HubSpot AIデータクリーンアップ実践ガイド

Kenneth Pangan
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Kenneth Pangan

Stanley Nicholas
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Last edited 2025 10月 16

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HubSpotのポータル画面を眺めて、軽いパニックに襲われた経験があるなら、あなただけではありません。どんなに整理されたCRMでも、時間が経つにつれて、重複したコンタクト、不完全な会社プロファイル、そして全くの不正確なデータで満たされた「デジタルのがらくた入れ」になりがちです。

「ゴミを入力すれば、ゴミしか出てこない」という古いことわざは、AIが関わる場面では特に真実味を帯びます。HubSpotデータの品質は、あなたのAIプロジェクトが成功するか失敗するかを左右する最大の要因です。質の悪いデータは、単に気まずいマーケティングメールをいくつか引き起こすだけでなく、売上予測、コンテンツのパーソナライズ、カスタマーサービスの自動化など、AIがその役割を果たす能力を積極的に蝕みます。

散らかったポータルに圧倒されるのは普通のことです。しかし、良いニュースもあります。手作業でのクリーンアッププロジェクトのために1ヶ月もスケジュールを確保する必要はありません。このガイドでは、旧来のクリーンアップ方法がなぜ不十分なのかを解説し、AIを使ってデータを修正するだけでなく、長期的にピカピカの状態を保つ方法をご紹介します。

HubSpot AIデータクリーンアップとは?

では、HubSpot AIデータクリーンアップとは一体何のことでしょうか?簡単に言えば、スマートなテクノロジーを使って面倒な作業を代行させることです。あなたやチームが何時間もかけてスプレッドシートをふるいにかける代わりに、AIシステムが散らかったデータを見つけて修正するプロセスを自動化します。

これには通常、いくつかの主要なタスクが含まれます:

  • 重複の発見とマージ AIは、同じ会社の「Jen Smith」と「Jennifer S.」が実は同一人物であることを見抜き、それらのレコードを統合します。

  • データの標準化: 「VP of Sales」と「sales vice president」を一つの統一された役職名に変更するなど、細かなフォーマットの不一致を修正します。

  • 不完全なレコードのエンリッチ化: 他の情報源から情報を引き出すことで、役職や業種など、コンタクトレコードの空白部分を埋めることができます。

  • 情報の検証: バウンスするメールアドレスを持つコンタクトにフラグを立てたり、誰かが会社を辞めた可能性が高い場合にそれを記録したりして、壁に向かって話しかけるような無駄をなくします。

HubSpotにはData HubとOperations Hubに独自のツールがありますが、真のAIを活用したアプローチはさらに一歩進んでいます。さまざまなアプリケーションからのコンテキストを深く掘り下げ、CRMが常に正確な情報源として信頼できる唯一の場所であることを保証します。

手作業およびネイティブツールによるデータクリーンアップの落とし穴

ほとんどのチームは、散らかったHubSpotを2つの方法のいずれかで解決しようとします。大規模な手作業プロジェクトか、HubSpotが標準で提供するツールを使うかです。しかし、どちらも一歩進んで二歩下がるような感覚に陥ることがあります。

スプレッドシートの悪夢

ああ、手作業による「スプレッドシートでのデータ整理」。これは運用管理者にとって、ほとんど通過儀礼のようなものです。何千ものコンタクトをスプレッドシートにエクスポートし、VLOOKUPやピボットテーブルと格闘して重複を見つけ、何日(あるいは何週間)もかけて手作業でタイプミスを修正してから、リスクの高い再インポートを試みるのです。

この方法は時間がかかり、退屈で、ヒューマンエラーの温床です。さらに悪いことに、これは一時的な解決策に過ぎません。「クリーン」なバージョンをアップロードした瞬間から、データベースは再び散らかり始めます。これは、一度きりのプロジェクトでは解決できない、再発する問題なのです。

HubSpotネイティブツールの限界

HubSpotのData Hubは、重複管理やデータフォーマットのためのAI搭載機能を提供しています。これらはスプレッドシートに比べれば間違いなく改善されていますが、いくつかの理由で、すぐに壁にぶつかるかもしれません。

