HubSpotの年次カンファレンス「UNBOUND 2026」のセッション「How Agentic Customer Platform Powers the Agentic Customer Platform」の模様をレポートします。 本記事の前半ではセッションの内容を整理し、後半では株式会社100の解説として、日本国内でHubSpotを活用する企業がこれらの新概念や機能をどのように自社へ取り入れるべきかを考察します。
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 | How Smart CRM Powers the Agentic Customer Platform |
| 会場 | HubSpot Heroes Stage |
| 開催日 | 2026年9月16日（水） |
| 登壇者 | Sophie Higgs 氏（VP, Product, HubSpot） |
※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す。また、「株式会社100の解説」パートは当社の見解に基づきます。
セッションの全体像は、株式会社100が作成した図解資料（PDF）でもご覧いただけます。 まとめ資料を開く（PDF）
結論：従来のCRMには「何が起きたか」の記録しかなく、「なぜ起き、次に何をすべきか」という文脈（コンテキスト）が欠けているからです。
登壇したSophie Higgs氏は、「データが空っぽのCRMは役に立たず、クリーンなデータは必須である」と前置きしたうえで、より根深い問題は「データそのものではなく、文脈の欠如にある」と指摘しました。従来のCRMには過去の行動履歴は残りますが、「なぜそれが起き、何を意味し、次にどう動くべきか」という背景までは記録されていません。
優秀な営業担当者は、理想の顧客像（ICP）、成約までに必要な接点数、予算の制約、複数の決裁者への配慮、さらには顧客からのリアルな温度感（好評や厳しい意見など）をすべて頭の中に描いています。しかし、システム側はその文脈を持っていません。
HubSpotは、AIが成果を出すために必要な「事業・チーム・顧客に関する変化し続ける理解」を「Growth Context（成長の文脈）」と定義しました。これには理想の顧客像、独自の提供価値、ビジネスモデル、業種、競合、利用ツール、ブランドキットなどが含まれます。Higgs氏はこれを「自社が何者で、何をどのように売り、何を目指しているのかをCRM自身が記憶している状態」と表現しました。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
文脈を持たないAIは、誰にでも当てはまる汎用的な回答しか出せません。また、ツールが分断された環境では顧客の全体像も見えてきません。その結果、現場のチームはデータもAIも信用しなくなり、独自の管理表（スプレッドシートなど）へ逃げるようになります。これがさらなるデータの劣化と成果の停滞を招く悪循環を生んでいるのです。
結論：「顧客理解の記録システムになること」「知見を自動で抽出すること」「人とAIの双方が安全に使える状態にすること」の3つです。
Higgs氏は、次世代のAgentic Customer Platformが果たすべき3つの役割と、それを支える仕組みを提示しました。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
結論：対話型の初期設定、プロパティの自動更新、AIによるリサーチ、目的別のUI、データ品質の統制機能が新たに加わります。
セッションでは、上述の「3つの役割」を具現化する複数の新機能が発表されました。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
結論：CRMの「外側」で発生している周辺業務を、顧客の文脈へとつなぎます。
Higgs氏は「重要な仕事はCRMの周辺にも存在する」と述べ、新製品「HubSpot Work」を発表しました。 部門間の引き継ぎで背景が伝わらない、他部署との調整に手間取る、業務が分断されていてAIで自動化できないといった課題に対し、データテーブル、ドキュメント、フォーム、AIエージェントによる自動化機能を提供します。これにより、顧客向けの導入手順書やキャンペーンカレンダー、さらには数十社のパートナー企業が関わる大規模イベントの管理など、これまでCRMの外で行われていた業務を「共有された顧客の文脈」へと統合します。
結論：取引スピードが20%向上した事例や、利用企業の92%が「社内定着度の高さ」を評価している調査結果が共有されました。
セッションでは、以下のような具体的な導入効果が紹介されました。
取引、問い合わせチケット、日々のやり取りが1つにまとまった「統一データモデル」があるからこそ、AIが文脈に沿ったインサイトを提示でき、管理作業の削減と意思決定のスピードアップにつながったという声が寄せられています。
