JiraでAIを有効にする方法：2025年版ステップバイステップガイド

最近、プロジェクト管理におけるAIの話題を誰もが口にしているように感じます。正直なところ、それも当然でしょう。チームは、退屈な作業を自動化し、仕事のスピードを上げ、全体的にもう少し楽をするために、あらゆる利点を探し求めています。Atlassianもその流れを確かに汲み取り、独自のAI機能（現在は「Rovo」および「Atlassian Intelligence」の一部）を展開しています。これにより、延々と続くチケットのスレッド要約から、本来ならGoogleで検索しなければならないような複雑なJQLクエリの作成まで、あらゆることを支援します。

しかし、多くの人がつまずくのはここからです。実際にAIを有効にするのは、スイッチを切り替えるほど単純ではありません。多くのJira管理者が、設定を延々とクリックし続けたものの、適切な権限がなかったり、対象外のサブスクリリプションプランだったりして、結局何も見つけられずに終わったという話をよく聞きます。これはフラストレーションのたまる経験です。

このガイドは、そうした混乱をすべて解消するためにあります。JiraでAIを有効にする方法を、ステップバイステップで正確に解説しますので、もう探しまわるのはやめて、すぐに使い始めることができます。

JiraでAIを有効にするための前提条件

設定パネルを開く前に、まずはいくつかのことを整理しておきましょう。数分かけてこれらの前提条件を確認するだけで、後々の多くの時間と潜在的な頭痛の種を節約できます。

1. Jira Cloudのサブスクリプション

   まず、これは必須条件です。AtlassianのAI機能は、Cloudプラン（つまりStandard、Premium、またはEnterprise）でのみ利用可能です。もしあなたのチームがまだJiraのData Center版やServer版を運用している場合、これらのオプションは見つかりません。Atlassianは新しい開発、特にAIをクラウドプラットフォームに集中させているため、これは重要な違いです。どのプランを利用しているか不明な場合は、まずサブスクリプションの詳細を確認することをお勧めします。

2. 組織管理者の権限

   これは間違いなく、ほとんどの人がつまずく最大のハードルです。Atlassian Intelligenceを有効にするには、単なるサイト管理者（Site Admin）ではなく、組織管理者（Org Admin）である必要があります。これはよくある間違いです。サイト管理者は多くの権限を持っていますが、それは特定のJiraサイトに対してのみです。一方、組織管理者は、あなたの会社のAtlassianエコシステム全体、つまりすべてのJiraサイト、Confluenceスペースなど、すべてを管理する鍵を握っています。

   例えるなら、サイト管理者はある店舗の店長で、組織管理者はチェーン全体の地域マネージャーのようなものです。AIのような大きな新しい取り組みを展開する権限を持っているのは、地域マネージャーだけです。このガイドに従っても説明しているメニューが見つからない場合、ほぼ間違いなくあなたは組織管理者ではありません。その場合は、誰が組織管理者なのかを突き止め、助けを求める必要があります。

3. 達成したいことの大まかなアイデア

   ここで何ページにもわたる詳細な戦略文書は必要ありませんが、簡単な目標を心に描いておくと役立ちます。そもそも、なぜこれを有効にするのでしょうか？サポートチームが、すべてのコメントを読まなくても長く複雑なチケットの状況を素早く把握できるようにしたいですか？あるいは、開発者がより一貫性のあるバグレポートを作成するのを手伝いたいのかもしれません。明確でシンプルなユースケースがあれば、AI機能が利用可能になった後、成功を測定し、より早く価値を引き出すのに役立ちます。

ステップバイステップガイド

さて、適切なCloudプランと、絶大な権限を持つ組織管理者であることを確認できたら、残りの手順は非常に簡単です。以下のステップに従ってください。

ステップ1：Atlassian管理画面に移動する

まず最初に、AIの設定は通常のプロジェクトやサイトレベルの管理エリアにはありません。Atlassian組織全体の中央管理センターにアクセスする必要があります。

組織管理者アカウントで**admin.atlassian.com**にログインしてください。複数の組織に所属している場合は、リストから適切な組織を選択するよう求められます。ここが、すべての製品の請求、ユーザー、および高レベルの設定を管理するメインハブです。

ステップ2：AI設定を見つける

Atlassian管理ポータルに入ったら、通常は左側にあるメインナビゲーションメニューを見てください。Atlassianはインターフェースを頻繁に調整することで知られているため、正確な文言は時間とともに変わるかもしれませんが、アプリケーションとAIに関連する項目を探します。

現時点では、通常**[アプリ] > [AI設定] > [AIが有効なアプリ]**の順に進むと見つかります。また、「Atlassian Intelligence」のようなラベルが付いたトップレベルの「設定」メニューの下にある場合もあります。

ステップ3：Jira製品でAIを有効化する

この画面で魔法が起こります。Jira Software、Jira Service Management、Confluenceなど、組織でアクティブなすべてのAtlassian製品のリストが表示されます。素晴らしいのは、各製品に対して個別にAIを有効化でき、ある程度のコントロールが可能になる点です。

「[有効化するアプリを選択]](https://support.atlassian.com/organization-administration/docs/activate-atlassian-intelligence-for-products/)」ボタンをクリックします。リストがポップアップ表示されるので、AIで強化したいJira製品のチェックボックスをオンにします。利用規約を確認して同意し、「有効化」ボタンを押してください。変更はほぼ即座に組織全体に展開されるはずです。

