はじめに：なぜ「いつも通りのマーケティング」が効かなくなったのか

以前と変わらない施策を打ち続けているのに、リード数が伸びない、コンテンツへの反応が落ちてきた——そうした感覚を覚えているマーケターは少なくないはずです。しかし原因は、施策の質やコンテンツ力だけにあるわけではありません。顧客の情報収集行動そのものが、根本から変わってきているのです。

生成AIの台頭によってゼロクリック検索が急増し、顧客は企業のウェブサイトにたどり着く前に必要な情報を手に入れてしまいます。問い合わせの時点ではすでに比較検討が終わっていることも珍しくありません。こうした環境下では、従来の「認知→検索→比較→購入」という一直線のファネルモデルは機能しにくくなっています。

本記事では、こうした変化に対応するためにHubSpotが提唱する新しいマーケティングの考え方「ループマーケティング」の概念と、HubSpotの具体的な機能を使って実装していく方法を詳しく解説します。マーケティング担当者から経営層まで、AI活用の具体的な一歩を踏み出したいすべての方に向けた内容です。

マーケティングの歴史的転換点：1.0から5.0へ

製品中心から顧客中心、そしてAI×データへ

マーケティングの進化を振り返ると、各時代の文脈がよく見えてきます。

1.0の時代は「良いものを作れば売れる」という製品中心の発想でした。市場に商品があふれてくる2.0の時代には、顧客満足度を重視するアプローチへと移行します。インターネットが普及した3.0の時代には、コンテンツやインバウンドマーケティングが力を持ち始めました。

注意したいのは、前の時代の手法が古くなって消えたわけではないという点です。いい製品を作ること、顧客満足度を高めること、価値を提供することは今も変わらず重要です。ただ現在は4.0〜5.0と呼ばれる段階に入り、AIとデータが掛け合わさることで、マーケティングはパーソナライズと競争の新たな局面へと進化しています。そこに「AIという新しい層が加わった」というイメージで捉えていただくのが適切です。

AIが変えた3つの購買行動

では、AIの登場によって具体的に何が変わったのでしょうか。現代の購買行動における変化は、主に3つの観点から整理できます。

1. ゼロクリック検索の急増

Google検索のうち約60%がクリックされることなく終わっているとされています。AIが検索結果の上に直接回答を表示してしまうため、ユーザーはウェブサイトを訪問するまでもなく情報収集を完結させてしまいます。どれほど質の高いコンテンツをサイトに用意していても、そもそも訪問されないという状況が増えています。

2. 情報接触経路の爆発的な多様化

ChatGPT、X（旧Twitter）、TikTok、YouTube、Podcastなど、情報を発見する経路は一気に増えました。顧客がどのチャンネルから自社を知ったのかを予測することはもはや難しく、広告やイベントとはまったく関係のない経路から突然トラフィックが増えるという経験をされているマーケターも多いのではないでしょうか。検索エンジン最適化（SEO）だけでは追いつかない時代になっています。

3. 問い合わせ前に完結する深い自己調査

SNSやAIを活用すれば、口コミや比較情報はすぐに集められます。顧客が問い合わせをしてくる時点ではすでに、自分なりの答えを持っていることが少なくありません。マーケティングや営業には、顧客がすでに持っているその答えを上回る情報提供が求められる、なかなかハードルの高い時代になっています。

ループマーケティング（Loop Marketing）とは何か：4つのステージで回り続ける成長モデル

直線型ファネルからループ型モデルへ

上述した3つの変化を踏まえると、従来の直線的なファネルモデルでは対応しきれないことが見えてきます。そこでHubSpotが2025年の年次イベント「INBOUND」で提唱したのが、新しいマーケティングの考え方「ループマーケティング（Loop Marketing）」です。

ループマーケティングとは、直線型のファネルではなく、「表現（Express）→個別化（Tailor）→増幅（Amplify）→進化（Evolve）」という4つのステージを継続的に回し続ける成長循環モデルです。この4ステージを繰り返すことで、マーケティングの精度が回を重ねるごとに高まっていくという設計になっています。

各ステージにおけるポイントは「人とAIがどのように役割分担するか」です。AIにできることはAIに任せ、人間にしかできない判断や創造に人が集中する、この分業がループマーケティングの核心にあります。

ステージ1：表現（Express）——自社らしさの言語化

生成AIによってコンテンツが大量に生成される時代、同じ業界の企業が似たようなメッセージを発信しがちになっています。そのなかで際立つためには「自社らしい言語化」が不可欠です。

