お客さまへの大切なお知らせ：膨大なサポート情報を少しでも早くお客さまにお届けするため、本コンテンツの日本語版は人間の翻訳者を介さない自動翻訳で提供されております。

HubSpot Agent CLI を使用する

更新日時 2026年9月29日

以下の製品でご利用いただけます（別途記載されている場合を除きます）。

すべての製品とプラン

HubSpot Agent CLIは、ChatGPTアプリ、Claudeアプリ、Claude CodeなどのAIコーディングエージェントを、HubSpotアカウントに連携させます。Agent CLIをHubSpotに接続すると、AIエージェントに、反復的なCRMタスクの処理、データの分析、要約の作成、およびアカウント全体のプロセス管理の支援を依頼できるようになります。AIエージェントにタスクを委任すると、エージェントはAgent CLIを使用して、ユーザーに代わって定型業務を自動化できるため、チームは戦略的な取り組みにより多くの時間を割くことができます。

たとえば、毎週手作業でレコードを確認する代わりに、AIエージェントに、不完全なレコードの特定、パイプラインアクティビティーの要約、あるいはHubSpotの情報を用いたアカウントレビューの作成を依頼することができます。

カスタムスクリプトを作成したり、ターミナルでHubSpot Agent CLIを手動で利用したりしたい開発者の方は、HubSpotの開発者向けドキュメントをご参照ください。

始める前に

HubSpot Agent CLI の使用を開始する前に、AIコーディングエージェントにアクセスできることを確認してください。対応しているエージェントには、ChatGPTアプリ、Claudeアプリ、Claude Code、およびその他多くの互換性のあるAIコーディングエージェントが含まれます。

ご注意： TeamまたはEnterpriseアカウントでClaude Coworkをご利用の場合、CLIのインストールや実行を行う前に、組織の管理者がapi.hubapi.comを許可リストに登録する必要がある場合があります。Claude Coworkにおける許可リスト設定について、詳しくはこちらをご覧ください。

HubSpot Agent CLI の使用タイミング

Agent CLIは、大量のCRMデータを確認する必要がある、反復的または定期的な運用業務に役立ちます。これには、毎週のパイプラインレビューの実行、レコードの一括更新、あるいは毎月定例ミーティングの後にチームへ予定通りに要約を送信するといったタスクが含まれます。その他のユースケースの例をさらに確認してください。

HubSpotのデータを使って単発の質問をしたり、コンテンツの下書きを作成したりしたい場合は、「Claude用HubSpotコネクタ」または「ChatGPT用HubSpotコネクタ」を利用すれば、CLIをインストールする必要はありません。

HubSpot Agent CLI を通じて AIエージェントがアクセスできるもの

HubSpot Agent CLI は、接続された HubSpot ユーザーの権限を使用して操作を実行できます。ユーザーの権限によっては、これにはアカウント内のレコードの作成、更新、または削除が含まれる場合があります。

HubSpot Agent CLI を接続すると、AIエージェントは HubSpot アカウント全体の情報を活用できるようになります。これには以下が含まれます：

連絡先、会社、取引、チケット、カスタムオブジェクト、およびその他のCRMレコード。
ワークフロー。
パイプラインとパイプラインのステージ。
プロパティーとカスタムプロパティー。
収益関連の記録（読み取り専用）：契約、請求書、注文、支払い、見積書、見積書テンプレート、および定期購読（ベータ版）。
レコードの関連付け。
アクティビティー履歴。

ご注意： CRMデータに変更を加える前に、必ずAIが生成した推奨事項や提案されたアクションを確認してください。

ベストプラクティス

HubSpotに接続されたAIエージェントを利用する際は、次の点に注意してください：

データを変更するアクションを使用する前に、まずレポート作成、要約、分析のタスクから始めてください。
スケジュールされたタスクや定期的なタスクを設定する際は、まずは単一の限定的なユースケースから始め、その後、より広範な自動化へと拡大していくようにしてください。
変更を適用する前に、生成された推奨事項や大規模な更新内容を確認してください。
一部の操作により、HubSpotのデータが削除されたり上書きされたりする場合があります。可能であれば、--dry-runオプションを使用して、変更を適用する前にプレビューを表示してください。
望ましい結果を具体的に説明した、明確で具体的なプロンプトを使用してください。
組織のデータガバナンスおよびセキュリティポリシーに従ってください。

