AIが「ビジネス成長のパートナー」となる条件｜業務と顧客理解を繋ぐ「コンテキスト」

今、多くの企業が「AIの課題」を抱えていると感じています。

反応のないメールを自動生成し、すでに半年前に成約済みのリードを再び掘り起こし、ツール間のコピペ作業に追われた結果、生み出されるのは競合他社と全く同じようなコンテンツばかり。ツール導入やトレーニングを重ねても、結局同じ疑問に行き着きます。「なぜ、AIは一向に実際の成果につながらないのか？」

その答えは、あまり語られていません。問題はAIモデルの性能でも、データの量でもありません。問題は「コンテキスト（文脈）」です。つまり、自社のビジネスに関する具体的な知識、顧客が今何を必要としているか、そしてチームが実際にどのように動いているかという情報です。これこそが解決すべき最も困難な課題であり、業界で最も対応が遅れている部分でもあります。

ここで、見失われがちな重要な違いを整理しましょう。データとは「過去に起きたこと」です。一方、コンテキストは「それが何を意味し、なぜ重要で、次に何をすべきか」を示します。コンテキストは単なる機能ではなく、インフラそのものです。

例えば、CRMに「18か月前に取引が成約した」というレコードがあるとします。それはデータです。コンテキストとは、「その成約のきっかけは担当者の転職だったこと、価格調整を3回行ったこと、その顧客が今では年に数件の新規案件を紹介してくれていること、そして自動化された連絡を嫌うこと」といった背景です。これらを理解しているのは、人間だけです。多くのAIは、それを捉えられていません。なぜなら、そういった情報を捉えられる設計になっていないからです。

これこそが、私たちが直面している「ギャップ」です。それはAIモデルの性能差でも、データの量による差でもありません。「コンテキストの欠如」というギャップです。そして、この課題こそが、HubSpotが「Agentic Customer Platform（エージェンティックカスタマープラットフォーム）」で解決しようとしているものです。今年初め、HubSpot最高経営責任者ヤミニ・ランガンがこのAgentic Customer Platformを発表した際、その基盤となる考え方についてこう述べました。「顧客データとビジネスコンテキストを全て集約し、必要な瞬間にチームとAIエージェントの両方が活用できる単一の場所を持つこと」

優れたインフラとは、目に見えないものです。それはバックグラウンドで機能し、ビジネスの変化に合わせて常に最新の状態に保たれ、チームに同じ作業を繰り返させることもありません。それこそが、本来AIに求めるべき基準です。しかし、その水準に達しているAIは、まだほとんど存在しません。
 

AIの予算には現れない、しかしチームが毎日確実に支払っているコストがあります。それが、いわば「前置き」を説明する時間と労力です。AIに意味のあるアウトプットを出させるために、毎回背景を説明しなければならない。その時間と手間のことです。

文章を書かせる前に、ブランドトーンを説明する。リサーチさせる前に、アカウントの履歴をコピペする。価格体系や競合環境、理想の顧客像を、タスクのたびに伝える。そして翌日、また同じことを繰り返す。これでは、AIがあなたのビジネスを学習しているとは言えません。本当のコストは、前置きの説明に費やす時間ではありません。もしAIが自社のビジネスを理解していたら得られたはずの洞察。その機会損失です。

より深刻なのは、時間とともにコンテキストが崩れていくことです。競合優位性は変化し、ターゲットとなるペルソナは移り変わり、プレイブックは更新されます。しかし、AIはその事実を全く知りません。忘れたわけではありません。会話の記憶はあります。ただし、その背後にあるビジネスとつながっていないのです。

市場展開を担うチームにとって、これはどう見えるか。自信満々で間違えるAIです。プロジェクトの内容が変わり、チームが方針を調整しても、AIは古いコンテキストに基づいて動き続けます。その結果、アウトプットに違和感が生じ始め、推奨事項はもはや貴社の目標にそぐわないものになってしまいます。

AIがビジネスの全体像とつながっていなければ、包括的かつ活動的な価値ある知識を、継続的に積み上げることはできません。それでは、AIは単なるツールの域を出ず、信頼できるチームメイトになることはありません。

全てのコンテキストが同じ価値を持つわけではありません。ChatGPTのような個人向けAIは、個人のコンテキストを構築します。好みや会話履歴、コミュニケーションスタイルなどです。また、Gleanのようなエンタープライズツールは、ドキュメントやWiki、組織内の知識といった「組織全体のコンテキスト」を構築しています。HubSpotが構築しているのは、「Growth Context（成長を導くコンテキスト）」です。これは、マーケティング、営業、カスタマーサクセスの各領域で成果を生み出すためにAIが必要とする、豊かで高品質、かつ精密な理解を指します。

