HubSpotの年次カンファレンス「UNBOUND 2026」のセッション「Why Your AI Content Sounds Wrong (Fix It)」のレポートをお届けします。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の視点から、日本のHubSpot活用企業が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 | Why Your AI Content Sounds Wrong (Fix It) |
| 会場 | Impact Stage |
| 開催日 | 2026-09-17 |
| 登壇者 | Lindsay Rosenthal 氏（Founder, Cred Marketing） Luis D. Camejo 氏（Co-Founder, BIZBROS） Katie Wrathall 氏（COO, Cred Marketing） |
※本記事のセッション内容は株式会社100がまとめたものであり、後半の解説パートは株式会社100の独自見解です。
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：見分けられるかどうかより「翌日に思い出してもらえるか」が重要であり、AI特有の「3つの兆候」が読者の記憶から消える原因になります。
登壇したLindsay Rosenthal 氏、Luis D. Camejo 氏、Katie Wrathall 氏の3名は、AIコンテンツにまつわる「5つの通説」を検証し、4つを否定、最後の1つを条件付きで認めました。
まず「AIの文章は見分けやすい」という通説1は否定されました。元中学校の英語教師であるWrathall 氏は、会場に「整った文体」と「すべて小文字で崩した文体」の2つのSNS投稿を提示し、どちらがAIかを挙手で尋ねました。実は両方ともAIの出力だったのですが、さらに「で、何についての投稿だったか覚えていますか？」と問うと、会場の誰も答えられませんでした。
人は「粗いAIの文章」を見抜けるせいで、自然な文章を見ると「人間が書いた」と誤認します。しかし、本質的な問題はAIとバレることではなく、読者の記憶にまったく残らないことなのです。
記憶に残らないAIの文章には、公開前にチェックできる「3つの兆候」があります。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
直近の投稿5本から自社のロゴを外したとき、顧客はそれがあなたの会社の言葉だと分かるでしょうか。AIを使って半日で1週間分の投稿を量産できても、受け手である読者の1日は24時間のままです。ある炭酸飲料ブランドや語学学習アプリがSNSで圧倒的に記憶に残っているのは、「量」ではなく「他と絶対に取り違えようがない見せ方」を選んだからです。他社と同じように聞こえることは、それ自体がビジネス上のコスト（損失）なのです。
結論：どのAIモデルも同じ指示には同じ平均的な答えを返すため、「常時・連携・都度」という3種類のコンテキスト（背景情報）をAIに与える必要があります。
「問題はAIツールにある」という通説2も否定されました。5つの主要モデル（ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Grok）に対し、「創業者が信じる通説を1つ、一人称・150語未満で書いて」と指示したところ、すべてのモデルが「良い製品は勝手に売れる」という全く同じテーマと構文を返しました。
この解決策として、Rosenthal氏はAIに与える前提情報を「3種類のコンテキスト」に整理しました。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
これら3つのコンテキストを有効にしたうえで先ほどと同じ指示を出すと、今度は「AIはコンテンツを無料にしたのではない。制作コストを無料にしただけだ」という、Rosenthal 氏自身が日頃から発信している独自の主張が出力されました。コンテキストこそが、AIの出力を「書き手自身の言葉」へと正確にチューニングするのです。
続いて「良いプロンプトさえあれば足りる」という通説3も否定されました。英語とスペイン語でポッドキャスト番組を制作するCamejo 氏は、外部ライターが自社のトーンを掴むまでに3か月かかっていた課題を解決するため、散歩中に1時間AIと音声で対話し、自身の思考を書き下した「22ページの会社用コンテキスト文書」を作成しました。