HubSpot Agent CLI を接続する

以下の手順に従って、エージェントにHubSpot Agent CLIのインストールを依頼してください。開発者の方は、HubSpot Agent CLI を手動でインストールする方法について詳しくご確認ください。

AIエージェントを開いてください。
エージェント CLI をインストールするには、以下のプロンプトをエージェントのワークスペースに貼り付けてください。

Install the HubSpot Agent CLI in this agent workspace. If this workspace uses a POSIX shell (macOS, Linux, WSL, or Bash), run `curl -fsSL https://api.hubapi.com/hub/cli/backend/hub-cli/latest/install.sh | sh`. If it uses Windows PowerShell, run `irm https://api.hubapi.com/hub/cli/backend/hub-cli/latest/install.ps1 | iex`. Then authenticate with `hubspot auth login`, install HubSpot Agent CLI Skills with `npx skills add hubspot/agent-cli-skills`, and use `hubspot --help` to explore what's available.

プロンプトが表示されたら、HubSpotアカウントにサインインしてください。
要求されている権限を確認してください。
［Connect app（アプリを接続）］をクリックします。

認証が完了すると、AIエージェントはユーザーの権限に基づいてHubSpotのデータにアクセスできるようになります。

活用事例の例

以下の例では、さまざまなチームがHubSpot Agent CLIを介して接続されたAIエージェントをどのように活用できるかを示しています。

マーケティングチーム

タスク	AIエージェント向けのプロンプト例
フォローアップやデータの整理が必要な連絡先を特定する。	毎週月曜日の午前8時に、取引が関連付けられていない、直近の販売アクティビティーがない、または重要な補完フィールドが欠落しているハイフィットな見込み客を特定し、優先順位を付けた整理リストと推奨される次のアクションをRevOpsに送信してください。
ブランドのブランドボイスに関するガイドラインに沿っていない件名やCTAが含まれていないか、メールキャンペーンを点検してください。	直近の10件のメールキャンペーンを確認し、当社のブランドボイスガイドラインに沿っていない件名やCTAにフラグを立ててください。各問題について、キャンペーン名、指摘された文章、および修正案をそれぞれ記載してください。
コンバージョン率の高さと相関関係がある、成果の高いランディングページに見られるメッセージングのパターンを特定する。	コンバージョン率に基づいて、最も成果の高いランディングページを分析してください。見出しの構成、CTAの表現、オファーの種類など、よくあるメッセージのパターンを特定し、それらの共通点をまとめます。
ナーチャリング・シーケンスのメールを開封していない連絡先を対象とした、再エンゲージメントリストを作成します。	現在ナーチャリング・シーケンスに登録されており、過去30日間にメールを1通も開封していないすべての連絡先を抽出してください。氏名、所属企業、ライフサイクルステージ、および最終アクティビティー日を含むセグメントを作成します。
ウェビナーキャンペーンを通じて獲得した商談の、現在の取引パイプライン状況を追跡します。	ウェビナーを主なリードソースとするすべての案件を検索し、それぞれの現在の取引ステージ、担当者、取引金額、および最終アクティビティー日を表示します。「進行中」「停滞中」「成約」の各件数をまとめてください。
最適な顧客層について、業種、企業規模、およびリードの獲得経路の傾向を特定する。	過去12か月間の成約案件を確認し、最も多い業種、企業規模、およびリードソースの組み合わせをまとめてください。最適顧客プロファイルをさらに明確にするのに役立つような傾向があれば、それらを特定してください。
アクティブなシーケンスを監視し、メールの開封率に著しい低下が見られた場合はフラグを立てる。	すべてのアクティブなシーケンスを確認し、過去2週間の開封率をその前の2週間と比較してください。開封率が20%以上低下したシーケンスをすべて特定し、シーケンス名、現在の開封率、および以前の開封率を記載してください。