これは単なる概念ではありません。HubSpotは、ユーザーに代わってこのコンテキストを収集・維持し、同時にユーザー自身でも管理できる実用的なインフラを構築しています。私たちは、Growth Contextを次の5つの要素で捉えています。

• 事業コンテキスト ：自社が何を提供し、どのように競争し、なぜ選ばれるのかという全ての情報です。これには、製品のポジショニング、独自の強み、価格設定の根拠、そしてブランドボイスが含まれます。このコンテキストがあることで、AIはありきたりな表現ではなく、自社らしい発信ができるようになります。この情報を捉えるには、単にブランド資料をアップロードするだけでは不十分です。知識を構造化し、あらゆるやりとりに自動的に適用するシステムが必要となります。

• 組織コンテキスト： チームが実際にどのように業務を進めているかという実態です。営業手法、リードの見極め基準、エスカレーションの流れなどが含まれます。オンボーディング資料に書かれている内容ではなく、トップ営業担当者が実際に実践している「生きた手順」を指します。これが、スクリプト通りに動くAIと、状況に応じて判断できるAIを分けます。この種のコンテキストは、CRMのどの項目にも存在しません。通話の記録や商談メモ、そして数千件のやりとりの中に蓄積されたパターンに表れます。

• 業務コンテキスト： ワークフローが実際にどのように機能しているかという実態です。どのような条件で担当者が引き継がれるのか、何をもって商談の優先度が高いと判断されるのか。キャンペーンがどのように構築され、それぞれの成功基準は何なのか。これによってAIは、単に情報を提供するだけでなく、自らアクションを起こせるようになります。これをAIに組み込むには、単にワークフローを説明するにとどまらず、システムがそれらを参照するだけの存在から、その上で直接動けるように実際の流れを理解させる必要があります。

• 顧客コンテキスト ：顧客との関係の中で蓄積されてきた履歴です。
  各アカウントが何を購入したのか、なぜ購入したのか、どのような目標を持っているのか、どこで摩擦が生じたのか、そして次にどのような会話を行うべきか、といった情報を指します。これがあることで、アウトリーチは「一方的な営業電話」ではなく「自然な対話」へと変わります。この種の情報は常に変化し続けるため、維持が最も困難です。あらゆるタッチポイントを通じて、これを自動的に最新の状態に保つことこそ、多くのプラットフォームが未だ解決できていないインフラ上の課題です。

• ネットワークコンテキスト：Growth Contextの5つの要素の中で、1社だけでは決して構築できない唯一の要素です。HubSpotは世界で28万社以上の企業に利用されています。つまり、市場への参入戦略、キャンペーンのパフォーマンス、顧客の購買行動における広範なトレンドを、個別の企業では再現不可能な規模で把握しています。この集合知が、プラットフォーム上の全ての企業が利用できるGrowth Contextの層となり、貴社が最初のキャンペーンを実行する前から、AIが推奨すべき内容を形作ってくれるのです。

  
  

   

チームにとって適切なAIを評価する際、本当に重要なのはモデルに関する問いではありません。モデル自体はますます汎用化しています。本当に問うべきは、コンテキストについてです。

• ビジネスの全体像を把握し、それに基づいたアクションが可能か？CRM内の構造化データや非構造化データだけでなく、通常は人の頭の中にある推論、判断、組織特有の知識まで捉えられるか。
• コンテキストは自動的に維持されるか？それとも、チームが手動で更新し続けなければならず、プラットフォームへの投資が運用負担に変わってしまうのか。
• 成長に特化して構築されているか？それとも、たまたま顧客データも扱える汎用的な知識レイヤーにすぎないのか。
• 時間とともに価値が積み上がるか？使えば使うほどコンテキストが蓄積され、価値が高まっていくか。それとも関連性を保つために常に再投資が必要か。

これらの問いに1つでも「いいえ」と答えるのであれば、そのAIはビジネスとともに機能しているのではなく、すでに存在しない過去のビジネスを前提に動いていることになります。

AIの勝負は、ここで決まります。Growth Contextを正しく活用できる企業は、単にAIを使いこなすだけではありません。AIを使うたびに、競合との差をさらに広げていくことができるのです。