アトラシアンはどのAIを使用していますか？2024年の完全な概要

私たちが使うあらゆるツールに、突如としてAI機能が搭載されるようになりました。Atlassianも例外ではありません。JiraのバックログからConfluenceのページに至るまで、製品スイート全体が「Atlassian Intelligence」によるアップグレードを受けています。これらの機能は、終わりのないコメントスレッドの要約から、質問への回答、退屈な反復作業の処理まで、あらゆることをこなすと謳われています。

しかし、これだけ話題になっていると、少し混乱してしまうかもしれません。これらの新しい機能の裏側では、実際に何が動いているのでしょうか？ChatGPTと同じAIなのでしょうか？それとも、Atlassianが自社で開発したものなのでしょうか？

このガイドでは、そうした雑音を排し、要点を絞って解説します。AtlassianがどのAIモデルを使用しているのかを正確に説明し、日々のツールで実際に目にする機能を紹介するとともに、知っておくべき現実的な制約についても触れます。そして最も重要な点として、チームの知識がAtlassian製品だけに保存されているわけではない場合にどうすべきかについても解説します。正直なところ、そんなチームはほとんどないでしょうから。

AtlassianはどのAIを使用しているのか？

結論から言うと、Atlassian Intelligenceは単一の万能AIではありません。専門家チームのようなものだと考えてください。これは、Atlassian独自の社内技術と、大規模言語モデル（LLM）界の有名どころを巧みに融合させたハイブリッドシステムです。この組み合わせアプローチにより、Atlassianのエコシステム内で、それぞれのタスクに適したツールを使い分けることができるのです。

チームの構成要素を見てみましょう。

• 有名LLM： Atlassianは、OpenAI（ChatGPTの開発元）、Anthropic、GoogleといったAIの巨人たちと提携しています。GPT、Claude、Geminiファミリーのさまざまなモデルを活用して、Confluenceページの作成支援やJiraチケットの要約など、創造的で言語的な処理を担っています。プライバシーを心配する方のために付け加えると、Atlassianは、あなたの会社のデータがこれらの外部モデルのトレーニングに使用されることはないと明言しています。

• Atlassianの自社開発モデル： ここが興味深い点です。Atlassianは20年以上にわたるチームの協業に関するデータを保有しており、それを使って独自の特化型AIモデルをトレーニングしてきました。これが、同社の**「Teamwork Graph」**の秘密です。これは単に言葉を理解するだけでなく、プロジェクト、目標、ドキュメント、チームメイト間の関係性をも理解する独自のデータ層です。どのJiraエピックがどのConfluenceの仕様書に紐づいているか、チームの誰が特定のトピックのエキスパートであるかを知っています。この文脈情報により、AIはより関連性の高い回答を提供できるのです。

• 新しいチームメイト、Rovo： Atlassianの最新製品であるRovoは、これをさらに一歩進めます。Rovoは、すべてのAtlassianツールを横断して検索、質問への回答、さらにはアクションを実行できる中央集権的なAIアシスタントとして設計されています。また、Google DriveやSlackなどの外部アプリと接続する機能も持ち、外部世界への橋渡し役となります。

製品別に見るAtlassian Intelligenceの機能

Atlassian Intelligenceは、ダウンロードやインストールが必要な新しいアプリではありません。その機能は、あなたのチームがすでに利用しているAtlassian製品に直接組み込まれています。機能リストは常に増え続けていますが、今すぐ使える最も実用的な活用方法をいくつかご紹介します。

JiraおよびJira Service Management

JiraやJira Service Managementを日常的に利用している人にとって、AI機能は手作業を減らし、ワークフローを高速化することに重点を置いています。

• 平易な言葉でJiraと対話： Jira Query Language（JQL）の構文を覚える必要はもうありません。探しているものを簡単な言葉で入力するだけでよくなりました。たとえば、「今週が期限の、私のチームに割り当てられているすべてのチケットを表示して」と尋ねるだけで、実際に機能し、JQLの頭痛の種から解放されます。

• チケットの要約を取得： 私たちは皆、小説のような説明文と、それよりもさらに長いコメントスレッドを持つチケットを開いた経験があります。AIによる要約機能を使えば、数秒で要点を把握できます。これは、インシデントの全体像をすべての更新を読まずに把握する必要があるサポート担当者やマネージャーにとって、まさに救世主です。

