2026年にAIエージェントを活用する方法：HubSpotステップバイステップガイド

正直に言いましょう。「AIエージェント (AI agent)」という言葉は、今や至る所で耳にします。それは、チームの生産性が驚くほど向上し、ワークフロー (workflows) が自動で走り、一日中同じ3つの質問に答え続ける日々から解放される未来を思い描きがちです。しかし、私たちの多くにとって本当の問題は、AIエージェントが「何か」ではなく、一体「どうやって」使い始めるか、という点ではないでしょうか。

バズワードにはもう飽き飽きしており、とにかく実用的なものを稼働させたいと考えているなら、ここが最適な場所です。HubSpotのような優れたプラットフォームを使用しており、そのネイティブAIツールを目にしたことがあるかもしれません。それは素晴らしいスタートですが、チームのナレッジ（知識）が他の場所にも分散している場合はどうなるでしょうか？単一のツールだけでなく、テックスタック「全体」に接続できるものが必要です。

このガイドは、カスタマーサポート (customer support)を処理し、社内の質問に答え、チームに膨大な時間を取り戻させる、真に有用なAIエージェントを構築するためのステップバイステップの計画です。

最初のAIエージェントを始める準備

本題に入る前に、道具を揃えましょう。思ったよりもずっとシンプルです。最初のAIエージェントを構築するために必要なものは、わずか数点です。

まず、明確な目標が必要です。チームの時間を奪っている繰り返しのタスクは何でしょうか？初日から世界平和を解決しようとする必要はありません。「注文はどこですか？」というチケット（問い合わせ）すべてに答えることや、一般的なITリクエストへの対応など、シンプルなことから始めるのが最適です。

次に、ナレッジソース (knowledge sources) が必要です。それらの質問に対する答えは、実際にどこにあるでしょうか？これは、公開されているヘルプセンター、ConfluenceやGoogleドキュメント (Google Docs)に散らばっている社内ドキュメント (internal docs)、チームの過去のサポートチケット、あるいはSlackのスレッドで共有されている組織知などです。

また、既存のツールも必要です。チームが普段仕事をしている場所はどこでしょうか？おそらく、Zendesk、Freshdesk、あるいはHubSpot独自のService Hubなどのヘルプデスクでしょう。

最後に、これらすべてを統合するためのAIエージェントプラットフォームが必要です。このガイドでは、eesel AIを使用します。eesel AIは既存のツールに接続し、数ヶ月ではなく数分で会社のナレッジから学習す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エージェントを活用するための6つのステップ

それでは、具体的な手順を見ていきましょう。以下のステップに従って、最初のAIエージェントを立ち上げます。このプロセス全体は、営業の電話やデモを何度も受けることなく、自分自身で行え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。本当に。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。管理しやすく、かつインパクトの大きいタスクを1つだけ選んで、それを確実に成功させましょう。

選ぶ際の良い方法は、「低精度 (low-precision)」タスクと「高精度 (high-precision)」タスクについて考えることです。

• 低精度タスクは、開始時の最良の友です。これらは頻繁に発生し、答えが明確な繰り返しの質問です。注文状況の更新、パスワードのリセット、基本的な機能に関する質問などが挙げられます。万が一AIが少し間違えたとしてもリスクは低く、人間が後からフォローするのも簡単です。

• 高精度タスクは、後回しにすべきものです。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、あるいは人間の共感や判断を多く必要とする状況などがこれに該当します。

最初のプロジェクトを見つける最適な場所は、自社のデータの中にあります。先月のサポートチケットを見返してみてください。チームが何度も繰り返し答えなければならなかった質問の上位5つは何ですか？その中から1つ選べば、それが最初のAIエージェントに最適な候補となります。

特徴	低精度タスク	高精度タスク
複雑さ	単純で明快な回答	複雑で判断を要する
リスクレベル	低い	高い
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
用途	AIエージェントの導入初期	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エージェントの賢さは、与えられた情報に依存します。企業にとっての大きな問題の1つは、ナレッジが1箇所にまとまっていないことです。ヘルプセンターに公式のヘルプ記事があり、Confluenceに社内プロセス文書があり、Googleドキュメントに技術的な詳細があり、さらに数年分の過去のサポートチケットの中に実世界での解決策が埋もれている、といった具合です。

多くのネイティブAIツールは自社のエコシステム専用に設計されているため、会社の集合知の一部しか参照できないことがよくあります。ここで、統合を前提に構築されたプラットフォームが真価を発揮します。eesel AIのようなツールを使えば、散らばったこれらすべてのソースを即座に接続できます。

さらに優れているのは、過去のサポートチケットから直接学習できる点です。これは大きなアドバンテージです。ゼロから始めるのではなく、チームが実際に顧客と行ってきた会話を学習することで、AIエージェントは初日からブランドのトーン、話し方、一般的な解決策を身につけることができます。

ステップ 3：ツールを接続し、数分で起動する

かつて、新しいソフトウェア、特に「AI」と名の付くものを導入することは、営業電話、技術会議、そしてエンジニアの時間を割いてもらうための嘆願が続く6ヶ月のマラソンのように感じられました。しかし、今はもう違います。現代のAIプラットフォームは、あなた自身ですぐに始められるものであるべきです。

eesel AIを使用すれば、数分で稼働させることができます。主要なヘルプデスク、Wiki、チャットツールとのワンクリック連携が可能です。つまり、複雑なAPIをいじったり、エンジニアの空き時間を待ったりする必要はありません。