ステップ4：AI機能が有効になっていることを確認する

ここからは楽しい部分です。実際に機能しているか確認しましょう。いずれかのJiraプロジェクトに移動して、新しいAI搭載機能を探し始めてください。通常、小さなキラキラアイコンで示されています。

すぐに確認できるいくつかの項目を以下に示します。

• 「要約」ボタン： 非常に長いコメント履歴を持つチケットを見つけます。「アクティビティ」セクションのコメントのすぐ上に、AIアイコン付きの「要約」ボタンが表示されているはずです。クリックして何が起こるか試してみてください。

• エディター内のAIアイコン： 新しいコメントを書くか、チケットの説明を編集してみてください。エディターのツールバーに同じキラキラアイコンが表示されているはずです。また、新しい行で/aiと入力するだけで、テキストの下書き、編集、トーンの変更を行うためのコマンドメニューを呼び出すこともできます。

• 自然言語JQL： JQLを扱う人にとって、これは便利な機能です。課題の高度な検索（JQLビュー）に移動すると、クエリを平易な英語で記述するオプションが表示されるはずです。たとえば、正式なJQL構文を記述する代わりに、「show me all unresolved bugs in the Phoenix project assigned to me」（Phoenixプロジェクトで私に割り当てられた未解決のバグをすべて表示）と入力できます。

これらの機能が表示されていれば、おめでとうございます！JiraインスタンスでAIを正常に有効化できました。

ヒントと避けるべきよくある間違い

スイッチを入れるのは始まりに過ぎません。これらのツールから真の価値を引き出すためには、何を期待すべきか、そしてどのような落とし穴に注意すべきかを知っておくと役立ちます。

よくある間違い

• 組織管理者権限なしで有効化しようとすること： 何度か述べましたが、繰り返す価値があります。管理ポータルで「AI設定」が見つからない場合、最初に確認すべきは自分の権限レベルです。

• Data Center版やServer版でAIを探すこと： これは今のところCloud限定の機能であることを忘れないでください。

• すぐにすべてを解決してくれると期待すること： AtlassianのネイティブAIは、完全に自律的なチームメンバーではなく、アシスタントとして設計されています。テキストの要約や返信の下書き作成といった手作業を高速化するのには優れていますが、バックログ全体をトリアージしたり、人間の指導なしに複雑な技術的問題を解決したりすることはありません。

プロからのヒント

基本を超えて：サポートオートメーションを完全にコントロールする

Atlassianの組み込みAIを有効にすることは、素晴らしい第一歩です。これは*エージェント支援*のための強力なツールであり、チームメンバーがJira内でより速く要約、下書き、検索するのを助けます。

しかし、あなたの目標が真の*サポートオートメーション、つまりチケットが作成される前によくある質問を解決（ディフレクション）し、AIに異なるシステム間でアクションを実行させ、会社の知識がどこにあろうとすべて*から学習させることであるなら、より専門的なソリューションが必要であることにすぐに気づくでしょう。

まさにここでeesel AIのようなプラットフォームが登場します。これは、Jira Service Managementを含む既存のヘルプデスクの上に重ねて導入できるように設計されており、現在の働き方を変える必要がありません。ほとんどのネイティブAIツールが想定していないような、ヘビーな処理をこなせるように構築されています。

そのギャップをどのように埋めるかを以下に示します。

• すべてのナレッジソースを統合します： Atlassian AIが主にConfluenceとJiraに限定されるのに対し、eesel AIは箱から出してすぐに100以上の異なるソースに接続できます。Googleドキュメント、Notionページ、過去のサポートチケット、PDF、さらには社内のSlackでの会話からも学習します。これにより、AIは会社の知識のほんの一部ではなく、全体像を把握できます。

• 有効化する前にシミュレーションが可能です： これは大きな自信につながります。単にAIをオンにしてうまく機能することを祈るのではなく、eesel AIでは過去の何千ものチケットでシミュレーションを実行できます。AIが各ケースでどのように応答したかを正確に確認し、驚くほど正確な自己解決率（ディフレクションレート）の予測を得て、ナレッジベースのギャップを発見することができます。これらすべてを、顧客が一人も対話する前に、安全なサンドボックス環境で行えます。

• ワークフローを完全に制御できます： ネイティブAIはエージェントが使用するテキストを提案できますが、eesel AIは実際にアクションを実行できます。そのワークフローエンジンにより、AIが処理すべきチケットの種類、人間にエスカレーションするタイミング、実行を許可されるアクションを正確に定義できます。APIコールを介してShopifyで顧客の注文情報を検索し、チケットに適切なタグを追加して、自動的にクローズする必要がありますか？そのようなワークフローを数分で構築できます。

違いを明確にするための簡単な比較表です。

あなたの旅は今始まる

以上です。これで、前提条件の確認方法、管理パネルでの操作方法、そしてJiraでAIを正式に有効にする方法がわかりました。これはチームの生産性を大きく向上させ、時間のかかる手作業を少しずつ減らしていくための確実な一歩です。

AtlassianのネイティブAIは、エージェントがより効率的に作業するための素晴らしい出発点ですが、サポートの自動化、チケット量の削減、顧客への即時回答に真剣に取り組むチームは、最終的にはより専門的なプラットフォームを求めるようになるでしょう。その次のステップに進む準備ができたら、真の自動化のために設計された専門ツールを導入することができます。

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