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title: HubSpot AI Breeze 活用ガイド｜Breezeの機能と営業・マーケでの使い方
description: HubSpot AI Breeze 活用では、AIに任せる作業と人が判断する業務を分け、CRMのデータ整備から小さく始めることが重要です。Breeze Assistant、エージェント、Breeze Intelligenceの役割、マーケティング・営業・顧客対応での使い方、運用フロー、設定前に確認する条件を整理します。
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# HubSpot AI Breeze 活用ガイド｜Breezeの機能と営業・マーケでの使い方

- 2026年3月11日
- 最終更新: 2026年10月5日

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この記事の結論

Breezeを業務に取り入れる際は、AIに任せる作業と担当者が判断する場面を分け、参照するCRMデータと確認手順を決めることが大切です。

ブログ目次

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## 記事の内容を、そのまま実務に落とし込みたい方向け

HubSpotゴールドパートナーのStartLinkが、HubSpot導入・AI活用・CRM整備・業務効率化までをまとめて支援しています。記事で気になったテーマを、そのまま相談ベースで整理できます。

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**Breezeを業務に取り入れる際は、AIに任せる作業と担当者が判断する場面を分け、参照するCRMデータと確認手順を決めることが大切です。**

「顧客情報が表計算シートやHubSpotに分かれていて、商談準備のたびに探し直している」

「AIにメールを書かせてみたものの、顧客や案件の背景が反映されず使いにくい」

「自動化を進めたいが、AIにどこまで任せてよいか判断しづらい」——こうした課題は、機能選びだけでなく、CRMデータと日々の業務のつなぎ方から整理できます。

HubSpot AI Breeze 活用では、Breeze Assistantやエージェントなどを使う目的を決め、顧客情報、取引、コンテンツのうち何を参照するかを選びます。AIの出力を担当者が元情報と照合し、採用した内容だけを業務に反映する流れまで設計します。

本記事はStartLinkの「[HubSpot完全ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot)」関連記事です。

## この記事でわかること

Breeze Assistant、エージェント、Breeze Intelligenceを、支援したい作業と参照データに照らして選ぶ方法を説明します。マーケティング、営業、顧客対応それぞれで、AIの出力をどう確かめ、次の担当者へ渡すかも扱います。最後に、試行結果を比べて対象を広げるか見直すかを決める手順を示します。

- **Breezeの機能構成** — Assistant、エージェント、Breeze Intelligenceの役割を、任せたい作業に照らして整理します。
- **業務別の使い方** — マーケティング、営業、顧客対応で、AIの出力から担当者の判断へつなぐ流れを紹介します。
- **自動化の組み立て方** — 参照データ、出力形式、確認者、反映先を順に決める手順を示します。
- **導入前の確認事項** — 利用権限やデータの状態を確認し、試行を進めるか見直すかの判断材料を整理します。

## Breezeの機能を業務の流れに置いて考える

Breezeを選ぶときは、先に支援したい作業を決めます。担当者がその場で調べたり下書きを作ったりするのか、条件を定めて繰り返す作業なのか、顧客情報を補完したいのかで、確認すべき機能が変わります。

例えば「商談準備に使いたい」という目的だけでは機能を選べません。活動履歴を読んで面談の論点を作りたいなら下書きの確認方法を、一定の条件で案件を整理したいなら条件と分類結果の確認方法を、会社情報の不足を埋めたいなら補完前後の照合方法を先に決めます。

### Assistantは調査や下書きの入口

Breeze Assistantを使って要約や文章の下書きを依頼する場合は、対象レコード、確認したい論点、出力の形式を指定します。担当者が元情報へ戻って照合できる範囲から始めると、回答を採用するか判断しやすくなります。

例えば、取引レコードにある過去のやり取りをもとに、次回の面談で確認する論点を下書きします。担当者は各論点について、根拠となる活動履歴があるか、顧客への未確認事項を確定した事実として書いていないかを見ます。記録にない内容は質問として残し、重要な経緯が抜けていれば元レコードを確認してからメモやメールに反映します。参照先が分からず照合できない場合は、出力を採用せず、依頼する情報の範囲を絞り直します。

