Jira Service Management（JSM）を使用しているなら、それがITヘルプから人事（HR）の質問まで、あらゆる種類のリクエストを追跡するための素晴らしいツールであることをご存知でしょう。非常に有能で、多くのチームが信頼を寄せています。しかし、会社が成長し、チケットが次々と押し寄せるようになると、状況が少し手に負えなくなることがあります。リクエストはより複雑になり、サポートエージェントは同じ作業の繰り返しに追われ、時には返答に時間がかかってしまうこともあります。
ここで、Jira Service Managementの設定にAI（人工知能）を取り入れることが大きな助けになります。これは単なる流行語ではなく、成長に伴う痛みを解決するための現実的な方法です。このガイドでは、Jiraサービスデスク向けのAIが、チケット管理をどのように一変させるかについてお話しします。AIが実際にできることから、自分たちに合ったソリューションの見極め、そしてセットアップの方法まで、すべてを網羅しています。AIがいかにつまらない作業を引き受け、エージェントをサポートし、最終的により迅速でスムーズなサポートの提供を可能にするかをご紹介します。
Jira Service ManagementにはいくつかのAI機能が組み込まれていますが、特化したAIツールを検討することで、特にチームにとって最適なものを必要としている場合に、さらなる柔軟性とパワーが得られることがあります。
Jira Service ManagementにAIを追加するために必要なもの
Jira Service Managementの構成にAIを追加するのは、ライトのスイッチを切り替えるほど単純なことではありません。少しばかりの下準備が必要です。
導入前に整理しておきたい事項の一般的なイメージは以下の通りです：
- Jira Service Managementが稼働していること。これがスタート地点です。
- AIに解決させたい具体的な悩みを把握していること。例えば、簡単な「ティア1（Tier 1）」チケットを減らしたい、あるいはリクエストのルーティングを高速化したいといった要望です。
- AIがチームの「頭脳」にアクセスできること。これには、ナレッジベース（knowledge base）の記事、過去のサポートチケット、または使用している社内ガイドなどが含まれます。
- おおよその予算が決まっていること。Atlassian（アトラシアン）のAIアドオンにお金を払うのか、他のツールを検討するのか、使える金額を把握しておくことは重要です。
- チームが現在、Jira Service Managementでどのようにチケットを処理しているかを明確に把握していること。現在のプロセスを理解することで、AIをどこに適合させるのが最適かが見えてきます。
ステップ 1：Jira Service ManagementにおけるAIの可能性を理解する
では、AIはJira Service Managementのワークフローの中で実際に何ができるのでしょうか？それは単なる基本的なチャットボット（chatbot）以上のものです。チケット処理プロセス全体をよりスマートかつ迅速にすることに他なりません。これらの可能性を把握することが、AIがどのように役立つかを理解するための第一歩です。
Jira Service ManagementにおけるAIが重要なのは、チームが手作業で時間のかかるタスクを乗り越えるのを助けてくれるからです。AIは人間には不可能な方法で、入ってきたリクエストを分析し、即座に重要な情報を特定して次に何をすべきかを判断できます。
AIが真価を発揮する主な領域は以下の通りです：
- チケットの分類と適切な場所への送信： AIはリクエストの内容、言語、さらにはトーン（口調）を即座に検知できます。「Atlassian Intelligence（アトラシアン・インテリジェンス）」のようなツールはこれを利用して、手動での仕分けなしに、チケットを適切なチームへより速くルーティングします。
- 自動回答とセルフサービスの促進： AIはナレッジベースの記事を提示したり、よくある質問に素早く回答したりできます。Atlassianのバーチャルエージェント（virtual agent）は、パスワードのリセットといった基本的なリクエストを処理し、単純なチケットの量を減らすのに役立ちます。
- エージェントへのサポート： 課題の要約や返信の下書きといった機能は、エージェントの時間を節約し、特に対応量が多い日でも一貫した回答を維持するのに役立ちます。
- ナレッジの検索性を向上させる： AIはJiraとConfluence（コンフルエンス）などのツールを連携させ、チケットが入ってきた際に関連情報を表面化させます。これにより、顧客もエージェントもより早く答えを見つけることができます。
ここでの大きなメリットは明白です。運用がよりスムーズになり、エージェントの負担が軽減され、チケットがより早く解決され、最終的に顧客の満足度が高まります。すべては、サポート業務をより柔軟で、迅速に反応できるものにすることに集約されます。
