ChatGPTはConfluenceにアクセスできますか？2025年版ガイド

チームの知識はConfluenceに集約されています。そこには、あらゆるプロジェクト計画、技術文書、議事録が慎重に保管されています。一方、ChatGPTの登場により、情報の検索方法は一変しました。そこで誰もが考えるのは、「この2つを連携させることはできないか？」ということです。ChatGPTはConfluenceにアクセスし、自社の知識から瞬時に賢い回答を引き出すことができるのでしょうか？

結論から言うと「はい」ですが、スイッチを入れるほど簡単ではありません。多くのチームが試みては、技術的な壁にぶつかったり、古い情報に悩まされたり、セキュリティの問題に直面したりしています。これは、

のスレッドやAtlassianコミュニティでよく見られる話です。

このガイドでは、単純なコピー＆ペーストから複雑なカスタムビルドまで、ChatGPTをConfluenceに接続するさまざまな方法を解説します。各アプローチの長所と短所を検討し、Confluenceのwikiを真に役立つAIアシスタントに変える最も簡単な方法をご紹介します。

ConfluenceとChatGPTを理解する

具体的な方法に入る前に、この2つのツールと、それらを連携させることがなぜ多くの企業にとって重要なのかを簡単におさらいしましょう。

Confluenceとは？

Confluenceは、チームが仕事を作成し、整理し、議論するための一元的な場所です。ページとスペースを使って、プロジェクトの仕様書や議事録から、社内ポリシーやハウツーガイドまで、あらゆる情報を保持する、公式の情報源だと考えてください。会社の知識が集約されるべき場所です。

ChatGPTとは？

ChatGPTはOpenAIが開発した大規模言語モデルで、人間のように文章を理解し、生成することに非常に長けています。難しい概念の説明を求めたり、長い文書を要約させたり、投げかけた質問のほとんどに答えてくれます。その会話形式のスタイルから、情報を素早く得るための定番ツールとなっています。

なぜChatGPTとConfluenceを連携させるのか？

この2つを連携させると、多くのチームが活用しようとしている、いくつかの素晴らしいメリットが生まれます。

• 答えを探し回るのをやめる。 何百ものConfluenceページを手動で検索することなく、質問に対する回答をすぐに得られます。

• チームの時間を取り戻す。 情報検索や同僚への質問に費やす時間が減れば、本当に重要な仕事に集中する時間が増えます。

• オンデマンドで要約を取得する。 長いプロジェクト文書、技術ガイド、議事録などを、本当に必要な要点だけに即座にまとめることができます。

• サポートを自動化する。 人事やITに関する質問に対応する社内サポートボットを動かしたり、信頼できるドキュメントを知識源とするチャットボットで顧客を支援したりできます。

ChatGPTをConfluenceのデータに接続する方法

この2つを連携させることが大きなメリットになるのは明らかですが、どのように行うかが重要です。最も簡単な方法から最も効果的な方法まで、一般的な方法を解説します。

方法1：手動での「エクスポートして祈る」アプローチ

最も基本的な方法で、通常、人々が最初に試すのが、ConfluenceのスペースをPDFやWord文書としてエクスポートし、そのファイルをカスタムGPTにアップロードする方法です。表面的には、手軽で簡単な勝利のように見えます。

デメリット：

• データがすぐに古くなる。 これが最大の欠点です。AIの知識は、最後にエクスポートした時点のものです。チームの誰かがConfluenceのページを更新した瞬間、あなたのGPTは公式に古い情報で動作することになります。最新の状態を保つには、常にファイルを再エクスポートして再アップロードし続ける必要があり、現実的ではありません。

• フォーマットが崩れる。 Confluenceのページには、表やマクロ、特殊なフォーマットが多用されていますが、これらはPDFやWord文書への変換過程で維持されません。エクスポートすると、その構造が崩れてしまい、AIからの回答が分かりにくくなったり、フォーマットが崩れたりすることがよくあります。

• すべてか無か。 あまり制御ができません。特定のページを選択して同期したり、誰が何にアクセスできるかを管理したりすることが容易ではありません。このため、スケールさせることが難しく、AIに特定の情報だけを学習させたい場合に問題が生じる可能性があります。

方法2：カスタムGPTアクションを使った技術的なDIYルート

開発者がいる場合は、カスタムGPTアクションを構築するという選択肢もあります。これには、Confluenceへの直接的でリアルタイムなAPI接続を作成することが含まれます。OpenAI Cookbookのようなガイドにあるように、このプロセスはAtlassian開発者ポータルでアプリを作成し、複雑なOpenAPIスキーマを書き、OAuth 2.0認証を理解する必要があります。

