2026年に試すべきJira AIアプリのおすすめ5選

正直に言いましょう。Jira（ジラ）は非常に強力であり、非常に堅牢なプラットフォームであるからこそ、管理すべき事項も多くなりがちです。チケットの更新、バックログの整理、進捗状況の確認に多大な時間を費やしてしまい、疲れ果ててノートパソコンを閉じた経験があるなら、決してあなた一人ではありません。多くのJira管理者やプロジェクトマネージャーは、プロジェクトを円滑に進めるために膨大な量の事務作業をこなしています。

幸いなことに、新しいAIの波がこのプロセスをさらに容易にし始めています。優れたJira AIアプリは、Jiraを単なる追跡プラットフォームから、日常業務を自動化するよりスマートなワークハブへと変貌させています。これらのアプリは、サポートチケットのトリアージ（優先順位付け）を行ったり、ユーザーストーリーの下書きを作成したり、必要な回答を見つけ出したりしてくれるため、チームは本来得意とする業務に集中できるようになります。

この投稿では、私が見つけた上位5つのJira AIアプリをガイドとしてご紹介します。それぞれの機能、対象ユーザー、コストを詳しく解説しますので、あなたのチームに最適なツールを見つける参考にしてください。

Jira AIアプリとは？

Jira AIアプリとは、人工知能を活用してタスクを自動化し、スマートな提案を行い、Jira環境内での体験を全体的に向上させる統合機能のことです。一日のうちで最も反復的な作業を処理してくれるスマートなアシスタントだと考えてください。

これらは、以下のような幅広い用途に活用できます。

• コンテンツの生成: 長いチケットスレッドを要約したり、技術的なユーザーストーリーのドラフト作成を支援したり、完了した課題のリストからリリースノートをまとめたりすることができます。

• ワークフローの自動化: これらのツールは、流入するサポートチケットを自動的に分類し、内容に基づいて適切な担当者にタスクを割り当て、既存プロセスの改善案を提示することができます。

• データの検索と分析: 複雑なJiraクエリ言語（JQL）と格闘する代わりに、自然な日本語（または英語）で質問するだけで必要な情報を見つけられます。また、重複した課題を特定したり、ナレッジベース（knowledge base）から関連ドキュメントを抽出したりすることも可能です。

• サービスリクエストの管理: Jira Service Management（JSM）を使用しているチームにとって、一部のアプリは第一線のサポートエージェントとして機能し、よくある質問に答え、人間に届く前にチケットを解決することができます。

Jiraは素晴らしいエコシステムとマーケットプレイスを構築しており、今や開発者だけのものではありません。ITSM、マーケティング、人事、運用などの各チームが、Jiraでの作業方法を効率化するためにこれらのツールを活用しています。

今回のリストに最適なJira AIアプリを選んだ基準

チームが最適なソリューションを見つけられるよう、多忙なチームにとって実際に重要となるいくつかの基準に基づいて、数十のツールを評価しました。

• セットアップの容易さ: どのくらい早く稼働させることができるか。Jiraに接続して数分で価値を実感できる、真のセルフサービス型ツールを優先しました。

• コア機能: 実際の問題を解決できるか。単なる目新しい機能（パーティートリック）を提供するだけでなく、本格的なサポート自動化、スマートなプロジェクト管理、スムーズなコード統合などに焦点を当てたアプリを選びました。

• 統合の深さ: 他のツールとどれだけうまく連携できるか。優れたアプリは、Jiraだけでなく、Confluence、Slack、その他のソースなど、ナレッジエコシステム全体に接続します。

• カスタマイズとコントロール: 自分のチームに合わせて調整できるか。AIの動作を細かく制御でき、特定のニーズに合わせて独自のワークフローを定義できるツールを重視しました。

• 価格の透明性: 料金モデルが明確で予測可能か。Jiraはチームの規模に合わせた段階的なプランを提供しており、外部アプリについてもわかりやすい料金体系のものを探しました。

2026年 Jira AIアプリ主要ツールの比較

2026年のワークフローを改善するJira AIアプリのおすすめ5選

選定されたツールの詳細な解説は以下の通りです。

1. eesel AI

eesel AIは、サポートおよびサービスチーム向けに構築された強力なAIプラットフォームです。Jira Service Managementに直接接続し、自律型のフロントラインエージェントとして機能します。過去のチケット、Confluenceのページ、その他のナレッジソースから学習し、ユーザーの問題を解決します。eesel AIのコンセプトは、既存のヘルプデスク内で調和を保ちながら、サービスデスク（service desk）をさらに効率化することです。

