よりスマートなJiraの検索とクエリにAIを活用する方法

Jiraで特定のタスクやバグを見つけようとして、デジタルな「干し草の山から一本の針を探している」ような気分になったことはありませんか？3スプリント前のバグ報告だったり、先月チャットした顧客からの機能リクエストだったり、覚えはあるはずです。標準のJira検索を使用したり、複雑なJQL（Jira Query Language）を使いこなしたりすることで、チームはプロジェクトデータに対して高度な精度と制御を得ることができます。どれほど多くの情報が蓄積されていても、Jiraにはそれを見つけるためのツールが備わっています。

しかし、もしJiraでの情報探しが「ただ質問するだけ」のようにシンプルになったらどうでしょうか？AI（人工知能）の進化により、それが今、現実のものとなっています。Jiraの検索にAIを活用することは、チームがデータと関わる方法を変え、かつてないほどアクセスを容易にしています。本ガイドでは、AIを使ってJiraの情報をより速く、よりスマートに見つける方法と、eesel AIのようなツールがこれらの検索能力をどのようにさらに進化させるかを解説します。

必要なもの

JiraでAIを活用した検索を始めるには、主にJira Cloudへのアクセスが必要です。Jiraは、これらの組み込みAI機能「Atlassian Intelligence（アトラシアン・インテリジェンス）」を、PremiumおよびEnterpriseプランの一部として提供しており、必要とするチームに強力なエンタープライズグレードの機能を提供しています。

嬉しいことに、eesel AIのようなサードパーティのAIツールもJiraと直接接続でき、検索体験を補完することができます。多くの場合、既存のJiraセットアップを維持しながら、これらの強化された検索機能を利用できます。設定には、Jiraまたは選択したAIツールの管理者権限が必要になる場合があります。

Jira独自のAI検索（Atlassian Intelligence）を理解する

アトラシアン社は自社製品へのAI導入を牽引しており、Jira Cloudはその革新の代表例です。彼らはこのレイヤーを「Atlassian Intelligence」と呼んでおり、作業アイテムのナビゲーションを容易にする強力なアシスタントとして機能します。

ここでの主なコンセプトは非常に印象的です。皆さんが日常的に使う自然言語（日常会話のような言葉）で入力した内容を、Jira Query Language（JQL）のコードに翻訳してくれます。自分の考えをJiraが理解できるテクニカルな言語に翻訳してくれる、小さなヘルパーがいるようなものだと考えてください。特定のフィールド名や演算子、キーワードを覚える必要はなく、チームメイトに質問するのと同じように、普通の文章で探しているものを入力するだけでいいのです。

この機能は通常、メインの検索バーの中や、Jiraの「すべての作業ナビゲーター」内で見つけることができます。検索ボックスの近くにあるAIオプションを探してみてください。

例えば、project = "Marketing" AND statusCategory != Done AND created >= startOfWeek("-4w") のようなコードを入力する代わりに、次のような会話形式のクエリを使用できます。

• 「マーケティングプロジェクトで先月作成された、未完了のタスクをすべて表示して」

• 「自分に割り当てられている、優先度の高い作業アイテムは何？」

• 「前回のスプリントの未解決のバグを見つけて」

この自然言語機能により、JQLにまだ慣れていないチームメンバーでも、Jiraの真の力をはるかに引き出しやすくなります。

Jiraで自然言語クエリを使用する方法

自然言語を使って検索することは、私たちのコミュニケーション方法そのものであるため、非常に直感的です。Jiraにおいては、見つけようとしているタスクや課題（Issue）を言葉で説明するだけで、プラットフォーム側が残りの処理を行ってくれることを意味します。

AIによる自然言語検索で最高の結果を得るための秘訣は、「具体的に記述すること」です。詳細を伝えれば伝えるほど、AIはあなたの意図をより正確に解釈し、最適なJQL翻訳を提供できます。

「漠然としたクエリ」と「具体的なクエリ」を比較した例をいくつか見てみましょう。

• 漠然としたクエリ: 「ウェブサイトに関する課題を探して」（膨大な検索結果が返ってくる可能性があります）。

• 具体的なクエリ: 「『ウェブサイトのリニューアル』プロジェクトにある、ホームページに関連する未解決のバグをすべて表示して」（プロジェクト、ステータス、コンポーネントといった明確なパラメータをAIに与えています）。

• 漠然としたクエリ: 「先週のチケット」（タイプやプロジェクトが指定されていません）。

• 具体的なクエリ: 「先週作成された、まだオープン状態のカスタマーサポートのチケットをすべてリストアップして」（チケットタイプ、期間、ステータスを指定しています）。

自然言語で質問を入力すると、Atlassian Intelligenceがそれを処理し、適切なJQLを作成します。その後、JiraはそのJQLを使用して、要求された作業アイテムを呼び出します。このプロセスは大幅な時間短縮になり、コードをゼロから書くことなく正しいデータにたどり着くのに役立ちます。

他のAIツールでJira検索を強化する理由

Jiraに組み込まれたAtlassian Intelligenceは、Jiraエコシステム内を検索するための強力なツールです。Jiraの作業アイテムやプロジェクトフィールドをマスターするために専用に構築されています。しかし、多くのチームは、より広いワークフローの一部として、他のプラットフォームにも重要な情報を保存しています。

今日の生産性の高いチームの多くは、次のように運用されています。情報はしばしば、いくつかの専門的なツールに分散しています。例えば：

• プロジェクト計画は Confluence に

• 顧客のフィードバックはサポートチケットに

• デザインファイルは Google ドライブに

• 重要な議論は Slack で

アトラシアンは、これらのツールを連携させる素晴らしいエコシステムを構築してきました。より完全な全体像を把握するために、一部のチームは、これらすべてのプラットフォームを一度に検索できる補完的なAIツールを使用することを選択しています。これにより、異なるアプリ間のギャップを埋め、どこで作成された情報であっても、チームが確実に見つけられるようになります。