### エージェントは決めた作業を支援

繰り返す作業にエージェントを検討する場合は、目標、参照情報、実行するアクションを分けて定義します。HubSpotの公式ヘルプでは、Breeze Assistantに自然言語で目的を伝え、目標、ツール、ナレッジソースを含む設定案を担当者が確認・調整する流れが案内されています（出典：[Breeze Assistantでエージェントを作成する](https://knowledge.hubspot.com/ai/create-agents-with-breeze-assistant)）。

「新しいコンタクトの会社情報を整理し、条件に合うレコードを担当者レビューに回す」作業なら、対象条件、参照項目、分類結果、担当者への渡し方を先に決めます。試行時には、条件に合うレコードと合わないレコードを担当者が選び、分類理由を参照項目と照合します。理由を確認できる分類はレビュー対象にし、根拠が不足する分類は保留して条件を見直します。分類の妥当性を確認できるまで、CRMの更新や顧客への連絡を伴うアクションへ進めない運用にします。

### Breeze Intelligenceはデータの補完に関わる

顧客情報の補完を検討するときは、まず現在のコンタクトや会社の情報に何が不足しているかを確認します。Breeze Intelligenceによる補完結果を業務に使う場合も、元データと追加・更新された内容を見比べ、判断に必要な情報かを担当者が確かめます。

補完する項目は、営業の担当分けや商談準備など、使い道が決まっているものから選びます。既存の記録と異なる場合は、どちらを採用するかを補完結果だけで決めず、更新担当と確認先を明らかにします。取引ステージや担当者、ライフサイクルの定義が曖昧な場合は、データを補完する前に共通で使う項目を整理します。補完した情報を誰が確認し、どの判断に使うかまで決まれば、試行する対象を選べます。

## AIをCRMの一連の業務に組み込む

AIの出力は、文章の見栄えだけで採用を決められません。コンタクトへの接点から取引、受注後の顧客対応まで、どのデータを参照し、確認した結果をどこへ記録するかを決めます。途中で担当者が変わる業務ほど、出力だけでなく判断の根拠を引き継げるかが重要です。

### 表計算で分かれている情報をCRMにつなぐ

顧客一覧、担当者メモ、商談状況が別々の表計算シートで管理されている場合は、同じ情報の更新先と参照先を確認します。HubSpotではコンタクト、会社、取引などのレコードを関連付け、活動履歴と合わせて確認できます。

まず、営業が商談準備で使う顧客情報と、マーケティングが配信判断に使う流入・反応情報を挙げます。項目ごとに正しい更新先と更新担当を決め、情報が一致しない場合の確認先も定めます。同じ会社の表記や担当者が資料によって異なるなら、照合を終えるまでAIの入力として扱う範囲を限定します。更新先が決まり、担当者が現在の情報を確認できるようになってから、AIに参照させるレコードを選びます。

### AIの出力を次の担当者へつなぐ

例えばフォームから問い合わせが入ったら、内容を分類し、営業対応が必要かを担当者が確認します。判断には、問い合わせで明示された要件、会社やコンタクトの記録、過去の接点を使います。営業対応の条件を満たすなら、確認した内容を残して取引の作成や次回アクションの記録へ進みます。要件が読み取れない場合は、推測して取引を進めず、追加確認を先に行います。

受注後は取引情報を顧客対応へ引き継ぎ、問い合わせが発生した場合はチケットと関連付けます。請求や会計の処理は各社の運用と連携設定に合わせて扱います。AIによる要約を使う場合も、請求情報の判断には元の取引データと担当者の確認を残します。

### 個人の記憶に頼らない運用にする

ステージごとに必要な情報を絞り、更新者と確認者を決めます。次へ進む条件を共有しておけば、引き継ぐ担当者も同じ情報を見て判断できます。

AIが作った要約の保存先、レビューする人、誤りを見つけたときに確認する元レコードも手順に含めます。引き継ぎ時に確認者が判断を再現できなければ、要約に根拠となる記録や未確認事項を添える方法を見直します。入力が続かない項目は実際の判断に使っているか確かめ、判断に足りない項目があれば追加を検討します。

## Marketing Hubで制作と配信をつなぐ

マーケティングでは、コンテンツの案出しから公開までを一つの作業として扱わず、目的、対象者、制作、配信、反応の確認に分けて考えます。AIが作った文章は、製品情報やブランド表現と照合してから公開を判断します。

