デジタルトランスフォーメーション（DX）が叫ばれる現代において、顧客との関係性を深化させ、LTV（顧客生涯価値）を最大化するためのCRM（顧客関係管理）の重要性は論を俟ちません。しかし、多くの企業がCRMを導入している一方で、その活用に成功しているケースは決して多くないのが実情です。
一体なぜ、多くの企業がCRM活用の壁にぶつかってしまうのでしょうか。本章では、CRMを取り巻く現状と、データ活用における根深い課題を明らかにしていきます。
驚くべきことに、様々な調査によれば
CRM導入プロジェクトの約60%が何らかの形で失敗に終わっているというデータがあります 。導入したものの、現場に定着しなかったり、期待した成果が得られなかったりするケースが後を絶ちません。
その失敗の要因は多岐にわたりますが、主に以下のような課題が挙げられます。
これらの課題は互いに複雑に絡み合い、CRMを「データが蓄積されるだけの箱」にしてしまうのです。
多くの企業は「データを活用して意思決定の質を高めたい（データドリブン経営）」と考えています。事実、ある調査では
企業の73%がデータ駆動型の意思決定を目指していると回答しています 。しかし、
実際にそれを実現できているのは、わずか24%に過ぎません 。
さらに深刻なのは、
多くの企業が保有するデータの20%しか意思決定に使えていないという現実です 。これは、実に90%以上のデータが活用されることなく眠っていることを意味します 。
この「データはあるのに活用できない」というジレンマは、現場の疲弊にも繋がっています。マーケティングチームはデータ分析に忙殺され 、営業担当者は本来注力すべき顧客との対話ではなく、データ入力や管理業務に多くの時間を費やしているのです 。これでは、本末転倒と言わざるを得ません。
では、これらの課題を乗り越え、CRM活用を成功させるためには何が必要なのでしょうか。その鍵は、以下の4つのポイントに集約されます。
特に4つ目の「AIの活用」は、他の3つのポイントを飛躍的に進化させるポテンシャルを秘めています。次章では、このAI活用を前提として設計されたHubSpotのAI戦略について詳しく見ていきましょう。
CRM活用の課題を解決する切り札として期待されるAI。そのAIをプラットフォームの中核に据え、次世代のCRMの形を提示しているのがHubSpotです。
本章では、HubSpotが提唱するAI戦略「Smart CRM」の概念と、それを具現化する新機能「Breeze」、そしてAI時代における新しいマーケティングの考え方について解説します。
HubSpotのAI戦略が他のCRMツールと一線を画すのは、その根底にある思想です。それは、「AIが人間に取って代わるのではなく、人間とAIが協働する『ハイブリッドチーム』を構築する」という考え方です 。
HubSpotのプロダクト責任者はこう語ります。「勝利を収めるのは、AIツールを最も多く導入している企業ではありません。AIの力を倍増させる、最もスマートなハイブリッドチームを持つ企業です」 。
これは、AIを単なる業務効率化ツールとして捉えるのではなく、
人間は判断や創造性といった付加価値の高い業務に集中し、AIはデータ分析や定型業務を担うチームメイトとして共存するという未来像です 。
この「ハイブリッドチーム」を構築するために、HubSpotは3つのステップを定義しています 。
この思想が、HubSpotの全てのAI機能の設計思想の根幹となっているのです。
AIの台頭は、顧客の購買行動にも大きな変化をもたらしています。かつてのようにWebサイトを検索して情報を比較検討するプロセスは、ChatGPTのような生成AIに代替されつつあります。これにより、Webサイトへの訪問者数は減少傾向にあり、訪れるのはすでにある程度購買意欲の高い層に絞られてきています 。
このような変化に対応するため、HubSpotは従来のファネル型マーケティングに代わる新たな考え方として「Loop Marketing（ループマーケティング）」を提唱しました 。
これは、大量のリードを獲得し、ふるいにかけていく直線的なプロセスではなく、以下の4つの要素を循環させるループ型のプロセスです。
