
あなたのチームがJira Service Managementで日々を過ごしているなら、チケットの雪崩に慣れていることでしょう。作業を管理するための素晴らしいツールですが、絶え間ないリクエストの流れは本当に大変です。同じ質問が何度も出てきたり、チケットを手動で整理したり、問題の背景を把握するだけでも時間がかかります。これは燃え尽き症候群やユーザーへの応答時間の遅延を招くレシピです。
この現代的な解決策はJira AIエージェントです。これは、最前線の雑務を処理し、実際に頭脳を必要とする問題に人間の専門家を解放するインテリジェントなアシスタントと考えてください。しかし、チームのためにこれを手に入れるのは簡単な選択ではありません。主に3つの道があります:Jiraに組み込まれたAIを使用する、自分で一から構築する、または既存のものに特化したツールを重ねる。このガイドでは、どれがあなたにとって理にかなっているかを決定するために、これら3つすべてを案内します。
Jira AIエージェントとは正確には何ですか?
まず最初に、明確にしておきましょう:Jira AIエージェントは単なるチャットボットではありません。それはJiraに直接接続し、コンテキストを理解し、完全なワークフローを自動化し、ユーザーとエージェントの両方と対話するスマートなシステムです。
優れたJira AIエージェントがあなたのためにすべきことは次のとおりです:
- 自分で問題を解決する。一般的な質問に即座に答えるために、あなたの知識源を掘り下げることができるべきです。これにより、多くのチケットが人に届く前に回避されます。
 - チケットを賢くルーティングする。チケットの内容を自動的に把握し、その優先順位を設定し、適切なチームや人に送ります。何も取りこぼされることはありません。
 - 人間のエージェントを助ける。 人間が必要なチケットに対して、AIはサイドキックとして機能します。返信を下書きしたり、長いコメントスレッドを要約してエージェントが迅速に追いつけるようにしたり、次に何をすべきかを提案したりします。
 - 行動を起こす。 本当に役立つエージェントは話すだけでなく、行動します。チケットフィールドを更新したり、適切なラベルを追加したり、APIコールを通じて他のアプリでアクションをトリガーしたりできます。
 
目標は手作業を減らし、問題をより迅速に解決し、サービスデスクをより効率的でストレスの少ない場所にすることです。

サポートおよび開発チーム向けのJira AIエージェントのコア機能。
オプション1: ネイティブJira AIエージェント(Atlassian Intelligence)
Atlassianは、自社製品に直接組み込まれたAIをAtlassian Intelligenceとして開発しています。表面的には、すでにエコシステム内にあるため、最も簡単な道のように見えます。スイッチを入れるだけで(そして料金を支払うだけで)利用できます。
ネイティブJira AIエージェントの主な機能
Atlassianスタックに完全に依存している場合、組み込みエージェントは十分な機能を提供します:
- バーチャルサービスエージェント: これは、Slack、Microsoft Teams、JSMポータルなどで動作するAtlassianの会話型AIです。接続されたナレッジベースを検索して質問に答えます。
 - AIアンサー: この機能は生成AIを使用してユーザーの質問に迅速に答えますが、ほぼ専らリンクされたConfluenceスペースで見つけられる情報に依存しています。
 - インテリジェントトリアージ: チケットの内容に基づいて新しいリクエストを自動的に適切なキューに分類し、ルーティングします。
 - エージェント向けツール: エージェントに役立つツールも提供します。例えば、チケットコメントの要約や、簡単な返信の下書きを作成して、作業を少し速く進めるのを助けます。
 

