更新：2026年11月2日。本文・事例の最新情報を確認しています。
冒頭画像：HYPEUP作成／購入前の疑問を示した記事用グラフィック。
「有名なソフトなのは知っている。でも、うちの会社でも使えるんだろうか」。法人向けサービスを選ぶとき、最後まで残るのはそんな疑問ではないでしょうか。
顧客情報や営業活動を管理するCRMを提供するHubSpotは、AI検索から有望な見込み客を増やした事例を公表しています。そこで行ったことを追うと、大量の文章をAI向けに書き足す話より、ずっと営業の現場に近い仕事が見えてきます。自社が何をできるかを、購入者の「自分たちにも合うか」に置き換える仕事です。
この記事では、ChatGPTなどの回答で企業や商品を見つけてもらう取り組みをAIOと呼びます。HubSpotが使うAEOも、この文脈での取り組みです。
HubSpotは知られていた。それでも、引用する材料が足りなかった
HubSpotが2026年8月に更新した自社事例によると、AIの回答に名前が出る状況は当初から悪くありませんでした。一方、自社のページが回答の根拠として引用される状況は弱かった。特に、購入や業界との適合を尋ねる質問に対して、引用されるだけの具体的な情報が不足していたと説明しています。［1］
「HubSpotを知っている」と「この会社にはHubSpotを薦める」は、同じことではありません。
例えば、建設会社が営業管理を変えたいとします。知りたいのは、顧客リストを保存できるかだけではない。見積もり後の連絡を忘れずに済むか。現場と事務所で情報を共有できるか。今の会計や工事管理の仕組みと、どう役割を分けるか。一般的な機能一覧から、それを全部読み解くのは大変です。
ここで検討集合という言葉が役に立ちます。実際に買う候補として頭に浮かぶ商品や企業の顔ぶれです。有名な企業でも、条件の付いた相談で候補に残れるとは限らない。AIに名前を覚えてもらうことの先に、何を頼みたい人の候補に入るかという競争があります。
導入事例を、「その業界で何ができるか」の説明へ変えた
HubSpotは、手元にある導入事例の蓄積から業界別の説明ページを作り、人が確認して公開しました。同社は、そのページ群の92％が回答エンジンに引用されるようになったと報告しています。［1］
公式事例に掲載された画面では、「Construction＝建設業」という見出しの下に、CRMやマーケティング製品と、実際の企業が得た成果が対応しています。現在の業界別一覧でも、この組み合わせを確認できます。製品名を並べたカタログから、その業界の会社がどう利用したかを調べる入口へ変わっているのです。［2］
さらに建設業向けCRMの比較記事では、見積もり後の追客、現場からの更新、案件の進み具合など、使う人の仕事から製品を説明しています。自社だけでなく、ほかの製品も比較対象に入っています。［3］
私は、この施策の価値は「業界名を見出しに入れたこと」より、すでに顧客の仕事を変えていた実績を、次の顧客が探せる説明にしたことにあると考えます。立派な事例集があっても、購入者が知りたい条件とのつながりが見えなければ、「うちでも使える」の答えにはなりません。
営業担当者なら、相談を聞いて「あの会社で似たことがありました」と答えられる。その知識が個人の頭や商談資料にだけ残っていると、営業時間外にAIへ相談している人には届かない。AIOには、社内で当たり前になっている強みを、外から確かめられる言葉にする仕事があるのです。
AIが比較に使う場所にも、HubSpotの説明を増やした
購入前に読むのは、メーカーの公式サイトだけではありません。比較記事、利用者の評価、詳しい人の回答も読みます。HubSpotは、AIが引用しているのに自社への言及がない媒体を調べ、提携先とコンテンツを作る取り組みも進めました。Redditのような掲示板型サービスでの情報発信も、その一部です。［1］
同じ製品でも、読む人の疑問は違う
- 自社の業界別ページ
- 「うちの仕事で使える？」対象業界と導入例を結び付ける
- 外部の比較記事
- 「ほかの候補と何が違う？」比較する場で、製品情報を確かめられる
- コミュニティの回答
- 「実際には、どう使う？」具体的な質問に答える情報を発信する
