HubSpotの年次カンファレンス「UNBOUND 2026」のセッション「Everyone Added AI to Their Sales Org. Most Did It Wrong.（誰もが営業組織にAIを追加したが、大半はやり方を間違えている）」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を活用する企業がどのように実践へ落とし込むべきかをまとめます。
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 | Everyone Added AI to Their Sales Org. Most Did It Wrong. |
| 会場 | Room 205 |
| 開催日 | 2026年9月16日（水） |
| 登壇者 | Gorish Aggarwal 氏（CEO, Co-Founder, Sybill） |
※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」は当社の独自見解となります。
セッションの内容は、以下のまとめ資料（PDF）でもご覧いただけます。 まとめ資料を開く（PDF）
結論：全員が自分専用のAIエージェントをバラバラに作り、組織の「1つのシステム」として誰も管理していないためです。
登壇者のGorish Aggarwal氏は、営業組織におけるAI活用の厳しい現実を3つの調査データで示しました。
2022年のChatGPT登場以降、多くの経営者がAI化を現場に丸投げし、担当者が各自で独自のエージェントを作った結果、次の3つの問題が起きています。
結果として、AIは「優秀な人をさらに優秀にし、苦戦している人にはより速くミスをさせるツール」になってしまいました。誰かがAIを使うたびに組織全体が賢くなる状態を目指し、個人任せにせず「ツール」「人」「プロセス」の3層を下から順番に作り直す必要があります。
結論：不要なCRM項目を削除してデータの完全性を高めたうえで、商談・チーム・会社の文脈を理解する「1つの脳」と、それを制御する「ハーネス（管理基盤）」を構築します。
AI時代はデータがそのままAIの行動に直結し、データの誤りが増幅されます。「予算が無限なら何を作るか」という調査でも、CRO（最高収益責任者）の最多回答は「最新のAIモデル」ではなく「統合データ基盤」でした。
たとえばCRM内に「データソース」を示す項目が5つあると、AIエージェントは毎回違う項目を参照してしまいます。 「信頼できるか」「何を意味するか」「本当に必要か」の3つを問い、CROの判断で4つを削除して1つに絞ります。 項目の定義は必ず人が決め、エージェントには「過去データの補完」だけを任せます。あわせて次の2点も整備します。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
APIやMCP（Model Context Protocol）は生データへの接続手段にすぎず、データの「意味」までは教えてくれません。整備したデータの上に、次の3つの理解を持つ「共通の脳」を作ります。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
決裁者のMikeから「注文書（見積書）を送ってほしい」とメールが来たとします。生データだけを見るAIは「受注だ！」と祝いますが、「4週間前の通話で価格がネックになっており、競合も評価中である」と記憶している脳があれば、「これは価格交渉の入り口だ」と正しく解釈し、対応を変えることができます。
ただし、この脳も「メンテナンス放置」「脳を経由しない単体ワークフローの乱立」「特定の個人やベンダーへの依存」によって簡単に壊れます。放置されたファイルが6個なら人間でも把握できますが、60個でズレが生じ、600個になるとAIは自信満々に間違った回答を出します。 単体のAIワークフローを買い足すのではなく、シグナル取得・文脈理解・権限接続・実行を一貫して担う「ハーネス（Forrester社が提唱するRevOpsハーネス）」と一体で運用することが重要です。
結論：リーダー自らが手を動かして全体統括し、担当者全員がエージェントの「マネージャー」になり、組織には専任の「設計者」を置きます。
KPMGの2026年第2四半期調査によると、「1人の明確なリーダーが説明責任を持つ組織」は57%がAIから価値を得ているのに対し、「責任者不在の組織」では21%にとどまり、36ポイントもの差がつきました。人の層における処方箋は以下の3つです。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
