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スペースは、おそらく情報で溢れかえっていることでしょう。プロジェクト計画や難解な技術文書から、最新の人事ポリシーまで、あらゆるものが詰め込まれています。しかし、そのナレッジを取り出して自動的に活用するのは、非常に骨の折れる作業です。まるで貴重な本が詰まった図書館があるのに、そのすべてが鍵のかかった部屋に保管されているような感覚に陥りがちです。

多くのチームは、Confluenceのデータを活用して、社内ヘルプボットや顧客向けアシスタントのようなシステムを構築したいと考えています。アイデアは素晴らしいのですが、実際に構築しようとすると、たいてい壁にぶつかります。その道のりは、皆さんが思うほど単純ではないのです。

このガイドでは、「Confluence AI API」を作成するための現実的な選択肢をすべてご紹介します。Atlassianが標準で提供している機能、自社で構築する場合に必要なこと（ネタバレ：膨大な作業です）、そして、サードパーティのプラットフォームがいかにして待望の近道を提供してくれるかを見ていきましょう。

Confluence AI APIとは？

まず、誤解を解いておきましょう。「Confluence AI API」は、Atlassianから購入できる公式製品ではありません。これは実際には、Confluence内のすべてのナレッジにアクセスし、社内ドキュメントを使って質問に答えられるチャットボットのようなAIアプリケーションを動かすための方法を指す言葉です。

一般的に、これを実現しようとする方法は2つあります。

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すべて取得し、それを自社で構築したAIシステムに流し込みます。

2. サードパーティを利用する方法： すでにConfluence用のコネクタを備え、AIレイヤーも提供してくれるプラットフォームを利用し、膨大な作業を省きます。

しかし、今すぐ知っておくべき最大のハードルがあります。2024年後半現在、Atlassianは自社のAI機能（Atlassian IntelligenceやRovoとして知られているかもしれません）のための公開APIを提供していません。これは非常に大きな障害です。つまり、Confluenceページ内で彼らのAIを使うことはできますが、Slackのボットや自社ウェブサイトのアシスタントなど、独自のアプリを動かすためには使えないということです。

AtlassianのネイティブAI機能

Atlassian Intelligence（最近Rovoというブランド名に統合されました）は、同社製品に直接組み込まれた独自のAIです。これは主に、Atlassianエコシステム内での作業をより迅速に完了させるため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。次のようなことに利用できます。

• 長くてまとまりのないページや、乱雑なコメントスレッドを要約する。

• 簡単なプロンプトからドキュメントの初稿を素早く作成する。

• トーンを変更したり、文法ミスを修正したりして、文章を洗練させる。

• Confluenceインスタンス内の情報に基づいて質問への回答を見つける。

これだけ聞くとかなり良さそうですが、少し掘り下げてみると、限界が見え始めます。

Atlassian Intelligenceの主な制限事項

単発のタスクには便利ですが、AtlassianのAIは、自動化されたワークフローやカスタムツールを構築したい場合には全く役に立ちません。

最大の問題は、先ほどお話しした公開APIがないという点です。これが本当の決定的な欠点です。あなたは完全に彼らのエコシステムに閉じ込められてしまいます。従業員がMicrosoft Teamsで人事情報を見つけるのを手助けするボットを構築したいですか？あるいは、Zendeskでサポートエージェントを支援するAIアシスタントはどうでしょう？Atlassian Intelligenceはそういった場面では役に立ちません。これは閉じたループなのです。

次に、**ナレッジのサイロ化**という問題があります。このAIは、Atlassianツール内にあることしか知りません。しかし、正直なところ、あなたのチームは実際にはどこにすべての情報を保管しているでしょうか？おそらく、GoogleドキュメントやNotion、古いサポートチケットなど、あちこちに散らばっているはずです。AtlassianのAIはそれらの情報を一切見ることができないため、提供する回答は常に不完全なものになります。

このプラットフォームは非常に硬直的でもあります。独自のカスタムアクションやワークフローを追加することはできません。もし、AIに単に答えを見つける以上のことをさせたい場合はどうでしょうか？例えば、Shopifyで顧客の注文を検索させたり、Jira Service Managementでチケットを作成させたりする必要があるかもしれません。Atlassianのネイティブツールでは、それは不可能です。見たままの機能しか使えません。

