「AIツールは導入したいけど、CRMと別々に使うのは面倒」「ChatGPTで文章は作れるけど、顧客データとの連携が手動になってしまう」——こうした課題を感じているマーケティング・営業担当者は多いのではないでしょうか。
Breeze CopilotはHubSpot内蔵のAIアシスタント、Breeze Studioはカスタムワークフローやプロンプトを設計するための環境です。CRMデータと直結しているため、外部AIツールでは実現しにくい「顧客コンテキストを踏まえたAI支援」が可能になります。
本記事では、Breeze CopilotとStudioの具体的な使い方から、実務で成果を出すための活用設計まで解説します。
Breeze Copilotは、HubSpotの画面上で利用できるAIアシスタントです。CRM内のデータを直接参照しながら、以下のような支援を行います。
プロパティの操作をするCopilot系のものと、社内のデータ・ナレッジを持っているアシスタントを両輪で使っていただくのが効果的です。
Breeze Studioは、AIの動作をカスタマイズするための設計環境です。自社の業務フローに合わせたプロンプトテンプレートやAIワークフローを構築できます。
| 項目 | Copilot | Studio |
|---|---|---|
| 用途 | 日常業務のAIアシスタント | AIの動作をカスタム設計 |
| 操作 | 対話形式（チャット） | テンプレート・フロー設計 |
| スキル | 即座に使える | 設計・設定が必要 |
| 対象者 | 全ユーザー | 管理者・設計者 |
商談準備の効率化
訪問前に取引レコードを開いてCopilotに「この取引の要約と次のアクション提案をして」と指示するだけで、過去のやり取り・現在のステータス・推奨アクションがまとめられます。
当社でも問い合わせいただいてからリサーチしてアプローチメールを考える時に、こういったものを使っていたりします。特に複数の案件を並行して管理している営業担当者にとって、各案件のコンテキストを素早く把握できるのは大きなメリットです。
メール文面の生成
CRMの顧客情報を踏まえたメール文面を生成できます。ただし、AIが作った文面をそのまま送るのではなく、必ず人間がレビューして調整することが重要です。特に大型案件（数百万〜数千万規模）では、しっかり自分で文章を書く姿勢が必要です。
コンテンツのアイデア出し
ブログ記事やメールのテーマ案をCopilotに相談できます。CRMデータから「最近問い合わせが多いテーマ」「商談で頻出する質問」を分析した上でのアイデア出しが可能です。
レポートの解釈サポート
ダッシュボードの数値をCopilotに解釈させることで、データの背景にあるトレンドや異常値を素早く把握できます。
対応履歴の要約
長い対応履歴を持つチケットの要約をCopilotに依頼することで、引き継ぎや上位者への報告がスムーズになります。
回答文案の生成
ナレッジベースの情報を参照した回答文案を生成できます。AIが先輩のように返してくれるイメージで、社内壁打ち相手としても機能します。
自社の業務に特化したプロンプトテンプレートをStudioで作成できます。例えば、以下のようなテンプレートです。
Studioを使えば、ワークフロー内にAI処理を組み込むことができます。
| ワークフロー例 | トリガー | AI処理 | アウトプット |
|---|---|---|---|
| リード分類 | フォーム送信 | 問い合わせ内容を分析 | プロパティに分類結果を自動入力 |
| 企業スコアリング | 新規会社レコード作成 | 企業情報をリサーチ | ターゲットランクをA/B/Cで設定 |
| メール下書き | 取引ステージ移行 | 顧客情報を踏まえた文面生成 | タスクにメール下書きを添付 |
ワークフロー内のAI処理は、フォーム送信をきっかけにBreezeやカスタムLLMで処理してプロパティを更新するという流れで設計します。問い合わせの営業/通常の分類なども自動化できます。
CopilotもStudioも、CRMに入っているデータの品質がそのままAIの出力品質に直結します。CRMの値がなかなか入っていなくてデータ資産化していないという企業さんの場合、まずデータ入力の仕組み化から始める必要があります。
営業担当者が必要なデータを確実に入力するよう、ステージ移行時の必須入力プロパティを設定してください。これはAI活用の前提条件であると同時に、新人教育にも効果があります。
スマートプロパティでAIがWeb上から自動取得したデータを、CopilotやStudioが参照する設計にすると、人手をかけずにデータの充実度を高められます。
AIが自動的にメールを送信したり、データを更新したりする自律モードは、導入初期には使わないことを推奨します。基本的には送信前に確認がいいかなと思います。問題ないか確認してから送ると安心です。
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、日本語対応はまだ完全ではない部分もあります。プロンプトに「日本語で丁寧な敬語を使って」といった指示を明示的に含めるとより良い結果が得られます。
Copilotの基本機能は多くのプランで利用可能ですが、Studioの高度なカスタマイズ機能はProfessional以上が必要です。AIクレジットの消費量も考慮して、利用範囲を計画してください。
Breeze CopilotとStudioは、HubSpotのCRMデータとAIを直結させることで、外部AIツールでは実現しにくい顧客コンテキストを踏まえた業務支援を可能にします。ただし、AI活用の前提として、CRMへのデータ入力が仕組み化されていることが不可欠です。
まずはCopilotの基本的な使い方（レコード要約やメール下書き）から始めて、段階的にStudioでのカスタムワークフロー構築に進んでいく形がおすすめです。AIはあくまで「アシスタント」であり、人間の判断を補完するものとして設計していきましょう。
StartLinkでは、HubSpotの導入設計から運用定着まで、企業様の状況に合わせた支援を行っています。
用途によります。CopilotはCRMデータを直接参照できるため、顧客対応や営業活動ではCopilotが有利です。一方、CRMとは無関係な一般的なリサーチや文章作成にはChatGPTなど外部AIツールが適しています。両方を使い分ける企業様が多いです。
プログラミング知識は不要です。自然言語でプロンプトを記述し、入力・出力の項目を設定するだけで基本的なカスタマイズが可能です。ただし、効果的なプロンプト設計にはAIへの指示出しのコツが必要なため、少しずつ試行錯誤しながら改善していく形がいいかなと思います。
CRMデータの充実度がCopilotの精度に直結します。コンタクトや会社のプロパティを充実させ、活動履歴（メール・ミーティング・通話）をHubSpotに集約することで、より精度の高い回答が得られるようになります。
Copilotの基本機能はStarterプラン以上で利用可能です。Studioの高度な機能やAIエージェントはProfessional以上が必要です。まずはStarterプランのCopilot機能で基本的な使い勝手を確認し、ニーズに応じてアップグレードを検討するのが現実的です。