Atlassian IntelligenceがJQLエラーを修正：2025年の概要

正直なところ、Jira Query Language (JQL) は好き嫌いがはっきり分かれるものです。必要な課題を正確に見つけ出すのには非常に強力ですが、その構文はまるで新しい言語をその場で学ぼうとしているかのように感じられます。開発者でない人々にとっては、まったく歯が立たないかもしれません。それ以外の人々にとっても、クエリを書いては失敗し、Googleで答えを探すという、いらいらするループに陥りがちです。

Atlassianは、AI機能への大きな取り組みであるAtlassian Intelligenceで、これらの問題点の一部を解消しようとしています。まだベータ版ですが、新しく登場したツールの1つは、JQLエラーを自動的に修正するように設計されています。

では、これは私たちのJQLに関する悩みをすべて解決してくれる魔法の杖なのでしょうか？この機能が実際にどのように機能するのか、費用はいくらかかるのか、どこが期待に応えられていないのか、そしてAIに対するまったく異なる考え方とどう比較されるのかを、実践的に見ていきましょう。

JQLとは？

JQLは、Jira独自の特別な検索コードと考えてください。これは、フィールド（「ステータス」や「担当者」など）、演算子（「=」や「!=」など）、値（「"完了"」や「currentUser()」など）、キーワード（「AND」や「OR」など）を組み合わせて、Jiraに問い合わせるための構造化された方法です。

カスタムフィルター、洗練されたダッシュボードガジェット、詳細なレポートのすべてを動かしているエンジンです。「このスプリント内の未解決のバグで、前のスプリントで完了するはずだったものをすべて見つける」といった非常に具体的な要求が必要な場合、JQLがその手段となります。

しかし、ことはそう単純ではありません。人々は何年もの間、その急な学習曲線に苦労しており、より複雑な検索ではかなり不安定になることがあります。例えば、2つの特定のリリースバージョン間のすべての課題を見つけることは簡単そうに聞こえますが、そのための信頼できるJQLクエリを構築するのは本当に頭の痛い問題です。まさにこのような苦労があるからこそ、AIアシスタントが理論上はとても魅力的に聞こえるのです。

Atlassian IntelligenceがJQLエラーを修正する方法

JQL向けのAtlassianのAI機能は、Jira Cloud PremiumおよびEnterpriseの顧客のみが利用でき、主に2つのことを行います。

まず、**自然言語からJQLへの**翻訳機能があります。これは、「私のオープンなタスク」のように平易な英語で入力すると、AIが適切なJQLを生成してくれるというものです。

2つ目の機能であり、今日私たちが注目しているのが、AI JQL修正機能です。この新しいベータ版ツールは、クエリをゼロから作成するのではなく、あなたが既に書いたクエリを見て、構文の間違いを見つけ、修正方法を提案します。基本的には、JQL用のスペルチェッカーのようなものです。

JQL修正機能はどの程度うまく機能するのか？

このJQL修正機能がどのように機能するのか、何が得意で、どこに限界が見え始めるのか、詳しく見ていきましょう。

JQL修正機能の仕組み

プロセスは非常に簡単です。JQLクエリを作成して検索を実行します。何か間違っていると、Jiraは通常のエラーメッセージを表示します。しかし今では、その隣に新しい「エラーを修正」ボタンが表示されるようになりました。

これをクリックすると、Atlassian Intelligenceがあなたのクエリを調べて、修正版を提案します。修正を受け入れて再度検索を実行できます。これは、次のような一般的で簡単な間違いを検出するように作られています：

• 単純なタイプミス：「status」の代わりに「staus」。

• 不適切な演算子：本当に「IN」が必要な場面で「=」を使用する。

• 間違った関数構文：「currentUser()」の代わりに「currentUser」と書く。

利点：Jira初心者への手助け

JQLを使い始めたばかりであれば、この機能はちょっとしたアシスタントとして役立ちます。プロセス全体が少し取っつきやすくなり、単純なタイプミスで頭を悩ませる時間を数分節約できるかもしれません。どこで間違ったかを示すことで、正しい構文を教えてくれる優しいガイドとして機能します。優れた補助輪だと考えてください。

現実：現在の限界

しかし、その補助輪を外しても大丈夫だと感じるようになると、おそらく限界に気づき始めるでしょう。この機能は、パワーユーザー向けのツールに対する応急処置であり、より大きなビジネス上の問題、つまりJiraの専門知識がなくても迅速かつ正確な答えを得るという問題に対する真の解決策ではありません。

そして、Jiraコミュニティの人々からのフィードバックに基づくと、それらの限界はかなり早く現れます。

• 単純な構文しか修正しない。 この修正機能は、複雑なクエリを一から構築する手助けをしたり、ロジックが間違っていることを指摘したりはしません。クエリが技術的に正しくても、実際には探しているものを見つけられない場合、AIは助けてくれません。そもそもどのフィールドや関数を使用すべきかを知っている必要があります。

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  人々が本当に複雑なことについて助けを必要とするとき、まさにAIに助けを求める理由そのものである自然言語からJQLへのジェネレーターは、コミュニティフォーラムでしばしば「まったくひどい」と評されています。

  Reddit

• 治療ではなく、応急処置。 結局のところ、これらのAI機能は、難しいツールを少しだけ使いやすくするために設計されています。必要な情報を探し出すために手動でクエリを作成するという「検索第一」の世界で操作しなければならないという事実は変わりません。

Atlassian Intelligenceの価格体系の内訳

Atlassian Intelligenceは、スイッチを切り替えるだけで有効にできる機能ではありません。アクセスするには高価なプランに加入する必要があり、それでもコストと制限は少し分かりにくいことがあります。

