HubSpotの年次カンファレンス「UNBOUND 2026」のセッション「The Hard Part: Scaling AI Across the Enterprise」をレポートします。前半で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 | The Hard Part: Scaling AI Across the Enterprise |
| 会場 | Main Stage |
| 開催日 | 2026年9月16日（水） |
| 登壇者 | Arvind Jain 氏（Chief Executive Officer, Glean） |
| 聞き手 | Tim Paradis 氏（Correspondent, Business Insider） |
| 動画 | The Hard Part: Scaling AI Across the Enterprise | UNBOUND 2026 | HubSpot Live |
※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」は株式会社100の見解です。
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）
試験導入のフェーズを終え、事業目標としての「エージェント計画」へと移行しています。
冒頭で聞き手のTim Paradis 氏は、登壇者であるArvind Jain 氏の経歴を紹介しました。Jain 氏はGoogleで10年以上にわたり検索やMaps、YouTubeの開発に携わり、データセキュリティ企業Rubrikの共同創業を経て、2019年にGleanを創業しています。「社内の情報を誰も見つけられない」という自身の課題意識から出発したGleanは現在、多くの企業がAIのパイロット（試験導入）から全社展開へと進む最前線を支援しています。
Jain 氏は「この6か月で企業側の議論の質が変わった」と指摘します。以前は情報を探して質問に答えるといった実験的な取り組みが中心でしたが、現在は業務プロセスを担うAIエージェント（自律して作業を進める仕組み）をどの部門に配置するかが正式な計画となり、事業の最優先目標に組み込まれています。
象徴的な例として、ある企業では全部門で3,400体ものエージェントが作成されました。しかし、簡単に作れる一方で、利用者が目的のエージェントを見つけられず、似たようなものが重複して乱立する問題が起きています。Jain 氏はこの対処法として、以下の3つを挙げました。
かつて社内文書の増加を制御できなかったのと同様に、乱立するエージェントの問題も、最終的には「検索」が解決策になるという見立てです。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
「セキュリティ部門の承認」と「エージェントに渡す文脈（コンテキスト）の不足」の2つが大きな壁となります。
1つ目の要因はセキュリティです。企業は、エージェントに権限を与えて社内データに触れさせることに強い不安を抱いています。特に大企業ほどセキュリティ部門の許可が下りにくいため、ワークフロー全体にガードレール（安全のための制限）を敷ける基盤が不可欠だと語られました。
2つ目の要因はコンテキスト（業務の背景や文脈）の不足です。Jain 氏は「現在のエージェントは、よくても新入社員と同じ水準でしか働けていない」と表現します。社内のデータベースにアクセスできても、業務を遂行するための文脈や経験、判断基準をまだ持っていないためです。
同氏によると、構造化データ（表のように整理されたデータ）と長文のドキュメントをすべて集めても、会社が持つ知見の10〜20%程度にしかなりません。残りの80〜90%は、SlackやTeamsでの質疑応答、経費承認時の一言メモ、会議での意思決定など、日々のやり取りの中に眠っています。この暗黙知（文書化されていない経験や勘）を補うには、まず「記録を増やすこと」が重要です。社内や顧客との会議を日常的に記録すれば、AIがそこから要点を抽出し、エージェントに文脈として渡せるようになります。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
初期は人間が最終確認を担い、専任の推進者の設置と「モデルの使い分け」で進めるアプローチが有効です。
エージェントへの権限付与においては、データを見せない「保守的すぎる姿勢」でも、最初から自律エージェントを野放しにする「攻めすぎの姿勢」でも失敗すると指摘されました。Jain 氏が示した理想的なアプローチは以下の3段階です。
カスタマーサポートやパラリーガル（弁護士補助）の業務を例に、作業の90%をエージェントが担い、人間が残り10%の最終確認に回るだけでも、生産性は10倍に跳ね上がると説明されました。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
また、推進体制としては、他業務を兼任せず全部門へのAI展開だけに専念する「最高AI責任者（CAIO）」のような推進者を1人置くことが推奨されました。CEOや事業リーダーが導入を決断し、組織の中央に専任者を配置することで前進が加速します。ただし、こうした専任の役割も1年ほど経てば役目を終え、AIは各部門の通常の事業計画に自然と吸収されていくと予測しています。
さらに、この6か月で新たに浮上した壁がコストです。昨年までは取締役会やCEOがAI推進の大号令をかけ、トークンの消費量が多いほど評価される風潮すらありました。しかし、実際の請求額が見え始めたことで空気は一変し、現在はどのCIO（最高情報責任者）と話してもROI（投資対効果）の説明責任が議題に上がります。