### コンテンツの下書きから公開判断へ

コンテンツの企画やメール文面の初稿を依頼する場合は、目的、対象読者、伝えるべき事実、避ける表現を明示します。担当者は元となる製品情報や既存コンテンツと照合し、根拠を確認できない仕様や過度な表現を修正します。

確認時は、事実、読者にとっての説明、次の行動を分けて読みます。事実の出典が確認でき、読者が何を判断できるかが伝わり、CTAの行き先が内容に合っていれば公開判断へ進みます。事実を確認できない部分があれば、その部分を保留して情報の管理者へ確認します。作成物をブログ、ランディングページ、メールのどこで使うかによって、必要な情報や確認者も変わります。公開後は対象者、流入、反応を確認し、次の企画や配信条件を見直します。

### SNS投稿は編集と確認の工程を置く

ブログやキャンペーンの内容からSNS投稿案を作る場合は、掲載先の文量や語調に合わせて編集します。投稿日時と公開範囲は担当者が決め、案に含まれる日付、リンク、サービス名を公開前に照合します。リンク先と投稿内容が一致しない場合や、日付を確認できない場合は公開判断を保留し、元の案内を確かめます。

投稿後は目的に沿った反応を確認します。次のコンテンツや営業への引き継ぎに使うなら、配信対象とキャンペーン情報を揃え、どの接点を判断材料にするか決めます。反応の違いを見ても対象や訴求が同時に変わっているなら、どの変更が影響したかを断定せず、次回の比較条件を揃えます。

### 配信結果を次の接点に生かす

メールやフォームの反応を確認するときは、営業へ渡す条件を先に決めます。マーケティング側で対象者と検討段階を確認し、条件に合う場合に営業担当者が活動履歴を見て次の連絡を判断します。反応だけでは意向が分からない場合は、過去の接点や問い合わせ内容を確認してから引き継ぎます。

AIが提案した件名やCTAを比べる場合は、配信目的、対象者、評価する反応を先に揃えます。比較する文面以外の条件が異なるときは、結果だけで採用を決めず、違いを記録して次の配信で確かめます。対象や評価方法が曖昧なら、まず一つの配信目的に絞ります。

## Sales Hubで商談準備と優先順位付けを支援する

営業では、AIを商談前の情報整理や文面の下書きに使い、優先順位や提案内容は営業プロセスに沿って担当者が判断します。参照した取引レコードと確認結果を結び付け、次の行動の根拠を残します。

### 商談前の情報整理に使う

担当者は、取引レコードにある会社情報、過去の活動、商談の進捗を確認し、面談前に整理したい論点を指定します。AIが作った要点と未回答の質問を元レコードと照合し、確認済みの事実と面談で尋ねる事項を分けます。顧客の意向を示す記録がなければ、推測を提案の前提にせず、面談で確かめる質問にします。面談後は得られた情報をレコードに記録します。

エージェントの利用を検討する場合は、一覧上のカードだけで作業への適合を判断せず、対象業務、参照情報、利用条件をそれぞれ確認します。掲載画像はBreeze Agentsのカード表示例です。利用を検討する際は、アカウントの設定と対象機能の案内を確認してください。

![Breeze Agentsのカードが並ぶ画面](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/hubspot_breeze_agents.png)

### 商談ステージと必要情報を揃える

商談の進捗をレポートやフォーキャストに使うなら、ステージ名だけでなく、その段階に進んだと判断する条件を共有します。例えば提案段階では、提案内容や次回予定、見込金額など、次の判断に必要な情報を絞って記録します。

| 設計する項目 | 運用で決めること |
| --- | --- |
| 取引ステージ | 顧客との営業プロセスに沿った段階 |
| 受注確度 | ステージごとの見込みを判断する考え方 |
| ステージ定義 | どの状態になれば次へ進めるか |
| 必須プロパティ | 更新時に残すべき情報 |

マネージャーと営業担当者が、実際のレビューや引き継ぎで使う項目から設定します。レビューでは、現在のステージを裏付ける顧客とのやり取りと、次の行動が記録されているかを確かめます。必要な情報が揃えば次のステージへ進め、不足していれば顧客への確認やレコードの更新を先に行います。入力が続かない項目は、判断に使っているかを見直します。

