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title: HubSpot Breeze活用完全ガイド｜AI機能の選び方と運用設計
description: HubSpot Breezeは、CRMの情報を使った要約や文章作成、データ整理、顧客対応を支援するAI機能群です。Breeze Assistant、Agent Hub、Data Agent、ワークフロー連携の役割と、導入前に確認する業務・データ・権限・クレジットの整理方法を解説します。既存の手作業を見直し、CRMの記録から取引、顧客対応までつなげる運用設計や、AIの出力を人が確認する進め方も紹介します。
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# HubSpot Breeze活用完全ガイド｜AI機能の選び方と運用設計

- 2026年3月11日
- 最終更新: 2026年10月12日

![](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/hubspot_breeze_ai.png)

この記事の結論

HubSpot Breezeは、CRMデータを使った作業を支援するAI機能群です。小さな業務から試し、CRMの運用に合わせて段階的に広げることが活用のポイントです。

ブログ目次

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**HubSpot Breezeは、CRMデータを使った作業を支援するAI機能群です。小さな業務から試し、CRMの運用に合わせて段階的に広げることが活用のポイントです。**

「会社情報を調べてCRMに転記する作業が続いている」  
 「問い合わせ内容を読んで、担当者が毎回分類している」  
 「AI機能が増えているけれど、自社のどの業務から試すか決められない」

HubSpot Breezeとは、HubSpotのCRMや関連業務で、情報の検索、要約、文章作成、データ整理、業務の自動化を支援するAI機能群です。活用する際は、機能から選び始めるのではなく、繰り返している作業の入力情報、完了条件、次の担当者を確認します。そのうえで、AIに任せる作業と人が判断する作業を分け、結果をCRMのどこに残すか決めます。

この記事では、CRMを管理する方や営業・顧客対応の業務を見直す方に向けて、Breezeの機能の選び方から試行結果の見直しまでを説明します。HubSpotの全体像は[HubSpot完全ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot)をご覧ください。

## この記事でわかること

Breezeの機能を日々のCRM運用にどう組み込むか、業務を選ぶ順序に沿って整理します。読み進めながら、自社で試す業務の入力、AIの出力、人の確認、次に進む条件を確認できます。

- **Breezeの役割** — Assistant、Agent Hub、Data Agent、ワークフローが支援する作業を整理します。
- **業務ごとの使い分け** — 問い合わせ対応、営業支援、コンテンツ作成、データ整理のどこから試すかを考えます。
- **CRMとのつなぎ方** — コンタクト情報から取引、顧客対応、請求に至る業務で、AIの結果をどこに記録するか確認します。
- **導入前の確認事項** — データ、権限、クレジット、出力の確認担当を決めます。
- **段階的な始め方** — 現状と試行後を同じ方法で比べ、設定を見直すか利用範囲を広げるか判断します。

## Breezeの機能を業務の流れに沿って整理する

Breezeは単一の機能名ではなく、HubSpot上で異なる作業を支援する機能群です。まず、業務の入口からCRMへの記録、担当者の対応、結果の確認までを書き出します。情報を探す作業ならAssistant、決まった対象への分析や分類ならData Agentというように、手作業が発生している位置から候補を選びます。

機能名や提供条件は利用するアカウントや契約で確認が必要です。試す前に、そのアカウントの画面で機能の表示と実行権限を確かめ、公式資料で利用条件を照らし合わせます。使えることが確認できた機能だけを試行計画に入れます。

### Breeze AssistantでCRM情報を探し、要約する

Breeze Assistantは、自然な言葉で質問や依頼を入力し、HubSpot上の情報を使った作業を支援するアシスタントです。取引の状況を要約したり、メールの下書きを作成したりする場面で使えます。

例えば商談前の確認では、「取引の現状」「直近のやり取り」「未確認事項」を分けて依頼します。担当者は出力を読んだ後、参照元のレコードや活動履歴に戻り、日付、相手の発言、次の約束が一致しているか確認します。情報が見つからなければ、推測で補わず確認事項として残します。確認できた内容だけを商談準備に使うと、要約から次の行動へつなげやすくなります。

以下の画面は、Breeze Assistantの入力ソースを選ぶ画面です。

![Breeze Assistantの入力ソース選択画面](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/breeze_source_select.png)

