2026.06.01
2026.06.01
HubSpotの「Breeze顧客対応エージェント」は、最新型のAIエージェント機能です。WebページやPDF、社内マニュアルや製品マニュアルなどを元にユーザーの問い合わせ内容に回答できます。なお、FAQやヘルプページなど、顧客向けの情報を蓄積・公開するナレッジベースも学習データとして利用できます。
従来のチャットボットは、あらかじめ設定した質問や選択肢に沿って回答する仕組みが一般的でした。そのため、事前に登録していない質問や、ユーザー独自の状況を含む問い合わせには対応しにくい課題があります。
一方、HubSpotのBreeze顧客対応エージェントは、登録した情報を参照しながらAIが柔軟に回答を生成します。問い合わせ対応の自動化はもちろん、サポート担当者の負担を大幅に軽減できる点がメリットです。
本記事では、HubSpotの顧客対応エージェントの特徴や設定手順、従来のルールベース型ボットとの違いなどを比較します。ぜひ、導入を検討している方は参考にしてください。
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コンテンツ目次
HubSpotのBreeze顧客対応エージェントとは？
HubSpotのBreeze顧客対応エージェントとは、Service Hubに搭載のAIチャットボット機能のことです。Webページやナレッジベース、PDFなど読み込み、AIが問い合わせ内容に応じて自動で回答します。
従来のルール型チャットボットのように細かいシナリオの構築が不要で、学習させたい情報を元にAIが自律的に回答する点が特徴です。
ここでは、従来型と、Breeze顧客対応エージェントのようなエージェント型のチャットボットの違いを整理してみましょう。
| 項目 | 従来のチャットボット（ルール型） | Breeze顧客対応エージェント（エージェント型） |
|---|---|---|
| 回答の仕組み | 事前に設定したシナリオに沿って回答する | 登録した情報からAIが自律的に回答する |
| 構築や運用方法 | 「Aという質問がきたらBと回答する」のような設計をする | WebサイトやPDF、URLなどを読み込ませて学習させる |
| 学習ソース | 蓄積された限定的なデータが多い | 製品・社内マニュアルのほか、個々の対応履歴などもデータソースにできる |
| 想定外の質問 | 回答できずにエラー画面や有人対応へ誘導することが多い | 曖昧な表現もAIが意図を汲んで柔軟に回答してくれる |
従来型ではシナリオの設計が必要な一方で、Breeze顧客対応エージェントはコンテンツを登録するだけでAIが回答を生成します。なお、基本的な問い合わせ対応は自動化して、AIで対応が難しい複雑な問い合わせは、人間の担当者へ転送する仕組みも作れます。
定型対応を自動化して有人対応と賢く組み合わせることで、サポート品質を維持したまま現場の業務負担を軽減可能です。
実際に、ある企業では85％の質問をチャットボットで解決できて、CS人数をかなり削減できた例もあります！有人対応と組み合わせることで、効率と品質のバランスを取りやすいのがポイントです。
なお、下記の記事では、Breezeの主要機能について解説しているので、あわせてご参照ください。
＞＞HubSpotでAIを活用する方法を解説｜Breezeの主要機能と外部AIツールの連携
HubSpotのBreeze顧客対応エージェントでできること
HubSpot顧客対応エージェントでできることを、4つのポイントに分けて解説します。
- 既存のFAQやWebコンテンツを活用できる
- 自然言語による柔軟な回答ができる
- 関連コンテンツへ誘導して顧客の自己解決を支援できる
- 顧客が解決できなかった疑問を特定して回答精度を向上させる
それぞれ詳しく見ていきましょう。
既存のFAQやWebコンテンツを活用できる
HubSpotのBreeze顧客対応エージェントは、製品マニュアルや社内マニュアルなど、自社で作成している既存の資料などもコンテンツとして利用できます。
例えば、Googleドライブの特定フォルダにマニュアルを入れておけば、AIが自動で参照して回答を作成します。使う側は、従来のチャットボットのようなゼロからの複雑なシナリオ設計をする必要が一切ありません。
指定のフォルダに社内マニュアルや製品マニュアルなどのデータをアップするだけで初期設定が完了するため、スムーズに運用を開始できます。
自然言語による柔軟な回答ができる
従来のチャットボットは、あらかじめ決められたシナリオに従って応答する仕組みが一般的でした。一方で、HubSpotのBreeze顧客対応エージェントは、質問に対してAIが人間のような自然言語で回答を生成できます。ユーザーの曖昧な表現や抽象的な質問でも、文脈や意図を汲み取りながら対話形式で解決へ導く点が特徴です。
