AI-Driven Development

HubSpot内製化支援 AIによるローコード開発

「HubSpotの運用が内製化できない」企業様に向けて、HubSpotの構築・運用をAIを用いて効率化するナレッジをご紹介。AIを活用し、運用フローの企画から実行計画の策定まで、自律型でプロジェクトを推進いたします。

HubSpot ゴールドパートナーとして150社以上の導入実績。AI活用に精通した専門チームが、構想設計から運用定着まで、一貫してサポートします。

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HubSpot Gold Partner株式会社StartLink

AI × HubSpot

HubSpotとAIを活用した開発・運用

HubSpot内部の設定をAIを用いることで効率化したり、自社で運用できなかった機能も内製化することが可能になってきています。他にもHubSpotのMCPサーバーを活用し、ローカル環境でAIエージェントベースでHubSpotの環境修正の方法をご紹介します。

AIを活用したHubSpot機能の開発・保守

HubSpotで内製化が難しい機能である「Data Hubのカスタムコード」「関数を含めた計算プロパティ」の機能開発や機能修正は、ChatGPTなどのAIを活用することで非エンジニアでも運用が可能になります。

Data Hub カスタムコード（自動的に「月次レコード」を12ヶ月分を作成する etc.）
関数を含めた計算プロパティ（if-thenなどの条件分岐が多数発生する etc.）
Content Hub（Webサイト機能）での簡易的なCSS/JavaScriptの開発（フォームの色付けなど etc.）

AIを活用したHubSpotコンテンツの生成・修正

従来まで人力で作成していたHubSpotコンテンツをAI（Gemini/NotebookLM/Claudeなど）を活用し、効率的にコンテンツ生成をすることが可能です。現時点では70点〜80点のコンテンツをAIが作成し、そのコンテンツを人間がレビューして100点まで持っていく形を推奨しています。

HubSpotブログ（SEO対策をしたWebコンテンツ etc.）
HubSpotナレッジベース（自社独自の資料を読み込んだマニュアルページ etc.）

Cursor

HubSpot MCPサーバーでローカル環境からHubSpotを操作

HubSpotのMCPサーバーが現在β版として提供されており、AIクライアント（Claude Desktop/Cursorなど）によるHubSpotデータの操作が可能です。

HubSpotプロパティの新規作成・編集
HubSpotレコードの取得/大規模編集（関連付けの新規作成 etc.）

PoC Development

ローコードツールでのPoC開発・検証

PoCは「小さく作って、数字で判断し、早く決める」ための実証実験です。検証とは、事前に定めたKPIでデータを計測し、技術・業務・収益の三面から"実行に足るか"を証明するプロセスです。これにより、複数のPoCのプロジェクトの中から確実性の高いプロジェクトだけに大規模投資を集中できます。

Dify × LLM・MCPで高速にPoC開発

ローコードAIプラットフォーム「Dify」のワークフロー機能を使い、GPT-4oなどのLLMとMCPによる複数SaaSへの連携をシームレスに実現させることが可能です。

イメージとしては「顧客向けのCSチャットボット」や「アプリケーションのバックエンドAPI」などを、画面上でローコード開発により実現ができるため、PoCを複数走らせてプロジェクト化する際にかなり有効な開発手法になっています。

PoCとして"動くたたき台"を最短2週間で開発することも可能ですし、標準で実行ログも確認ができるため、スモール開発では有力な候補です。

AIによるコード開発でGASで簡易的なアプリケーション開発

Google Apps Script（GAS）を使えば、スプレッドシート・Gmail・Slackなどを手軽に連携させた小規模アプリを、短期間で開発できます。

通常はサーバーやデータベースといったインフラを整備する必要がありますが、GASならGoogleプラットフォーム上で完結するため基本的には不要です。外部APIの呼び出しや定期実行機能も実装可能なため、プロトタイプや業務自動化ツールをスムーズに立ち上げられます。

コード生成をAIに任せれば、企画から実装までのリードタイムを大幅に短縮し、スモールスタートを即座に実現できます。

AI-Driven Development

AI駆動開発による、小規模プロダクト開発

AI駆動開発とは、AI（人工知能）を活用してソフトウェア開発の効率化や高速化を図る開発手法です。従来の開発プロセスにAIツールを導入することで、要件定義から設計、コーディング、テスト、デプロイ、運用まで、開発の各段階でAIの力を活用します。

AIエージェント開発環境「Cursor」で次世代コーディングを実現

Cursor内のAIチャットでコーディングが可能で、エディター内のチャット欄に「○○を実装して」と入力することで、関連ファイルをまとめて理解しつつAIがコードを自動生成します。

従来のAIとのチャット画面との違いは、AIがプロジェクト全体を読み取り、必要な箇所のみ部分的修正を実行できる点です。

内部向けの仕様書ファイルをMarkdown形式で作ることで、同時に内部ナレッジ化も可能。

Claude Code / Codex（ChatGPT）で自律型AIコーディング

Claude CodeやCodex（ChatGPTのコーディングAI）を活用することで、コードの自動生成からデバッグ、テスト、デプロイまでをAIが自律的に実行することが可能です。

テスト駆動開発（TDD）：自律的にAIがテストを自動実行し、失敗時はエラーログを解析してAIがコード修正→ 再テストまでを継続的に繰り返し、エラー解消まで自己完結。
複数のAIによる並列実装：複数ブランチを同時に監視し、独立したパイプラインを走らせるため、機能追加やデバッグを並行で推進。※複数のAIエージェントによる組織開発が可能

最低限のセキュリティと監査要件をAIエージェントベースで満たしつつ、開発から運用までの手間を大幅に削減できます。（本格的にユーザーに提供する機能や、外部公開NGのツール開発の場合は、エンジニアの監修は必須です）

Knowledge Management

企業ナレッジのデジタル資産化と、AIによるメンテナンス

自社で「ドキュメントの更新・メンテナンス」はかなり工数がかかる業務です。Notion AIを活用して、企業のナレッジをAIで自動更新・データ蓄積し、経営戦略や社内ナレッジの管理・活用を効率化することが可能です。

Notion AIで経営戦略・社内ナレッジを管理

Notion AIは、ChatGPT（GPT-4o）やClaude、Geminiなど複数のAIモデルに対応しており、用途に応じて最適なモデルを選択して活用することが可能です。

社内の大規模な情報やナレッジを蓄積し、AIが自動で要約・分析・提案を行うことで、経営戦略の策定から日常のナレッジ管理まで幅広く効率化できます。

経営戦略・事業計画の策定支援（過去データの分析、競合調査の要約 etc.）
社内ナレッジの自動整理・検索（議事録の要約、マニュアルの自動更新 etc.）
コンテンツの生成・文章作成（提案書のドラフト、レポート作成 etc.）

Notion AIは複数のAIモデル（GPT-4o、Claude Sonnet、Geminiなど）に対応しているため、タスクに応じて最適なモデルを使い分けることができます。

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