Jiraボットの作成方法:ステップバイステップガイド

Stevia Putri
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Stevia Putri

Amogh Sarda
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Amogh Sarda

Last edited 2025 10月 8

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誰にでもある経験でしょう。忙しいSlackチャンネルでバグが報告され、メッセージが飛び交う。ついに誰かが「これ、Jiraチケット作ってもらえますか?」と言う。そして、気まずい沈黙が訪れます。誰が作業を中断し、新しいタブを開き、会話全体を painstakingly 新しい課題にコピー&ペーストするのでしょうか?

これは小さなタスクですが、フローを完全に止めてしまいます。重要な詳細が失われ、すぐに修正できるはずのものが遅れてしまうのです。

これらの会話から自動的にチケットを作成するJiraボットは、夢のようですよね?しかし、実際にどうやって作るのでしょうか?ここでは、本格的な開発者向けのアプローチから、次のコーヒーブレイクまでに実行できる賢いAIソリューションまで、Jiraボットを作成する3つの異なる方法を順を追って説明します。

A view of the Jira dashboard, where tickets created by a Jira bot would be managed.
Jiraボットによって作成されたチケットが管理されるJiraダッシュボードの画面。

Jiraボットの作成方法:必要なもの

始める前に、いくつか整理しておくと良いことがあります。具体的な要件は選択する方法によって異なりますが、まずは一般的なチェックリストをご紹介します。

  • Jiraアカウント: これは当然ですね。インテグレーションを設定したり、APIを操作したりするには、Jira Cloudアカウントの管理者権限が必要です。

  • ボットの明確なミッション: ボットに何をさせたいかを正確に把握しておきましょう。「#bugsチャンネルで誰かがバグの絵文字を使ったら、メインプロジェクトに『バグ』チケットを作成する」のように具体的に決めます。

  • 他のツールへの管理者アクセス: SlackやTeamsから情報を取得する場合は、そこでも管理者である必要があります。

  • 開発リソース(高難易度モードの場合): これをゼロから構築する予定なら、JiraのAPIに精通した開発者と、ボットを実行するサーバーが必要です。

Jiraボットを作成する3つの方法

これを実現する方法は一つではありません。最も技術的なものから始めて、最も速いもので終わる、3つの主要な方法を見ていきましょう。

方法1:ボットをゼロから作成する(開発者ルート)

これは、自分で構築する本格的な方法です。細部に至るまで完全にコントロールできますが、注意してください。時間、費用、そして専任の開発者(または2人)が必要な真剣なプロジェクトです。車を買うのではなく、ゼロから組み立てるようなものだと考えてください。

その道のりがどのようなものか、鳥瞰図で見てみましょう。

  1. 作業場を準備する。 まず、開発者はコーディング環境をセットアップする必要があります。これは、PythonやNode.jsのような言語を選び、ボットをホストするサーバーを準備することを意味します。

  2. Jiraから許可を得る。 許可なくアプリをJiraと通信させることはできません。Jiraの開発者コンソールに入り、新しいボットをアプリケーションとして登録し、安全にログインできるように適切なAPIキーを取得する必要があります。

  3. 実際のボットを記述する。 これが最も大きな部分です。開発者は、チャットアプリ(Slackなど)をリッスンし、いつ行動すべきか(特定のキーワードや絵文字を見つけたときなど)を判断し、関連するテキストを取得して、Jiraが理解できる形式にフォーマットするコードを書きます。

  4. すべてをJiraのAPIに接続する。 ステップ2のキーを使って、コードはJiraアカウントにコマンドを送信できるようになります。APIコールを使用して、「Jiraさん、この要約、この説明で、このプロジェクトに新しい課題を作成してください」と伝えます。

  5. ローンチと監視。 構築後、ボットはAWSやHerokuなどのサーバーのような住む場所が必要です。そして、これは「設定して終わり」ではありません。JiraがAPIを更新したり、チャットプラットフォームが機能を変更したりすると、誰かがコードに戻ってボットが壊れないように確認する必要があります。