また、Breeze顧客対応エージェントは継続的に学習と改善を重ねながら、使うほどに回答精度を高めていきます。そのため、ユーザー側も、欲しい回答が得られなかったり、同じ質問を何度も入力したりするストレスを感じにくくなります。
結果として、問い合わせ対応の満足度向上につながるだけでなく、サポート担当者の対応負担軽減にも貢献できる点もメリットです。
関連コンテンツへ誘導して顧客の自己解決を支援できる
HubSpotのBreeze顧客対応エージェントは、ユーザーからの問い合わせに対して回答を提示するだけではありません。関連するWebページやナレッジベース記事などのコンテンツも、あわせて提示してくれます。
回答の根拠となるURLをその場で提示できるため、ユーザーは追加で検索することなく、スムーズに詳細情報へアクセス可能です。ユーザー自身で問題を解決できるケースが増え、結果として問い合わせ件数の削減にもつながります。
単なる自動応答ではなく、次に確認すべき情報を提示できるため、サポート体験そのものの質を高められる点も特徴です。ユーザーが迷わず自己解決に進める導線を作れることは、カスタマーサポートの効率化において大きなメリットです。
顧客が解決できなかった疑問を特定して回答精度を向上させる
HubSpotのBreeze顧客対応エージェントでは、AIが回答できなかった問い合わせ内容を確認し、ナレッジ改善に活かせます。未解決の質問から不足している情報を把握し、ナレッジとして追加していくことで、運用を重ねるごとに対応できる質問の幅を広げやすくなる点はメリットです。
例えば、頻繁に未回答となる質問や、曖昧な表現で正確に答えられなかった内容を特定できます。未解決の質問内容をFAQやマニュアルを追加することで、AIの回答精度を段階的に改善できます。
Breeze顧客対応エージェントは、導入した後も継続的に育てていけるため、サポート業務の効率化に役立つ点がメリットです。
自社にあるマニュアルを読み込ませるだけで導入できて、運用しながら自動でどんどん賢くなる心強いAIエージェントです！初期設定の手間をかけずに、すぐサポート業務の効率化を実感できますよ。
HubSpotのBreeze顧客対応エージェント導入前によくある疑問
HubSpotのBreeze顧客対応エージェントの導入前に、確認しておきたいよくある疑問を解説します。特に問い合わせの多い、4つのポイントをまとめました。
- 従来のルールベース型チャットボットとの違いは？
- マニュアルが不十分でも導入できる？
- 学習ソースが少ない場合はどうする？
- 翻訳機能はどこまで実用的か？
それぞれの疑問について、詳しく見ていきましょう。
従来のルールベース型チャットボットとの違いは？
顧客対応エージェントと、従来のルールベース型チャットボットの大きな違いは、ナレッジを元に回答を自動生成できるかどうかです。ルールベース型は、あらかじめ設定したシナリオに沿って回答するのに対し、顧客対応エージェントは登録したナレッジをもとにAIが回答を生成します。
なお、AIに活用されるナレッジとは、主に自社のFAQや製品マニュアルなどが挙げられます。ゼロからシナリオを構築する必要がないため、運用の負担を大幅に抑えられる点がメリットです。
HubSpotのチャットボットについては、以下の記事で詳しく解説しているので、あわせてご参照ください。
＞＞HubSpotのチャットボットとは？ チャットフローの意味やボットの作り方を解説
マニュアルが不十分でも導入できる？
HubSpotの顧客対応エージェントは、マニュアルが整っていない状態でも導入可能です。既存のQ&A集などから始め、AIが答えられなかった項目を優先的にマニュアルを整備しながら育てられます。
そのため、最初から完璧なマニュアルがなくても、実際の問い合わせデータを元に段階的に精度を高めながら運用できます。
また、回答ルールや参照する情報は、自社の仕様に合わせて調整が可能です。汎用的なAIではなく、自社の業務に最適化された顧客対応エージェントとして活用できる点もメリットです。
学習ソースが少ない場合はどうする？
学習ソースが少ない場合でも、HubSpotの顧客対応エージェントは段階的に導入できます。まずは製品マニュアルやトラブルシューティング情報など、問い合わせ頻度が高い内容から優先的に整備していく方法が一般的です。
また、既存のWebサイト記事やHubSpotのナレッジベースも、そのまま学習ソースとして活用できます。ゼロから新しくコンテンツを作成する必要がないため、既存の情報を活かして運用できる点がメリットです。
PDFファイル単位での読み込みにも対応しているため、社内に分散している情報も一元的に活用できます。
翻訳機能はどこまで実用的か？
HubSpotの顧客対応エージェントは、英語などの原文資料をそのまま学習させて、日本語で回答を生成できます。いわゆる翻訳ツールを使う必要がなく、外国語の資料でもそのままデータとして活用できる点が特徴です。
そのため、海外製のツールやサービスを扱う企業でも、翻訳作業を挟まずにサポート体制を構築できます。多言語対応の問い合わせでもスムーズに一次対応ができるため、グローバルな顧客対応の効率化にもつながります。
