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UNBOUND 2026 経営・RevOps向けまとめ|文脈と統治の設計

UNBOUND 2026 経営・RevOps向けまとめ|文脈と統治の設計

この記事は、HubSpotの年次イベントであるUNBOUND 2026のセッションレポートのうち、経営層やRevOps、事業企画、システム導入や全社展開を決める立場にあるお客さまに向けた16本を、株式会社100の社員が日本語でまとめた案内です。

今回のイベント全体を通じて、経営や業務設計を担う役割の人に示された変化は明確でした。AIを試験的に触る段階から、事業目標につながる業務フローの再設計と、AIエージェントの配置計画へと関心が移っています。人の役割は、作業の実行だけでなく、方針とリスクを決めてエージェントを導き、成果を評価する側へ移りつつある、という見方が示されました。この変化のなかで、実務において何から手をつけるべきか、4つのテーマに分けて要点を整理しました。

データと文脈の置き場所、Agentic Customer Platform

AIの成果を妨げる最大の要因は、モデルの性能の差よりも、分断されたデータと書き残されていない文脈にあります。あるセッションで登壇者が紹介した考えでは、単一のAIモデルの価値は24か月後には大きく下がる一方で、自社が蓄積した文脈の価値は複利で増えていきます。モデルを制御する仕組みに、自社の文脈やツール、スキル、ガードレールを渡すことが成果を分けます。

従来のCRMには、何が起きたかという過去の記録しかありませんでした。これからは、なぜそれが起き、何を意味し、次にどう動くべきかという成長の文脈を記憶させる必要があります。HubSpotはこれをAgentic Customer Platformとして提示し、全社共通の文脈の置き場にお客さまのデータや事業、製品、日々の会議や立ち話の合意までを集約する方針を示しました。

また、Breezeアシスタントのように、尋ねる、つくる、仕上げるを1か所でつなぎ、失注メモやアンケート、チケットを横断分析した結果を全社共通の文脈の置き場に書き戻す働き方も実演されました。ある導入事例では、5つのツールと複数のスプレッドシートの業務をHubSpotに統合し、商談前に記録を探す時間がゼロになったと紹介されています。まずはデータを1か所に集め、判断の理由をAIが読める形で記録することから始める必要があります。

エージェントの管理と作り方、全社展開

いま多くの企業は、とにかくAIを詰め込む段階にあります。登壇者が紹介した6,000社規模の調査では、AI利用率が90%に達する一方で、変革的な成果を出している企業は6%にとどまりました。その6%の企業は、売上目標の達成確率が4倍、効率目標の達成確率が3倍という結果を出しています。こうした企業は、約50件あるAI用途のうち、1業務あたり平均4〜5個に用途を絞り、事業とお客さま、チームの3層の文脈に投資していました。

無秩序にAIを増やすと、ある企業で全部門に3,400体のエージェントが作られて重複と乱立が起きた事例のように、管理が破綻します。Gartnerの予測として、エージェンティックAIのプロジェクトの40%超が、コストの増大と価値の不透明さを理由に2027年末までに中止されるという数字も紹介されました。本格展開には、何が動き何が変わったかの可視化、ガードレール、投資対効果の提示という3つの条件が要ります。Agent Hubのように、需要の創出や商談の獲得といった成果カテゴリでエージェントを並べ、稼働状況を一元管理する仕組みが求められます。

全社展開を止める壁は、セキュリティを含む承認、文脈、コスト、定着の4つです。会社の知見の80〜90%は日々のやり取りにあるため、そこにある文脈を拾い上げ、初期は作業の90%をエージェントが担い、人が10%の最終確認に回る設計が有効とされました。また、手順が毎回同じ業務やミスの代償が大きい業務には従来の自動化を使い、正しい進め方が複数ある、出力を後から検証できるなど5つの条件のうち3つ以上に当てはまる場合だけエージェントを作るという基準も示されました。

組織の体制としては、専任のAIチームを置かず、全社員にエージェントを提案して作らせた企業の事例も報告されました。この事例では職種を問わず1,000個以上のエージェントが生まれ、構築期間、防いだ損失、費用の3点で報告を回していました。登壇者は、成長の要因をエージェントの機能以上に、社員が雑務を手放せたことにあるとし、ARRが3倍になったと紹介しています。

導入と管理者の設計順序

既存の業務にAIを後付けするやり方を見直し、人間の時間的制約を前提にした工程や直列の引き継ぎを根本から作り直す視点も語られました。たとえばGoogleの事例として、従来は人の時間的制約から抜き取り検査をしていた受領請求書の確認を、AIで全件確認に切り替えた話が紹介されました。また、AIの評価をプロンプト回数などの活動量から始めると投資対効果を説明できないため、成果とインパクトから測るべきだと強調されています。

これを支えるHubSpotの実装においては、設計を最初に固める、データをきれいに保つ、チームに必要なツールを渡すという3つが柱になります。AIエージェントをすぐに使わない場合でも、設計の最初にAgent Hubのコンテキスト設定へ事業内容や見込み客の像、製品、営業プロセスを書き出し、社内の認識をそろえてからデータモデルと画面の設計に進む順序が推奨されました。権限の整理や画面レイアウトの統一など、基礎となる管理設計がAI活用の土台になります。

リーダーシップ、判断の速さ、練習と継続

人とAIの配置を設計し、全社を動かすには、リーダー自身の習慣と組織の規律が欠かせません。AIツールの普及により、非エンジニアがエンジニアやAIに直接システム構築を依頼する場面が増えました。成果物のズレを防ぐには、言葉の解釈、暗黙の前提、決定権の不在という3つの不足を解消し、最終ゴールや言葉の定義、エッジケース、成功の基準などを明確に言語化して渡す必要があります。

また、手順書が使えない想定外の事態においては、計画外だと認めて役割を分け、より多くのデータを持つチームを信頼して問題を1つずつ解く姿勢が重要だと、宇宙飛行士の長期滞在の経験から語られました。リーダーはメンバーに育ち、問い、創造するための余白を与える責任があります。

すべての意思決定を、誰のためか、何のためかという意図にそろえ、成功の定義と高い基準を先に渡して任せることもリーダーの役割です。誰もが同じ情報やAIに触れられる時代には、賢さよりも、自らに毎週の期限を課して行動を止めない継続力が差を生みます。日々の練習を本番と同じ基準で扱い、新しい挑戦では完璧を求めず毎日直す項目を1つに絞って反復する組織文化が、AI時代の変革を最後までやり切る力になります。

記事紹介

さいごに

気になるテーマや、現在自社で直面している課題に近いレポートからぜひお読みください。全社のデータ統合から現場の習慣づくりまで、各セッションの具体的な知見が皆さまの意思決定の参考になれば幸いです。自社の状況に合わせた業務設計やHubSpotの活用について相談をご希望のお客さまは、お問い合わせページよりご連絡ください。

若本 怜子

株式会社100(ハンドレッド)GTM本部 GTM Director。マーケティング、セールスイネーブルメント、HubSpot管理とRevOps、社内の業務自動化、PRとWebサイト、イベントとコミュニティを横断で担当し、情報セキュリティ(ISMS・AIMS)の運用も担う。自社のHubSpotの設計からAIを使った業務自動化まで、自分で作って運用している。HubSpot歴13年。HubSpot Certified Trainer。2023年7月に株式会社100から出版された『HubSpot大百科』の著者。

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