人がすべきことは次の3点に集約されます。まず「理想の顧客像（ICP：Ideal Customer Profile）」を定義すること。次に、ブランドのトーンとボイス——プロフェッショナルに見られたいのか、親しみやすさを打ち出したいのか——を設計すること。そして他社との差別化ポイントを明確にし、ガイドとして文書化することです。

AIはこの言語化されたスタイルガイドをもとに、ブランドらしい一貫したコンテンツを大量に出力してくれます。人が方向性を定め、AIが量と速度を担う、という構図です。

ステージ2：個別化（Tailor）——名前の差し込みを超えたパーソナライゼーション

「○○様」と名前を入れるだけのメールは、もはやパーソナライゼーションとは呼べません。受け取った側はすぐに自動送信だと気づき、読まずにスキップしてしまいます。

このステージで人がすべきことは、顧客を属性情報だけでなく「過去の行動データ」と掛け合わせて深く理解し、メール本文・CTA・ランディングページなどあらゆる接点で「何を・どのように個別化するか」のシナリオを設計することです。

AIはその設計を大規模かつリアルタイムで実行します。一人ひとりの状況に合わせた動的なコンテンツを瞬時に生成し、配信後のパフォーマンス分析まで行います。結果として顧客には「このメール、今欲しかった情報が書いてある」「なんかいつもいいタイミングで連絡してくる会社だな」という深い信頼体験が生まれます。

HubSpotが「パーソナライズ（Personalize）」ではなく「パーソナルな体験（Personal Experience）」という表現を使うのは、こうした文脈からです。

ステージ3：増幅（Amplify）——チャンネルを広げ、AIにも発見されやすくする

かつては自社サイトにコンテンツを置いて流入を待つスタイルが主流でした。しかし今は、AEO（Answer Engine Optimization：AIに選ばれるための最適化）という考え方が重要になってきています。ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIが生成する回答の中に、いかに自社の情報が引用されるかが戦略の分かれ道となっています。

人の役割は、YouTube・SNS・メルマガ・信頼できるクリエイターなど、自社の情報を発信する場所を戦略的に選定することです。どのチャンネルが最適かわからない場合はABテストを実施しながら最適解を探せばよいでしょう。

AIはその戦略を形にする量産エンジンとして機能します。定義が明確で、タイトルに回答が含まれ、箇条書きで整理された——いわゆる「AIに引用されやすい構造」を持つコンテンツを効率よく生成してくれます。

ステージ4：進化（Evolve）——半年計画では追いつかない時代の改善サイクル

AIの進化スピードを考えると、従来の6ヶ月〜1年単位の計画では追いつきません。ルールが日々変わるなかで、半年前の計画に固執することはむしろリスクになります。

実際に現場でも、年間計画から半年、そして3ヶ月単位での振り返りと計画更新へとシフトしている事例が増えています。市場のニーズとAIの変化に柔軟に対応するためには、短いサイクルで学習・改善を繰り返す文化の構築が欠かせません。

このステージで人が担うべきことは、「成長の基準となるKPIの設定」と「データから得た知見をどのステージにフィードバックするかの意思決定」です。AIはデータ分析・施策パフォーマンスのリアルタイムモニタリング・改善案の自動提案といったスピードが求められる部分を担います。走りながら学び、常に最適な解を更新し続けるのがこのステージの特徴です。

HubSpotで実装するループマーケティング：4ステージ×機能詳解

Express（表現）：Breeze AssistantとブランドガイドラインでICPとアイデンティティを定義する

ループマーケティングの出発点は「自社は何者か」を明確にすることです。HubSpotでこれを実現する中心的な機能が「Breeze Assistant」です。

（HubSpot Japan株式会社：Breezeアシスタント）

Breeze Assistantは、ChatGPTやGoogle Geminiのようなチャット形式のAI機能で、HubSpotのCRM（顧客関係管理）に蓄積された自社データをもとに質問に答えてくれます。「どのような顧客プロファイルが理想的か」と問いかけると、CRMに蓄積された商談記録や顧客データをもとに、「従業員1,000名以上の製造業・情報通信業で、DXやマーケティング課題を持つ企業が高確率で成約している」といった具体的なヒントを返してくれます。

汎用的なAIツールとの違いは、自社固有のデータを参照している点にあります。一般的な回答ではなく、自社の実績に基づいた示唆が得られるのがBreeze Assistantの強みです。

ICPが定まったら、次は「ブランドスタイルガイド」の構築です。HubSpotにはブランドアイデンティティを設定する機能があり、ロゴ・カラー・フォント・トーンといった視覚的・言語的要素を一元管理できます。ここで設定したガイドラインがAIによるコンテンツ生成の「ガードレール」となり、一貫したブランドボイスを保ちながら大量のコンテンツを出力することが可能になります。

