまま意思決定へ渡さず、AIは情報整理や論点の提示に使い、背景を知る担当者が判断します。

## AIと人が担う仕事を分けます

AIを活用する際は、処理を速くすることだけでなく、誤りがあったときに誰が気づき、どう修正するかを決めます。出力を確認してから使う業務と、確認前に顧客や記録へ影響が及ぶ業務を分けて考えます。

### AIには整理や下書きを任せます

AIは、文章の要約、問い合わせの分類、メールの下書きなどを支援できます。例えば、問い合わせ内容から担当部署を提示し、担当者が確認して割り当てる形にします。提示内容が適切でない場合は担当者が修正し、判断に使った情報を記録して、分類基準の見直しに役立てます。

HubSpotのBreeze Assistantを検討するときは、使いたい機能と、その機能を利用するための条件を公式資料で確認します（出典：[Breeze Assistantを使用する](https://knowledge.hubspot.com/ai/use-breeze-assistant)）。自社で確認できるCRM情報と、担当者が最終確認する内容を決めてから業務に組み込みます。

公式ナレッジによると、Breeze Assistantは画面上部のナビゲーションバーから開き、文章の作成、レコードの要約、会議の準備、データの一覧化などを依頼できます。多くの機能はすべての製品・プランで使えますが、エージェントの作成やワークフローでの利用にはProfessional以上が必要で、管理者がAI設定で「Give users access to Breeze Assistant」をオンにする必要があります。実行できる操作はユーザー本人の権限で決まります。保存された「メモリ」が後続の回答に影響する点と、回答の出典を「Sources」で確認できる点も、運用ルールに含めておきます。

### 人は方針や顧客への対応を判断します

AIだけでは、自社の顧客との関係、商談の背景、例外対応の妥当性を常に判断できるとは限りません。営業戦略、取引条件、優先顧客の判断、顧客に送る内容の最終確認は、担当者や管理者が責任を持って行います。

顧客に送信する文章や重要な提案内容では、事実関係、表現、顧客との文脈を確認します。必要な情報が見つからなければ送信判断を保留し、担当者に確認します。確認結果と判断の理由を記録すると、次の担当者も経緯をたどれます。

### 判断の分担を業務ごとに決めます

| 業務 | AIが支援すること | 人が担うこと |
| --- | --- | --- |
| 問い合わせ対応 | 内容の要約、分類候補の提示 | 優先度や回答内容の決定 |
| 営業活動 | 顧客情報の整理、メール案の作成 | 提案方針と送信内容の確認 |
| CRM管理 | データの分類や入力候補の提示 | 項目定義、例外処理、記録の承認 |
| 経営判断 | データの傾向や論点の整理 | 事業上の選択と責任 |

AIを使うかどうかは、次の表の業務の状況で判断できます。

| 業務の状況 | 先にやること | AIを使う場面 |
| --- | --- | --- |
| 記録そのものが欠けている | 入力項目と更新担当を決める | 記録が揃ってから検討する |
| 情報はあるが探しにくい | 保存場所を一本化する | 検索や要約の支援を限定して試す |
| 担当者によって分類がぶれる | 分類基準を文章にする | 基準が決まってからCustom promptで分類候補を出す |
| 例外が多く、判断に文脈が要る | 判断者と戻し先を決める | 整理や下書きに限定し、決定は人が行う |

この分担を業務手順に記載すると、新しい担当者にも確認箇所が伝わります。通常の処理に加え、出力が不明確な場合の戻し先、修正後に更新する記録、次の担当者への引き継ぎを定めます。確認者が判断に必要な原文や顧客の履歴を見られない場合は、承認手順だけを増やさず、参照する情報から整えます。

## 自社の課題に合わせて小さく始めます

企業様によって最適な形は異なります。どの段階から始めるかは、顧客データの状態や、現場で負担になっている仕事から決めます。対象を絞って試し、業務で使える条件を確認してから、範囲を見直します。

