概要：ハイブリッドエージェントの狙いと前提

中小・成長企業は人的リソースが限られる一方、顧客の期待は24/7です。HubSpotの
ハイブリッドエージェントは、AIが一次対応と定型業務を担い、難度の高い判断は人が受け持つ設計です。
目的は「回答すること」ではなく、成果をつくること。そのために顧客データと業務手順を
Data HubとBreeze Studioで接続し、反復学習で精度を上げ続けます。

HubSpot AI エージェントの構成（Feature/Advantage/Benefit）

• Data Hub（基盤）：部門横断の顧客・取引・コンテンツを安全に統合。AIの文脈理解が安定し、誤回答や行き止まりを低減。
• Breeze Agents（実行）：目的起点で行動するエージェント。代表のCustomer Agentは、質問対応から資料提示、見込客化まで一連を担当。
• Breeze Studio（設計）：ノーコードでフローを設計し、判定・分岐・社内通知・タスク起票を組み合わせられる。
• Breeze Marketplace（共有）：作ったフローやスキルを社内外と共有・再利用。属人化を防止。
• AI CPQ（収益化）：見積・承認・契約を短縮。価格と在庫・割引条件の整合を取り、ボトルネックを可視化。

要点：仕様・価格・公開時期・対象領域（スキャン要約）

仕様（ハイブリッドエージェント／LLMエージェント）

• 対話→判断→起票→エスカレーションまでを一連で記録。CRM・ナレッジと双方向に接続。
• シナリオはBreeze Studioで可視化。「人が最後の砦」を前提に、失敗学習が回る。

価格と導入（導入 価格／導入 事例）

• 席課金＋従量（HubSpot Credits）。※具体単価は公式の最新情報を参照。
• 既存HubSpot環境にアドオンで開始。最初は単一ゴール（例：資料請求）からの段階導入が推奨。

公開時期・対象領域（Inbound 2025）

• INBOUND 2025にて発表。Customer Agentは順次拡張。
• マーケ／営業／CSの分業を前提に、ログは全て学習資産へ。

比較：従来のAIボットとハイブリッドエージェントの違い

実務影響：マーケ／セールス／CS／SEOで何が変わるか

マーケティング（AI×人 協働）

• Problem：広告・検索のCPが上昇し、一次応答の取りこぼしが増える。
• Amplify：初動の遅れはCVR低下と機会損失を拡大。
• Solution：Customer Agentが関心別に「資料DL」「比較表」「無料相談」へ文脈誘導。
• Transformation：同じ流入でもCVが安定、一次応答の価値が収益に接続。

セールス（AI CPQで見積〜承認を短縮）

• 価格・在庫・割引条件を即照合。条件に応じて関係者承認を自動リクエスト。
• 見積履歴はCRMに残り、次回提案の条件抽出が容易に。

カスタマーサクセス（24/7の自動解決と適切エスカレーション）

• 既知トラブルは自動化、難事は担当者へ。やり取りはナレッジ更新に回収。
• 一次回答の質が月次で改善され、解決までの時間が短縮。

SEO/SGE（会話起点の導線で耐性を高める）

• 検索トラフィックの変動に依存せず、サイト内の会話導線でCVを維持。

チェックリスト：いますぐ着手する5項目

1. FAQ・手順書・SOP・過去QAを棚卸しし、Data Hubに集約。
2. 最重要ゴール（CV/受注/解決）を1つ決め、KPIとSLAを明文化。
3. Breeze Studioで3〜5手順の最小フローを設計し、A/Bで検証。
4. HubSpot Creditsの月次上限を設定。費用対効果（Cost per Outcome）を週次でレビュー。
5. 失敗ログを人が精査し、再学習ルールとエスカレーション閾値を更新。

情報源

1. 一次情報：HubSpot IR｜Hybrid human-AI teams発表（2025-09-03）
2. HubSpot Company News｜Customer Agent拡大（2025-05-08）
3. 製品ページ：AI Customer Agent（随時更新）

注：一次情報は米国時間基準での掲出。国内の発表・表示は翌日表記となる場合があります。

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