  • 高価になる可能性がある: 本当に役立つデータ品質ツールのほとんどは、HubSpotのProfessionalまたはEnterpriseプランの一部です。Data Hubは約月額800ドルからで、多くのチームにとっては手の届かない価格です。

  • 全体像を把握できない: HubSpotのAIはHubSpotのプロパティを見るのは得意です。しかし、より大きな全体像を把握することはできません。サポートチケットで何が話されているか、ConfluenceGoogle Docsの社内ガイドに何が書かれているかを知ることはできません。サポートチームがチケットで既に解決した点と点を結びつけることができず、重複を見逃す可能性があります。

  • 依然として監視が必要: AIは重複の可能性など修正案を提案しますが、ほとんどすべての項目を人間がレビューし、承認する必要があります。データ入力の時間は短縮されますが、特に巨大なデータベースを抱えている場合、手作業がなくなるわけではありません。

これらの組み込みツールは、表面的な磨き上げには問題ありませんが、より高度なAIシステムのための真に信頼できる基盤を構築するために必要な、深く、クロスプラットフォームな知性を欠いていることが多いのです。

HubSpot AIデータクリーンアップのためのシンプルなプラン

データクリーンアップを年に一度の憂鬱なプロジェクトと考えるのではなく、継続的な習慣として捉える方が良いでしょう。持続可能なアプローチは、管理しやすい3つのフェーズに分けることができます:監査、標準化、そして自動化です。


graph TD  

    A[フェーズ1:監査] --> B(よくある問題のアクティブリストを作成);  

    A --> C(重複検出ツールを実行);  

    C --> D[フェーズ2:標準化];  

    B --> D;  

    D --> E(必須項目を定義);  

    D --> F(構造化フィールドを使用);  

    D --> G(データ入力のSOPを作成);  

    G --> H[フェーズ3:自動化];  

    F --> H;  

    E --> H;  

    H --> I(AIを使ってリアルタイムでデータをクリーンアップ);  

フェーズ1:被害の大きさを把握する(監査)

問題の大きさを知るまで、それを解決することはできません。最初のステップは、HubSpot内で直面しているデータ品質の問題を明確に把握することです。

  • アクティブリストを作成する: よくある問題を抱えるコンタクトをセグメント化するためのリストを作成します。例えば、メールがバウンスしたコンタクト、役職が未入力のコンタクト、または1年以上アクティビティ(メール開封やサイト訪問など)がないコンタクトなどのリストを作成できます。

  • 重複検出ツールを実行する: HubSpotに組み込まれている重複管理ツールを使用して、対処すべき重複候補がどれくらいあるか、おおよその数を把握します。

この監査によって、具体的な出発点が明らかになります。何を修正する必要があるかが正確にわかり、最も影響の大きいタスクを優先順位付けすることができます。

フェーズ2:基本ルールを設定する(標準化)

既存の混乱を処理したら、次のステップはそれが二度と起こらないようにすることです。データ入力の明確な基準を作成することが鍵となります。

  • 譲れないものを決める: 営業、マーケティング、サービスチームにとって絶対に不可欠な情報が何かを特定します。新しいレコードが作成される際には、それらのフィールドを必須項目にします。

  • 構造化フィールドを使用する: 可能な限り、プレーンテキストフィールドの代わりに、ドロップダウンメニュー、チェックボックス、または日付ピッカーを使用します。これにより、「USA」、「U.S.A.」、「United States」といった同じ国のバリエーションが12種類もできてしまうのを防ぎます。

  • 文書化する: データ入力のための簡単な標準作業手順書(SOP)を作成します。小説のように長々とする必要はなく、通常は1ページのガイドで全員が同じ認識を持つことができます。

フェーズ3:クリーンアップを自動化する(自動化)

