HubSpotの年次カンファレンス「UNBOUND 2026」のセッション「The New Rules of Building Demand（需要創出の新しいルール）」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を活用する企業がどのように自社の施策へ落とし込めるかをまとめます。

この記事のポイント

• 買い手がAIチャットボットやSNSで事前に意思決定を固めるようになり、「認知プロセスの不可視化」と「検討期間の短縮」が進んでいます。
• 業種も規模も異なる3社が、AEO（回答エンジン最適化）、Nurture Agent、Marketing Studioなどを活用し、従来の手法を刷新した実例が語られました。
• 株式会社100の見解として、まずは「顧客の質問を起点にした記事作成」「プロパティの整備」「承認ルール作り」からスモールスタートすることを推奨します。

出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料

セッション情報

※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）

需要創出（デマンドジェネレーション）の何が変わったのか？

買い手が企業のWebサイトを訪れる前に意見を固めるようになり、「マーケターは誰もがもう一度初心者に戻っている」と語られました。

HubSpotのAngela DeFranco 氏は、従来のマーケティングの定石が通用しなくなった背景を、3つの変化として整理しました。

• 認知プロセスが見えなくなった：買い手はAIチャットボットやTikTok、Reddit、YouTubeで情報収集し、事前に意見を固めます。DeFranco 氏によると、B2Bの買い手の半数以上がAIチャットボットから調査を始めているとのことです。
• 検討期間が短くなった：見込み客は同業者からの口コミなども参考に、ほぼ意思決定を終えた状態で接触してきます。従来のナーチャリングは「売り手側が情報を握っていた時代」の設計であり、通用しなくなっています。
• 方向性のないスピード感：AIによって施策の実行スピードと量は増えましたが、効果測定が追いつかず、「何が本当に成果につながったのか」が見えにくくなっています。

出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料

これらの変化から、現代のマーケターには以下の「3つの問い」が突きつけられています。

1. 検索以外の場所（AI・SNS）で、どうやって自社を見つけてもらうか？
2. 接触前にほぼ固まった買い手の気持ちを、どうやって動かすか？
3. 成果への筋道を見失わずに、AIのスピードでどう施策を回すか？

新しい現実にHubSpotはどう対応しているのか？

HubSpotの新機能が示され、先述の「3つの問い」に対応する「3つの組み合わせ」を中心に紹介されました。

DeFranco 氏は、変化に対応するための新しい機能群を提示しました。

• Marketing Studio / Campaign Agent：計画と成果を1か所に集約・管理する
• AEO（回答エンジン最適化） / Content Agent：AI検索で問われる質問を特定し、記事を作成する
• Nurture Agent：顧客データの文脈に合わせてメールをパーソナライズする
• 広告機能の拡張：Reddit、ChatGPT、Microsoftへの広告配信
• Email & Content MCP：AIと外部ツールを連携させる

出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料

先ほどの「3つの問い」には、以下の組み合わせが対応します。

• 見えない認知への対応：AEO ＋ Content Agent
• 短期化する検討への対応：Nurture Agent
• スピードと方向性の両立：Marketing Studio ＋ Campaign Agent

セッションの後半では、ソフトウェア開発のClearSync、金融サービスのTCG、ホスピタリティ業のArcis Golfという、業種も規模も異なる3社がこれらの機能を活用した実例を語りました。

AI検索での認知獲得と、1対1のメール配信をどう実現するか？

見込み客がAIに尋ねる質問を狙った記事作成と、社内基準を守りながらメール文面を1人ひとりに最適化する実例が紹介されました。

買い手がいるチャネルに先回りした「ClearSync」

ClearSyncのRachel Decker 氏は、2025年設立のスタートアップでの経験を共有しました。主要キーワードはすでにStripeやHubSpotなどの大手企業が押さえており、Decker 氏自身もマーケター出身ではありませんでした。ドメイン評価が低いため従来のSEOやアプリストアでの露出では成果が安定せず、有料広告も費用対効果が見合わない状況でした。

そこで同社は施策を「AEO（回答エンジン最適化）」に絞り込み、見込み客がLLM（大規模言語モデル）に入力するプロンプトと、自社が引用・表示されやすいコンテンツ形式を特定しました。Content Agentを活用して素早く記事を作成した結果、3か月以内にChatGPT経由で最初の顧客を獲得。リサーチ時間が大幅に減ったことで、人間は編集や事実確認、ブランドボイスの調整に時間を割けるようになりました。

