Jiraの管理者やプロジェクトマネージャーであれば、あなたの一日はおそらくジャグリングのようなものでしょう。巨大なプロジェクトの分解、完璧なクエリの作成、そして無限に続くサポートチケットのトリアージ。こうした「本来の業務以外の付随的な作業」に追われ、本来もっと時間をかけたいはずの戦略立案の時間が簡単に奪われてしまいます。
Atlassianは、Jiraに直接AI機能を組み込むという良い一歩を踏み出しました。しかし、多くのチームにとって、それはまだ可能性のほんの一部を垣間見せたにすぎません。このガイドでは、JiraでAIを真に役立つ形で活用する方法を、ステップバイステップで解説します。まずはプロジェクト管理に役立つネイティブツールから始め、次に、最前線のサポートを処理し、あなたの貴重な時間を取り戻すためのスマートな統合AIエージェントを設定する方法へと進んでいきます。
JiraでAIを活用する方法：始める前に必要なもの
本題に入る前に、以下のものが準備できているか確認してください。
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有効なAtlassian Jira Cloudアカウント
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自動化やインテグレーションを設定するための管理者またはプロジェクト管理者の権限
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どの反復的なタスクやサポートの質問に悩まされているか、おおよその把握
JiraでAIを活用するためのステップバイステップガイド
ここでは、JiraのセットアップにAIを導入するための実践的な4ステップのアプローチをご紹介します。まずはシンプルな組み込み機能から始め、より強力な自動化へと進んでいきます。
ステップ1：ネイティブのJira AIでプロジェクト管理を自動化する
Atlassianは、Rovo（またはAtlassian Intelligence）と呼ばれる独自のAIを統合し、プロジェクト管理の退屈な部分を支援しています。AIの世界に足を踏み入れたばかりなら、これらのツールから始めるのが最適です。
平易な言葉でJQLクエリを生成する
Jira Query Language (JQL)はカスタムフィルターを作成するのに非常に便利ですが、正直なところ、学習曲線は急です。構文を覚えようとする代わりに、「今週が期限で自分に割り当てられている未解決の課題」のように、やりたいことを平易な言葉で入力できるようになりました。AIがそれを完璧なJQLクエリに翻訳してくれます。これにより、大幅な時間の節約になり、JQLの達人だけでなく、チームの誰もが高度な検索を利用できるようになります。
エピックをより小さなタスクに分解する
巨大なエピックを前に、すべてのユーザーストーリーやサブタスクを手動で作成することを考えて圧倒された経験は誰にでもあるでしょう。JiraのAIを使えば、エピックの説明をスキャンさせ、論理的な子課題の分解案を提案させることができます。提案を確認し、いくつか微調整を加えたら、ワンクリックですべてを作成できます。これはプロジェクト計画段階での大幅な時間節約になります。
長いコメントスレッドを要約する
チケットを開いたら小説のような長さのコメントが待ち受けている、というのは典型的な生産性のキラーです。3週間前に行われた重要な決定事項を見つけるために延々とスクロールする代わりに、AI要約機能を使えます。AIが会話全体を読み込み、主要な決定事項やアクションアイテムを抽出してくれるので、数秒で要点を把握できます。
簡単なプロンプトで自動化ルールを作成する
Jiraの組み込み自動化ビルダーは便利ですが、複雑なルールを組み立てるのは面倒に感じることがあります。AIはこれを簡素化するのに役立ちます。「優先度の高いバグが報告されたら、開発チームのリーダーに割り当てる」といったプロンプトを与えると、AIが自動化ルールを構築してくれます。
これらのネイティブ機能は、Jira内部で発生するタスクを整理するのに非常に優れています。主な欠点は、その知識がAtlassianエコシステム内に閉じ込められていることです。チームの実際の業務や知識が他の場所に散らばっている場合、これは問題となります。
ステップ2：セルフサービスのためにナレッジベースを強化する
AIの最も一般的な使い方の1つは、人々を適切なドキュメントに誘導することで、繰り返される質問を減らすことです。JiraとConfluenceにはそのための機能がありますが、それはほんの始まりにすぎません。
AIを使ってヘルプ記事を作成・改善する
