HubSpot AIデータソースの実践ガイド

あらゆるビジネスツールにAIを導入する競争は本格化しており、CRMプラットフォームはその競争の真っ只中にいます。HubSpotは、マーケティング、セールス、サービスチームを大幅に強化することを約束するAIツール群「Breeze」で間違いなく注目を集めています。しかし、誰もが知っている単純な事実があります。それは、AIは学習できるデータがあってこそ賢くなるということです。

HubSpotのAIを実際に動かしているものが何なのかを解明しようとしているなら、この記事はまさにうってつけです。HubSpot AIのさまざまなデータソース、それがチームにとって何を意味するのか、そして知っておくべき現実的な制約について詳しく解説します。

HubSpotは印象的な自己完結型のシステムを構築しましたが、ほとんどの企業にとって最大のハードルは、CRMの外部にあるソースからナレッジを取得することです。なぜそれが多くの企業にとって頭痛の種なのかを掘り下げ、AIに全体像を把握させるための、より柔軟で簡単な方法をご紹介します。

HubSpot AIとは？

HubSpotがBreezeと呼ぶAIは、単一の製品ではありません。むしろ、すでに使用しているプラットフォームに直接組み込まれた、AI搭載機能の集合体のようなものです。

いくつかの主要な要素で構成されています：

• Breezeアシスタント： アプリ内に常駐するAIの相棒だと考えてください。HubSpotを離れることなく、コンテンツ作成やデータ分析などのタスクを支援します。

• Breezeエージェント： これらは特定の業務を単独で処理できるAIの「チームメイト」です。例えば、新しいリードを調査するプロスペクティングエージェントや、顧客からの問い合わせに対応するカスタマーエージェントがあります。

• Breezeインテリジェンス： この部分はバックグラウンドで動作し、他の場所からのデータでCRMを充実させ、見逃していた可能性のあるインサイトを知らせてくれます。

BreezeはHubSpotの世界の中でスムーズに機能するように構築されています。プラットフォームに保存されている膨大なデータを使用して作業を自動化し、チームに文脈を考慮した提案を提供します。

Breeze AIスイートの中核コンポーネントの一つであるHubSpot AIエージェントのインターフェースのスクリーンショット。

HubSpot AIの主要なデータソースを理解する

HubSpotのAIは、業務を遂行するためにいくつかの異なるデータ層から情報を引き出します。そのAIができることとできないことを本当に理解するためには、どこから情報を得ているのかを知る必要があります。各ソースを順に見ていきましょう。

基盤：CRMとユーザー生成データ

HubSpot AIにとって絶対的な中核となるデータソースは、Smart CRMそのものです。これはHubSpotが明確なホームグラウンドの利点を持っている部分です。AIは、チームが毎日入力するすべての構造化情報に、ネイティブかつ直接アクセスできます。

これには、次のようなものが含まれます：

• コンタクト、会社、取引の記録： 名前、業種、ライフサイクルステージ、取引規模などの基本情報は、AIにとって最も重要なデータです。AIはこれらを使用して、顧客が誰で、購買プロセスのどの段階にいるのかを把握します。

• チケット情報： サポートチームにとって、Service Hubからのデータは非常に重要です。AIはチケットのステータス、優先度、解決時間、カテゴリを分析し、どのような顧客の問題が発生しているかを理解します。

• マーケティングエンゲージメント： メールの開封、リンクのクリック、フォームの送信、ページの閲覧など、すべてがシグナルとなります。AIはこのデータを使用して、オーディエンスのセグメント化、キャンペーンのアイデア提案、メールのパーソナライズを支援します。

この深い統合がHubSpotの最大の強みです。AIは顧客のジャーニーを深く、組み込みで理解できますが、一つ注意点があります。それは、HubSpot内で発生したジャーニーの部分しか見ることができないということです。重要な顧客情報、チームのナレッジ、サポートドキュメントが他のツールに存在する場合、AIは完全にそれを把握できません。

HubSpotのコンタクトタイムラインを示す画像。AIを動かすCRMデータソースの主要な例です。

会話データソース：非構造化ナレッジの活用

HubSpotは非構造化データの分析にもかなり長けています。これは、会話の中の言葉を理解できるということを専門的に言ったに過ぎません。「会話および意図のエンリッチメント」機能により、AIはかつては完全なデータのブラックホールだった場所からインサイトを引き出すことができます。