ここがAIが真価を発揮する場面です。四半期ごとに手作業のレビューをスケジュールする代わりに、自動化を使ってリアルタイムでデータをクリーンに保つことができます。HubSpotのワークフローは良い出発点ですが、真にインテリジェントなシステムのためには、ビジネスの全体的な文脈を理解するものが必要です。

CRMの枠を超え、よりスマートなHubSpot AIデータクリーンアップへ

ほとんどのCRMクリーンアップツールの最大の弱点は、CRMの内部にあるものしか見えないことです。しかし、正直なところ、企業の本当の知識はあらゆる場所に散らばっています。Zendeskの過去のサポートチケット、Notionの社内プレイブック、そしてSlackでのプロジェクトの議論などです。

eesel AIのような統合AIプラットフォームは、異なる働きをします。これらすべてのシステムに接続し、ビジネスの完全な360度のビューを提供します。これにより、データクリーンアップをよりスマートかつ効果的に処理する方法が実現します。

eesel AIはZendesk、Notion、Slackなどすべてのナレッジソースに接続し、よりスマートなHubSpot AIデータクリーンアップのための全体像を把握します。
eesel AIはZendesk、Notion、Slackなどすべてのナレッジソースに接続し、よりスマートなHubSpot AIデータクリーンアップのための全体像を把握します。
機能HubSpotネイティブツールeesel AI (統合アプローチ)
ナレッジソースHubSpot CRMのプロパティのみ。HubSpot、過去のチケット、Confluence、Google Docs、Slackなど100以上のソース。
文脈理解基本的なプロパティのマッチング(例:同じメールアドレス)。会話からの深い文脈理解。チケットの履歴に基づき、同じ会社の「Bob Smith」と「Robert S.」が同一人物である可能性を特定できる。
自動化能力標準的なワークフローアクション(例:プロパティの設定)。カスタムAIアクション。APIルックアップの実行、他システムでのチケット作成、複雑なルールに基づくトリアージが可能。
セットアップとテストHubSpot内での設定が必要。テストは本番環境で行う。セルフサービス設定で数分で稼働開始。数千の過去のチケットでシミュレーションを行い、有効化前にリスクなくパフォーマンスをテストできる。

全体像を把握することがHubSpot AIデータクリーンアップをどう改善するか

CRMレコードの名前とメールアドレスだけでなく、その人物とのすべてのサポート会話を読み込んだAIを想像してみてください。

  • よりスマートな重複排除: eesel AIは古いサポートチケットを分析し、「bob@acme.com」からメールを送ってきた人物と「robert.smith@acme.com」からの人物が、名前が少し違っていても同一人物であることに気づくことができます。そして、自信を持って2つのレコードのマージを提案できます。

  • 自動的なデータエンリッチメント: 顧客がFreshdeskのチケットで昇進したことに言及すると、eesel AIはそれを検知し、HubSpotの役職を自動的に更新できます。誰も指一本動かすことなく、データは常に最新の状態に保たれます。

  • プロアクティブな問題解決: ナレッジベース全体でトレーニングされているため、AIエージェントは問題が起こる前に矛盾を発見できます。例えば、請求システムでは先月サブスクリプションがキャンセルされたと表示されているにもかかわらず、HubSpotでコンタクトが「アクティブな顧客」としてマークされている場合に、フラグを立てることができます。

eesel AIは過去のデータでパフォーマンスをシミュレーションでき、本番稼働前に統合AIがHubSpot AIデータクリーンアップに与える潜在的な影響を示します。
eesel AIは過去のデータでパフォーマンスをシミュレーションでき、本番稼働前に統合AIがHubSpot AIデータクリーンアップに与える潜在的な影響を示します。

このアプローチは、データクリーンアップを事後対応の雑用から、最も価値ある資産である顧客データの品質を継続的に向上させる、プロアクティブでインテリジェントなプロセスへと変革します。

HubSpot Data Hubの価格

さて、費用について話しましょう。HubSpotのデータ管理ツールは、主にData Hub(以前はOperations Hubと呼ばれていました)にパッケージ化されています。価格は選択するティアとユーザー数によって異なります。

