HubSpotの年次カンファレンス「UNBOUND 2026」のセッション「Designing an AI Powered Customer Journey in HubSpot」をレポートします。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、日本でHubSpotを利用する企業がどのように実践へ落とし込めるかをまとめます。

この記事のポイント

• AIを導入する前に、まずは契約後のカスタマージャーニーの基本フローを整理し、既存のワークフローの上にAIエージェントを「薄く1層かぶせる」設計が有効です。
• ワークフローで対象顧客を絞り込み、「判断」の工程だけをエージェントに任せる型を作ることで、企業規模を問わずコストを抑えて運用できます。
• 日本企業が導入する際は、まず定例会の準備や引き継ぎなど「時間を奪っている作業」を特定し、対象を絞ったワークフローと組み合わせてスモールスタートするアプローチが推奨されます。

出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料

セッション情報

※本記事のセッション内容は、株式会社100がまとめたものです。「株式会社100の解説」は弊社の独自見解となります。

セッションの内容は、株式会社100がまとめた資料（PDF）でもご覧いただけます。まとめ資料を開く（PDF）

エージェントを入れる前に何を確かめるべきか？

解決すべき課題と時間をロスしている箇所を特定し、「数字を出すだけのレポート」と「行動するエージェント」を明確に区別することです。

Jeff Kushmerek 氏は冒頭で、AIを導入する前に基本的な業務プロセスが確立されているかを確認するよう強調しました。解くべき課題やボトルネックが定まらないまま、エージェント（CRMのデータを読み取って自律的に動くAI）を追加しても効果は得られません。

あわせてKushmerek 氏は、「レポート」と「エージェント」の違いを整理しました。レポートは数値を可視化するだけで、それを読んで判断し、行動するのは人間です。つまり、見られなければそこで終わってしまいます。 一方のエージェントは、自らアクションを起こす仕組みです。CRMへのメモの書き込み、次のアクションの発火、担当者への通知など、稼働した痕跡が残ります。この役割の線引きが、どこにエージェントを配置するかの判断基準になります。

出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料

契約後のジャーニーのどこにエージェントを置くのか？

すでにある6段階のジャーニーの上に薄く1層かぶせるイメージで、CSMの時間を実際に奪っている「準備」や「記録」の作業に配置します。

Kushmerek 氏は、契約後のカスタマージャーニー（引き継ぎ、オンボーディング、定着、成長、更新、アドボカシーの6段階）がすでに機能していることを前提に、まずはその流れを再定義することから始めると述べました。既存のワークフロー（条件に沿って作業を自動化する機能）をゼロから作り直したり置き換えたりするのではなく、時間を要している箇所だけをエージェントに任せ、既存フローの上に薄く1層かぶせるように設計します。

各段階に対応するエージェントの領域は、「引き継ぎ」「オンボーディング」「健全性とリスク」「問い合わせ対応」「定例報告」「アップセル」の6つです。その大半はHubSpotの標準エージェントを設定するだけで稼働します。なお、Kushmerek 氏自身は定例報告用のエージェントをカスタマイズし、PowerPoint資料を自動出力させているそうです。

具体的な配置場所は、CSM（カスタマーサクセス担当者）の時間を奪っている次の4つの業務が基準となります。

• 定例会の事前準備：点在するデータを集め、1つの資料にまとめる作業。
• 社内の引き継ぎミーティング：15〜30分かかる口頭での情報共有（文字起こしと要約に置き換える）。
• 議事録の作成とタスク起票：担当する案件数が多いCSMほど、ここで多くの時間を消費します。
• 従来のヘルススコア運用の見直し：単一のスコアを見る形から、利用率の低下や特定機能の未実行、チケット急増といった「具体的なシグナル」を直接検知して動く形へと移行します。

出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料

費用を抑えてすべてのアカウントに打ち手を回すには？

ワークフローで対象を絞り込み、検知から検証までの4ステップのうち「判断」だけをエージェントに任せる型を作ります。

Kushmerek 氏は、200社の顧客を持つケースを例に挙げ、「1社につき1体のエージェントを常時稼働させる設計はコスト面で成り立たない」と指摘しました。実際にコストがかさむため、HubSpotのAIチームと単価を下げる方法を相談したという裏話も明かされました。

