2025年版 Confluence ChatGPT連携完全ガイド

Stevia Putri

Amogh Sarda
Last edited 2025 10月 21
Expert Verified

正直なところ、Confluenceは時々、デジタルの屋根裏部屋のように感じられることがあります。貴重な会社のナレッジが詰まっているものの、特定の情報を見つけ出すには、果てしないページやスペースを掘り起こさなければなりません。これは生産性の大きな足かせです。ConfluenceとChatGPTを連携させれば、その問題を解決できます。古ぼけた図書館のようなwikiを、対話可能なスマートアシスタントに変えることができるのです。AIをドキュメントに接続することで、チームは検索をやめて、質問を始めることができます。
この記事では、この連携が具体的にどのようなものか、それを実現するためのさまざまな方法、そしてチームにとって最適な選択肢を選ぶ方法について解説します。
ConfluenceとChatGPTの連携とは?
では、ConfluenceとChatGPTの連携とは具体的に何なのでしょうか?非常にシンプルです。ChatGPTの背後にあるような強力なAIを、お使いのConfluenceのナレッジベースに保存されているすべての情報に直接接続することです。あなたのConfluenceが図書館で、AIがすべての本を読み、どこに何があるかを正確に記憶している司書だと想像してみてください。
チームはキーワードを入力して適切なページが表示されるのを願う代わりに、平易な言葉で質問するだけで済みます。例えば、「休暇に関するポリシーは何ですか?」や「第3四半期のプロジェクトの振り返りメモを要約してくれますか?」といった質問です。AIは関連するページをその場で読み込み、簡潔な回答を提供します。通常は、情報源を確認できるよう元のドキュメントへのリンクも付けてくれます。
ConfluenceとChatGPTの連携が、さまざまなソースからのナレッジを一元化し、包括的な回答を提供する方法を示すインフォグラフィック。
このシンプルな変更により、Confluenceは情報が保管される場所から、人々が実際に仕事を進めるために使えるツールへと変わります。これにより、検索に費やす時間が減り、チームの専門家が何度も答えてきた質問への問い合わせが減り、誰もがより一貫性のある情報を得られるようになります。
ConfluenceとChatGPTの連携を設定する方法:4つの一般的な手法
ConfluenceのセットアップにAIのスマートさを加える方法はいくつかあります。それぞれ、労力、コスト、そして得られるコントロールの度合いにおいて長所と短所があります。ここでは、主なアプローチを簡単に見ていきましょう。
1. ネイティブのAtlassian AI (Rovo) を使用する
AtlassianにはRovoという独自のAIツールがあり、Confluenceやその他の製品に直接組み込まれています。検索の補助、コンテンツ生成、要約作成が可能です。
-
長所: すでに組み込まれているため、チームの業務全体がAtlassianエコシステム内で完結している場合に非常に便利です。
-
制限事項: 最大の欠点は、Rovoが他のツールとうまく連携できないことです。会社のナレッジがGoogleドキュメントやNotion、古いサポートチケットにも存在する場合、Rovoはそれらを参照できません。これにより、AIのナレッジに大きなギャップが生まれ、有用性が大幅に低下します。また、Atlassianの機能と価格設定に縛られることになります。
2. 専用のマーケットプレイスアプリをインストールする
Atlassian Marketplaceには、ConfluenceとChatGPTの連携のために作られたサードパーティ製アプリが多数あります。これらのツールは、ConfluenceのデータをAIに安全かつ手間なく接続するために特別に構築されています。
-
長所: その目的のために設計されたソリューションを手に入れることができます。Slackで社内Q&Aボットを設定したり、Microsoft Teamsで同様のことを行ったりするなど、一般的な問題に対応する機能が含まれていることが多いです。
-
制限事項: 品質にはばらつきがあります。設定が面倒なアプリもあれば、セキュリティが期待ほど高くないもの、価格設定が分かりにくいものもあります。各アプリが何を提供できるか、特にConfluence以外のナレッジに接続できるかどうかを確認することが重要です。
3. ノーコードの自動化プラットフォームを使用する
ZapierやPipedream、Albatoなどのツールを使って、さまざまなアプリを接続できます。例えば、Slackチャンネルの新しいメッセージをトリガーにしてConfluenceで検索を行い、その結果をChatGPTが要約して返信する、といったワークフローを設定できます。
-
長所: これらのプラットフォームは非常に柔軟で、ほとんど何でも接続できるため、単発のシンプルな自動化タスクに最適です。
-