厄介なサポートチケットを解決したとき、その解決策はまさに宝物です。それをアーカイブの中に埋もれさせる代わりに、エージェントはJiraチケット内やConfluenceページ内で直接AIを使い、新しいヘルプ記事のアイデアを出すことができます。「文章を改善する」や「トーンを変更する」といった機能を使えば、一度きりの解決策を、プロフェッショナルで一貫性のあるナレッジベース用の記事に素早く変換できます。
ナレッジベースをJira Service Managementに接続する
Confluenceに充実した記事群ができたら、そのスペースをJira Service Managementプロジェクトにリンクできます。これにより、Jiraのバーチャルエージェントが、ユーザーがヘルプポータルに入力する際に、関連する記事を提案できるようになり、うまくいけばチケットを送信する前に質問を解決できます。
しかし、ここにはかなり大きな制限があります。これは、すべての知識がConfluenceにきちんと収まっている場合にのみ機能します。答えがGoogleドキュメントやNotionページ、ランダムなSlackスレッド、あるいは過去の何十ものチケットの詳細に埋もれている場合はどうなるでしょうか？ここで組み込みのAIは壁にぶつかり、より強力な何かが必要になってきます。
ステップ3：最前線のサポートのために真のAIエージェントをセットアップする
ネイティブ機能から得られる価値をすべて引き出したら、次の論理的なステップは、すべての知識ソースを接続し、実際に行動を起こすことができるAIエージェントを導入することです。
ネイティブのバーチャルエージェントがしばしば力不足な理由
シンプルなバーチャルエージェントは、キーワードを単一の整理されたナレッジベースに一致させるのが得意です。しかし、彼らはしばしば自分たちの世界に閉じこもっているため、実際の問題を解決できません。通常、Confluence以外の情報にアクセスしたり、何千もの過去のチケットの文脈から学んだり、チケットにタグを付けたり、注文詳細を調べたり、適切な担当者に問題をエスカレーションしたりすることはできません。
強力なAIエージェントをJira Service Managementに接続する方法
ここで必要になるのが、Atlassianの枠を超えられるAIです。それがeesel AIのようなツールが作られた理由です。これは、あなたがすでに使っているツールに接続するように設計されているため、複雑な移行や既存のヘルプデスクの入れ替えに対処する必要がありません。
立ち上げは驚くほど簡単です。
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サインアップしてJiraを接続： 何ヶ月もかかる開発作業ではなく、ワンクリックのインテグレーションで数分で始められます。
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知識ソースを統合： これが最も重要な部分です。Confluenceだけでなく、Google Docs、Notion、SharePoint、そして決定的に、すべての過去のサポートチケットを接続できます。これにより、AIはあなたのビジネスの全体像を把握できます。
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AIのペルソナとアクションをカスタマイズ： シンプルなエディターで、AIのトーンを定義し、単に答えを見つける以上の力を与えることができます。AIエージェントが適切なタグを追加してチケットをトリアージしたり、他のシステムにAPIコールを行って顧客のサブスクリプション状況を確認したりするように設定できます。
AIエージェントを導入するための簡単なプロセスを示すフローチャート。JiraでAIを効果的に活用するための重要な部分です。ステップ4：自信を持ってAIをテストし、展開する
AIに直接顧客と対話させるのは、少し怖いと感じるかもしれません。重要なのは、テストし、調整を加え、管理された方法で展開することです。
シミュレーションを使ってパフォーマンスを予測する
AIに関する最大の不安の1つは、実際の現場でどのように振る舞うかがわからないことです。だからこそ、eesel AIのようなツールにはシミュレーションモードが含まれています。新しく設定したAIエージェントを、何にも影響を与えない安全な環境で、過去の何千ものチケットに対して実行できます。
これにより、実際の顧客の質問にAIがどのように応答したかが正確にわかり、解決率を予測し、ナレッジベースのギャップを指摘してくれます。実際の顧客とやり取りする前に、リスクゼロでその振る舞いやプロンプトを微調整できます。
このスクリーンショットはeesel AIのシミュレーションモードを示しています。これはJiraでAIをカスタマーサポートの自動化に活用するための重要なステップです。徐々に展開し、状況を監視する
