HubSpotの年次カンファレンス「UNBOUND 2026」のセッション「You're Doing AI Wrong. So Were We（あなたのAI活用は間違っている。私たちもそうだった）」をレポートします。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 | You're Doing AI Wrong. So Were We |
| 会場 | Main Stage |
| 開催日 | 2026-09-16 |
| 登壇者 | Richard Seroter 氏（Senior Director and Chief Evangelist, Google） |
| 動画 | You're Doing AI Wrong. So Were We with Google Cloud's Richard Seroter | UNBOUND 2026（YouTube） |
※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、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）
AI活用の「完成された設計図」を誰も持っていない現在、既存の業務にAIを少し足すだけでは、非効率な業務プロセスをさらに歪（いびつ）にしてしまうからだと語られました。
登壇したGoogleのSenior Director and Chief EvangelistであるRichard Seroter氏は、Google Cloudにおける開発の未来を広めるチームを率い、Go、Dart、Flutter、Genkitの製品・エンジニアリング、オープンソース、ドキュメントの各プログラムを統括しています。Microsoft MVPを12回受賞し、InfoQのリードエディターも務めた同氏が、自社と顧客の経験から「やるべきこと」と「やってはいけないこと」を提示しました。
重要なのは、タスク単位でAIを付け足すのではなく、業務の流れ全体を作り直すことです。例えば、「毎回そのまま承認される定型文書」をAIで自動作成しようとするなら、そもそも「その文書自体が必要か？」を問わなければなりません。また、従来の「抜き取り検査」は人間の時間的制約から生まれた妥協の産物です。Googleでは現在、受領する請求書をAIによって全件（100%）確認しています。さらに、バケツリレーのような直列の引き継ぎも廃止し、調査・確認・構築・レビューをAIエージェントのチームで並行して進める体制へと移行しています。
AIが下書きを作り、人間がどこで判断を下すかは「リスクの大きさ」で決定します。
最終的な責任は「給与を受け取っている人間」が持ちます。そのため、これからの採用では、判断力と経験から生まれる「良し悪しを見分ける感覚（テイスト＝審美眼）」が重要な鍵になります。
評価指標は「活動量」ではなく「成果（インパクト）」の層から測定し、捻出した時間の使い道をあらかじめ決めたうえで、3〜8人の小規模な機能横断チームに再編すべきだと説明されました。
Seroter氏は、AIの評価指標を3つの層に分け、必ず一番上の「成果」から測定し始めるよう促しました。一番下の「活動量」から測定を始めると、投資対効果（ROI）を説明できず、やがてCFO（最高財務責任者）によってツールの契約を打ち切られることになります。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
また、AIによって削減できた時間の使い道も、事前に決めておく必要があります。その時間を「スキル向上や本質的な業務に再投資するか」、それとも「ただ楽をして腕を鈍らせるか」で大きな差がつくからです。実際、Googleの営業チームは、AIで空いた時間を「顧客と直接向き合う時間」に充てています。
組織体制については、人員削減ではなく「小規模な機能横断チームを増やす形」へと変革します。強力なAIツールを与えれば、3〜8人を超えるような大きなチームはほぼ不要になります。1つの専門性を持ちつつ他領域もカバーできる「T字型人材」や、複数領域をこなせる「X字型人材」でチームを編成し、単一領域のみに特化した人材が求められる職種は限定されていきます。 もし「大量のトークン（AIの処理量）を消費しているのに業務が速くならない」のであれば、チーム間の引き継ぎにボトルネックがあると疑うべきです。待ち時間なしに一気通貫で仕事を完結できる編成にし、非エンジニアでもプロトタイプを作れる前提でチームを組みます。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
AIは仕事を「より良くする」ためのものであり、人間が正しく判断できる専門性を維持しつつ、本番環境で時間とともに劣化するシステムを動かし続ける設計が最初から必要だからです。
AIの出力結果を無批判にそのまま受け入れてしまう状態を「認知的降伏（Cognitive Surrender）」と呼びます。人間の役割が「作成者」から「編集者」へと変わるほど、自分が作っていない成果物に対する承認責任が問われるため、良し悪しを判断できる高い専門性が前提となります。そのため、時にはあえて難しい作業を手動で行い、自身のスキルを鋭く保つ工夫が必要です。 また、いわば「暴れる新人」のようなAIを的確に操るには、業界の専門用語や文脈を深く理解している必要があります。優れたプロンプトやスキルは個人の手元に隠さず、組織の「共有資産」として扱わなければなりません。Seroter氏は「AIは、仕事を楽にするためのものではない。仕事をより良くするためのものだ」と強調しました。
あわせて、本番環境で少しずつ精度が劣化するAIシステムを安定稼働させ続けるため、以下の「7つの論点」を初期段階から設計に組み込む必要があります。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