長所:

• 数分で稼働開始: 真のセルフサービス型セットアップを備えています。JSMに接続し、データでAIのトレーニングを開始し、10分以内にシミュレーションを実行できます。

• 実際のデータから学習: 一般的な回答を提供するのではなく、過去のチケットを分析して、初日から特定の課題やブランドボイスを理解します。

• ワークフローの完全な制御: AIがどのチケットを処理するかを正確に決定できます。プロンプトエディタを使用して、課題のトリアージや、注文情報を検索するための外部APIの呼び出しなどのアクションをカスタマイズできます。

• リスクのないシミュレーション: AIが実際のユーザーと対話する前に、過去のチケットでテストして、どのように動作したか、正確な解決率はどのくらいかを確認できます。

短所:

• カスタマー向けおよび内部サポートに特化しているため、深いコード分析などのタスクには主要な選択肢ではない可能性があります。

料金:

eesel AIの料金は、設定されたAIインタラクション数に応じた固定の月額料金制であり、チームにとって予測可能なコストを提供します。

• Teamプラン: 月額299ドル（年払いの場合、月額239ドル相当）、最大1,000件のAIインタラクション。

• Businessプラン: 月額799ドル（年払いの場合、月額639ドル相当）、最大3,000件のAIインタラクション、ボット数無制限、過去のチケットでのトレーニング機能。

• Customプラン: より高度なニーズを持つチーム向けに提供。

選定理由:

多くのツールが一般的なAI機能を提供する一方で、eesel AIは特定のチケット解決ニーズに応える優れた補完ツールです。散在するソースから知識を抽出し、すべてを安全にテストできる機能は、Jira環境への素晴らしい追加要素となります。

2. Atlassian Intelligence (Rovo)

これはAtlassian（アトラシアン）独自のネイティブAIで、Jira、Confluence、およびその他のスイート製品に直接組み込まれています。これは汎用アシスタントとして設計された成熟した信頼性の高い機能で、日常的な言葉によるJQLクエリの作成、コメントスレッドの要約、自動化ルールの生成などを支援します。

長所:

• すでに組み込まれているため、対象となるプランであれば追加のセットアップやインストールは不要です。

• Atlassianエコシステム全体で、迅速かつ個人的な生産性向上を図るのに適しています。

• 自然言語からJQLへの変換機能は秀逸で、誰でも強力なレポート機能を利用できるようにします。

短所:

• ネイティブの汎用ツールであるため、専用の自動化アプリに見られるような高度に特化したカスタマイズが不足している場合があります。

• 当然ながらAtlassianスイートに最適化されているため、Googleドキュメントなどの外部ソースに膨大なデータを持つチームは、それらのギャップを埋めるための専用の統合機能を検討することになるでしょう。

• アクションが直接適用されることが多いため、導入前にサンドボックス環境でテストしたいチームは、マーケットプレイスにあるシミュレーション可能なツールと併用することをお勧めします。

料金:

Atlassian Intelligenceは、Jira CloudのPremiumおよびEnterpriseプランに含まれています。

選定理由:

組み込みのオプションとして、JiraでAIを使い始める最もシームレスな方法です。基本を完璧にこなし、世界クラスのJiraプラットフォーム内での素晴らしい個人用生産性ヘルパーとして機能します。

3. Smart AI for Jira

Smart AI for Jiraは、チケット内で直接プロジェクト管理タスクを加速させることに焦点を当てたAtlassianマーケットプレイスのアプリです。課題の具体化を支援することで、既存のJiraセットアップをさらに強化する特化型ツールです。

長所:

• 大きなエピックやユーザーストーリーを小さなサブタスクに自動的に分解するのに非常に適しています。

• AIチャットが、受け入れ基準やテストケースなどの有用なコンテンツの生成を支援します。

• 管理者は、どのプロジェクトがこれらの便利な機能にアクセスできるかを細かく制御できます。

短所:

