Jira Service Management における人工知能
Atlassian Intelligence を始める
Atlassian Intelligence は、アトラシアンのクラウド全体の AI を活用した機能の集まりであり、企業やチームが生産性を加速し、アクションを促進し、インサイトを引き出すのに役立ちます。Atlassian Intelligence は、社内および OpenAI で開発された人工知能を活用しています。
チームのプロジェクトやサービス業務に固有のチームワーク グラフを、社内の言語モデルや OpenAI とともに活用し、組織のコンテキストに特化した結果を提供します。
AI を活用した新しいエクスペリエンスを発見するには、アトラシアン製品全体にある Atlassian Intelligence アイコンに注目してください
課題エディターでのジェネレーティブ AI の使用方法：
課題エディターでジェネレーティブ AI にアクセスするには、2 つの方法があります。
- 課題エディターのツールバーにある Atlassian Intelligence のアイコンを選択します。
- 課題エディターで /ai と入力して、Atlassian Intelligence を起動します。
Virtual Service Agent
Jira Service Management の Virtual Service Agent は、Slack 内から直接サポートのやり取りを自動化して、エージェントの時間を節約し、チームが優れたサポートを大規模に提供できるようにします。
自動化するリクエストの種類と複雑さに応じて、Jira Service Management の Virtual Service Agent を設定する方法は主に 2 つあります。インテント フローと Atlassian Intelligence による回答 (AI による回答) です。これらの一方または両方を利用して、チケットを減らし、顧客に迅速にサポートを提供できます。
Virtual Service Agent のインテント フロー
Virtual Service Agent のインテントは、Virtual Service Agent がカスタマーのために解決をサポートできる特定の問題、質問、またはリクエストを表しています。各インテントには、Virtual Service Agent がヘルプ依頼者の要求を認識するのに役立つ一連のトレーニング フレーズと、ヘルプ依頼者が Virtual Service Agent への回答に基づいて問題を解決するのに役立つ会話フローが含まれています。インテントは次のような質問に最適です。
- 作業/トラブルシューティングのガイドを必要とする
- 情報収集と選別を必要とする
- Web リクエストによる自動アクションを必要とする
例: ソフトウェアへのアクセス要求、インシデントの報告、新しいハードウェア、調達リクエスト、オンボーディング ワークフロー
インテントは、すぐに使えるテンプレートとローコード/ノーコードのエディターを使用して、簡単に設定できます。また、Virtual Service Agent は生成 AI を使用して、チームの過去のチケット データに基づいて関連するインテントを提案し、説明やトレーニング フレーズなどの基本設定の一部を実際に入力します。
Virtual Service Agent における AI の回答
AI による回答は、Atlassian Intelligence のジェネレーティブ AI を使用して、リンクされたナレッジ ベース スペースを検索して顧客の質問に回答します。この機能は、セットアップが最小限で済むため、Virtual Service Agent をすぐに使い始めるには最適で、次のようなヘルプ リクエストを回避するのに特に強力です。
- 情報や手順を提供することで解決できる
- 既存のナレッジ ベース記事に記載されている (または簡単に追加できる)
- 通常は人間のエージェントにエスカレーションする必要がない
BYOD セットアップ、VPN リセット、オフィス Wi-Fi への接続などの基本的な IT 手順
福利厚生、経費、休日などの会社の方針を共有します。
AI による回答を設定する
AI による回答を設定するには、まず Virtual Service Agent の情報入力チャンネルを設定する必要があります。手順の詳細については、Virtual Service Agent の製品ガイドをご参照ください。
セルフサービス型ナレッジ ベースをつなげる
