HubSpotの取引スコア（取引スコアリング）とは？AIで成約確率を予測し売上を最大化

HubSpotの「取引スコア」とは?

取引スコアとは、進行中の「取引（案件）」が成約に至る可能性を数値化し、可視化する機能のことです。
営業担当者の感覚に頼りがちな「見込み度合い」を客観的な数値で表すことで、優先順位の判断や売上予測の精度を高めることができます。

HubSpotでは、このスコアを算出するために、大きく分けて2つの手法（アプローチ）が用意されています。

①AIが自動算出する「予測取引スコア」
②自社基準で作る「カスタム取引スコア」

①AIが自動算出する「予測取引スコア」

HubSpotのAIが過去の「成約」および「失注」データを分析し、「この案件の成約確率は◯%である」と自動で予測・算出するスコアです。
機械学習を用いているため、データが蓄積されるほど予測精度が向上します。

担当者が複雑な設定を行わなくても、AIが自動的にデータを解析し、客観的なスコアを付与してくれる点が大きな特徴です。

②自社基準で作る「カスタム取引スコア」（リードスコアリング機能を活用）

自社の営業プロセスや勝ちパターンに基づき、「決裁者との面談済みなら+10点」「予算が未定なら-20点」といった加点・減点ルールを手動で設定するスコアです。
AIによる予測に必要なデータ量がまだ十分でない場合や、業界特有の重視すべき指標を評価基準に組み込みたい場合に有効です。

HubSpotのリードスコアリング機能についての解説記事は、下記を参照ください。

関連記事：
HubSpotのスコアリング機能とは？リード評価から設定方法・活用法まで徹底解説

「 取引スコア」を利用できる製品とプラン

「予測取引スコア」と「カスタム取引スコア」では、利用に必要な製品やプランの要件が異なります。
以下に表でまとめましたので、導入検討時の比較用としてご活用ください。

▼取引スコアを利用できる製品・プラン

スコアの種類	対象製品	対象プラン	備考
予測取引スコア （AIがスコアを自動算出）	Smart CRM	・Professional ・Enterprise	・無料 ・Starter では、利用不可
	Sales Hub	・Professional ・Enterprise
カスタム取引スコア （自社で設定したルールでスコアを算出）	Sales Hub	・Professional ・Enterprise

【手法1】AIが自動算出する「予測取引スコア」の仕組みと特徴

AIを活用する「予測取引スコア」は、営業活動の効率を改善する可能性を秘めています。
ここではその裏側にある仕組みを解説します。

AIによるスコア算出のロジック（動的評価）

「予測取引スコア」の最大の特徴は、スコアが一度きりの計算ではなく、常に変化し続ける「動的評価」である点です。

HubSpotのAIは、「貴社の過去の取引データ（成約・失注の全履歴）」を教師データとして学習し、「成約する案件に共通する成功パターン」と「失注する案件に共通する失敗パターン」を独自にモデル化しています。

このモデルに基づき、日々の活動データがリアルタイムで照合され、スコアが変動します。

▼具体的な変動イメージ
AIは、人間では気づきにくい「相関関係」を見つけ出し、以下のようにスコアへ反映させます。

・活動量と期間の相関（放置リスクの検知）

人間：「まだ最終連絡から3日しか経っていないから大丈夫だろう」
AIの判断：「過去の失注データを見ると、このフェーズで72時間以上連絡が空いた案件は、80%の確率で失注している」と判断し、スコアを自動的に引き下げます。

・エンゲージメントの質（熱量の検知）

人間：「メールの返信が来たから順調だ」
AIの判断：「返信は来たが、メールの開封回数が通常よりも極端に少ない。また、Webサイトへの再訪問も見られない」といった小さなシグナルを検知し、見かけの順調さに反してスコアを慎重に算出（維持、または微減）します。

