2025.09.27
2025.09.27
2025年6月に、ChatGPTに「Deep Research Connector」が登場しました。
この機能を使うと、HubSpotとChatGPTを直接連携させ、自然な言葉でデータの検索や分析が可能です。専門的なスキルがなくても「〇〇を教えて」と問いかけるだけで、CRMデータを意思決定に役立てられます。
本記事では、実際にどのような場面で活用できるのかから、HubSpotとChatGPTを連携させる方法まで、分かりやすく解説します。
慣れ親しんだChatGPTの画面で「売上の高いクライアントは？」「今フォローすべき案件はどれ？」など聞けるのは大きいですね！
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コンテンツ目次
HubSpotとChatGPT Deep Research（ディープリサーチ）は連携できる
HubSpotとChatGPTの「Deep Research」は連携が可能です。
専門的な操作は必要なく、「受注数が最も多いリード獲得経路を教えて」「失注理由を業界別に分析して」などと質問するだけで、HubSpotの情報をすぐに取り出せます。エンジニアでなくても直感的に使えるため、日常業務でデータを活用するハードルが大きく下がります。
HubSpotで使用できるAIの他の機能については、以下の記事をご確認ください。
＞＞HubSpotでChatGPTは活用可能？OpenAIの技術を活かした2つの機能を解説
次の章では、Deep Researchの具体的な活用シーンをご紹介します。実際の事例を交えて、その使い方を見ていきましょう。
HubSpot×Deep Researchのユースケース4選
HubSpotとDeep Researchを連携すると、プロンプトを入力するだけで、業務に役立つさまざまな分析結果や提案を得られます。具体的な活用例を、4つの場面で紹介します。
- マーケティング分析
- 営業パイプライン最適化
- カスタマーサクセス
- カスタマーサポート
それぞれ詳しく見ていきましょう。
マーケティング分析
従来のマーケティング部門では、担当者が時間をかけてデータを集計・分析していました。しかし、Deep ResearchとHubSpotを連携すれば、自然言語で問いかけるだけで最新のデータを瞬時に可視化できます。
実際に、ChatGPTにプロンプトを投げかけた結果は以下の通りです。
| プロンプト | 過去3か月で最もコンバージョンした業界を教えて |
|---|---|
| 出力結果（要約） | 直近3か月の成約データから業界別件数を自動集計。件数が多い順に業界が並び、上位の傾向が一覧で確認できた |
業界別の成約傾向を瞬時に把握できるため、重点的にアプローチすべきセグメントが明確になります。成果の高い業界へ広告予算や営業リソースを集中させるといった戦略判断を、即座にできるのが魅力です。
すごい！こんな分析が一瞬でできるなら、ちょっとしたレポート作成は不要になりますね！
営業パイプライン最適化
停滞案件の抽出や商談履歴の整理には、これまで多くの時間と労力がかかっていました。
しかし、Deep Researchなら、自然言語で問いかけるだけですぐに状況を整理し、優先順位を明確にできます。実際にChatGPTに投げたプロンプトや、結果の要約を見ていきましょう。
| プロンプト | 案件サイズとしては大きそうだが、フォローできていない案件を教えてください |
|---|---|
| 出力結果（要約） | 取引データから、最終連絡が3か月以上途絶えている大型案件を抽出。5,000万円規模の提案済み案件など、担当者・ステージ別にリスト化された |
もう一つ、営業シーンで役立つプロンプトと結果を見てみましょう。
| プロンプト | 過去の〇〇さんとの商談ログを見て、何をするべきか教えてください |
|---|---|
| 対象データ | HubSpotコンタクト・商談ログ・メール履歴 |
| 出力結果（要約） | コンタクトデータから最終接点が6か月以上前の休眠顧客を抽出。顧客名・担当者・過去取引内容とともに、メール施策やウェビナー招待といったリテンション案が提示された |
停滞している大型案件を早期に発見し、商談ごとに最適なフォロー内容を即座に把握できます。フォロー漏れを防ぎつつ、営業活動の質とスピードを大幅に向上できます。
商談準備がここまでラクになるなんて驚きですね！これなら営業活動のスピードが一気に上がりそうです。
カスタマーサクセス
一定期間アクションがないと顧客との接点が途絶え、休眠状態になってしまうケースは珍しくありません。Deep Researchを活用すれば、休眠顧客を自動で抽出した上で、具体的なリテンション施策まで提示できます。
ChatGPTに入力したプロンプトや、結果の要約は以下の通りです。
| プロンプト | 休眠顧客を抽出し、リテンション施策を提案して |
|---|---|
| 対象データ | HubSpotのコンタクト・取引履歴・活動ログ |
| 出力結果（要約） | 最終接点から6か月以上経過している顧客リストが自動で抽出された。顧客名や担当者、過去の契約内容に加え、メールキャンペーン提案や個別フォローアップ、ウェビナーの招待など、具体的な施策案が提示された |
解約リスクの高い顧客を早期に把握し、再エンゲージメントの促進が可能です。データをもとに、既存顧客からの収益拡大やLTV（顧客生涯価値）の最大化につなげていきましょう。
フォロー漏れしそうな顧客まで自動で見つけてくれるのは、助かりますね。これなら解約リスクに対しても早めに手を打てそうです。
カスタマーサポート
多くの企業のサポート現場では、問い合わせ件数の削減やお客様自身で問題を解決できる割合（自己解決率）の向上が大きな課題です。
Deep ResearchとHubSpotを組み合わせると、FAQのたたき台を自動で作成できるため、サポート対応を効率化できます。