これは、Webサイトの担当者だけでは完結しない流通戦略として読めます。商品そのものを店頭へ置くように、製品を判断するための情報を、比較が行われる場所へ届ける。自社ページを磨くことと、外部でどう語られるかを調べることは、一つの購入相談の中でつながっています。
ただ、媒体の数を増やせば信頼も増える、という単純な話にはしたくありません。比較記事にも提携や広告などの利害関係がある。企業側の説明が広がるほど、ユーザーには、それが実績なのか、宣伝なのか、利用者自身の評価なのかを確かめる材料も必要になります。
企業にとって目指したいのは、同じ美辞麗句で周囲を埋めることではないはずです。料金、対象、実例、苦手な条件まで、質問されたときに確かめられる情報があること。候補に入った後の信頼は、そこから生まれます。
薦められた後に、料金が違う・ページがない、では困る
HubSpotの実験報告には、もっと地味で切実な取り組みもあります。AIが料金や製品機能を誤って説明する問題に対し、読み取りやすい事実情報を整備した。また、AIが存在しないURLを案内していたため、エラーページから関連情報へ案内する仕組みを作り、公開後に1,000件を超える追加登録があったと報告しています。［4］
推薦された回数を増やす仕事と、来てくれた人をきちんと迎える仕事。両方がAIOの中にあります。
AIが「このプランなら使えます」と言ったのに、実際には追加費用が要る。紹介されたリンクを開いたら、何もない。そうなれば、不満の相手はAIだけで済まないでしょう。ようやく候補に入った企業の側も、最初の接点で信用を失います。
同社が整えた用語集も、難しい概念の定義から、関連する質問や製品の説明へ進める形です。こうした知識の入口と、料金・機能を確認するページは役割が違います。どこから来た人が、次に何を確かめたいのか。そこまで考えると、AIOは回答への掲載争いだけでは語れません。
「1,850％増」の奥にある、顧客を説明できる会社の強さ
HubSpotは一連の取り組みについて、AI経由の有望な見込み客が1,850％増え、その見込み客のコンバージョン率、つまり次の獲得段階へ進む割合が、ほかの流入元の3倍だったと公表しています。比較期間や実数、見込み客の詳しい判定基準は十分に開示されておらず、業界別ページだけの効果でもありません。［1］
それでも、この数字を派手な成功談として眺めるだけでは惜しい。紹介される内容を調べ、具体的な適合理由を補い、来訪先の問題まで直した。その実務の方に、ほかの企業が考える材料があります。
大きな会社にしかできない話だろうか。媒体との提携規模では、確かに簡単に並べません。でも、「どんな相談に、どんな実績で答えられるか」は、現場に近い会社の方が具体的に語れることもある。
例えば「柔軟な対応が強みです」で止める代わりに、どの業務に合わせ、何を変え、どこまで支えたかを説明する。そうすれば、購入者は自分の条件と照合できます。AIに向けた情報整備が、人にとっても選びやすい説明になるのは、この部分です。
せっかく顧客の役に立ってきた会社が、「Webにはうまく書けていない」という理由で相談相手の候補から消えてしまうのは、もったいない。HubSpotの事例から持ち帰りたいのは、実績を増やす努力と同じくらい、実績が次の誰に役立つかを説明する努力にも価値がある、ということです。
根拠・参考資料と計測範囲
確認日：2026年11月2日。事例の公表値、担当者の説明、本文の仮説を区別しています。海外資料のAEO・GEOは、AI検索での発見・説明を改善する文脈で参照。AIO施策単独の因果効果を確認した実験とは扱っていません。
[1] HubSpot／自社AEO事例、2026年8月24日更新。業界別ページ・外部情報・リード数などは同社公表値。比較期間や実数は十分開示されていない。
[2] HubSpot／業界別ソリューション一覧。建設業と製品、導入例の対応を確認。現在の一覧は事例掲載の画面と内容・順序が変わり得る。
[3] HubSpot／建設業向けCRM比較。用途別の説明・機能と比較対象を確認。料金や推奨順位の検証記事として引用していない。
[4] HubSpot UNBOUND／2026年10月27日公開の実験報告。料金説明の読み取り、存在しないURLへの流入と404ページの改善。追加登録は同社発表で、個別施策の検証方法の全容は非開示。