ポジショニングの明確化も重要です。「なぜ自社が選ばれるのか」を3〜5つの顧客課題と紐づけて整理し、競合との差別化ポイントを文書化しておくことで、生成AIが自社を正しく推薦するための土台が整います。

Tailor（個別化）：行動データ×AIセグメントで実現する「パーソナルな体験」

個別化ステージにおけるHubSpotの機能は、大きく「データエンリッチメント」「インテントベースのセグメンテーション」「AIパーソナライズメール」の3つに分けられます。

データエンリッチメントとインテントシグナル

フォームでコンバージョンしたコンタクトがどの業界・業種・規模の企業なのかを、HubSpotがAIを使ってウェブ上の情報を参照し、自動でプロパティに補完してくれます。また「インテントシグナル」という機能では、自社ウェブサイトのどのページをどの企業が閲覧しているかをリアルタイムでトラッキングし、通知として営業担当者に届けることができます。「今、誰が何を求めているか」が可視化される機能です。

インテントベースのセグメンテーション

従来のセグメントは「業種・役職・地域」といった属性情報をもとに作成するのが一般的でした。しかし現在のHubSpotでは、これに「行動意図（インテント）」を掛け合わせたセグメントが作成できます。属性だけでなく「特定ページを3回以上訪問した」「価格ページを閲覧した」「メール内の特定リンクをクリックした」といった行動データでオーディエンスを分類し、購買意欲が最も高いタイミングにアクションを取ることが可能になります。

AIがCRMデータを分析し、効果的なセグメントを自動提案してくれる機能もあり、5〜10程度の明確なセグメントを持つことで実用的な精度が実現します。

AIパーソナライズメール

従来のマーケティングメールは、テンプレートを事前に作成し、条件を設定して配信するという「メールを先に作る」アプローチでした。これに対してAIパーソナライズメールでは、コンタクトの行動データやCRMの情報をもとに、AIが一人ひとりへのメール文章をその都度自動生成して配信します。

単なる名前の差し込みではなく、「この企業さんはこういう課題を持っていて、最近こういう行動をしていたので、この情報をお届けする」という文脈に基づいたメッセージが自動でできあがるイメージです。反応率の向上はもちろん、受け取った側に「この会社はいつも自分に関係ある情報を届けてくれる」という信頼感を醸成します。

（HubSpot Japan株式会社：パーソナライズ機能）

Amplify（増幅）：マーケティングスタジオとAEO戦略ツールで多チャンネル展開

増幅ステージでは、コンテンツを多様なフォーマットに変換し、複数のチャンネルに効率よく届ける仕組みを構築します。

マーケティングスタジオ

HubSpotのマーケティングスタジオは、ブログ・SNS・メール・動画・ポッドキャストを一つのハブで管理できる機能です。例えばブログ記事を作成すると、そこからSNS投稿・メールニュースレター・ポッドキャスト原稿・動画スクリプトといった派生コンテンツをAIが生成してくれます。

チャンネルごとにコンテンツを一から作る必要がなくなり、一つの情報資産を複数の形で展開することで、コストを抑えながらリーチを広げることができます。

（HubSpot Japan株式会社：マーケティングスタジオ）

AEO（Answer Engine Optimization）戦略ツール

生成AIからの流入はすでに無視できない規模になっています。HubSpotには、ChatGPTやその他の生成AIから自社サイトがどれくらい参照されているか、AIの検索結果に自社ブランドがどれほど表示されているかを確認できるレポート機能があります。

AIに引用されやすいコンテンツ構造——明確なタイトルと定義、整理された箇条書き、問いに対する直接的な回答——を持つコンテンツの制作を支援し、自社情報がAIの回答に含まれる確率を高めることが目的です。SEO対策とAEO対策の両軸でコンテンツ戦略を構築できます。

顧客対応エージェント（AIチャットボット）

購買意欲の高いページ（価格ページ・事例ページなど）に訪問したユーザーに対して、AIチャットボットがリアルタイムで対応できます。ナレッジベース（FAQ情報）やPDF・URLなどを学習させることで、製品情報への問い合わせに24時間自動で対応し、フォームへの誘導やコンバージョン促進を担います。