以下の画面は、HubSpot内のCopilotに会社情報の要約を依頼した表示例です。画面に示された回答の正確性は、元のレコードで確認する必要があります。

Breeze Assistantは、CRM情報の要約やメール生成に加え、レポート作成にも利用できます。

![HubSpot内のCopilotが会社レコードの基本情報を要約したデモ画面](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/slide38_img1.png)

### Agent Hubで利用中のエージェントを確認する

Agent Hubでエージェントを選ぶ際は、対象業務を明確にし、参照する情報、実行する操作、担当者への引き継ぎ条件を確認します。

使いたい業務に合うエージェントを見つけたら、次の項目を順に確認します。

- **対象レコード**
- **参照する情報**
- **実行する操作**
- **担当者への引き継ぎ条件**

例えば問い合わせ対応なら、回答の根拠となる情報を管理できるか、答えられない場合に誰へ渡すかが選択の分かれ目です。これらを決められない業務では、先に参照情報や引き継ぎ手順を整えます。

利用可能な契約、クレジット、必要な権限は機能ごとにHubSpot公式の案内で確認してください（出典：[Understand Agent Hub](https://knowledge.hubspot.com/ai/understand-agent-hub)）。

| 支援する作業 | 参照・出力するもの | 人が確認すること |
| --- | --- | --- |
| Breeze Assistant | CRMの情報を使った要約や下書き | 元レコードと内容の一致 |
| Agent Hubのエージェント | 対象業務に沿った処理 | 対象・実行条件・引き継ぎ |
| Data Agent | レコードの分析・分類や項目入力 | 情報源と更新結果 |
| バイヤーインテント | 高意向企業の特定 | AIクレジットを消費 |

### Data Agentをレコード整理や分類に使う

Data Agentを試す前に、参照するレコードの情報と更新対象の項目を整理します。更新する項目は、次の業務で誰が何を判断するために使うか確認して選びます。必要であれば、参照する情報、更新対象のレコードとプロパティ、結果の確認者を決めます。

会社情報を整える際は、元の記録とAIの出力を項目ごとに並べ、値の根拠、更新時点、担当者の認識との一致を確認します。根拠が確認できない値や認識と食い違う値は、営業判断や配信条件に使う前に確認対象として残します。誤りが特定の入力に偏る場合は入力情報を見直し、同じ項目で判断が揺れる場合は項目の定義を明確にしてから再度試します。根拠を確認できない項目は、AIの出力だけで確定しません。

以下の画面は、HubSpotのデータエージェントで会社向けスマートプロパティを設定した例です。データの精度や現在の利用条件を示すものではありません。

スマートプロパティでは、項目ごとにいつ入力するかを定義できます。

![データエージェントのスマートプロパティ一覧に、会社の売上高、従業員数、関連会社一覧の設定例が表示された画面](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/breeze_smart_property.png)

## AIをCRMのどこに組み込むか

AIの出力は、担当者が次に行う作業と結びつけて設計します。コンタクトや会社の記録を起点に、取引やチケットで対応を管理し、結果を該当レコードから追える状態にします。AIが何を出力しても記録先や確認担当が決まっていなければ、別の画面で探し直す作業が残ります。

業務ごとに「入力となる記録」「AIの出力」「人が確定する内容」「確定後の記録先」を並べてみてください。どれかが決まらない場合は、自動化の範囲を広げる前に業務の流れを整える必要があります。

### コンタクトや会社の情報を整える

フォームや名刺などから登録した情報に不足や表記揺れがあると、営業やマーケティングの後続作業で確認が必要になります。Data Agentやスマートプロパティを使う場合は、まず後続作業で必要な項目を選び、現在の入力方法と情報源を確認します。

例えば会社の業界や従業員規模を整えたい場合、どの会社レコードを対象にするか、既存の値をどう扱うか、誰が更新結果を確認するかを決めます。AIが出した値は、営業活動やセグメント配信に使う前に正確さを確かめます。確認できない値が多いときは対象項目を増やさず、情報源または項目の定義を見直します。

### 取引や問い合わせの対応へつなぐ

コンタクトや会社の情報が整ったら、取引やチケットで必要な対応を管理します。問い合わせの分類では、フォーム回答など判定に使う情報、分類の選択肢、分類後の担当者、例外時の通知先を先に決めます。分類結果を見ても担当者が次の行動を選べない場合は、選択肢や引き継ぎ条件を見直します。

