Atlassian Intelligence一括リクエストフィールド提案の正直な評価

Stevia Putri
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Stevia Putri

Stanley Nicholas
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Last edited 2025 10月 16

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Atlassian Intelligence comparison to eesel AI features and uses for Confluence

私たちが使うソフトウェアツールは、どれもAIによるアップグレードが進んでいるように感じます。Atlassianも例外ではありません。もしあなたのチームがJira Service Management(JSM)を日常的に使っているなら、おそらく"Atlassian Intelligence"について耳にしたことがあるでしょう。これは、リクエストフォームの初期設定から、日々殺到するチケットの管理まで、あらゆるものを効率化することを約束します。しかし、AIによるフィールド提案や一括トリアージといった機能は、実際に何をするのでしょうか?そしてさらに重要なのは、それらは価値があるものなのでしょうか?

誇大広告に惑わされず、本質を見極めましょう。このガイドでは、JSM向けのAtlassian Intelligenceを率直にレビューします。リクエスト管理のための主要な機能を紹介し、実世界での限界と価格について触れ、そして、あなたのサポートワークフローのためのより強力で柔軟な代替案を提示します。

Atlassian Intelligenceを理解する

まず、Atlassian Intelligenceは購入できる特定の製品ではありません。これはむしろ、Jira、Confluence、そしてもちろんJSMを含む、Atlassianのクラウド製品全体に散りばめられたAIスキルの集合体と考えるべきです。OpenAIの協力のもとで構築され、Atlassian独自のモデルも使用しています。その主な目的は、反復的なタスクを処理し、長い会話を要約し、既存のデータから有用な情報を見つけ出すことで、チームがより迅速に作業を完了するのを支援することです。

JSMにとっては、これはサービスデスクをセットアップする管理者と、チケットを処理するエージェントの両方にとっての新しいツールを意味します。簡単な説明から新しいリクエストタイプを生成したり、受信メールを自動的に分類したりすることができます。その狙いは、手作業を減らし、問題をより迅速に解決することにあります。

コア機能:Atlassian Intelligenceはリクエストをどう扱うか

Atlassian Intelligenceは、サービスプロジェクトの設定と管理を支援するためのいくつかの新しい機能を提供します。リクエスト管理において最も興味深いのは、リクエストタイプとフィールドに対するAIの提案機能、そしてキューを整理整頓するためのバルクトリアージ機能です。

AIによるリクエストタイプとフィールドの提案

新しいサービスデスクをセットアップしたことがある人なら誰でも、すべてのリクエストタイプとフォームを作成するのがいかに退屈かを知っています。Atlassian Intelligenceは、この問題に取り組もうとします。チームの業務内容を平易な言葉で説明するだけでいいのです。例えば、"私たちは新入社員向けのITハードウェアリクエストを扱っています"といった具合です。するとAIは、必要と思われる関連するリクエストタイプのリストを提示します。

リクエストタイプを作成した後も、AIはフィールドの提案を行うことで支援を続けます。リクエストの内容に基づいて、既存のフィールドを追加したり、"ノートPCのモデル"や"オフィスの場所"などの新しいカスタムフィールドを作成することを推奨するかもしれません。これは間違いなく、フォームをより迅速に構築するのに役立ちます。唯一の注意点は、すべてがAIによるプロンプトの解釈に基づいているため、結果は状況によって異なる可能性があるということです。

AIによる一括トリアージ

多忙なサポートチームにとって、キューはあっという間に混乱状態に陥りがちです。これは特にメールで届くチケットに当てはまり、それらはしばしば一般的な"メールでのリクエスト"カテゴリに放り込まれてしまいます。AIトリアージ機能は、この問題を整理するために作られました。

一度に最大10件のチケットを選択して"トリアージ"をクリックできます。するとAtlassian Intelligenceが各チケットを読み込み、より適切なリクエストタイプを提案し、認識したフィールドを自動的に入力します。これにより、エージェントは新しい作業をはるかに迅速に分類し、チケットが適切な場所に送られるようになります。主な欠点は何でしょうか?それは10件というチケットの上限です。つまり、大量のリクエストを扱っている場合、これは依然として非常に手作業の多い、バッチごとの作業となります。

Atlassian Intelligenceの限界と課題

AIが組み込まれていること自体は素晴らしい一歩ですが、そのネイティブ統合にはかなり大きな制限があります。サポートを真に自動化するソリューションを探しているなら、壁にぶつかるかもしれません。