・営業担当者の行動パターン（パフォーマンスの考慮）

AIの判断：「この担当者はクロージングが得意で、過去の後半ステージからの成約率が高い」といった担当者ごとの傾向も加味される場合があります。

このように、予測取引スコアは「設定したルール通りに点数をつける（ルールベース）」のではなく、「データから導き出された確率論（機械学習）」によって算出されます。
そのため、人間の主観や希望的観測を排除した、シビアかつ高精度な予測が可能になるのです。

AIが評価する具体的な項目（シグナル）

AI導入における最大の懸念は、結果の根拠が見えない「ブラックボックス化」です。しかし、HubSpotの予測取引スコアは、スコアとともに「なぜその数値になったのか」という主な要因（プラス要因・マイナス要因）を具体的に提示します。

AIは、無数のデータポイントの中から、特に成約率に影響を与える以下のような「シグナル」を重点的に解析しています。

評価項目（シグナル）	概要	具体的な評価ポイント ・シグナル例
① 取引プロパティー情報	案件そのものが持つ静的・動的な情報を分析します。	・取引金額の妥当性： 過去の成約案件の平均単価と比較し、金額が適正かリスクが高いかを判断。
		・ステージ滞留期間： 特定ステージに長く留まりすぎている場合、過去の失注パターンと照合して減点。
		・クローズ予定日の変動： 予定日が頻繁に後ろ倒しにされる動きを検知し、確度を修正。
② 営業アクティビティー	営業担当者のアクションが、適切に行われているかを評価します。	・接触の密度： 電話・メール・会議の回数に加え、それらが「適切な間隔」で行われているか。
		・コミュニケーションの方向性： 一方的な送信か、双方向のやり取り（会議設定など）が発生しているか。
③ 担当者とチームの実績	案件を担当している営業パーソンの過去の実績も変数として組み込みます。	・担当者の勝率： 過去に高い成約率を誇る担当者の案件は、スコアが高く出やすい傾向（優秀な担当者の「見切り」の精度などを学習するため）。
④ エンゲージメント	顧客が自社にどれだけ関心を持っているか、その「熱量」を可視化します。	・メールへの反応： 開封有無、リンクのクリック、返信の早さ。
		・Webサイト上の行動履歴： 「料金ページ」や「導入事例」など、購買意欲の高いページの閲覧有無や頻度。

これらの膨大なデータを人間が手動で掛け合わせるのは不可能です。
AIはこれらの相関関係を瞬時に計算し、「担当者の感覚」では捉えきれない客観的な成約確率（％）としてはじき出します。

ただし、予測取引スコア（AI）を用いて正確な予測を行うためには、過去の「成約」および「失注」データの蓄積が一定量必要となります。
具体的な必要件数はHubSpotのアップデートにより変動しますが、データが不足している場合は、次項の「カスタム取引スコア」から始めることを推奨します。

【手法2】自社基準で作る「カスタム取引スコア」の作成手順

AI任せではなく、「自社の勝ちパターン（成功法則）」をルールとして反映させたい場合は、カスタムスコアを作成します。
HubSpotの「プロパティー」機能を使い、積み上げ式の計算ロジックを自分で組み立てていきます。

【ステップ1】取引スコアの新規作成（箱を作る）

まずは、スコアを計算・表示するための「入れ物（プロパティー）」を作成します。

①HubSpot画面の左サイドメニューから、 [マーケティング] > [リードスコアリング] をクリックする
※以前は設定画面のプロパティー作成画面からスコア設定ができましたが、2026年1月時点ではリードスコアリングから作成します

②右上の [スコア作成] をクリックする

③画面上の「スコアを付ける相手を選択」で「取引」を選択する

④「スコアを付ける方法を選択」で「コンタクトの複合スコア」をクリックする

⑤右上の [作成] をクリックする
※ここを間違えると、取引（案件）のスコアとして使えないので注意してください

⑥ [イベントグループを追加] を選択する

【ステップ2】加点・減点ルールの実装（中身を作る）

スコアの設定画面では、「肯定的属性（加点）」と「否定的属性（減点）」を設定する画面が表示されます。
ここで自社の採点ルールを入力していきます。

① 肯定的属性（プラス評価）の設定

成約に近づいているシグナルを定義し、スコアを加算します。「条件を追加」ボタンから設定します。

▼設定例

設定する条件	設定内容	加点
決裁者との接触	取引ステージが「決裁者面談済み」に一致する	+20
キーマンの役職	（関連コンタクト）役職に「部長」「役員」のいずれかを含む	+10
高い関心度	（関連コンタクト）「料金ページ」の閲覧回数が「2回以上」	+5