ステップ 2：JSMワークフローにおける具体的なAI活用例を特定する
AIができることのイメージが湧いたら、次はAIがあなたのために何をすべきかを考える番です。現在のJira Service Managementの設定で、どこが滞っていますか？エージェントが同じ作業に時間を使いすぎているのはどこでしょうか？具体的な例を絞り込むことで、最適なAIツールを選び、それが実際に役立っているかどうかを確認しやすくなります。
チームが最も頻繁に処理するリクエストについて考えてみてください。パスワードのリセットやソフトウェアへのアクセス権限の付与を常に手伝っていませんか？それらはAIが引き受けるのに最適な仕事です。例えば、Atlassianの「Virtual Service Agent」は、このような一般的で繰り返しの多いティア1の質問を自動化するために使用され、人間のエージェントをより複雑な業務に専念させています。
Jira Service ManagementでAIを活用するその他の一般的な方法は以下の通りです：
- 内容に基づいてチケットにタグを自動追加し、担当を割り当てる。
- チケットの詳細に基づき、役立つナレッジベースの記事や過去のチケットをエージェントや顧客に提案する。
- 長いチケットの会話の要約を作成し、エージェントが状況を素早く把握できるようにする。
- 他のシステムと連携して、注文状況の確認などのデータを自動的に取得する。
これらの具体的なシナリオを見つけることは非常に重要です。それによって、AIツールに何を求めるべきかが正確に理解できるようになります。これにより、さまざまなソリューションを比較し、それらが実際に抱えている問題を解決できるかどうかを判断するのがずっと簡単になります。
ステップ 3：Jira Service Management向けのAIソリューションを評価する
さて、AIに何ができるか、そしてJira Service Managementのどこで使いたいかが明確になりました。次は、利用可能なツールをチェックしましょう。一般的には、2つの主要な道があります。Jira Service Managementにすでに組み込まれているAI機能を使うか、別のAIソリューションを追加するかです。
オプション 1：AtlassianのネイティブAIツール
Atlassian IntelligenceとVirtual Agentは、Jiraのエコシステムに直接組み込まれています。すでにConfluenceを使用していたり、標準的なワークフローにこだわったりしている場合には便利です。これらのツールでは以下のことが可能です：
- 意図（intent）、言語、感情（sentiment）の予測
- 記事の提案や、よくある質問への自動返信
- 要約や返信の下書きによるエージェントのサポート
ネイティブツールの検討事項
Atlassian Intelligenceは、統合された体験を求めるユーザー向けに高度に最適化されています。一部の高度な機能は、チームの拡大に合わせて設計された上位プランの一部として提供されています。これらのツールは主にAtlassianエコシステム向けに構築されていますが、主要なサポートワークフローにおいて非常に信頼性が高く、信頼できる基盤を提供します。
オプション 2：eesel AIのようなサードパーティツール
ここで、強力な選択肢として「eesel AI」についてお話ししましょう。eesel AIは、現在のJira Service Managementの設定と連携するように構築されています。プラットフォームを完全に切り替えることなく、さらなるパワーを追加します。
eesel AIがネイティブツールや他のツールと比較して、一般的によくある「痒い所」をどのように解決するかを簡単に見てみましょう：
- より柔軟なトレーニングソース： 情報源が1つか2つに限定されがちなツールとは異なり、eesel AIはあらゆる種類の知識から学習できます。これには、過去のチケット、さまざまな種類のドキュメント、および100以上の他のツールとの連携が含まれます。Jira Service ManagementやConfluenceのナレッジベースだけに縛られることはありません。
- より高度なカスタマイズが可能： AIの話し方や振る舞いを非常に詳細にコントロールできます。これにより、会社のブランドボイスに完璧に合わせたり、特定のワークフローのニーズに適合させたりするための微調整が可能です。
- 確実なテスト： eesel AIでは、テストとシミュレーションが非常に充実しています。実際に顧客に対応する前に、AIが過去のチケットをどのように処理するかを正確に確認できます。これは、本番公開前にあまりテストできないソリューションと比較して大きな利点です。
- 実際に「動く」AI： eesel AIは単に質問に答えるだけではありません。カスタム連携（API）を使用してデータを取得するなど、実際にタスクを実行できます。これにより、ワークフロー内で真に役立つアクティブな存在となります。