制限事項: ノーコードツールは、リアルタイムのナレッジ検索には向いていません。多くは5分から15分ごとに新しい情報をチェックする仕組みで動作するため、即座の回答には遅すぎます。また、ワークフローが実行する小さなアクションごとに課金されるため、コストがすぐに高額になる可能性があります。ニーズが複雑になるにつれて、これらの自動化は絡み合って信頼性が低くなることがあります。
4. カスタムGPTアクションを構築する
チームに開発者がいる場合は、OpenAIのAPIを使用してカスタムGPTアクションを構築できます。これは、GPTが情報を検索・取得するためにConfluence APIと対話する方法を教えるコードを書くことを意味します。
-
長所: 完全なコントロールが得られます。チームが必要とする方法と全く同じように動作する連携を構築できます。
-
制限事項: これは間違いなく最も困難でコストのかかる選択肢です。構築には多くの開発時間が必要で、維持にはさらに多くの時間がかかります。ほとんどの企業にとって、既製のソリューションが同じように機能し、面倒な作業なしで利用できる場合、これにかかる時間と費用は理に合いません。
ConfluenceとChatGPT連携ソリューションの比較
では、どの道を選ぶべきでしょうか?正解は、チームが何を必要としているかによって大きく異なります。手軽で簡単なものを探していますか、それとも完全なコントロールが必要ですか?組み込みツールは便利で、カスタムソリューションは強力ですが、多くのチームにとって最適なのは、専用のマーケットプレイスアプリです。しかし、それらがすべて同じではないため、注意が必要です。
それぞれの比較を見ていき、eesel AIのようなプラットフォームがどこに位置するのかを指摘します。
| 機能 | ネイティブAI (Atlassian Rovo) | ノーコードプラットフォーム (Zapier) | カスタムGPTアクション | eesel AI |
|---|---|---|---|---|
| 設定時間 | 即時(組み込み) | 数時間〜数日 | 数週間〜数ヶ月 | 数分 |
| ナレッジソース | Atlassianツールに限定 | 多くのアプリに対応するが、ワークフローごとにサイロ化 | カスタム可能だが、追加は複雑 | 統合済み (Confluence、GDocs、Notion、Zendeskなど100以上) |
| ユースケース | 基本的な検索、要約 | シンプルで直線的な自動化 | 高度にカスタム可能、開発者に依存 | 社内Q&A、カスタマーサポート、コンテンツ作成 |
| カスタマイズ性 | 低(事前定義された機能) | 中(ワークフローロジック) | 高(コードレベルでの制御) | 高(プロンプトエディタ、カスタムアクション、スコープ指定されたナレッジ) |
| セキュリティ | Atlassianが管理 | プラットフォームによる | 自己管理 | エンタープライズ級(データ分離、モデル学習なし) |
| テスト | 本番環境に限定 | 基本的なステップテスト | ステージング環境の構築が必要 | 本番稼働前に過去データで強力なシミュレーションが可能 |
この表からジレンマが見て取れます。組み込みAIはAtlassianのことしか知りません。ノーコードツールは遅延が発生する可能性があり、即時のQ&Aにはあまり向いていません。そして、完全なカスタムビルドは一大プロジェクトです。
このギャップを埋めるためにeesel AIのようなプラットフォームが作られました。営業担当者との通話は不要で、数分で自分で設定できます。Confluenceだけでなく、あらゆる場所からナレッジを取得するため、AIは完全なコンテキストを把握します。さらに、シンプルなエディタを通じてAIの応答方法を細かく制御できるため、画一的なソリューションに縛られることはありません。
ConfluenceとChatGPT連携オプションの価格設定
AIの価格設定は多岐にわたります。ユーザーごとに課金するもの、タスクごとに課金するもの、隠れた設定費用があるものなど様々です。これを事前に把握しておくことで、請求書を見て驚くような事態を避けることができます。
Atlassian Rovo
Rovoは特定のConfluenceプランに含まれています。Standardプラン(ユーザーあたり月額$5.42)ではユーザー1人につき25「AIクレジット」、Premiumプラン(ユーザーあたり月額$10.44)では70クレジットが付与されます。このクレジットシステムでは月々のコストを予測するのが難しく、ユーザー数に連動しているため、AIをほとんど使わない人の分まで支払うことになるかもしれません。
ノーコードプラットフォーム(例:Zapier)
これらのプラットフォームは通常、毎月使用する「タスク」の数に基づいて課金されます。1つの質問で複数のタスクを消費する可能性があるため、コストは驚くほど速く膨れ上がることがあります。例えば、Zapierのチームプランは月額$69から始まりますが、タスク数はわずか2,000で、多忙なチームならあっという間に使い切ってしまうでしょう。使用量が増えるほど請求額も増えるため、予算を立てるのが困難です。
専用アプリ(eesel AIの利点)
