線形AIの完全な概要: 現代のプロジェクト管理ツール

Stevia Putri
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Stevia Putri

Last edited 2025 9月 8

ちょっと正直になりましょう。ほとんどのプロジェクト管理ツールは、あなたを遅らせるためにラボで設計されたように感じます。使いにくく、使わない機能が満載で、単純なタスクを更新するために何度もメニューをクリックしなければなりません。迅速に動こうとするソフトウェアチームにとって、その摩擦は単にイライラするだけでなく、障害となります。

そこで登場するのがLinearです。これは、非常に速く、クリーンで、意見のあるプロジェクト管理ツールで、チームが実際に使いたくなるものです。

では、Linear AIはどうでしょうか?その名前の製品はサイトにはありませんが、この用語はそのコアに組み込まれたスマートで自動化された機能を完璧に表現しています。これらは派手なギミックではなく、ソフトウェアを構築する方法を合理化し、手作業の雑務を排除するために設計された思慮深い機能です。

このガイドでは、Linearが何であるか、そのAI機能が何をできるか、価格設定の仕組み、そして最大の制限である内部開発チームと顧客対応サポートチームの間のギャップについて説明します。

Linear AIとは何か?

Linearは、高性能なソフトウェアチームのためにゼロから構築された問題追跡およびプロジェクト管理プラットフォームです。これは、Vercel、CashApp、Perplexityの人々を含む何千もの現代のプロダクトチームの選択ツールであり、ツールによって遅れを取る余裕はありません。

Linearの全体的な哲学は、スピード、効率、そして開発者の生活を楽にすることに基づいています。アプリを数秒で飛び回り、タスクを作成および更新できるキーボード優先のデザインを備えています。これは、しばしばフルタイムの管理者が必要と感じる古い、重いツールからのクリーンなブレークです。Linearは意図的にシンプルで、膨れ上がった万能ソリューションになろうとするのではなく、いくつかのことを非常にうまく行うことに焦点を当てています。

Linear AIのコア機能の内訳

Linearの特別な点を本当に理解するには、その主要なコンポーネントを理解するのが役立ちます。これらはすべて、作業の計画、構築、出荷のためのスムーズなシステムを作成するために連携しています。

課題: 作業の構成要素

Linearで行うすべてのことは「課題」から始まります。これは、バグ報告、新しい機能のアイデア、技術的負債、ドキュメントタスクなど、何でもかまいません。課題は作業の基本単位であり、担当者、優先順位、カスタムフィールド、リッチマークダウンを使用した詳細な説明でカスタマイズできます。

これらを管理する最良の部分の1つは、トリアージ機能です。これは、すべての新しいバグやリクエストのための中央受信箱であり、チームが新しい作業をレビューして優先順位を付けることができ、すぐにアクティブなバックログを混乱させることはありません。

プロジェクト: 大規模なイニシアチブの整理

大きな機能のローンチや大規模なリファクタリングのような単一の大きな目標にすべてが集約される一連の課題がある場合、それらを「プロジェクト」にグループ化できます。プロジェクトは単なる課題のフォルダ以上のものであり、進捗を追跡し、全員をループに保つための生きた、呼吸するイニシアチブです。マイルストーン、明確な進捗チャート、組み込みのプロジェクト更新により、チームは退屈なステータス会議を必要とせずにステータスを共有できます。

サイクル: スプリントで勢いをつける

チームがスプリントで動いている場合、「サイクル」で快適に感じるでしょう。これは、Linearの時間制限されたスプリントの取り組みであり、通常1〜2週間の期間で作業を計画し出荷する健全なリズムにチームを導きます。サイクルには、燃え尽き症候群を避けるためのキャパシティプランニングなどの便利なツールが付属しています。また、未完了の作業を自動的に次のサイクルに移動する機能があり、落とされたタスクが忘れられることなく再度検討されます。

Linear AIの機能を探る

再度言いますが、Linear AIは公式の製品ではありませんが、プラットフォームにはチームがよりスマートに作業するのを助けるインテリジェントな自動化とAI駆動のタッチが満載です。これらの機能はアプリに織り込まれており、日常の作業がより速く、直感的に感じられます。

プロダクトインテリジェンス: AI支援のワークフロー

Linearの"プロダクトインテリジェンス"は、ルーチンタスクを自動化し、役立つ提案を提供するAI機能のセットです。それは、静かで役立つアシスタントがバックグラウンドで物事を整理してくれるようなものです。