そこで、費用を抑える運用モデルとして提示されたのが、検知（Detect）、判断（Decide）、実行（Act）、検証（Verify）の4ステップです。

1. 検知（Detect）：CRMのワークフローがトリガーを監視し、対応が必要な対象アカウントを絞り込みます。
2. 判断（Decide）：エージェントが対象アカウントのデータを読み解き、「何が・なぜ起きているか」の所見を書き出します。
3. 実行（Act）：担当CSMに、エージェントの所見が添えられたタスクが通知されます。
4. 検証（Verify）：施策を実行した顧客とそうでない顧客の結果をレポートで比較し、次のトリガー改善に活かします。

この中でエージェントが担うのは「2. 判断」の1工程だけで、残りの3つは既存のワークフローとレポート機能で構築できます。

契約規模が5千ドルの顧客でも50万ドルの顧客でも、データの読み取りと検証の仕組み自体は同じです。「検知・判断・検証」のプロセスは、ハイタッチ（大口）、ロータッチ（中堅）、テックタッチ（デジタル）のどの顧客層でも共通化でき、変える必要があるのは「3. 実行」の主体だけです。

• ハイタッチ（大口）：専任のCSMがエージェントの所見を持って更新商談に臨む。
• ロータッチ（中堅）：共有チームのキューにタスクが入り、対応した担当者が瞬時に全体像を把握して動く。
• テックタッチ（デジタル）：予約リンク付きの自動メールを送信し、顧客から要望があれば人間が介入する。

結局のところ、「顧客が製品を購入した本来の目的を達成させること」が解約抑止につながるという整理です。

活動量で見えないリスクや日々の準備にどう備えるか？

「会話の中身」を解析するエージェントをワークフローに組み込み、さらに日常業務を助ける3つのエージェントを手元に用意します。

セッションでは、表面的な活動量（アクティビティ数）だけでは見抜けなかった契約更新遅れの事例が紹介されました。 ある企業では、更新の90日前からアプローチを始め、メールや通話の回数から「順調だ」と判断していたにもかかわらず、予定より15日ほど更新が遅れる案件が相次ぎました。通話記録をエージェントに読み込ませて分析したところ、通話の冒頭で更新の話を切り出したものの、すぐに製品の不具合の話にすり替わり、そのまま終話していたことが判明したのです。

活動量の集計上は健全に見えても、実際の「会話の中身」に更新の合意形成が含まれているかを確認するエージェントを配置して初めて、リスクを検知できました。

出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料

このようにワークフロー内にエージェントを組み込む際は、「更新までの残り日数」「利用状況の急変」「推進担当者（チャンピオン）の退職」などを検知のトリガーにします。そしてCSMには単なるタスク通知を送るのではなく、定例会の日程調整から資料の下準備まで完了した状態でパスします。これにより、顧客の性格や文脈を熟知している人間のCSMが「対話」そのものに集中できるようになります。

また、CSMが手元に置いておくと即戦力になるエージェントとして、次の3つが紹介されました。

• 顧客の現況サマリー作成：主担当者の不在時でも、他のメンバーが数分で状況を把握でき、情報を探し回る手間が省けます。
• アップセルの兆候検知：過去に契約拡大に至った事例の共通シグナルを言語化してプロンプトに組み込み、似た兆候を持つ顧客を探させます。
• 定例会資料の自動生成：標準エージェントをカスタマイズし、出力形式をプレゼン用スライドに変換して下準備をさせます。

出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料

株式会社100の解説：HubSpotでどう実践するか？

ここからは、本セッションの内容を踏まえた株式会社100の見解です。日本企業がHubSpotで実践する際のポイントを3つに整理しました。

1. 時間を奪っている作業を洗い出し、記録の土台を整える

日本のBtoB企業においても、営業からCSMへの引き継ぎや、定例会資料の作成に多くの工数が割かれがちです。AIエージェントを導入する前に、まずは15〜30分かけている口頭での社内共有や議事録作成など、現場の時間を奪っている業務を特定することから始めましょう。 あわせて、顧客の導入目的や通話記録、問い合わせ履歴がすべてHubSpotのレコードに集約される運用を整えることが、AI活用の重要な土台となります。

