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プロローグ：月次報告会で凍り付いた、あの日
「レポートに表示された『Webからの流入』が、全体の50%を占めています」
月次のマーケティング報告会。私がモニターに映し出されたHubSpotのダッシュボードを指しながらそう報告した瞬間、会議室の空気がわずかに冷えたのを肌で感じました。
役員の一人が、静かに口を開きます。 「なるほど。で、その“Webからの流入”の内訳、つまり、具体的にどのコンテンツが貢献して、どんなお客様が来ているのかな？」
「……それは、現在分析中でして…」
言葉を濁すのが精一杯でした。頭の中は真っ白。HubSpotにはデータが溢れているのに、その中から相手が求める「示唆」を何一つ引き出せない。データと向き合っているはずが、いつの間にかただ数字を眺めているだけになっていたのです。
この記事は、そんな悔しい経験をした私が、HubSpotの分析精度を劇的に向上させ、データについて自信を持って語れるようになるまでの、試行錯誤の全記録です。もしあなたが過去の私と同じように「データはあるのに、自信を持って語れない」と悩んでいるなら、きっとこの逆転のストーリーが役に立つはずです。
結論：HubSpotでWeb流入の内訳を出す4つの手順
まずHubSpot標準の「オリジナル トラフィック ソース」と、その「ドリルダウン1・2」で、どのチャネル・どのキャンペーン・どのURLから来たかを確認します。これらはすべての製品とプランで使えるプロパティーです。
標準の分類では足りない「自社の施策名」の単位は、AIに過去のUTMやキャンペーン名を整理させて、大分類・中分類・小分類の分類ルールを作ります。AIに渡すデータからは個人情報を外します。
新しく入るリードの振り分けはワークフローで自動化します。ワークフローとカスタムレポートビルダーは、Professional以上のプランが対象です。
展示会やインポートで入ったリードは「レコードソース」で区別し、分類別の商談化率をレポートにして月次で確認します。
本記事で触れるHubSpotの機能名と対象プランは、2026年10月7日にHubSpotナレッジベース（日本語版）で確認したものです。
なぜ私のHubSpot分析は「カオス」だったのか？3つの悲劇
あの日の報告会での惨敗。原因は明確でした。私の管理するHubSpotのデータ、特に「流入経路」に関するデータが、完全な「カオス」状態に陥っていたのです。
悲劇1：無法地帯と化した「UTMパラメータ管理シート」
私のチームには、スプレッドシートで作られた“UTM管理簿”がありました。しかし、いつしか誰も更新しなくなり、広告担当者が各自のルールでUTMを発行する無法地帯に。「google」と「Google」、「facebook」と「FB」が混在し、同じキャンペーンですら正確な数値を追えなくなっていました。
悲劇2：「どの記事が？」に答えられない、解像度の低い参照元データ
役員に指摘された通りです。「Webからの流入」と大きく一括りにされたデータからは、必死で書き上げたどのブログ記事がコンバージョンに貢献したのか、全く読み取れませんでした。これでは、次にどんなコンテンツに注力すべきか、勘に頼るしかありません。
悲劇3：手入力頼みで成果が見えない、展示会などのオフライン施策
時間とコストをかけて実施した展示会。獲得した名刺は、一件一件手作業でスプレットシートにインポートし、「リード獲得元：2025年〇〇展示会」と手入力していました。当然、入力ミスや漏れが発生し、オンライン施策との正確な比較もできませんでした。
一筋の光明。答えはHubSpotの「依存型フィールド」と「AI」にあった
「もうダメだ…」と諦めかけていた夜、私はある逆転の発想にたどり着きます。
それは、HubSpotの「依存型フィールド」でデータの入力規則を統一し、その最も厄介な「分類ルールの設計」そのものをAIにやらせてしまおう、というものでした。
これまでのカオスなUTMやキャンペーン名のリスト。これを人間が整理するのは絶望的です。しかし、AIなら、この混沌の中から法則性を見つけ出し、最適な分類構造を提案してくれるかもしれない。
「カオスなデータを整理する」のではなく、「カオスなデータから、AIに“正解の構造”を生成させる」。この発想の転換が、すべての始まりでした。
AIを使う前に確認：HubSpot標準の流入元プロパティーで分かること
HubSpotのナレッジベースによると、コンタクトには「オリジナル トラフィック ソース」（コンタクトが経由したことが分かっている最初のウェブソース）と「最新のトラフィックソース」（最新の既知のウェブソース）が自動で設定され、すべての製品とプランで利用できます。