デメリット：

• 非常に複雑。 これは昼休みに設定できるようなものではありません。本格的な開発リソースと、API連携や認証に関する深い理解が必要です。ほとんどのチームにとって、これは数週間、あるいは数ヶ月かかる本格的なエンジニアリングプロジェクトです。

• メンテナンスが厄介。 APIは変更されます。セキュリティルールも更新されます。Confluence側またはOpenAI側のどちらかが変更されると、自作の接続が壊れる可能性があり、修正と維持のために継続的なエンジニアリング時間が必要になります。これは一度きりの設定ではなく、継続的なコストです。

• セキュリティはすべて自己責任。 Atlassian Communityで指摘されているように、安全なアクセス管理とデータ漏洩の防止は大きな課題です。自社で構築する場合、セキュリティとガバナンスの全責任がチームの肩にかかってきます。

方法3：サードパーティの連携プラットフォームを利用する

サードパーティ製のツールは、すべてをゼロから構築することなく接続を簡素化できる、良い中間地点を提供します。しかし、それらがすべて同じというわけではありません。

Zapierのような自動化プラットフォーム

Zapierのようなツールは、単純なトリガー＆アクションモデルで動作します。例えば、「Confluenceで新しいページが作成されたら（トリガー）、ChatGPTでそれを要約する（アクション）」というZapを設定できます。

問題点は、これらのプラットフォームは特定の、一方向のタスクのために作られているということです。知識ベース全体に基づいてリアルタイムでどんな質問にも答えられるような、賢い対話型AIを作成するようには設計されていません。単純な自動化には優れていますが、常時稼働のエキスパートを構築することはできません。

基本的なマーケットプレイスアプリ

Atlassian Marketplaceで、Confluenceのインターフェース内でAI機能を追加するアプリも見つけることができます。例えば、閲覧中のページを要約したり、コンテンツ作成を支援したりする機能です。

問題点は、これらのツールは通常、Confluenceのウェブサイト内に限定されていることです。チームが実際に作業する場所、例えばSlackやMicrosoft Teams、あるいはZendeskのようなヘルプデスクで使えるAIアシスタントを構築することはできません。これにより、その有用性が大きく制限されます。

専用AI連携プラットフォーム（最善のアプローチ）

そこで登場するのが、既存の企業知識を活用してAIアシスタントを作成・展開するために特別に構築されたプラットフォームです。

これこそがeesel AIが提供するものです。他の方法とは異なり、eesel AIはConfluenceや他のアプリに直接接続し、実際に機能するAIアシスタントを構築できるノーコードプラットフォームを提供します。

このアプローチが他と違う理由は以下の通りです：

• 数ヶ月ではなく数分で稼働開始。 ワンクリックでの連携です。開発者主導の面倒なDIY作業をすべてスキップでき、コーヒーを淹れるよりも短い時間でAIアシスタントを準備できます。

• すべての知識を一つにまとめる。 会社の知識はConfluenceだけにあるわけではないでしょう。eesel AIを使えば、Googleドキュメントの知識を取り込んだり、過去のサポートチケットやその他100以上のソースから知識を統合し、AIのための一つの頭脳を作り出すことができます。

• どこでもAIを利用可能。 アシスタントは閉じ込められていません。Slackに展開してチームの社内質問に対応させたり、ヘルプデスクでエージェントを支援したり、さらにはウェブサイト上の顧客向けチャットボットとしても利用できます。

• 完全にコントロール可能。 AIがどのConfluenceスペースやページから学習するかを正確に決定できます。これにより、AIがトピックから外れず、承認した情報にのみ基づいて回答するよう保証できます。

eesel AIプラットフォームのスクリーンショット。Confluenceや他の多くのアプリに接続して包括的なナレッジベースを構築する方法を示している。

連携オプションの比較

選択を少し明確にするために、表はやめて、これらの方法がどのように比較されるかを説明しましょう。

手動エクスポートの方法を選ぶと、設定時間はわずか数分で、これは素晴らしいように聞こえます。しかし、データは決してライブではなく、メンテナンスは常にファイルを再アップロードするという手動の苦痛が伴い、他の知識ソースを接続することはできません。

DIYカスタムGPTのアプローチではリアルタイムのデータが得られますが、設定時間は数週間、あるいは数ヶ月にも及ぶ高価な開発者の時間を要することがあります。また、継続的なメンテナンスコストも高く、通常はConfluenceのみの接続に限定されます。

自動化プラットフォームは設定が早く、数時間程度で済みますが、リアルタイムのQ&Aではなく、特定のトリガーに基づいてのみ動作します。メンテナンスの必要性は中程度で、異なる場所からの知識を統合する能力は限定的です。