プロンプトや、結果の要約を見ていきましょう。
| プロンプト | 問い合わせ内容の傾向から、FAQを10案提案して |
|---|---|
| 出力結果（要約） | 問い合わせログを分析し、ログイン・契約・操作・エラーなどFAQ候補を10項目抽出。各質問には回答のたたき台も含まれている |
FAQのたたき台が自動生成されると、サポートにかかる工数を削減し、顧客の自己解決率が高まります。結果として、問い合わせ件数の削減や顧客満足度の向上につながります。
こういったAI✕HubSpotのの活用事例もかなり増えてきたので、気になる方はぜひ無料相談会でお気軽にご相談ください！
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Deep Research Connectorを使ってHubSpotとChatGPTを連携する方法
HubSpotとChatGPTを連携するには「Deep Research Connector」を利用します。手順を画像付きで解説していきます。
まず、ChatGPTにログインし、Deep Researchを有効にしてください。
データソースとしてHubSpotを選択します。
Deep Research ConnectorでHubSpotとChatGPTを接続します。
新しいチャットでDeep Researchを有効にし、データソースにHubSpotを指定すれば、利用可能です。
なお、アプリからの利用はできません。ブラウザ版のChatGPTを利用しましょう。
参考：ChatGPTのDeep ResearchにHubSpotのCRMデータを接続
ほんの数クリックで設定できるのは嬉しいですね！すぐに業務で活用できそうです。もし設定方法で不明点がありましたら、相談会へお越しください。
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HubSpotとChatGPT Deep Researchを連携するメリット
HubSpotとDeep Researchを連携させると、以下のようなメリットがあります。
- 顧客インサイトの高度化
- 商談・顧客対応の効率化
- データ活用の属人化防止
日常の営業やマーケティング活動にどのようなメリットがあるか詳しく見ていきましょう。
顧客インサイトの高度化
HubSpotに蓄積された過去の接点やメールの開封データなどを組み合わせると、顧客の行動や関心を多角的に把握できます。
たとえば「購入に至った背景」や「失注の共通理由」といった、これまで見過ごされがちだった要因まで浮き彫りになります。データから導かれたインサイト（購買や行動の根本的な動機）をもとに、マーケティングや営業戦略の精度を高めましょう。
商談・顧客対応の効率化
商談準備では、必要な情報を探すだけで膨大な時間がかかりやすくなります。Deep Researchを使えば、顧客との接点や過去の商談履歴を瞬時に引き出せるため、準備工数を大きく減らせます。
さらに、事前に把握した情報をもとに提案内容を的確に調整できるため、対応スピードと質の両立が可能です。
データ活用の属人化防止
これまで分析担当者や一部の営業に依存していたデータ活用も、Deep Researchを使えば誰でも簡単にデータを分析できます。誰でも自然な日本語でHubSpotデータを呼び出し、同じインサイトを共有できるからです。
分析スキルの有無にかかわらず現場全員がデータを使いこなせるようになり、組織全体で迅速な意思決定ができるようになります。
データを持っているだけから、「全員が使える資産」に変わりますね！
HubSpotとDeep Researchを連携する際の注意点
Deep ResearchとHubSpotの連携により業務に大きな効果を与えることを期待できますが、利用にあたってはいくつか注意が必要です。
- 個人情報や機密データがAIに学習されるリスクがある
- 出力結果はあくまで参考ベースにする
代表的なリスクと対応のポイントを整理します。
個人情報や機密データがAIに学習されるリスクがある
HubSpot Deep Researchコネクターを経由して扱うデータは、ChatGPTのAIトレーニングには利用されません。そのため、外部に再利用される心配は基本的にありません。
ただし「外部サービスに情報を送信する」という観点では、個人情報や機密情報の取り扱いには細心の注意が求められます。
機密性の高いデータを含むプロンプトを避けたり、権限管理を徹底したりするなど、基本的なガイドラインを守ることが重要です。
出力結果はあくまで参考情報として取り扱う
Deep Researchから返される内容は便利ですが、必ずしも正確であるとは限りません。特に、顧客対応や重要な意思決定の場面では、出力内容をそのまま信じず、必ず裏付けを確認してください。
参考情報として活用しつつ、最終的な判断は人間が下すというスタンスを持ち、日常業務に取り入れていきましょう。
便利だからこそ、正しい使い方を意識したいですね。
HubSpotとDeep Researchを連携して、データ活用を促進しよう
HubSpot Deep Research Connectorにより、データを日々の業務で使えるインサイトへと変えられます。営業やマーケティング、カスタマーサクセス、サポートまで幅広いシーンで活用でき、組織全体のデータ活用の加速が可能です。
営業DXや顧客対応の効率化を進めたい企業にとって、Deep Researchとの連携は今後欠かせなくなります。データをただの記録で終わらせず「意思決定を支える資産」に変えるために、ぜひ業務の中で実践してみてください。
実際に自社での活用方法を知りたい方や、導入の進め方について相談したい方は、HubSpot相談会へお越しください。具体的なユースケースや運用のポイントを紹介します。
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