HubSpotの年次カンファレンス「UNBOUND 2026」で行われたセッション「Growing Better In The Age Of The Builder」の様子をレポートします。 本記事の前半ではセッションの要点を整理し、後半では株式会社100の視点から、日本のHubSpotユーザー企業が明日からどのように実践へ落とし込むべきかを解説します。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| セッション名 | Growing Better In The Age Of The Builder |
| 会場 | Main Stage |
| 開催日 | 2026年9月16日（水） |
| 登壇者 | Dharmesh Shah 氏（Co-Founder and CTO, HubSpot） |
| 動画 | Growing Better In The Age Of The Builder | UNBOUND 2026（YouTube） |
※本記事のセッション内容は株式会社100が独自にまとめたものであり、「株式会社100の解説」パートは当社の見解です。
セッションの全体像は、以下のPDF資料でもご覧いただけます。 まとめ資料を開く（PDF）
結論：モデルを包む「ハーネス」と、そこに渡す「自社の文脈」が異なるからです。
HubSpotの共同創業者兼CTOであるDharmesh Shah 氏は、AIを「車」になぞらえ、以下の3つの層で整理しました。
Shah 氏は、2022年11月のChatGPTや2025年11月のClaudeなどを例に挙げ、「モデルは1〜2か月ごとに更新されており、エンジンの馬力の問題はすでに解決した」と述べました。私たちが直接触れているのはモデルそのものではなく、外側にある「ハーネス（1つ以上のAIモデルを制御し支えるソフトウェア）」であり、ここに成果の差が生まれます。
AIモデルは個別の企業の事業内容を知らないため、ハーネスを通じて次の4つを与える必要があります。
HubSpotのAI「Breeze」は、まさに業務に特化したハーネスです。主要なAIモデルすべてにアクセスして作業に応じた最適なモデルを自動で選ぶほか、HubSpotが20年間で培ったビジネス知見があらかじめ組み込まれています。
結論：新しいモデルが出るたびに価値が増す、「自社の文脈」に投資すべきです。
Shah 氏は、「モデルは減価し、文脈は増価する」という非対称な関係を示しました。新型が次々に登場するため、単一のAIモデルの価値は24か月後には大きく下がります。一方で、自社が蓄えた「文脈」は、後から登場する賢いモデルほど多くの価値を引き出せるため、複利で価値が上がっていきます。
HubSpotはAPIに加え、MCP（AIモデルと外部データを接続する共通規格）やCLI（コマンドライン操作の仕組み）にも対応しており、AIが蓄積された文脈をスムーズに読み取れる構造になっています。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
またモデル選びにおいては、単に最先端を追うのではなく「実用の最前線」を見るべきだと語られました。Shah 氏は「植木鉢に水をやるのに、消防ホースは使わない」と例え、作業の内容と動かしたい指標（KPI）に合わせて適切なモデルを選ぶ重要性を指摘しました。
結論：人間が部下やチームを率いてきた「マネジメントの技能」を、そのままAIエージェントの運用に転用します。
Shah 氏は、「期待値の設定」「成果物のレビュー」「フィードバック」といった人間のマネジメントスキルは、すべてAIエージェントの扱いに転用できると述べました。1人で動く担当者であっても、複数のAIエージェントでデジタルチームを組めば、チーム並みの成果を出せるようになります。
AIとの向き合い方には以下の4つの段階があり、最終的には4つ目の状態を目指すことが推奨されています。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
この働き方を先取りしているのが、「1人の会社（ソロプレナー）」の急増です。Shah 氏が紹介した米国のデータによると、2025年の新規開業数は560万社で過去最高を記録し、2026年も講演時点で430万社に達しています。直近1か月の新規開業のうち、最初の2年間で雇用を予定しない「1人の会社」は85〜86%に上るとのことです（※調査元の明示はなし）。 また、Stripeの経済調査チームのデータとして、売上100万ドル超の「1人の会社」は2023年から2025年で2倍に、1,000万ドル超の企業は約3倍に増加したことが示されました。