「知識の記憶」より「好奇心」を重視して採用し、職種別の実践的な学習へと移行すること。そして、全員がAIエージェントを束ねるマネージャーになると同時に、先行して取り組む社員の「燃え尽き」を防ぐ必要があると語られました。
AIによって仕事の総量は減るのではなく「密度が濃く」なっています。そのため採用においては、コードの構文やツールのメニュー位置を暗記していることよりも、「これから何を学びたいか」という好奇心を重視すべきです。
働き方の面では、業務を分解し、複数のAIエージェントに割り振り、結果を統合するという意味で「全員がマネージャー」になります。しかしSeroter氏によれば、Googleを含め、そのためのマネジメント訓練を社員に実施できている企業はまだ見当たらないといいます。今後の学習は、全社一律の座学研修で終わらせず、職種ごと・コミュニティ単位での実践的な学びへと移行させる必要があります。
また、「あと1回プロンプトを打てばもっと良くなるかも」という感覚は、一種の「生産性中毒」を生み出します。だからこそ、組織の先頭を走ってAI活用を推進し、最初に燃え尽きやすいアーリーアダプターの社員を意識的に守らなければなりません。同氏は最後に、「私たちが問うべきは、AIで『何ができるか』だけではない。私たちが『どういう存在でありたいか』だ」と語り、セッションを締めくくりました。
ここからは、本セッションの学びを日本のHubSpotユーザーがどう実務に落とし込むかについて、株式会社100の見解を解説します。
多くの企業で、「形だけ作られ、毎回そのまま承認される定型文書や社内報告」の業務が惰性で残っています。まずはHubSpotのワークフローを見直し、自動化の前に「その作業自体が本当に必要か？」を問い直しましょう。 そのうえで、社外に配信するマーケティングEメールやContent Hubのブログ記事は「Human in the loop（人が必ず介在して承認）」とし、社内向けの議事録要約などは「Human on the loop（AIに任せて人が監督）」にとどめるなど、リスクに応じた関与のルールを決めます。例えば、Slack連携時にBreezeアシスタントへCRMの更新を指示すると確認用のカードが表示されるため、「AIが下書きし、人が確認してから反映する」という安全なフローを自然に業務へ組み込めます。
AIの活用回数といった「活動量」からKPIを追い始めると、経営陣に対して投資対効果を説明しにくくなります。HubSpotのカスタムレポートやダッシュボードを活用し、「売上業績」「顧客満足度（CSAT）」「創出できた運用時間」という成果の層から測定を始め、あわせて商談や対応の「サイクルタイム」をモニタリングすることをおすすめします。 また、AIによって削減できた時間は、営業担当者が顧客と深く向き合う時間や、あえて自分の頭で考えて専門性を磨く時間に充てるよう、マネジメント層があらかじめ「時間の再投資先」を定義しておくことが重要です。
社内で把握されていない「シャドーAI」を防ぎ、優秀なプロンプトを個人の手元に埋もれさせないためには、環境の集約が求められます。HubSpotのBreezeアシスタントでは、プロンプトやメモリーを保存し、会話をプロジェクトごとに整理してチームの「共有資産」として扱うことができます。 また、顧客レコードや社内方針は、CRMやData Hub、ナレッジベースを整備することで、AIが「常に最新の情報をその場で参照できる状態」を作れます。導入時は、契約中のプランやライセンスを確認したうえで、HubSpotのAI設定およびユーザー権限機能を用いて「誰が・どのデータに・どこまでアクセスできるか」を適切に管理して運用を始めましょう。
Seroter氏は、最終責任は人間が持つとしたうえで、社外向けのマーケティング発信は「人がプロセスに入って確認（Human in the loop）」し、社内文書などは「外からの監督（Human on the loop）」で生成するなど、リスクの大きさで決めるべきだと述べています。 HubSpotで実践する場合も、社外向けのメール配信やWeb公開には承認ワークフローを必須にし、社内メモや通話ログの要約は完全自動化するといった基準作りが有効です。
プロンプト実行数などの「活動量」から始めると投資理由を説明できずCFOに契約を切られる恐れがあるため、「業績」「創出した運用時間」「顧客満足度」という成果の層から測り始めるよう示されました。 HubSpotにおいては、ダッシュボード機能を使って売上貢献度や顧客満足度、取引のサイクルタイムの短縮度合いをトラッキングする方法が適しています。
AIの出力を無批判に受け入れる「認知的降伏」を避けるため、時には難しい部分を意図的に手作業で行い、優れたプロンプトやスキルは組織の共有資産にするよう促されました。 HubSpotでは、Breezeアシスタントのプロンプト保存機能を使って社内のベストプラクティスを共有しつつ、出力結果に対する「良し悪しの判断基準（審美眼）」をチーム全体で磨いていく進め方が考えられます。
未把握の利用（シャドーAI）の特定、プラットフォームの集約、APIと権限の制限、本番環境での継続テスト、最新レコードを都度参照する構成など、7つの論点が挙げられました。 HubSpotにおいては、契約プランと権限仕様を確認したうえで、管理画面の「AI設定」と「ユーザー権限」を適切に構成し、データへのアクセス範囲を統制する運用が不可欠です。
本セッションでは、既存の業務プロセスにAIをそのまま後付けするのをやめ、業務の流れ全体を再構築すること、そして「成果の層」から指標を測定し、専門性の維持と本番運用の設計を行いながら、先頭を走る社員を守ることの重要性が語られました。
株式会社100では、HubSpotの安全な権限設計やBreezeアシスタントの活用支援はもちろん、AI活用を前提とした業務プロセス自体の見直し・再設計を支援しています。HubSpotとAIを組み合わせた業務改革にご関心のある方は、ぜひお気軽にご相談ください。