Hubspotカスタムワークフロー：Generative AIを活用したテキスト生成自動化ガイド

1. 実装の目的とメリット

この機能を導入する主な目的は、AIによる高度なテキスト生成をHubSpotの自動化プロセスに組み込み、業務効率とアウトプットの質を向上させることです。

• マルチAIの統合利用：業務内容や得意分野に合わせて、複数のAIサービス（ChatGPT, Gemini, Claude等）から最適なものを選択できます。
• データ駆動型のAI活用：HubSpot上の顧客データ（プロパティ）をプロンプトに組み込み、各コンタクトに最適化された文章を生成します。
• 一貫したフロー構築：外部ツールを介さず、HubSpot内で「データ取得→AI生成→プロパティ保存」のプロセスを完結できます。

2. ユースケース

• コンテンツの自動分類と要約：お問い合わせ内容や自由記述のアンケート結果をAIが解析し、指定のカテゴリーへ自動分類したり、要点を要約して社内通知に活用します。
• パーソナライズされたメール下書き作成：コンタクトの興味関心や過去のやり取りに基づき、営業メールやフォローアップメールの文案を自動で下書き生成します。
• 多言語翻訳の自動化：入力されたテキストを特定の言語に翻訳し、多言語展開しているビジネスのコミュニケーションを円滑にします。

3. 実装ステップ

以下の手順で、ワークフロー内にAI生成アクションを設定します。

ステップ1：初期設定とAPI連携

まず、管理画面の「Settings」から「Integration」タブを選択します。「カスタムワークフロー」を選択し、利用したいAIサービス（ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexityなど）のAPIキーを登録します。

ステップ2：AIモデルの選択

登録した各サービスごとに、利用可能なモデル（例：gpt-4o, gemini-1.5-proなど）の中から、ワークフローで使用したいモデルを有効化します。

ステップ3：ワークフローアクションの追加

HubSpotのワークフロー編集画面にて、アクション追加ボタン（＋）をクリックします。「Generative AI Action」を選択し、使用するAIサービス、モデル名、そしてAIへの命令文となるプロンプトを設定します。この際、HubSpotのコンタクトプロパティをプロンプト内に挿入することが可能です。

ステップ4：出力形式と保存の設定

AIが生成したテキストの出力形式（プレーンテキストやJSON形式など）を指定し、設定を保存します。これにより、生成された回答がワークフローの次のステップで利用可能になります。

ステップ5：ワークフローの有効化とテスト

設定が完了したら、ワークフローを「Enroll（有効化）」します。実際のレコードでテスト動作を行い、ワークフローのログ画面で「Action succeeded」と表示され、AIの回答が正しく出力されていることを確認します。

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