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AI-Driven Development

HubSpot内製化支援
生成AIによる開発・保守

「HubSpotの運用が内製化できない」企業様に向けて、HubSpotの構築・運用を生成AIを用いて効率化ナレッジをご紹介。生成AIを活用した運用フローの企画〜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と生成AIを活用した開発・運用

HubSpot内部の設定を生成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。

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HubSpot カスタムコード

生成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「Operatios 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などの生成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。

  1. Operations 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.）

  2. 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.）

  3. 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.）

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HubSpot AIコンテンツ生成

生成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コンテンツを生成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点のコンテンツを生成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。

  1. HubSpotブログ（SEO対策をしたWebコンテンツ etc.）

  2. 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.）

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HubSpot MCPサーバー

HubSpot MCPサーバーを活用した、ローカル環境でのHubSpot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。気軽に

  1. HubSpotプロパティの新規作成・編集

  2. HubSpotレコードの取得/大規模編集（関連付けの新規作成 etc.）

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

Dify × LLM／MCP を活用した高速 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。

GAS_Logo

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。

コード生成を生成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。

cursor

AIエージェント開発環境 「Cursor」 で実現する次世代コーディング

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-action

Cloud Code Action/Gemini CLIの半自律型AIエージェントによるコード開発

Cloud Code Actionは、Cursorで作ったコードをワンクリックでGitHubへプッシュ→ビルド→テスト→デプロイまで自動で回すことが可能なサービスです。

  1. 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。
  2. 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）

企業ナレッジのデジタル資産化と、AIエージェント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。コーディングエディタの「Cursor」 を活用して、企業のナレッジをAIで自動更新・データ蓄積、またそのデータを活用してAIエージェントから新規ドキュメントの作成が可能です。

Notion
Obsidian

「Notion/Obsidian」と「Cursor」の掛け合わせで実現する次世代ナレッジ

NotionのMCP・Obsidianと、コーディングエディタ「Cursor」は、LLM（AIエージェント）を統合した形で、企業内の大規模な情報やナレッジを蓄積・掛け合わせた活用を実現することができます。

NotionやObsidian が “頭脳（情報資産）” を、Cursor が “手足（AI コーディング／解析エンジン）” を担います。

過去ナレッジの蓄積から、その企業独自の思考方法や知見をメンテナンス・アウトプットすることが可能です。企業の上位戦略の策定から、コンテンツの生成・文章作成などの制作機能まで網羅的に活用が検討できます。