このループを高速で回す上で、顧客データの分析やコンテンツのパーソナライズを担うAIの存在が不可欠となります。
HubSpotのAI戦略を具現化するのが、AI機能群の総称である「Breeze（ブリーズ）」です 。Breezeは、大きく分けて「アシスタント」と「エージェント」という2種類の役割を担います。
Breezeアシスタントは、ChatGPTのような対話形式のインターフェースを通じて、ユーザーの業務をサポートするAIです 。
「先月、商談に発展したコンタクトのリストを出して」「この顧客との直近のやり取りを要約して」といった自然な言葉での指示に対し、CRM内のデータを参照して瞬時に回答を提示します 。
さらに、過去の会話の文脈を記憶するメモリー機能や 、Google WorkspaceやSlackといった外部ツールとの連携機能も備えており 、まさに人間のアシスタントのように、文脈を理解した上で業務をサポートしてくれます。
一方、Breezeエージェントは、特定の業務を自律的に実行するAIです 。アシスタントが指示待ちのサポーターであるのに対し、エージェントは特定の役割を与えられて黙々とタスクをこなす実行部隊と言えます。
現在、HubSpotからは以下のような様々なエージェントが提供されています 。
これらのエージェントを業務プロセスに組み込むことで、これまで人間が時間をかけて行っていた定型業務を自動化し、生産性を飛躍的に向上させることが可能になるのです。
HubSpotに標準搭載されているAI機能「Breeze」は非常に強力ですが、その真価は、ChatGPT、Claude、Geminiといった外部のLLM（大規模言語モデル）と連携させることでさらに引き出されます 。
HubSpotは、これらの外部LLMとデータをスムーズに連携させるための「LLMコネクタ」を提供しており、ユーザーは使い慣れたChatGPTの画面から、HubSpot内のCRMデータにアクセスし、高度な分析を行うことができます 。
本章では、ChatGPTとHubSpotを連携させる際の3つの具体的な活用パターンを見ていきましょう。
これは、ChatGPTの標準的な対話画面からHubSpotのデータを呼び出す、最も手軽な活用方法です 。
ChatGPTの画面でHubSpotコネクタを有効にするだけで、「先週作成された優先度の高いサポートチケットは何件？」 といった単発の質問に対して、HubSpot内のデータを参照し、迅速に回答を得ることができます。
例えば、「8月に作成された取引を、パイプラインのステージごとに集計して」と依頼すると、ChatGPTがHubSpot APIを通じてデータを取得し、ステージ名（日本語ラベル）と件数を分かりやすい表形式でまとめてくれます 。
日常業務の中で「ちょっとあのデータを確認したい」という時に、HubSpotの画面を開いてレポートを探す手間を省き、対話形式で素早く答えを得られるのが大きなメリットです。
チャットモードが単発の質問に適しているのに対し、より複雑な分析や深い洞察を得たい場合に強力な武器となるのが「ディープリサーチモード」です 。
これは、複数の情報源（この場合はHubSpotデータとChatGPTが持つ外部知識）を横断的に分析し、詳細なレポートを生成する機能です 。処理には数分を要しますが、その分、チャットモードでは得られない質の高いアウトプットが期待できます。
例えば、以下のような戦略的な問いを投げかけることが可能です。
「前四半期に失注した取引データをすべて分析し、最も一般的な失注理由の裏に隠された『真の要因』を特定してください。顧客とのコミュニケーション履歴（メール、議事録）も踏まえ、価格面だけでなく、顧客のビジネス環境や競合の動向といった外部要因も考慮した上で、営業プロセスを改善するための具体的な提言をレポートとしてまとめてください。」
この指示に対し、ChatGPTはHubSpot内の構造化データ（取引情報）と非構造化データ（メール文面など）を横断的に分析し、さらに一般的な市場トレンドなどの外部知識を掛け合わせることで、「表面的な失注理由は『価格』だが、真の要因は初期段階での価値提案が不十分だったことにある」といった、人間では見過ごしがちな深い洞察を導き出してくれるのです。
