HubSpot・Marketo・Account Engagement（旧Account Engagement）のどれを選ぶべきか──MAの選定はAI機能の差だけでなく、既存CRM環境・価格・運用体制によって大きく変わります。「マーケ担当者が日常的にAIを使えるか」という観点も含め、各ツールのAI機能を実用面から比較します。

MAツールのAI機能比較：なぜHubSpot・Marketo・Account Engagementを比べるのか

マーケティングオートメーション（MA）ツールのAI機能は、2023〜2026年にかけて各社が大幅に強化しています。HubSpotはBreeze AIを、MarketoはAdobe Senseiを、Account Engagement（現Account Engagement）はSalesforce Einsteinを統合しました。

この記事では「AIを使って何ができるか」という実用面に絞り、コンテンツパーソナライゼーション・リードスコアリング・メール最適化・分析の4軸でHubSpot・Marketo・Account Engagementを比較します。

HubSpot Marketing Hub AI（Breeze）の全機能

コンテンツ生成AI

• Breeze Content Agent：キーワードと目的を入力→ブログ記事・LP・メールの本文を自動生成
• Breeze Copilot：各エディターに内蔵されたインラインAIアシスタント。文章の生成・要約・トーン変更をその場で実行
• ソーシャル投稿生成：ブログURLから各SNS最適化投稿文を自動生成
• AIによるA/Bテスト最適化：メール件名・CTAのA/Bテストで、AIが統計的に優位なバリアントを自動選択
  
  

（HubSpot Japan：無料AIコンテンツ生成ツール）

リードスコアリングとパーソナライゼーション

• 予測リードスコア（Likelihood to close）：Sales Hub連携で機能。過去の成約データからAIがスコアを自動計算
• スマートコンテンツ：業種・地域・ライフサイクルステージに応じてWebページ・メールのコンテンツを自動変更
• Breeze Intelligence（旧Clearbit）：企業・コンタクト情報の自動エンリッチメント（クレジット課金）

分析・レポートAI

• マーケティングアトリビューション：マルチタッチアトリビューションでどのチャネルが成約に貢献したかをAIが分析
• Breeze Agentによるデータ分析：自然言語で「先月のメールキャンペーンで一番効果が高かったセグメントは？」と質問→AIが分析結果を返す

Marketo Engage（Adobe Sensei）のAI機能

主要AI機能

• Predictive Audiences：過去の行動データからAIが類似リードを発見し、キャンペーンのターゲットセグメントを自動提案
• AI-Powered Lead Scoring：行動スコア＋人口統計スコアを組み合わせたAIスコアリング。カスタマイズ性が高い
• Send Time Optimization：個人ごとに最もメールを開封しやすい時間を学習し、最適な送信時刻を自動調整
• Content AI：コンテンツパフォーマンスを分析し、セグメントごとに最適なコンテンツを推奨
• Adobe Firefly統合：Adobe Creative Cloudとの連携で、生成AI画像をマーケティングコンテンツに活用

（Adobe：ADOBE MARKETO ENGAGE 強力なマーケティングオートメーション）

Marketoの特徴

Marketoは「エンタープライズ向けのMAとして複雑なリードライフサイクル管理」が強みです。大規模なBtoB企業（売上1,000億円以上クラス）で複数の製品ライン・複数の国・複数の営業チームが関与する場合に真価を発揮します。Adobe Experience Cloud（Analytics、Target、Experienceマネージャー）との統合でデジタルエクスペリエンス全体をAIで最適化できる点が差別化ポイントです。

Marketoの弱み

• 価格：月額$1,000〜数万ドルと高価で、中堅企業には過剰スペックになりやすい
• 学習コスト：専任のMarketo管理者が必要なレベルの複雑さ
• UIの古さ：HubSpotと比較してUIが複雑で、マーケターが直感的に使いにくい部分がある

Salesforce Account Engagement（旧Account Engagement）のAI機能

主要AI機能

• Einstein Lead Scoring（Account Engagement版）：Account Engagementのエンゲージメントスコアとアイデアルカスタマープロフィールを組み合わせたAIスコアリング
• Einstein Behavior Scoring：最近の行動パターン（エンゲージメントの増加・減少）を分析し、購買準備度を算出
• Engagement History Dashboards：SalesforceのCRMにマーケティングのエンゲージメントデータをダッシュボードとして表示（Salesforce連携前提）
• Einstein Send Time Optimization：個人ごとの最適メール送信時刻をAIが学習・自動調整
• Einstein Copy Insights：メール件名の感情トーンを分析し、クリック率との相関を表示
  
  
  