• JSMのバーチャルエージェント： Jira Service Managementのバーチャルエージェントは、Confluenceのナレッジベースから情報を引き出し、顧客からのよくある質問に自動で回答できます。目標は、単純で反復的な質問を処理し、人間のエージェントが難しい問題に集中できるようにすることです。

この動画では、Atlassian Intelligenceを使ってJiraでエピックを分割し、ストーリーを自動的に作成する方法をデモしています。

しかし、落とし穴があります。バーチャルエージェントは、アクセスできる知識の範囲でしか賢くありません。顧客が質問し、その答えがGoogleドキュメントやSlackのスレッドに埋もれている場合、ボットはお手上げです。これは顧客の不満につながり、結局は人間のチームにエスカレーションされることになり、本来の目的が損なわれてしまいます。

Confluence

Confluenceでは、AIは情報の作成、発見、消化をより効果的に支援することに重点を置いています。

• ライティングアシスタント： 白紙のページで手が止まってしまいましたか？AIにプロジェクト計画の草案を作成させたり、ブログ投稿のアイデアをブレインストーミングさせたり、あるいはすでに書いた文章のトーンをフォーマルからカジュアルに変更させたりすることができます。翻訳もこなします。

• ページとコメントの要約： Jiraと同様に、長くて内容の濃いドキュメントや、話が脱線してしまったコメント欄の要約を瞬時に得ることができます。

• 実際に答えるQ&A検索： 新しいQ&A検索は、キーワードを含むページのリストを提示するだけでなく、Confluenceスペース全体のコンテンツからあなたの質問に対する直接的な答えを提示しようとします。

これらの機能は、Confluence内にある情報に対しては非常に有用です。しかし、それ以外のものは見ることができません。Google DocsやNotionに答えがある質問をしても、ConfluenceのAIは何も見つけられません。これは、私たちが皆壊そうとしている知識のサイロ化を助長してしまいます。

最大の制約：知識のための「壁に囲まれた庭」

Atlassian Intelligenceは素晴らしいものですが、大きな盲点が一つあります。それは、チームの世界全体がAtlassianエコシステム内に存在するという前提で動作することです。現実の世界では、そんなことはほとんどありません。

考えてみてください。エンジニアは重要なドキュメントをGoogle Docsに保存しているかもしれません。サポートチームはZendeskにマクロとして保存された解決策の宝庫を持っています。重要なプロジェクトの決定は、SlackやMicrosoft Teamsでの会話の中で行われ、埋もれていきます。

これにより、「壁に囲まれた庭」が生まれます。AIはその中に閉じ込められ、全体像を見ることができません。JSMのバーチャルエージェントは、解決策が古いZendeskチケットにあっても見つけることができません。ConfluenceのQ&A検索は、Notionのデータベースから答えを引っ張ってくることはできません。あなたのAIは、本質的に片手を縛られた状態で仕事をしているようなものです。これは不完全な回答、自動化の機会損失、そして必要なものを見つけられない従業員の不満につながります。

このインフォグラフィックは、AtlassianがどのAIを使用しているか、そして統合プラットフォームがすべての知識ソースを統合することで「壁に囲まれた庭」問題をどのように回避するかを説明しています。

AIアシスタントが本当に役立つためには、どのアプリに存在するかに関わらず、会社のすべての知識から学習する必要があります。ここで、組み込みツール以外のものに目を向ける必要が出てくるかもしれません。例えば、eesel AIのようなプラットフォームは、単一の企業のツールだけでなく、技術スタック全体に接続することで、この問題を解決するために特別に設計されています。

Atlassian Intelligenceの価格設定

誰もが最初に気になる質問の一つは、「これにはいくらかかるのか？」ということです。価格モデルは実は非常にシンプルです。Atlassian Intelligenceの価格は、すべてのクラウドベースのStandard、Premium、Enterpriseプランに含まれています。

AI機能自体に別途の項目や追加料金はありません。あなたの会社が対象プランに加入していれば、機能は自動的に利用可能になります。これは、AIへのアクセスが、Jira Software、Confluence、またはJira Service Managementのサブスクリプションレベルに直接連動していることを意味します。