プラン開始価格(年間契約)主要なデータ品質機能
Free$0/月デフォルトフィールドの基本的なデータ同期とクリーンアップ。
Starter$15/シート/月カスタムフィールドマッピング、高度なデータ同期。
Professional$800/月(1シート含む)AIによるデータフォーマット、一括重複管理、データ健全性モニタリング。
Enterprise$2,000/月(5シート含む)高度なデータ計算、カスタムオブジェクト、データウェアハウス連携。

ProfessionalおよびEnterpriseプランには強力な機能がありますが、価格が大きな障壁となることがあります。より専門的で柔軟なAIプラットフォームが、より良い投資対効果をもたらすかどうかを検討する価値があります。

HubSpot AIデータクリーンアップでAIの未来を築く

HubSpotのデータを整理することは、もはや単に整頓好きであることの問題ではなく、AIで成功するための基本的な要件です。手作業でのクリーンアップは終わりのない戦いであり、HubSpotのネイティブツールだけでは限界があります。より良い道筋は、データの衛生状態を監査、標準化、自動化するという持続可能な計画に焦点を当てることです。

本当の鍵は、全体像を把握できるツールを使用することです。統合されたナレッジアプローチを採用すれば、ビジネスの全体的な文脈を理解するAIを稼働させることができます。それはより賢明な意思決定を行い、データをクリーンで正確、そしてどんな要求にも対応できる状態に保ちます。これは単に時間を節約するだけでなく、マーケティング、営業、サポートの自動化を真にスケールさせるために必要な信頼性の高い基盤を構築することなのです。

クリーンアップをやめて、自動化を始めませんか?eesel AIはHubSpotやすべてのナレッジソースに接続し、データをクリーンアップするだけでなく、最前線のサポートを自動化するAIエージェントを構築できます。今日、あなたの過去のチケットでシミュレーションできます

よくある質問

インテリジェントなテクノロジーを使用して、HubSpot CRM内の不整合、重複、不完全なレコードを見つけて修正するプロセスを自動化することです。これは、AIを活用してデータを効率的に標準化、エンリッチ化、検証することで、手作業の取り組みを超えたものです。

高品質なデータは効果的なAIプロジェクトの基盤です。質の悪いデータは、AIが予測、パーソナライズ、自動化を効果的に行う能力を積極的に妨げる可能性があります。HubSpot AIデータクリーンアップを実行することで、AIシステムが信頼できる情報を持ち、正確なインサイトと成功した自動化につながることを保証します。

統合AIプラットフォームは、HubSpotやサポートチケット、社内ドキュメントなどの他のナレッジソースに接続することで、360度のビューを提供します。この幅広い文脈により、ネイティブツールが見逃す可能性のある、よりスマートな重複排除、自動的なエンリッチ化、プロアクティブな問題解決が可能になります。

最初の実践的なステップは、HubSpotでアクティブリストを作成し、バウンスしたメールや未入力のフィールドといった一般的な問題を特定して、現在のデータを監査することです。これにより、問題の範囲を理解し、改善すべき領域に優先順位を付けることができます。

データ品質を維持するためには、構造化フィールドを使用し、チーム向けの簡単なSOPを作成して、データ入力ルールを標準化します。最も重要なのは、AIツールでクリーンアッププロセスを自動化し、リアルタイムで問題を継続的に監視および修正して、新たな混乱が生じるのを防ぐことです。

重複の発見とマージは重要な要素ですが、HubSpot AIデータクリーンアップには、データ形式の標準化、不完全なレコードを外部情報でエンリッチ化すること、既存の詳細を検証することも含まれます。その目標は、単なる重複排除だけでなく、全体的なデータの健全性を包括的に改善することです。

はい、高度なHubSpot AIデータクリーンアップシステムは、接続されている他のデータソースから関連情報を引き出すことで、不完全なレコードをエンリッチ化できます。例えば、サポートチケットで役職が言及された場合、AIはその文脈を使用してコンタクトのHubSpotプロファイルを自動的に更新できます。

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Kenneth Pangan

Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.

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