HubSpot Breeze AI 機能ガバナンスの実践ガイド 2025年版

HubSpotが発表したBreeze AIは、マーケティング、セールス、サービスチームの業務のあり方を変えるものとして、間違いなく注目を集めています。しかし、最初の「すごい」という感動が落ち着くと、現実的な疑問が次々と湧き上がってきます。これを実際にどうやってコントロールするのか？本当のコストはいくらになるのか？そして、どうすれば完全に暴走するのを防げるのか？

明確なガバナンス計画がなければ、実質的に目隠しで飛行しているようなものです。ブランドボイスの一貫性が失われたり、新しいクレジットシステムのおかげで請求額が予測不能になったり、AIエージェントが不完全または全くの間違い情報に基づいて行動したりする可能性があります。これは、頼りになる副操縦士がいるのと、好き勝手にさせている混沌としたロボットがいるのとの違いです。

このガイドでは、Breeze AIの機能ガバナンスの基本について解説します。Breeze AIに何ができるのかを分析し、その限界に光を当て、AIを安全かつ真に役立つ方法で展開するためのフレームワークを提供します。

HubSpot Breeze AIを理解する

ガバナンスの話に入る前に、HubSpot Breezeとは何かについて、皆さんの認識を統一しておきましょう。これは単一の製品ではなく、HubSpotの顧客プラットフォームに組み込まれたすべてのAIツールを包括するブランドのようなものです。

では、具体的に何について話しているのでしょうか？それはいくつかの主要な部分に分かれています。

• Breeze Copilot: これは、HubSpotのワークフロー内に存在するAIアシスタントです。顧客レコードの要約、メールの下書き、コンテンツのアイデア出しといった日常業務を支援するために作られています。

• Breeze Agents: これらは自律的なワーカーと考えてください。各エージェントは、異なるチームのために特定の完全なタスクを処理するように設計されています。例えば、コンテンツエージェントはブログ記事を書き、プロスペクティングエージェントは見込み客を見つけて連絡を取り、カスタマーエージェントはサポートの質問に対応します。

• Breeze Intelligence: これはバックグラウンドで動いているデータエンジンです。CRMレコードに企業詳細を追加し、購入意欲のシグナルを使ってどの見込み客が最も関心を示しているかを見つけるのに役立ちます。

Breeze AI機能ガバナンスの中核となる柱

Breezeを本格的に活用するには、データの管理、自動化のガードレール設置、コストの厳密な監視という3つの主要分野をカバーする計画が必要です。

アクセスとデータソースの管理

HubSpotの主なセールスポイントは、その統一されたデータモデルです。Breezeは、連絡先情報のような構造化データから、メールや通話メモのような非構造化データまで、CRM全体からコンテキストを取得するように設計されています。その目的は、AIに全体像を把握させることで、可能な限り役立つようにすることです。

しかし、この「オールインワン」アプローチには落とし穴があります。AIエージェントが特定の情報を見るのを部分的にブロックするのが難しい場合があります。例えば、カスタマーサポートエージェントは、機密性の高い社内販売予測にアクセスする必要はないでしょう。すべてのデータが1つの大きなプールにあるため、AIが無関係または機密のコンテキストを使用するのを止めるのは困難です。エージェントが情報を過剰に共有したり、間違ったドキュメントから情報を引き出したりすることがあるかもしれません。

これを処理するはるかにシンプルで安全な方法は、制御のために構築されたプラットフォームを使用することです。eesel AIでは、「スコープ付きナレッジ」アプローチを採用できます。AIを1つの巨大な「すべてか無か」のデータソースに接続する代わりに、各エージェントが必要とする特定の情報だけを参照させます。サポートエージェントは、公開ヘルプセンター、特定のConfluenceスペース、またはGoogleドキュメント内の承認済みプレイブックのフォルダに限定することができます。この方法により、エージェントは最初からトピックに沿った、承認された情報のみを使用するようになります。