3つ目のパターンは、HubSpotの自動化機能である「ワークフロー」の中に、ChatGPT（LLM）の判断ロジックを組み込む方法です 。
従来のワークフローは、「もしAならば、Bを実行する」という単純なIF-THENルールに基づいていました。しかし、この連携により、「お問い合わせフォームの本文の内容をLLMが解釈し、その緊急度や内容に応じて担当者を振り分け、適切な初動対応メールを自動生成する」といった、
コンテキストを理解する高度な自動化が実現可能になります 。
具体的な活用例としては、以下のようなものが挙げられます。
このように、LLMをワークフローに組み込むことで、これまで人間の判断が必要だった曖昧なプロセスをも自動化の対象にすることができ、業務のあり方を根本から変革するポテンシャルを秘めています。
HubSpotとChatGPTの連携が、具体的なビジネスシーンでどのように活用できるのか、マーケティング、営業、カスタマーサポートの3つの部門別に、より掘り下げた実践例をご紹介します。
多くのマーケティング担当者が、ターゲット顧客を定義するために「ペルソナ」を設定しています。しかし、一度作成されたペルソナは担当者の推測や限られたデータに基づいていることが多く、市場の変化に合わせて柔軟に更新されることは稀です 。
ここに、HubSpotとChatGPT連携のメスを入れます。
ChatGPTのディープリサーチモードを活用し、「過去1年間の成約顧客データを分析し、行動パターンと購買意欲に基づいた新たな顧客セグメントを5つ提案して」といったクエリを実行します 。
するとAIは、CRMデータ、Webサイトの行動履歴、メールのやり取りといった非構造化データまでを統合的に分析し、
これまでマーケターが認識していなかった「隠れた優良顧客セグメント」を発見してくれる可能性があります 。例えば、「特定のブログ記事を読んだ後に、料金ページを3回以上訪問し、かつ導入事例をダウンロードした、従業員50名以下の製造業」といった、具体的でアクションに繋がりやすいセグメントを自動で生成してくれるのです 。
このAIが提案したセグメントをHubSpotの「動的リスト」として設定すれば、常に最新の顧客行動を反映したセグメントが自動で構築されます 。あとは、そのセグメントごとに最適化されたメールコンテンツをHubSpotのAI機能で生成し、配信するだけです 。
これにより、マーケティング担当者はペルソナ設計に頭を悩ませる時間を大幅に削減できるだけでなく 、常にデータに基づいた最適な顧客アプローチを自動で実行できるようになります。
営業部門では、失注した案件の理由をCRMに入力することが一般的です。しかし、その多くは「価格が高い」「競合に負けた」といったドロップダウンリストから選択される表面的な理由であり、真の敗因が見えにくくなっています 。
本当の敗因は、商談の録音データやメールの文面といった非構造化データの中にこそ眠っています 。
ここでも、ディープリサーチモードが活躍します。「『価格が高い』を理由に失注した過去半年間の案件をすべて分析し、関連する顧客とのコミュニケーション（メール、議事録）を調査してください。価格以外に共通する潜在的な失注要因を特定し、営業プロセスを改善するための具体的な提案を提示してください」 といったクエリを投げかけます。
AIは、何百もの失注案件の非構造化データを横断的に分析し、人間では気づけないパターンを認識します 。その結果、「一見『価格』が理由で失注しているように見えるが、実は
初期段階で顧客の課題を十分にヒアリングできておらず、価値提案が響いていなかったケースが8割を占める」といった、本質的な原因を突き止めることができます。
このインサイトに基づき、営業トレーニングの焦点を「価格交渉術」から「課題ヒアリング力の強化」へと的確にシフトさせたり 、製品開発チームへ具体的なフィードバックを提供したりすることで 、組織全体の成約率を大きく改善することが可能になるのです。