情報入力チャンネルの準備が整ったら、Confluence または Jira Service Management のネイティブなナレッジ ベースによって、ナレッジ ベースがプロジェクトにリンクしていることを確認する必要があります。Jira Service Management から直接ナレッジ ベースを構築したり、Confluence にある既存の FAQ やドキュメントを統合したりできます。
上級者向けのヒント: ナレッジ ベースの権限設定を再確認する
リンクされたナレッジ ベース スペースは、[表示できるユーザー] の下の [すべてのログイン済みユーザー] に設定する必要があります。
AI による回答を有効にする
ナレッジ ベースの準備ができたら、Virtual Service Agent の設定で AI による回答を有効化します。
左側のナビゲーションから、[プロジェクト設定] > [Virtual Service Agent] の順に選択します。[設定] > [基本設定] の順に選択します (まだ選択されていない場合)。[Atlassian Intelligence による回答] の横にある切り替えをオンにしてから、[有効化] を選択します。
Slack で Virtual Service Agent を使用している場合は、特定の Slack リクエスト チャンネルに対して AI による回答を有効にできます。[設定] の [リクエスト チャンネル] に移動します。有効にするリクエスト チャンネルの横にある [AI による回答] の切り替えをオンにしてから、 [有効化] を選択します。
プロのヒント: Virtual Service Agent を使用するためにナレッジ ベースの記事を構築する場合、AI による回答は現在画像から情報を抽出せず、通常は Confluence のテーブルの一部ではないコピーが最適であることに注意してください。
AI 要約
Jira Service Management で課題に関する長文の説明や多数のコメントをすべて読む代わりに、Atlassian Intelligence でこれらの情報をすばやく要約できます。簡単に新しい関係者と情報を共有したり、新しいエージェントにチケットを移動したり、課題に関する詳細情報を入手したりできます。簡単に新しい関係者と情報を共有したり、新しいエージェントにチケットを移動したり、課題に関する詳細情報を入手したりできます。
AI 要約を使用するには：
- Jira Service Management プロジェクトから、目的の課題に移動します。
- [アクティビティ] セクションまでスクロールします。
-
[コメント] > [要約] の順に選択します。
- Atlassian Intelligence が生成した要約は自分だけに表示されます。なお、課題から離れると表示されなくなります。課題の詳細は何度でも要約できます。
プロからのヒント: AI 要約機能は、Virtual Service Agent と併用することで効果が上がります。Virtual Service Agent がチケットをオープンする前にヘルプ依頼者にいくつもの質問をして情報を収集する複雑なインテント フローの場合、課題を割り当てられたエージェントは AI 要約を使用することで Virtual Service Agent がキャプチャした課題のコンテキストをすばやく把握できます。
課題エディターでジェネレーティブ AI を使用する
Atlassian Intelligence は、エージェントがカスタマーへの回答を作成および改善するときにも役に立ち、関係者間の明確で配慮に富んだコミュニケーションを確保します。課題エディターでジェネレーティブ AI を使用することで、エージェントはより適切な回答を作成したり、トーンをより専門的または共感的なものに調整したり、ナレッジ・ベースの長文記事を要約して簡潔な指示を提供したりできます。
ジェネレーティブ AI のユース・ケース：
ブレーンストーミング
カスタマーへの回答を作成する方法に不明点がありますか？ブレーンストーミング機能を備える Atlassian Intelligence は、ユーザーの入力情報を分析し、カスタマーへの回答に関する提案を生成して、課題の解決を促進し迅速化します。
短縮
Atlassian Intelligence は、短縮機能を使用して、カスタマーへの長文の回答を簡潔に要約できます。これは、カスタマーに要点をすばやく理解してもらう必要がある場合に役立ちます。
要約
要約機能を使用して長文のコンテンツを簡潔にまとめることで、理解しやすくなります。Atlassian Intelligence は入力テキストを分析し、最も関連性が高く重要なポイントを特定します。特定の単語やフレーズの出現頻度、それらがテキスト内で使用されている文脈、関連する感情や重要性などの要因が考慮されます。
ライティングの改善
