プロダクトマネージャーであれば、まるで開きすぎたブラウザのタブのように、頭の中がごちゃごちゃになっているのではないでしょうか。営業チームからの機能リクエスト、サポートチームから山積みになるバグレポート、シャワーを浴びているときに思いついた素晴らしいアイデア、そして絶え間なく寄せられる顧客からのフィードバック。難しいのは、これらのアイデアをすべて集めることだけではありません。そのカオスを整理し、ごちゃ混ぜの山を実際に機能するロードマップに変えることなのです。
この課題を解決するためにアトラシアンが新たに投入したのがJira Product Discoveryです。これは、壮大なアイデアのすべてを保管するためのツールとして作られました。そして今、彼らは新しいAIツールキットであるAtlassian Intelligenceをその中に組み込もうとしています。その大きな約束は、AIを使ってアイデアを生成・整理することでブレインストーミングを加速させ、より早く本質的な部分にたどり着けるようにすることです。
では、実際の現場ではどのように機能するのでしょうか？これらの新しいAI機能が何をするのか、想定されるワークフロー、どこに問題点が見え始めるか、そしてもちろん、それらすべてにかかる費用について、順を追って見ていきましょう。
Product DiscoveryにおけるAtlassian Intelligenceブレインストーミングとは？
まず、このパズルの2つの主要なピースを分解してみましょう。
Jira Product Discoveryは、アイデアの洪水に溺れているプロダクトチームに向けたアトラシアンの答えです。機能リクエスト、ユーザーフィードバック、まだ煮詰まっていないコンセプトのすべてが、正式な開発作業になる前の段階で集約される中心的なハブと考えることができます。プロダクトマネジメントの混沌としがちな初期段階に、待望の構造をもたらすことを目的としています。
次に、Atlassian Intelligenceがあります。これは購入する個別のアプリではありません。JiraからConfluenceまで、アトラシアンが自社製品全体にちりばめているAI機能すべてのブランド名です。タスクを自動化したり、長いドキュメントを要約したり、賢い提案をしたりと、いつでもそばにいてくれるアシスタントのように機能します。
つまり、Product DiscoveryにおけるAtlassian Intelligenceブレインストーミングについて話すとき、私たちは主にJira Product Discoveryに直接接続されたConfluence Whiteboards内のAIツール群について言及していることになります。その主な目標は、チームがより効率的にアイデアを出し、整理し、要約するのを助け、混沌としたブレインストーミングセッションを、取り組むべき明確なタスクリストに変えることです。
主要機能
アトラシアンは、ブレインストーミングが面倒な作業だと感じさせないように設計された、いくつかの主要なAI機能をリリースしました。実際に何ができるのかを見ていきましょう。
シンプルなプロンプトからアイデアを生成
誰もが経験したことがあるでしょう。真っ白なホワイトボードを前に、インスピレーションが湧くのを待っている状態を。Atlassian Intelligenceはこれを解決しようとします。Confluence Whiteboardで、「モバイルアプリのオンボーディングをどうすればもっと楽にできるか？」といった一つの考えからセッションを開始できます。
するとAIが、関連するたくさんのアイデアを仮想付箋紙に書き出してボードを埋めてくれます。「簡単なビデオチュートリアルを追加する」「セットアップをゲーム形式にする」「ソーシャルアカウントでサインインできるようにする」といった提案が表示されるかもしれません。面白いのは、既存のConfluenceページやJiraチケットからある程度のコンテキストを引っ張ってくることができる点で、生成されるアイデアが、チームがすでに取り組んでいることと少なくともある程度関連しているように感じられることです。
アイデアを自動的にテーマごとにグループ化
全員がボードにアイデアを出し尽くした後、通常はその散らかった状態を整理する作業が待っています。ここで役立つのがAIの「クラスタリング」機能です。
ワンクリックで、AIがすべての付箋紙を読み取り、似たものをテーマごとにグループ化します。例えば、「ツールチップを追加する」と「チュートリアルを作成する」といったアイデアは、「ユーザー教育」というテーマにまとめられるかもしれません。一方、「進捗バーを追加する」と「マイルストーンを祝う」は、「エンゲージメントの向上」としてグループ化される可能性があります。これにより多くの時間が節約でき、チームは細かい部分にとらわれることなく、より大きな視点で議論を始めることができます。
セッションを要約し、次のステップを作成