全員に同じ文面を送るのをやめた「TCG」

金融サービスを提供するTCGのRey Cepeda 氏は、以前は数百ものワークフローとリストを使い、顧客の文脈ではなく機械的な条件分岐でメールを送っていたと語りました。金融サービスでは年齢やキャリア、業界によって語りかけるトーンを変える必要がありますが、従来の手法ではそれを反映できていませんでした。

Nurture Agentの導入後は、役職や企業データ、拠出率などのプロパティをもとに、1対1でパーソナライズされたメールを自動生成する仕組みへ移行しました。送信前には、例えば「保険会社の請求担当者向け」に生成された文面などをプレビューで確認します。Cepeda 氏は「世界一のコピーライティングではないし、広告賞も取れないでしょう。それでも、受け取ったその人にとっては確実に意味がある内容なのです」と語りました。

出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料

また、規制の厳しい金融業界であるため、導入にはマーケティング部門だけでなく、IT、サイバーセキュリティ、法務の各部門から承認を得る必要がありました。そこで、ブランドボイスや免責事項の管理、セクション単位でAIによる書き換えを禁止する「ガードレール機能」を提示。さらに、利用しているAIモデルや機能のオン・オフ制御について説明された「HubSpot AI Trust Center」の資料を共有することで社内の理解を得て、スモールスタートを実現しました。

成果の出た「型」を全市場に広げつつ、人の判断をどう残すか？

キャンペーンを繰り返し使える「型」にしつつ、AIエージェントを「ゴルフのキャディ」として扱い、最終判断は人が行う役割分担が語られました。

80以上のゴルフクラブを運営するArcis GolfのPatrick Damer 氏は、これまでマーケティング素材が複数のシステムに散在し、キャンペーンの準備に何週間もかかっていた課題を説明しました。同社はMarketing Studioを導入し、ある市場で成果の出た施策をテンプレート（型）化して他市場へ展開。ホスピタリティ業界に求められる繊細な表現を維持しながら、準備期間を数週間から数日へと短縮しました。

出典：株式会社100作成のセッションまとめ資料

Damer 氏は、AIエージェントを「ゴルフのキャディ」にたとえました。営業向けの案件創出エージェントがターゲットのセグメント分けとシーケンス（アプローチ手順）を組み立てますが、最後にクラブを選んでショットを打つ（送信を実行する）のは人間の営業担当者です。これにより、業務効率化と品質・意図の担保を両立しています。

登壇した3社に共通する「絶対のルール」はありません。Decker 氏は買い手のいるチャネルに先回りし、Cepeda 氏は相手に合わせた文面を送り分け、Damer 氏は成果の出た型を全市場に展開しました。 DeFranco 氏は、AI時代においても「人間の判断」を残すことの重要性を強調し、「自分たちだけのプレイブック（戦略書）を書き直そう。私たちも、皆さんと一緒に学んでいる最中です」と呼びかけました。最初の一歩として、紹介された3組のツールを試すことや、会議の文字起こしデータをMarketing Studioに読み込ませ、HubSpotのAI「Breeze」に企画概要を作らせる方法が推奨されました。

株式会社100の解説：日本企業はHubSpotでどう実践すべきか？

ここからは、日本国内でHubSpotの導入・活用支援を行う株式会社100の見解です。セッションで語られた先進事例を、日本企業が現実的に取り入れるための3つのステップを提案します。

1. 顧客の「実際の質問」を起点に、Content Hubで記事を整える

日本国内のB2B取引においても、検索エンジンだけでなくAIチャットボットで情報収集を行う買い手は確実に増えています。新機能であるAEOやContent Agentは契約プランや日本での提供状況を待つ必要がありますが、既存の「Content Hub」とAI機能だけでも近いアプローチは十分に実践可能です。 まずは営業現場でよく聞かれる質問を「Breezeアシスタント」で整理し、一問一答形式のわかりやすい記事を作成しましょう。AIで下調べや構成案作成の時間を短縮し、人間は「情報の正確性」や「自社ならではの独自見解」の追記に時間をかけるのが効果的です。

