正直に言って、「AIエージェント」という言葉は、今や至る所で耳にします。チームがとてつもなく生産的になり、ワークフローが自動で動き、一日中同じ3つの質問に答える必要がなくなる未来像が描かれています。しかし、私たちのほとんどにとっての本当の疑問は、AIエージェントが何かということではなく、一体どうやって実際に使い始めるのか、ということです。
もしあなたがバズワードにうんざりしていて、とにかく何かを動かしたいと思っているなら、ここはうってつけの場所です。HubSpotのような素晴らしいプラットフォームを使っていて、そのネイティブAIツールを見たことがあるかもしれません。それは良いスタートですが、チームの知識が他のあらゆる場所に存在している場合はどうでしょうか？一つのツールだけでなく、すべての技術スタックに接続できる何かが必要です。
このガイドは、カスタマーサポートを処理し、社内の質問に答え、チームの時間を大幅に節約できる、真に役立つAIエージェントをセットアップするためのステップバイステップの計画です。
2025年のHubSpotでAIエージェントを使用して生産性を向上させる方法を示すイラスト。最初のAIエージェントを始める
始める前に、まずは準備を整えましょう。思ったよりもずっと簡単です。最初のAIエージェントを構築するために必要なものはほんの数個です。
まず、明確な目標が必要です。チームの時間を食いつぶしている反復的なタスクは何ですか？初日から世界を救おうとしないでください。良い出発点は、「注文はどこですか？」というすべてのチケットに答えたり、よくあるITリクエストを処理したりするようなシンプルなものです。
次に、ナレッジソースが必要です。これらの質問への答えは実際にどこにありますか？それは公開ヘルプセンターかもしれませんし、ConfluenceやGoogle Docsに散在する社内ドキュメントかもしれません。あるいは、チームの過去のサポートチケットや、Slackのスレッドで共有されている組織知かもしれません。
既存のツールも必要です。チームは普段どこで一日を過ごしていますか？おそらくZendeskやFreshdeskのようなヘルプデスク、またはHubSpot自身のService Hubでしょう。
最後に、これらすべてをまとめるためのAIエージェントプラットフォームが必要です。このウォークスルーでは、eesel AIを使用します。このツールは、既存のツールに接続し、会社の知識を数ヶ月ではなく数分で学習できるように設計されているため、現在使用しているヘルプデスクから移行する必要はありません。
AIエージェントを使用するための6ステップガイド
さて、本題に入りましょう。以下のステップで、最初のAIエージェントを立ち上げる手順を説明します。プロセス全体は、営業電話やデモを何時間も受けなくても、自分自身でできるように設計されています。
ステップ1：最初の自動化ユースケースを選ぶ
AIエージェントを始めるコツは、小さく考えることです。真剣に。最初からサポート業務全体を自動化しようとしないでください。管理可能でインパクトの大きいタスクを一つだけ選び、それを完璧にこなすことから始めましょう。
選ぶ良い方法は、「低精度」タスクと「高精度」タスクについて考えることです。
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低精度タスクは、始めるにあたって最高の味方です。これらは、単純な答えを持つ、頻繁で反復的な質問です。注文状況の更新、パスワードリセット、基本的な機能に関する質問などを考えてみてください。ここでAIが少し間違えても、リスクは低く、人間が介入するのは簡単です。
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高精度タスクは、後回しにすべきものです。これには、複雑なトラブルシューティング、デリケートな顧客の苦情への対応、あるいは多くの人間の共感と判断が必要な状況などが含まれます。
最初のプロジェクトを見つけるのに最適な場所は、あなた自身のデータの中にあります。過去1ヶ月のサポートチケットを見直してみてください。チームが何度も何度も答えなければならなかった上位5つの質問は何ですか？そのうちの1つを選べば、最初のAIエージェントに最適な候補が見つかります。
| 特徴 | 低精度タスク | 高精度タスク |
|---|---|---|
| 複雑さ | シンプルで直接的な回答 | 複雑で判断が必要 |
| リスクレベル | 低 | 高 |
| 例 | 注文状況、パスワードリセット | デリケートな苦情、トラブルシューティング |
| 最適な用途 | AIエージェントを始める際 | 経験豊富なAI実装 |
ステップ2：すべてのナレッジソースを統合する
AIエージェントは、与えられた情報と同じくらいしか賢くなりません。どの企業にとっても最大の問題の一つは、知識が決して一箇所にまとまっていないことです。公式のヘルプ記事はヘルプセンターに、社内プロセスのドキュメントはConfluenceに、技術的な詳細はGoogle Docsに、そして現実世界の解決策の宝庫が過去何年ものサポートチケットに埋もれているかもしれません。
ほとんどの組み込みAIツールは、自身の世界に閉じこもっており、会社の集合知のほんの一部しか見ることができません。ここで、統合のために作られたプラットフォームが本当に役立ちます。eesel AIのようなツールを使えば、それら散在するすべてのソースを即座に接続できます。
さらに良いことに、過去のサポートチケットから直接学習させることができます。これは大きな利点です。白紙の状態から始めるのではなく、AIエージェントは、チームがすでに顧客と交わした実際の会話を研究することで、初日からあなたのブランドの声、トーン、そして一般的な解決策を学びます。