最後に、コストとプランの制約についても考慮しなければなりません。これらのAI機能は特定のサブスクリプションプランでしか利用できず、その上、使用量には上限が設けられています。

Atlassian Intelligenceの価格体系を理解する

Atlassianは、Confluence CloudプランにAI機能を含めています。有用な機能を利用するには有料プランに加入する必要があり、支払う金額が多いほど、毎月消費できる「AIクレジット」も多くなります。

以下に、各プランにおけるAI機能の違いを簡単にまとめました。

機能	無料	Standard	Premium	Enterprise
価格（ユーザーあたり/月）	$0（最大10ユーザー）	$5.16から	$9.73から	営業担当者にお問い合わせください
Atlassian Rovo (AI)	なし	あり	あり	あり
AIクレジット（ユーザーあたり/月）	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

この価格モデルでは、AIを本格的に活用するためには、より高価なプランへの移行を常に促されることになります。そして、たとえEnterpriseプランを選んだとしても、使用量はクレジットシステムによって制限されるため、チームの利用が増えるにつれて、予測不可能で高価になる可能性があります。詳細は、公式のConfluence価格ページでご確認いただけます。

Confluence AI APIを自作するDIYアプローチ

さて、組み込みのツールが役に立たないのなら、いっそ自分で作ってしまえばいいのでは？と思うかもしれません。特に優秀なエンジニアリングチームを擁する企業にとっては、これは魅力的なアイデアです。そのプロセスは通常、次のようになります。

1. データの取得： まず、Confluence REST APIを使用して、AIに学習させたいすべてのページとファイルを取得します。

2. データのクリーンアップ： ここからが本番です。Confluenceのコンテンツは、HTMLやXMLが混在した乱雑なものであることが多いため、それらすべてを解析して、クリーンでシンプルなテキストに変換する必要があります。

3. チャンク化： AIモデルは10ページの文書を一度にすべて読むことはできません。コンテンツをより小さく、論理的なまとまり（チャンク）に分割する必要があります。

4. ベクトル化： 次に、埋め込みモデル（OpenAIなどが提供）を使用して、これらのテキストチャンクをベクトルと呼ばれる一連の数値に変換します。これは基本的に、テキストを地図上の座標に変換するようなものです。

5. 保存： そして、これらすべてのベクトルを、Milvus、Pinecone、Chromaのような専用のベクトルデータベースに格納します。これらのデータベースは、類似したテキストの断片を非常に高速に検索できるように設計されています。

6. アプリの構築： 最後に、ユーザーの質問を受け取り、それをベクトルに変換し、データベースから最も関連性の高いチャンクを見つけ出し、そのすべてのコンテキストを大規模言語モデル（LLM）に送信して回答を生成する、という実際のアプリケーションを構築する必要があります。

DIYアプローチが巨大プロジェクトである理由

これが大変な作業に聞こえるとしたら、その通りです。これは週末にできるプロジェクトではありません。解決すべき多くの問題が伴う、本格的なエンジニアリング投資です。

まず、高度な技術スキルが必要です。これはITヘルプデスクの仕事ではありません。API、データ処理、LangChainのような機械学習ツール、そしてデータベース管理に精通したエンジニアチームが必要です。

また、Confluence APIの厄介な問題にも直面するでしょう。Atlassianコミュニティフォーラムの多くの開発者が指摘するように、このAPIには癖があります。ページネーション（データを小さなバッチで取得すること）を処理し、レート制限に達してブロックされないように注意し、Confluenceページの乱雑なフォーマットを確実にクリーンアップする方法を見つけ出す必要があります。

さらに、隠れたコストと継続的な作業が発生します。費用は開発者の給与だけではありません。ドキュメントが追加または更新されるたびに、埋め込みモデルへのAPI呼び出し料金がかかります。ベクトルデータベースをホストする費用もかかります。そして、APIの変更に対応し、バグを修正し、システムを維持するための絶え間ないメンテナンスに時間を費やすことになります。これは簡単にチーム全体のフルタイムの仕事になり得ます。

