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title: HubSpot AIエージェント機能の活用ガイド｜業務自動化の設計
description: HubSpot AIエージェント機能は、CRMの情報や自社コンテンツをもとに、リード調査、メールの下書き、問い合わせ対応を支援します。案件創出・カスタマーエージェントの役割、設定の考え方、クレジット管理、日本語運用の注意点を、AIと人の役割分担とあわせて解説します。
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# HubSpot AIエージェント機能の活用ガイド｜業務自動化の設計

- 2026年3月5日
- 最終更新: 2026年10月12日

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この記事の結論

HubSpot AIエージェント機能の全体像と役割。案件創出や問い合わせ対応に生かす設計方法。

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**HubSpot AIエージェント機能の全体像と役割。案件創出や問い合わせ対応に生かす設計方法。**

「リードの企業情報を調べてメールを作るのに時間がかかる」「問い合わせ対応が担当者ごとに違い、不在時に止まってしまう」「顧客情報が表計算シートやCRMに分かれ、AIに渡す情報を探すのも一苦労」——こうした業務の滞りを、AIエージェントでどこまで支援できるのでしょうか。

HubSpot AIエージェント機能とは、CRMデータや登録済みのコンテンツをもとに、リサーチ、文章の下書き、問い合わせへの応答などを支援するBreezeの機能群です。人が判断する業務を残しながら、情報収集と一次対応を仕組みに組み込むと、顧客との接点をコンタクトから取引、顧客サポートへつなげやすくなります。

本記事では、案件創出エージェントとカスタマーエージェントの役割、導入設計、AIと人の分担を解説します。この分野の体系的な情報は[HubSpotアップデートガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/updates)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](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/updates/data-hub-complete-guide)」シリーズの一部です。  
 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

HubSpotのAIエージェント機能を検討する際に、担当者だけでなくCRMや顧客対応の運用設計にも関わる方が、機能の置きどころと使い始め方を整理できます。

- **エージェントの役割** — 案件創出、問い合わせ対応、コンテンツ作成など、用途ごとの違いを整理します。
- **案件創出での使い方** — 調査とメール下書きを既存の営業プロセスへ組み込む考え方を説明します。
- **顧客サポートでの使い方** — ナレッジと人への引き継ぎを含む運用の組み立て方を紹介します。
- **AIと人の役割分担** — AIに任せる作業と、担当者が判断する業務を区別します。
- **導入時の確認事項** — 日本語表現、クレジット、データ品質など、運用開始前に押さえる点をまとめます。

## HubSpot AIエージェント機能を顧客プロセスに位置づける

AIエージェントは単体で成果を生む仕組みではなく、顧客情報やコンテンツを使って各業務を支援する機能です。表計算シートやメールに情報が分散したままでは、担当者が必要な背景を集め直す手間が残ります。まずCRM上のコンタクトや取引、サポート情報を整え、エージェントが担う工程を決めます。

### AIエージェントの役割

![HubSpotのAgent Hub一覧画面（デモ）。用途別のAIエージェントが並びます。](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/hubspot_breeze_agents.png)

HubSpotのAgent Hub一覧画面（デモ）。用途別のAIエージェントが並びます。

HubSpotではBreezeのもとに、目的別のエージェントが用意されています。案件創出エージェントは営業の見込み顧客調査とアプローチ準備を支援し、カスタマーエージェントは登録した情報をもとに問い合わせへ応答します。コンテンツエージェントはコンテンツの生成や最適化を支援し、ナレッジベースエージェントは社内情報の検索や要約に使われます。

| エージェント | 主な役割 | 業務フロー上の位置 |
| --- | --- | --- |
| 案件創出エージェント | リードや企業のリサーチ、パーソナライズしたアプローチの下書き | コンタクト管理から取引化まで |
| カスタマーエージェント | 登録済みコンテンツをもとに問い合わせへ応答 | 顧客化後の問い合わせ対応 |
| コンテンツエージェント | コンテンツの生成・最適化支援 | マーケティング施策 |
| ナレッジベースエージェント | 社内ナレッジの検索・要約 | 社内問い合わせ対応 |

