Confluence AI API：ナレッジベースを最大限に活用するための完全ガイド

貴社の Confluence スペースには、おそらく膨大な情報が蓄積されていることでしょう。プロジェクト計画から詳細な技術文書、最新の人事規定にいたるまで、あらゆるものが揃っているはずです。そのナレッジを引き出し、自動的に活用できるようにすることは、ワークスペースを最大限に活用するための次のステップです。それはまるで貴重な書籍が詰まった図書館を持っているようなもので、チームがそれらにより簡単にアクセスできる環境を整える準備ができている状態と言えます。

多くのチームが、Confluenceのデータを利用して、社内ヘルプボットや顧客対応アシスタントなどを動かしたいと考えています。このアイデアは素晴らしく、構築にはある程度の計画が必要ですが、効率化の可能性は非常に大きいです。

このガイドでは、「Confluence AI API」を作成するための現実的なすべての選択肢について詳しく説明します。Atlassianが標準で提供している機能、自分たちで構築する場合に必要なこと、そして既存のセットアップを補完するために役立つサードパーティ製のプラットフォームがどのようにショートカットを提供できるかを見ていきましょう。

Confluence AI APIとは？

まず、一つはっきりさせておきましょう。「Confluence AI API」という名前の公式製品がAtlassianから販売されているわけではありません。これは実際には、Confluenceにあるすべてのナレッジにアクセスして、ドキュメントを使用して質問に答えるチャットボットなどのAIアプリケーションを動かすための「手法」を指す名称にすぎません。

一般的に、これを行うには2つの方法があります。

1. 直接的な方法: Confluenceの標準REST APIを使用して生のページデータを取得し、それを独自に構築したAIシステムに流し込みます。

2. サードパーティによる方法: すでにConfluence用のコネクタを備え、AIレイヤーを提供しているプラットフォームを使用します。これにより、開発時間を大幅に短縮できます。

2026年初頭の時点で、Atlassianの内部AI機能（Atlassian IntelligenceまたはRovoとして知られているもの）は、主に自社製品内での使用を目的として設計されていることを知っておくと役立ちます。つまり、Slack のボットや自社ウェブサイト上のアシスタントなど、独自のアプリを動かしたい場合は、外部ツールやカスタムAPIを使用してその接続を橋渡しする必要があります。

AtlassianのネイティブAI機能

Atlassian Intelligence（現在はRovoブランドの一部）は、製品に直接組み込まれた成熟したAIソリューションです。信頼できるAtlassianエコシステム内で、より迅速に作業を完了できるように設計されています。

日常的なタスクにおいて、その機能は非常に便利です。以下のことが可能です：

• 長いページやコメントスレッドの要約。

• 短いプロンプトからのドキュメントの初稿作成。

• トーンの変更や文法の修正による文章のブラッシュアップ。

• Confluenceインスタンス内の内容に基づいた質問への回答の検索。

すでにプラットフォーム内で作業しているチームにとっては、強力な出発点となります。ただし、ネイティブのインターフェースを超えて拡張したい場合には、いくつか考慮すべき点があります。

Atlassian Intelligenceに関する考慮事項

単発のタスクには便利ですが、AtlassianのAIは社内の生産性に高度に最適化されており、カスタムツールを計画する際の重要な要素となります。

これらのAI機能はAtlassianのインターフェース内で使用するように設計されているため、現在のところ外部アプリケーション向けの公開APIは提供されていません。つまり、ネイティブAIはAtlassianエコシステム専用のツールです。Microsoft Teams 用のボットや、Zendesk のサポート担当者向けAIアシスタントを構築したい場合は、Confluenceデータに接続できる補完的なツールを使用する必要があります。

もう一つの考慮事項は、統合されたナレッジ（unified knowledge）です。ネイティブAIはAtlassianツール内のものに焦点を当てています。チームが Google ドキュメント や Notion にも情報を保存している場合、それらすべてのソースを統合するための追加のレイヤーが必要になるかもしれません。

また、プラットフォームは安定性のために高度に標準化されています。AIを通じて Shopify で顧客の注文を検索したり、Jira Service Management で専門的なチケットを作成したりするようなカスタムアクションを追加する必要がある場合、サードパーティのプラットフォームの方が柔軟に対応できます。

Atlassian Intelligenceの価格体系を理解する

Atlassianは、さまざまなチームの規模やニーズに合わせて、Confluence Cloudの階層型プランを提供しています。AI機能はこれらのプランのいくつかに含まれており、使用量を管理するためのクレジットシステムが導入されています。

AI機能がどのように分類されているか、簡単に見てみましょう。

機能	Free	Standard	Premium	Enterprise
価格（1ユーザーあたり/月）	$0（10ユーザーまで）	$5.16から	$9.73から	お問い合わせ
Atlassian Rovo (AI)	なし	あり	あり	あり
1ユーザーあたりの月間AIクレジット	0	25	70	150
主なAI機能	該当なし	Rovo Search, Chat & Agents	Standardの全機能	Premiumの全機能

この階層構造により、チームの成長に合わせてAIの使用規模を拡大できます。詳細については、公式の Confluence価格ページ をご覧ください。

Confluence AI APIを構築するDIYアプローチ

専任のエンジニアリングチームがいる場合は、独自のブリッジを構築することを選択できます。これにより、技術スタックを完全に制御できます。プロセスは通常、以下のようになります。