2. ワークフローの条件分岐で対象を絞ってから「所見」を書かせる

「ワークフローで対象を絞り、判断だけをエージェントに任せる」という設計は、コスト対効果をシビアに見る日本企業にとって非常に取り入れやすいアプローチです。 たとえば「契約更新の90日前」や「サポートチケットの急増」をトリガーに対象企業を絞り込み、該当したアカウントのみ、エージェントに通話記録やチケット履歴を要約させ、所見を添えてタスク化します。日本の商習慣では、顧客への連絡前に担当者による目視確認が求められるケースが多いため、AIの役割は「資料の下準備」や「状況の要約」にとどめ、人間が対話に集中できるアシスト役として設計するのが現実的です。

3. 標準エージェントや「手元の要約」から小さく試す

最初はHubSpotの標準エージェントを活用し、担当者不在時に数分で状況を把握するための「現況サマリー」や「定例資料の下準備」といった社内向けの業務から小さく試すのがおすすめです。 なお、利用できる機能やAIクレジットの消費量・単価については、ご契約中のプランでどのように適用されるかを最新の公式ドキュメントで必ずご確認ください。予算管理や稟議プロセスが重視される日本企業においては、まず対象を絞った1つのワークフローでテスト運用を行い、施策を実行したアカウントの成果をレポートで実証しながら、段階的に対象を広げていく進め方が有効です。

よくある質問（FAQ）

Q1. カスタマーサクセスにAIエージェントを導入する際、何から始めるべきですか？

Kushmerek 氏は、解決したい課題と時間をロスしている箇所を特定し、引き継ぎからアドボカシーまでの「契約後のカスタマージャーニー」を再定義することから始めると述べています。株式会社100としては、それに加えて「顧客の導入目的や通話記録がHubSpotのレコードに正しく集約されるデータ環境」を先に整えることが不可欠だと考えます。

Q2. AIのクレジット費用が膨らむのを防ぐにはどうすればよいですか？

全顧客に対して常時エージェントを稼働させるのではなく、「ワークフローで対象顧客を絞り込み、判断の工程だけをエージェントに任せる」設計にすることでコストを抑えられます。まずは自社の契約プランとクレジット消費量を確認したうえで、契約更新前のチェックなど「特定の1シーン」に絞ってテスト運用から始めることを推奨します。

Q3. エージェントと、レポートやワークフローはどう使い分けますか？

レポートは「数値を可視化するもの」、ワークフローは「条件に沿って対象を絞り込むもの」、エージェントは「データを読み解いて所見を書き、CRMへの記録やタスク発火まで自律的に行うもの」と整理できます。更新までの残り日数といった定量的な条件分岐はワークフローに任せ、通話内容の解析や要約といった定性的な判断をエージェントに分担させる設計が効果的です。

Q4. 活動量の指標だけでは見えない解約リスクにはどう対処できますか？

通話やメールの回数が十分でも、実際の会話が不具合対応ばかりで契約更新の話が進んでいないケースがあります。こうしたリスクには、会話の「中身」を解析するエージェントをワークフローに組み込むことで対処できます。HubSpotに通話やWeb会議の録画・文字起こしデータを連携させ、接触回数だけでなく「会話の内容の変化」をAIに点検させる仕組みづくりが有効です。

まとめ

本セッションでは、契約後のカスタマージャーニーの基本フローを整理したうえで、既存のワークフローの上にAIエージェントを薄く1層かぶせる設計の有効性が示されました。ワークフローの条件分岐で対象顧客を絞り込み、状況の要約や所見の作成といった「判断」の工程だけをエージェントに任せることで、企業規模を問わずコストを抑えながら人間が顧客との対話に集中できる体制を作ることができます。まずは定例会の準備や引き継ぎなど現場の時間を奪っている作業を特定し、ご契約中のHubSpotプランを確認したうえで、対象を絞った1つのワークフローから小さく始めてみてはいかがでしょうか。

株式会社100では、顧客の導入目的や通話記録、問い合わせ履歴をHubSpotのレコードに集約する運用土台の整備から、対象を絞り込んでAIエージェントを組み込むワークフローの設計、スモールスタートでのテスト運用や成果検証まで一貫してご支援しております。「現場の時間を奪っている引き継ぎや定例準備を効率化したい」「コストを抑えてカスタマーサクセスにAIエージェントを組み込みたい」とお考えの方は、ぜひお気軽にご相談ください。