### まず手作業と情報の分散を洗い出します

表計算シートへの二重入力、手動のメール振り分け、会議後の転記など、繰り返し発生する作業を書き出します。作業ごとに、次の点を整理します。

- **使う情報**
- **担当者**
- **完了条件**
- **次の工程**

負担の大きさだけで選ばず、出力を確認できる人がいるか、誤りを後から修正できるかも確かめます。

情報が古い、重複している、担当者ごとに記録方法が違う場合は、AI導入より先にデータの管理方法を整えます。入力する項目は、顧客対応や経営判断で使う情報に絞り、更新責任者を決めます。記録方法が揃ってから、AIに渡す情報を選びます。

対象を選ぶ際は、作業の始まりと終わりが説明でき、担当者が結果を確認できる業務から検討します。例えば問い合わせの要約では、元の内容と要約を照らせます。判断の根拠となる情報が残っていない業務では、先に記録方法を整えます。

### 小さな業務で試し、利用条件を確認します

対象業務をひとつ選び、現在の手順と、AIを使った手順を同じ完了条件で比べます。問い合わせの要約なら、担当者が顧客の要件と対応状況を読み取れることを完了条件にします。メール下書きなら、事実関係と顧客との文脈を確認し、担当者が送信内容を判断できることを条件にします。

試行前に、比較する作業の範囲と記録方法を決めます。作成、確認、修正、記録、引き継ぎの各工程で、担当者が行った作業と、対応が止まった理由を残します。現在の手順とAIを使う手順で扱う問い合わせの内容や難しさが違う場合は、結果をそのまま比較せず、違いを確認します。

試行後は、次の順序で判断します。まず、必要な情報が出力に含まれ、事実を原文や記録と照合できるかを確認します。次に、確認と修正を含めても担当者が業務を終えられ、結果を次の担当者が使えるかを見ます。条件が揃えば手順を定めて利用範囲を広げます。揃わない場合の見直し先は次のとおりです。

- **情報が不足する** ── 記録方法を見直す
- **分類や表現が揺れる** ── 依頼内容と判断基準を見直す
- **確認作業が重い** ── 対象業務を見直す

対応漏れや誤った記録が見つかった場合は、影響を確認し、原因を直すまで範囲を広げません。

### CRM、業務自動化、AIを段階的につなぎます

顧客情報の管理場所と項目を整えたら、CRMでコンタクト、会社、取引、顧客対応の関係を記録します。その後、ワークフローで通知や担当者の割り当てを仕組み化し、定型的な分類や要約にAIを加えます。

各段階で、次の担当者が必要な記録を確認できるかを確かめます。CRMに記録があっても引き継ぎに使われていなければ、通知や担当のルールを見直します。ワークフローだけで処理できる業務なら、その運用を確認してから、AIを加える必要があるか判断します。設定後もレポートと実際の対応を照らし合わせ、対象項目や手順を調整します。

### 導入範囲を広げる判断基準を持ちます

試行の結果を、現場の使いやすさ、入力情報の品質、確認作業の負荷、顧客への影響から評価します。担当者が結果を確認でき、修正が記録に反映され、次の業務につながっているなら、対象部署や処理を広げる候補になります。広げる際は、追加する業務でも同じ確認者と修正手順を置けるか確かめます。

判断を担当者の印象だけに任せず、試行前に決めた完了条件と照らします。作成の手間が減っても、確認や修正で仕事が滞るなら、広げる前に原因を調べます。担当者が変わると判断が揺れるなら、確認基準と引き継ぎ方法を整えます。次の工程で記録が使われていないなら、出力先と通知先を見直します。

AIの出力を確認できる担当者がいない場合は、**確認体制を整えるまで利用範囲を広げません。**

誤った結果が顧客や事業に大きな影響を及ぼす場合は、人による最終判断を維持し、AIには整理や下書きなどの支援を任せます。運用開始後に確認負荷が増えたり、対応漏れが見つかったりした場合は、対象を絞って原因を確認します。

## StartLinkのAI業務設計の進め方

StartLinkはHubSpotゴールドパートナーとして、150社以上のHubSpot支援に携わり、BreezeやClaudeなどのAIを業務設計に組み込む支援を行っています。AIの導入でも、ツール選定より先に次の順で進めます。