• 機能は主にキュー全体の管理よりも、個々のチケット内のアクションに焦点を当てています。

• 大規模言語モデル（LLM）のために独自のAPIキーを管理する必要がある場合があり、初期セットアップに手間がかかる可能性があります。

料金:

50ユーザーまでのチームで、1ユーザーあたり月額1.15ドルから。最新の価格帯についてはAtlassianマーケットプレイスを確認してください。

選定理由:

スプリントプランニングや課題作成時にJira体験を強化したいプロジェクトマネージャーにとって、確かな選択肢です。作業分解機能は非常に役立つ時短ツールです。

4. Codeium (Windsurf)

Windsurfの一部であるCodeiumは、開発チームに利益をもたらすためにJiraエコシステム内で動作するAIツールキットです。コードコメントから直接課題を作成することを支援し、コードの作成と作業の追跡の間のギャップを埋めるのに役立ちます。

長所:

• コードベースとJiraの間に有用なリンクを作成し、開発者のコンテキスト切り替えを減らします。

• 技術的負債を特定し、Jiraプロジェクト内で対処するためのチケットを生成するのに役立ちます。

• GitHubやGitLabなどの一般的なシステムと統合され、Jiraの範囲をさらに広げます。

短所:

• 開発者向けの特化型ツールであるため、非技術的なチームにはあまり価値を提供できない可能性があります。

• チケットのライフサイクル全体の管理よりも、主に課題の作成に重点が置かれています。

料金:

• Freeプラン: 2週間のProトライアルと月間25件のプロンプトクレジットが含まれます。

• Proプラン: 500件のプロンプトクレジットで1ユーザーあたり月額15ドル。

• Teamsプラン: 一括請求および管理機能付きで1ユーザーあたり月額30ドル。

選定理由:

Jiraと統合される開発者向けの最高のAIツールの一つです。管理業務を効率化したいエンジニアリングチームにとって、焦点が絞られた有能なソリューションです。

5. Guru

Guruは、Jiraと並行して動作するAI搭載のナレッジ管理プラットフォーム（knowledge management platform）です。その目的は、社内の知識を集約し、作業している場所に直接届けることで、Jiraチケットを強力に補完することです。

長所:

• 異なるアプリ間の情報を接続して、信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）を作成することに長けています。

• AI検索が直接的な回答を提供し、Jiraのインターフェース内で情報を素早く見つけるのを支援します。

• コンテンツの検証ワークフローにより、ナレッジベースの正確性を維持できます。

短所:

• 自動化されたワークフローエンジンというよりは、主にナレッジデリバリー（知識提供）ツールです。

• ユーザーごとの課金であるため、非常に大規模なチームにとっては投資額が大きくなる可能性があります。

料金:

• Self-serveプラン: 年払いの場合、1シートあたり月額25ドル（月払いの場合は30ドル）、最低10シートから。

• Enterpriseプラン: 高度な機能を必要とする大規模組織向けのカスタム料金。

選定理由:

Guruは、Jiraが専門的なナレッジツールといかにうまく統合されるかを示しています。eesel AIのようなツールが知識を使ってチケットを解決するのに対し、Guruはその同じ知識をJira内の人間のエージェントが即座に利用できるようにします。

この動画では、チームがサポートワークフローを自動化し改善するのに役立つ、Jira Service Management内のAI機能を紹介しています。

Jira AIアプリを使いこなすためのプロのコツ

Jiraの事務作業はAIアプリに任せる時代です

Jiraは、何千もの企業のカスタマーサービスを支える、成熟した信頼性の高いプラットフォームです。現代のチームにとって不可欠なツールですが、それを維持するための手作業は、適切な統合によって大幅に削減できます。最適なJira AIアプリは、かつて一日を占領していた反復的なタスクを処理することで、チームを強化してくれます。

どのツールが最適かは、特定のニーズによって異なります。一般的な生産性向上を求めるなら、Atlassianの組み込みAIが最適なスタート地点です。開発効率を上げるならWindsurfを、社内ナレッジを集約するならGuruが強力な候補になります。

Jira Service Managementを使用しているチームにとって、フロントラインサポートの自動化とチケットのインテリジェントな分類は、大きな投資対効果をもたらします。これにより、熟練したチームは、彼らの能力が最も必要とされる複雑な問題に集中できるようになります。

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