値は、オーガニック検索、検索連動型広告、Eメールマーケティング、オーガニックソーシャル、リファーラル、AIリファーラル、他のキャンペーン、直接トラフィック、ソーシャル広告、オフラインソースの10種類です。
「どの記事・どの広告から来たか」はドリルダウン1・2で見る
「Webからの流入の内訳」の多くは、ドリルダウンで答えられます。主な中身は次のとおりです。
オーガニック検索：ドリルダウン1が検索語句（取得可能な場合）、ドリルダウン2が検索エンジンのサイト
リファーラル：ドリルダウン1が参照元ウェブサイトのドメイン、ドリルダウン2が参照元ウェブサイトのURL
検索連動型広告：ドリルダウン1がURLのutm_campaignパラメーターから取得したキャンペーン名、ドリルダウン2が検索語句（取得可能な場合）
Eメールマーケティング：ドリルダウン1がutm_campaignのキャンペーン名、ドリルダウン2がutm_contentパラメーターから取得したHubSpotのEメール名
直接トラフィック：ドリルダウン1が閲覧開始URL
AIリファーラル：ドリルダウン1がAIプラットフォームのドメイン（chatgpt.com、claude.aiなど）、ドリルダウン2がutm_campaignのキャンペーン名
ドリルダウンはHubSpotが自動で設定するため手動では更新できず、トラフィックソースを手動で変更するとドリルダウンはクリアされます。また、コンタクトが広告ブロッカーを使っているとトラッキングCookieがブロックされ、値に影響が出る可能性があると記載されています。出典：HubSpotナレッジベース「オリジナルおよび最新トラフィックソースのプロパティーについて」（2026年10月7日確認）。
ChatGPTなどAI経由の流入をGA4側でも確認したい場合は、GA4でAI経由の流入を計測する方法で手順をまとめています。
展示会・インポートのリードは「レコードソース」で区別する
悲劇3で触れた展示会リードは、トラフィックソースではなく「レコードソース」プロパティーで見分けます。ナレッジベースでは、以前「オフラインソース」の値で作成経路を追っていた場合は、代わりにレコードソースを使うことを勧めています。インポートで作成したレコードは、レコードソースが「インポート」、レコードソースの詳細1が「インポートの名前」になります。インポートの名前に「2025年〇〇展示会」のような展示会名を入れておけば、手入力の列を増やさずに展示会ごとの集計ができます。出典：HubSpotナレッジベース「レコード ソース プロパティーの表示と使用」（2026年10月7日確認）。
【試行錯誤の全記録】私が実践したAI連携、4つのステップ
ここからは、私が実際に構築したプロセスを、失敗談も交えながらご紹介します。
STEP1：【設計編】AIに“分析の設計図”を描かせる新発想
まず、私が取り組んだのは、これまでの最大の悩みであった「流入経路マップ（分析の階層構造）」の作成です。しかし、今回はゼロから頭を悩ませることはしませんでした。
やったことは、ただ一つ。 HubSpotからエクスポートした、過去1年分のカオスなキャンペーン名やUTMソースのリスト（CSVファイル）を、そのままChatGPTに投げ込んだのです。
そして、こう指示しました。
【実際に使ったプロンプト例】 あなたは優秀なデータアナリストです。 以下のマーケティングキャンペーンのリストを分析し、レポート作成と効果測定に最も適した「大分類・中分類・小分類」からなる階層構造を提案してください。
#条件： ・表記の揺れ（例: Google/google）は、すべて統一してください。 ・明らかにテスト用のキャンペーンは除外してください。 ・最終的なアウトプットは、親子関係がわかるリスト形式で提示してください。
#キャンペーンリスト： [ここにCSVの中身を貼り付け]
数分後、AIが提示した回答を見て、私は思わず声を上げました。そこには、自分では到底思いつかなかった、見事に整理された分析の「設計図」が描き出されていたのです。これまでバラバラだった施策が、ロジカルな親子関係で再定義されていました。
STEP1の補足：AIに渡すCSVから外す列と、標準分類にそろえるプロンプト
HubSpotから書き出したCSVには、氏名・メールアドレス・電話番号・会社名などが含まれていることがあります。分類ルールを作るのに必要なのはキャンペーン名やUTMの値だけなので、AIに貼り付ける前にそれ以外の列を削除し、重複する値もまとめておきます。