② 否定的属性（マイナス評価）の設定

失注リスクが高まっているシグナルを定義し、スコアを減算します。

▼設定例

設定する条件	設定内容	加点
放置リスク	「前回の連絡日」から「14日以上」経過している	-10
競合リスク	「競合の状況」プロパティーで「競合あり」が選択されている	-15
予算の懸念	「予算」プロパティーが「未定」である	-20

これらを設定し「保存」することで、全ての取引に対してこの計算式が即座に適用されます。

【ステップ3】ワークフロー等での活用（自動化する）

スコアを作って終わりではありません。数値の変化をトリガー（きっかけ）にして、次のアクションを自動化しましょう。
Marketing Hub / Sales Hub のProfessionalプラン以上で利用できる「ワークフロー」機能を使います。

活用例A：ホット案件の通知（攻めのアプローチ）

・トリガー：自社基準_取引スコア が 80点以上 になったとき
・アクション：
営業マネージャーへSlack/Teams通知を送る（「〇〇社が80点を超えました。クロージング支援に入ってください」）
担当者のタスクを作成する（「今日中に電話アプローチを実施」）

活用例B：スタック案件のあぶり出し（守りのアプローチ）

・トリガー：自社基準_取引スコア が 30点以下 になったとき
・アクション：
取引ステージを「ナーチャリング（育成）」へ自動移動させる
マーケティング用のメール配信リストに自動追加する

HubSpotでのスコア確認方法

設定したスコア（予測スコアまたはカスタムスコア）は、営業担当者が毎日見る画面に表示されてこそ真価を発揮します。
HubSpotでは、主に「全体を俯瞰する一覧画面」と「個別詳細を深掘りするレコード画面」の2箇所で確認できます。

【方法1】一覧画面（リストビュー・ボードビュー）での確認

「セールス」＞「取引」メニューからアクセスできる、案件管理のメイン画面です。

デフォルトの状態ではスコアは表示されていませんが、以下の手順で表示項目（列）を追加することで、「優先順位付きリスト」に早変わりします。

①列の編集画面を開く
一覧画面の右上にある「表のアクション」＞「列を編集」をクリックします。

②プロパティーを追加する
検索窓に「取引スコア（または作成したプロパティー名）」と入力し、チェックを入れます。

③並べ替え（ソート）する
一覧に戻り、追加されたスコアの列をクリックすると、点数の高い順（降順）に並べ替えられます。

営業担当者は「リストの上から順にアプローチすればよい」という状態になり、迷う時間がなくなります。

【方法2】詳細画面（レコード）での確認

個別の取引名をクリックして開く詳細画面です。

ここでは、単なる点数だけでなく、スコアの背景にある「理由」や「文脈」を確認します。

AI予測スコアならではの分析機能
AIによる予測スコア（Sales Hub Enterprise）を利用している場合、数値の下に「スコア分析」等の詳細情報が表示されます。・主な要因の可視化：
「なぜ高い（低い）のか」の理由が、「+ 役職者との接触あり」「- 長期間のアクティビティーなし」といった形で具体的にリストアップされます。