閉鎖的なエコシステム:限定されたナレッジソース

Atlassian Intelligenceが最も効果的に機能するのは、自社のエコシステム内のデータを使用しているときです。これは主にJiraのチケットとConfluenceのページを意味します。しかし現実的に、あなたのチームは実際にどこに重要な情報を保管しているでしょうか?私たちのほとんどは、Googleドキュメント、Notion、SharePoint、そして無数のSlackのスレッドに重要なドキュメントが散在しています。AtlassianのAIはそれらの情報を一切見ることができず、不完全な回答につながり、エージェントは正しい情報を求めてさまざまなアプリを探し回らなければならなくなります。

これは大きな盲点であり、率直に言って、eesel AIのようなツールが真価を発揮する点です。eesel AIは、GoogleドキュメントやNotionなどの一般的なツールはもちろん、過去のヘルプデスクチケットを含む100以上のソースに接続します。これにより、AIはAtlassian内に存在するほんの一部の情報だけでなく、ビジネスの全体像を把握することができます。

An infographic showing how eesel AI connects to multiple knowledge sources, overcoming the limitations of tools that only use internal data.
eesel AIが複数のナレッジソースに接続し、内部データのみを使用するツールの限界を克服する方法を示すインフォグラフィック。

テストやシミュレーションモードがない

新しいAI機能をオンにするのは、緊張するものです。その提案が良いものかどうか、どうやって判断すればいいのでしょうか?本番のチケットに適用する前に、解決時間にどのような影響を与えるでしょうか?Atlassian Intelligenceには、これらを試すための良い方法が実際にはありません。そのため、基本的には機能を有効にして、うまくいくことを祈るしかありません。

これはeesel AIが解決するために作られた問題です。eesel AIには強力なシミュレーションモードがあり、何千もの自社の過去のチケットでAIセットアップをテストできます。AIがどのように回答したか、自動化率に関する正確な予測を得て、顧客が一度も対話する前に安全な環境でその動作を調整できます。これは安心感につながります。

A view of eesel AI's simulation mode, which allows teams to test AI performance on historical data before deployment.
eesel AIのシミュレーションモードの画面。これにより、チームは展開前に過去のデータでAIのパフォーマンスをテストできます。

硬直的なワークフローとカスタマイズの欠如

AtlassianのAIは、フィールドを提案したり、チケットタイプを変更したりといった、いくつかの特定のことを行うように作られています。しかし、現代のサポート業務はそれよりもはるかに複雑です。Shopifyで注文状況を調べたり、社内データベースでユーザーのサブスクリプションを確認したり、あるいは単にもっと共感的なトーンを採用したりする必要がある場合はどうでしょうか?ネイティブツールでは、このようなカスタムアクションを処理することはできません。

これこそがeesel AIのようなツールを際立たせている点です。完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンが手に入ります。カスタムAPIアクションを設定して使用するあらゆるシステムに接続し、シンプルなプロンプトエディタでAIの個性を形成し、どのチケットをどのように自動化するかを正確に制御するための特定のルールを作成できます。

The interface for setting up custom rules and workflows in eesel AI, highlighting its flexibility compared to native solutions.
eesel AIでカスタムルールとワークフローを設定するためのインターフェース。ネイティブソリューションと比較したその柔軟性を強調しています。

Atlassian Intelligenceの価格:実際に支払う金額

では、これらすべてにいくらかかるのでしょうか?ここが重要な点です。Atlassian Intelligenceは単体で購入できるアドオンではありません。その最高の機能は、Jira Service Managementの高価なサブスクリプション層にバンドルされています。Standardプランでも一部の基本的なAIは利用できますが、私たちが話してきたバーチャルエージェントやAIトリアージ、インテリジェントな提案といった主要な機能は、**PremiumおよびEnterpriseの顧客**のみが利用できます。

これは重要な詳細です。AtlassianのAIの便利な部分を解放するには、Standard層の2倍以上の費用がかかるプランに加入する必要があります。多くのチームにとって、これは大きな価格上昇です。

以下に、AI機能が利用できるJSM Cloudプランの簡単な内訳を示します:

プラン価格(エージェント1人あたり/月、年間契約)主なAI機能の利用可能性
無料$0(最大3エージェント)利用不可
Standard$22.05基本的なAI(要約、コンテンツ生成)
Premium$49.35Standardの全機能 + バーチャルエージェント、AIによる提案、一括AIトリアージ、感情分析
Enterprise営業担当者にお問い合わせくださいPremiumの全機能 + 高度な管理者およびセキュリティコントロール