1. データの取得: Confluence REST API を使用して、必要なページやファイルをプルダウンします。

2. データのクリーンアップ: Confluenceのコンテンツは構造化されたフォーマットを使用しているため、それをAIモデル用のクリーンなテキストにパース（解析）します。

3. チャンク分割: AIが効率的に処理できるように、コンテンツを小さく論理的な断片（チャンク）に分割します。

4. ベクトル化: 埋め込みモデル（OpenAIのものなど）を使用して、それらのテキストチャンクをベクトルに変換します。

5. 保存: 高速な検索のために、これらのベクトルを Milvus、Pinecone、Chroma などのデータベースに保存します。

6. アプリの構築: 質問を受け取り、データベースから関連するコンテキストを見つけ、回答を生成するアプリケーションを作成します。

graph TD
A[ステップ 1: Confluence REST APIでデータを取得] --> B[ステップ 2: 構造化されたページデータのクリーンアップ];
B --> C[ステップ 3: コンテンツを小さなピースに分割];
C --> D[ステップ 4: 埋め込みモデルでテキストをベクトルに変換];
D --> E[ステップ 5: ベクトルをベクトルデータベースに保存];
E --> F[ステップ 6: 照会、検索、回答生成を行うAIアプリを構築];

DIY手法に関する考慮事項

独自のAPIを構築することは、大規模なエンジニアリングプロジェクトです。社内に深い技術的専門知識を蓄積するには素晴らしい方法ですが、いくつかの要件が伴います。

API、データ処理、機械学習ツールに精通したエンジニアチームが必要です。また、Atlassianコミュニティフォーラムで開発者が議論しているように、ページネーションの管理やフォーマットされたコンテンツの処理など、Confluence API特有の技術的なニュアンスも考慮する必要があります。

さらに、埋め込みのためのAPIコールやベクトルデータベースのホスティングなど、継続的なインフラコストも発生します。ドキュメントが増えるにつれて、すべてを最新の状態に保ち、スムーズに稼働させるための継続的なメンテナンスが必要です。

このガイドでは、DIYアプローチの鍵となるConfluence APIへの取り組み方を解説しています。

サードパーティプラットフォームを使用したConfluence AI API

現実的な代替案は、Confluenceに直接接続するオールインワンのAIプラットフォームを使用することです。これらのプラットフォームは複雑なバックエンド作業を代行し、既存のナレッジベースを強化するすぐに使えるAIレイヤーを提供します。

なぜ専用プラットフォームが現実的な選択肢なのか

専用プラットフォームを使用すると、迅速に立ち上げることができます。長い開発サイクルを経ることなく、ツールを接続してはるかに短い期間でAIアシスタントを起動できます。

また、優れたプラットフォームはすべてのナレッジを統合するのに役立ちます。Confluenceだけでなく、Google ドキュメント、Notion、Slack の履歴とも接続できます。これにより、より包括的な回答を提供できる統一された「頭脳」が構築されます。

さらに、AIをテストするためのシミュレーション環境、ナレッジのギャップを特定するための分析機能、カスタマイズ可能なアクションなど、専門的な機能に最初からアクセスできます。

eesel AIの紹介：コード不要のConfluence AI API

ここで、eesel AI のようなツールがConfluenceの完璧な補完として機能します。これは、大規模なコーディングを必要とせずに、カスタムAI APIのような柔軟性を提供できるように設計されています。

Confluenceをeesel AIに接続するのは、ワンクリックの簡単な統合プロセスです。アプリを承認するだけで、プラットフォームが残りの作業（手動のデータベース設定やデータのクリーンアップは不要）を処理します。

最も価値のある機能の一つは、**カスタマイズ可能なAIアクション**です。eesel AIを使えば、質問に答えるだけでなく、それ以上のことを行うエージェントを設定できます。 Intercom でサポートチケットの優先順位付けを支援したり、注文の詳細を検索したり、Slackに通知を送信したりして、ワークフローを最初から最後まで自動化するのに役立ちます。

また、ナレッジの範囲を制限することで、正確な制御が可能です。異なるシナリオに対してAIが使用すべきConfluenceのスペースやページを決定できるため、セールスボットはセールスドキュメントのみを使用し、エンジニアリングボットは技術仕様に集中させることができます。

品質を保証するために、eesel AIには、過去の数千件の会話でAIをテストできるシミュレーションモードが含まれています。実際のユーザーとやり取りする前に、AIがどのように動作したかを正確に確認できるため、チームに安心感と安全性を提供します。

Confluence AI APIでワークフローを強化する

Confluenceインスタンス内のナレッジを活用するための3つの異なる方法を見てきました。

1. AtlassianのネイティブAI: Atlassianエコシステム内でのアプリ内タスクに適した、成熟した信頼できる選択肢です。

2. DIYアプローチ: 適切なリソースを持つチームにとって、完全な制御を可能にする深いエンジニアリングの道です。

3. サードパーティプラットフォーム: 専門ツールの手軽さで、カスタムメイドのようなソリューションを提供する、スマートで効率的な選択肢です。

Confluenceは、企業のナレッジにとって世界クラスの基盤です。適切なAPIアプローチを選択することで、その情報を取り出し、チームが最も必要としている場所で正確に活用することができます。

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