株式会社スリスタの調査では、業務でAIを使った際に事故・ヒヤリハットを経験した51名に内容を尋ねたところ（複数回答）、「機密情報・個人情報をAIに入力してしまった」が37.3%(19名)で最多、「社内情報・取引先情報を含むデータを外部AIサービスにアップロードした」が19.6%(10名)でした。出典：株式会社スリスタ『企業の生成AI活用実態調査2026』（n=400）（業務AI事故・ヒヤリハット実態2026）。CSVの丸ごと貼り付けは、この2つに当たりやすい操作です。社内のAI利用ルールがまだ無い場合は、生成AIガイドラインのテンプレートも参考にしてください。
また、大分類をHubSpot標準のトラフィックソースの区分にそろえておくと、標準のレポートと独自分類の数字を突き合わせやすくなります。STEP1のプロンプトに条件を足した版です。
あなたはBtoBマーケティングのデータアナリストです。
以下はHubSpotから書き出したキャンペーン名とUTM値の一覧です（個人情報は含みません）。
レポート用の「大分類・中分類・小分類」の階層を提案してください。
#条件
・大分類は次のいずれかにする：
オーガニック検索／検索連動型広告／Eメールマーケティング／オーガニックソーシャル／
リファーラル／AIリファーラル／他のキャンペーン／直接トラフィック／ソーシャル広告／オフライン（展示会・インポート等）
・表記ゆれ（Google/google、facebook/FB など）は統一し、「統一前→統一後」の対応表も出す
・テスト用と思われる値は除外し、除外した値を一覧で示す
・どの分類にも当てはまらない値は「未分類」にまとめ、推測で振り分けない
・今後UTMを発行するときの命名ルール（大文字小文字・区切り記号・日付の書き方）を3行で提案する
#一覧
[ここにキャンペーン名・utm_source・utm_medium・utm_campaign の列だけを貼り付け]AIの提案はそのまま採用せず、「未分類」と「除外した値」に本来残すべきものが混ざっていないかを担当者が確認してからSTEP2に進みます。AIの出力を確認する手順はハルシネーション対策7つで詳しく扱っています。
STEP2：【HubSpot設定編】AIの設計図をHubSpotに実装する
設計図さえできてしまえば、あとは実装するだけです。STEP1でAIが生成した階層構造をそのままHubSpotの「依存型フィールド」に設定していきます。
AIが作った「大分類」のリストを親プロパティに、「中分類」をその子プロパティに…というように、淡々とコピー＆ペーストしていく作業です。あれだけ悩んでいた分類設計が、嘘のようにスムーズに進みました。
STEP2の補足：HubSpotでの正式な機能名と、効く場面・効かない場面
本記事で「依存型フィールド」と呼んでいる親子関係の設定は、HubSpotのナレッジベースでは主に次の2つの機能に当たります。どちらもProfessional以上のプランが対象です（2026年10月7日確認）。
プロパティーの「条件付きオプション」：「制御プロパティー」の値に応じて、別のプロパティーに表示する選択肢を制限する機能です。対象はMarketing Hub、Sales Hub、Service Hub、Data Hub、Content Hub、Smart CRMのProfessional、Enterpriseです（出典）。
フォームの「依存フィールド」：前のフィールドへの回答に応じて追加のフィールドを表示する機能で、ナレッジベースでは「依存フォームフィールドを使用(旧)」として掲載されています（出典）。
注意したいのは、条件付きオプションが働く場面です。ナレッジベースには、手動でレコードを作成したとき、既存レコードの値を個別に設定したとき、HubSpot Sales拡張機能やプレイブックを使うときに適用され、フォームやそれ以外のツールには対応していないと書かれています。つまり、STEP3のようにワークフローで値を入れる場合は、親と子の組み合わせが正しいかをワークフローのルール側で担保する必要があります。「大分類が空なのに中分類に値がある」コンタクトを抽出するビューを1つ保存しておくと、設定ミスに早く気づけます。
STEP3：【自動化編】外部ツール不要！HubSpotワークフローで“自動仕分けマシン”を構築する
さて、ここからが本番です。新しく作ったフィールドに、今後入ってくるリード情報をどうやって自動で振り分けるか。当初、私はZapierのような外部ツールとの連携を考えていました。しかし、追加コストもかかるし、できればHubSpot内で完結させたい…。
そこで私が活用したのが、HubSpotの「ワークフロー」機能です。
これは、「もし〇〇という条件を満たしたら、△△というアクションを実行する」という命令を、無限に設定できるHubSpotの心臓部とも言える機能。これを使って、人間顔負けの“自動仕分けマシン”を構築したのです。
■ ワークフロー設定のイメージ
