HubSpot AIエージェント（Breeze Agents）活用ガイド｜業務自動化の新しい設計

Breeze Agentsの全体像と各エージェントの役割。案件創出エージェントの使い方と実務での活用法。

「リードへの初回アプローチに時間がかかりすぎている」「問い合わせ対応が属人的で、担当者が不在だと止まってしまう」——こうした業務のボトルネックを、AIエージェントで解消できる時代が来ています。

HubSpotのAIエージェント（Breeze Agents）は、CRMデータを基盤として営業・マーケティング・カスタマーサポートの業務を自律的に支援するAI機能群です。単なるチャットボットではなく、Webリサーチからタスク分解、提案、アクション実行までを一気通貫で行えるのが特徴です。

本記事では、Breeze Agentsの各機能の概要から実務での活用設計、そして導入時に知っておくべき注意点までを解説します。 この分野の体系的な情報はHubSpotアップデートガイドでまとめています。

本記事は「HubSpot Data Hub完全ガイド｜データ統合・品質管理・自動化の設計」シリーズの一部です。

本記事はStartLinkの「HubSpot完全ガイド」関連記事です。

この記事でわかること

• Breeze Agentsの全体像と各エージェントの役割 — HubSpotにおけるAIエージェントとは、特定の業務目的に対して自律的にタスクを実行するAI機能です。
• 案件創出エージェントの使い方と実務での活用法 — 案件創出エージェントは、ターゲットとなるリードの企業情報をWebリサーチし、その内容をもとにパーソナライズされたアプローチメールを自動生成します。
• カスタマーサポートエージェントの設計ポイント — 自社の状況に合わせた戦略の組み立て方を、フレームワークとともにお伝えします。
• AI×人間の役割分担の考え方 — 初めてワークフローを組むという方は、AIに依頼して初期段階は作ってみて、あとで手動で改善するようにすると結構取っ掛かりはやりやすいかなと思います。
• 日本語環境での注意点と対策 — よくある落とし穴と、それを回避するための具体的な対策を整理しています。

HubSpot・AI・DXの取り組みを検討されている方に、

Breeze Agentsの全体像

AIエージェントとは何か

HubSpotにおけるAIエージェントとは、特定の業務目的に対して自律的にタスクを実行するAI機能です。Breezeブランドのもと、以下の主要エージェントが提供されています。

ここで重要なのは、AIエージェントは「超一流の営業マンが考える内容が出てくる」というよりは、「営業アシスタントの方がWebリサーチをして、ある程度方向性を考えてどうですかっていう提案段階で持ってきてくれるようなイメージ」だということです。

案件創出エージェントの使い方

基本的な仕組み

案件創出エージェントは、ターゲットとなるリードの企業情報をWebリサーチし、その内容をもとにパーソナライズされたアプローチメールを自動生成します。

従来のシーケンス機能がテンプレートベースのメール自動送信だったのに対し、案件創出エージェントは1件1件の企業に合わせた「濃い」メールを作成できます。100件でも企業ごとにカスタマイズされたアプローチが可能になるのは、結構すごいところです。

案件創出エージェント × シーケンス × 手書きの使い分け

ここが1個ポイントになるのですが、すべてのアプローチをAIエージェントに任せればいいというわけではありません。

確度が高そうだとか案件規模が大きくなりそうだ、数百万数千万の案件になりそうだという場合は、しっかりリサーチとか内容を見つつも文章は自分で書いたりしないといけません。ここはAIに任せるべきではないかなと思います。

設定時の実務ポイント

案件創出エージェントを設定する際は、以下の点に注意してください。

送信前レビューは必須

基本的には送信前に確認が良いかなと思います。自動的に送信にしてしまうとリスクがあるので、特に導入初期はレビューフローを必ず入れてください。

日本語のビジネスマナー対応

英語ベースのプロダクトなので、日本語のビジネスマナーをプロンプトで明示する必要があります。「丁寧語で」「ビジネス的なお作法を守るルールで」といった指示を入れてあげると、より自然な日本語メールが生成されます。

カスタマーエージェントの活用

AIチャットボット成功の鍵

カスタマーエージェントの精度は、ナレッジベースの品質に直結します。ナレッジがしっかりしていればHubSpotのチャットボットは正しく回答してくれるので、いかに情報を正しく入力しつつ、AIに理解しやすいようにインプットしてあげるかがポイントです。