これは、HubSpotをコアプラットフォームとして使いながら、他のツールも併用しているチームにとって大きなメリットです。HubSpotのBreezeはHubSpotエコシステム向けに非常によく作られたソリューションですが、サポートチームはZendeskを使い、プロダクトチームはSlackでコラボレーション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とも接続します。このアプローチにより、チームが使い慣れたワークフローを捨てることなく、強力なAIを追加できます。専門的なツールを維持したまま、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「アクション（行動）」を起こすことができます。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、個性を定義できます。AIをフレンドリーでカジュアルにしたいですか、それともフォーマルで簡潔にしたいですか？ブランドの一部として聞こえるように、トーン（話し方）を微調整できるはずです。

しかし、本当の魔法は、AIに何をすべきか指示するルールを作成することにあります。優れた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、それに対して何を行うか、正確なルールを設定できます。

ここで「AIアクション (AI Actions)」が登場します。エージェントはチャット以上のことができるようになります。例えば：

• Shopifyからリアルタイムの注文情報を検索する。

• 新しいチケットが届いた際に、自動的にタグ付けと分類を行う。

• 顧客の質問内容に基づいて、適切な担当者やチームに会話をルーティングする。

• AIで解決できない場合、人間のエージェントにスムーズに会話を引き継ぐ。

このレベルのコントロールこそが、AIエージェントを、単なる融通の利かないチャットボットではなく、真に役立つ存在にするのです。

ステップ 5：シミュレーションで自信を持ってテストする

顧客対応AIを導入する際、人々が抱く最大の懸念の1つは、AIが制御不能になるリスクです。もし顧客に間違ったことを伝えたり、ブランドに全くそぐわない発言をしたりしたらどうなるでしょうか？

それは正当な懸念であり、その答えは「シミュレーション (simulation)」にあります。AIエージェントを本物の顧客と対話させる前に、どのように機能するかを確認する手段が必要です。これは自信を持ってローンチするために不可欠な機能ですが、多くのプラットフォームでは提供されていません。

eesel AIのシミュレーションモードは、これを正しく行うための完璧な例です。外部に公開されることのない安全な環境で、数千件の「実際の過去のサポートチケット」に対して新しいエージェントをテストできます。

そのメリットは明白です：

• エージェントが実際の顧客の質問に対してどのように回答したかを正確に確認できます。

• どの程度の時間を節約でき、自動化率がどのくらいになるか、正確な予測が得られます。

• 補充が必要なナレッジベースの不足箇所を簡単に見つけることができます。

シミュレーションにより、公開に伴う推測やリスクが排除されます。顧客を助ける能力に100%確信が持てるまで、エージェントの挙動を調整し、新しい情報を追加することができます。

ステップ 6：段階的に展開し、重要な指標を測定する

エージェントをテストし、結果に満足したら、いよいよ公開です。しかし、スイッチを入れて全員に一斉に公開すればよいというわけではありません。賢い方法は、段階的かつコントロールされた展開を行うことです。

eesel AIのようなプラットフォームでは、展開を完全にコントロールできます。例えば、最初はウェブサイトのチャットなど、1つのチャネルだけでエージェントを有効にし、メールは引き続き人間が対応するように設定できます。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AIを有効にし、それ以外はすべて人間へエスカレーションさせることも可能です。これにより、実際の環境でのパフォーマンスを監視しながら、少しずつ調整を加えることができます。

また、監視について言えば、エージェントが公開された後も仕事は終わりではありません。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、処理された会話数のような見せかけの指標（虚栄の指標）を表示するだけではありません。行動につながるインサイトを提供すべきです。例えば、AIが「回答できなかった」最も一般的な質問を表示するなどです。これにより完璧なフィードバックループが生まれ、AIと人間のエージェントの両方をより賢くするために、どのような新しいヘルプ記事を書くべきかが明確になります。

AIエージェントを成功させるためのプロのヒント（と避けるべき一般的な間違い）

スムーズに進めるために、以下のポイントを念頭に置いておきましょう。

避けるべき間違い 1：料金体系が不透明なプラットフォームを選ぶ これは非常に重要です。一部のAIツールは、AIが解決したチケット1件ごとに手数料を請求します。これでは請求額が完全に予測不能になり、成功すればするほどペナルティを受けるような形になってしまいます。忙しくなればなるほど、支払額が増えるのです。HubSpotはチーム規模に合わせた段階的なプランを提供しており、予測可能性に役立ちます。分かりやすい料金モデルを持つプラットフォームを探しましょう。例えば、eesel AIの料金には隠れた手数料のない明確なプランがあるため、常に請求額を把握できます。

避けるべき間違い 2：人間への引き継ぎを忘れる 顧客にとって、解決できないボットとのループに陥り、担当者と話す手段がないことほどストレスの溜まることはありません。AIエージェントには、人間へのエスカレーション (escalate to a human)を行うための明確で簡単な方法が必要です。目標は顧客を助けることであり、困らせることではありません。ワークフロービルダーを使って、どのような場合に、どのように会話を引き継ぐかのルールを簡単に設定できるようにしておきましょう。

最初のAIエージェントを構築する準備が整いました

お疲れ様でした。ここまでで、AIエージェントの設定が大企業だけの、莫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と思います。適切なツールとスマートなアプローチがあれば、どんなチームでも、ある日の午後だけで使い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から小さく始め、散らばったナレッジを集め、既存の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、公開前には必ずテストを行ってください。

メリット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日の即時回答を提供し、サポートプロセス全体に関する素晴らしいインサイトを得ることができます。

このガイドを実践に移す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。セルフサービスの設定、強力なシミュレーションモード、そしてワークフローの完全なコントロールは、すべて導入当初から成功を支援するために設計されています。

HubSpotや他のすべてのツールと連携するAIエージェントを構築する準備はいいですか？eesel AIの無料トライアルを開始して、数分で最初のエージェントを立ち上げましょう。