HubSpot×AI時代に生き残るコンサルスキル｜淘汰と価値上昇の分岐点

HubSpot×AI時代に求められるコンサルスキルとは、Breezeなどのツールを使いこなすことではなく、AIが出力した設計の意味と限界を人間の業務理解で判断し、顧客の事業成長に責任を持てる力です。

「HubSpotのコンサルはAIに置き換わるのか」「Breezeが普及したら、私たちの仕事はなくなるのか」——HubSpotコンサルタントやフリーランスとして活動している方から、こうした問いをよく耳にするようになりました。

結論から言うと、置き換わる仕事と価値が上がる仕事の両方があります。重要なのは、その境界線がどこにあるかを正確に把握し、自分のスキルセットをどちら側に積み上げるかを意識することです。

本記事では、HubSpot Gold Solutions PartnerかつAI活用アドバイザリーを担うStartLinkの実務観点から、AI時代のHubSpotコンサルに求められるスキルの変化・Breeze活用の実態・Claude CodeやGPT等を使った業務設計の具体例・そして「AIに置き換えられないスキル」の本質を解説します。

この分野の体系的な情報はHubSpot導入・活用ガイドでまとめています。

この記事でわかること

• AI時代に「淘汰される作業」と「価値が上がるスキル」の分類 — HubSpotコンサルタントの業務のうち、AIによって代替されつつある作業と、逆に重要性が増す領域を整理します。将来のスキル投資の方向性を決める判断軸になります。
• HubSpot Breezeを実務でどう使うか — Breeze Copilot / Breeze Intelligence / Breeze Agentsの三層構造と、実際にコンサルタントが活用すべきシーンを具体的に説明します。
• Claude Code・GPT等を使った業務設計の実例 — プロパティ設計・データクレンジング・レポート設計・ドキュメント作成にAIをどう組み込むか、StartLinkの実務から紹介します。
• 「AIファーストでHubSpotを設計する」方法論 — AIを後付けで使うのではなく、設計段階からAIを前提に組み込む考え方と、その実践ステップを解説します。
• これからのHubSpotコンサルに必要なスキルロードマップ — Breeze活用・AI業務設計・対人理解・経営視点の4軸で、現時点から始められる具体的な学習順序を提示します。

AI時代に「淘汰される作業」と「価値が上がるスキル」

置き換えが進みつつある作業

HubSpotコンサルの業務を分解すると、「AIが得意なこと」と「AIが苦手なこと」の境界線が見えてきます。まず、置き換えが進みつつある作業から整理します。

定型設定の実行作業 — 「コンタクトのプロパティを5個追加してください」「このワークフローを組んでください」という指示に基づいた設定作業は、HubSpotのUIとAIの組み合わせによって自動化の余地が大きくなっています。Breeze Copilotは自然言語でワークフローの骨格を生成し、プロパティ設定のガイドも提供できます。手順書通りに設定を進めるだけの作業は、重要性が低下しています。

標準的なドキュメント作成 — 「○○ワークフローの設定手順書を作って」「プロパティ一覧をExcelにまとめて」という定型ドキュメントは、Claude CodeやGPTに指示を出せば品質のベースラインを満たした文書を短時間で生成できます。HubSpotのAPIから取得したデータを元に、ドキュメントを自動生成するスクリプトを持っておくことも難しくない時代です。

情報収集・前調査 — 「HubSpotのSales Hubにはどんな機能があるか」「シーケンスとマーケティングメールの違いを教えて」という問いに対する回答は、AIが十分に対応できます。コンサルタントが要件定義に入る前に時間をかけていた「製品理解のためのリサーチ」は、AIによって大幅に圧縮されます。

ただし注意が必要なのは、これらの作業が「価値がない」ということではありません。AIが実行できるようになったとしても、その実行結果を検証・判断する人間の目は引き続き必要です。重要なのは、「実行する役割」から「判断する役割」への移行です。

価値が上がるスキルの三本柱

一方で、AIの普及によって逆に需要が高まるスキル領域があります。StartLinkでの実務経験を踏まえ、三本柱として整理します。

業務設計力（ビジネスロジックの翻訳） — 顧客の営業プロセスや意思決定ルールを、HubSpotの設計に落とし込む力です。たとえば、「受注確度が60%以上の案件だけを担当役員のSlackに通知したい」という要件を、ワークフローのトリガー・条件・アクションとして正確に実装できるかどうか。AIはHubSpotの設定方法を知っていますが、「この企業のビジネスでは60%の定義が何か」「担当役員がSlack通知を見た後にどう動くか」という文脈は人間しか把握できません。