マーケットプレイスにある多くのアプリは、価格設定が複雑だったり、あまり明確でなかったりします。対照的に、eesel AIは、解決ごとの課金がない、分かりやすく予測可能なモデルを採用しています。一定数のAIインタラクション(1回の返信またはアクション)に対して月額固定料金を支払う形です。これにより、忙しい月が終わった後に衝撃的な請求書が届くことはありません。
ess AIの価格ページのスクリーンショット。ConfluenceとChatGPT連携のための明確で予測可能なサブスクリプションプランを示しています。
eesel AIの価格設定は以下の通りです(年払いの場合は約20%の割引が適用されます):
| プラン | 月額料金(月払い) | AIインタラクション数/月 | 主な機能 |
|---|---|---|---|
| Team | $299 | 最大1,000 | ウェブサイト/ドキュメントでの学習、Slack連携、ヘルプデスクCopilot。 |
| Business | $799 | 最大3,000 | Teamの全機能 + 過去のチケットでの学習、カスタムAIアクション、MS Teams、一括シミュレーション。 |
| Custom | 営業にお問い合わせ | 無制限 | 高度なアクション、マルチエージェントオーケストレーション、カスタム連携。 |
この明確な価格設定により、最終的なコストを推測することなく、実際に予算に合ったプランを選択できます。また、月額プランから始めていつでもキャンセルできるため、多くの他社が要求する年間契約よりもはるかに柔軟です。
最適なConfluenceとChatGPT連携でナレッジを解き放つ
ConfluenceとChatGPTの連携は、単なる目新しいテクノロジーのおもちゃではありません。会社のナレッジを簡単に見つけて使えるようにすることで、チームがより多くの仕事をこなすのを助ける、真に役立つツールです。部門間の障壁を取り払い、誰もが必要な時に必要な答えを得られるようにします。
組み込みツールを使ったり、ゼロから何かを構築したりと、実現する方法はいくつかあります。しかし、ほとんどの企業にとって最善の策は、パワフルでありながら使いやすい専用プラットフォームです。理想的なツールは、設定が迅速で、すべてのナレッジソース(Confluenceだけでなく)に接続でき、動作をカスタマイズでき、明確で予測可能な価格設定であるべきです。
Confluenceのページにある素晴らしい情報を無駄にしないでください。適切なAI連携を使えば、ついにあなたのwikiを、チームが毎日頼りにする単一の信頼できる情報源に変えることができます。
Confluenceのナレッジをいかに簡単に活用できるか、見てみませんか?eesel AIを使えば、Confluenceのページやその他のドキュメントでトレーニングされた強力なAIアシスタントをわずか数分で構築し、ローンチできます。今すぐ無料トライアルを開始して、ドキュメントから即座に回答を得ましょう。
よくある質問
ConfluenceとChatGPTの連携は、ChatGPTのような強力なAIをConfluenceのナレッジベースに直接接続します。これにより、チームは自然言語で質問し、即座に正確な回答を得ることができ、情報検索に費やす時間を大幅に削減できます。
主に4つの方法があります。AtlassianのネイティブAI(Rovo)を使用する方法、専用のマーケットプレイスアプリをインストールする方法、ノーコードの自動化プラットフォームを利用する方法、またはOpenAIのAPIでカスタムGPTアクションを構築する方法です。各方法は、コントロールのレベル、労力、コストが異なります。
RovoのようなネイティブのAtlassian AIは、多くの場合Confluenceのデータにしかアクセスできず、ナレッジにギャップが生じます。eesel AIのような専用のマーケットプレイスアプリは、Googleドキュメント、Notion、ヘルプデスクなど複数のソースと統合するように設計されており、AIに会社のナレッジの全体像を提供します。
価格設定は多岐にわたります。Atlassian Rovoはユーザープランに基づくクレジットシステムを使用し、ノーコードプラットフォームは「タスク」またはアクションごとに課金され、カスタムビルドは多額の開発・保守コストが発生します。eesel AIのような専用アプリは、AIインタラクション数に基づいた、より予測可能な月額固定料金を提供することが多いです。
はい、カスタマイズのレベルは選択した方法によって異なります。カスタムGPTアクションは最大限のコントロールを提供しますが、大規模な開発が必要です。eesel AIのような専用プラットフォームは、プロンプトエディタやカスタムアクションを通じて高いカスタマイズ性を提供し、パワーと使いやすさのバランスが取れています。一方、ネイティブツールは柔軟性が低いです。
ほとんどの企業にとって、eesel AIのような専用のマーケットプレイスアプリが理想的なソリューションとなることが多いです。これらのプラットフォームは設定が迅速で、Confluence以外の複数のナレッジソースに接続でき、優れたカスタマイズ性を提供し、明確で予測可能な価格設定を特徴としているため、複雑さと機能性の間の最適なバランスを実現します。