その例をいくつか挙げます：

• 通話の文字起こし

• 担当者と顧客間のメールスレッド

• CRMに記録された会議メモ

• サポートチャットの会話

これは非常に重要です。なぜなら、AIが顧客の感情を理解し、長い会話を要約し、誰かが手動でタグ付けすることなく主要なトピックを特定できるからです。その利点は明らかです。雑務が減り、顧客プロファイルがはるかに充実します。

しかし、ここでも同じ制約が適用されます。これはHubSpot内に記録・保存されている会話にとっては非常に便利です。では、SlackやMicrosoft Teamsで行われる社内のブレインストーミング、問題解決、ナレッジ共有についてはどうでしょうか？その貴重なコンテキストは、多くの場合CRMからは見えません。

外部データソース：Data HubとBreeze Intelligenceの役割

HubSpotは、ビジネスデータがすべて1か所に存在するわけではないことを理解しています。この問題に対処するために、Breeze Intelligenceと新しいData Hubという2つの主要な機能を提供しています。

Breeze Intelligence は、HubSpotが提供する、レコードに不足している情報を自動的に追加するツールです。サードパーティのデータプロバイダーや公開ソースから情報を引き出し、会社の規模、業種、所在地などの空白を埋めます。データベースをクリーンに保つための便利な機能です。

The **Data Hub**は、外部データを接続するためのHubSpotのより強力なオプションです。データウェアハウス、データベース、スプレッドシートなどの場所からHubSpotに直接情報を同期するように作られています。

しかし、ここに落とし穴があります。Data Hubは、外部データをHubSpotシステムに取り込むための本格的なエンタープライズレベルの機能です。社内に散在するナレッジベースを簡単にワンクリックで接続する方法ではありません。設定には複雑なデータマッピングが必要になる場合があり、通常は技術担当者の助けと上位の契約プランが必要です。データチームにとっては優れたツールですが、ConfluenceやGoogle Docsのような日常的なツールからナレッジを迅速に接続するようには設計されていません。

さらに、高度なAIに関するHubSpotの価格設定は少し複雑です。これらの機能の多くへのアクセスは、Professional（月額800ドルから）やEnterprise（月額3,600ドル）のようなプレミアムプランに関連付けられており、しばしば「HubSpotクレジット」システムを使用します。例えば、Data Agentを使用して1つのレコードをリッチ化するのに10クレジットかかります。このクレジットベースのモデルは、使用量に応じて変動するため、月々の請求額が予測不能になる可能性があります。

HubSpotの料金プランのスクリーンショット。高度なAI機能やデータソースへのアクセスがいかに複雑であるかを示しています。

外部AIとの統合：HubSpotのコネクタ

これまで、HubSpot独自のAIが使用するデータについて話してきました。しかし、HubSpotは他のAIプラットフォームとデータを共有することも可能で、これにより新たな可能性が広がります。

ChatGPTとClaudeでHubSpotデータを使用する

HubSpotはOpenAIのChatGPTとAnthropicのClaude用のコネクタをリリースしました。これらのツールを使用すると、チームがすでに使用している可能性のあるチャットインターフェースにHubSpotアカウントを直接接続できます。

これらの主な役割は、ログインしてレポートを作成することなく、HubSpotポータルからライブデータを質問して取得できるようにすることです。例えば、セールスマネージャーはClaudeを開いて「今四半期に成約予定のアクティブな取引を、営業担当者別にグループ化して要約して」と尋ねれば、すぐに整理された回答を得ることができます。簡単な確認やレポート作成には、非常に時間を節約できます。

AIコネクタの重大な制約

ここで非常に重要な区別をする必要があります。これらのコネクタは、人間がデータを引き出して分析するには素晴らしいものです。しかし、自律型AIエージェントを強化するために作られたものではありません。

違いはこうです：HubSpotのデータについて質問することはできますが、これらのコネクタを使ってHubSpotのカスタマーエージェントをより賢くすることはできません。ConfluenceのWikiやGoogle Docsのフォルダからのナレッジをフィードして、サポートチケットにより正確に回答させることはできないのです。

データの流れは、分析のための一方通行にほぼ限定されています。これは、顧客の質問に正しく回答するなど、あなたのために仕事をする必要があるAIのための単一の情報源を作成するという、中心的な問題を解決するものではありません。