（Salesforce Japan：B2Bマーケティングオートメーション）

Account EngagementのSalesforce連携の深さ

Account EngagementはSalesforce CRMとネイティブで統合されているため、「マーケのエンゲージメントデータ」と「営業の商談データ」を組み合わせたAI分析が得意です。営業が「このリードは過去にどのコンテンツに反応したか」をSalesforceのリード画面でそのまま確認できます。

Account Engagementの弱み

• Salesforce専用設計：Salesforce以外のCRMとの連携は想定されていない
• コストの重なり：Salesforce Sales Cloud + Account Engagement（Account Engagement）の両方が必要なため、コストが積み上がりやすい
• 生成AI機能はHubSpotに後れ：コンテンツ生成・Copilot系の機能はHubSpotの方が先行している（2025年時点）

3ツールの詳細比較表

HubSpotのAI機能がMarketoやAccount Engagementと異なる点：本質的な差

違い①：生成AIの「深さ」

HubSpotは生成AI（コンテンツ作成・メール文章生成）に最も積極的に投資しており、マーケターが日常業務で生成AIを使う頻度が高い機能を次々とリリースしています。Marketo・Account Engagementは予測分析・スコアリング系のAIが得意な一方、コンテンツ生成AIはやや後発です。

違い②：データの「一元性」

HubSpotの最大の差別化はマーケ・営業・CSのデータが同一CRMに統合されている点です。Marketoは主にマーケデータ、Account EngagementはSalesforceのCRMデータと連携はできますが、HubSpotほど「同一データベースで完結」しているわけではありません。AIの精度はデータの網羅性と品質に依存するため、HubSpotのオールインワン構造は特にデータ統合コストの観点で優位です。

違い③：「使いやすさ」のAI民主化

HubSpotはマーケター・営業担当者がAIを日常的に使えるよう、UIのシンプルさを重視しています。Marketoは強力ですが「専任管理者」が必要なレベルの複雑さがあり、AIの恩恵を受けるのはヘビーユーザーに限られます。HubSpotは「普通のマーケターがAIを使える」という民主化を目指しています。

どのMAツールを選ぶべきか：企業規模・現状別

• HubSpotをメインCRMとして使っている：HubSpot Marketing Hub一択。データの一元化とコストの観点で最合理的
• Salesforceがメインで移行したくない：Account Engagement（Account Engagement）がベスト。Einstein連携で深い分析が可能
• 大企業で複雑なシナリオが必要：Marketo Engage。ただし専任管理者と高コストを前提に
• 今後HubSpotに統一を検討している：まずHubSpot Marketing Hub Starterから試し、段階的にProfessionalへアップグレードするロードマップが現実的

よくある質問（FAQ）

Q1：HubSpotとMarketoを同時に使っている場合、どう整理すべきですか？

双方を使い続けることは「データの二重管理」「コストの二重払い」が発生するため、基本的には統合を推奨します。Marketoに大量のシナリオ・資産が蓄積されている場合の移行は6〜12ヶ月のプロジェクトになります。移行前に「HubSpotで再現できない機能」のリストアップと、現在Marketoを使っている理由の棚卸しを行うことを推奨します。

Q2：日本語のコンテンツ生成はHubSpotで対応していますか？

はい、Breeze CopilotおよびContent Agentは日本語での出力に対応しています。ただし、英語と比較すると精度・自然さにやや差があります。日本語コンテンツの最終編集は人間のマーケターが行う前提で活用することを推奨します。

Q3：Account EngagementはHubSpotと連携できますか？

技術的にはZapierやMakeを使ってデータ連携は可能ですが、HubSpotとAccount Engagementを同時運用することはデータ重複・管理コスト増大につながるため、通常は推奨されません。どちらかに統合するか、SalesforceをメインCRMとしてAccount Engagement（Account Engagement）を使い、HubSpotとのデータ連携はSalesforce連携経由で行う方法が現実的です。

Q4：MAのAI機能を比較するとき、一番重視すべき軸は何ですか？

最も重要な軸は「自社のメインCRM環境との整合性」です。どれだけAI機能が優れていても、データが連携されていなければ精度が出ません。次に「自社マーケターが日常的に使いこなせるか（UIの複雑さ）」、最後に「価格とROIのバランス」の順で検討することを推奨します。

Q5：MAのAI機能はどれくらいのデータ量から有効に機能しますか？

リードスコアリングAIには最低数百件の成約・失注実績データが必要です。メール送信時刻最適化AIには個人ごとの送受信履歴が数ヶ月以上必要です。コンテンツ生成AIはデータ量に関係なく使えますが、精度向上にはコンテンツパフォーマンスデータの蓄積が効いてきます。一般的に「月間リード数100件未満・CRM運用歴1年未満」の段階ではAIの恩恵は限定的で、まずデータ蓄積に注力することが先決です。