HubSpot AIデータソースの実用ガイド

あらゆるビジネスツールにAIを導入する競争が本格化しており、CRMプラットフォームはその動きの中心にあります。HubSpotは、マーケティング、営業、サービスチームを強力に支援することを約束するAIツールスイート「Breeze（ブリーズ）」で、間違いなく大きな波を起こしました。しかし、私たち全員が知っているシンプルな真実があります。それは、AIの賢さは、学習できるデータの質に左右されるということです。

HubSpot AIを実際に動かしているものが何かを理解しようとしているなら、ここが最適な場所です。この記事では、さまざまなHubSpot AIデータソース（data sources）の内訳、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実用上の考慮事項について詳しく解説します。

HubSpotは印象的で自己完結したシステムを構築していますが、多くの企業はCRM 以外 のソースからのナレッジも統合したいと考えています。HubSpotがこれにどのように対応しているか、そして補完的なツールを使用してAIに完全な全体像を提供するための柔軟で分かりやすい方法をご紹介します。

HubSpot AIとは具体的にどのようなものですか？

HubSpotのAIであるBreezeは、単一の製品ではありません。それは、すでにお使いのプラットフォームに直接組み込まれた、AI搭載機能のコレクションのようなものです。

主に以下の主要なパーツで構成されています：

• Breeze Assistant（Breeze アシスタント）： アプリ内に常駐するAIの相棒（sidekick）と考えてください。HubSpotを離れることなく、コンテンツの作成、データの分析、その他のタスクをサポートしてくれます。

• Breeze Agents（Breeze エージェント）： 特定の仕事を自律的にこなすAIの「チームメイト」です。例えば、新しい見込み客を調査するProspecting Agent（プロスペクティングエージェント）や、顧客の質問に回答するCustomer Agent（カスタマーエージェント）などがあります。

• Breeze Intelligence（Breeze インテリジェンス）： バックグラウンドで動作し、他の場所からのデータでCRMを強化したり、見逃していたかもしれないインサイトにフラグを立てたりします。

Breezeは、HubSpotの世界の中でスムーズに動作するように設計されています。プラットフォームに保存された膨大なデータを使用して、業務を自動化し、チームにコンテキスト（文脈）を考慮した提案を行います。

主要なHubSpot AIデータソースを理解する

HubSpotのAIは、その役割を果たす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。AIに何ができて何ができないかを本当に把握するには、どこから情報を得ているかを知る必要があります。各ソースを見ていきましょう。

基盤：CRMとユーザー生成データ

HubSpot AIにとって絶対的な核となるデータソースは、スマートCRM（Smart CRM）そのものです。ここでHubSpotは明らかなホームフィールドの利点を持っています。AIは、チームが毎日入力するすべての構造化された情報に、直接かつネイティブにアクセスできます。

これには以下のようなものが含まれます：

• コンタクト、会社、取引のレコード： 名前、業界、ライフサイクルステージ、取引規模などの基本情報は、AIの得意分野です。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からのデータは不可欠です。AIはチケットのステータス、優先度、解決時間、カテゴリーを確認して、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、ページビューの一つひとつ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。

この深い統合こそがHubSpotの最大の強みです。AIは顧客のジャーニーについて、豊かで組み込みの理解を持っています。HubSpot内では非常に専門化されているため、多くのチームは、外部ツールに保存されている他のサポートドキュメントやチームのナレッジから追加のコンテキストを取り込むために、補完的なツールを使用することが役立つと感じています。

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非常に長けています。これは簡単に言えば、会話の中の言葉を理解できるということです。その「会話および意図のエンリッチメント（Conversational and Intent Enrichment）」機能により、AIは深いコンテキストを提供するソースからインサイトを引き出すことができます。

いくつかの例を挙げます：

• 通話の文字起こし

• 担当者と顧客の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、誰かが手動でタグ付けすることなく、AIが顧客の感情を理解し、長い会話を要約し、主要なトピックを特定できるからです。そのメリットは明らかです。雑務が減り、より豊かな顧客プロフィールが得られます。

これは、HubSpot内部 に記録・保存されている会話にとって非常に有用です。 Slackでのブレインストーミングやナレッジ共有やMicrosoft Teamsの内容も含めたいチームにとっては、追加の統合機能を使用することで、貴重なコンテキストを常にエージェントが利用できるようにすることができます。

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

HubSpotは、ビジネスデータのすべてが1か所にあるわけではないことを知っています。これに対処するために、Breeze IntelligenceとData Hubという2つの洗練された機能を用意しています。

Breeze Intelligence は、レコードに不足している情報を自動的に追加するためのHubSpotのツールです。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取得し、会社の規模、業界、所在地などの空白を埋めます。データベースをクリーンでプロフェッショナルな状態に保つための便利な機能です。

Data Hub は、外部データを接続するためのHubSpotの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情報をHubSpotに直接同期するように構築されており、CRMが中心的な信頼できる情報源（source of truth）であり続けることを保証します。

Data Hubは、外部データをHubSpotシステムに引き込むための、エンタープライズレベルの強力な機能です。データマッピングのための深い技術的機能を提供しますが、包括的なデータの同期を目的として設計されています。ConfluenceやGoogleドキュメントのような日常的なツールからナレッジを接続する、迅速でワンクリックの方法を探しているチームにとって、補完的なAIソリューションは素晴らしい追加機能となります。

