ほとんどのチームは、データの山を抱えています。Jiraのようなツールにあるすべてのタスク、チケット、プロジェクトの更新情報には、ビジネスがどのように運営されているかに関する手がかりが隠されています。大きな問題は、その情報にアクセスするには通常SQLを話せる必要があるということです。私たちの多くにとって、それは無理な話であり、チームはパフォーマンスについて推測したり、簡単なレポートを作成してもらうためにエンジニアの順番を待ったりすることになります。
Atlassianは、自社製品に組み込まれたAI機能セットであるAtlassian Intelligenceでこの問題を解決しようとしています。その中心となるのが、平易な英語をSQLに変換するツールで、誰でもデータに関する質問をして、本物の答えを得られることを約束します。
しかし、これはあなたのチームにとって適切なツールでしょうか？このガイドでは、Atlassian IntelligenceのSQLクエリ生成機能について詳しく解説します。その機能、対象ユーザー、コスト、そしてさらに重要なことに、実際の現場でどこが不十分なのかについて説明します。また、単にグラフを作成するだけでなく、行動を起こすように設計された他のAIツールと比較してどうかも見ていきます。
Atlassian IntelligenceのSQLクエリ生成とは？
Atlassian IntelligenceのSQLクエリ生成機能は、Atlassian Analyticsの一部です。大規模言語モデル（LLM）を使用して、日常的な普通の質問をデータベースコードに変換します。「前四半期に記録したバグの数は？」のような質問をすると、SQLクエリを自動で作成してくれます。
その目的は、Jira Software、Jira Service Management、ConfluenceといったAtlassian製品からのすべての情報が集まるAtlassianデータレイクからデータを引き出すことです。これは単体で購入できる製品ではなく、AtlassianのPremiumおよびEnterpriseプランに付属する機能です。
これは、週次ミーティング用のダッシュボードが必要なプロジェクトマネージャーや、データチームにチケットを依頼することなくパフォーマンスを確認したいチームリーダーのような人々を対象としています。プログラミング言語を学ぶことを強制されることなく、必要な人々がより簡単にデータを入手できるように作られています。
Atlassian Intelligence SQLクエリ生成の機能とユースケース
では、実際に何ができるのでしょうか？一日中Atlassianエコシステムで過ごすチームにとって、データをより深く理解するための非常に便利な方法をいくつか提供します。
質問してグラフを取得する
これが最大の魅力です。簡単な質問をするだけでレポートを作成できるという考え方です。「先月作成されたすべてのチケットをステータス別に表示して」のようなプロンプトを入力すると、AIがSQLを生成し、まさにその通りのグラフを作成してくれます。
これは、Atlassianデータレイクに慣れ親しむのに良い方法です。複雑なデータベーススキーマを理解しようとする代わりに、ただ質問をし始めて何が見つかるかを確認できます。Atlassian自身の例によると、次のようなことを質問できます：
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「特定のプロジェクトのオープンな課題をすべて見つける」
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「今週ステータスが変更された課題はどれか？」
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「今週生成された運用アラートの数を見つける」
グラフのインサイトや数式の作成を支援
Atlassian Intelligenceは、単にクエリを書くだけでなく、もう少し多くのことを行います。グラフが完成したら、AIにその要約を依頼することができます。主要なトレンド、データの急増、その他見逃していたかもしれない異常な点を指摘してくれます。また、平易な言葉を使ってカスタム数式を素早く作成するのにも役立ち、データのクリーンアップや新しいメトリクスの作成に便利です。
Atlassianデータを一元的に表示
ここでの大きな夢は、Atlassianツール全体で起こっていることすべてを1か所で見られるようにすることです。理論的には、マネージャーはJiraの開発速度とJSMのサポートチケット量を並べて追跡するダッシュボードを構築できます。これは、異なるチームが何をしているのか、点と点をつなぎ合わせることです。