定着支援・変革管理 — どれだけ優れたHubSpot設計をしても、ユーザーが使わなければ価値を生みません。「なぜこの入力項目が必要か」「このダッシュボードを毎週見ることでどんな意思決定が変わるか」を現場に伝え、行動変容を促す力はAIには代替できません。特にチェンジマネジメント・研修・ユーザーサポートの領域は、人間的な関係構築と粘り強さが求められます。

経営・戦略視点からの要件定義 — HubSpotの設計は、営業・マーケ・CS部門の業務フローだけでなく、経営の意思決定サイクルと整合していなければなりません。「このレポートで何を判断したいか」「3年後に200名規模になったときにこの設計は成立するか」という問いを立てられるコンサルタントの希少性は、AIが普及するほど高まります。

HubSpot Breezeを実務でどう使うか

Breezeの三層構造を理解する

HubSpotが提供するAI機能群「Breeze」は、三つの層で構成されています。コンサルタントがBreezeを適切に活用するには、まずこの構造を正確に把握することが前提になります。

Breeze Copilot（コパイロット） — HubSpot内での作業をアシストするAIアシスタントです。「このコンタクトの過去のやり取りを要約して」「ワークフローのドラフトを作って」「メールの件名案を5つ出して」といった指示に対して、HubSpot上で回答・実行します。コンサルタントにとっては、クライアントへの「HubSpotの使い方を教える」際に、Copilotを実演することで操作のハードルを下げる効果があります。

Breeze Intelligence（インテリジェンス） — 外部のウェブリサーチをもとに、コンタクト・会社のプロパティを自動で補完する機能です。スマートプロパティとして従業員数・業種・代表者名などを自動入力します。月3,000クレジット（300回）という上限がありますが、「営業担当者が手入力していた前調査工数」を大幅に削減します。コンサルタントがこれを顧客に提案する際は、「CRMにデータが入っていない問題」の解決策として位置づけるのが効果的です。

Breeze Agents（エージェント） — 自律的にタスクを実行するAIエージェントです。現時点では、Content Agent（コンテンツ生成）・Prospecting Agent（見込み客へのパーソナライズアプローチ）・Customer Agent（カスタマーサポート）などが提供されています。Breeze Agentsは急速に機能が拡張されており、最新状況はHubSpotの公式リリースノートで確認することをおすすめします。ただし、完全自律での送信には慎重なアプローチが必要です。「AIが送ったメールが不適切だった」というリスクは、顧客の信頼を失う直接の原因になります。送信前の人間レビューを必ず入れる設計を推奨します。

コンサルタントがBreezeを活用すべき場面

Breezeの機能を正確に理解したうえで、実務でどのシーンに使うかを整理します。

重要なのは、Breezeを「AIに任せる」という発想ではなく「AIを叩き台にする」という姿勢です。今枝が繰り返し強調するように、初期段階をAIに任せて、人間がそれを改善していく分業が最も現実的な活用方法です。

Claude Code・GPT等を使った業務設計の実例

AIを使ったプロパティ設計とデータクレンジング

HubSpotコンサルタントの実務の中で、最もAIを活用できる余地が大きいのが「設計ドキュメントの作成」と「データ処理の自動化」です。StartLinkでの具体的な活用例を紹介します。

プロパティ設計へのAI活用 — クライアントから「現在の営業管理で使っている情報の一覧」をExcelやスプレッドシートで提供してもらい、それをClaude Codeに読み込ませると、「HubSpotのプロパティ設計案」を短時間で生成できます。「このExcelの各列がHubSpotのどのオブジェクト・どのプロパティ種別（テキスト/数値/日付/選択肢）に対応するか、設計案をJSON形式で出力してください」という指示で、設計の叩き台ができあがります。

ただし、AIが生成したプロパティ設計をそのまま実装することはしません。「この選択肢のラベルは現場の言葉と合っているか」「この必須入力項目は営業が実際に把握できる情報か」という点は、ヒアリングで得た文脈をもとに人間が判断する必要があります。AIは構造を提案し、人間がビジネスロジックを判断する、という役割分担です。