従来のカスタマーサポートは、顧客から問い合わせがあって初めて動き出す「対症療法的」なアプローチが中心でした 。そのため、同じような問題が繰り返し発生し、顧客満足度の低下やサポートチームの疲弊を招いていました。
HubSpotとChatGPT連携は、この受け身のサポート体制を「予測型」へと進化させます。
「過去3ヶ月間の全サポートチケットを分析し、共通するパターンや根本原因を特定してください。特に、複数の顧客から報告されている問題について、将来的に他の顧客にも影響する可能性があるかどうかを評価し、それらを未然に防ぐための具体的な対策を提案してください」 というクエリを実行します。
AIは、一見無関係に見える個別のチケットの裏にある共通項を見つけ出し、「特定の機能Aと機能Bを組み合わせて使っている顧客は、1ヶ月以内にシステムエラーに関する問い合わせをする確率が30%高い」といった解約やクレームに繋がる予兆を検知します。
この予測に基づき、問題が発生する前に該当する顧客リストを抽出し、先回りして解決策を案内する（プロアクティブな顧客ケア）ことで、顧客満足度を劇的に向上させると同時に、サポート全体のコストを削減できるのです 。実際に、このアプローチによって
サポートチケット数を25%削減し、顧客満足度スコアを20%向上させたという試算もあります 。
ここまで見てきたように、HubSpotとChatGPTの連携はビジネスに大きな変革をもたらす可能性を秘めています。しかし、その導入を成功させるためには、計画的かつ段階的なアプローチが不可欠です。
最初から全社で完璧な仕組みを構築しようとすると、プロジェクトが大規模になりすぎて頓挫しかねません。成功の鍵は「スモールスタート」にあります。
まず、自社のデータがどこに、どのような状態で存在しているかを把握することから始めます 。各部門で管理しているExcelの顧客リスト、メール配信リストなどを洗い出し、重複しているデータや管理項目を整理します。この地道な作業が、後のデータ統合の土台となります。
次に、限定的な範囲で実際にツールを試してみます 。例えば、特定の製品に関する顧客データの一部だけをHubSpotに移行し、ChatGPTと連携させて失注理由の分析を試す、といった形です。この小さな成功体験を通じて、AI活用の具体的な効果や課題を実感することが重要です。
PoCで手応えを得たら、まずは1つの部門（例えば営業部）に本格導入します 。そこで明確な成果（例：失注分析による成約率の向上）を出し、その成功事例を社内に共有することで、他部門の協力や理解を得やすくなります。
1つの部門での成功モデルを基に、他部門（マーケティング、カスタマーサポートなど）へと横展開していきます 。この段階では、部門間のデータ連携を確立し、全社的なユーザートレーニングやサポート体制を整備することが成功の鍵となります。
今日から一歩を踏み出すことが、競合に対する優位性を築くための第一歩です。まずは自社のデータ管理の現状を見直すことから始めてみてはいかがでしょうか。
本記事では、多くの企業が直面するCRM活用の課題から、その解決策としてのHubSpotとAIの連携活用までを、具体的な実践例を交えながら解説してきました。
今日のキーポイントを改めて振り返ります。
AI、特に生成AIの進化は、私たちのビジネス環境を根本から変えようとしています。もはや、データは単に蓄積・管理するだけのものではありません。AIとの対話を通じて、これまで人間だけでは気づけなかったパターンやインサイトを引き出し、戦略的な意思決定に活かす時代が到来したのです。
HubSpotが提供する統合されたデータ基盤と、ChatGPTが持つ高度な言語処理能力を組み合わせることで、あらゆる企業がデータドリブンな組織へと変貌を遂げるチャンスを手にしています。セキュリティに関しても、HubSpotのアクセス権限設定が連携先に自動で適用され、データ転送は暗号化されるなど、安心して利用できる環境が整備されています 。
本記事が、皆様のビジネスを加速させるための一助となれば幸いです。