取引では、AIに状況の要約や次の確認事項を整理させ、担当者がパイプラインのステージや受注見込みを判断します。ステージの定義、受注確度、必須入力項目は営業プロセスに合わせて設計します。AIにステージ変更を任せる場合も、更新条件と確認者を先に決め、変更前後の内容を担当者が追えるようにします。

以下の画面は、HubSpotの取引ボードで右側のアシスタントが営業パイプラインを要約したデモ表示です。

![HubSpotの取引ボードと、営業パイプラインを要約したアシスタント画面](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/hubspot_deal_board_breeze.png)

### 顧客対応や請求の記録まで一貫させる

問い合わせへの回答、取引の受注、顧客対応、請求に関する記録が分散すると、次の担当者が経緯を追いにくくなります。CRM上でコンタクト、会社、取引、チケットの関係を確認し、AIの要約や分類結果をどのレコードから参照できるようにするか決めます。

請求に関わる判断はAIの出力だけで確定せず、担当部門が確認する情報と承認の手順を定めます。CRMには、次の担当者が対応状況を理解するために必要な内容を記録します。記録の範囲に迷う場合は、誰がどの判断を引き継ぐかから逆算します。

## エージェントを業務別に選ぶ

エージェントは、決まった業務の一部を支援する仕組みです。選ぶ際は、繰り返しがあるか、参照情報を示せるか、完了と例外を区別できるかを確認します。これらが定義できる業務なら、AIの担当範囲と人へ引き継ぐ条件を設定しやすくなります。

### 顧客対応エージェントで問い合わせを支援する

問い合わせ対応で参照する案内は、担当者が回答の根拠を確認でき、内容が変わったときに更新できるものから選びます。案内ごとに更新担当を決めます。次に、回答できない場合、必要な情報が不足している場合、顧客が担当者を希望した場合の引き継ぎ先を設定します。

試行時は回答文だけでなく、次の項目を確認します。

- **参照した情報**
- **引き継ぎの有無**
- **担当者が修正した内容**

根拠と回答が一致しないなら参照情報や回答方針を見直し、引き継ぎが遅れるなら条件と通知先を見直します。

ライブチャネルで使う場合は、対象チャネルとクレジットの利用条件も確認します。HubSpotは顧客対応エージェントの設定手順と、クレジットが解決として扱われる会話に応じて消費される条件を案内しています（出典：[Understand the customer agent](https://knowledge.hubspot.com/customer-agent/understand-the-customer-agent)）。

以下の画面は、顧客対応エージェントのガイドライン設定画面です。

![Breezeエージェントのガイドライン設定画面。回答方針や禁止事項をテキストで指定する。](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/guidelines_fullpage.png)

顧客対応エージェントのガイドライン設定画面。回答の方針や触れてはいけない話題をここで定義します。

### コンテンツや営業活動の下書きを支援する

コンテンツエージェントは、ブログ記事やランディングページ、メールなどの制作を支援します。案件創出エージェントは、リードや企業の調査、パーソナライズした連絡文の作成など、営業活動の準備を支援します。

下書きに使う場合は、対象読者、伝える目的、根拠にする情報、確認担当を渡します。担当者は固有名詞、事実関係、相手に約束する内容を確認してから公開や送信を判断します。根拠を確認できない箇所は削除または確認事項に戻します。規制や契約条件に関わる案内、大型案件への個別提案など、判断の影響が大きい内容は人が内容を組み立てて確認します。

### ソーシャル投稿や定型作業を補助する

ソーシャル関連機能は、投稿案の作成やスケジュール管理を支援します。投稿先ごとの表現や公開タイミングを確認する担当者を決め、既存の承認手順に沿って運用します。

定型作業を広げるか判断するときは、作成した案が使えるかだけでなく、確認や修正の作業がどこに移ったかを見ます。修正理由が繰り返されるなら指示や参照情報を見直し、判断の影響が大きい作業は人の承認を残します。

## Data Agentとワークフローを連携する

ワークフローは、条件に応じて通知やレコード更新などの処理をつなぐ自動化機能です。AIの分類や要約を加える場合は、入力、出力、分岐、後続の処理を別々に確かめます。AIの判定が正しくても、分岐先や更新先が違えば業務上の結果は誤るためです。

### 対象と判定内容を決める

最初に、ワークフローへ登録する対象レコードと、AIに判断させる内容を明確にします。問い合わせの分類であれば、判定に使うフォーム回答、出力する選択肢、結果を保存するプロパティ、判定できない場合の扱いを決めます。

