アトラシアン インテリジェンスが子作業項目を提案：2025年詳細分析

正直なところ、誰もが経験したことがあるでしょう。Jiraの巨大なプロジェクトエピックを前に、どうすれば管理しやすい小さなタスクに分解できるか頭を悩ませた経験が。これはプロジェクト計画において極めて重要な部分ですが、いやはや、本当に骨の折れる作業です。

Atlassianは、独自のAI、具体的には「子作業アイテムを提案 (Suggest Child Work Items)」機能によって、その苦労を和らげようとしています。アイデアはシンプルです。AIにユーザーストーリーやサブタスクを自動で作成させ、計画段階でチームの時間を大幅に節約するというものです。

しかし、実際のところ、どれくらいうまく機能するのでしょうか？このガイドでは、その全貌を解き明かします。この機能で何ができるのか、使い方、弱点、そしてコストについて詳しく解説します。また、その欠点を回避して非常に便利な自動化を構築する方法についても触れていきます。

Atlassian Intelligenceの「子作業アイテムを提案」機能とは？

「子作業アイテムを提案」機能（AIによる作業分解とも呼ばれる）は、Atlassian Intelligenceに内蔵されたツールで、その核心はJiraでの計画セッションを短縮することにあります。エピックや標準タスクのような親作業アイテムを入力すると、ユーザーストーリーやサブタスクといった子課題の提案リストが出力されます。

主な目的は、高レベルのアイデアを、チームが実際に作業できるタスクのリストに変換することです。しかも、すべて手作業で入力する必要はありません。AIは親課題の要約と説明を読み取り、必要なことの要点を把握します。Jira AIチームのAtlassianプロダクトマネージャーによると、すでにある子課題も参照して、より多くのコンテキストを得るそうです。リストが生成された後、あなたはそれを確認し、変更を加え、提案を承認してバックログを充実させることができます。

Atlassian Intelligenceの「子作業アイテムを提案」機能の使い方

この機能は、通常子課題を作成するJiraのインターフェースに直接組み込まれているため、使い始めるのは非常に簡単です。ただし、注意点があります。AIによる提案の質は、最初にどれだけ詳細な情報を提供したかに大きく依存します。

Atlassian Intelligenceによる子課題の生成

基本的なワークフローは予想通りです。エピックのような親課題を作成し、明確な要約と詳細な説明を記述します。そこから子課題を追加し、「子作業アイテムを提案」オプションを選択します。AIは親課題のコンテンツを解析し、考えられるユーザーストーリーやサブタスクのリストを提示します。あなたはそれらを確認し、より具体的な指示で微調整した後、クリック一つですべてを作成し、リンクさせることができます。

適切なコンテキストの提供

AIによる作業分解に関するあるガイドが指摘しているように、単に要約を与えるだけでは不十分です。それでは、ありきたりな、あるいは中途半端な提案しか得られないでしょう。本当に役立つタスクを得るためには、以下のことを行うべきです。

• 詳細な説明を書く： 目標、機能が何をすべきか、そして具体的な要件を明確に記述します。主要な機能について箇条書きを使うと非常に効果的です。

• Confluenceページをリンクする： プロジェクトの要件がすべて別の場所にまとめられている場合は、説明欄にそのConfluenceページへのリンクを貼るだけで十分です。AIはそこからコンテキストを読み取り、タスクを生成できます。

プロンプトによる提案の調整

AIが最初の草案を提示した後も、それに縛られる必要はありません。プロンプトボックスを使って結果を微調整することができます。これは、より構造的で詳細な情報を追加するのに便利な方法です。よく行われる調整には以下のようなものがあります。

• 受け入れ基準の追加： 「すべての課題に、その定義に受け入れ基準を含める必要があります」のようなプロンプトを入力します。

• 要約のフォーマット指定： 「すべての課題を『[役割]として、[機能]がしたい』という形式で記述してください」と依頼できます。

• 関連タスクの追加： 「テストとドキュメント作成のタスクを含めてください」と指示することもできます。

Atlassian Intelligenceの「子作業アイテムを提案」機能の主な制限事項

この機能は良い出発点ではありますが、ユーザーからのフィードバックやドキュメントを見ると、より複雑なワークフローの妨げとなり得る、かなり大きな制限事項がいくつか見受けられます。多くのチームは、数クリックの手間は省けるものの、完全な自動化という約束は果たせていないと感じています。