・推移グラフ
過去からのスコア変動がグラフ化されます。「先週急激にスコアが落ちた」といった異変に気づけるため、リカバリーの戦略を立てるのに役立ちます。

スコアの更新タイミングと注意点（AI予測スコアの場合）

AIによる予測取引スコアは、常にリアルタイムで変動しているように見えますが、厳密には「再計算が行われるタイミング（トリガー）」が決まっています。

「アクションを起こしたのにスコアが変わらない」と焦らないよう、AIの更新ロジックを理解しておきましょう。

スコアが更新されるトリガー（即時・低速）

HubSpotのAIは、計算負荷を最適化するために、情報の重要度に応じて2種類の更新タイミングを使い分けています。

①即時反映（ファストトリガー）
営業活動に直結する重要な変更があった場合、比較的すぐに（数分以内など）再計算が行われます。

例）新規取引を作成した
例）取引ステージを変更した（例：「デモ実施」→「見積書送付」）
例）成約予定日を変更した

②定期反映（低速トリガー）
全体的なデータの傾向変化や、複雑な関連データの更新など、計算に時間を要するものは、夜間などの定期的なバッチ処理でまとめて反映されます。例）過去の膨大なデータを学習し直し、予測モデル自体がアップデートされた場合
例）関連する企業やコンタクトのプロパティーが更新された場合

スコアがつかない・更新されないケース

「そもそもスコアが表示されない」「大きな変化があったはずなのに数値が変わらない」といった場合、システムエラーではなく、以下の仕様に該当している可能性があります。
該当する場合は確認してみてください。

原因	解説
データ不足	AIが学習するためには、過去に一定数以上の「成約（Closed Won）」と「失注（Closed Lost）」のデータが必要です。この実績データが不足している場合、信頼できる予測ができないためスコアは算出されません。
変化が微小である	再計算の結果、スコアの変動幅が±3%未満だった場合、ユーザーの混乱（数値のチラつき）を防ぐために、あえてスコアの更新を控える仕様になっています。
取引が「クローズ」済み	既に「成約」または「不成立（失注）」となった取引は、これ以上予測する必要がないため、スコア算出の対象外となります。
クローズ案件の再開	一度クローズ（成約/失注）した取引を、再び進行中のステージに戻した場合、AIがそれを認識して再計算を開始するまでに時間がかかることがあります。

取引スコアを活用して営業成果を最大化するポイント

スコアはあくまで「道具」です。
重要なのは、その数値をどう営業戦略に組み込むかです。

優先順位付けによるアプローチ効率化

営業担当者の時間は有限です。見込みの薄い案件に時間を使いすぎないよう、「スコア70点以上の案件は毎日必ずフォローする」「30点以下の案件はメール対応に留める」といった明確な行動指針を策定しましょう。

売上予測の精度向上

「（取引金額）×（取引スコアによる確率）」で計算することで、より現実的な売上着地見込み（フォーキャスト）を算出できます。担当者の「いけそうです！」という主観的な報告に加え、データに基づいた予測を併用することで、経営判断の精度が高まります。

失注リスクの早期検知

「ステージは進んでいるのに、取引スコアが下がっている」という現象は危険信号です。 顧客の関心が薄れている、あるいは競合の動きがあるなどの兆候をAIが検知している可能性があります。
このギャップにいち早く気づき、上司がフォローに入ったり、提案内容を修正したりすることで、失注を未然に防ぐことができます。

HubSpotの取引スコアを利用して、営業活動を強化しよう

いかがでしたか？
HubSpotの取引スコアは、営業組織を「経験と勘」の世界から「データドリブン」な世界へと導いてくれる機能のひとつです。
AI予測を使うにせよ、カスタムスコアを使うにせよ、客観的な基準を持つことで、営業チーム全体のパフォーマンスは確実に向上します。

しかし、正確なスコアリングを行うためには、HubSpotへの正しいデータ入力と、自社の営業プロセスに合わせた適切な設計が欠かせません。

「データが溜まっていない」
「設定方法が自社に合っているかわからない」

といったお悩みをお持ちの場合は、専門家のサポートを受けることも一つの近道です。

ナウビレッジ株式会社では、HubSpotの導入だけでなく、貴社の営業課題に合わせたHubSpotの設計・運用支援を行っています。

「自社に最適なスコアリング条件を定義したい」
「Sales Hubの機能を使いこなしたい」

とお考えの方は、ぜひ一度お問い合わせください。

貴社の営業活動をデータで加速させるための最適なプランをご提案いたします。