ユーザーからの質問に答えるネイティブJira AIエージェント。
ネイティブJira AIエージェントの制限とコスト
便利ではありますが、ネイティブJira AIエージェントには、多くのチームにとっては始める価値がないかもしれない大きな問題があります。
まず、コストが大きな障害です。最も便利なAI機能、例えばバーチャルエージェントやスマートトリアージは、プレミアムおよびエンタープライズプランでのみ利用可能です。チームが無料またはスタンダードプランを利用している場合、これらの機能は使用できません。AIのためにチーム全体をプレミアムプランにアップグレードすることは、エージェント1人あたり月額約50ドルかかり、予算を圧迫する可能性があります。
その高額なサブスクリプションに加えて、アトラシアンは使用量に基づいて料金を請求します。プレミアムプランでは、月に1,000回の「アシストされた会話」しか提供されません。それを超えると、追加のインタラクションごとに追加料金が発生します。忙しいサポートチームにとって、これらのコストはすぐに予測不可能になります。
しかし、最大の問題はトレーニングデータです。ネイティブエージェントは主にConfluenceナレッジベースから学習します。しかし、もし最良の情報が古いチケットの会話やGoogleドキュメント、その他の内部ウィキにある場合はどうでしょうか?ネイティブAIはそれにアクセスできないため、回答が不完全で役に立たないものになります。最後に、会話の流れをカスタマイズすることはできますが、AIの性格や行動、より複雑なタスクを実行する能力を大きく制御することはできません。
| プラン | 価格 (エージェント/月) | 利用可能な主要AIエージェント機能 | 
|---|---|---|
| 無料 | $0 | 基本的なコンテンツ生成 | 
| スタンダード | $19.04 | 基本的なコンテンツ生成 | 
| プレミアム | $47.82 | フルスイート (バーチャルエージェント、トリアージ、要約) | 
| エンタープライズ | カスタム | フルスイート + 高度な分析 | 
出典: アトラシアン価格
オプション2: ゼロからカスタムJira AIエージェントを構築する
開発者チームがいて完全なコントロールを望む場合、ゼロからカスタムAIエージェントを構築することができます。これは「エキスパートモード」と考えてください。強力ですが、大きな取り組みです。
独自のJira AIエージェントを構築するには何が必要ですか?
これは単なるプロジェクトではなく、完全なエンジニアリングの取り組みです。カスタムAI Jiraエージェントの構築に関する技術ガイドで説明されているように、Python、LangChainのようなAIフレームワーク、JiraのAPIやOpenAIのようなプロバイダーからの大規模言語モデル(LLM)に関する深い理解を持つチームが必要です。
これはITチームに副業として任せられるタスクではありません。システムを構築し、トレーニングし、最も重要なのは維持するために専任の開発者とデータサイエンティストが必要です。利点は完全な柔軟性です。任意の機能を構築し、任意のデータソースを接続し、エージェントのロジックの細部を調整することができます。
しかし、欠点は非常に大きいです。非常に高額で(複数の開発者の給与を支払うことになります)、最初のバージョンを稼働させるのに数ヶ月かかり、壊れないようにするために常に作業が必要です。ほとんどの企業にとって、時間、コスト、リスクは釣り合いません。

ネイティブJira AIエージェントの設定はそれほど簡単ではありません。
オプション3: スマートな代替案: 専門的なJira AIエージェントのレイヤリング
カスタムツールの力を持ちながら、膨大な構築時間を必要とせず、ネイティブオプションの欠点もない中間の選択肢があります。それが、eesel AIのような専門的なツールをJiraのセットアップに重ねる方法です。
レイヤードJira AIエージェントでネイティブの制限を克服する
レイヤードソリューションは、既存のツールに専門的なAI機能を追加することで機能します。他の2つのオプションの問題をどのように回避するかを以下に示します:
- すべての知識を学習する。 これが最大の利点です。ネイティブエージェントはConfluenceに縛られていますが、eesel AIは過去のJiraチケット、Googleドキュメント、PDF、内部ウィキなど、すべてから学習します。つまり、チーム全体の知識から学ぶため、提供される回答ははるかに正確で有用です。
 - 柔軟でコスト効果の高い価格設定。 高額なエージェントごとの料金でJiraの請求書が膨らむ代わりに、eesel AIの価格設定はインタラクションに基づいています。このモデルは通常、はるかに手頃で、成長に応じてスケールします。予算を圧迫するサブスクリプションなしで高度なAIを手に入れられます。
 - カスタムアクションで回答を超える。 eesel AIエージェントはチャットだけでなく、実行者でもあります。APIコールを使用して実際のアクションを設定できます。例えば、Shopifyで注文状況を確認したり、返金を処理したり、内部システムでユーザーのアカウントを更新したりするエージェントを想像してみてください。これがレイヤードツールが提供できる有用な自動化です。
 - 安全で制御された展開。 ユーザーにAIを解放することに不安がありますか?シミュレーションモードのような機能を使って、eesel AIは過去のチケットでエージェントをテストできます。実際にどのように回答するかを確認し、潜在的な節約を計算し、実際の人と話す前に知識のギャップを修正できます。
 