eesel AIがConfluence、Google Docs、Slackなどの散在したナレッジソースを統合してAIエージェントを強化する方法を示すインフォグラフィック。これは2025年のHubSpotでAIエージェントを使用する方法における重要なステップです。ステップ3：ツールを接続し、数分で起動する
長年、新しいソフトウェア、特に名前に「AI」と付くものを導入することは、6ヶ月にわたる営業電話、技術会議、そして開発者の時間を懇願するマラソンのように感じられていました。しかし、もはやそうではありません。現代のAIプラットフォームは、すべてを自分自身で始められるようにすべきです。
eesel AIを使えば、数分で立ち上げて稼働させることができます。主要なヘルプデスク、wiki、チャットツール用のワンクリック統合機能があります。つまり、複雑なAPIをいじったり、エンジニアが空き時間を見つけるのを待ったりする必要はありません。
これは、HubSpotを使用しているが100%そこにいるわけではないチームにとって大きな意味を持ちます。HubSpot’s Breezeは独自の環境のために作られていますが、サポートチームはZendeskに、プロダクトチームはSlackで共同作業しているかもしれません。eesel AIは、HubSpotと連携しながら、他のすべての重要なツールにも接続します。このアプローチにより、チームがすでに慣れ親しんだワークフローを放棄させることなく、強力なAIを追加できます。専門的なツールを維持しつつ、それらすべてを連携させることができるのです。
ステップ4：エージェントの個性とアクションをカスタマイズする
本当に役立つAIエージェントは、単に答えを見つけるだけでなく、実際に何かを行うことができます。これにより、単なるQ&Aボットからワークフロー全体を自動化するものへと進化します。
まず、その個性を定義できます。AIをフレンドリーでカジュアルな口調にしたいですか、それともよりフォーマルで要点を押さえたものにしたいですか？ブランドの一部であるかのように聞こえるように、その口調を調整できるべきです。
しかし、本当の魔法は、AIに何をすべきかを指示するルールを構築することにあります。最高のプラットフォームは、ワークフローを構築するための柔軟な方法を提供します。例えばeesel AIでは、AIがどのチケットを処理し、それらをどう扱うかについて、正確なルールを設定できます。
ここで「AIアクション」が登場します。エージェントは、単にチャットするだけでなく、以下のようなことができるように設定できます：
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Shopifyからライブの注文情報を検索する。
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新しいチケットが到着した際に、自動的にタグ付けして分類する。
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顧客が何を尋ねているかに基づいて、適切な担当者やチームに会話をルーティングする。
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行き詰まった際には、スムーズに人間のエージェントに会話を引き継ぐ。
このレベルの制御こそが、AIエージェントを、誰もがイライラするだけの硬直したチャットボットではなく、真に役立つものにするのです。
エージェントの個性とアクションをカスタマイズするためのeesel AIインターフェースのスクリーンショット。これは2025年のHubSpotでAIエージェントを使用する方法の重要な部分です。ステップ5：シミュレーションを使って自信を持ってテストする
顧客対応AIを導入する際に人々が抱く最大の恐怖の一つは、それが暴走するリスクです。もし顧客に間違ったことを伝えたり、ブランドに全く合わないことを言ったりしたらどうしますか？
それはもっともな懸念であり、その答えはシミュレーションです。AIエージェントを実際の顧客と対話させる前に、それがどのように機能するかを確認する方法が必要です。これは自信を持ってローンチするための必須機能ですが、多くのプラットフォームはこれを提供していません。
eesel AIのシミュレーションモードは、これを正しく行う方法の完璧な例です。これにより、新しいエージェントを、公開されない安全な環境で、実際の過去のサポートチケット何千件に対して実行できます。
その利点は明らかです：
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エージェントが実際の顧客の質問にどのように返信したかを正確に確認できます。
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どれだけの時間を節約できるか、自動化率がどうなるかを正確に予測できます。
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埋める必要があるナレッジベースのギャップを簡単に見つけることができます。
シミュレーションは、本番稼働に伴う当て推量やリスクを取り除きます。顧客を助ける能力に100%満足できるまで、エージェントの振る舞いを調整し、新しい情報を追加することができます。
eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。2025年のHubSpotでAIエージェントを効果的に使用する方法を理解するのに役立ちます。ステップ6：ゆっくりと展開し、重要なことを測定する