1. **現状の整理・要件定義:** 繰り返し作業、情報の保存場所、確認者を一覧にします。
2. **設計・構築:** 正本と更新担当を決め、CRM・ワークフロー・AIの役割を分けて設定します。標準連携で足りない部分は、自社開発の連携アプリ（[Syncシリーズ](https://start-link.jp/sync)）で補います。
3. **データ移行:** 表計算シートなどの情報をCRMへ移し、重複と欠けを照合します。
4. **テスト・検証:** 上の設定例のように、テスト用レコードで分類結果と「要確認」の戻し先を確認します。
5. **定着・運用改善:** 修正された出力とその理由を見直し、プロンプトと基準を調整します。準委任で伴走します。

小さな業務から始めて広げる進め方は、[HubSpot×AI支援](https://start-link.jp/service/hubspot-ai)のページでも紹介しています。営業から請求までの人とAIの分担は[HubSpotのAI業務設計](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/implementation/hubspot-ai-sales-backoffice-design)、パートナー選びの観点は[AI活用パートナーの選び方](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/onboarding-pricing/hubspot-ai-partner-selection)で整理しています。

## よくある質問

### AIを導入しなくてもDXは進められますか？

進められます。DXの中心は、データやデジタル技術を使って業務や事業のあり方を変えることです。まず情報の分散や引き継ぎの問題を確認し、業務のデジタル化や顧客情報の一元管理で解決できるなら、そこから取り組めます。次の担当者が必要な記録を使える状態になっても分類や要約の負担が残る場合に、AIを検討します。

### AIとCRMはどちらから整えるべきですか？

顧客情報が複数の表計算シートやツールに散らばっている場合は、先に正しい情報の保存場所、更新担当、記録項目を決めます。CRMを使う場合は、コンタクト、会社、取引、顧客対応の情報をどう関連付けるか確認します。担当者が必要な経緯を追える状態になってから、AIで支援する作業を選びます。情報は揃っていて特定の作業に負担がある場合は、その作業の入力と確認方法を定めて限定的に試します。

### AIに顧客対応を任せてもよいですか？

要約や回答案の作成、問い合わせの分類などは、担当者の確認を前提に活用できます。顧客への送信や例外対応については、誤りの影響、確認できる情報、修正手順を確認します。担当者が妥当性を判断できない場合は送信や対応を保留し、人が確認できる範囲にAIの利用を限定します。確認後の内容と判断理由を記録し、次の対応につなげます。

### HubSpotのBreezeを使うにはどのプランが必要ですか？

機能によって異なります。公式ナレッジでは、ワークフローのAIアクション（Data Agent）にはMarketing Hub・Sales Hub・Service Hub・Data Hub・Smart CRM・Revenue HubのいずれかのProfessionalまたはEnterpriseとHubSpotクレジットが必要で、Breeze Assistantの多くの機能はすべての製品・プランで使えますが、エージェントの作成やワークフローの利用にはProfessional以上が必要とされています。プランや条件は変更されることがあるため、利用前に公式ナレッジで最新の内容を確認し、使う機能ごとに出力の確認者と業務手順を決めます。

## まとめ

DXは業務や事業のあり方を変える取り組みで、AIはその変化を支援する技術です。AIの導入を検討するときは、顧客データの管理、業務の流れ、確認や引き継ぎの手順を一緒に見直します。

まずは、手作業や情報の分散が起きている業務をひとつ選びます。

1. 繰り返し作業と、そこで使う顧客情報を洗い出します。情報が揃わなければ、管理場所と更新方法を先に整えます。
2. CRMや既存の管理方法で情報を整理し、記録する項目と担当者を決めます。次の担当者が必要な経緯を追えるか確認します。
3. AIに任せる処理と人が確認する判断を分け、現在の手順と同じ完了条件で小さく試します。確認と修正を含めて次の工程に使える場合に範囲を広げ、負担や対応漏れが生じる場合は原因に応じて記録、依頼内容、手順を見直します。

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、StartLinkまでお気軽にお問い合わせください。

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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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