複数の知識ソースに接続する、よりスマートなJira AIエージェント。
eesel Jira AIエージェントがJira Service Managementを強化する方法
はっきりさせておきますが、eesel AIはJiraを置き換えるものではなく、Jiraをより良くするものです。これは、既存のJira Service Managementインスタンスに数分で接続できるスマートなレイヤーで、複雑な設定は不要です。
ボットの性格、問題のエスカレーション方法、具体的な動作を、シンプルでわかりやすい言葉で完全にコントロールできます。さらに、最前線の自動化を超えて、eesel AIはJira内に**AIコパイロット**を提供します。このツールは、人間のエージェントが適切なトーンで高品質な返信を作成するのを助け、キューをより早くクリアしつつ、コミュニケーションの一貫性を保つことができます。
Jira AIエージェントへの道、どれがあなたに合っている?
さて、すべてをまとめてみましょう。あなたのチームのためにJira AIエージェントを動かすための3つの主要な方法があります。ここではその短いバージョンを紹介します:
- ネイティブJSM AI: すでに高額なJiraプランを利用している場合、これは簡単な選択肢です。しかし、費用が高く、Confluenceからしか学習せず、予期せぬ使用料が発生する可能性があります。すでにプレミアムまたはエンタープライズプランを利用しており、完璧に整理されたConfluenceスペースを持つ大企業に最適です。
 - DIYカスタムエージェント: これは究極のコントロールを提供しますが、時間、費用、頭痛の種が非常に高くつきます。専用のAIチームと無制限の予算を持つ大企業にのみ現実的な選択肢です。
 - レイヤードAI (eesel): これはバランスの取れた選択肢です。カスタムビルドのパワーと柔軟性を、統合ツールのシンプルさと予測可能なコストで提供します。
 
多くのチームが予算を超えずに最高の結果を得たい場合、eesel AIのようなレイヤードソリューションが最も実用的で強力な方法です。既存のツールと連携し、実際の知識から学び、成長します。
| 機能 | ネイティブJSM AI | DIYカスタムエージェント | eesel AI (レイヤード) | 
|---|---|---|---|
| セットアップの労力 | 低 (正しいプランの場合) | 非常に高い | 低 | 
| コストモデル | 高いエージェントごとの料金 + 使用料 | 非常に高い (給与) | 柔軟なインタラクションベース | 
| トレーニングデータ | 限定的 (主にConfluence) | 無制限 | 広範囲 (チケット、ドキュメントなど) | 
| カスタムアクション | 限定的 (Webリクエスト) | 無制限 | はい (フルAPIアクション) | 
| 最適な対象 | すでにプレミアムプランを利用しているエンタープライズチーム | 大規模な専用AI/開発チームを持つ企業 | 柔軟性とROIを求めるあらゆる規模のチーム | 
繰り返しのチケットや手動の仕分けでチームの進行を遅らせないでください。真に柔軟なJira AIエージェントがサポートの処理方法をどのように変えるかを確認してください。eesel AIのデモを予約するか、今日から無料トライアルを始めましょう。
よくある質問
もちろんです。有能なエージェントは、チケットを適切なチームにインテリジェントに振り分けることや、長い問題スレッドを要約することができ、人間のエージェントのために直接行動を取ることも可能です。レイヤードソリューションは、APIコールを通じて他のアプリでワークフローをトリガーしたり、チケットフィールドを更新したりするタスクを実行するように設定できます。
これは、Confluenceのみに依存するネイティブツールの制限です。eesel AIのようなレイヤードソリューションは、過去のJiraチケット、Googleドキュメント、内部ウィキなど、すべての知識ソースに接続することで解決し、チームの完全な専門知識に基づいた回答を保証します。
全くそんなことはありません。 ゼロから構築するのは大きなエンジニアリング作業ですが、レイヤードAIソリューションは迅速かつ簡単に設定できるように設計されています。開発者の専任チームを必要とせずに、数分でJiraや知識ソースに接続できます。
ほとんどのチームにとって、レイヤードソリューションが最も価値があります。 高額なエージェントごとの料金を支払う代わりに、これらのツールはより手頃なインタラクションベースの価格モデルを使用することが多いです。これにより、ソフトウェア予算を大幅に増やすことなく、高度なAI機能を利用できます。