隠れたコスト

JQL修正機能を利用するためには、チームがJira Standard、Premium、またはEnterpriseプランに加入している必要がありますが、これは既にFreeプランからの大きな飛躍です。

しかし、タイプミスを修正する以上のことを約束する、より強力なAI機能は、Atlassianの新しい、より大規模なAI製品であるRovoの一部です。そして、早期アクセスプログラムのユーザーによると、Rovoには独自の高額な価格設定があり、ユーザー1人あたり月額約24ドルとのことです。

さらに、Atlassianは「AIクレジット」と「インデックス付きオブジェクト」のシステムを導入しており、これにより毎月のAI使用量が制限されます。これは分かりにくいモデルであり、予期せぬ制限につながる可能性があり、予算を立てたり、必要な時にツールが利用できると期待したりすることが難しくなります。

プラン	価格（ユーザー/月、年間契約）	主要なAI機能	制限
Free	$0	なし	N/A
Standard	$7.91	基本的なRovo検索、一部のAI機能	25 AIクレジット/ユーザー/月
Premium	$14.54	より多くのAI機能とクレジット	70 AIクレジット/ユーザー/月
Enterprise	営業担当者へお問い合わせ	ほとんどのAI機能とクレジット	150 AIクレジット/ユーザー/月

JiraでAIを活用するより良い方法とは？

Atlassianがより良いクエリの作成を支援しようと奮闘している間に、一歩引いて自問する価値があります：私たちはそもそも正しい問題を解決しているのでしょうか？

クエリ第一アプローチの問題点

AIヘルパーがあってもJQLに焦点を当て続けることは、チームを「クエリ第一」の考え方に縛り付けます。真の目標はJQLの達人になることではなく、顧客や同僚のための問題を解決し、質問に即座に答えることです。サポートおよびITSMチームは、チケットやドキュメントに埋もれた情報を掘り起こすのに時間を費やすべきではありません。答えは直接彼らに届けられるべきです。

代替案：eesel AIのナレッジ第一アプローチ

ここで、eesel AIのようなツールは全く異なる角度からアプローチします。一度に1つのアプリで情報を検索するのを助けるのではなく、すべてのナレッジを統合して直接的な回答を提供し、最初から作業を自動化します。

• すべてのナレッジを統合する。 eesel AIはAtlassianの世界だけに留まりません。100以上の異なるソースに接続します。つまり、Jira Service ManagementインスタンスやConfluenceスペースからだけでなく、Zendeskの過去のチケット、Googleドキュメントの文書、Slackでの会話からも情報を引き出すことができます。サポート業務全体のための単一の統一された頭脳を構築します。

eesel AIがSlack、Jira、Google Docsなどの複数のソースからナレッジを統合し、包括的な回答を提供する方法を示すインフォグラフィック。Atlassian IntelligenceがJQLエラーを修正する方法の代替案を示しています。

• JQLに一切触れずに自動化する。 そのすべてのナレッジが接続されると、eesel AI Agentはユーザーの質問を平易な英語で理解し、直接的な回答を提供できます。チケットを自己解決したり、人間のエージェントがレビューするための返信を下書きしたり、受信リクエストを自動的に分類したりできます。AIがすべての「検索」を代行するため、手動でのJQL検索は一切不要です。

• 数ヶ月ではなく数分で開始。 単純なJQL修正機能のためだけに組織全体をJira Cloudに移行し、プランをアップグレードするのは巨大なプロジェクトです。eesel AIを使えば、ヘルプデスクや他のナレッジソースを接続し、数分で稼働させることができます。真のセルフサービスプラットフォームなので、営業担当者と話す前に価値を実感し始めることができます。

機能	Atlassian Intelligence for JQL	eesel AI
主な目的	ユーザーがより良いJQLクエリを作成するのを支援する。	チケット解決を自動化し、エージェントを支援する。
ナレッジソース	Atlassianエコシステム（Jira、Confluence）に限定。	100以上のソース（ヘルプデスク、Wiki、過去のチケットなど）を統合。
ユーザーエクスペリエンス	ユーザーは手動でクエリを作成・修正する必要がある。	ユーザーは自然言語で質問し、クエリは不要。
セットアップ	Jira Cloud Premium/Enterpriseプランが必要。	セルフサービスでセットアップし、数分で稼働開始。
価格モデル	クレジット制限と高価なアドオンを備えた複雑な階層。	解決ごとの料金なしの、透明で予測可能なプラン。

結論：JQL修正機能に価値はあるか？

さて、最初の質問に戻りましょう：Atlassian IntelligenceのJQLエラー修正機能は大きな意味を持つのでしょうか？

たまたま高価なPremiumまたはEnterpriseプランを既に利用している新規のJiraユーザーにとっては、これはささいな、あれば嬉しい程度のツールです。時折、数分間のいら立ちを解消してくれるかもしれません。しかし、現代のサポートおよびITSMチームが日々直面している、解決時間の短縮、よくある質問の自己解決促進、そしてエージェントを退屈な手作業から解放するといった、より大きな問題にはほとんど対処できていません。

AIの真の価値は、異なる情報ソース間の壁を取り払い、答えを見つける作業を自動化することにあります。扱いにくいクエリ言語をほんの少し使いやすくすることではありません。サポート業務の改善に真剣に取り組むチームにとって、焦点は構文を修正するための小さなツールにあるべきではありません。すべてのナレッジを接続し、即座に正確なヘルプを提供するための完全なAIプラットフォームにあるべきです。

クエリの修正を超えて、解決の自動化を始めませんか？ eesel AIがどのようにあなたのナレッジベース全体を接続し、即座に正確なサポートを提供するかをご覧ください。