最後に、eesel AIのような専用プラットフォームは、ノーコードのセットアップで数分で稼働を開始できます。データは常に最新で、メンテナンスはプラットフォームが担当し、Confluenceやその他100以上のソースから知識を統合できます。さらに、必要な場所どこにでもAIアシスタントを展開できます。

Confluence連携ソリューションの費用は？

これらのソリューションの価格は様々なので、何にどのくらいかかるのかを知っておくと良いでしょう。

• Confluence AI (Rovo): Atlassian独自のAIであるRovoは、有料プランの一部です。クレジット制を使用しているため、請求額が予測しにくいことがあります。Atlassianの価格ページによると、Standardプランではユーザーあたり月々わずか25 AIクレジット、Premiumプランでは70クレジットが付与されます。チームの利用が増えるにつれて、これらのクレジットはすぐに使い果たされ、追加料金が発生する可能性があります。

• DIY / カスタムGPT: ここでの大きなコストは開発者の時間です。カスタム連携の構築と維持には、数万ドルの費用が簡単にかかる可能性があり、これは別途支払うOpenAI APIの料金を考慮に入れる前の話です。

• 自動化プラットフォーム: Zapierなどのツールは、実行する自動化タスクの数に基づいて課金されます。複数のアプリを接続し、多くのワークフローを処理する場合、通常は高価なプレミアムプランへのアップグレードが必要になります。

• eesel AI: こちらはずっと分かりやすいです。月額299ドル（年間契約の場合は月額239ドル）から始まる、透明で予測可能な料金プランが提供されています。プランは、分かりにくいチケットごとや回答ごとの料金ではなく、全体的な使用量に基づいています。これにより、予期せぬ請求を心配することなくAIの利用を拡大できます。何よりも、月額プランから始めることができ、いつでもキャンセル可能です。これは、しばしば年間契約に縛ろうとする競合他社よりもはるかに柔軟です。

AIにあなたのwikiへアクセスさせる最も簡単な方法

他の方法が不格好すぎたり、複雑すぎたり、あるいは単に限定的すぎたりするのに対し、eesel AIのような専用プラットフォームは、まさにこの問題を解決するためにゼロから構築されました。Confluenceのドキュメントを、チームが必要とする場所でいつでも利用できる、信頼性の高いAIエキスパートに変えます。

• 驚くほど簡単なセットアップ。 APIと格闘したり、必須の営業デモに参加したりする必要はありません。eesel AIを使えば、ワンクリックでConfluenceアカウントを接続できます。プラットフォームは完全にセルフサービスなので、サインアップから数分で稼働するAIアシスタントを手にすることができます。

• ローンチ前に安心してテストできる。 AIに関する最大の懸念の一つは信頼性です。正しい答えを返しているか、どうすればわかるのでしょうか？eesel AIには独自のシミュレーションモードがあり、過去のデータでテストすることができます。実際のユーザーと対話する前に、以前の質問にどのように答えたかを正確に確認し、安全な環境でその振る舞いを微調整できます。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。Confluenceのデータに基づいてAIが質問にどのように答えるかをテストできる。

• 単なるチャットボットではない。 eesel AIは質問に答えるだけではありません。完全なワークフローエンジンです。AIにカスタムアクションを作成させることができ、サポートチケットのトリアージをしたり、Shopifyから注文詳細を検索したり、問題を適切な担当者にエスカレーションしたりすることができます。これにより、単なる情報ツールから、チームのプロセスに積極的に関わる存在へと変わります。

結論は？

ChatGPTはConfluenceにアクセスできるか？もちろんです。しかし、これまで見てきたように、どの方法を選ぶかによって、強力なリアルタイムアシスタントを手に入れるか、それともフラストレーションのたまる高メンテナンスなプロジェクトに陥るかが決まります。手動エクスポートは作成した瞬間に時代遅れになり、カスタムビルドはほとんどのチームにとって高価すぎ、他のツールは通常、別の、より単純な問題を解決するために作られています。

Confluence wikiに保存された知識を信頼性が高く、スケーラブルで、管理しやすい方法で活用したいチームにとって、専用のAIプラットフォームが明確な勝者です。AIが何を学習し、何を行うかを完全にコントロールできる一方で、技術的な面倒はすべてプラットフォームが処理してくれます。

このビデオでは、ChatGPTの機能を使用したカスタムボットがConfluenceのナレッジベースと対話し、チームの質問に答える様子を紹介しています。

Confluence wikiを、ちゃんと機能するAIに接続する準備はできましたか？

eesel AIを無料で始める そして、5分以内に最初のAIアシスタントを構築しましょう。