結論は? ボットをゼロから構築するのは強力ですが、非常に大きなコミットメントです。これは迅速な解決策というよりは、長期的なソフトウェアプロジェクトです。

方法2:Jiraの組み込み自動化機能を使用する

Jiraには実は独自の組み込み自動化ツールがあり、これはJira内部で完結するタスクに非常に便利です。特定のイベントに基づいて起動するルールをノーコードで作成する方法です。

An example of Jira's built-in automation rules for creating a Jira bot.
Jiraボットを作成するためのJira組み込み自動化ルールの例。

設定方法は次のようになります。

  1. Jiraでプロジェクト設定 > 自動化に移動します。

  2. ルールを作成をクリックして開始します。

  3. トリガーを選択します。これは物事を開始させるイベントです。Slackのような外部アプリに接続する場合、おそらく受信Webhookトリガーを使用するでしょう。これにより、別のアプリが情報を送信できる特別なURLが提供されます。

  4. アクションを追加します。ここでの主なアクションは課題の作成です。Webhookから来るデータを、新しいJiraチケットの適切なフィールド(要約、説明など)にマッピングする必要があります。

  5. ルールに名前を付けてオンにします。

これは、課題の優先度が変更されたときにSlackチャンネルに自動的に通知するなど、Jira内部の管理作業には最適です。しかし、チャットからチケットを作成するとなると、少し扱いにくくなることがあります。

Webhookトリガーは、まさにプラグアンドプレイというわけではありません。もう一方(SlackやTeams)に、会話をまとめてその特定のURLに正しい形式で送信する方法を知っている何かが依然として必要です。また、文脈の理解にも苦労します。長いスレッドを要約したり、誰にチケットを割り当てるべきかを賢く判断したりすることはできません。ロジックはJira内にあるため、チャットウィンドウから平易な英語で指示することはできないのです。

方法3:ノーコードAIプラットフォームを使用する

では、開発者を雇わずにカスタムボットのパワーを手に入れ、Jiraの組み込みツールよりも賢い機能が欲しい場合はどうすればよいでしょうか?ここで現代のAIプラットフォームが登場します。これらは、すでに使用しているすべてのアプリ間のスマートなコネクターのように機能します。

eesel AIのようなツールは、まさにこのために作られています。コードやWebhookと格闘する代わりに、インテリジェントなJiraボットを数分で立ち上げて実行することができます。

An AI-powered bot from a no-code platform like eesel AI interacting with a user on Slack to create a Jira ticket automatically.
-eesel AIのようなノーコードプラットフォームのAI搭載ボットが、Slackでユーザーと対話し、Jiraチケットを自動作成している様子。

このアプローチでJiraボットを作成する方法は次のとおりです。

  1. アプリを接続する。 最初のステップは、eesel AIにサインアップしてアカウントを連携することです。Jira Service ManagementSlack、さらにはConfluenceのようなナレッジベースも、数クリックで接続できます。すべてセルフサービスなので、営業担当者と話す必要はありません。

  2. ボットに何を探すべきかを教える。 eesel内で、ボットをトリガーするものを決定します。Slackのメッセージに対する特定の絵文字リアクション(チケットの絵文字など)かもしれませんし、チャンネルでボットが直接メンションされたときかもしれません。

  3. AIに何をすべきかを教える。 ここが面白い部分です。「Jira課題の作成」アクションに対して、AIにシンプルで平易な英語の指示を与えることができます。次のように指示できます。

    • Slackスレッド全体を要約してチケットの説明として使用する。

    • 最初のメッセージをチケットの要約として使用する。

    • 課題タイプを「バグ」、プロジェクトを「モバイルアプリ」に自動的に設定する。

    • 会話の内容に基づいて、割り当てるべき適切な人物を提案することさえできます。

  4. 安全にテストする。 最も優れた点の一つはシミュレーションモードです。eeselを過去のSlackの会話に向け、作成されたであろうJiraチケットの種類を正確に確認できます。これにより、チームに公開する前にすべてを微調整して完璧にすることができます。「しまった」という瞬間はありません。

  5. 本番稼働させる。 シミュレーションに満足したら、スイッチを入れるだけです。まずは単一のチャンネルで試してみて、そこから拡大していくことができます。eeselは、ボットが何をしているか、さらに改善する方法を示すレポートも提供してくれます。