2. プロパティの表記ゆれを整え、「書き換えない箇所」を決めて小さく試す

日本企業のCRMデータでは、役職名（例：「部長」「マネージャー」「Dept. Manager」）や業種名の表記ゆれが多く、そのままAIにメール文面を作らせると不自然な日本語になりがちです。Nurture Agentのような高度なパーソナライズを行う前に、まずは「Data Hub」などを活用してプロパティのデータをクレンジング（正規化）することが先決です。 また、社内稟議や法務確認を通すためには、免責事項や署名など「AIに書き換えさせない固定箇所」を明確に定義し、AIのデータ学習設定や権限を確認したうえで、少数のハウスリストからテスト配信を始める進め方が現実的です。

3. 会議の記録から企画概要を作り、成果の出た「型」を他部門へ広げる

複数の拠点や商材を持つ日本企業では、部門ごとに素材やノウハウが散在し、キャンペーンの立ち上げに時間がかかるケースが多く見られます。Marketing StudioやCampaign Agentの本格活用に先駆けて、まずは普段の企画会議の文字起こしデータをBreezeアシスタントに渡し、キャンペーンの企画概要やタスク案を作らせることから始めてみてください。 そして、特定の商材・部門で成果が出た施策は、メールやLPの構成を「型（テンプレート）」としてHubSpot上に保存し、他部門へ横展開します。AIに下準備を任せ、最終的な表現のチェックや承認は人間が担うことで、スピードと品質を両立できます。

よくある質問（FAQ）

Q1. 従来のSEOやインバウンド施策はもう不要になるのでしょうか？

セッションでは、買い手がAIやSNSで事前に意見を固めるため、従来のインバウンド手法だけでは以前のような成果が出にくくなっていると語られました。 株式会社100の見解としては、従来のSEO対策は基盤として継続しつつ、買い手がLLM（ChatGPTなど）に入力しそうな「具体的な悩みや比較の質問」に端的に答えるコンテンツを増やし、検索エンジンとAIの両方で発見される状態を目指すのが良いと考えます。

Q2. 専任マーケターがいない少人数のチームでも取り組めますか？

はい、可能です。事例に登場したClearSyncのDecker 氏もマーケター出身ではありませんでしたが、AEOとContent Agentを活用し、3か月以内にChatGPT経由で最初の顧客を獲得しました。 少人数のチームほど、リサーチや初稿作成をAIに任せて工数を削減し、人間は「事実確認」や「自社の強みが伝わっているか」のチェックに集中する体制が適しています。

Q3. 規制の厳しい業界で、AIによるメール作成の社内承認を得るにはどうすればよいですか？

金融サービスを展開するTCGの事例では、セクション単位でAIの書き換えを制限するガードレール機能と、「HubSpot AI Trust Center」のセキュリティ資料を提示することで、法務や情報システム部門の承認を得ました。 日本企業においても、「AIに生成させる部分と固定する部分の切り分け」「送信前の人間によるプレビュー確認フロー」をルール化し、まずは小規模なリストでのテスト運用から申請することをおすすめします。

Q4. AIエージェントと人間の役割は、どのように分担すればよいですか？

Arcis GolfのDamer 氏は、AIエージェントを「ゴルフのキャディ」にたとえました。AIがターゲットの抽出やアプローチ手順（シーケンス）を組み立て、最後に人間が確認して実行（ショットを打つ）という分担です。 当社としても、データ分析や下書き・企画案の作成まではAIに任せ、最終的な送信判断やクリエイティブの微調整、効果検証は人間が責任を持つルール作りが最も現実的だと考えています。

まとめ

今回のセッションでは、買い手の行動変化に伴い、以下の3つのアプローチでルールを書き換えた企業の実例が示されました。

• 見込み客が使うプロンプトを捉える「AI検索対応（AEO）」
• CRMデータとガードレールを活かした「1対1のパーソナライズ配信」
• 成果の出た施策を素早く横展開する「キャンペーンの型化」

AIの進化によってマーケティングのスピードは劇的に上がっていますが、だからこそ「どのデータをAIに渡すか」「最後に人間がどう判断するか」という基盤作りがこれまで以上に重要になります。

株式会社100（ハンドレッド）では、HubSpotを活用した需要創出の戦略設計から、AI活用の前提となるCRMデータの整備、コンテンツ制作までを一貫して支援しています。「自社の環境でどうAI機能を取り入れるべきか知りたい」「まずはデータの整理から相談したい」という方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。