このときの唯一にして最大のコツは、AIに対して「質問は一度に1問だけ聞くこと」と明示することです。20問の質問リストに一括で答える形式では表面的な回答しか出ませんが、1問ずつ深掘りされることで本音や具体例が引き出されます。Camejo 氏は「会社用」「個人用」「話し方（トーン）用」の3つの文書を作成し、そこに創業の経緯や失敗談、顧客事例、使う言葉・使わない言葉、過去に反応が良かったコンテンツの実例2〜3本を盛り込みました。コンテンツ発信の6工程のうち、問題の所在は上流の「リサーチ」と「制作（コンテキストの注入）」の2つだけなのです。
短い指示文だけでは書き手の思想や背景が伝わらないため、AIと1問1答で音声対話し、自社の文脈や過去の好例をまとめた「コンテキスト文書」を作る必要があります。
続いて「良いプロンプトさえあれば足りる」という通説3も否定されました。英語とスペイン語でポッドキャスト番組を制作するCamejo氏は、外部ライターが自社のトーンを掴むまでに3か月かかっていた課題を解決するため、散歩中に1時間AIと音声で対話し、自身の思考を書き下した「22ページの会社用コンテキスト文書」を作成しました。
このときの唯一にして最大のコツは、AIに対して「質問は一度に1問だけ聞くこと」と明示することです。20問の質問リストに一括で答える形式では表面的な回答しか出ませんが、1問ずつ深掘りされることで本音や具体例が引き出されます。Camejo氏は「会社用」「個人用」「話し方（トーン）用」の3つの文書を作成し、そこに創業の経緯や失敗談、顧客事例、使う言葉・使わない言葉、過去に反応が良かったコンテンツの実例2〜3本を盛り込みました。コンテンツ発信の6工程のうち、問題の所在は上流の「リサーチ」と「制作（コンテキストの注入）」の2つだけなのです。
結論：AIは「平均値」を返し、SNSのアルゴリズムは「平均の真逆」を求めるため、5段階の制作工程のうち「着想」と「仕上げ」は人間だけが担うべきです。
「AIが作り手を置き換える」という通説4も否定されました。SNSでバズを生んだお菓子や世代間比較のトレンド企画は、すべて人間の発案によるものです。AIは学習データから「インターネットの平均値」を返しますが、アルゴリズムや読者が求めているのは、夜11時に思わず友人へシェアしたくなるような「平均の正反対（異質なもの）」です。あるWeb制作ツールの経営陣と1週間密着した際も、最もエンゲージメントが高かったのは、焼き菓子を食べ比べながら「審美眼こそがマーケティングの競争優位性（堀）だ」と語る、人間発案のユニークな企画でした。
Wrathall 氏は、AI時代の制作工程を以下の5段階に定義しました。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
結論：勝つのは「仕組みを持つ人間」です。4週間で土台と文書を整え、根本のメッセージから見直す30日計画が示されました。
最後の通説5「結局は人間が勝つ」は、条件付きで肯定されました。ポッドキャストで700回超の配信を1週も欠かさず続けているCamejo 氏は、旅行中の木曜深夜0時、翌金曜の配信分が未収録という絶体絶命の状況でコンテキスト文書を開き、わずか45分で台本を書き上げました。普段はAIに批判的な共同経営者の弟でさえ、そこに含まれるエピソードと論点が完全にCamejo 氏本人のものだったため、AIを使ったことにまったく気づきませんでした。
同氏はこれまでの配信経験から、コンテンツ発信を「①リソース」「②処理能力」「③一貫性」「④メッセージ」の4層構造で定義しています。改善は、最下層の土台である「④メッセージが正しく届いているか」から始める必要があります。これからの勝負は「人間 対 AI」ではなく、「仕組みを持つ人間 対 持たない人間」の間で決まります。
セッションの締めくくりに、明日から実践できる「4週間の30日計画」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日本のBtoBマーケティング現場、特にHubSpotを活用する環境にどう落とし込むべきか、株式会社100の見解を解説します。