トリガー： コンタクトが新規作成されたとき
アクション（if/then分岐）：
もし「最初の参照元ドメイン」に
googleが含まれ、かつ「UTMミディアム」がcpcなら…→ プロパティ「流入経路（中分類）」の値を「Google広告」に設定する
もし「最初の参照元ドメイン」に
facebook.comが含まれ、かつ「UTMミディアム」がsocialなら…→ プロパティ「流入経路（中分類）」の値を「Facebook（オーガニック）」に設定する
もし「UTMキャンペーン」に
25_spring_saleが含まれるなら…→ プロパティ「流入経路（小分類）」の値を「2025年春のセール」に設定する
この分岐を、STEP1でAIが設計した分類ルールの数だけ、地道に設定していきます。
正直、この作業は少し骨が折れます。しかし、一度完成させてしまえば、このワークフローは24時間365日、文句一つ言わずに正確無比な仕分け作業を黙々と実行してくれる、最高のパートナーになります。AIのように曖昧な情報をよしなに判断はしてくれませんが、ルールさえ決まっていれば、毎回同じ基準で振り分けてくれます。ただし、UTMの付け忘れや広告ブロッカーなどで元のデータが欠けているリードは、ルールに当てはまらない点に注意が必要です。
STEP3の補足：ワークフローを組む前に確認する3点
プラン：ワークフローは、Marketing Hub、Sales Hub、Service Hub、Data Hub、Smart CRM、Revenue HubのProfessional、Enterpriseが対象で、Starterプランは対象に含まれていません（HubSpotナレッジベース「ワークフローを作成」、2026年10月7日確認）。
UTMの値の保存先：上の設定イメージにある「UTMミディアム」のようなUTM値は、自社で作成したコンタクトプロパティーに保存しておく前提です。ナレッジベースでは、フォームの非表示フィールドでURLパラメーター（utm_campaignなど）を取得し、送信時にコンタクトプロパティーへ保存する方法が案内されています（出典）。標準のプロパティーだけで組む場合は、「オリジナル トラフィック ソース」と「オリジナル トラフィック ソース ドリルダウン1」（リファーラルなら参照元ドメイン、広告ならutm_campaignのキャンペーン名）を条件に使えます。
受け皿の分岐：どの条件にも当たらないコンタクトを「未分類」に入れる分岐を最後に置きます。未分類の値は月1回書き出し、STEP1のプロンプトでルールを足します。
分岐を設定する前に、ルールを次のようなメモにしておくと、ワークフローの画面で迷いにくくなります。
【振り分けルール表】（編集部が作成した架空の例です）
No | 条件に使うプロパティー | 条件 | 設定する値（中分類）
1 | オリジナル トラフィック ソース | オーガニック検索 | 自然検索
2 | オリジナル トラフィック ソース | AIリファーラル | AI経由
3 | オリジナル トラフィック ソース ドリルダウン1 | 25_spring_sale を含む | 2025年春のセール
4 | レコードソースの詳細1 | 展示会 を含む | 展示会
99 | 上記のどれにも当たらない | ― | 未分類
※ 上から順に判定する。新しいキャンペーンを始めるときは、この表に1行足してからワークフローを更新する
STEP4：【可視化編】これが見たかった！本当に意味のあるレポートが完成するまで
すべての設定が終わり、データが自動で構造化され始めると、最後はHubSpotのレポート機能で成果を可視化します。
「流入経路（小分類）別の商談化率」というカスタムレポートを作成し、マーケティングチームのダッシュボードに表示させた時、私は思わず声が出ました。これまで分厚い霧の中にあった各施策の真の成果が、誰の目にも明らかなグラフとなって、そこに映し出されていたのです。それはまさに、私があの報告会で提示したかった、本当に意味のあるデータでした。
STEP4の補足：レポートを見る画面と、AIに月次の要点を下書きさせる手順
流入の内訳を見る画面は、目的によって分かれます（いずれも2026年10月7日にナレッジベースで確認）。
サイト全体の流入：［レポート］＞［レポート］に移動し、左のサイドバーで［マーケティング］＞［ウェブトラフィック分析］を開きます。ソース別のほか、［UTMパラメーター］のレポートでユーザーが作成したトラッキングURLの分析もでき、データは書き出せます。対象はMarketing Hub、Content HubのProfessional、Enterpriseなどです（出典）。