1. 要約と説明フィールドしか入力されない

これがおそらく、ユーザーが直面する最大の不満点でしょう。Atlassian Communityでも言及されているように、AIは*要約 (Summary)と説明 (Description)*のフィールドしか入力しません。それだけです。親エピックで明確に言及したとしても、担当者、期日、優先度、コンポーネントといった重要な項目はすべて空白のままです。これは、プロジェクトマネージャーが依然として一つ一つの課題を手動で編集しなければならないことを意味し、時間を節約するという目的が本末転倒になってしまいます。

2. 必須のカスタムフィールドがあると失敗する

Jiraプロジェクトの「作成」画面に（要約と説明以外の）必須フィールドがある場合、AIは単に…失敗します。AIはそれらの必須フィールドをユーザーに入力するよう求めることを知らないため、これに関する未解決の提案チケットが存在します。結果として、エラーメッセージが表示され、プロセスが中断されます。

3. 他のプロジェクトに課題を作成できない

多くの企業では、一つのエピックに異なるチームからの作業が含まれ、それらのチームはしばしば独自のJiraプロジェクトを持っています。「子作業アイテムを提案」機能は、これを全く処理できません。提案されたすべての課題は、親エピックと同じプロジェクトに作成されます。あるユーザーはこの点を指摘し、この仕様が部門横断チームにとって機能の有用性を大幅に低下させ、結局は手作業で課題を作成する羽目になると述べています。

4. コンテキストとアクションの範囲が限定的

AIの世界はかなり狭いものです。AIが知っているのは、入力されたJiraとConfluenceのコンテンツだけです。外部のナレッジベースを参照したり、他のアプリ（例えばShopifyからの注文情報など）からリアルタイムデータを取得したり、特定のルールに基づいてタグを追加したりタスクをルーティングしたりするような、より高度なことはできません。

Atlassian Intelligenceの「子作業アイテムを提案」機能の価格とプラン

ご想像の通り、「子作業アイテムを提案」機能を含むAtlassian Intelligenceは、すべてのJiraプランで利用できるわけではありません。利用するには有料サブスクリプションに加入している必要があります。

公式の価格ページに基づき、どのJiraプランにAIが含まれているかを簡単に見てみましょう。

料金は年払いのユーザーごと、月額です。月払いの場合は少し割高になります。

注意すべき主な点は、AIへのアクセスがJiraプランに紐づいており、「AIクレジット」の制限があることです。より強力な、あるいはアプリを横断した自動化を必要とするチームにとっては、このバンドルモデルはやや制約が多いと感じられるかもしれません。

これが、専用のAIプラットフォームの方が適しているもう一つの理由です。例えば、eesel AIのようなツールは、プラン全体をアップグレードすることなく、Jiraを含む既存のツールに接続できます。その価格設定は、利用した分に基づいており、ユーザー数に依存しないため、大規模なサブスクリプションの見直しなしに、特定のタスクを自動化するための予測可能でスケーラブルな方法を提供します。

Atlassian Intelligenceの「子作業アイテムを提案」機能：便利な機能だが、成長の余地あり

では、結論はどうでしょうか？Atlassian Intelligenceの「子作業アイテムを提案」機能は、プロジェクト計画の面倒な作業の一部を自動化するための素晴らしい一歩です。単一のJiraプロジェクト内で完結するシンプルなワークフローを持つチームにとっては、エピックからストーリーやサブタスクの草案を素早く作成する便利な方法となり得ます。プロンプトで出力を調整できる機能も嬉しい点です。

しかし、部門横断チームに所属しているか、より複雑なJira設定を持つ組織で働いている場合、その限界をすぐに感じることになるでしょう。主要なフィールドを入力できず、必須のカスタムフィールドを扱えず、他のプロジェクトに課題を作成できないことは、依然として多くの手作業による後片付けが残ることを意味します。

もしあなたがすでにこれらの問題に直面しているのであれば、それはより高性能なAI自動化ツールが必要であるという良いサインです。Atlassianがさらなる機能を構築するのを待つのではなく、今すぐJiraのセットアップをアップグレードすることができます。eesel AIのようなプラットフォームを使えば、まさにこれらの問題を解決するために設計されたAIエージェントを構築でき、チームがより迅速に作業を完了するために必要な、特定のクロスプラットフォームワークフローを完全に制御できるようになります。