しかし、ここに落とし穴があります。この統一されたビューは、会社全体がAtlassianの壁の中で運営されている場合にのみ機能します。現実には、ほとんどのチームが、カスタマーサポートにはZendesk、チームチャットにはSlackなど、さまざまな業務にさまざまなツールを組み合わせて使用しています。Atlassianエコシステムの外部に出た途端、その「唯一の信頼できる情報源」はかなり不完全に 見え始めます。
Atlassian Intelligence SQLクエリ生成の限界
平易な英語で質問するというアイデアは素晴らしく聞こえますが、この機能を得るためだけに会社全体のプランをアップグレードすることを決める前に、考慮すべき深刻な現実世界の限界がいくつかあります。ここでは、このツールができないことについて話す必要があります。
問題を見せてくれるが、解決はしてくれない
これがおそらく最も重要な理解すべき点です。Atlassian Intelligenceは、レポートを作成して物事を見る手助けをするために作られています。昨日何が起こったかを伝えるのは得意ですが、今まさに起きていることに対しては何もできません。
例えば、最新の気の利いたダッシュボードが、今週パスワードリセットのチケットが50%急増したことを示しているかもしれません。これは素晴らしい情報ですが、次に何が起こるでしょうか？サポートエージェントは依然として、それらのチケットを1つ1つ手動で処理しなければなりません。AIは問題を発見しましたが、すべての作業をチームに任せてしまいます。
これは、自動化のために設計されたAIプラットフォームとは大きな違いです。eesel AIのようなツールは、急増を示すレポートを表示するだけではありません。そのAIエージェントは、パスワードリセットのチケットが届いた瞬間に自動的に解決するように設定でき、チームを解放してより困難な問題に取り組めるようにします。
Atlassianエコシステムに閉じ込められる
この機能は、Atlassianデータレイクのクエリという1つの仕事のために作られています。最も重要な仕事がJiraとConfluence内にあるなら、それは素晴らしいことです。しかし、使用している他のすべてのアプリについてはどうでしょうか？
顧客とのチャットがIntercomにある場合は？最新のドキュメントがGoogle DocsやNotionにある場合は？Atlassian Intelligenceは、それらのツールで何が起こっているのか全く分かりません。それはまるで、家のキッチンの窓からだけ見て、家全体の様子を把握しようとするようなものです。
eesel AIのようなプラットフォームに依存しないソリューションは、異なる作りになっています。どこに保存されていても、すべてのナレッジに接続するように設計されています。数多くのワンクリック連携により、Atlassianで起こっている部分だけでなく、ビジネスが実際にどのように機能しているかを理解するAIを構築できます。
設定はワンクリックでは終わらない
Atlassian Intelligenceの利用開始は、スイッチを入れるほど簡単ではありません。組織の管理者が設定に入り、各製品に対してこの機能を有効にする必要があります。好奇心旺盛なチームリーダーが火曜の午後に試してみるようなものではありません。通常は、承認を得て、内部プロセスを変更し、少し待つ必要があります。
それと比較して、eesel AIはセルフサービスのアプローチです。サインアップし、ヘルプデスクを接続し、過去のチケットをAIエージェントがどのように処理するかを数分でテストし始めることができます。それが適しているかどうかを確認するためだけに、営業担当者と話したり、大規模な導入プロジェクトを立ち上げたりする必要はありません。
以下に、2つのアプローチの違いを簡単にまとめます：
| 機能 | Atlassian Intelligence (SQL用) | eesel AI |
|---|---|---|
| 主な目的 | データ分析とレポート作成 | ワークフローの自動化とエージェント支援 |
| 設定時間 | 数日から数週間（組織の管理者が必要） | 数分（完全セルフサービス） |
| 主要な連携 | Atlassian Suite (Jira, Confluence) | ヘルプデスク（Zendesk, Freshdesk）とナレッジソース（Notion, Google Docs） |
| AIの能力 | インサイトを得るためのSQLクエリを生成 | アクションを実行：チケットへの回答、返信の下書き、エスカレーション、トリアージ |
| 最適な対象 | Atlassian内でデータを分析するチーム | 複数のプラットフォームにまたがるサポートを自動化し、ナレッジを統合する必要があるチーム |
Atlassian Intelligence SQLクエリ生成の価格
さて、価格について話しましょう。ここは少し複雑になる可能性があります。Atlassian Intelligenceは単体で購入できるものではありません。代わりに、SQL生成ツールを含むその機能は、主要製品のより高価なプランにバンドルされています。