ここで重要になるのがモデルの使い分けです。オープンソースのモデルは最先端のフロンティアモデルよりも1〜2桁安価でありながら、企業内のタスクの約90%を十分にこなせます。Gleanのように、求める品質を最小コストで満たすモデルへと自動で振り分ける「モデルルーター（作業内容に合わせて最適なAIモデルを選ぶ仕組み）」を活用し、特定のモデルに依存しない戦略をとることが勧められました。
出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料
現場の試行と全社教育を併用しつつ、「AIの側から手伝える業務を提案する」仕組みを取り入れます。
Jain 氏は、現場で自由に試してもらうボトムアップと、部門ごとの用途策定や教育を進めるトップダウンの併用が効果的だと述べました。しかし、先進的なAI企業を含む意欲的な顧客企業であっても、働き方そのものを変革できている社員は全体の5〜10%程度にすぎず、残りの社員は単なる情報検索や質問回答にとどまっているのが実情です。
社員がAIを使わない最大の理由は「AIに何ができるか分からないから」です。これに対しJain 氏は、「社員がAIの使い道を見つけるのを待っていてはいけない。AIの側から社員に歩み寄り、何を手伝えるかを伝えるべきだ」と語りました。
そこでGleanは、社員の役割、今後2週間で期限を迎えるタスク、文章の読み書きの好みを把握したうえで、AI側から「この3つの業務は私に任せられます」と先回りして提示するUIへと変更しました。結果として利用率が大きく向上したと報告されており、同氏は今後1年でほとんどのAIツールがこのような「能動的（プロアクティブ）な設計」に変わると予測しています。
ここからは、セッションの内容を踏まえた株式会社100の見解です。日本のビジネス環境において、HubSpotを活用してAIを全社展開するための3つのステップを提案します。
日本企業においても、商談の経緯や意思決定の理由が担当者の頭の中やチャットツールにだけ残り、正式な文書として残らないケースが多々見受けられます。セッションでは「会社の知見の大部分は日々のやり取りにあり、会議を記録してAIに渡すことが重要」と語られました。
HubSpotでは、コールの録音・文字起こしやメモ、ミーティングの内容を「取引」や「会社」のレコードに紐付けて保存できます。HubSpotのAIである「Breezeアシスタント」などが業務の文脈を正確に読み取れるよう、まずは社内や顧客との会議メモをHubSpotに集約する運用から始めるアプローチが有効です。
稟議の停滞やセキュリティ面の懸念によって全社展開が止まるのを防ぐには、アクセス権限の範囲と「人間が確認する手順」を事前に設計しておくことが欠かせません。
HubSpotには、データへのアクセスや共有範囲を管理するAI設定が備わっており、Breezeアシスタントでのエージェント作成権限も、スーパー管理者や特定の権限を持つ担当者のみに制限できます。まずは自社の契約プランと権限設定を確認し、最初の数か月は「AIが作成したアウトプットを必ず人が最終レビューする」というルールで小さく始めるのが現実的です。また、約1年の期限付きで専任の推進担当者を置き、情報システム部門とデータ利用範囲やコストの基準をすり合わせる体制づくりも効果的です。
AIの活用を現場任せにすると、リテラシーの高い一部の社員しか使わない状態に陥りがちです。セッションでは、AI側から任せられる仕事を提示する工夫が紹介されました。
HubSpotのBreezeアシスタントには、プロンプトの保存やプロジェクト、メモリーの機能があります。これらを活用し、推進担当者が営業やカスタマーサポートなど部門ごとの定型業務に合わせた指示文（プロンプト）をあらかじめ用意し、チームに配布する進め方が考えられます。現場での試行錯誤と部門別の勉強会を併用し、HubSpotのレポート機能で活用状況をモニタリングしながら段階的に広げていくことが重要です。
セキュリティ部門の承認が下りないことと、エージェントに渡す業務の文脈（コンテキスト）が不足していることの2点が主な原因です。HubSpotのAI設定で権限周りの安全性を確保しつつ、CRMのレコードに日々の会議記録を残す運用から始めることで、この壁を着実に越えられます。
構造化データや既存文書に含まれる知見は会社全体の10〜20%にすぎないため、日々の会議を記録してAIで要点を抽出する方法が推奨されています。HubSpotのコール記録やメモ機能を活用し、商談や社内会議のやり取りをレコードに蓄積していくことが重要な土台になります。
最初の数か月は最終レビューに人間を残してガードレールを見極めること、そしてコストが1〜2桁安いオープンソースモデルへ適切に振り分ける「モデルルーター」の活用が有効です。HubSpotで実践する際も、契約プランと権限設定を確認したうえで、まずは人間が最終確認を行う業務フローを定義してスモールスタートする方法が現実的です。
自ら働き方を変えられる社員は全体の5〜10%ほどであるため、ボトムアップとトップダウンの併用に加え、AI側から手伝える業務を提案する仕組みが効果的です。HubSpotにおいては、Breezeアシスタントで部門業務に直結するプロンプトを推進者が用意し、現場へ先に届けるアプローチをおすすめします。
本セッションでは、AIの全社展開で直面する「承認・文脈・コスト・定着」の壁に対し、日常の会議の記録、初期段階での人間による最終レビュー、専任推進者の設置、そしてAIからの能動的な提案によって突破口を開く方法が語られました。
株式会社100では、HubSpotの権限設計やデータ整備、Breezeアシスタントの社内定着までを一貫して支援しています。AIの全社展開にお悩みの際は、ぜひお気軽にご相談ください。