エージェントをテストして気に入ったら、いよいよ本番です。しかし、それはスイッチを一つ押して、一度に全員にオンにするべきだという意味ではありません。最も賢い方法は、段階的で管理された展開です。
eesel AIのようなプラットフォームを使えば、展開を完全に制御できます。例えば、ウェブサイトのチャットなど、一つのチャネルだけでエージェントをオンにし、人間のチームはメール対応を続けることから始めることができます。あるいは、「order_status」のような特定のタグが付いたチケットに対してのみアクティブにし、それ以外のすべてはエスカレーションさせることもできます。これにより、実際の環境でのパフォーマンスを観察しながら、微調整を行うことができます。
そして観察といえば、エージェントが稼働してもあなたの仕事は終わりではありません。そのパフォーマンスを追跡する必要があります。優れた分析ダッシュボードは、処理した会話数のような見栄えの良い指標だけでなく、行動に移せるインサイトを提供してくれます。例えば、AIが答えられなかった最も一般的な質問を教えてくれるはずです。これにより完璧なフィードバックループが生まれ、AIと人間の両エージェントをより賢くするために、どの新しいヘルプ記事を書くべきかを正確に教えてくれます。
2025年のHubSpotでAIエージェントのパフォーマンスを測定する方法を示す分析ダッシュボード。AIエージェントで成功するためのプロのヒント（と避けるべきよくある間違い）
始めるにあたり、すべてがスムーズに進むように、以下のポイントを心に留めておいてください。
避けるべき間違い1：分かりにくい価格設定のプラットフォームを選ぶこと。
これは大きな問題です。一部のAIツールは、AIが解決したチケットごとに料金を請求します。これにより、完全に予測不可能な請求書が作成され、基本的には成功すればするほどペナルティを課されることになります。忙しくなればなるほど、支払う金額も増えます。分かりやすい価格モデルのプラットフォームを探しましょう。例えば、eesel AIの価格設定は、隠れた料金のない明確なプランがあり、請求額が常に分かります。
避けるべき間違い2：人間への引き継ぎを忘れること。
顧客にとって、助けてくれないボットのループにはまり、人と話す方法がないことほどイライラすることはありません。AIエージェントには、人間にエスカレーションするための明確で簡単な方法が必要です。目標は、顧客にとって物事をより簡単にすることであり、難しくすることではありません。ワークフロービルダーで、いつ、どのように会話が引き継がれるかのルールを簡単に設定できるようにしてください。
最初のAIエージェントを構築する準備ができました
ここまで来ました。今では、AIエージェントのセットアップが、大企業だけのための巨大で高価なプロジェクトではないことがお分かりいただけたはずです。適切なツールと賢いアプローチがあれば、どんなチームでもたった一日の午後で始めることができます。
簡単にまとめましょう：明確なユースケースで小さく始め、散在するすべての知識をまとめ、すでに持っているツールと連携する柔軟なプラットフォームを選び、エージェントのアクションをカスタマイズし、そして常に、常に本番稼働前にテストしてください。
利益はすぐそこにあります。チームを退屈な作業から解放し、顧客に24時間365日即時の回答を提供し、サポートプロセス全体に関する素晴らしい洞察を得ることができます。
このガイドを実践する準備ができているなら、eesel AIが最も簡単で強力な方法です。セルフサービスでのセットアップ、強力なシミュレーションモード、ワークフローの完全な制御はすべて、最初から成功するのを助けるために設計されています。
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よくある質問
単一の反復的なタスクを自動化するなど、明確で管理しやすい目標から始めましょう。注文状況の更新のような「低精度」の質問に焦点を当てて自信をつけ、より複雑な問題に取り組む前にプロセスを学びましょう。
eesel AIのように、統合用に設計されたAIエージェントプラットフォームを探しましょう。Confluence、Google Docs、Slack、過去のサポートチケットなど、既存のすべてのナレッジソースに接続できます。これにより、AIは会社全体の情報から学習することができます。
もちろんです。HubSpotはネイティブのAIを提供していますが、eesel AIのようなプラットフォームは、Zendesk、Freshdesk、Slack、Shopifyなど、さまざまなツールと接続できるように構築されています。これにより、AIエージェントはワークフローの変更を強制することなく、技術スタック全体でシームレスに機能します。
展開前に、シミュレーションモードを利用して、実際の過去の顧客とのやり取りに対してエージェントをテストします。これにより、安全な環境でその個性をカスタマイズし、回答を洗練させ、知識のギャップを特定することができ、正確さとブランドの一貫性を確保できます。
一度にすべてを自動化しようとすることや、予測不可能なチケットごとの価格モデルを持つプラットフォームに注意することを避けてください。また、複雑またはデリケートな顧客とのやり取りのために、明確で簡単な人間への引き継ぎオプションがあることを確認することも重要です。
よくある質問への回答、注文の更新情報の提供、パスワードリセットの処理など、低精度で大量のタスクから始めましょう。これらのタスクは通常、単純な回答を持ち、AIが人間の介入を必要とする場合のリスクは最小限です。
堅牢な分析ダッシュボードを通じて意味のある指標を追跡し、自動化率やAIが答えられなかった質問の特定に焦点を当てます。このフィードバックループは、AIエージェントと知識ベース全体の両方を継続的に改善するのに役立ちます。