価格は変更される可能性があるため、常に公式のAtlassian価格ページで最新の情報を確認してください。

Atlassian Intelligenceのより柔軟な代替案:eesel AI

高価なプランへのアップグレードを強制されることなく、AIに対してより多くのパワー、柔軟性、コントロールを必要とするチームには、専用のAIプラットフォームが最適です。eesel AIJira Service Managementに直接プラグインし、はるかに高機能なソリューションを提供します。

以下は、eesel AIがネイティブツールの限界をどのように克服するかです:

  • すべてのナレッジを統合:AIをConfluenceだけに限定しないでください。JSMをGoogleドキュメント、Slack、Notion、過去のチケット、その他100以上のソースと接続し、AIに全体像を把握させましょう。

  • 数分で自信を持って本番稼働:セルフサービスでのセットアップは非常にシンプルです。シミュレーションモードを使用して、過去のチケットでAIをテストし、本番稼働させる前にそのパフォーマンスを確認できます。

  • ワークフローを完全に制御:基本的な提案をはるかに超えることができます。直感的なプロンプトエディタとカスタムAPIアクションを使用して、チケットのトリアージ、外部データの参照、そして最も複雑なマルチステップのタスクさえも自動化できます。

  • 明確で予測可能な価格設定:当社のプランは分かりやすく、JSMの階層に縛られません。解決ごとの課金は一切ないため、予期せぬ請求を心配することなく、好きなだけ自動化できます。

A workflow diagram illustrating how eesel AI automates the entire support process, from ticket creation to final resolution.
eesel AIがチケット作成から最終解決まで、サポートプロセス全体を自動化する方法を示すワークフロー図。

Atlassian Intelligenceの結論は?

Atlassian Intelligenceは、すでにAtlassianの世界に深く関わっており、PremiumまたはEnterpriseプランを利用しているチームにとっては、まずまずの出発点です。AIによるリクエスト作成や一括トリアージのような機能は、キューを整理し、初期設定をスピードアップするのに間違いなく役立ちます。

しかし、その弱点はすぐに明らかになります。プラットフォームは独自のデータソースに縛られており、優れたテストツールがなく、実際のワークフローのカスタマイズに関してはほとんど何も提供しません。真にスマートで自動化された効率的なサポートシステムを構築したいチームにとって、これらの制限は、実際に達成できることの上限を厳しく設定してしまいます。

基本的な提案を超え、AIが本当にできることを解き放つためには、すべてのツールに接続し、自信を持って展開でき、完全なコントロールを与えてくれる専用のプラットフォームが必要です。

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よくある質問

Atlassian Intelligenceは、チームの機能に関する平易な言語での説明に基づいてリクエストタイプを生成するのに役立ちます。リクエストタイプが作成された後、関連するフィールド(既存のものまたは新しいカスタムフィールド)を提案し、フォームをより迅速に構築できるようにします。

受信したメールチケットを迅速に分類するのに役立ちます。エージェントは最大10件のチケットを選択でき、AIがより適切なリクエストタイプを提案し、認識されたフィールドを自動的に入力するため、キューをより速く整理するのに役立ちます。

Atlassian Intelligenceは主に、JiraやConfluenceのようなAtlassianエコシステム内のデータを使用します。Googleドキュメント、Notion、Slackなどの外部ツールに保存されている情報にはアクセスできないため、不完全な提案につながる可能性があります。

ネイティブのAtlassian Intelligenceには、その提案をテストするための特定のシミュレーションモードは提供されていません。通常は機能を有効にし、本番環境で直接そのパフォーマンスを観察する必要があり、「テストしながら学ぶ」アプローチが求められます。

Atlassian Intelligenceには、フィールドの提案やチケットタイプの変更など、事前定義された一連の機能があります。これらの特定のタスクを超えた、複雑なワークフロー、外部データの検索、または微妙なAIペルソナの調整に対するカスタマイズは限定的です。

インテリジェントな提案や一括トリアージを含む主要なAI機能は、Jira Service ManagementのPremiumおよびEnterpriseプランの顧客のみが利用できます。これらのプランは、Standard層よりも大幅に高価です。

専用AIプラットフォームは、Atlassianのエコシステムを超えた幅広いナレッジソースに接続し、ワークフロー、APIアクション、AIの振る舞いに対する堅牢なカスタマイズを提供します。また、自信を持って展開するためのシミュレーションモードも提供します。

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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.

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