このインフォグラフィックは、eesel AIの「スコープ付きナレッジ」アプローチが、Breeze AIの機能ガバナンスを強化するために、さまざまなソースからの情報をどのように一元化するかを示しています。

ワークフローと自動化のガードレール設定

Breezeエージェントは、タスクを自己完結で実行するように作られています。「Breeze Studio」とマーケットプレイスを使用して、新しいサポートメールにカスタマーエージェントが自動的に返信するなど、エージェントがいつアクションを起こすべきかを指示するトリガーを設定できます。

問題は、適切なテストなしに完全に自律的なエージェントを解き放つことは、非常に大きな賭けだということです。不満を抱えた顧客に対して適切なトーンで対応できると、どうしてわかるのでしょうか？あるいは、緊急の問題をエスカレーションするための複雑なプロセスを正しく実行すると、どうしてわかるのでしょうか？多くの場合、カスタマイズは事前に設定されたトリガーに限定されており、実際のビジネスの仕組みと一致しない可能性があります。

ここで絶対に不可欠なのが、専用のテスト環境です。eesel AIのようなツールにはシミュレーションモードが含まれており、AIエージェントを何千もの実際の過去のサポートチケットで安全にテストすることができます。実際の顧客の問題にどのように返信したかを正確に確認し、解決率に関する正確な予測を得て、顧客と一度も話す前に安全なサンドボックスでその挙動を微調整できます。

Eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。AIエージェントの挙動を安全にテスト・改良できる、Breeze AI機能ガバナンスの主要ツールです。

柔軟なワークフローエンジンも同様に重要です。厳格な自動化ルールに縛られる代わりに、eesel AIのようなプラットフォームは完全な制御を提供します。どのチケットをAIが処理すべきか、そしてそれが実行できるカスタムアクションを正確に定義できます。それは単純なタグ付けやトリアージから、Shopifyで注文情報を検索したり、社内データベースのレコードを更新したりするためのライブAPI呼び出しまで、多岐にわたります。

クレジットシステムとパフォーマンス監視の理解

HubSpotは、Breeze AIの使用を管理するために「HubSpotクレジット」に移行しています。これは、連絡先の情報を充実させたり、会話をしたりといったさまざまなAIアクションが、月々のクレジット許容量を消費する従量課金モデルです。

クレジットベースのシステムで頭が痛いのは、予算の不確実性です。サポート量が非常に多い月には、驚くほど高額な請求書が届いたり、さらに悪いことに、クレジットが尽きるとサービスが中断されたりする可能性があります。このモデルは、ビジネスの成長に対してペナルティを課すことになりかねず、財務予測を非常に困難にします。

予測可能な料金設定は大きな違いを生みます。対照的に、eesel AIは、解決ごとの料金なしで、月間のAIインタラクション数に基づいた透明で予測可能な料金設定を提供します。請求額は毎月同じなので、使用量の急増を心配することなく適切に予算を組むことができます。この透明性により、恐怖ではなく自信を持ってAIを拡張できます。何よりも、月額プランから始めていつでもキャンセルできるのに対し、多くのエンタープライズツールは初日から年間契約に縛られます。

eesel AIの料金ページのスクリーンショット。効果的なBreeze AI機能ガバナンスの中核となる、透明で予測可能なモデルを示しています。

機能	HubSpot Breeze AI	eesel AI
料金モデル	従量課金制の「クレジット」	定額制の「AIインタラクション」
コスト予測性	低い（使用量により変動）	高い（固定月額コスト）
解決ごとの料金	なし、ただし会話はクレジットを消費	なし
予算編成	予測が困難	シンプルでわかりやすい
オンボーディング	営業担当との通話/デモが必要	完全にセルフサービスで、数分で利用開始