独自分類別の商談化率：［レポート］＞［レポート］から［レポートを作成］→［カスタムレポート］で作ります。カスタムレポートビルダーの対象は各HubのProfessional、Enterpriseです（出典）。
レポートができたら、月次の集計表（個人情報を含まない数字だけ）をAIに渡して、報告会で話す要点の下書きを作らせます。数字の計算はAIに任せず、HubSpotの画面の値と照合してから使います。
あなたはBtoB企業のマーケティング責任者の補佐です。
以下は今月と先月の「流入経路（中分類）別」のコンタクト数・商談数・商談化率です。
役員向け月次報告の下書きを作ってください。
#出力形式
1. 結論（3行以内）：今月の流入の内訳で一番大きな変化
2. 伸びた分類と落ちた分類：各2つまで。数字は表の値をそのまま引用し、新たに計算しない
3. 考えられる理由：事実と推測を分けて書き、推測には「推測」と明記する
4. 来月確認すること：3つまで
5. 「未分類」の件数と、ルール追加が必要かどうか
#データ
[ここにレポートから書き出した集計表を貼り付け]役員に「その内訳は？」と聞かれたときに、分類、件数、商談化率、次の打ち手の順で答えられる形にしておくのが狙いです。分類別に見込み客をどう育てるかはリードナーチャリングの手法5つと使い分けで、MAの導入計画全体はMA導入の進め方で解説しています。
三森の実務メモ：HubSpot流入分析でまず確認すべき3つの指標
HubSpotの流入データを見る際、最初にチェックすべきは「オーガニック流入の直帰率」「コンバージョンに至った流入元の割合」「ページ滞在時間の中央値」の3つです。この3指標を週次でモニタリングするだけで、どのコンテンツがリード獲得に貢献しているかが明確になります。AIと組み合わせることで、この分析を自動化し、アクションプランの提案まで一気通貫で行えるのが最大のメリットです。
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よくある質問（FAQ）
Q. HubSpotの無料版でもAI連携は可能ですか？
A. はい、HubSpotの無料CRMでもAPIを通じて外部AIツールと連携可能です。ただし、本記事で使うワークフローとカスタムレポートビルダーは、HubSpotナレッジベース上でProfessional以上のプランが対象です（2026年10月7日確認）。
Q. AI連携で分析精度はどのくらい向上しますか？
A. 向上の幅は、元のデータの状態や分類ルールの細かさによって変わるため、一律の数値ではお示しできません。AIが特に役立つのは、表記ゆれのあるUTMやキャンペーン名から分類ルールを設計する段階で、日々の振り分けはワークフローのルールで行います。
Q. HubSpot以外のMAツールでも同じ手法は使えますか？
A. 基本的な考え方はSalesforce Marketing CloudやMarketoなど他のMAツールにも応用可能です。ただし、APIの仕様やデータ構造が異なるため、ツールごとに設定のカスタマイズが必要です。
Q. 展示会で獲得したリードを、Web流入と分けて集計するには？
A. インポートで登録したコンタクトは、「レコードソース」が「インポート」、「レコードソースの詳細1」がインポートの名前になります（HubSpotナレッジベース、2026年10月7日確認）。インポートの名前に展示会名を入れておくと、レポートやセグメントで展示会ごとに分けられます。
Q. 「オリジナル トラフィック ソース」と「最新のトラフィックソース」は、どちらで報告すべきですか？
A. 最初にどこで知られたかを報告するならオリジナル、直近に何がきっかけで戻ってきたかを見るなら最新を使います。報告資料には、どちらの値で集計した数字かを明記しておくと、ほかの資料との数字の食い違いを説明しやすくなります。
エピローグ：過去の私と同じ悩みを持つ、あなたへ
あの日、会議室で凍り付いていた私に、もし今の私が声をかけるなら、こう言うでしょう。 「大丈夫。君が今見ているそのカオスなデータは、宝の山に変わる」と。
今回ご紹介した方法は、少し手間がかかるかもしれません。しかし、一度仕組みを構築すれば、それはあなたのマーケティング活動を支える、強力な羅針盤になります。
カオスなデータに絶望し、UTM管理簿をそっと閉じてしまう前に。
「分析中なので…」と、苦しい言い訳をしてしまう前に。
まずは自社の「データカオス」を直視し、理想の分析の形を思い描くことから始めてみませんか。完璧じゃなくて大丈夫。その一歩が、あなたを「データに自信が持てないマーケター」から、「データで未来を語れるマーケター」へと変える、最初のきっかけになるはずです。
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