データクレンジングへのAI活用 — HubSpotへの移行プロジェクトで発生する「既存CRMのデータ品質問題」に対して、Claude CodeやPythonスクリプトを活用するアプローチが効果的です。重複コンタクトの検出・会社名の表記ゆれ統一・電話番号フォーマットの統一など、ルールベースで処理できる作業はスクリプト化することで、数千件のデータを数分で処理できます。

移行プロジェクトでは、「データクレンジングに数週間かかる」という想定が一般的でしたが、AIとスクリプトの組み合わせによってこの期間を大幅に短縮できます。その結果、コンサルタントは「クレンジング後のデータで何ができるか」という設計と提案に時間を使えるようになります。

レポート設計とドキュメント自動生成

レポート設計へのAI活用 — クライアントから「毎週の営業会議で使いたいダッシュボード」というざっくりとした要件を聞いた後、まずGPTやClaudeに「B2B SaaS営業チーム向けの週次KPIダッシュボードに含めるべき指標を列挙して」と聞くことで、抜け漏れのない指標リストの叩き台を生成できます。

その後、「このリストのうち、HubSpotのカスタムレポートビルダーで実現できるもの・できないものを分類して」という質問を加えることで、HubSpotの機能制約を踏まえた設計議論に入れます。AIが提案した指標の全てが実現可能とは限らないため、HubSpotの実装経験を持つコンサルタントの「できる・できない」判断は依然として必要です。

ドキュメント自動生成 — HubSpotのAPIを使って、「現在の設定状態」（ワークフロー一覧・プロパティ一覧・パイプライン設定）を取得し、Claude Codeに渡すことで「現状設計書」を自動生成できます。月次の設計書更新・引き継ぎドキュメントの作成など、定期的に発生するドキュメント作業の大部分を自動化できます。

StartLinkでは、この仕組みを使ってクライアントへの定例報告資料の生成時間を大幅に削減しています。浮いた時間は「先月の設定変更がビジネス上どんな効果を生んだか」という分析と解釈に使っています。

AIに置き換えられない「対人理解」「業務設計」「経営視点」

顧客の「言葉にならない課題」を引き出す力

HubSpotコンサルタントのヒアリングで最も重要な能力は、「顧客が言葉にできていない課題を引き出す」ことです。

たとえば、「営業の案件管理をHubSpotに移行したい」という依頼を受けたとき、表面的な要件は「SFAの移行」です。しかし、ヒアリングを深めると「実は部長が案件の進捗を毎回個別に確認して回っていて、その工数が問題になっている」「失注理由のデータがないから、なぜ受注率が下がっているか分析できない」という本質的な課題が浮かび上がることがあります。

この「問いかけと傾聴による課題発掘」は、AIには代替できません。会話の文脈を読み、感情を察知し、時に沈黙の意味を汲み取る能力は、人間同士の対話でしか発揮されません。

また、組織内の「政治的な力学」を理解することも重要です。「CROが導入に消極的な理由」「現場の営業マネージャーが新しいツールに抵抗している背景」——こうした情報を得て、導入プロジェクトを成功に導く根回しと関係構築は、コンサルタントが持つべき最も重要な能力の一つです。

「仕組み化」を設計し責任を持つ力

今枝が繰り返し強調するHubSpot活用の核心は「仕組み化」です。人が変わっても、チームが拡大しても、一定の品質で営業・マーケ・CSが機能する状態を設計することです。

AIはワークフローの設定方法を知っていますが、「この企業の3年後の組織拡大を見越して、今どう設計しておくべきか」という判断はできません。「スモールスタートで始めて、100名規模になったときにどう拡張するか」というアーキテクチャ設計は、HubSpotの機能理解と経営・組織の知識を組み合わせた人間の判断領域です。

HubSpotスキルマップでも整理しているように、「設定できる力」から「設計できる力」へのレベルアップが、AI時代のコンサルタントには求められます。

また、設計した仕組みが機能しているかどうかを継続的に確認し、改善提案を行う「運用責任」も人間の役割です。HubSpotの定着率レポートを見て、「このステージで案件が滞留している原因は何か」「このワークフローが意図通りに動いていない理由は何か」を診断し、修正提案を出せる力は、ツールを使いこなす力だけでは形成されません。