投資に関しては、HubSpotは段階的な価格設定を提供しており、さまざまなチームの規模やニーズに対応しています。高度なAI機能へのアクセスは、Professionalプラン（月額800ドル〜）およびEnterpriseプラン（月額3,600ドル〜）で利用可能です。一部の機能は「HubSpotクレジット」システムを使用しており、例えば、Data Agentを使用して1つのレコードを充実させるには10クレジットかかります。このモデルにより、ビジネスの成長に合わせて柔軟に、使用量ベースで拡張することが可能です。

外部AIとの統合：HubSpotのコネクタ

ここまでは、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はデータを 他の AIプラットフォームと共有することも可能にしており、これが2026年に向けて新たな可能性を切り開いています。

ChatGPTやClaudeでHubSpotデータを使用する

HubSpotは、OpenAIのChatGPTおよびAnthropicのClaude向け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がClaudeを開いて、「今四半期にクローズ予定の有効な取引を、営業担当者別にまとめてください」と尋ねれば、即座に整理された回答を得ることができます。素早いチェックや報告において、大きな時間の節約になります。

AIコネクタの特化された焦点

ここで重要な区別があります。これらのコネクタは、人間がデータを抽出して分析するのには最適です。しかし、それらは自律的なエージェントを動かすためというよりは、データ分析のために設計されています。

これらのコネクタを使用してHubSpotデータについて質問することはできますが、Googleドキュメントのフォルダのような外部ナレッジをHubSpotのCustomer Agentに直接流し込むようには意図されていません。ここで、eesel AIのような補完的なツールがギャップを埋めるのに役立ち、エージェントが顧客の質問に正確に答えるために必要なあらゆる情報にアクセスできるようにします。

課題：分散したナレッジの統合

これは、AIを効果的に活用しようとする企業にとって共通の目標につながります。AIは、CRMの外部に保存されている可能性のある情報を含め、すべてのナレッジにアクセスできるときに最高のパフォーマンスを発揮します。

なぜ会社の本当のナレッジベースはCRM以上なのか

多くの現代企業では、重要なナレッジがいくつかの専門的なツールに分散しています：

• 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ドキュメント やSharePointにあります。

• 素早い回答や日々のやり取りは Slack や Teams で行われます。

• 過去の顧客対応からの実証済みの解決策は、 Zendesk や Freshdesk などのヘルプデスクで見つかります。

HubSpotのData Hubは、このデータを集約する優れた方法です。専門ツールを使い続けながらAIエージェントに完全なコンテキストを提供したいチームにとって、補完的なアプローチは非常に効果的です。

補完的な方法：オーバーヘッドなしでナレッジを統合する

だからこそ、統合的なアプローチが非常に理にかなっています。すべてのデータを移行する代わりに、 eesel AI のようなツールが、HubSpotのセットアップを強化するために、すべてのナレッジソースがあるべき場所に接続する補完的なレイヤーとして機能します。

このアプローチが多くのチームにとって素晴らしい追加機能となる理由は以下の通りです：

• 迅速な導入： 長い実装サイクルなしで、すぐに開始できます。eesel AIを使えば、自分でナレッジソースを接続し、完全に機能するAIエージェントを立ち上げることができます。

• 即時の統合： 100以上のワンクリック統合により、ConfluenceのウィキやGoogleドキュメントはそのままで、eesel AIがそれらから学習します。

• 過去のチケットでの学習： eesel AIは、Zendeskなどのヘルプデスクからの過去のサポートの会話を分析し、初日からブランドのトーンや一般的な解決策を学習できます。

HubSpotの強力なCRMデータと、eesel AIの柔軟なナレッジ統合の組み合わせは、包括的なソリューションを提供します。

機能	HubSpot AI (Data Hub使用)	eesel AI
セットアップ時間	エンタープライズグレードの深さ：CRMとの完全な整合性を確保。	数分：完全にセルフサービス。
中心となるアプローチ	外部データをHubSpotシステムに同期。	既存のナレッジが置かれている場所に接続。
主な統合先	データベース、ウェアハウス、スプレッドシート。	Confluence、Googleドキュメント、Slack、Zendeskなど。
データ移行	深い中央集約化のために設計。	不要：ナレッジは元の場所に残る。
料金モデル	柔軟なHubSpotクレジットを含む段階的プラン。	透明性が高く予測可能なオプション。

最後に

HubSpotのAIは、特に顧客ワークフローが存在するプラットフォームに直接組み込まれているため、強力です。CRMレコードや記録された会話を使用して、有用な自動化やインサイトを提供するのに非常に優れています。

ナレッジがさまざまなツールに分散している企業にとって、HubSpotは基盤を提供し、補完的なツールが残りのギャップを埋めるのに役立ちます。これにより、外部ソースをHubSpot AIデータソースと効率的に統合できます。

ナレッジがすでに存在する場所に接続するツールを使用することで、チームの既存のワークフローに適応するAIエージェントを構築でき、HubSpotの体験をさらに有能なものにすることができます。

AIに完全な教育を施しましょう

HubSpotは素晴らしいCRMです。そして、AIエージェントがチームの集合知にアクセスできれば、さらに役立つものになります。

eesel AI は、数分でHubSpot、ヘルプデスク、ウィキ、その他すべてのドキュメントに接続し、全体像を真に把握したAIサポートエージェントを作成します。

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