スイッチを一つ切り替えてすべてを一度に自動化する必要はありません。小さく始めましょう。例えば、「パスワードリセット」や「請求情報の更新方法」など、特定の高頻度のチケットタイプのみをAIエージェントに処理させ、それ以外はすべて人間のチームに自動的に送るように設定できます。慣れてきて結果が見えてきたら、徐々に処理範囲を広げていくことができます。
JiraでAIを最大限に活用するためのヒント
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最も時間を浪費しているものから始める。 何かを構築する前に、チームと話しましょう。彼らが毎日対処している、最も反復的で精神的に疲弊する質問やタスクを3〜5つ特定します。それらを最初に自動化することで、すぐに最大の成果を得られます。
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設定だけでなく、サポートに焦点を当てる。 経験豊富な多くのJira管理者が言うように、今日のAIは、テキストプロンプトから複雑な多段階のJiraワークフローを設定するよりも、対話型のサポートタスクを処理する方がはるかに得意です。AIが輝く場所で活用しましょう。
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ナレッジベースを改善し続ける。 あなたのAIは、与えられた情報と同じくらいしか賢くなりません。eesel AIのナレッジギャップレポートのようなツールからの洞察を活用して、ユーザーが実際に何を質問しているかを把握し、ドキュメントを常に最新の状態に保ちましょう。
eesel AIのレポートダッシュボードの画像。チームがJiraでAIを使ってナレッジギャップを特定し、埋める方法を理解するのに役立ちます。基本的な自動化の先へ
ご覧のように、JiraでAIを使用するのは一つの旅です。今日からネイティブ機能を使って小さく始め、プロジェクト管理を効率化することができます。しかし、チームを本当に解放し、即時かつ役立つサポートを提供するためには、散在するすべての知識から学び、あなたのヘルプデスクとシームレスに連携できるAIが必要です。
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よくある質問
JiraでAIの使い方を学ぶことで、JQLクエリの生成、エピックの分解、コメントスレッドの要約といった反復的なタスクにかかる時間を大幅に削減できます。サポートチームにとっては、より迅速なチケット解決とセルフサービスの向上を可能にし、人間のエージェントをより複雑な問題に集中させることができます。
AtlassianのネイティブAI機能は、主にJiraやConfluence内での内部的なプロジェクト管理タスク（コンテンツの作成や自動化ルールの構築など）を強化します。一方、専用のAIエージェントは、外部のナレッジソース（Google DocsやSlackなど）に接続し、チケットのトリアージやAPIコールの実行といったアクションを実行できるため、AIの能力をAtlassianエコシステムの外にまで拡張できます。
AIエージェントは正確で包括的な情報に依存して関連性の高い回答を提供するため、堅牢なナレッジベースは不可欠です。AIを使ってヘルプ記事を作成・改善し、ナレッジベースをJira Service Managementに接続することで、AIがよくある問い合わせを減らし、即時のセルフサービスソリューションを提供できるようになります。
外部AIエージェントの統合は、通常、Jira Cloudアカウントに直接接続し、散在するすべてのナレッジソース（Confluence、Google Docs、過去のチケットなど）を統合することから始まります。その後、AIのペルソナをカスタマイズし、実行可能な特定のアクションを定義できます。これは多くの場合、複雑なコーディングや長い開発サイクルなしで行えます。
本格的な展開の前に、eesel AIのようなツールが提供するシミュレーションモードを利用して、リスクのない環境で過去の何千ものチケットに対してエージェントをテストしてください。これにより、パフォーマンスを予測し、ナレッジギャップを特定し、その振る舞いを改善できます。AIは、おそらく高頻度で複雑性の低いチケットタイプから始めて、その効果を継続的に監視しながら、徐々に展開していきましょう。
ネイティブのAtlassian Intelligenceは、知識がConfluenceやJiraの外部にある場合にしばしば力不足となります。通常、Google DocsやNotionのような他のプラットフォームからの情報にアクセスしたり、様々なシステムにまたがる過去のチケットの文脈から学んだり、外部APIを呼び出して顧客詳細を取得したりレコードを更新したりするようなアクションを実行することはできません。