ただし、JSMのバーチャルエージェントや高度な自動化ルールなど、最も強力なAI機能は、より高価なPremiumおよびEnterpriseティアに限定されていることが多い点に留意してください。したがって、「AI」を別製品として支払うわけではありませんが、そのすべての機能を解放するには、上位のプランに加入する必要があります。

より良いアプローチ：eesel AIですべての知識を統合する

Atlassian Intelligenceは、特にAtlassianツールに完全に依存しているチームにとっては素晴らしい特典ですが、その「壁に囲まれた庭」設計は深刻な欠点です。真にスマートなシステムは、組織全体の知識を俯瞰できる必要があります。ここで、eesel AIのようなソリューションが、はるかに完全で実用的な代替案を提供します。

Atlassianだけでなく、すべての知識ソースを接続

-eesel AIとの最大の違いは、アプリ間の壁を打ち破る能力です。箱から出してすぐに100以上のプラットフォームと統合できます。これには以下が含まれます。

• Atlassianツール： もちろん、ConfluenceやJira Service Managementに接続します。

• 社内Wiki： Google Docs、Notion、SharePointから知識を取得します。

• ヘルプデスク： Zendesk、Freshdesk、Intercomのすべてのチケットから学習します。

• チャットプラットフォーム： SlackやMicrosoft Teamsに埋もれた答えを見つけ出します。

これにより、あなたのAIエージェントは、関連するすべてのドキュメント、チケット、会話から情報を引き出し、あなたとあなたの顧客に、常に完全で正確な答えを提供することができます。

eesel AIプラットフォームが、複数のアプリケーションに接続して包括的なナレッジベースを構築する様子。これはAtlassianが使用するAIとの重要な差別化要因です。

数ヶ月ではなく、数分でセットアップ完了

一部のエンタープライズAIツールは、コンサルタントチームと6ヶ月間の導入計画が必要だと感じさせます。eesel AIは、その正反対を目指して作られています。徹底的にセルフサービスです。サインアップし、数クリックでアプリを接続すれば、朝の会議が終わるよりも短い時間で、機能するAIアシスタントを準備できます。

さらに良いことに、本格的に導入する前にテストすることができます。eesel AIのシミュレーションモードは、過去の何千ものサポートチケットに対してAIを実行します。AIがどのようにパフォーマンスを発揮したかを正確に示し、解決率の正確な予測を提供します。これにより、何を期待すべきかを正確に把握した上で、自信を持って導入することができます。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。その潜在的なパフォーマンスを示しており、Atlassianが使用するAIの機能とは対照的です。

AIオートメーションを完全にコントロール

eesel AIは、あなたを主導権を握る立場に置きます。AIオートメーションの動作方法を細かく制御できます。AIがどのタイプの質問を処理すべきか、どのようなアクションを許可するかについてルールを設定できます。例えば、JSMで適切な担当者にチケットをエスカレーションしたり、Shopifyからリアルタイムの注文詳細を検索したりといったことです。さらに、ブランドの声に合わせて個性やトーンをカスタマイズし、誰にとってもスムーズで一貫した体験を保証することもできます。

eesel AIのカスタマイズ設定画面。ユーザーがAIのルールやガードレールを定義できる。単にAtlassianがどのAIを使用しているかだけでなく、どのAIを使用するかを検討する際の重要な側面です。

組み込みソリューションの先へ

Atlassian Intelligenceは、特にAtlassianエコシステムに深くコミットしているチームにとって、確かな一歩です。OpenAIのモデルと独自のTeamwork Graphを組み合わせることで、Jira、Confluence、JSM内で本当に役立つAI機能を直接提供します。

しかし、その最大の強みは最大の弱みでもあります。それは、すべてがAtlassian中心であるということです。企業の知識が数十の異なるアプリケーションに分散している今日の世界では、サイロ化されたAIは常についていくのに苦労するでしょう。

チームが実際にどのように働いているかを反映したAI戦略を探しているなら、すべてを接続するために作られたソリューションが必要です。eesel AIのようなプラットフォームは、散在する情報源の間のギャップを埋め、サポートの自動化を強化し、チームの生産性を高め、はるかに優れた顧客体験を提供できる、単一の信頼できる情報源を作り出します。