また、HubSpot利用企業への調査では、92%が「定着率が高い・優れている」と評価（うち91%が導入後1か月以内に達成）し、90%が意思決定力の向上、89%が「唯一の情報源（Single Source of Truth）」の構築、85%がデータ品質の改善を実感しています。 Higgs氏は最後に「『ただ記録するだけの受動的なCRM』の時代は終わった。次の章は、起きたことの保存にとどまらず、その意味を理解し、次に何をすべきかを示すことだ」と語り、セッションを締めくくりました。
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、日本のビジネス環境でどう活かしていくべきかについて株式会社100の見解をお伝えします。
日本企業においては、理想の顧客像（ICP）や勝ちパターンの商談プロセス、成約に必要な接点数などが優秀なベテラン社員の頭の中にだけ存在し、明文化されていないケースが多々見受けられます。 AIから質の高いアウトプットを引き出すには、まず自社の提供価値、ターゲット業種、競合との差別化ポイント、さらには顧客側の予算感や稟議プロセスの特徴といった「文脈」を言語化することが不可欠です。これらをBreezeアシスタントが参照できるドキュメントとして整理することが、最初の重要なステップになると考えます。
日本の商習慣では、顧客の役職名や部署名などの正確性が非常に重んじられます。そのため、AIがCRMのデータを自動で書き換えることに対して、現場が強い不安や抵抗を感じる可能性があります。 「Automatic CRM Property Updates」や「Data Agent」を導入する際は、いきなりすべてのデータを自動更新するのではなく、まずは「予算」や「競合状況」など一部の社内向けカスタムプロパティに絞ってテストすることをお勧めします。また、AIの提案を「担当者が確認して承認・却下する」設定から始め、利用プランやクレジットの消費条件を見極めながら徐々に対象を広げていくアプローチが現実的です。
イベントの進行管理や部門間の引き継ぎシートなどをCRM外のスプレッドシート（ExcelやGoogleスプレッドシート）で管理し、情報がサイロ化してしまっている現場は少なくありません。 新製品「HubSpot Work」の恩恵を最大限に受けるための準備として、まずはCRMの周辺に散らばっている業務を洗い出しましょう。同時に、既存の機能（Data Hubなど）も活用してデータの重複排除や表記ゆれの統一、アクセス権限の整理を進めておくことが、人とAIが安全に協働できる土台づくりにつながります。
AIが的確な成果を出すために必要な、「事業・チーム・顧客に関する変化し続ける理解」のことです。理想の顧客像、独自の提供価値、競合情報などが含まれます。社内で暗黙知となっているターゲット基準や営業プロセスを文書化することが、この土台づくりになります。
メールや通話記録などから自動でデータが抽出されますが、対象とするカスタムプロパティや承認フローを企業側で定義できます。最終的な更新を「人間が承認・却下する」運用にできるため、主導権を失うことはありません。最初は予算や競合情報など一部の項目に絞り、承認制からスモールスタートすることをお勧めします。
HubSpotの20年分の知見に加え、自社のGrowth Contextや独自ナレッジを参照し、あらゆる画面やモバイルから呼び出して業務を支援します。データの要約、本人の文体を模したメール下書き、さらにはHTMLやCSV、プレゼン形式でのパイプラインレポート作成が可能です。まずは会議の準備や議事録の要約といった日常業務から試してみるのがおすすめです。
データテーブル、ドキュメント、フォーム、自動化機能を備え、導入手順書やイベント管理といった「CRMの周辺で発生する業務」を顧客の文脈につなげるためのワークスペースです。活用に向けては、まず現在スプレッドシートに分散している業務を棚卸しすることから始めてみてください。
本セッションでは、AIが信頼できるアウトプットを出すためには単なるデータだけでなく、なぜそれが起き次に何をすべきかを示す「Growth Context（成長の文脈）」が不可欠であることが示されました。顧客理解の記録やインサイトの自動抽出、データ統制を担うCRMの仕組みや、CRM周辺の業務までを一つにつなぐ新製品「HubSpot Work」を活用することで、人とAIが安全に協働できる環境が整います。まずは社内で暗黙知化している理想の顧客像や営業プロセスの言語化、CRM周辺に散らばるスプレッドシート業務の棚卸し、そして人間の承認フローを挟んだ「Automatic CRM Property Updates」や「Data Agent」のスモールスタートから始めてみてはいかがでしょうか。
株式会社100では、Breezeアシスタントが参照できるドキュメントとしての社内文脈の整理から、承認プロセスを組み込んだ安全なAI活用のテスト導入、さらには重複排除や表記ゆれの統一といったデータの土台づくりまで、日本企業の商習慣に合わせたHubSpotの活用を一貫してご支援しています。「ベテラン社員の頭の中にある勝ちパターンをどう言語化すればよいかわからない」「AIによるデータの自動更新に現場が抵抗を感じている」といったお悩みをお持ちの方は、ぜひお気軽にご相談ください。