こうした個人の頭の中にある文脈を外部化してAIと協働するため、HubSpot Nextから1人社長向けのCRM「YouSpot（ベータ版）」が発表されました。これは従業員2人〜2,000人規模をターゲットとするHubSpot本体の外側（1人規模の領域）をカバーする位置づけの製品です。
結論：1つ10分、合計40分で終わる「自社の文脈を書き出す4つの作業」です。
創業期のHubSpotが成功した理由は、共同創業者のBrian Halligan 氏が「顧客第1号」、Shah 氏が「作り手第1号」であり、両者の距離が極めて近かったことにあると語られました。現在、AIによってその距離はゼロになり、誰もが自ら仕組みを作る「ビルダー」になれます。
ただし、「CRMの自作は避け、自動化やカスタムアプリ、エージェント作りに注力すべきだ」とShah 氏は強調します。ビルダーになるための第一歩として、次の4つの宿題が提示されました。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
ここからは、本セッションの内容を踏まえ、日本企業がHubSpot環境でどのように実践へ移すべきかについて、株式会社100の見解をお伝えします。
日本企業では、商談のメモやメールのやりとりが担当者個人の手元に残り、社内で共有されていないケースが多々見受けられます。 文脈の価値を高めるには、まずメールや会議の議事録、商談の経緯をHubSpotの「コンタクト」や「取引」に集約することが出発点となります。履歴が正しく蓄積されていれば、Breezeアシスタントが過去の経緯を踏まえた精度の高い回答や要約を出力できるようになります。データの表記ゆれや空欄が多い場合は、ご契約中のプランで利用可能な機能を確認したうえで、Data Hubなどを活用してデータ形式を整えるアプローチが有効です。
引き継ぎ用のマニュアルや手順書がすでにあるものの、部署ごとにフォーマットがばらついている企業も少なくありません。 宿題にある「仕事の職務記述書」をゼロから書くのが難しい場合は、既存の手順書から「①目的」「②入力する情報」「③出力の形式」「④禁止事項」の4要素を抜き出して整理する方法をおすすめします。整理したテキストをAgent HubやBreezeエージェントへのプロンプト（指示文）として渡すことで、社内ルールやトーン＆マナーに沿った出力を得やすくなります（※各機能の詳細はご契約プランをご確認ください）。
「毎週少し難しいことを試す」という取り組みも、個人任せにしてしまうと途中で立ち消えになる恐れがあります。 組織として継続するには、Marketing Hubの「メール開封率」やSales Hubの「商談作成数」など部署ごとの対象指標を1つ決め、週次の定例会議に「5分間のAI共有枠」を設けて、試したことを報告し合う仕組みづくりが効果的です。うまくいった指示文（プロンプト）を社内のナレッジベース等にまとめておけば、チーム全体でAI活用のスキルを複利的に積み上げていくことができます。
Shah 氏は、作業の内容と動かしたい指標に合わせて「実用的なモデル」を選ぶべきだと述べています。株式会社100としても、モデルの性能比較に時間を割くより、まずは改善したい指標を1つ決め、Breezeアシスタントなどに渡す「自社の文脈（データ）」を整えることに注力する進め方をおすすめします。
Shah 氏の説明では、①自社や顧客の情報である「文脈」、②モデルが呼び出す「ツール」、③業務固有のやり方である「スキル」、④やらせないことの線引きである「ガードレール」の4つです。 HubSpotの運用に置き換えると、CRMへの顧客データの蓄積が「文脈」にあたり、業務手順や禁止事項を言語化してプロンプトに組み込むことが「スキル」と「ガードレール」にあたります。
いいえ。Shah 氏は、YouSpotは従業員2人〜2,000人向けのHubSpot本体の対象外となる「1人の会社（ソロプレナー）」向けのベータ版製品だと説明しています。複数人のチームで業務を行う一般的な企業においては、引き続きHubSpot本体でチーム全体の文脈を一元管理する使い方が基本となります。
セッションで示された順番どおり、まずは1つ10分で「①指標を決める」「②自分の取扱説明書を書く」「③仕事の職務記述書を書く」の3つの書き出しを一気に行い、その後「④毎週1つ難しいことを試す」をチームの定例会議などで振り返る流れにすると、現場に定着しやすくなります。
本セッションでは、AI活用の成果を分ける要因はモデルの性能ではなく、モデルを制御する「ハーネス」と、そこに渡す「文脈」にあることが明確に語られました。AIモデルは新型が出るたびに価値が下がりますが、自社で蓄えた文脈は、賢いモデルが登場するほどその価値を増していきます。
まずは合計40分でできる「宿題」として指標や取扱説明書、業務手順の書き出しを行い、HubSpotに自社の文脈を蓄積しながら、毎週の試行をチームで積み上げていくことから始めてみてはいかがでしょうか。