
しばらくの間、「AI」という言葉は何にでも付けられるバズワードのように感じられていました。しかし現在、特にITサービスマネジメント(ITSM)の分野において、AIは実用的な成果を出し始めています。Atlassianは、Atlassian Intelligenceエンジンと、Rovoエージェントと呼ばれる新しいAIヘルパー群を活用した「Jira Service Management エージェンティックAI(Agentic AI)」によって、この分野で大きな一歩を踏み出しています。
では、これはあなたのチームにとって具体的に何を意味するのでしょうか?このガイドでは、AtlassianのエージェンティックAIの概要、機能、コスト、そして検討すべき点について詳しく解説します。これらを分解して説明することで、お使いのチームにとって最適な選択肢なのか、あるいはツールに依存しないAIチームメイトを追加するのが現在のワークフローに役立つのかを判断する材料を提供します。
Jira Service ManagementのエージェンティックAIとは?
まず、「エージェンティックAI(Agentic AI)」とは一体何でしょうか?簡単に言えば、単に情報を取ってくるだけでなく、実際に「物事を完結させる」AIのことです。単なる高機能な検索バーではなく、エージェンティックAIは状況を評価し、意思決定を行い、自律的にアクションを実行できます。これをより分かりやすく説明するために、以下の図でエージェンティックAIと標準的なチャットボットの違いを示します。
単にヘルプ記事を案内するのではなく、ソフトウェアへのアクセス権付与やインシデントのトリアージ(優先順位付け)など、タスクを最初から最後まで処理できるAIだと考えてください。

Atlassian版のこの機能は、AI搭載アシスタントであるRovoを中心に構築されています。Rovoを支えるテクノロジーはTeamwork Graph(チームワークグラフ)であり、JiraやConfluenceといったAtlassianツール内に散在するすべてのデータを接続し、理解します。その目的は、毎日使うツールの上にスマートな層を作り、AIに会社のプロジェクト、チーム、内部ナレッジを深く理解させることです。
その約束とは、自社の仕組みを理解し、IT運用や従業員サポートを加速させることができるネイティブAIです。この機能は、Atlassianエコシステムに統合されているチームにとって非常に効果的であり、サポートニーズに対して信頼性の高い成熟したプラットフォームを提供します。
Jira Service Management エージェンティックAIのコア機能
Atlassianの新しいAI機能は、特にすでに同社の製品を使用しているチームにとって強力です。データとワークフローがそのエコシステム内に収まっている場合、シームレスな体験を提供します。
IT運用とインシデント管理向け
トラブルが発生した際、最後に必要なのはノイズが増えることです。JiraのAIは、IT運用チーム向けに設計されたいくつかの主要機能によって混乱を解消します。
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主な機能:
- AIによるアラートのグループ化: 一つの問題に対して100件の個別のアラートが送られてくる代わりに、AIがモニタリングツールからの関連するアラートをインテリジェントにグループ化します。これにより、チームは通知の洪水ではなく、実際の問題に集中できます。
- AI支援による根本原因分析(RCA): インシデント発生時、Rovoエージェントがサポートに入ります。オブザーバビリティ(可観測性)ツールから関連情報を掘り起こし、潜在的な根本原因を提案することで、インシデントマネージャーに有利なスタートを提供します。
- インシデント後レビュー(PIR)の自動作成: PIRの作成には時間がかかることがあります。AIは、インシデントのタイムラインや接続されたアラートからデータを直接取得して初稿を生成できるため、膨大な手作業を節約できます。
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補完的な選択肢: この機能は、AtlassianのTeamwork Graph内の運用データを活用するために専用設計されています。幅広い外部ツールも活用しているチームの場合、ITSM向けのeesel AIのようなプラットフォームに依存しないAIをJiraや他の多数のプラットフォームに接続し、追加のコンテキスト(背景情報)を提供することも可能です。
従業員サポート向けのバーチャルエージェント
日常的な従業員からの質問に対応するために、Jiraには第一線として機能するように設計されたバーチャルエージェントがあります。
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主な機能:
- マルチチャネルサポート: バーチャルエージェントはヘルプポータル内だけに留まりません。Slack、Microsoft Teams、メールなどで従業員とチャットでき、彼らが普段仕事をしている場所で対応できます。