- 明確な料金体系： eesel AIは、わかりやすい「やり取りごとの支払い（pay-per-interaction）」モデルを採用しています。これは、エージェントごとに支払ったり、ネイティブのアドオンで見られるような解決ごとの変動費用を気にしたりするよりも、成長に合わせて予測や管理がしやすくなります。
違いをまとめた表がこちらです：
| 機能 | AtlassianネイティブAI (Atlassian Intelligence, Virtual Agent) | Jira Service Management用 eesel AI |
|---|---|---|
| 学習ソース | 主にJSM/Confluenceナレッジベース | 過去のチケット、KB、ドキュメント、100以上のインテグレーション |
| カスタマイズ | 標準的なワークフローに最適化 | トーン、挙動、アクションの深いカスタマイズ |
| テスト | シンプルな公開前検証 | 過去のチケットによる強力なシミュレーション、段階的な展開 |
| 実行能力 | 記事の提案とコア・オートメーション | 提案、ルーティング、タグ付け、カスタムAPIアクション（例：データ取得） |
| 料金モデル | 規模に合わせた段階的プラン | 透明性の高いやり取りごとの支払い |
| 統合（インテグレーション） | 組み込み済み | API/アプリを介したJSMとのシームレスな統合 |
最適なソリューションは、何が最も必要かによって決まります。しかし、eesel AIのようなオプションを検討することで、Jira Service Managementのチケット処理を本当にスムーズにするために必要な柔軟性とパワーを手に入れることができます。
ステップ 4：選択したAIソリューションをJira Service Managementと統合する
自分たちに最適なAIソリューションが決まったら、次の実務的なステップは、それをJira Service Managementに接続することです。この方法は、Jiraに組み込まれた機能を使うのか、別のツールを追加するのかによって少し異なります。
ネイティブのAtlassian AIを使用する場合は、通常、Jira Service Managementの管理設定内で機能を有効化して設定します。すでにおなじみのプラットフォーム内での、一般的に非常にシンプルなプロセスです。
eesel AIのようなサードパーティのAIツールを追加する場合、手順は通常、迅速かつ簡単になるように設計されています：
- AIプラットフォームをJira Service Managementアカウントに接続します。これは多くの場合、APIを使用した接続、またはマーケットプレイスからアプリを追加することによって行われます。
- 必要な権限を設定し、AIツールが必要な情報（チケットの読み取りやナレッジベースの記事など）にアクセスでき、かつ望んでいるアクション（コメントの追加やステータスの変更など）を実行できるようにします。
eesel AIは、Jira Service Managementとのスムーズな統合プロセスを備えています。特に、通常1〜2週間以内に迅速に使い始められるようにセットアップされています。これは、複雑な技術的設定に頭を悩ませる時間を減らし、AIがタスクをこなしてくれるメリットを享受する時間を増やせることを意味します。
ステップ 5：AIエージェントまたはアシスタントをトレーニングし、カスタマイズする
ツールを接続するのは始まりにすぎません。JiraサービスデスクのAIを真に役立つものにするには、特定の情報を使ってAIに教え、その動きを調整する必要があります。ここからが本当に面白いところです。標準的なAIを、チームと顧客のために作られた非常に有能なアシスタントへと変えていくのです。
トレーニング（学習）は非常に重要です。AIエージェントは、与えられた情報の質以上に賢くなることはできないからです。正確で役立つ回答を提供するためには、ナレッジベース、過去のチケット、手順書（SOP）といった適切なデータへのアクセスが必要です。eesel AIはこの点で優れており、過去のJira Service Managementチケットを含む、あらゆる場所から学習できます。
プロセスには以下が含まれます：
- 関連するチケットを抽出する。
- AIを使用して、それらを整理されたナレッジ（知識）に変換する。
- そのナレッジを使用してボットをトレーニングする。
- 本番公開前にナレッジを確認・編集できるようにする。
さらに、自動同期機能により、AIが古い情報を使用する心配もありません。
しかし、トレーニングがすべてではありません。AIを自分たちのブランドや働き方にフィットさせるには、カスタマイズが鍵となります。これは単に「フレンドリー」か「プロフェッショナル」かといったトーンを選ぶだけではありません。異なる種類のリクエストをどのように処理すべきか、いつ人間に引き継ぐべきか、そして具体的にどのようなアクションを取るべきかをAIに正確に指示することを意味します。
eesel AIには、プロンプトとアクションをカスタマイズするための専用タブがあります。これにより、ボットの挙動を詳細にコントロールできます。例えば、特定の内容（スパムなど）を含むチケットを自動的に閉じるようにAIに指示したり、緊急のリクエストを人間のエージェントに送信するためのルールを設定したりできます。