営業およびレベニューオペレーションチーム

タスク	AIエージェント向けのプロンプト例
パイプラインの状態を監視し、対応が必要な案件を特定する。	毎朝7時に、私のパイプラインの中から、今週成約予定で、過去5日間アクティビティーのない案件を確認し、その概要を私に送ってください。
フォローアップや見直しが必要な、休止状態の高価値案件を特定する。	過去14日間にアクティビティーのない、$[amount]以上の未決済取引をすべて検索してください。取引額で並べ替え、取引名、担当者、成約日、および直近のアクティビティー状況を表示してください。
取引、サポート、メール、およびメモの履歴をまとめて、顧客とのミーティングの準備を整えてください。	明日は[会社名]とのミーティングがあります。現在進行中の案件および最近成約した案件、直近のサポートチケット5件、最近のメールのアクティビティー、および過去60日間に記録されたメモをまとめてください。
成約に至らなかった案件を分析し、商談が最も長く停滞したパイプラインの取引ステージを特定する。	前四半期に成約日を過ぎた取引を確認してください。それぞれについて、どのパイプライン段階で最も多くの時間が費やされたかを示し、取引が最も頻繁に行き詰まる2～3つのステージを特定してください。
成約日が近づいているものの、最近のアクティビティー履歴がない取引の daily summary を生成してください。	毎日午前8時に、今後7日以内に成約予定で、過去3日間にアクティビティーがない案件を確認できます。取引名、所有者、金額、成約日、および直近の取引種別をまとめた要約を送ってください。

営業リーダー

タスク	AIエージェント向けのプロンプト例
コール文字起こしとコーチングや製品に関するフィードバックのテーマを特定するため、コール記録を分析する。	最近のコール記録を分析し、コール時間、競合他社の言及、顧客からのフィードバック、見込み客の躊躇の理由などを把握した上で、コール記録の抜粋や元のコールへのリンクを掲載した、コーチングおよび製品フィードバック用のダッシュボードを作成してください。
通話時間が異常に長い、あるいは短い傾向にある営業担当者やチームを特定する。	過去30日間のコール記録を分析し、担当者ごとの平均通話時間比率を算出してください。比率70％以上または30％以下のユーザーをすべて報告し、それぞれについて会話記録の抜粋を添付してください。
最近の営業コールの中で、競合他社について繰り返し言及されている箇所を見つけ出してください。	過去60日間のコール記録を確認し、最も頻繁に言及されていた競合他社を特定してください。それぞれについて、言及が含まれていたコール件数、どの取引ステージでのコールであったか、および引用文の例を示してください。
見込み客の躊躇要因を、セグメント、取引ステージ、または製品分野ごとに要約してください。	最近のコール記録を精査し、見込み客の躊躇や反論を示唆する表現がないか確認してください。テーマを取引ステージと見込み客のセグメントごとに分類し、躊躇する主なパターンを5つ、具体的な発言例を交えてまとめなさい。
コーチングや製品フィードバックのテーマを裏付ける会話記録の例を抜き出してください。	過去30日間のコール記録から、効果的な情報引き出しの質問例を3～5件、および異議対応の機会を逃した事例を3～5件挙げてください。担当者名、コール日、および各担当者からの直接の引用文を記載してください。
コール分析結果を元のコールレコードや通話記録に紐づけるダッシュボードを作成してください。	過去30日間のコールから、コール時間の比率、競合他社の言及、および反論のテーマをまとめたコーチング用ダッシュボードを作成してください。各インサイトについて、情報源のコールレコードへのリンクと、関連する取引レコードへのリンクを記載してください。