たとえば、新しいバグ報告が入ると、AIは内容を見て、以前に同様の問題を修正した人に基づいて、適切な担当者を提案できます。また、重複する課題を見つけてリンクすることもでき、無駄な努力を大幅に削減します。ラベルやプロジェクトの割り当てを提案することもでき、考えすぎずにワークスペースを整理するのに役立ちます。

Linear AIエージェントとLinear MCP

将来を見据えて、LinearはAI支援の開発のための指令センターになることを目指しています。ここで少し未来的な話になります。プラットフォームは、CursorやDevinのようなサードパーティのAIエージェントと連携するように構築されており、Linearの課題から直接技術タスクを割り当てることができます。この技術の背後にあるのは「Linearミッションコントロールプレーン(MCP)」と呼ばれるもので、異なるAIツールを1つの統一されたワークフローに接続する大きなプロジェクトです。Linearは単なるプロジェクトトラッカー以上の存在になりたいと考えており、将来のソフトウェアの作り方のコア部分になりたいと考えています。

強力なLinear AIのgitワークフローと統合

Linearの最も強力な自動化の一部は、特にGitHubとの開発者ツールとの深い統合から生まれます。これは、コードが書かれる場所と作業が追跡される場所の完璧なリンクを作成します。開発者がプルリクエストを開いたとき、レビューを受けたとき、または最終的にマージされたときに、Linearが自動的に課題のステータスを更新するように設定できます。この種の自動化により、プロジェクトボードは常に最新の状態に保たれ、誰も手動でチケットを移動することを覚えておく必要がありません。


graph TD  

A[開発者がGitHubでプルリクエストを開く] --> B{Linear AI自動化};  

B --> C[課題ステータスが自動的に<br>'進行中'に変更される];  

D[PRがメインブランチにマージされる] --> B;  

B --> E[課題ステータスが自動的に<br>'完了'に変更される];  

プロのヒント: これらのAIと自動化機能は、内部開発プロセスには素晴らしいですが、顧客との会話を管理または自動化するために構築されていません。これは次に掘り下げる非常に重要なポイントです。

Linear AIの価格設定の説明

お金の話をしましょう。Linearの価格設定は非常に理解しやすく、チームと共に成長します。以下はそのプランの簡単な概要です。

プラン価格 (ユーザー/月)主な機能
無料$0無制限のメンバー、最大250の課題、Slack & GitHub統合。
ベーシック$8無制限の課題、管理者ロール、無制限のファイルアップロード。
ビジネス$14Linear Asks、プライベートチーム、Linear Insights、Zendesk & Intercom統合。
エンタープライズカスタム高度なセキュリティ、SAML & SCIM、課題SLA、移行サポート。

ここで1つ注意点があります。LinearをZendeskIntercomのようなサポートツールに接続したい場合、ビジネスプラン以上が必要です。

顧客対応チームにおけるLinear AIの制限

Linearはエンジニアやプロダクトマネージャーにとって素晴らしいツールですが、外部の世界が関与するとどうなるでしょうか?これは、内部開発作業に特化したことが頭痛の種になる場合があります。

顧客フィードバック管理の課題

最大の問題は、Linearが内部ツールであり、顧客ヘルプデスクではないことです。これにより、サポート受信箱、コミュニティSlack、ライブチャットなどの外部チャネルからバグ報告、機能リクエスト、その他の素晴らしいフィードバックが入るときに混乱が生じます。

サポートエージェントは、使いにくく手動のプロセスに縛られます。サポートエージェントを想像してみてください。別のアプリで顧客の会話を読み、重要な詳細を手動でコピーして、Linearに移動し、新しい課題を作成し、顧客に伝えるために常に更新を確認しなければなりません。これは遅く、エラーが発生しやすく、全員にとってフラストレーションを引き起こす遅延を生み出します。


graph TD  

subgraph ヘルプデスクアプリ  

A[顧客が問題を報告]  

B[サポートエージェントがチケットを読む]  

C[エージェントが詳細を手動でコピー]  

end  

subgraph Linearアプリ  

D[エージェントがアプリを切り替える]  

E[エージェントが新しい課題を作成]  

F[エージェントが詳細を貼り付けて再フォーマット]  

end  

subgraph 絶え間ない往復  

G[エージェントがLinearの更新を手動で確認]  