- 2段階の回答システム: リクエストを2つの方法で処理します。単純な質問には、**AI回答(AI answers)を使用してConfluenceのナレッジベースを検索し、直接回答します。ソフトウェアアクセスのような複雑で多段階のリクエストには、ユーザーを誘導するための事前構築された会話パスであるインテントフロー(intent flows)**を使用します。
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補完的な選択肢: AIの効果は、包括的なConfluenceナレッジベースと組み合わせることで最大化されます。インテントフローの構築と維持はユーザーリクエストの正確な制御を可能にしますが、一部のチームはeesel AIも検討するかもしれません。このツールは、過去のチケットや会話から直接学習し、公式ドキュメントを補完することができます。

エージェント(担当者)の生産性向上機能
最前線のリクエスト対応以外にも、AIには人間のエージェントをより効率的にするための機能があります。
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主な機能:
- AI要約: エージェントが長いやり取りの履歴があるチケットを受け取った場合、AIがスレッド全体を数秒で要約します。
- サービス・トリアージ・アシスタント: これは、入ってくるチケットを自動的に分類、優先順位付けし、適切なチームや担当者にルーティングするのを助けるRovoエージェントです。
- サービス・リクエスト・ヘルパー: 相棒のように機能する別のRovoエージェントです。チケットの次のステップを提案したり、巻き込むべき適切な専門家を指摘したり、文脈に基づいて返信の下書きを支援したりします。
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補完的な選択肢: これらの機能は、高い信頼性でエージェントを支援するためのAI提案を提供します。「人間が介在する(human-in-the-loop)」アプローチから始めたいチームの場合、eesel AIのCopilotのようなプラットフォームを使用して、Jira内で直接エージェントが確認するための返信を下書きできます。これにより、管理権限を維持しながらAIがフィードバックから学習できるようになります。

セットアッププロセス
Atlassianは、AIがエコシステム内の必要なデータに深くアクセスできるように、構造化されたセットアッププロセスを提供しています。
Atlassianエコシステムの強み
Teamwork Graphはこの運用全体の頭脳であり、その核心的な強みはAtlassian自社製品内のデータとの深い統合にあります。
このフォーカスにより、JiraとConfluenceで標準化しているチームにとって、AIは会社データの一貫した統一された理解を持つことができます。
- 補完的なアプローチ: 多種多様な外部ソフトウェアを使用している組織にとって、プラットフォームに依存しないAIは役立つ追加機能となります。eesel AIなどのプラットフォームは100以上のソースと統合するように設計されており、Jiraの設定と並行して、様々なツールからの情報をまとめることができます。
バーチャルエージェントの精密な設定
バーチャルエージェントに複雑なリクエストを処理させるプロセスは、管理者に高い自由度を与えます。管理者はあらゆる種類のリクエストに対して「インテント(意図)」を定義し、ローコードエディターで会話フローを構築できます。
この構造化されたアプローチにより、AIが意図した通りに正確に応答することが保証されます。これはサービスの品質を維持するために不可欠です。
- 補完的なアプローチ: 別の選択肢として、eesel AIのようなAIプラットフォームをヘルプデスクに接続し、過去のチケットデータから学習させる「招待型」モデルがあります。これにより、手動のインテントフロー構築を補完する異なるセットアップ体験が得られます。
価格と検討事項
JiraのAI機能を導入する前に、階層化されたプランとプラットフォームの性能を理解しておくと役立ちます。
価格の詳細
バーチャルエージェントやAIOpsなどの高度なAI機能は、Jira Service ManagementのCloud PremiumおよびEnterpriseプランで利用可能です。価格はエージェントごとの設定であり、バーチャルエージェントについては、導入を支援するために十分な件数の「支援された会話(assisted conversations)」が提供されます。
簡単な内訳は以下の通りです:
| プラン | 開始価格 (1エージェント/月) | 含まれる主なAI機能 | バーチャルエージェント |
|---|---|---|---|
| Premium | $49.05 | Rovoエージェント, AIOps (アラートグループ化, PIR生成), 資産管理 | 月1,000件の支援された会話を含む。超過分は従量課金 |
| Enterprise | 年間契約 (要問い合わせ) | 全Premium機能に加え、高度なセキュリティ、無制限の自動化、追加のRovoクレジット | 月1,000件の支援された会話を含む。超過分は従量課金 |
主な検討事項
Jira Service ManagementのエージェンティックAIを評価する際は、以下の点に留意してください。