このアプローチは、両方の長所を兼ね備えています。ノーコードツールのように簡単でありながら、既存のドキュメントや過去のチャットから学習するAIのおかげで、会話を理解する知能を持っています。

チームに合った方法を選ぶ

さて、どの方法があなたにとって最も理にかなっているでしょうか?各選択肢には、チームの予算、時間、技術スキルに応じて長所と短所があります。自分で構築すると究極のパワーが得られますが、高額な費用がかかります。一方、Jiraの組み込みツールは無料ですが、少し硬直的に感じることがあります。

ほとんどのチームにとって、ノーコードAIプラットフォームは適切なバランスを取っています。技術的な頭痛の種を取り除きながら、単純なコマンドをはるかに超える、スマートで柔軟な自動化を提供します。

決定に役立つ簡単な比較表を以下に示します。

特徴方法1:DIY(ゼロから)方法2:Jiraネイティブ自動化方法3:eesel AIプラットフォーム
設定時間数ヶ月数時間~数日数分
コスト高い(開発者の給与、ホスティング費用)Jiraプランに含まれる予測可能なサブスクリプション
メンテナンス高い(継続的な開発作業)低いなし(プラットフォームが対応)
柔軟性非常に高い中程度高い(カスタマイズ可能なAIアクション)
AI機能自分で構築する必要があるなし組み込み(要約など)
使いやすさ非常に低い(開発者のみ)中程度(管理者の知識が必要)非常に高い(ノーコード、セルフサービス)

コンテキストスイッチングをやめて、自動化を始めよう

すべてを手動で追跡しようとしても、スケールしません。チャットとJiraの間を絶えず行き来することは、単に面倒なだけでなく、良いアイデアや緊急のバグが見過ごされる原因となります。見てきたように、これを自動化するにはいくつかの方法があります。カスタムコードのボットに全力を注ぐか、Jiraの組み込みオプションに固執するか、あるいは現代のAIプラットフォームを使用して両方の長所を活かすことができます。

高速でスマート、かつメンテナンスの手間がかからないソリューションを求めているほとんどのチームにとって、AIプラットフォームに勝るものはありません。会話の文脈を理解し、それを毎回完璧にフォーマットされたチケットに変換するインテリジェントなJiraボットを構築する最速の方法です。

コピー&ペーストをやめて、チームが本来の仕事に集中できるようにする準備ができているなら、eesel AIは、チームの会話をJiraプロジェクトに直接接続するAIエージェントの構築をお手伝いします。

次のステップへ

よくある質問

技術者でないユーザーにとっては、ノーコードAIプラットフォーム(eesel AIなど)が最も簡単で迅速なアプローチです。コーディングの専門知識がなくても、インテリジェントな自動化を設定できます。

ゼロから構築する場合、開発者の給与やサーバーホスティングに高いコストが発生します。Jiraのネイティブ自動化は通常、Jiraプランに含まれていますが、ノーコードAIプラットフォームは通常、予測可能なサブスクリプション料金がかかります。

カスタムコードのボットは、アップデートやバグ修正のためにかなりの継続的なメンテナンスが必要です。Jiraのネイティブ自動化はメンテナンスが少なく、AIプラットフォームはすべてのメンテナンスを代行してくれます。

カスタムボットは究極の制御を提供しますが、ノーコードAIプラットフォームは高い柔軟性と要約などの組み込みAI機能を提供します。これらは多くの場合、開発のオーバーヘッドなしで、ほとんどの高度な自動化ニーズを満たします。

Jiraのネイティブ自動化は、課題の優先度が変更されたときにSlackチャンネルに自動的に通知するなど、Jira内部の管理タスクに最適です。しかし、外部のチャットアプリケーションからの複雑な文脈駆動型のチケット作成にはあまり適していません。

はい、現代のノーコードAIプラットフォームは、会話の文脈を理解するための組み込みAIで設計されています。スレッド全体を要約し、重要な詳細を抽出し、議論の内容に基づいてインテリジェントにチケットを割り当てることができます。

ノーコードAIプラットフォームを使用すると、Jiraボットの作成方法を学び、数分で運用を開始できます。これにより、チームはほぼ即座に自動チケット作成の恩恵を受け始めることができます。

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Article by

Stevia Putri

Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.