RevOpsおよびCRM管理者

タスク	AIエージェント向けのプロンプト例
下流のアセットに影響を与えずに、CRMのプロパティーを整理する。	重複している、または非推奨のCRMプロパティーを特定し、ワークフロー、レポート、ビューのどこで使用されているかを表示します。その後、変更を適用する前に、クリーンアップ計画のプレビューを表示して、フィールドの置換、削除、または並べ替えを行ってください。
異なるオブジェクト間で同じ情報を収集している重複するプロパティーを特定します。	すべてのコンタクトプロパティー、会社プロパティー、および取引プロパティーをスキャンし、異なる名称で同じ情報を収集していると思われるものにはフラグを立ててください。重複するペアごとに、プロパティー名、そのオブジェクト、および推奨される対処方法を列挙してください。
ワークフロー、レポート、ビュー、またはレコードレイアウトに依然として表示されている、非推奨のフィールドを特定します。	過去12か月間に更新されていないものの、現在もアクティブなワークフロー、保存済みのレポート、リストビュー、またはレコードカードレイアウトに表示されているすべてのCRMプロパティーを検索します。変更を加える前に、それぞれがどこで使用されているかを示してください。
変更を行う前に、CRMのプロパティーを削除または置換した場合の影響をプレビューしてください。	[プロパティー名] というプロパティーを削除したいです。変更を行う前に、それを使用しているすべてのワークフロー、レポート、リスト、およびレコードレイアウトを表示し、どの部分が機能しなくなったり、更新が必要になったりするかを確認してください。
管理者と営業担当者が最も重要な情報を最初に確認できるよう、レコードのフィールドの順序を変更してください。	コンタクトレコードのレイアウトにおいて、[フィールド 1]、[フィールド 2]、[フィールド 3] の各フィールドをプロパティーサイドバーの上部に移動してください。変更を適用する前にプレビューを表示します。
変更点と、まだ確認が必要な箇所をまとめたクリーンアップ概要を生成します。	CRMのプロパティー整理が完了したら、削除、置換、または名前変更されたすべてのプロパティー、更新された資産、および依然として手動での確認が必要なフィールドの一覧をまとめます。

運用チーム

タスク	AIエージェント向けのプロンプト例
関連するサポートチケットを統合し、整理の履歴を保持します。	重複するサポートチケットを統合し、元のチケットの詳細情報を保持した上で、各親チケットを適切なパイプライン段階に振り分け、まだ確認が必要なレコードを記載した整理結果の概要をチームに送信します。
同じ顧客または同じ問題タイプに属する、重複している、または関連するサポートチケットを検索します。	同じ企業から、30日以内の間隔で作成された未解決のサポートチケットをすべて検索してください。会社名と問題の種類ごとに分類し、重複していると思われるものには印をつけてください。
ソースの詳細情報を保持したまま、チケットのコンテキストを親レコードに統合する。	上記で特定された重複チケットについては、重複チケットを成約する前に、各ソースチケットの説明、連絡履歴、およびメモを親レコードの「メモ」欄に統合してください。
現在のステータスに基づいて、統合されたチケットを適切なパイプラインのステージに振り分けます。	各統合親チケットについて、現在のステータスを確認し、適切なパイプラインのステージに移動してください。未解決の課題は「進行中」に、回答待ちのチケットは「顧客待ち」に、解決済みの課題は「完了」に移動してください。
統合前に人的な確認が必要なチケットにフラグを立てる。	チケットを統合する前に、未解決の支払いに関する紛争があるレコード、SLAのカウントダウンが進行中のレコード、または「エスカレーション」とマークされたメモがあるレコードにフラグを立ててください。これらを統合しないでください。代わりに、手動で確認できるようリストに追加してください。
統合されたレコード、未解決の質問、およびフォローアップ担当者を記載したクリーンアップの概要を送信してください。	チケットの統合が完了したら、サポートチームのリーダーに、作成されたすべての親チケット、そこに統合された元のチケット、フォローアップが必要な未解決の質問、および各次のステップの担当者を記載した概要を送付してください。