AI＋人間のハイブリッド設計

常にすべてAIが対応するのではなく、「この基準から人間に渡します」という切り替えポイントを設定できます。例えば、料金に関する質問や契約内容の変更依頼は人間の担当者にエスカレーションする、という設計が現実的です。

カスタマーサクセスの管理対象が20社程度であればそこまでAI機能は必要ないかなと思いますが、100社・200社を超えてくると追い切れなくなるので、この段階でエージェントの導入を検討いただくのがいいタイミングです。

AI活用の設計原則

AIが得意なこと・人間が判断すべきこと

「叩き台をAIで作り、人間が改善する」

初めてワークフローを組むという方は、AIに依頼して初期段階は作ってみて、あとで手動で改善するようにすると結構取っ掛かりはやりやすいかなと思います。この考え方はエージェント活用全般に当てはまります。

導入時の注意点と現実的な期待値

まだベータ版の機能がある

正直にお伝えすると、一部の機能はまだ実用可能性としてあまり高くない段階のものもあります。特に日本語対応については、英語ドリブンの企業様であればかなり使える可能性が高いのですが、まだ日本語対応が十分ではない部分もあり、今後の進化に期待というところです。

トライアルから始める

まずトライアルで試していただいて、本格的に使おうとなったら営業の方が広げていただく、という段階的な進め方がいいのかなと思います。

プラン要件

案件創出エージェントはSales Hub Professional以上、カスタマーエージェントはService Hub Professional以上が必要です。AIクレジットの消費も発生するため、コストと効果のバランスを見ながら導入範囲を決めていただくことをおすすめします。

まとめ

HubSpotのAIエージェント（Breeze Agents）は営業・サポート・マーケティングの業務効率を構造的に変える可能性を持っていますが、導入で失敗する組織に共通するのは「AIに全部任せる」設計に寄りすぎる点です。成果を出すには、人間が最終判断すべきポイント（顧客への提案内容、重要案件のエスカレーション、価格条件など）を先に切り分け、そこに至るまでの情報収集・下書き・一次対応をAIに寄せるハイブリッド運用を設計することが要です。最初の検証は案件創出エージェントから始めるのが現実的で、既存CRMデータの品質がそのままアウトプット品質に直結するため、走らせながらデータクレンジングも並行して進めてください。運用を続けるほどAIの精度と営業組織の生産性が同時に底上げされていきます。

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あわせて、HubSpot Spring Spotlight総まとめ、Breeze Assistant & Studio活用ガイド、HubSpot AIクレジットの仕組みと賢い使い方なども参考にしていただければと思います。

よくある質問（FAQ）

Q. AIエージェントとワークフローのAI機能は何が違いますか？

ワークフロー内のAI機能は「トリガーに基づいて特定の処理を自動実行する」もので、例えばフォーム送信をきっかけにAIが問い合わせを分類する、といった使い方です。一方、AIエージェントはより自律的に、Webリサーチからアクション実行までを一気通貫で行います。ワークフローは「受動的な自動化」、エージェントは「能動的なAIアシスタント」と考えるとわかりやすいです。

Q. 案件創出エージェントで生成されたメールの品質はどの程度ですか？

企業情報をWebリサーチした上でパーソナライズされたメールが生成されるため、テンプレートメールよりも「ちゃんと調べている感」が出ます。ただし、日本語のビジネスマナーについてはプロンプトで補完する必要があります。送信前に必ず人間がレビューする運用を推奨します。

Q. AIクレジットはどのくらい消費しますか？

エージェントの種類や利用頻度によって異なります。HubSpotのAIクレジットは月次で付与され、リセットされます。まずは少量で試していただき、消費ペースを確認した上で本格運用に移行するのがおすすめです。

Q. Salesforceにも同様のAIエージェント機能はありますか？

SalesforceにはEinstein AIという同様のコンセプトの機能があります。HubSpotのBreezeはCRMデータとの統合がネイティブで、設定のハードルが比較的低いのが特徴です。企業様の既存環境に応じて、最適なプラットフォームを選択いただくのがいいかなと思います。