セッションが終わったら、実際に何が決まったのかを把握する必要があります。AIは、議論全体の簡単な要約を生成し、主要なテーマや最も人気のあるアイデアを抽出することができます。
本当に便利なのは、その要約からすぐに行動に移せる点です。要約を新しいConfluenceページに変換して会議のきれいな記録を残したり、それを使って一度にたくさんのJira課題を作成したりできます。これにより、自由形式のブレインストーミングから構造化された開発バックログへの移行がスムーズになり、良いアイデアがただ消えてしまうのを防ぎます。
ワークフローとその限界
机上では、このプロセス全体が素晴らしく見えます。しかし、プロダクトマネジメントの日々の現実を考え始めると、いくつかの大きな問題に気づきます。
理想的なワークフロー（アトラシアンの世界では）
アトラシアンが示す道筋は明確です。プロダクトチームがConfluence Whiteboardに集まり、AIを使ってアイデアを生成・整理し、最も優れたものをJira Product Discoveryにプッシュします。すべてをアトラシアンのスイート内で完結させるチームにとっては、全員が同じ情報を共有できる非常に洗練された仕組みです。
しかし、正直に言って、ほとんどの企業はそのようには機能していません。
限界1：最も優れた知識はすべて別の場所にある
Atlassian Intelligenceは賢いですが、自社のエコシステム内にあるものしか見ることができません。ConfluenceページやJiraチケットから学習しますが、それだけです。これが巨大な死角を生み出します。
最も価値のある製品のインサイトが実際にどこから来ているかを考えてみてください。それらは、不満を抱えた顧客からのZendeskチケットや、Google Docsにある営業電話のメモ、そしてSlackで行われている緊急の議論の中に隠されています。AIがそれらのいずれにもアクセスできなければ、あなたのブレインストーミングは、顧客が実際に言っていることとは全く切り離された、真空状態で行われることになります。新しい機能を夢見て丸一日を費やした挙句、後になってサポートチームが、AIが全く知らなかった簡単なバグに関するチケットの洪水に溺れていることを知るかもしれません。
本当に役立つAIは、全体像を把握する必要があります。eesel AIのようなプラットフォームが解決するために作られたのは、まさにこの問題です。ヘルプデスクからチャットツールまで、会社のすべての知識を接続し、AIに完全な基盤を提供します。そうすることで、ブレインストーミングはConfluenceに書かれていることだけでなく、実際に起きていることに基づいて行われるようになります。
限界2：裏付けデータのないブレインストーミング
アイデアを出すのは簡単です。どれを構築するかを決めるのが難しい部分です。Atlassian Intelligenceはアイデアをテーマごとにグループ化できますが、どのテーマが顧客にとって最も重要かを教えることはできません。
例えば、AIは「ログインプロセスの改善」に関するアイデアのクラスターを作成するかもしれませんが、この問題が先月500件のサポートチケットで言及され、大きな不満の原因となっていることを伝えることはできません。これでは、結局元の木阿弥です。ロードマップが正しいことを証明するデータを見つけるために他のツールを掘り下げることになり、効率的なAIワークフローを持つ意味が半減してしまいます。
これは大きなギャップです。AIは単にアイデアを生成する以上のことができるべきです。例えば、eesel AI Agentのようなツールを使えば、AIが過去のサポートチケットをどのように処理したかを確認できます。これにより、どの製品修正が実際にサポート負荷を軽減し、顧客をより幸せにするかについて、現実的で測定可能なインサイトを得ることができます。
価格
Atlassian Intelligenceが誰にでも無料で提供されるアップデートではないことを知っておくことが重要です。本当に役立つブレインストーミング機能は、より高価なプランでのみ利用可能です。
まず、Jira Product Discoveryのサブスクリプションが必要です。無料プランもありますが、非常に基本的なものです。AIツールを利用するには、Premiumプランにアップグレードする必要があります。
以下は、アトラシアンの公式サイトに基づいた価格の概要です。
| プラン | 価格（作成者1人あたり/月） | ブレインストーミングの主要機能 | Atlassian Intelligence |
|---|---|---|---|
| Free | $0（作成者3人まで） | 基本的なアイデア収集とリストビュー | なし |
| Standard | $10 | 公開ビュー、カスタムプロジェクトロール | なし |
| Premium | $25 | プロジェクト横断ロードマップ、アイデア階層 | あり |