サポートチーム

タスク	AIエージェント向けのプロンプト例
複数のレコードを手動で開くことなく、顧客の履歴を確認できます。	この連絡先に関する直近の5件のチケットを取り出し、それぞれの解決内容を要約し、繰り返し発生している問題のパターンがあればマークを付けてください。
新しいケースを開く前に、最近のチケット履歴を確認し、顧客から繰り返し寄せられている問題を特定してください。	[Contact] に対して新しいチケットを作成する前に、そのユーザーの直近10件のチケットを取得し、それぞれの解決内容をまとめ、複数回発生している問題があればマークを付けます。チケットの件名、ステータス、および解決日を記載してください。
応答時間の目標値を超過したチケットを優先的に処理してください。	SLAで定められた対応期間内に回答が得られていない、すべての未解決チケットを検索します。延滞期間の長い順に並べ替え、チケットの所有者、担当者名、および最終アクティビティー日を記載してください。
請求関連のチケットを分析し、顧客がサポートに連絡する最も一般的な理由を特定する。	過去90日間に、請求関連のカテゴリがタグ付けされたすべてのチケットを確認してください。顧客がサポートに連絡した主な理由を、件数の多い順に上位5つにまとめ、それぞれについて解決までの平均所要時間を記載してください。
関連する取引、サブスクリプション、およびエスカレーションの履歴を基に、チケットへの回答を作成してください。	チケット [チケットID] について、当該連絡先に関連付けられた取引履歴、現在のサブスクリプションの詳細、および過去のエスカレーションに関するメモを取得してください。状況を要約し、お客様の懸念事項に対処する回答案を作成してください。

カスタマーサクセスチーム

タスク	AIエージェント向けのプロンプト例
複数のHubSpotツールからの情報を活用して、アカウントのレビューを作成します。	今週のアカウントレビューに向けて、担当している顧客アカウントごとに、未決済の取引、最近のサポートのアクティビティー状況、および直近のNPS®スコアをまとめてください。
解約リスクが高まっている兆候が見られる顧客アカウントを特定する。	担当顧客リストを精査し、以下の兆候のうち2つ以上が見られるアカウントにフラグを立ててください：製品へのログイン頻度の低下、14日以上未解決のサポートチケット、NPS®スコアが7未満、または過去30日間にカスタマーサクセスマネージャーによるアクティビティーがない場合。リスクレベル順に並べ替えてください。
製品のエンゲージメント度が低い更新対象の連絡先を特定し、先回りしたアプローチを行う。	今後60日以内に更新を迎えるアカウントのうち、過去21日間製品にログインしていないすべての連絡先を抽出してください。連絡先名、アカウント、更新日、最終ログイン日を記載した優先順位付きのアウトリーチリストを作成してください。
直近の売上、サポート、および顧客からのフィードバックのアクティビティーをまとめ、アカウントレビューの準備を行う。	[アカウント名] について、過去6か月間のすべての取引アクティビティー、未解決および最近成約したサポートチケット、ならびにNPS®やCSATの回答をまとめてください。これを、アカウントチームと共有できる「QBR前の概要」としてまとめてください。
アカウントの成長傾向と過去の取引規模を比較することで、事業拡大の機会を特定する。	この1年間で従業員数や売上高が増加した、私の担当顧客リストにある案件を確認してください。現在の契約規模を、類似の顧客が拡大した規模と比較し、上位10件を潜在的な拡大機会として特定する。

スキルライブラリを常に最新の状態に保つ

HubSpot Agent CLI Skills は、AIエージェントがHubSpotのデータや一般的なHubSpotのプロセスを扱う際に役立つ、あらかじめ定義されたガイダンスを提供します。スキルライブラリには、CRM検索、一括処理、データ品質管理タスク、ワークフロー、レポート作成、およびその他の運用業務に関するガイダンスが含まれています。

公開されているGitHubリポジトリに追加されるスキルを確認できます。

AIエージェントのワークスペースにあるスキルライブラリを更新するには、次のプロンプトを実行してください：

npx skills update

ClaudeおよびChatGPTでのスキルの活用方法について、詳しくはこちらをご覧ください。

HubSpot Agent CLI へのアクセス権限を管理する

スーパー管理者は、HubSpot Agent CLI に接続できるユーザーを管理できます。ユーザーがHubSpot Agent CLIに接続する権限を持っていない場合は、接続する前にスーパー管理者から承認を得る必要があります。

HubSpotアカウントでインストール可能なアプリを管理する方法について、詳しくはこちらをご覧ください。

この記事はお役に立ちましたか？

こちらのフォームではドキュメントに関するご意見をご提供ください。HubSpotがご提供しているヘルプはこちらでご確認ください。