Atlassian IntelligenceのAI自動化ルール活用ガイド

最近、私たちが使っているあらゆるツールにAI機能が追加されているように感じられます。プロジェクト管理プラットフォームも例外ではありません。私たちの作業を遅らせる退屈なタスクを処理してくれるという約束とともに、AIがあらゆる場所に登場しています。もちろん、Atlassianもこれに参画しており、クラウド製品に組み込まれた一連の機能であるAtlassian Intelligenceをリリースしました。その中でも特に興味深い機能の一つが、シンプルな自然言語を使用して自動化ルールを作成できる機能です。

Jiraの強力な従来の構成オプションと並行して、JiraやConfluenceに対して「何をしてほしいか」を伝えるだけで、ワークフローが構築されます。素晴らしいと思いませんか？ 実際、素晴らしい機能です。このガイドでは、Atlassian IntelligenceのAI自動化ルールについて、何ができるのか、どのように最大限に活用するのか、そして補完的なAI自動化プラットフォームでどのように拡張できるのか、実用的な視点から解説します。

Atlassian IntelligenceのAI自動化ルールとは？

では、この機能の核心は何でしょうか？ Atlassian IntelligenceのAI自動化ルールは、文章を一つ書くだけで作成できるシンプルな「もしこうなれば、こうする（if this, then that）」ワークフローだと考えてください。実現したいルールを普通の言葉で説明すると、AIがその説明を機能的な自動化へと変換し、ユーザーはそれを確認して有効化するだけです。この機能はAtlassianのクラウドスイートに直接統合されているため、Jira、Jira Service Management、Confluenceなどの製品で利用できます。

主な目的は、技術に詳しい人だけでなく、誰にとっても自動化をより身近なものにすることです。使い始めるのにJiraのパワーユーザーである必要はありません。プロセスを一文で説明できれば、おそらく自動化できます。非常に親しみやすいインターフェースを通じて、繰り返しの多いタスクを効率化したいチームにとって便利なツールです。

Atlassian IntelligenceのAI自動化ルールの主な機能と活用例

これらのAIを活用したルールで、具体的に何ができるのでしょうか？ Atlassianエコシステム全体で遭遇する可能性のある一般的なシナリオをいくつか見てみましょう。

JiraおよびJira Service ManagementにおけるAtlassian IntelligenceのAI自動化ルール

どのようなプロジェクト管理やサポート環境においても、すべてのチケットからいくつかの手動ステップを削ぎ落とすだけで、1週間、1ヶ月単位で見れば驚くほどの時間を節約できます。

チケットの自動仕分けとルーティング

新しいチケットを適切な担当者に届ける作業は、AIを使えば非常に簡単になります。チケットの内容に基づいて、これを自動的に処理するルールを設定できます。例えば、「高優先度のバグが作成されたら、オンコールエンジニアに割り当てる」と入力します。AIは、「バグ」タイプで「高」優先度の新しい課題が表示されるたびにトリガーされ、適切な人物に効率的に割り当てるルールを構築します。

SLAの監視

チームがサービスレベル合意（SLA）を遵守できるように、「課題が『解決までの時間』SLAに違反した場合は、ステータスを『エスカレーション済み』に変更する」といったルールを作成できます。これにより、重要なチケットに即座に注意が向けられるようになり、サポート基準に対する信頼性の高いセーフティネットが提供されます。

エージェントの作業の迅速化

「もし～なら、～する」という直接的な自動化ルールとは少し異なりますが、Atlassian Intelligenceにはエージェントが作業をより迅速に進められるように支援する機能もあります。例えば、長くて複雑なチケットのスレッドを数個の重要なポイントに要約したり、顧客への返信のトーンを調整する提案をしたりできます。これらはすべて、日常のワークフローをよりスムーズにするために設計された同一のツールキットの一部です。

なお、これらの自然言語プロンプトは、現在のところ標準のシステムフィールドに最適化されています。カスタムフィールドのサポートは現在改良中ですが、標準的なプロジェクト管理タスクの大部分において、ルールはすでに非常に効果的です。

ConfluenceにおけるAtlassian IntelligenceのAI自動化ルール

Confluenceを主な活動拠点としているチームにとって、AI自動化は絶え間ない情報の流れを管理し、ドキュメントを整理しておくのに役立ちます。

コンテンツの管理

「6ヶ月間更新されていないページをアーカイブし、作成者にメールを送る」というルールを設定することで、ナレッジベース（knowledge base）を最高の状態に保つことができます。これは、スペースの関連性を維持し、ナビゲーションを容易にするためのシンプルかつ効果的な方法です。

知識の自動共有

重要な更新に関するコミュニケーションも自動化できます。例えば、「『会議議事録』テンプレートを使用した新しいページが公開されたら、要約を生成してプロジェクトリーダーにメールで送信する」といったルールを作成できます。これにより、手作業を増やすことなく、全員に最新情報を共有できます。

ドキュメントとタスクの連携

ドキュメントを直接アクションプランに変換しましょう。「このページにある未チェックのアクションアイテムをすべて探し、Jiraプロジェクト『PROJ』にそれぞれ新しいタスクを作成する」といったシンプルなプロンプトは、計画と実行の間のギャップを埋めるのに役立ちます。