最後に、実際の顧客にAIを公開する前に、テストと試運転を行うことが絶対に必要です。期待通りに動作するという確信を持ちたいものです。
eesel AIは強力なテスト方法を提供しています：
- シミュレーション： 過去のチケットに対してボットがどう反応するかをテストし、問題を特定して修正します。
- 段階的な展開（ロールアウト）： 最初は少数のエージェントだけに公開し、全員が使い始める前に制御された環境でパフォーマンスを監視します。
このような事前のテストは問題を未然に防ぐのに役立ちます。特に多くのネイティブツールは、一度本番公開されると安定して動作するように構築されているため、事前の検証は重要です。
ステップ 6：影響を測定し、AIのパフォーマンスを磨き上げる
Jira Service ManagementにAIを導入することは、「一度設定すれば終わり」というものではありません。AIを最大限に活用し、常にサポートを改善し続けるためには、AIがどのように機能しているかを確認し、時間をかけて微調整していく必要があります。
適切な数値を監視することで、AIがチームにどのような変化をもたらしているかが正確にわかります。追跡すべき重要な指標には、以下のようなものがあります：
- AIが自力で解決したチケットの数は？ これは「チケット偏向率（ticket deflection rate）」と呼ばれます。AtlassianのVirtual Service Agentはかなりの数のチケットを処理できることが示されており、eesel AIもこれを追跡します。
- チケットの解決にかかる平均時間は？ AIはスピードアップに貢献していますか？
- エージェントの生産性は向上しましたか？ 人間のエージェントが単純なタスクに費やす時間が減り、彼らの専門知識を必要とするリクエストに多くの時間を使えるようになっていますか？
- 顧客の満足度は？ 顧客は素早い回答やセルフサービスを気に入っていますか？AtlassianのVirtual Service Agentのユーザーからは、高い満足度が報告されています。
- ナレッジの欠落（ギャップ）はどこにありますか？ AIが答えを見つけるのに苦労しているのはどこでしょうか？これは、ナレッジベースのどこを改善すべきかを教えてくれます。eesel AIはこのためのインサイトを具体的に提供します。
これらの数値から学べることは非常に価値があります。もしAIが期待したほどチケットを解決できていないのであれば、学習させる情報を増やすか、よくある質問への回答を微調整する必要があるかもしれません。エージェントが依然としてチケットの仕分けに時間を使いすぎているなら、自動送信のルールを調整する必要があるでしょう。
eesel AIには、レポートとインサイトのためのツールが組み込まれています。これにはナレッジギャップの分析や、ROI（投資対効果）計算機も含まれます。これらのツールにより、状況を簡単に追跡し、AIがもたらしている価値を確認できます。
プロのアドバイス： AIツールのナレッジギャップに関するインサイトを活用しましょう。欠けている記事や、ナレッジベース内の古くなった情報を見つけるのに役立ちます。ナレッジベースを改善することは、AIがより良い仕事をすることに直結します。
スマートなAIでJira Service Managementを強化する準備はできましたか？
Jira Service Managementには独自のAI機能がありますが、eesel AIは既存のJSMワークフローに高度なAIを取り入れるための、柔軟で有能、かつコスト効率の高い方法を提供します。過去のチケットを含むあらゆる場所から学習し、ボットの挙動を細かくカスタマイズでき、公開前の確実なテストを可能にします。明確な「やり取りごとの支払い」プランと役立つインサイトを備えたeesel AIは、予期せぬコストを抑えながら、サポート業務を効率的に成長させるお手伝いをします。
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よくある質問
一般的に、AIは頻繁に寄せられ、ドキュメントに明確な回答がある質問の処理に最適です。複雑なチケットや微妙なニュアンスを含むものは、通常、人間のエージェントが対応すべきです。
これは選択するソリューションによって異なります。ネイティブ機能であれば、より素早く有効化できるでしょう。別のツールを追加する場合は、システムの接続やAIの学習が必要になります。eesel AIは迅速なセットアップを目指しており、通常1〜2週間以内に完了しますが、ワークフローやデータの複雑さによって変動する場合があります。
優れたAI企業は、データのセキュリティとプライバシーを非常に重視しています。導入を検討しているベンダーのセキュリティプラクティスを必ず確認するようにしてください。
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