Atlassian自身のドキュメントによると、AI機能はPremiumおよびEnterpriseプランで利用可能です。Jira Softwareを例に挙げてみましょう：
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Standardプラン: Atlassian AnalyticsやAI機能は含まれません。
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Premiumプラン: Atlassian AnalyticsとAI機能が含まれます。このプランはユーザー1人あたり月額$16.75です。
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Enterpriseプラン: すべてが含まれますが、価格はカスタムで、営業チームとの相談が必要です。
ここで認識すべき主なことは、この1つのAI機能を得るために、会社全体をはるかに高価なプランにアップグレードする必要があるかもしれないということです。コストは、AIを実際に使用している人数ではなく、総ユーザー数に応じて増加します。チームの5人だけがレポートを作成している場合でも、全員分のプレミアム価格を支払うことになります。
これは、毎月のAIインタラクションの使用回数に基づいているeesel AIの価格モデルとは全く異なるアプローチです。チームの人数ではなく、AIが実際に行った作業（解決したチケットの数など）に対して支払います。これにより、コストを予測可能に保ち、大規模な全社的なアップグレードを強制されることなく、使用した分だけを支払うことが保証されます。
データインサイトから自動化されたアクションへ
結論として、どうでしょうか？Atlassian Intelligence SQLクエリ生成は、Atlassianエコシステムに完全に依存しているチームにとってはまともなツールです。データ分析の敷居を下げ、より多くの人々がJiraやConfluenceのデータを掘り下げられるようにする点で良い仕事をしています。
しかし、その最大の弱点は、問題を解決するためのツールではなく、見るためのツールであるということです。真の効率性は、より良いダッシュボードを構築することから生まれるのではありません。ダッシュボードが示す「実行が必要な作業」を自動化することから生まれます。データを見ることかから、実際にそれに基づいて行動を起こすことに移行するには、異なる種類のAIが必要です。
分析だけでなく、自動化の準備はできていますか？
Atlassianが過去のパフォーマンスを見る手助けをする一方で、eesel AIは将来の作業を自動化する手助けをします。数分ですべてのナレッジソースとヘルプデスクを接続し、チケットを解決し、チームを支援し、24時間365日顧客を満足させ続けるAIエージェントを構築できます。
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よくある質問
その主な機能は、自然言語の質問をSQLクエリに変換することです。これにより、ユーザーは自分でSQLコードを書く必要なく、Atlassianデータレイクからデータを抽出してレポートやグラフを生成できます。
この機能は、プロジェクトマネージャーやチームリーダーなど、Atlassian製品からデータを分析しレポートを作成する必要がある非技術系のユーザー向けに設計されています。データ専門家に頼ることなく、パフォーマンスや運用に関するインサイトを得るのに役立ちます。
いいえ、この機能はAtlassianデータレイクをクエリするために特別に構築されているため、JiraやConfluenceなどのAtlassian製品のデータでのみ機能します。外部のサードパーティアプリケーションのデータと連携したり、アクセスしたりすることはありません。
Atlassian Intelligence SQLクエリ生成は、データインサイトを提供し、問題を特定するためのレポートを生成することに重点を置いています。しかし、ワークフローを自動化したり、問題を解決するためのアクションを実行したりはしません。必要なタスクは依然として手動での介入が必要です。
スタンドアロン製品としては販売されていません。SQLクエリ生成を含むAtlassian Intelligenceの機能は、AtlassianのPremiumおよびEnterpriseプランにバンドルされています。そのコストは、これらの上位プランの総ユーザー数に応じて変動します。
この機能のセットアップには、組織の管理者が各Atlassian製品の設定内で有効にする必要があります。通常、管理者の承認が必要であり、個々のチームメンバーが有効化できる簡単なセルフサービスプロセスではありません。