### CRM情報を土台にする

CRMは連絡先を保管するだけのデータベースではありません。コンタクト、会社、取引、チケットの情報を関連づけることで、マーケティングから営業、顧客対応までの経緯を共有し、次に必要な行動を判断する基盤になります。

案件創出エージェントに渡す情報が古かったり、担当者や取引の紐づけが不十分だったりすると、下書きにもその不整合が反映されます。表計算シート、メール、CRMに分かれている情報のうち、顧客対応に必要なものをどこへ集約するかを決めてから使い始めるのがポイントです。

### 個別機能を一気通貫の流れにする

営業では、コンタクトの情報を起点にリサーチし、担当者が内容を確認してアプローチし、反応があれば取引へつなぎます。受注後は顧客サポートへ引き継ぎ、問い合わせや対応履歴をチケットなどで管理します。

エージェントをこの流れの中に置けば、調査や一次応答が次の業務に渡りやすくなります。請求に関わる業務を含める場合も、顧客や取引との関連が分かる形に設計します。どの段階でAIが作業し、誰が判断して次へ進めるかを業務フローに明記してください。

## 案件創出エージェントで調査と下書きを支援する

案件創出エージェントは、対象となるリードの情報を調べ、その内容に応じたアプローチ案を作る営業支援機能です。定型メールを送るシーケンスとは用途が異なり、個社ごとの背景を踏まえた下書きを用意する場面に向いています。営業担当者の判断や顧客との関係づくりまで自動化するものではありません。

### シーケンスと手書きメールとの使い分け

すべての接点を個別に書くと準備の負担が大きくなります。一方で、すべてを共通テンプレートにすると相手企業との関連性が伝わりにくくなることがあります。接点数や案件の重要度に応じて、仕組みを使い分けます。

| 方法 | 向いているケース | 担当者が行うこと |
| --- | --- | --- |
| シーケンス | 固定テンプレートで十分なフォロー | 対象と送信内容を設計し、反応を確認 |
| 案件創出エージェント | 企業ごとの情報を踏まえたアプローチ準備 | 調査内容とメール案を確認して編集 |
| 手書きメール | 高確度または規模の大きい重要案件 | 調査を踏まえ、提案の筋道と表現を自分で組み立てる |

シーケンスの想定規模は「数十〜300名規模」、大型案件の例は「数百万〜数千万の案件」です。これらは目安です。自社の対象数や営業体制に合わせて判断してください。

### 使い始める前に対象と訴求を決める

最初に、どの企業やコンタクトへ接点を作りたいか、どの課題に対して何を提案するかを整理します。案件創出エージェントでは、対象、販売コンテキスト、アウトリーチ内容、ガードレール、自動化の設定が重要です。HubSpotの公式手順では、Salesの「Prospecting Agent」からプレイを作成し、対象や販売コンテキストなどを設定してサンプルをテストできます（出典：[Set up and use the prospecting agent](https://knowledge.hubspot.com/prospecting/use-the-prospecting-agent)）。

設定した内容で意図した相手に合う下書きが出るかを確認し、ずれがあれば対象条件や指示を見直します。複数の市場やペルソナで訴求が異なる場合は、ひとつの指示に詰め込まず、プレイを分けて検証すると差を把握しやすくなります。

### AIの提案を営業プロセスにつなぐ

以下の画面は、案件創出エージェントが作成したメール案を担当者が確認する場面です。

![Breeze案件創出エージェントが下書きしたアプローチメールの承認画面（デモ）。](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/slide36_img1.png)