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エコシステムへのフォーカス: AIはAtlassianスイートに高度に最適化されており、Jiraで作業を集約しているチームに極めてスムーズな体験を提供します。
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主な学習ソース: AIはConfluenceのような構造化されたナレッジベースを活用するように構築されており、公式ドキュメントに基づいた高品質な回答を保証します。
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スケーラブルな価格設定: チームの規模に合わせた階層型プランを提供しており、会社の成長に合わせてAIの使用量を拡張できます。
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包括的な設定: インテントを手動で定義できるため、バーチャルエージェントが正確に動作し、特定のビジネス基準を満たすように調整できます。
- 補完的な追加機能: インタラクションベースの価格設定を提供するeesel AIのようなツールに注目するチームもあるでしょう。こうしたツールは、単一のエコシステムに縛られることなく、Jiraを含む既存のスタックと並行して動作するように設計されています。
AtlassianがAI機能をどのように位置づけているかについてさらに詳しく知るには、同社によるこちらのビデオをご覧ください。チームを支援するために、機械学習とAIがプラットフォームにどのように統合されているかを直接解説しています。
Jira Service Managementプラットフォームに統合された機械学習およびAI機能に関するAtlassian公式の概要説明。
Jira Service ManagementのエージェンティックAIはあなたのチームに適していますか?
JiraのエージェンティックAIは、Atlassianプラットフォームで標準化しているチームにとって、深く統合された強力なソリューションです。もし貴社がJiraとConfluenceを広範囲に使用しているなら、その信頼できる環境内でシームレスに動作することで、大きな価値をもたらします。
これは、世界中の数千社でカスタマーサービスを支えている、成熟し信頼性の高いエンタープライズグレードの選択肢です。Atlassianエコシステムに重点を置き、詳細な設定オプションを提供していますが、これらの機能は多くのサポートチームが必要とする安定性と制御を提供します。
一方で、多様なツール群にわたる柔軟性を優先するチームにとっては、補完的な選択肢を検討することも有益でしょう。eesel AIのようなツールに依存しないソリューションは、既存のスタックと連携するように設計されており、Jiraの設定をさらに強化する優れた方法となります。
よくある質問
単に答えを探すだけでなく、実際にアクションを起こすAIだと考えてください。標準的なチャットボットはヘルプ記事を提示するだけかもしれませんが、Jira Service ManagementのエージェンティックAIは、AtlassianのRovoエージェントを使用して、インシデントのトリアージやソフトウェアへのアクセス権限付与など、タスクを自律的に実行できます。
はい、必要です。バーチャルエージェントやAIOpsを含む主要なAI機能は、Jira Service ManagementのCloud PremiumまたはEnterpriseプランで利用可能であり、成長段階のチームにエンタープライズグレードの機能を提供します。
主にTeamwork Graphを通じて、JiraやConfluenceなどのAtlassianツール内のデータから学習します。これにより、AIは自社の既存のドキュメントやワークフローを深く、ネイティブに理解することができます。
このAIはAtlassianエコシステムに高度に最適化されており、JiraやConfluenceにナレッジを集約しているチームに統合された体験を提供します。最良の結果を得るためには、Confluenceのナレッジベースを最新の状態に保つことが重要です。
はい、プリセットのコネクタがあり、Atlassian製品内のデータと最適に動作するように設計されています。SalesforceやGoogle Driveなど、幅広い外部ツールを使用しているチームにとっては、ツールに依存しないeesel AIのようなプラットフォームが、Atlassianスタックの優れた補完機能となります。
バーチャルエージェントを設定することで、高度なカスタマイズが可能になります。特定の「インテント(意図)」を定義し、会話フローを構築することで、チーム独自の要件に従ってAIがリクエストを正確に処理できるようになります。
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Article by
Kenneth Pangan
10年以上にわたりライター兼マーケターとして活動するKenneth Panganは、歴史、政治、アートに時間を割きつつ、愛犬たちからの絶え間ないおねだりに応える日々を送っています。