経営者・事業責任者とコミュニケーションできる力

HubSpot導入プロジェクトの成否を左右する要素の一つは、「経営者・事業責任者の意思決定を引き出せるか」です。

「このパイプライン設計だと、来期の売上予測精度が上がります」「このナーチャリングの仕組みが動き始めると、3ヶ月後に商談数がどう変わるかシミュレーションできます」——こうした経営的インパクトを定量的に伝えられる力は、HubSpotの機能知識だけでは身につきません。

StartLinkが「HubSpotゴールドパートナー×AI活用アドバイザリー」というポジションを取っているのは、「ツールの設定屋」ではなく「事業成長の共創パートナー」として関わるためです。導入支援を「コスト」ではなく「ROIのある投資」としてフレーミングし、経営者が意思決定しやすい形で提案できるコンサルタントの価値は、AIの普及によって下がることはありません。

AIファーストでHubSpotを設計する方法論

「AIを後付けで使う」から「最初からAIを前提に設計する」へ

多くのHubSpotコンサルタントが現在取っているアプローチは「従来の方法でHubSpotを設計し、できた仕組みにBreezeを乗せる」という後付け型です。しかしAI時代のコンサルタントに求められるのは、設計段階からAIの動作を前提に組み込む「AIファースト設計」です。

具体例: ナーチャリングのAIファースト設計

従来の設計では、「フォーム送信→担当者に通知→担当者が手動でステージを判断→ワークフローでステップメール配信」という流れを組みます。AIファースト設計では、「フォーム送信→BreezeがAIで問い合わせ内容を分類（営業/サポート/求人等）→分類結果に応じてライフサイクルステージを自動設定→対応するナーチャリングシーケンスが自動起動」という流れになります。

この設計では、人間の担当者が判断に介入するのは「AIの分類が誤っていたケース」と「高確度・大型案件の対応」に限定されます。コンサルタントの設計責任は、「AIが正しく判断できるプロンプト・条件設定」と「AIが誤った場合のフォールバック設計」にシフトします。

具体例: レポートのAIファースト設計

従来のダッシュボードは「データを見える化するだけ」でした。AIファースト設計では、「ダッシュボードのKPIが基準値を外れた場合、Breezeが原因仮説を自動生成し、Slackに送付→担当者は仮説を確認し、対策判断を下す」という形を目指します。経営者が毎週レポートを見て自分で考えるのではなく、AIが「見るべきポイント」を先に教えてくれる設計です。

AIファースト設計の3ステップ

実際にAIファーストでHubSpotを設計する際の手順を整理します。

ステップ1: 人間が必ず判断すべき意思決定を特定する

まず、クライアントの業務の中で「絶対に人間が判断すべきポイント」を列挙します。大型案件の対応・クレーム処理・価格交渉・経営判断——これらは人間が担うべき意思決定です。それ以外のルーティン判断・分類・通知・レポート生成は、AIに委ねる候補になります。

ステップ2: AIが担うタスクの範囲と精度基準を定義する

「AIに任せる」と決めたタスクに対して、「どの精度で動けばOKか」を事前に定義します。たとえば、問い合わせの分類精度が90%以上なら人間の介入を最小化する、80%以下なら全件人間確認を挟む——このような基準を持っておくことで、AIの誤動作が起きたときの対応設計が明確になります。

ステップ3: AIの判断ログを設計に組み込む

BreezeやカスタムLLMがどのような判断をしたかを、HubSpotのプロパティに記録する設計にします。「AIが分類した結果」「AIが判断した根拠（スコア・キーワード）」をプロパティとして保存しておくと、後からAIの精度を検証・改善できます。この「AIの判断を可視化する設計」が、AIファースト設計の品質を継続的に上げる鍵になります。

学習方法とロードマップ

4軸での現在地確認

AI時代のHubSpotコンサルタントに求められるスキルを、4つの軸で整理します。現在地を確認し、次に投資すべき領域を見極める材料にしてください。

具体的な学習ステップ

Breeze活用の学習（0〜3ヶ月）

HubSpotのデモアカウントでBreeze Copilot・Intelligence・Agentsを自分で試すことから始めます。実際に手を動かして「どの指示でどんな出力が来るか」を確認し、限界を把握することが最初のステップです。HubSpot Academyに「Breeze AI」関連のコースが追加されていれば積極的に受講してください。