HubSpotのData Agent: Custom promptでは、プロンプトに含めた情報を使って分析し、回答を分岐やレコード更新に利用できます（出典：[Use Breeze to manage data in workflows](https://knowledge.hubspot.com/workflows/use-ai-to-manage-data-in-workflows)）。設定時は、出力が想定した選択肢に収まるか確認します。分類できない内容を無理に既存の選択肢へ当てはめず、人が確認する経路を用意します。

### テスト結果を見て分岐を組み立てる

まず対象レコードでAIの出力を確認し、元の問い合わせ内容と照らし合わせます。続いて、想定した分類ごとに分岐先と更新内容を確認します。情報が不足する問い合わせも試し、人への通知が必要なケースで処理が止まらないか確かめます。

誤分類の原因が入力不足なら渡す情報を見直し、分類の境界が曖昧なら選択肢の定義を見直します。出力が安定しても、担当者が結果を確認できないなら記録先や通知を調整します。各経路で元データ、判定結果、後続の処理を追える状態になってから、対象を広げます。

以下の画面は、ワークフローで問い合わせ内容を判定し、結果に応じて分岐する例です。

![ワークフローエディタ上で、データエージェントのカスタムプロンプトが問い合わせ内容を「問い合わせ」か「営業」かに判定し、分岐している画面。](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/breeze_wf_inquiry_classify.png)

ワークフローの中でAIに判定させ、その結果で分岐させた例。判定結果に応じてライフサイクルステージを書き換えています。

### Agent Builderは範囲を区切って試す

Agent Builderを使う場合も、最初に自動化したい業務、参照できる情報、実行後に行う処理を分けて考えます。文章で要件を伝えて設定を組み立てる場合でも、生成された設定が意図した対象と条件になっているか確認します。

例えば問い合わせの分類結果を担当者へ通知するところまでを対象にします。通知を受けた担当者が元の内容、判定理由、次の対応を確認できるなら、後続処理を検討します。確認できない場合は、通知内容や記録先を整えてから進みます。

以下の画面は、Agent Builderで自動化の設定内容を対話しながら作成する画面です。

![Agent Builderの画面。「何を自動化しますか？」の入力欄と、ワークフロー／エージェントの作成カードが並び、右側でAIが設定内容を対話で詰めている。](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/breeze_wf_ai_create.png)

自動化したい内容を文章で伝えると、AIが必要な設定を質問しながら組み立てます。

## 導入前に決める運用ルール

AI機能を追加する前に、対象業務、データ、担当者、費用の見方を整理します。ここで決めるのは機能の設定だけではありません。出力を使う条件、使わずに人へ戻す条件、判断の経緯を残す場所まで含めます。

### AIに渡す情報とCRMの項目を絞る

手作業の表や複数の台帳に情報が分かれている場合は、業務で参照する情報とCRMに記録する情報を確認します。コンタクト、会社、取引、チケットのうち、どのレコードを業務の基点にするか決めます。

プロパティは次の業務で使うものに絞ります。例えば担当者が回答判断に使わない情報まで入力必須にすると、記録が滞る要因になります。各項目について、次の点を決めてからAIに渡します。

- **誰が入力するか**
- **何を根拠に更新するか**
- **空欄なら次の作業をどう進めるか**

### 人の確認とエスカレーションを設計する

AIに任せる範囲は、出力を確認しやすく、間違いがあった場合の影響を管理できる業務から始めます。顧客に送る文章、取引のステージ、請求に関わる記録などは、誰が確認して確定するかを運用ルールに含めます。

人へ引き継ぐ条件は、担当者が判断できる形にします。条件の例は次のとおりです。

- **回答の根拠が見つからない場合**
- **必要な情報が不足している場合**
- **顧客が担当者を希望する場合**

引き継ぎ先には元の依頼とAIの出力を確認できるようにし、担当者が同じ調査をやり直さずに済むか試します。判断条件をガイドライン、必須項目、分岐条件として残せば、運用を見直す際にも原因を追いやすくなります。

### クレジットと利用状況を業務単位で見る

Breezeの機能にはAIクレジットが必要なものがあります。試す機能について、利用条件と消費の対象となる処理をアカウントの表示と公式資料で確認します。そのうえで、対象業務の処理量と、出力の確認や修正にかかる作業を合わせて見ます。