HubSpotのBreeze顧客対応エージェントの大きな特徴は、ルールベース型と違い、ナレッジから柔軟に回答できる点です。マニュアルが不十分でも導入でき、製品ページやFAQページ、料金ページ、操作マニュアルなども学習ソースとして活用できます。
顧客対応エージェントの設定手順
ここからは、HubSpotの顧客対応エージェントの設定方法を大きく3つのステップで解説します。
- 学習データを選択し登録する
- 選択した資料をエージェントに読み込ませる
- プレビュー確認をして公開する
なお、ここではHubSpotに登録・ログインしている前提で、解説をします。それでは、それぞれの手順を詳しく見ていきましょう。
1.学習データを選択し登録する
HubSpotの顧客対応エージェントを利用する際は、はじめにAIに学習させるデータを登録する作業が必要です。
まずは、HubSpotの管理画面から、URL・ナレッジベース・PDFファイルなどの学習データを選択します。
初期設定はシンプルで、自社にある既存のナレッジをそのまま活用できます。
2.選択した資料をエージェントに読み込ませる
次に、1の手順で選択した資料をエージェントに読み込ませましょう。資料を読み込ませると、AIがその記載内容を瞬時に自動解析してくれる仕組みです。
解析されたデータは、ユーザーからの問い合わせに答えるベースの知識として蓄積されます。
3.プレビュー確認をして公開する
最後のステップとして、プレビュー画面で実際の回答精度に問題がないかを確認します。
テスト質問を入力し、AIの回答方針や有人対応への引き継ぎ条件などを細かくチェックしてください。
AIの回答内容に問題がなければ、チャットとして公開して運用を開始しましょう。
HubSpotの顧客対応エージェントは、複雑なシナリオ設計が不要な点が大きな特徴です。既存のWebサイトやマニュアルを活用しながら、比較的スムーズにAIチャット対応を始められます。なお、導入の際の手順に不安のある方は、HubSpot相談会もお気軽にご活用ください。
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HubSpot顧客対応エージェントの料金プラン
HubSpotのBreeze顧客対応エージェントは、Professional以上のプラン向けに提供されているAI機能です。以前は「Service Hub Professional」または「Service Hub Enterprise」の契約ユーザーのみが対象でした。
しかし、2025年6月から提供対象が拡大されて、以下の製品でも利用できるようになっています。
- Marketing Hub
- Sales Hub
- Service Hub
- Content Hub（旧CMS Hub）
- Data Hub（旧Operation Hub）
なお、Breeze顧客対応エージェントは、どのHubにおいても無料版やStarterプランでは利用できません。基本的には、ProfessionalまたはEnterpriseなどの有料プランの契約が必要です。
また、Breeze顧客対応エージェントを利用する際には「HubSpotクレジット」を消費します。例えば、テキストベースのチャネルでは、1件の会話を解決するごとに50クレジットを消費する仕組みです。
そのため、導入前には、対象プランや想定問い合わせ件数、必要クレジット数の確認をしておきましょう。カスタマーサポート用途で利用する場合は、Service Hub ProfessionalまたはService Hub Enterpriseを中心に検討するのがおすすめです。
HubSpotの料金体系はやや複雑で、慣れるまでわかりづらいのが難点です。下記の記事では、最新の料金体系やクレジットの仕組みについて詳しく解説しているので、気になる方はあわせてご参照ください。
＞＞【2026年最新】HubSpotの料金体系！価格がとても分かりにくいので調べてみた
HubSpot顧客対応エージェントでサポート品質を最大化しよう
HubSpotのBreeze顧客対応エージェントを導入すれば、導入負担を最小限に抑えて高度なAIサポートを導入できます。従来型のチャットボットのように、複雑な分岐シナリオをゼロから設計する手間は一切かかりません。
既存のWebサイトやFAQ、マニュアルなどを活用するだけで、AIによる自然な自動応答を実現できます。問い合わせ対応の効率化だけでなく、顧客の自己解決率向上やサポート品質の安定化にもつながる点が大きなメリットです。
また、運用しながら回答精度を継続的に改善できるため、導入後も自社に最適化された顧客対応環境を構築できます。本記事を参考に、ぜひBreeze顧客対応エージェントの導入を前向きに検討してみてください。
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