そのため、ワークフローにサードパーティのAIツールを追加することは、Jira体験を向上させる素晴らしい方法となります。これらのプラットフォームは、Jiraを他の業務ツールと接続するように設計されており、会社のすべての知識にアクセスするための単一の接点を提供します。

eesel AIでJira検索を強化する方法

eesel AI は、Jiraを含む既存のツールと連携して動作するように設計されたオプションで、より繋がりの強いワークスペースを作成します。その強みは、Jiraだけでなく、チームが情報を保管している他の多くの場所も含めた、スマートで統合された検索体験を提供することにあります。

eesel AIを、デジタルワークスペース全体に散らばった情報を理解する「補完レイヤー」と考えてください。ご自身の Jira アカウントに加えて、以下のような他のプラットフォームとも接続できます。

• Confluence

• Google ドキュメント

• Slack

• Microsoft Teams

• その他100以上のツール

接続が完了すると、自然言語で質問できるようになります。すると、Jiraの課題、Confluenceの関連ドキュメント、Slackでの議論などから関連する詳細を抽出して回答を提示します。これは、Jira独自の機能と調和して動作し、プロジェクトの包括的なビューを提供します。

eesel AIがJiraのセットアップを補完する方法をいくつか紹介します。

• 統合検索: Jiraと接続された他の業務ツールから関連する回答を即座に取得し、タブを切り替えることなく広い視野で情報を把握できます。

• AIアシスタント（コパイロット）: ブラウザ拡張機能を使用して、現在のタスクに関連する情報を、作業中にJiraや他のソースから引き出すことができます。

また、eesel AIには、ブラウザ上であなたと一緒に動作するAIアシスタント（コパイロット）も搭載されています。つまり、ページを離れることなく、接続されているすべてのソースから情報を引き出し、現在のJiraタスクに関連する情報を見つけることができるのです。

AI Jira検索のヒント、注意点、そしてよくある質問

標準機能を使うにせよ、追加ツールを使うにせよ、JiraのAI検索を最大限に活用するためのヒントはいくつかあります。

より良いクエリを作成するためのヒントをご紹介します：

• 具体的に書く: プロジェクト名、日付、担当者、ステータスなどの詳細を追加してください。単に「あのバグを見つけて」と言う代わりに、「Mobile Appプロジェクトで、サラに割り当てられている未解決のバグを見せて」と試してみてください。

• 会話のような言葉を使う: 同僚に話しかけるように質問しますが、必要な特定のデータに焦点を当てたままにします。「新しいログイン機能の要件は何ですか？」といった聞き方は非常に効果的です。

• ソースを指定する（統合検索の場合）: eesel AI のようにあらゆる場所を検索するツールを使っている場合は、情報がどこにあると思うかを伝えてみてください。例えば、「Confluenceにある要件ドキュメントを見つけて」や「Jiraにある未解決のバグを表示して」などです。

心に留めておくべきいくつかの注意点：

• コンテキストが重要: AIはコンテキスト（背景情報）があるときに最高のパフォーマンスを発揮します。「課題を見せて」という聞き方は非常に漠然としているため、少し詳細を加えることで、本当に必要なものを正確に見つけることができます。

• 接続性: 複数のアプリを横断して検索するツールを使用している場合は、最も正確な結果を得るために、関連するすべてのプラットフォームを接続しているか確認してください。

• 権限: 信頼できるAI検索ツールは、既存のJiraの権限を尊重します。ユーザーがJira内の特定のプロジェクトへのアクセス権を持っていない場合、AIはその権限を検索結果にも適用し、安全性を保ちます。

いくつか質問がありますか？AI Jira検索に関するよくある質問にお答えします：

質問	回答
AI検索で私のデータは安全ですか？	Atlassian Intelligenceのような業界リーダーや、eesel AIのような信頼できるツールは、セキュリティを最優先しています。高い基準の詳細については、Atlassian Trust Centerを確認できます。
検索が改善されると、どのように生産性が向上しますか？	Jira内の情報をより速く見つけることで、コンテキストスイッチング（作業の切り替えによる集中力低下）が減り、価値の高いタスクやプロジェクトの本質的な作業に集中できるようになります。
AI検索はコメントや添付ファイルの中身も探せますか？	Jira標準のAIは、主要な課題フィールドの検索に最適化されています。eesel AIのようなツールは、ドキュメントやコメント内を検索して追加のコンテキストを提供することで、これを補完できます。

Jira検索を今すぐスマートに

AIは私たちのお気に入りのツールの使い方を劇的に進化させており、Jira検索はその完璧な例です。Atlassian Intelligenceを使用してJQLを簡素化する場合でも、より広範なソリューションを統合する場合でも、そのメリットは明らかです。データを見つけるのが簡単になり、結果をより速く得られ、情報を「探すこと」ではなく「作業すること」に集中できるようになります。

キーワードやJQLといった強固な基盤の上にAIを構築することで、Jiraに蓄積された情報の価値を最大限に引き出すことができます。さらに一歩進んで、ツールセット全体を検索できるようにすれば、プロジェクトのより完全な全体像を把握できるようになるでしょう。

eesel AI がどのように Jira や他のプラットフォームと接続し、必要な時に即座に関連する回答を提供できるか、ぜひお試しください。統合AI検索がチームに何をもたらすか、体験してみませんか？無料トライアルを開始するか、デモを予約して、eesel AI の実際の動作を確認してみてください。