Breeze案件創出エージェントが下書きしたアプローチメールの承認画面（デモ）。

この工程を営業の標準手順にするには、下書きを誰が確認し、どの基準で修正・送信するかを決めます。たとえば、企業情報と提案内容の関連性、宛先、敬語、誤認を招く表現を確認項目にします。送信前の人間レビューを業務フローに含めることで、担当者の経験だけに頼らず、他のメンバーにも引き継ぎやすくなります。

## 顧客サポートではナレッジと引き継ぎを設計する

カスタマーエージェントは、既存のコンテンツを参照して顧客からの質問に応答する機能です。回答の品質は、参照する情報の内容と、答えられないときの引き継ぎ方に左右されます。問い合わせを無人化する発想ではなく、一次対応を仕組みにし、複雑な相談を担当者へつなぐ設計が必要です。

### 回答の根拠になる情報を整える

![Breezeカスタマーエージェントの設定・プレビュー画面（デモ）。回答トーンやソースを設定できます。](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/breeze_customer_agent.png)

Breezeカスタマーエージェントの設定・プレビュー画面（デモ）。回答トーンやソースを設定できます。

サポート手順、製品情報、よくある質問の内容が古いままでは、回答にも不正確さが入りやすくなります。まず問い合わせで繰り返し参照される情報を棚卸しし、正しい内容と更新担当を定めます。そのうえで、どのページやナレッジをエージェントに参照させるかを選びます。

HubSpotの公式設定資料では、カスタマーエージェントの回答元として既存のHubSpotコンテンツやWebサイトのページを追加でき、回答の確信度に応じて出典付きの回答、追加質問、人の担当者への引き継ぎを行うと説明されています（出典：[Set up the customer agent](https://knowledge.hubspot.com/customer-agent/set-up-the-customer-agent)）。使う情報を限定し、回答の根拠を確認できる形にすることが運用の土台です。

### 人へ渡す条件を先に決める

料金や契約内容の変更、個別の事情を踏まえた判断が必要な相談は、担当者へ渡す条件を用意します。エージェントの回答だけで完結させる問い合わせと、人が引き継ぐ問い合わせを分け、受け取るチームや次の対応も決めてください。

| 問い合わせの状態 | エージェントの動作 | その後の流れ |
| --- | --- | --- |
| ナレッジに根拠があり、回答できる | 出典に基づき回答 | 対応履歴を確認 |
| 質問の意図が不明確 | 追加質問 | 回答が明確になれば応答、難しければ引き継ぎ |
| 契約変更など人の判断が必要 | 担当者へ引き継ぎ | チケットや会話履歴を見て担当者が対応 |

担当者への引き継ぎ先が決まっていないと、問い合わせを分類できても対応が止まります。引き継ぎ条件、担当チーム、対応履歴の記録先をセットで決めることがポイントです。

### 問い合わせ実績からナレッジを更新する

運用を始めた後は、回答できなかった質問や、担当者が修正した回答を見直します。同じ質問が繰り返されているのに参照先がない場合は、ナレッジへ追加します。情報が古い場合は、元のページを更新して参照内容をそろえます。

この見直しを個人の記憶に任せず、問い合わせ記録から定期的に拾い上げる手順にします。問い合わせの分類、チケット化、担当者への通知、ナレッジ更新という流れをつなげれば、回答品質を改善する作業を引き継ぎやすくなります。

## AIと人の役割を分けて業務を仕組み化する

AIが得意なのは、決められた材料をもとに情報を集め、分類し、下書きを用意することです。どの顧客を優先するか、どの案件をどう提案するか、顧客にどの条件を伝えるかは、事業や関係性を理解する人が判断します。役割を分けることで、AIの出力を業務判断と混同しにくくなります。