日本の企業では、コンテンツ制作に複数の担当者や承認者が関わるため、結果として誰の顔も見えない無難な文章になりがちです。 これを防ぐには、自社の事業背景やトンマナ（使う言葉・避ける表現）に加え、HubSpotのCRMに蓄積された「顧客とのメール履歴」や「商談メモ（コール録画の文字起こし等）」をコンテキスト文書に組み込むアプローチが有効です。ご契約中のプランで利用可能な機能を確認したうえで、Content HubやBreeze（HubSpotのAI）にこれらの背景情報を参照させることで、現場のリアルな課題感に即した精度の高い下書きを生成できます。
日本企業の稟議・確認プロセスでは、リスクを恐れて「角が立たない表現」へと修正され、結果的に独自の「立場（スタンス）」が消えてしまうケースが多々あります。 そこで、営業やマーケターが商談直後に感じた気づきを「60秒の音声メモ」で残して着想の種（1工程目）とし、下書き後の「照合（3工程目）」でAIを厳格なチェッカーとして使う運用をおすすめします。「固有名詞や数値、日付が入っているか」「他社でも言えるような書き出しになっていないか」をAIに点検させ、人間は最終的な編集とエッジを効かせる作業（4工程目）に集中する体制が理想的です。
日本のコンテンツマーケティング現場では「月間◯本公開」といった制作本数のKPIが先行し、公開後の「学習（5工程目）」が抜け落ちがちです。 HubSpotのレポート機能やマーケティングアナリティクスを活用して公開後のパフォーマンス数値を集計し、「どのスタンス（主張）や具体例が読者の反応を生んだのか」をAIにフィードバックしましょう。テクニック論ではなく、最下層の土台である「自社のメッセージが本当に刺さっているか」から逆算してコンテキスト文書をアップデートし続けることが、AI時代に選ばれるブランドになる鍵です。
「どこにでも使える書き出し」「誰も反対できない安全な立場」「固有名詞や数値・日付のない具体例」の3つが典型的な兆候です。公開前に自社の直近の投稿を並べてみて、企業ロゴを隠しても既存顧客が「御社の文章だ」と気づけるかどうかを点検してみてください。
セッション内で5つの主要AIモデルが同じ指示に対して全く同じ答えを返した実験が示す通り、問題はツールの種類ではなく「AIが書き手について何を知っているか」にあります。ツールを乗り換える前に、自社のスタンスやNGワード、過去の好例をまとめた「コンテキスト文書」を用意することが先決です。
AIに対して「一度に1問だけ質問して」と指示を出し、45〜90分ほど音声入力で対話しながら、会社・個人・話し方の背景を掘り下げる手順が推奨されています。実践にあたっては、HubSpot内に記録された顧客事例や、過去に反響が大きかった原稿を2〜3本手元に揃え、それらをベースに対話形式で言語化していくとスムーズです。
5段階の工程のうち、「1. 着想」と「4. 仕上げ・投稿」は人間のみが担い、「3. 照合（構成チェック）」と「5. 学習（分析）」にAIを使う役割分担が明確に示されました（「2. 下書き」は任意）。HubSpotのレポート機能で取得した閲覧数やCV数などのデータをAIにフィードバックし、PDCAを回す運用を取り入れてみてください。
本セッションでは、AIの文章が他社に埋もれる原因はツールの性能ではなく、書き手の思想やNGワードをまとめた「コンテキスト文書」と制作の「仕組み」の欠如にあることが示されました。「3種類のコンテキスト」や「22ページにおよぶ背景文書」を用意し、「着想と仕上げを人間が担う5段階の工程」を取り入れることで、現場のリアルな課題感に即した精度の高い下書きを生成し、記憶に残るコンテンツを作ることができます。まずはHubSpotのCRMに蓄積された顧客とのメール履歴や商談メモ、自社の表記ルールをコンテキスト文書に統合し、Content HubやBreezeに参照させる運用から始めてみてはいかがでしょうか。
株式会社100では、HubSpot上の顧客データや表記ルールを組み込んだコンテキスト文書の作成から、人とAIの役割を分担する制作プロセスの構築、さらにはレポート機能やマーケティングアナリティクスを用いた公開後のパフォーマンス数値のAIへのフィードバック体制づくりまで、日本のBtoBマーケティング現場に即した実践を支援しています。「AIで作成した記事が無難な表現になり他社に埋もれてしまう」「HubSpotの顧客データをどのようにAIのコンテキストに組み込めばよいかわからない」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。