ご覧の通り、AI機能を利用するには、作成者1人あたり月額25ドルのPremiumプランに移行する必要があります。5人の小規模なプロダクトチームの場合、アトラシアンのバブル内に留まっているAIツールのためだけに、年間1,500ドルの追加費用がかかることになります。
Product DiscoveryのAtlassian Intelligenceブレインストーミングは未来か？
最終的な評価はどうでしょうか？Atlassian Intelligenceは、アトラシアンのエコシステムに完全にコミットしているチームにとって、非常に洗練されたブレインストーミング体験を提供します。散らかったホワイトボードから整理されたJiraチケットまで数クリックで移行できるのは、本当に素晴らしいことです。
しかし、その最大の強みは、同時に致命的な欠点でもあります。設計思想からしてクローズドなシステムであるため、他のすべてのツールに存在する、生々しく、正直で、非常に価値のあるフィードバックに対して完全に盲目です。社内会議を少しスムーズにするための一歩前進ではありますが、真のAIを活用したプロダクトディスカバリーは、一か所に存在する情報だけでなく、会社の知識のあらゆる部分を接続する必要があります。
Product DiscoveryのAtlassian Intelligenceブレインストーミングの先へ
ここで、アトラシアンが残したギャップを埋めることができます。eesel AIはJiraやConfluenceに接続しますが、さらに顧客やチームの知識が存在する他のすべての場所にも接続します。
エコーチェンバーの中でブレインストーミングするのではなく、eeselのAI社内チャットのようなツールを使って、Zendeskの最新の顧客からの苦情からGoogle Docsのプロジェクト仕様まで、すべてを含むナレッジベースから質問をしたりアイデアを生成したりできます。全体像を把握できるため、実際に現実の問題を解決するロードマップを構築できます。
わずか数分で利用を開始でき、AIがすべての知識にアクセスできるようになったときに何が可能になるかを確認できます。今すぐeesel AIを無料でお試しください。
よくある質問
Product DiscoveryにおけるAtlassian Intelligenceブレインストーミングとは、Confluence Whiteboards内に搭載されたAIを活用したツール群のことで、プロダクトチームがより効率的にアイデアを生成、整理、要約するのを支援するために設計されています。これらのツールはJira Product Discoveryに直接接続されており、ブレインストーミングから構造化された開発作業への移行をスムーズにします。
主な機能には、簡単なプロンプトから新しいアイデアを生成する機能、似たアイデアを自動的にテーマごとにグループ化する機能、そしてブレインストーミングセッション全体を要約する機能が含まれます。これらの要約は、次のステップのために新しいConfluenceページやJira課題に簡単に変換することができます。
はい、アトラシアンのエコシステム内で深く統合されています。具体的には、Confluence Whiteboards内のAI機能を活用し、最終化されたアイデアや要約をJira Product Discoveryに直接プッシュして、さらなる管理やアクションにつなげられるように設計されています。
大きな限界は、アトラシアンのエコシステム（Jira、Confluence）内のデータに完全に依存している点です。Zendesk、Slack、Google Docsといった外部ツールからの貴重なインサイトにアクセスできないため、企業の完全なナレッジベースから切り離された、閉鎖的な環境でのブレインストーミングにつながる可能性があります。
AIブレインストーミングの全機能にアクセスするには、Jira Product DiscoveryのPremiumプランに加入する必要があり、費用は作成者1人あたり月額25ドルです。これらのAI機能は、Jira Product DiscoveryのFreeプランやStandardプランでは利用できません。
似たアイデアをグループ化することはできますが、Product DiscoveryのAtlassian Intelligenceブレインストーミングは、サポートチケットや営業電話のような他のシステムからの外部の顧客フィードバックやデータに基づいて優先順位を付けることはできません。これは、チームがアイデアを検証し優先順位を付けるために、依然としてアトラシアンのエコシステム外のデータを手動で照合する必要があることを意味します。
アトラシアンのエコシステムに完全にコミットしているチームには、洗練された体験を提供します。しかし、顧客フィードバックや社内知識のために多様なツールに大きく依存しているチームにとっては、そのクローズドなシステム性が制約となる可能性があります。なぜなら、それらの外部プラットフォームからのインサイトを考慮しないからです。
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