### 大型案件や重要な連絡は人が判断する

AIによる企業調査やメールの下書きを使う場合も、取引の優先順位、提案内容、送信先、送信タイミングは、顧客の状況と関係性を踏まえて担当者が決めます。重要な連絡では、取引レコードにある事実と文面を照合し、不足する前提があれば確認してから送信を判断します。

下書きを担当者の確認対象に置き、採用・修正・保留の理由を残します。例えば、顧客が了承した内容と提案中の内容を文面で混同していれば修正し、送信先や約束事項が確認できなければ保留します。取引ステージ、受注確度、次のアクションも合わせて記録すると、引き継いだ担当者が判断の経緯を確認できます。

## Service Hubで問い合わせを一次対応から引き継ぐ

顧客対応では、回答に使う情報と、人へ引き継ぐ条件を先に決めます。参照先に古い案内が含まれていないか確認し、回答例と引き継ぎの動作を試してから対象範囲を選びます。

### 回答に使う情報を選ぶ

Customer Agentについて、HubSpotの公式ヘルプでは、既存コンテンツを参照した回答、追加質問、担当者への引き継ぎが説明されています（出典：[Customer Agentを設定する](https://knowledge.hubspot.com/customer-agent/set-up-the-customer-agent)）。

まず問い合わせで使うナレッジベースや公開ページを選び、現行の案内と一致しているか確認します。質問ごとに、参照先から答えを確かめられるか、顧客固有の事情を判断する必要があるかを分けます。答えを確かめられる質問は一次対応の対象とし、必要な情報が不足する質問では追加で何を尋ねるか決めます。個別判断が必要な相談や参照先に答えがない質問は、人へ渡す条件として明文化します。

### テストで回答と引き継ぎを確かめる

顧客に公開する前に、よくある質問、情報が不足した質問、対象外の質問を試します。よくある質問では参照先と回答が一致するか、情報不足の質問では必要な追加質問が出るか、対象外の質問では担当者へ渡せるかを、それぞれ確認します。期待する動きにならなければ、どの質問で何が不足したかを残し、参照先、指示、引き継ぎ条件の順に見直します。修正後は、問題が起きた質問をもう一度試します。

Customer Agentの利用条件やクレジットの扱いは、試行前に管理者が対象機能の案内とアカウントの設定で確認します（出典：[Customer Agentを設定する](https://knowledge.hubspot.com/customer-agent/set-up-the-customer-agent)）。条件を確認できた範囲で対象チャネルと公開範囲を決め、確認が残る場合は公開判断を保留します。

### 問い合わせ履歴を顧客情報へ戻す

人に引き継いだ問い合わせはチケットとして管理し、関連するコンタクトや会社、取引と結び付けます。対応結果と次の連絡予定を記録し、担当者が過去の経緯を確認できるようにします。

一次回答で解決しなかった場合は、参照先に答えがなかったのか、質問の意図を捉えられなかったのか、個別判断が必要だったのかを記録します。同じ理由が見つかれば、その理由に応じて参照コンテンツ、問い合わせ分類、引き継ぎ条件を見直します。見直した後は該当する質問で回答を再確認し、根拠を示せない回答や引き継げない質問が残るなら対象範囲を広げません。

## Breezeの導入は確認できる範囲から始める

対象業務を一つ選び、入力情報、AIの出力、人の確認、HubSpotへの反映先を順に決めます。試行で問題が見つかったときに、データ、指示、確認手順のどこを直すか判断できる範囲から始めます。

### 最初に対象業務とデータを決める

最初は、担当者が元情報と出力を照合できる作業を選びます。例えば取引の要約、メールの下書き、問い合わせの分類について、現在の作業で何を読み、どう判断し、どこへ記録しているかを書き出します。そのうえで、AIに任せる部分と人が引き続き判断する部分を分けます。

| 確認項目 | 決める内容 |
| --- | --- |
| 対象業務 | どの作業を支援するか |
| 入力情報 | どのレコードや資料を参照するか |
| 出力形式 | 要約、分類、下書きなど何を返すか |
| 人の確認 | 誰が何を照合するか |
| 反映先 | どのレコードやプロパティに残すか |

