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。
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。
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。
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。
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。
AIの成果を左右するデータとコンテキストの置き場所とは｜UNBOUND 2026「From Data Strategy to AI Execution」レポート
分断されたデータと記録されない文脈がAIの成果を妨げる要因であると整理されています。お客さまのデータを1か所に集め、会議や立ち話の合意といった日々の文脈までAIが読める場所と形式で書き残すための設計方針を確認できます。
AIが成果を出すCRMにはデータだけでなく文脈が要る｜UNBOUND 2026「How Smart CRM Powers the Agentic Customer Platform」レポート
何が起きたかの記録にとどまらず、なぜ起き、次にどう動くべきかという成長の文脈をCRMに持たせる考え方が解説されています。登壇者が紹介した事例では、複数のツールや表計算の業務を統合し、取引スピードが20%上がり750時間の工数を減らした成果が語られました。
Breezeアシスタントで働き方はどう変わるか｜UNBOUND 2026「Breeze Assistant: A New Way to Work」レポート
尋ねる、つくる、仕上げるの3つを1か所でつなぎ、全社共通の文脈の置き場を使ってチームの認識をそろえる製品方針が実演とともに紹介されています。失注メモやアンケートを横断分析し、営業デモの訴求案を更新する一連の流れを把握できます。
モデルより文脈に投資する理由と実践法｜UNBOUND 2026「Growing Better In The Age Of The Builder」レポート
時間の経過とともに価値が下がる単一のAIモデルに対し、蓄積するほど価値が増える自社の文脈へ投資すべき理由が語られています。モデルを制御する仕組みに文脈、ツール、スキル、ガードレールの4つを渡す設計の考え方を知ることができます。
AIを「闇雲に増やす段階」から「成果を生む段階」へ移るには｜UNBOUND 2026「HubSpot Spotlight」レポート
登壇者が紹介した調査で、AI利用率が90%のなか変革的な成果を出した6%の企業が、AI用途を1業務あたり平均4〜5個に絞っていた事実が示されています。事業とお客さま、チームの3層の文脈へ投資し、複数のCRMや請求データを統合した企業の判断基準を学べます。
AIを古い業務に後付けしないために何を変えるか｜UNBOUND 2026「You're Doing AI Wrong. So Were We」レポート
人間の時間的制約を前提にした抜き取り検査や直列の引き継ぎを見直し、業務フロー全体を再設計する視点がまとめられています。評価をプロンプト回数などの活動量から始めず、成果とインパクトから測るべき理由や、本番運用の7つの論点を確認できます。
多数のエージェントが稼働するなかで、何が動き誰が管理しているかを可視化し、ガードレールと投資対効果を示すためのAgent Hubの仕組みが解説されています。個別タスクの高速化から、カスタマージャーニー全体の引き継ぎ改善へ進める道筋が分かります。
AIをパイロットから全社に広げるときの壁をどう越えるか｜UNBOUND 2026「The Hard Part: Scaling AI Across the Enterprise」レポート
ある企業で3,400体のエージェントが作られ乱立した事例をもとに、承認、文脈、コスト、定着の4つの壁を越える方法が語られています。初期は人が10%の最終確認を担う設計や、企業内タスクの約90%をこなせるとされるオープンソースモデルの使い分けなど、実務的な対策が詰まっています。
専任のAIチームを置かず全員でエージェントを作る仕組みとは｜UNBOUND 2026「How We Scaled 1,000 AI Agents Without an AI Team」レポート
予算削減のなか、全社員にAIエージェントを提案させて1,000個以上を生み出し、ARRを3倍に成長させたとして紹介された企業の事例です。構築期間、防いだ損失、費用の3点報告と、失敗した試作も人事評価に結びつける組織運営の仕組みが参考になります。
AIエージェントの仕組みと自動化との使い分け、作り方の手順｜UNBOUND 2026「From Prompt to Product: Build an AI Agent」レポート
手順が毎回同じ業務には従来の自動化を使い、正しい進め方がいくつもあるなど5条件のうち3つ以上に当てはまるときだけエージェントを作るという明確な基準が示されています。読み取り専用の観察から自律まで4段階で進める安全な構築手順を学べます。
データモデルや画面を作る前に、まず事業内容や見込み客の像、営業プロセスといった業務の文脈を言語化して社内の認識をそろえる設計順序が解説されています。アセットとレコードの2つの権限整理や、3列レイアウトの基本など管理者が押さえるべき実務の要点を網羅しています。
技術的な依頼を明確にする方法とは｜UNBOUND 2026「Translating Ideas into Buildable Systems」レポート
システム構築やAIへの指示において、言葉の解釈、暗黙の前提、決定権の不在という3つの不足が成果物のズレを生むと指摘しています。最終ゴールや関連データ、エッジケース、成功の基準など6項目のテンプレートを使い、手戻りを防ぐ依頼の書き方が分かります。
想定外の事態で組織はどう動くべきか？｜UNBOUND 2026「Operating at the Edge」レポート
当初8日間の予定が286日間の宇宙滞在に延びた登壇者の実体験から、手順書が使えない事態での組織運営が語られています。計画外だと認めて役割を分け、データを多く持つチームを信頼して問題を1つずつ解き、メンバーに創造のための余白を与えるリーダーの姿勢を学べます。
迷いを断ちチームを前に進めるリーダーの習慣とは｜UNBOUND 2026「How the 5 Second Rule Moves Teams Forward With Mel Robbins」レポート
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チームに任せる重要性が説かれています。5秒ルールを使って止まった判断を動かし、組織の推進力を高めるリーダー自身の習慣を見直すきっかけになります。
練習を本番として扱う継続の設計とは｜UNBOUND 2026「What Winning at Scale Actually Requires」レポート
機会が少ない時期ほど日々の練習を本番と同じ基準で扱い、自分で制御できる態度と準備に集中する姿勢が語られています。新しい挑戦において完璧を求めず、毎日直す項目を1つに絞って書き出し翌日に解消する反復の設計は、新制度やツールの定着にも応用できます。
AI時代に賢さより行動と継続が差になる理由｜UNBOUND 2026「The Next 5 Years Will Not Reward the Smartest People」レポート
誰もが同じ情報に触れられる時代には、自らに毎週の期限を課して行動を止めない人が報われるという視点が示されています。多くの取り組みが途中で止まる統計を踏まえ、継続を仕組み化する方法と、企画を多角的に検証する仮想取締役会の使い方を知ることができます。
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。