本ブログは、こちらに掲載されている英文ブログの意訳です。内容に相違がある場合は、原文が優先されます。
Atlassian Intelligenceが昨年発表されて以来、FanDuel、Workato、Ovo Energyなど、3万社以上の顧客がチームワークを新たな高みに導いています。彼らは週に平均して45分前後の時間を節約することができたと言い、AIが人間のパフォーマンスを向上させることを実証しました。
しかし、以前から言っていたようにこれはほんの始まりです。今日、私たちは当社のクラウドプラットフォームを横断して利用可能になったAtlassian Intelligenceのさらなる機能や、これから利用可能になる予定のものを含めて発表できることを嬉しく思います。
それでは、Atlassian Intelligenceが個人の作業の仕方やチームの協働の仕方、組織がデータを活用して価値を提供する方法を最適化する10の新しい方法について掘り下げてみましょう。
1. エディタで利用可能な生成AI
ワークフローに適した多目的なコンテンツを作成
早くにAtlassian Intelligenceの利用を開始したユーザーには、Confluence、Jira、およびJira Service Management上でAIによって強化されたエディタを活用し、素早く下書きを行ったり、アクションアイテムを見つけたり、執筆記事を改善したりできることが好評です。そして今、TrelloとBitbucketでもAtlassian Intelligenceを使って、プルリクエストの要約やリリースノート、その他の重要な情報を生成することができるようになりました。
また近日には、Jira Product Discoveryでも生成AIで強化されたエディタが利用可能になる予定です。さらに、プロンプト内で他のConflueceページやJiraチケットが参照できるようになります。
2. AIによる概要生成
情報を要約し、フィードバック疲れを回避し、他チームの作業について迅速なコンテキストを得る
Atlassian Intelligenceはすでにチームが迅速に最新情報を把握し、直ちに行動を起こせるよう支援するAIによる要約機能をConfluenceとJira Service Managementで提供しておりますが、今後は、Atlassianアプリだけでなく、Google Docsなどの人気のあるアプリを含み、お使いのアプリ全体を横断してスマートな要約を取得できるようになります。
そして近い将来、Confluenceページにコメントの要約が登場します。AIページキャッチアップ機能により、最新の変更に関する詳細や背景情報を取得できます。休暇から戻ってきた直後や、新しいプロジェクトへの参画する際に素早く情報を把握するのに最適です。
3. Loom AI ワークフロー
ビデオメッセージ：その場にいることの次に最適なこと
バグの再現方法や休暇の申請方法を説明しようとしたことはありますか？時には見せることの方が説明するよりも簡単な場合があります。しかし、分散環境で働いていたり、組織の規模が大きかったり、その両方だったりすると、単に廊下続きの部屋に行ってデモを見せるだけで片付く問題ではありません。
そんな時に最適なのがLoomのAIワークフローがです。Atlassian Intelligence機能ではありませんが、LoomのAI機能もここで触れないわけにはいかないくらい優れています。ビデオをJiraの課題やConfluenceページに変換したり、さまざまな対象者別にカスタマイズ可能なステップバイステップのガイドに変換できます。以下は、Loom AIワークフローで行えることです：
- 素早く不具合を報告: 不具合をLoomビデオで記録すると、そのビデオからLoom AIが自動的にJiraの課題を作成します。それに加えて、コンソールログ、ネットワークリクエストなども自動的にキャプチャされるため、開発者はさらに速くバグの修正に取り組むことができます。
- プロセスを容易に記録: AIワークフローを使用して、Confluenceで正確なドキュメントを作成すると、オンボーディングやトレーニングを効率化できます。 AIワークフローは、ビデオで概説された手順に従い、標準作業手順書やステップバイステップガイドなどを作成することができます。
- コードレビューを改善: ライブコードレビューをLoomで置き換え、AIワークフローがトランスクリプトからプルリクエストの説明、コードドキュメント、またはQA手順を自動生成します。
4. ホワイトボードにおけるAI
アイディアをアクションへ
ワークショップやジャムセッションを開始する際は、Confluenceのホワイトボードでアイデアをブレストしてください。Atlassian Intelligenceは、Jira Product Discoveryのインサイト、Jiraチケット、Confluenceページからアイデアを引き出し、それらのための仮想付箋を作成します。その後、AIは類似したアイデアをホワイトボード上でグループ化する手助けをします。準備ができたら、ホワイトボードをConfluenceページに変換するか、ConfluenceページをJiraチケットに変換してプロジェクトを前に進めることができます。
5. AIワークブレイクダウン
AIに大きなタスクを小さなパーツに分割させる