これらの機能は、Atlassianスイートを全面的に導入しているチームにとって非常に有用です。これらの機能をさらに活用するために、チームはJira内で直接動作する補完ツールを使用して、Google ドキュメントやNotionからの外部データを統合することもできます。

高度な自動化ワークフローのための考慮事項

自然言語インターフェースは素晴らしい出発点ですが、非常に複雑なニーズやプラットフォームをまたぐニーズを持つチームにとっては、いくつか留意すべき点があります。

• 焦点を絞ったアクションとトリガー: 現在、AIは強力なネイティブアクションのコアセットに焦点を当てています。外部サービスへのウェブ要求の送信や複雑なウェブフックを必要とするワークフローの場合は、Jiraのより高度な手動自動化ビルダーや補完アプリを使用することになるでしょう。

• 深いエコシステム統合: Atlassian IntelligenceはAtlassianエコシステム内でシームレスに動作するように設計されており、高い信頼性とセキュリティを確保しています。外部のナレッジベースやZendeskからデータを取り込む必要があるチームにとって、補完ツールはそれらのギャップを埋めることができます。

• ルールの直接デプロイ: このプラットフォームは、自動化を迅速に稼働させることに重点を置いています。現時点では過去データに基づいたシミュレーションは提供されていませんが、ルール構造の明確なプレビューが表示されるため、自信を持って有効化できます。

• 合理化された体験: 自然言語プロンプトのシンプルさにより、プラットフォーム全体で一貫したユーザーフレンドリーな体験が保証されます。非常に特定のブランドボイスのカスタマイズや、Shopifyのようなツールとの統合が必要なチームには、Jiraの設定に専用のAIエージェントを追加するのが優れた選択肢となります。

Atlassian IntelligenceのAI自動化ルールの価格

さて、これらにはいくら費用がかかるのでしょうか？ Atlassian Intelligenceの機能は、Atlassianクラウド製品のStandard、Premium、Enterpriseプランに便利にバンドルされています。つまり、すでに有料プランを利用している場合は、既存のサブスクリプションの一部としてこれらのAI機能にアクセスできる可能性が高いということです。

一例として、Jira Softwareの価格を見てみましょう。価格は変更される可能性があるため、2026年時点の最新の数字については、必ず公式のAtlassian価格ページを確認することをお勧めします。

プラン	価格（ユーザーあたり/月、年払い時）	主要なAI機能へのアクセス
Free	$0	Atlassian Intelligence機能なし
Standard	$6.25	Atlassian Intelligence機能が含まれる
Premium	$16.00	Atlassian Intelligence機能が含まれる
Enterprise	営業に問い合わせ	Atlassian Intelligence機能が含まれる

eesel AIによるAtlassian環境の強化

Jiraの自動化をさらに一歩進めたいチームにとって、eesel AIのような補完プラットフォームは、さらなるパワーと柔軟性を提供します。これはAtlassianツールと連携して、知識を統合し自動化を洗練させるように設計されています。

Atlassianエコシステムを超えたリーチの拡大

eesel AIはJira環境内で動作しますが、社内のすべてのナレッジ（知識）に接続することも可能です。Confluence、Google ドキュメント、Notion内のドキュメント、さらにはZendeskやJira Service Managementのようなヘルプデスクからの過去のチケットから学習できます。これにより、AIはビジネスを包括的に把握できるようになり、さらに効果的に機能します。

カスタマイズ可能なワークフローエンジンによる柔軟性の追加

eesel AIのAIエージェント（AI agent）は、既存環境のネイティブ機能を拡張できます。カスタムAPI呼び出しをサポートしているため、AIがShopifyで注文情報を検索したり、外部CRMを更新したりといったアクションを実行できます。また、AIのトーンや個性を特定のブランドに合わせて追加で制御することも可能です。

ワークフローへのシミュレーション機能の追加

自動化をデプロイする前に、eesel AIでは過去のサポートチケットを使用してシミュレーションを実行できます。これにより、潜在的な自動化率やコスト削減の明確な予測が得られ、データに基づいた洞察を得てワークフローを磨き上げることができます。

数分で開始可能

Jira環境を強力なAIで強化することは、決して面倒な作業ではありません。eesel AIは、ワンクリックでツールに接続できるセルフサービス型プラットフォームです。わずか数分で最初のAIエージェントを立ち上げることができ、チームに新たな能力の層を簡単に追加できます。

Atlassian IntelligenceのAI自動化ルール：チームにとって最適な道の選択

さて、Atlassian IntelligenceのAI自動化ルールの結論は何でしょうか？ 業務を効率化したいチームにとって、これは素晴らしい選択肢です。

チームがすでにAtlassianエコシステムを利用している場合、内部タスクを自動化するための完璧な方法となります。導入のハードルを下げ、誰でもワークフローを作成できるようにすることは、チームの生産性にとって大きなメリットです。

ニーズが成長するにつれて、この基盤の上に簡単に積み上げていくことができます。Jiraの堅牢なネイティブ機能にこだわり続ける場合も、eesel AIのようなツールで補完的なパワーを追加する場合も、サポートやITワークフローを必要に応じて正確に変換できる柔軟性が備わっています。

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