H[エージェントがヘルプデスクで顧客を手動で更新]  

end  

A --> B --> C --> D --> E --> F --> G --> H  

単純なLinear AI統合が十分でない理由

「でも待って、Linearにはこれのための統合があるんじゃないの?」と思うかもしれません。はい、ありますが、それらはしばしば基本的すぎます。ZendeskチケットとLinear課題の間に単純なリンクを作成するかもしれませんが、そこには本当のインテリジェンスはありません。顧客の問題を理解し、それをエンジニアのためのクリーンなバグ報告にフォーマットし、ログを追加し、優先順位を決定するという難しい作業はすべてサポートエージェントに完全に委ねられています。統合はコピー&ペーストのステップを1つ省くだけで、すべての考える作業は依然として手動です。

eesel AIの紹介: Linearへのインテリジェントなブリッジ

これはまさに、AI自動化プラットフォームであるeesel AIが埋めるために構築されたギャップです。これは、顧客サポートプラットフォームとLinearのプロダクトチームの間のフローを自動化するスマートなブリッジとして機能します。

その仕組みのスナップショットは次のとおりです:

  1. 顧客がZendeskFreshdeskなどのヘルプデスクで難しい問題を報告します。

  2. eesel AIエージェントが即座にチケットを読み、会社の知識、過去のチケット、ヘルプ記事、内部ドキュメントConfluenceGoogle Docsなどの場所で比較します。

  3. 既知の問題で解決策がある場合、eesel AIは完璧な返信を作成し、チケットをすぐに解決できます。

  4. 新しい本当のバグである場合、eesel AIはカスタムアクションを使用してLinearに完璧に書かれた課題を作成します。ユーザーの詳細、関連するログ、明確な要約、さらには提案された優先順位で自動的に埋められます。

違いは大きいです。サポートエージェントはヘルプデスクに留まり、顧客に集中しながら、エンジニアリングチームに高品質で実行可能な課題を提供します。手作業を削減し、解決時間を短縮し、フィードバックループを真に閉じます。そして最良の部分は、設定にコンサルタントのチームを必要としないことです。eesel AIはセルフサービスで構築されており、サインアップしてツールを接続し、過去のチケットでの動作を数分で確認できます。

Linear AIはあなたのチームに適しているか?

では、Linearの最終的な評価はどうでしょうか?それは素晴らしいツールであり、正当な理由があります。現代のソフトウェアチームの間でお気に入りの地位を獲得しており、そのLinear AI機能は内部開発をより速く、よりスマートにしています。

古いツールの膨れ上がりから離れたいプロダクトおよびエンジニアリングチームにとって、優れた選択肢です。しかし、その真の力を解き放つには、内部開発と外部顧客サポートの間のギャップを埋める必要があります。効率的で顧客志向のチームにとって、Linearとインテリジェントな自動化プラットフォームを組み合わせることは、もはや「あると良い」ではなく「必要不可欠」になりつつあります。

AI駆動のサポート自動化を始める

これがあなたのワークフローの欠けているリンクのように感じるなら、eesel AIがどのようにヘルプデスクをプロダクトロードマップに接続できるかを確認してください。デモを予約するか、無料トライアルにサインアップして、数分で最初のAI駆動のワークフローを構築できます。

よくある質問

Linear AIは公式な製品名ではなく、プラットフォームに組み込まれたインテリジェント機能を指す用語です。これらの機能は、担当者の提案や重複する問題のリンク付けなど、チームの効率を高めるために設計されたLinearのコア体験の一部です。

最適な方法は、GitHubアカウントを接続してプルリクエストに基づく自動ステータス更新を有効にすることです。また、Triage inboxに表示される提案に注意を払うことも重要です。ここでAIが新しい問題をより速く分類し、割り当てるのを助けます。

多くのコアAI駆動の提案は、基本的な組織化を助けるために、無料プランを含むすべてのプランで利用可能です。しかし、ZendeskやIntercomのようなツールとのより高度な機能や統合には、ビジネスプラン以上へのアップグレードが必要です。

いいえ、これは主要な制限です。ネイティブのLinear AIは顧客の会話をインテリジェントに処理するようには設計されておらず、内部の開発ワークフローに焦点を当てています。そのため、eesel AIのようなブリッジングツールがその翻訳を処理するために必要です。

主な違いは、Linearの自動化が深く統合され、コンテキストに基づいており、ソフトウェア開発のワークフロー専用に設計されていることです。これにより、Jiraのような一般的なツールに基本的な統合を追加するよりもスムーズな体験が得られ、手動の更新を減らし、全員が自動的に同期されます。

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Stevia Putri

Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.