課題：散在するナレッジの統合

これが、AIを効果的に活用しようとするあらゆる企業にとって最大のハードルとなります。あなたのAIは、CRMにきちんと整理された一部の情報だけでなく、すべてのナレッジにアクセスする必要があります。

なぜ企業の真のナレッジベースはCRM以上のものであるのか

現実的に、ほぼすべてのビジネスはこのように運営されています。最も重要なナレッジは断片化され、あらゆる場所に存在しています：

• 技術文書やハウツーガイドは**Confluence**にあります。

• 社内プロセスや会社の方針は**Google Docs**やSharePointにあります。

• 簡単な回答、トラブルシューティングのヒント、日々のやり取りは**SlackやTeams**で行われます。

• 過去の顧客問題から得られた実証済みの解決策は、**ZendeskやFreshdesk**のようなヘルプデスクに埋もれています。

HubSpotのData Hubはこれを解決しようとする試みですが、多大な労力を必要とします。基本的には、それらすべてのデータをHubSpotに移動するように要求しますが、これは大規模なプロジェクトになる可能性があります。専門のツールを好み、すべてを移行したくないチームにとっては、これが大きな障害となります。

より良い方法：オーバーヘッドなしでナレッジを統合する

だからこそ、別のアプローチがはるかに理にかなっているのです。データを移動させることを強制する代わりに、**eesel AI**のようなツールは、すべてのナレッジソースに、それらが存在する場所で直接接続するインテリジェントなレイヤーとして機能します。

このアプローチが他と異なり、率直に言ってほとんどのチームにとってより実用的である理由は次のとおりです：

• 数ヶ月ではなく数分で利用開始： 長い設定時間や必須のセールスデモは忘れてください。eesel AIを使えば、ナレッジソースを接続し、完全に機能するAIエージェントを自分で立ち上げることができ、多くの場合、営業担当者と話す必要すらありません。これは真のセルフサービスです。

• 瞬時の統合： 100以上のワンクリック統合により、何も移動させる必要はありません。ConfluenceのWikiはConfluenceに、Google Docsはそのままの場所に残ります。eesel AIは、それらが元々ある場所で学習します。

• 過去のチケットでトレーニング： これは他に類を見ない強力なデータソースです。eesel AIは、Zendeskのようなヘルプデスクから過去の何千ものサポート会話を分析し、初日からブランドの声、一般的な問題、成功した解決策を学習します。

アプローチの違いはかなり明白です。

eesel AIが様々な外部ナレッジソースに接続し、AIエージェントのための一元化されたデータレイヤーを作成する方法を説明するインフォグラフィック。

機能	HubSpot AI (Data Hub使用)	eesel AI
設定時間	数週間から数ヶ月。多くの場合、開発者が必要。	数分。完全にセルフサービス。
コアアプローチ	外部データをHubSpotシステムに取り込む。	既存のナレッジがある場所で接続する。
主要な統合	データベース、ウェアハウス、スプレッドシート。	Confluence、Google Docs、Slack、Zendeskなど。
データ移行	AIのためにすべてを一元化するためにしばしば必要。	不要。ナレッジは元の場所に残る。
価格モデル	複雑。プレミアムプランとクレジットに連動。	透明で予測可能。回答ごとの料金なし。

最後の考察

HubSpotのAIは、特にデータとワークフローが完全にそのプラットフォーム内に存在する場合に強力です。CRMの記録や記録された会話を活用して、便利な自動化やインサイトを提供するのに優れています。

しかし、ほとんどの企業にとって、ナレッジは十数種類の異なるツールに散在しています。HubSpotのネイティブツールを使用してこれらの外部ソースとHubSpot AIのデータソースを統合しようとすると、複雑で高価、かつ時間のかかるプロジェクトになる可能性があります。

より機敏で実用的なアプローチは、チームに大規模なデータ移行プロジェクトを強制することなく、既存のナレッジがある場所で接続するツールを使用することです。AIはあなたのワークフローに適応すべきであり、その逆ではありません。

AIに完全な教育を

HubSpotは素晴らしいCRMですが、AIエージェントが本当に役立つためには、単なるCRMデータ以上のものが必要です。チームの集合知へのアクセスが必要です。

**eesel AI**は、HubSpot、ヘルプデスク、Wiki、その他すべてのドキュメントに数分で接続し、全体像を実際に把握しているAIサポートエージェントを作成します。

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