試行前後は同じ業務と完了条件で比べ、開始・完了時刻、処理内容、担当者による確認、修正、引き継ぎを記録します。削減できた手作業と増えた確認・修正を照らし合わせ、負担が増えた工程は対象業務や指示を見直します。担当者が処理結果を追えない業務や、確認を省くと対応の質を保てない業務には利用範囲を広げません。対応の質を保ち、担当者が結果を確認できる場合に、記録した作業の変化を踏まえて利用範囲を判断します。

### 予測分析は判断材料として扱う

予測リードスコアリングや売上予測などのAI予測分析は、過去データをもとに見込みや傾向を把握するための判断材料です。まずCRMの入力内容、営業プロセスの記録、ステージ定義を確認します。記録の基準が担当者ごとに異なるなら、予測値の評価より先に入力ルールを整えます。

その後、予測値と担当者の評価、実際の結果を同じ対象で比べます。違いが出た場合は、見落とした情報があるのか、記録方法に差があるのかを確認します。スコアだけで営業優先度を確定せず、現場の判断と合わせて使う範囲を決めます。

## 機能を段階的に広げる導入手順

最初の対象業務を決めたら、現状の作業手順と判断の記録を残し、試行から見直しまでを一続きの作業として設計します。試行中に迷った場面や確認し直した箇所も記録し、見直しの材料にします。次の表は、各段階で残す情報と、先へ進むために確認する状態を整理したものです。ただし、現状の記録が不足している場合は、試行結果だけで変化を判断せず、比較に必要な記録をそろえます。

| 段階 | 確認・記録すること | 次に進む条件 |
| --- | --- | --- |
| 対象を選ぶ | 作業の始点と完了、入力情報、現在の担当者 | 完了を確認できる業務が決まっている |
| 現状を残す | 手作業、修正、引き継ぎ、CRMの更新先 | 試行後も同じ観点で比較できる |
| 小さく試す | AIの出力、元データとの差、例外時の処理 | 担当者が結果と根拠を確認できる |
| 見直す | 誤りの原因、確認作業、クレジットの利用状況 | 修正すべき設定と運用上の判断が整理できる |
| 対象を広げる | 追加する対象、確認担当、運用ルール | 新しい対象でも確認と引き継ぎができる |

### 対象業務と現状を記録する

営業、マーケティング、顧客対応の中から、繰り返し作業があり、処理の始点と完了を定義しやすい業務を選びます。候補が複数ある場合は、入力情報の所在が明確で、担当者が結果を確認できる業務を優先します。

選んだ業務について、手作業の流れ、利用するデータ、担当者、完了後に更新するCRM項目を記録します。さらに、修正が生じる場面や、引き継ぎ時に確認し直す内容を残します。これが試行後の比較対象になります。

### 小さな範囲で試し、出力を確認する

対象を絞ったワークフローや、担当者が確認する返信案などから試します。AIが参照する情報、期待する出力、判定できない場合の処理を定め、対象レコードで結果を確認します。

問い合わせ分類なら、元の問い合わせと分類結果を照らし合わせ、担当者への通知とCRMの更新先まで追います。想定と違った場合は、入力情報、分類の定義、分岐のどこに原因があるか分けて見直します。元データから後続の処理まで確認でき、例外を人へ渡せる状態になったら、次の段階へ進みます。

### 運用の責任者と見直し時期を決める

AI機能の設定担当者だけでなく、出力の確認と例外対応を担う担当者を定めます。問い合わせ分類なら、分類ルールを見直す人、未分類を確認する人、対応結果をCRMに残す人を決めます。

見直しは、想定外の出力や引き継ぎの問題が見つかったとき、参照情報や業務ルールを変えたとき、対象業務を広げる前に行います。修正内容と理由をガイドライン、プロパティ、ワークフローの設定に反映し、担当者が変わっても同じ手順で確認できるようにします。

## よくある質問

回答の要点は次のとおりです。

- **Breezeを使える業務** ── 検索や要約、文章作成、データ整理、顧客対応、ワークフロー上の分類などに利用でき、使える機能や契約条件は機能ごとに異なります。
- **AssistantとAgent Hubの違い** ── 担当者が内容を確かめながら進めるならAssistant、対象や実行条件を定義して繰り返す業務ならAgent Hubで使える仕組みを確認します。
- **AIの出力の顧客への送信** ── 内容と根拠を担当者が確認する運用から始めます。
- **AIクレジットの管理** ── 消費条件を確認し、対象業務ごとの利用状況を記録します。
- **AI予測分析の確認事項** ── CRMデータや営業プロセスの記録、ステージの定義が揃っているかを先に確認します。