HubSpotのコンサルタントとしてのキャリア全体像については「HubSpotコンサルタントになるには｜ロードマップ」も合わせてご参照ください。

AI業務設計の学習（1〜6ヶ月）

Claude CodeやGPTを使って「HubSpotのプロパティ設計書を生成する」「移行データのクレンジングスクリプトを書く」「ダッシュボードの要件定義書を自動生成する」といった実験を繰り返します。最初は自社のHubSpot環境や仮想クライアントのシナリオで試し、精度と限界を把握します。

HubSpot Academyで認定資格を取得しながら実案件経験を積む方法については「HubSpot認定資格と受注の本当の関係」も参考にしてください。

対人理解・経営視点の学習（継続）

これは実案件を通じて磨かれるスキルです。毎回のヒアリングで「なぜその要件が必要か」を掘り下げる習慣、毎回の提案で「このHubSpot設計が事業上どんな価値を生むか」を言語化する習慣を積み上げることが学習の実体です。

HubSpotコンサルタントとして提案力を高めるための実践については「HubSpotコンサルの提案要件」も参考にしてください。

HubSpot×AI時代のコンサルスキルに関するよくある質問

Q. Breezeが使えれば競合と差別化できますか？

Breezeを「使えること」自体は差別化にはなりません。Breezeはどのコンサルタントも同じ条件でアクセスできる機能です。差別化になるのは、「Breezeの出力をどう解釈し、どのビジネス文脈に適用するか」という判断力と、「Breezeが誤った場合のリスク管理設計」ができることです。ツールを知っていることより、ツールの限界を知っていることの方が、コンサルタントとしての価値になります。

Q. プログラミングを学ばないとAI時代のコンサルを続けられませんか？

プログラミングをゼロから習得する必要はありませんが、「Claude CodeやGPTにスクリプトを書かせ、その出力を検証・修正できる」レベルのAI活用スキルは持っておくべきです。「このPythonスクリプトが何をしているか読める」「このスクリプトの出力が意図通りか確認できる」程度の理解があれば、AI業務設計の実務は担えます。完全な自作コードより、AIに書かせたコードを正しく使いこなす力が重要になっています。

Q. HubSpotの機能知識はAI時代に重要性が下がりますか？

機能知識は引き続き重要ですが、「知っているかどうか」の差は縮まります。Breezeや外部AIに「HubSpotでABテストはできますか」と聞けば即座に回答が得られる時代に、機能知識の単純な暗記の価値は下がります。

一方で、「機能の組み合わせでどんな業務設計ができるか」「この機能の制約を踏まえた代替設計は何か」という深い理解は、AIが提案する内容の品質を評価・改善するために必要であり続けます。機能知識は「持っている前提」から「正しく使える前提」にシフトします。

Q. フリーランスのHubSpotコンサルとして案件を取るために、AIスキルは今すぐ必要ですか？

今すぐ必須ではありませんが、1〜2年のスパンで見ると、「AIを活用した業務設計」ができることが案件獲得の条件に加わってくる可能性が高いです。フリーランスとして活動を考えている方向けの案件獲得チャネルについては「HubSpotフリーランスの案件獲得チャネル」も参考にしてください。

特に、プロジェクト管理の観点ではAIを使って報告書やダッシュボードを効率的に作れるコンサルタントは、クライアントへの提供価値を維持しながらより多くの案件を担当できます。フリーランスとして収益性を高める観点でも、AI活用は今から習得しておく価値があります。HubSpotコンサルのプロジェクト管理については「HubSpotプロジェクトマネジメント」も参考にしてください。

まとめ：AIと共存するHubSpotコンサルタントの設計思想

HubSpot×AI時代に生き残るコンサルタントの条件を整理すると、次のようになります。

AIが普及するほど、「AIが出力した設計を正しく評価し、ビジネス文脈に適用し、定着させる」コンサルタントの価値は上がります。「AIに代替されない」コンサルタントになるために必要なのは、AIを拒絶することではなく、AIが苦手とする人間の判断領域を意識的に深掘りすることです。

まずはBreeze Copilotを自分のHubSpot環境で試すことから始め、並行してClaude CodeやGPTを使ったドキュメント生成を実験する。この二本走りで「AIと共に設計できるコンサルタント」への移行を進めてください。

StartLinkは独立・フリーランスとしてのキャリアを全面的に応援しています。LinkProjectへの参加はキャリアの一段階として活用していただくことを想定しており、今後の独立を見据えた方も遠慮なくご相談ください。