課題を一つずつ作成する手間を省き、Atlassian Intelligenceに任せましょう。提案を受けたい課題タイプを選択すれば、AIワークブレイクダウン機能がエピックを課題に分割したり、課題をサブタスクに分割したりする提案を行ってくれます。カスタマイズして承認した後、すべての作業アイテムが作成され、適切に入れ子になります。AIワークブレイクダウンはベータ版で展開が始まっており、近日中にすべてのユーザーに利用可能になります。
6. AI課題再整形機能と関連リソース
磨かれたわかりやすい課題作成のために
チームや組織間のやりとりで時間を費やしてしまう事はしばしば発生しますが、まもなくその問題を解決するツール：Jira Issue Clarityを手にいれることができます。課題のフォーマットを調整したり、追加情報を含めるなどして、誰もが理解でき、行動可能な課題を整えることで、スムーズな引き継ぎ体験を確保することができます。
AI課題再整形機能（AI issue reformatter）は、一貫したフレームワークで問題の説明を見直し、書き直すための生成AIプロンプトオプションです。バグの再現手順、機能の受け入れ基準、またはタスクを簡単に追うためのフォーマット手順などといった作業の明確性を確保するために構造化します。
関連するリソースは、、ツールやドキュメントを横断して重要な情報を自動的に探して表示し、Jiraの課題にリンクすることで、タスクに関連する背景情報を見つけるために複数の場所を探す手間を削減する手助けをします。
7. ヘルプセンターにおけるバーチャルエージェント
必要な場所で必要な時に最高のサービスを
FanDuel社は、AssetsおよびVirtual Agent機能を含むJira Service Managementツール群を導入して以来、FanDuelは人間の介入が必要なサポートチケットを85％削減することができたと言います。
Virtual AgentはまもなくMicrosoft TeamsやJira Service Managementのヘルプセンターからも利用可能になります。ヘルプセンター内の検索ボックスに質問内容を入力すれば、AIが回答を検索し、関連リソースと一緒に提示してくれます。
8. 自然言語AIで自動化ルールを設定
コード不要で煩雑な作業を回避
自然言語を使用して自動化ルールを作成すると、時間のかかるタスクが迅速に処理されます。 単に自動化したい内容を説明すれば、AIがルールを生成します。 ConfluenceでAIを使用してルールを作成したことのあるお客様は、未使用なお客様に比べ、5倍多いタスクを自動化しています。自然言語を使用したAIによる自動化ルール設定機能は現在、 Confluence、Jira、およびJira Service Managementでお使いいただけるようになっています。まだお使いでない方はぜひお試しください。
9. AIOps
インシデント管理ワークフローにパワーを
はじめにDevOpsがありました。その後、ChatOps、そしてHugOpsさえも登場しました。今度は、Jira Service ManagementでAIOpsに備えてください。これは、アラートが殺到する中で重要な信号とノイズを切り分ける必要のあるオンコール担当にとって不可欠です。Atlassian Intelligenceはまもなく、チームが類似のアラートをグループ化し、パターンを検出し、潜在的な原因を提案する手助けができるようになります。また、時間を節約するための解決策としてランブックやナレッジベースの記事を推奨し、インシデントの再発を防ぐためのポストインシデントレビューを自動化することもできるようになります。
10. Atlassian AnalyticsにおけるAIチャートテンプレートとインサイト
組織のデータを容易に視覚化して解釈する
すでにAtlassian Intelligenceを使用して、Atlassian Analyticsで自然言語の質問をSQLに変換し、技術的なスキルに関係なくデータを掘り下げることは容易にできるようになっています。さらに、AIはあなたのデータを自然言語で解釈する手助けをできるようになりました。チャートを作成するとき（ちなみに、そのための新しいテンプレートもあります）、AIサーチインサイトは簡単な説明とトレンドに関する役立つノートを提供してくれるため、より自信を持ってデータに対処できるようになります。
11. (ボーナス！) Atlassian Rovo
Atlassian Rovoの発表ができることをとても嬉しく思います。Rovoは、チームが多様なシステムに散らばった情報を見つけ、AIによる洞察を通じて学び、AIエージェントを介して行動を起こすのを支援する新しい製品です。これは人間とAIによるコラボレーションの新たな一歩です。詳細はこちらをご確認ください。
差別化の鍵を握るのはデータ
これらすべてを下支えするのは、Atlassian製品、Marketplaceアプリ、および接続されたサードパーティのSaaSツールからのデータを接続して整理するAtlassianのチームワークグラフです。チームワークを支えてきた弊社の20年以上の経験と、お客様のインスタンスに蓄積された文脈情報を活用することで、Atlassianは他の誰にもできないような、AI、コラボレーション、自動化、および分析機能を提供します。
今後も、Atlassian Intelligenceをさらに充実させ、お客様のデータを責任を持って扱いながら、より多くの夢を実現できる機能を追加していきます。Atlassianプラットフォームに導入されるAI機能の完全なリストや、組織でそれらにアクセスする方法について詳しく知るには、機能概要ガイドをご覧ください。