HubSpot Breezeの価格とプラン

HubSpotの価格設定は少し複雑かもしれませんが、Breezeの機能とクレジットがどのように割り当てられるかを理解することは、あらゆるガバナンス計画にとって必須です。これらの機能は単に「オン」か「オフ」かではなく、特定の、そしてしばしば高価なサブスクリプション層に結びついています。

Hub別のBreeze機能の利用可能性

Breezeエージェントの全セットを利用するには、いくつかのHubSpot製品の最高位のティアに加入する必要があります。

• コンテンツエージェント: Content Hub Pro+ プランに含まれます。

• ソーシャルメディアエージェント: Marketing Hub Pro+ プランに含まれます。

• カスタマーエージェント: Service Hub Pro+ プランに含まれます。

• プロスペクティングエージェント: Sales Hub (Pro+ 以上) に含まれます。

HubSpotクレジットモデルの解説

新しいクレジットモデルは、HubSpotの支払い方法における大きな変更点です。

• 仕組み: HubSpotアカウントには、プランに応じて月々のクレジット許容量が付与されます。通常は500から5,000クレジットです。AI機能が何かを実行するたびに、それらのクレジットの一部が消費されます。

• 消費率: 初期の情報によると、1回のデータエンリッチメント（情報付与）アクションで約10クレジット、顧客との1回のAI会話で100クレジットがかかる可能性があります。

• ガバナンスの課題: このモデルは、あなたをクレジットの監視役に変えてしまいます。上限を超えたりサービスが停止したりしないよう、常に使用状況を監視しなければなりません。また、実際のコストが抽象的なクレジットシステムの裏に隠されているため、AIのROI（投資対効果）を計算することがはるかに難しくなります。サポートが忙しい月には、計画よりもはるかに多くの費用がかかる可能性があります。

代替案としてのeesel AIの透明な価格設定

それが複雑に聞こえるなら、それはその通りだからです。もっとシンプルな方法があります。

• eesel AIモデル: 紛らわしいクレジットシステムの代わりに、eesel AIは、月々に使用する「AIインタラクション」の数に基づいた、わかりやすい階層型モデルを使用しています。1つのインタラクションはシンプルです。それはAIの1回の返信、または（チケットのタグ付けのような）AIの1回のアクションです。それだけです。

• 利点: これにより、コストの完全な予測可能性が得られます。予想されるボリュームに合ったプランを選べば、請求額が驚くようなものになることはありません。また、月々の請求という柔軟性も提供しており、これは長期契約に縛られずに小さく始めて規模を拡大したいチームにとって素晴らしい点です。

実際にどのように見えるかを以下に示します。

プラン	月払い（毎月請求）	年払い（月換算）	ボット数	AIインタラクション/月	主な機能
チーム	$299	$239	最大3	最大1,000	ウェブサイト/ドキュメントでのトレーニング、ヘルプデスク用Copilot、Slack、レポート
ビジネス	$799	$639	無制限	最大3,000	チームプランの全機能 + 過去のチケットでのトレーニング、MS Teams、AIアクション（トリアージ/APIコール）、一括シミュレーション
カスタム	営業にお問い合わせ	カスタム	無制限	無制限	高度なアクション、マルチエージェントオーケストレーション、カスタム統合、カスタムデータ保持、高度なセキュリティ

Breeze AI機能ガバナンスのための90日間導入計画

責任を持ってAIを導入することは、大規模で1年がかりのプロジェクトである必要はありません。体系的な90日計画は、始めるための素晴らしい方法です。このフレームワークは、Breezeを使用していても、他のAIプラットフォームを使用していても活用できます。

フェーズ1（1～30日目）：基盤構築とパイロット運用

• スコープの定義： すべてを一度にやろうとしないでください。まずはリスクが低く、インパクトの大きいタスクを1つか2つ選びましょう。「注文はどこですか？」や「パスワードをリセットするにはどうすればいいですか？」といった、シンプルで反復的な質問を考えます。