### BreezeはHubSpotのどの業務で使えますか？

CRM情報の検索や要約、文章作成、データ整理、顧客対応、ワークフロー上の分類などに利用できます。まず自社の業務で繰り返している作業を選び、入力情報と完了条件を確認してください。実際に使える機能や契約条件は機能ごとに異なるため、HubSpotアカウントの表示と公式資料を照らし合わせます。

### Breeze AssistantとAgent Hubの違いは何ですか？

Breeze Assistantは、質問や依頼に応じて情報の検索や要約などを支援するアシスタントです。Agent Hubでは、各エージェントやエージェントを使うワークフローを確認、管理します。担当者がその都度内容を確かめながら進めるならAssistant、対象や実行条件を定義して繰り返す業務ならAgent Hubで使える仕組みを確認します。

### AIの出力を顧客にそのまま送れますか？

顧客への回答や営業メールは、内容と根拠を担当者が確認する運用から始めます。直接応答させる場合は、参照コンテンツ、対象チャネル、回答できない場合の引き継ぎ条件を設定します。試行時に回答と根拠を照らし合わせ、担当者が対応結果を追える状態か確認してから利用範囲を判断します。

### AIクレジットはどのように管理しますか？

利用する機能の消費条件をアカウントの表示とHubSpot公式の案内で確認し、対象業務ごとの利用状況を記録します。処理量だけでなく、出力の確認や修正にかかる作業も現状と比較します。確認作業が増える場合は、実行条件や対象を見直します。

### AI予測分析を営業判断に使うとき、何を確認しますか？

まず、予測に使うCRMデータや営業プロセスの記録、ステージの定義が揃っているか確認します。そのうえで、予測値と担当者の評価、実際の結果を同じ対象で比べます。違いの理由を確認できる状態にしてから、営業優先度を決める材料として使う範囲を定めます。

## まとめ

HubSpot Breezeは、情報の検索や要約からデータ整理、顧客対応、ワークフローまで、CRM上の業務を支援する機能群です。活用を進めるには、手作業で繰り返している業務を見つけ、入力情報、AIの出力、人が確定する内容、CRMの記録先を順に決めます。

企業様によって最適な形は異なります。まずは担当者が結果を確認できる業務を選び、次の順序で進めてください。

1. 現状の手作業、修正、引き継ぎ、完了後のCRM更新を記録します。
2. AIに渡す情報、期待する出力、確認担当、例外時の引き継ぎ先を決めます。
3. 対象を絞って試し、元データから後続の処理まで確認します。
4. 現状と同じ観点で比較し、設定を見直すか対象を広げるか判断します。

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 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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      "text" : "顧客への回答や営業メールは、内容と根拠を担当者が確認する運用から始めます。直接応答させる場合は、参照コンテンツ、対象チャネル、回答できない場合の引き継ぎ条件を設定します。試行時に回答と根拠を照らし合わせ、担当者が対応結果を追える状態か確認してから利用範囲を判断します。"
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      "text" : "まず、予測に使うCRMデータや営業プロセスの記録、ステージの定義が揃っているか確認します。そのうえで、予測値と担当者の評価、実際の結果を同じ対象で比べます。違いの理由を確認できる状態にしてから、営業優先度を決める材料として使う範囲を定めます。"
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  "description" : "HubSpotとマネーフォワード クラウドを連携。取引情報から見積書・請求書を自動作成し、取引先・品目の同期や継続請求に対応するHubSpot連携アプリ。",
  "featureList" : [ "取引（Deal）から見積書・請求書を自動作成", "会社情報とマネーフォワード取引先の同期", "商品項目・品目マスタの連携", "月次・固定回数の継続請求に対応（Professionalプラン以上）", "合算請求（Enterpriseプラン限定）", "前受請求（一括請求・月次計上）（Enterpriseプラン限定）", "原価登録（MF会計への仕訳登録）で案件別の原価・粗利を可視化（Enterpriseプラン限定）", "取引レコードにCRMカードで連携ステータスを表示" ],
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