### AIに任せる作業を限定する

次の作業は、作業範囲を定めやすい領域です。

- **問い合わせの分類**
- **レコードの要約**
- **企業情報のWebリサーチ**
- **メール案の作成**
- **データの分類**

必要な入力情報、期待する出力、誤りが見つかった場合の修正方法を決めておくと、担当者間で同じ手順を取りやすくなります。

一方、次の判断は人が担います。

- **パイプラインやライフサイクルステージの設計**
- **営業戦略の決定**
- **重要案件の提案内容**
- **顧客への最終送信判断**

特に金額や契約条件、個別の約束を含む文章は、AIの下書きをそのまま確定せず、権限のある担当者が内容を確認します。

AIは、条件を定めたうえでデータのクレンジングや分類を支援できます。

### 人の判断をルールに落とす

営業担当者が案件の進捗をそれぞれ異なる基準で登録すると、CRM上の取引情報を比較しにくくなります。取引ステージの意味、確度の考え方、各ステージで必要な入力項目を定義し、CRMの入力や通知の仕組みに反映します。こうすると、新しい担当者も「何を確認してから次へ進むか」を共有できます。

顧客サポートでも同様に、回答可能な範囲、引き継ぎ条件、記録先を共通化します。AIに判断させる範囲を個人ごとの指示に任せると、運用の差が広がりやすいため、共通の基準を整えることが大切です。

### 小さく試して段階的に広げる

導入時は対象業務をひとつに絞り、出力の品質と担当者の作業量を確かめます。たとえば、案件創出では限られた対象のメール案を確認し、修正理由を記録します。カスタマーサポートでは、問い合わせのうち根拠となるナレッジが明確なものから試し、回答と引き継ぎの結果を確認します。

評価する項目は、目的に応じて決めます。メール案なら修正の種類や確認にかかる手間、サポートなら回答の根拠、引き継ぎ後の対応状況などです。結果を見て、対象や指示、ナレッジを修正できた段階で範囲を広げます。

## クレジットと日本語運用の現実的な注意点

エージェントの導入前には、利用できる機能だけでなく、クレジット消費、データの参照範囲、日本語の表現も確認します。機能を有効にすることと、業務で安定して使えることは別です。期待する出力が得られない場合に、どの設定や情報を見直すかまで運用に含めます。

### クレジットの使用を管理する

案件創出エージェントやカスタマーエージェントなど、一部の機能ではHubSpotクレジットを使用します。案件創出エージェントではリードごとのパーソナライズメール生成などが消費対象となり、カスタマーエージェントでは顧客への対応結果に応じて消費されます。

HubSpot公式資料では、アカウントや機能ごとの月間上限を設定し、使用量をAccount & BillingのHubSpot Credits画面で確認できると案内されています（出典：[Manage HubSpot Credits](https://knowledge.hubspot.com/account-management/understand-hubspot-credits-and-billing)）。

| 確認項目 | 確認する内容 | 結果に応じた対応 |
| --- | --- | --- |
| 対象機能 | クレジット使用対象か | 対象なら小さな範囲で利用量を把握 |
| 月間上限 | アカウントや機能別の上限が設定されているか | 未設定なら運用前に上限を決定 |
| 利用状況 | どの機能が消費しているか | 想定外の消費があれば対象や自動化を見直す |

プランやクレジットの条件は変更されることがあるため、導入判断時には公式の最新案内と自社アカウントの表示を照合します。利用可能な機能、必要な権限、クレジットの扱いが合致していれば試行へ進み、条件が合わなければ対象機能や利用範囲を調整します。

### 日本語のビジネスマナーを指示に含める

日本語の文章を出力させる場合、丁寧語やビジネス上の表現、避けるべき言い回しを指示に明記します。たとえば、相手との関係、メールの目的、文体、含めてはいけない約束や表現を指定します。出力を確認し、意図と異なる表現があれば指示や販売コンテキストを修正します。

日本語のビジネスマナーをプロンプトで明示する方法があります。指示を加えても、固有名詞や顧客の状況、提案内容が正しいとは限りません。送信前に事実と表現を人が確認する工程を残します。