このガイドでは、DIYアプローチの重要な部分であるConfluence APIの活用方法について詳しく解説しています。

サードパーティプラットフォームを利用したConfluence AI API

最初の2つの選択肢を見た後、もっと良い方法があるはずだ、と思っているかもしれません。そして、その通りです。解決策は、複雑なバックエンド作業をすべて代行してくれるオールインワンのAIプラットフォームです。これらのプラットフォームは、Confluenceや他のツールに直接接続できる、すぐに使えるAIレイヤーを提供し、カスタムソリューションのパワーを頭痛の種なしで手に入れることを可能にします。

専用プラットフォームが現実的な選択肢である理由

その差は歴然です。エンジニアリングチームが数ヶ月を要するプロジェクトの代わりに、数分で立ち上げて実行することができます。優れたプラットフォームは、ツールを接続し、AIアシスタントをわずか1日で立ち上げることを可能にします。

最高のプラットフォームは、すべてのナレッジを一つにまとめるのにも役立ちます。GoogleドキュメントやNotion、古いZendeskチケット、Slackの履歴など、Confluence以外のすべてにも接続できます。これにより、AIのための単一で統一された「頭脳」が作られ、実際に完全な回答を提供できるようになります。

また、強力な機能をすぐに利用できます。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見つけるための分析機能、カスタマイズ可能なAIアクションといった機能は、ゼロから構築するには非常に複雑です。専用プラットフォームなら、これらすべてが標準で提供されます。

eesel AIの紹介：コード不要のConfluence AI API

ここでeesel AIのようなツールが真価を発揮します。これは、一行もコードを書くことなく、カスタム「Confluence AI API」の柔軟性を提供するために作られています。

Confluenceとeesel AIの接続はワンクリックの統合です。アプリを認証するだけで完了です。APIキーをいじったり、データベースをセットアップしたり、データをクリーンアップするためのスクリプトを書いたりする必要はありません。

eesel AIを使えば、Confluence AI APIと他のアプリとの接続がワンクリックで完了します。

しかし、本当に素晴らしいのは**カスタマイズ可能なAIアクション**です。これにより、必要な柔軟性が得られます。eesel AIを使えば、単に質問に答えるだけでなく、Intercomでサポートチケットをトリアージしたり、データベースから注文詳細を検索したり、特定のSlackチャンネルにエスカレーションを送信したりするようにAIを設定できます。ワークフローを最初から最後まで真に自動化できるのです。

サードパーティのConfluence AI APIプラットフォームを使えば、コーディングなしでカスタムルールやアクションを設定できます。

また、スコープを限定したナレッジによって、きめ細かな制御が可能です。これにより、AIがどのConfluenceスペースやページをどのような状況で使用できるかを簡単に決定できます。営業ボットがエンジニアリング文書を使って質問に答えようとするのを防ぎ、すべての回答を関連性の高いものに保ちます。

何よりも、自信を持ってすべてをテストできます。eesel AIにはシミュレーションモードが搭載されており、過去の何千もの会話でAIをテストすることができます。実際に一人のユーザーと対話させる前に、AIがどのように機能したか、自動化率がどうだったかを正確に確認できます。このようなリスクのないテストは、DIYのセットアップでは不可能であり、他のほとんどのツールが提供していない機能です。

シミュレーションモードでは、過去の会話でConfluence AI APIをテストし、パフォーマンスを予測できます。

構築はやめて、Confluence AI APIで自動化を始めよう

さて、ここまでConfluenceインスタンスからナレッジを引き出すための3つの異なる方法を見てきました。

1. AtlassianのネイティブAI： シンプルなアプリ内タスクには簡単ですが、公開APIがないためカスタムツールの構築にはあまりにも制限が多すぎます。

2. DIYアプローチ： 実現できれば強力ですが、非常に複雑で高価であり、本来のビジネスから大きく逸れてしまいます。

3. サードパーティプラットフォーム： カスタムソリューションのパワーと、すぐに使えるツールのシンプルさを両立させる賢明な選択です。

結局のところ、あなたの目標は会社のナレッジを活用することであり、AIインフラの専門家になることではありません。ほとんどの企業にとって、「Confluence AI API」をゼロから構築するのは間違った選択です。最善の道は、技術的な負担をすべて負うことなく、必要なパワーを提供してくれるツールを選ぶことです。

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