• ナレッジの接続： AIを、パイロットタスクに直接関連する非常に特定のナレッジベース記事やマクロに限定します。これにより、AIが推測したり、承認していないトピックについて回答したりするのを防ぎます。

• ガードレールの設定： AIの基本指示で、その口調を明確に指定します。さらに重要なのは、チケットを人間に引き渡すべき正確な状況を定義することです。例えば、「顧客が『返金』や『怒っている』と述べた場合、直ちにサポートチームにエスカレーションする」といった具合です。

• Pro Tip

  プラットフォームにシミュレーション機能があれば、他の何よりも先に実行してください。eesel AIを使えば、このパイロット設定全体を何千もの過去のチケットでテストし、そのパフォーマンスを確認し、解決率の現実的なプレビューを得ることができます。

フェーズ2（31～60日目）：本番稼働とモニタリング

• 本番稼働： パイロット運用に満足したら、AIエージェントを有効にしますが、ゆっくりと進めてください。まずは1つのサポートチャネル（メールなど）から始めるか、特定の顧客グループに対してのみ有効にします。

• パフォーマンスの監視： 自動解決率、AIが処理したチケットの顧客満足度（CSAT）、人間にエスカレーションされる頻度といった数値を注意深く監視します。Breezeの場合、この段階でクレジット消費量も注意深く見始める必要があります。

• ギャップの特定： レポートを使用して、AIがどこで詰まっているか、または最も頻繁にチケットをエスカレーションしているかを確認します。これは非常に有用な作業です。なぜなら、それはほとんどの場合、ナレッジベースのギャップを指摘しているからです。eesel AIでは、成功した人間の返信からナレッジベース記事の下書きを自動生成することもでき、これらのギャップを実績のある回答で埋めるのに役立ちます。

この画像は、パフォーマンスを監視し、ナレッジのギャップを特定するためのeesel AIダッシュボードを示しています。これはBreeze AI機能ガバナンス計画における重要なステップです。

フェーズ3（61～90日目）：拡張と最適化

• スコープの拡大： パイロットが順調に稼働したら、拡張を開始できます。AIに徐々により複雑な種類のチケットを処理させたり、ウェブサイトチャットのような他のチャネルで有効にしたりします。

• 改良と強化： 収集したパフォーマンスデータを使用して、AIをより賢くします。その指示を微調整し、ワークフローを調整し、より高度なスキルを追加します。例えば、AIがeコマースプラットフォームから直接注文状況を検索できるカスタムアクションを追加することで、人間の助けなしにチケットを解決できるようになります。

• ガバナンスの正式化： 機能するプロセスができたら、それを文書化します。誰がAIプロンプトを編集できるか、誰がパフォーマンスレポートのレビューを担当するか、新しい自動化ワークフローがどのように承認されるかについて、明確な社内ルールを作成します。

Breeze AI機能ガバナンスでAI戦略をコントロールする

HubSpotのBreeze AIは、より統合された、AI主導の顧客プラットフォームへの大きな一歩です。しかし、それを本当に最大限に活用するには、Breeze AI機能ガバナンスに対する思慮深いアプローチが必要です。成功は、データアクセスをどれだけうまく管理し、明確な自動化のガードレールを設定し、コストを厳しく管理できるかにかかっています。

これは、根本的なトレードオフを提起します。HubSpotのようなオールインワンのプラットフォームは利便性を提供しますが、その手軽さは、AIを完全な自信を持って展開するために必要な詳細な制御、透明な価格設定、堅牢なテスト機能といった点を犠牲にすることがあります。

柔軟性、予測可能性、そして迅速なセルフサービスでのセットアップを重視するチームにとっては、専用のAIレイヤーがしばしば賢明な選択です。eesel AIは、ZendeskやFreshdeskといった既存のヘルプデスクやすべてのナレッジソースに直接接続します。これにより、高度に制御され、効果的で、予測可能なAIエージェントを、数ヶ月ではなく数分で立ち上げる力を得ることができます。