結論：日々の勝敗から「脳」を更新し、業務の約90%をルール処理・約10%をAIに仕分け、エージェントを「新入社員」と同じように採用・管理します。
過去の勝敗からAIが継続的に学ぶよう、プロセス層では次の3つを実行します。
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、今回のセッション内容を日本のHubSpotユーザー企業がどう実践に落とし込むべきか、株式会社100の見解を解説します。
日本の営業組織でも、担当者ごとにヨミ（確度）の基準が異なったり、似たようなカスタムプロパティが乱立したりするケースが多く見られます。 まずは営業責任者が主導し、HubSpot内の重複プロパティを棚卸しして削除・統合しましょう。その上で、Data Hubのデータ品質管理ツールや重複管理機能を活用し、複数チャネルに散らばる顧客データを名寄せします（※ご利用中のプランで該当機能が使えるか事前にお確かめください）。項目の定義は人が決め、AIには過去データの補完だけを任せるのが鉄則です。
商談の経緯が口頭報告や個人のメモにとどまり、CRMに記録されないケースも少なくありません。 HubSpotのプラットフォーム基盤を活かし、メール、通話記録、会議メモをすべて「取引（Deal）」レコードに紐付けて集約しましょう。さらに、価格基準、よくある反論への対応、取引ステージの移行条件などのプレイブックを明文化し、更新責任者を1人決めます。HubSpotのAI「Breeze」を活用する際も、こうして整えた正しい文脈を参照させることで精度が劇的に向上します。
「AIに何を任せるか」が現場任せになり、プロンプトが属人化している例も散見されます。 セッションで語られた「約90%がルール、約10%がAIモデル」という目安に沿い、HubSpotのワークフローを設計し直しましょう。定型的なプロパティ更新などは従来の「条件分岐ルール」で確実に処理し、商談メモからの課題抽出やメールの下書き作成といった「解釈が必要な10%の領域」にだけAIアクションを割り当てます。 Sales Hub等でフォーキャストを管理する際も、各自動化ワークフローに必ず「オーナー」と「承認者」を設定し、失注理由は確実に取引プロパティへ書き戻して次の学習に活かすサイクルを作ることが重要です。
現場の担当者が各自で勝手にAIエージェントを作り、コミットなどの定義が揃わず、組織の「1つのシステム」として誰も管理していないためです。HubSpotで実践する場合、まずは取引ステージやフォーキャスト区分の定義を社内で統一することが出発点になります。
CRM内の重複項目をCRO（営業責任者）の判断で削除し、商談の録音漏れをなくし、別ツール間の同一人物を名寄せすることです。HubSpotでは不要なプロパティを整理したうえで、データ品質管理ツールなどを活用して重複レコードを統合する進め方が有効です。
成功している企業は、業務の約90%を固定ルールで処理し、文脈の解釈が必要な約10%だけに大規模言語モデル（AI）を使い、値引き下限の決定や送信承認は人間が握っています。HubSpotにおいても、従来の条件分岐ワークフローと、AIによる要約・下書き機能を明確に分けて設計することが大切です。
人間の新入社員と同様に、①オーナー（責任者）、②閲覧できる範囲、③書き換えられる範囲、④承認者、⑤テスト運転によるオンボーディング、の5つを明確に定義することです。HubSpotのワークフローやAIエージェントを導入する際も、必ず管理担当者とテスト期間を設ける運用が求められます。
今回のセッションでは、営業組織の87%がAIを導入しながらも売上に結びついていない現状に対し、ツール層、人の層、プロセス層の3つを順番に作り直す重要性が示されました。データと「共通の脳」を整え、経営者の実践と全員のマネージャー化を進め、業務の約90%をルール処理に仕分けて残りの約10%にAIを割り当てることで、組織全体を賢くする1つのシステムとして統合・管理できるようになります。HubSpotで実践する第一歩として、まずは重複プロパティの整理と言葉の定義の統一から始めてみてはいかがでしょうか。
株式会社100では、不要なプロパティの棚卸しや複数チャネルに散らばる顧客データの名寄せ、取引レコードへの商談文脈の集約、そしてルール処理とHubSpotのAI「Breeze」を使い分けるワークフロー設計まで、営業組織の土台作りを一貫して支援しています。「カスタムプロパティが乱立してデータを統合できない」「AIに何を任せるかが現場任せで属人化している」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。