参照データに不足があれば、入力項目と更新担当を整えてから試行します。必要な情報が揃っていれば、実際の作業で出力を元情報と見比べます。その際、事実が合っているか、判断に必要な事項が抜けていないか、採用後の記録先が明確かを確認します。

### 権限と利用条件を確かめる

Breeze Assistantを試す際は、行いたい操作を決め、対象機能の案内とアカウントの設定、担当者がアクセスできる情報を照らし合わせます（出典：[Breeze Assistantを使用する](https://knowledge.hubspot.com/ai/use-breeze-assistant)）。

管理者は対象機能の案内とアカウントのAI設定を確認し、対象ユーザーが必要なレコードへアクセスできるかを確かめます。条件が揃えば、決めた対象業務でテスト用の依頼を実行します。利用できない場合は、どの条件が満たされていないかを確認し、その条件を整えるか、現在の権限で照合できる業務を選び直します。

### 結果を見て対象範囲を広げる

試行では、同じ種類の作業について、従来の進め方とAIを使った進め方を比べます。出力の修正箇所だけでなく、元情報を探す作業、担当者の確認、採用後の記録までを含めて振り返ります。確認に使う情報が増えすぎていないか、判断に必要な情報が抜けていないかも確かめます。

出力を元情報と照合でき、修正理由を説明でき、確認した内容を決めた反映先へ記録できるなら、同じ手順を別の対象にも適用するか判断します。誤りや記録漏れが残る場合は範囲を広げず、原因を分けて見直します。元情報が不足していればデータと更新担当を、必要な情報が出力されなければ指示文と出力形式を、採用の判断が揃わなければ確認者と確認手順を見直します。それでも判断に必要な情報が揃わなければ、ステージ定義や担当分担、CRM項目の設計に戻ります。

## よくある質問

### Breeze Assistantはどのような作業に使えますか？

CRMに記録された情報の要約や文面の下書きなどを検討できます。対象レコードと出力形式を指定し、担当者が各記述を元情報と照合できる作業から始めます。記録にない内容が出た場合は採用せず、依頼する範囲を絞ります。必要な情報を参照できない場合は、依頼内容を増やす前にデータの保存先を確認します。

### BreezeのエージェントはAIだけで業務を完了しますか？

エージェントを使う際は、目標、参照情報、アクションを設定し、出力の確認者を決めます。まず、想定した条件で対象を選び、分類理由を担当者が確認できるか試します。CRMの更新や顧客への連絡に進む条件を別に定め、根拠と確認者が揃った内容だけを採用します。判断できない結果は保留し、参照情報や条件を見直します。

### AI導入前に何を整えるとよいですか？

まず顧客情報、取引状況、対応履歴の保存先を確認します。次に、業務で使う項目、更新担当、レコード間の関連付けを整理します。情報が食い違う場合の確認先も決め、元情報と出力を照合できる状態になったら、AIに参照させる範囲を決めます。

### Breezeの利用条件はどこで確認できますか？

対象機能の公式ヘルプと、利用するアカウントのAI設定、契約条件、ユーザー権限を確認します。対象ユーザーが必要な情報にアクセスできることを確かめてから試行します。条件が揃わなければ不足している条件を確認し、現在の環境で照合できる対象業務を選び直します。

## まとめ

HubSpotのAIを業務に生かすには、対象業務、参照する顧客情報、担当者の確認方法、結果の反映先をつなげて考えます。企業様によって最適な形は異なります。まずは、元情報との照合がしやすい要約や下書きから始め、試行結果をもとに次へ進むか判断します。

1. 対象業務を一つ選び、参照するCRMデータと不足している情報を確認します。
2. AIの出力を誰が何と照合し、採用した内容をどこへ記録するか決めます。
3. 従来の作業と試行結果を比べ、照合・判断・記録の手順が揃えば対象を広げます。問題が残れば原因に応じてデータや手順を見直します。

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。

## あわせて読みたい

Breezeの機能をさらに調べたい場合は全体の比較や個別機能の記事を、営業での判断材料を整理したい場合は予測スコアリングの記事を参照できます。自社の対象業務を決める際は、各記事で扱う機能と、現在のCRMデータや確認手順を照らし合わせてください。

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### 今枝 拓海 / Takumi 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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