（HubSpot Japan株式会社：顧客対応エージェント）

Evolve（進化）：リアルタイム分析とABテストで「学習するループ」を完成させる

進化ステージのゴールは「やりっぱなしにしない」ことです。過去の施策から学び、次のループをより賢く回すための仕組みをHubSpotで構築します。

リアルタイムパフォーマンス分析とマーケティングアナリティクス

従来は四半期ごとのレビューが主流でしたが、今のHubSpotではKPIをリアルタイムでモニタリングできます。マーケティングアナリティクススイートでは、マーケティング活動の全体像をダッシュボードで俯瞰でき、リードがどのチャンネルから来て、どの商談を経て、どれが成約に至ったかという一連の流れを一元管理できます。コンバージョン数だけでなく、マーケティング投資対効果（ROI）の可視化がHubSpotの強みです。

また、データハブ（旧：オペレーションハブ）では複数のデータソースを掛け合わせたカスタムレポートやダッシュボードを作成でき、部門を横断したデータ活用が可能になっています。

ABテストと実験文化の推進

メールの件名・CTA・配信タイミングなどをAIが自動判定し、ABテストを効率的に実施できます。「木曜日の朝10時が最も開封されやすい」といった配信タイミングの最適化提案や、複数のメール施策の成果比較（開封率・クリック率）もリアルタイムで確認できます。

成功パターンをAIが学習し、次のループに反映していく設計は「回すたびに賢くなる」マーケティングエンジンの構築を可能にします。

ワークフロー分析でボトルネックを特定する

HubSpotのワークフロー機能では、自動化の分岐処理をリアルタイムで可視化できます。「この分岐で離脱が多い」「このメールの後に成約率が上がる」といったボトルネックや成功パターンをすぐに把握し、改善に活かす文化を作りやすくなっています。

ループマーケティングはマーケティング部門だけのものではない

ループマーケティングが本当に機能するのは、マーケティング・営業・カスタマーサービスが一体となって動いたときです。

マーケティングはAIを活用してリードを創出・育成し、成長し続けるマーケティングエンジンを構築するのがゴールです。営業はCRMデータを活用して個別化した商談を行い、質の高いパイプラインを築きます。カスタマーサービスは導入後の顧客体験を最適化し、アップセルの機会を発見することで成功を積み上げる顧客基盤を作ります。

HubSpotがデータを一元管理できるプラットフォームである点は、この部門間連携を実現するうえで大きな強みです。マーケティング施策の結果が営業のCRMに反映され、カスタマーサービスの知見がコンテンツ改善に活かされる——顧客体験が途切れない状態を作ることが、ループマーケティングの最終的なゴールといえます。

インバウンドマーケティングはどうなるのか

ループマーケティングが登場したことで、「従来のインバウンドマーケティングは古くなったのか」という疑問を持つ方もいるかもしれません。結論から言えば、インバウンドの本質は変わっていません。

インバウンドマーケティングの核心——コンテンツで価値を提供し、リードを引き寄せ、信頼を積み上げていく考え方——は、今も有効です。ループマーケティングで変わるのは、その上にAIの層を重ね、テスト・分析・データ収集を通じて信頼を積み上げたあとも学習と進化を続けるフローを組み込む点です。

「信頼を積み上げたら終わり」ではなく、そこから継続的に改善し、将来の見込み客獲得にデータを活用し続ける。ループマーケティングとはインバウンドを否定するものではなく、インバウンドをAI時代に対応させてアップデートしたフレームワークと考えるのが正確です。

まとめ：AI時代のマーケティングは「ループを回し続ける力」にある

AI時代のマーケティングにおいて重要なのは、最先端のツールを導入することそのものではなく、「人とAIがどう役割分担しながらループを回し続けるか」という設計にあります。

ループマーケティングが提示する4つのステージは、人間の創造力とAIの実行力を組み合わせた現代版の成長モデルです。Expressで自社らしさを言語化し、Tailorで一人ひとりに合わせた体験を届け、Amplifyで多様なチャンネルに展開し、Evolveで学習しながら改善を繰り返す——このサイクルを回すほど、マーケティングの精度は高まります。

重要なのは「AIを使いこなすこと」を目標にしないことです。AIはあくまでも手段であり、目標は「顧客体験を向上させ、ビジネスを成長させること」です。人がKPIを設定し、方向性を決め、意思決定を行う——その判断の質こそが、ループを賢く回すための源泉となります。

また、ループマーケティングはマーケティング部門だけで完結するものではありません。営業・カスタマーサービスと連携し、HubSpotのような一元管理プラットフォームを通じて顧客データをシームレスに活用することで、初めてその真価を発揮します。

「何から始めればいいかわからない」という方は、まず自社のICPを一つ定義するところから始めてみてください。そこから自然にブランドスタイルガイド、セグメント設計、コンテンツ展開とループが広がっていきます。AI時代のマーケティングは、一度完成させるものではなく、回し続けることで育てていくものです。