### 対応範囲と限界を明確にする

エージェントの応答は参照できる情報や設定に影響されます。ナレッジにない質問、個別の契約判断、例外的な要望まで同じ精度で処理できるとは限りません。こうした問い合わせの条件を定義し、該当すれば担当者へ渡す運用にします。

また、エージェントの機能や利用条件は更新されます。導入時に確認した仕様を固定的な前提にせず、HubSpotの公式ヘルプとアカウント内の設定表示を照合してから対象を決めます。機能の適用範囲を小さく定めて検証すれば、想定との違いを修正しながら使い方を広げられます。

## よくある質問

先に回答の要点だけ確認したい方は、次のまとめをご覧ください。

- **ワークフロー内のAI機能との違い** ── 定型条件で繰り返す処理ならワークフロー、複数の情報を参照して下書きや応答を作る業務ならエージェントを検討します。
- **案件創出エージェントのメール** ── 担当者が内容を確認してから送信する運用にします。
- **カスタマーエージェント** ── すべての問い合わせが自動解決するわけではなく、複雑な相談は担当者へ渡す設計にします。
- **クレジットの消費状況** ── Account & BillingのHubSpot Creditsの画面で確認できます。

### AIエージェントとワークフロー内のAI機能は何が違いますか？

ワークフロー内のAI機能は、登録条件を起点に特定の処理を実行する自動化として設計できます。エージェントは、設定された目的やガードレールに沿って調査や応答を行い、必要に応じて人へ引き継ぐ機能です。定型条件で繰り返す処理ならワークフロー、複数の情報を参照して下書きや応答を作る業務ならエージェントを検討します。

### 案件創出エージェントのメールはそのまま送信できますか？

下書きには企業情報などを踏まえた内容が含まれますが、宛先や事実、提案内容まで正しいとは限りません。対象企業との関連性、敬語、誤解を招く表現を担当者が確認してから送信する運用にします。高確度や大型の案件では、メールの構成から人が判断する方法も選択肢です。

### カスタマーエージェントは問い合わせをすべて自動で解決しますか？

すべての問い合わせが自動解決するわけではありません。回答の根拠がある質問には応答し、意図が不明確なら追加で質問し、複雑な相談や人の判断が必要なケースは担当者へ渡す設計にします。ナレッジの内容と引き継ぎ条件を運用しながら見直してください。

### HubSpotクレジットの消費状況はどこで確認できますか？

HubSpotのAccount & BillingにあるHubSpot Creditsの画面で、利用状況や機能別の消費を確認できます。アカウントや機能ごとの月間上限を設定できるため、試行前に上限を決め、利用後に実績を見て対象範囲を調整します。クレジットの消費条件や利用可能な機能は、公式資料と自社アカウントの表示を確認してください。

## まとめ

HubSpot AIエージェント機能は、CRM情報を使った営業リサーチや、登録コンテンツに基づく顧客対応を支援します。活用のポイントは、AIに作業を任せる範囲と人が判断する範囲を分け、コンタクト、取引、顧客サポートまでの業務フローに組み込むことです。データやナレッジの品質、クレジットの利用、日本語表現、引き継ぎ条件をあわせて設計します。

まずは、対象業務をひとつに絞った小さな試行から始めます。

1. リサーチや問い合わせ対応など、支援したい業務と対象を決めます。
2. 参照するCRM情報やナレッジ、AIが行う作業、人へ渡す条件を整理します。
3. 出力と利用状況を確認し、指示や業務ルールを修正してから範囲を広げます。

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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  "description" : "HubSpotとfreee会計・freee請求書をシームレスに連携。取引先の同期から請求書作成まで、バックオフィスの業務を自動化するHubSpotマーケットプレイスアプリ。",
  "featureList" : [ "freee取引先をHubSpotに自動同期", "HubSpotからfreee見積書・請求書を作成", "取引データをfreee会計に自動登録", "月次請求・更新処理に対応", "商品項目・品目・部門・タグ情報の連携" ],
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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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