Atlassian Intelligence のライティング改善機能による提案により、エージェントのライティング・スキルが向上します。これらの提案には、文法の修正、推奨単語の選択、フォーマットなどが含まれます。改善点の提案のほかに、それぞれの提案の説明と理由も提供されます。
スペルと文法の修正
Atlassian Intelligence のスペルと文法の修正機能は、カスタマーへの回答に含まれるスペルや文法の間違いを見つけて修正するのに役立ちます。これらの提案は、一般的な文法規則と前後のテキストの文脈分析に基づいています。提案をクリックして適用するか、必要に応じて手動で変更できます。
トーンを変える
Atlassian Intelligence のトーン変更機能を使用すると、カスタマーへの回答のトーンを変更して、必要に応じてテキストのスタイルや雰囲気を調整できます。利用できるトーンには、カジュアル、教育的、共感的、中立的、専門的なものがあり、さまざまなカスタマーの状況のニーズに対応できます。
課題エディターでのジェネレーティブ AI の使用方法：
課題エディターでジェネレーティブ AI にアクセスするには、2 つの方法があります。
- 課題エディターのツールバーにある Atlassian Intelligence のアイコンを選択します。
- 課題エディターで /ai と入力して、Atlassian Intelligence を起動します。
ジェネレーティブ AI を使用してナレッジ・ベース記事を作成する
課題エディターでのジェネレーティブ AI の使用に加えて、エージェントは Atlassian Intelligence を使用して Jira Service Management の課題から直接ナレッジ・ベース記事を作成できます。新しい記事の内容を簡単にブレーンストーミングし、スペルと文法が正しいことを確認し、カスタマーにとって専門的かつ共感的な記事に仕上げることがシンプルな手順で行えます。
ジェネレーティブ AI を使用してナレッジ・ベース記事を作成する方法
Jira Service Management の課題ビューから以下を行います。
- プロジェクトのサイドバーのナビゲーションから [ナレッジ ベース] を選択します。
- [記事を作成] を選択します。
- 記事を作成するナレッジ ベース スペース > [次へ] の順に選択します。
- ツールバーから、またはエディターで /ai と入力して、Atlassian Intelligence を起動します。
- 希望のプロンプトを作成します。
- Atlassian Intelligence には、出発点として使用できるドラフトが用意されています。
リクエスト・タイプの提案
リクエスト・タイプの提案では、取り組んでいる作業の内容に基づいてリクエスト・タイプがインテリジェントに提案されるので、推測に頼ることなくサービス・デスクを作成できます。IT や人事から犬のグルーミングやケータリングまで、さまざまなユース・ケースのリクエスト・タイプが提案され、数回クリックするだけでサービス・デスクに追加できます。
Atlassian Intelligence を使用してリクエスト・タイプを作成した後、必要に応じてフォームやフィールドを追加してカスタマーからの関連情報をすべて取り込んだり、ワークフローを調整したりできます。
リクエスト・タイプの提案の使用方法：
- [プロジェクト設定] > [リクエスト タイプ] に移動します。
- 「提案」を選択します。
- チームが取り組んでいる作業の内容を記述します。
- AI 提案のリストからリクエスト・タイプを選択し、「作成」を選択します。
- リクエスト・タイプの名前、説明、アイコン、課題タイプを確認します。
- 「次へ」を選択し、リクエスト・タイプをポータル・グループに追加します。
- [作成] を選択します。
Jira Service Management でのその他のインテリジェントなエクスペリエンス
Atlassian Intelligence 以外にも、データ駆動型アルゴリズムと強力な機械学習に基づいて構築されたその他のインテリジェントなエクスペリエンスが、Jira Service Management のあらゆる部分に組み込まれています。
類似のリクエストとインシデント
類似のリクエスト・パネルを有効にすると、現在取り組んでいる課題に類似した課題をサービス・プロジェクト内で簡単に見つけられます。類似のリクエスト・パネルでは、類似のリクエスト、インシデント、問題、変更、さらにはインシデント後のレビューも表示されるため、エージェントは、クローズできる重複した課題はないか、迅速な課題解決に役立つ以前のチケットはないか、メジャー・インシデントのエスカレーションを必要とする類似のインシデントがないかどうかを判断できます。
類似のリクエスト・パネルでは、NLP（自然言語処理）を使用して、現在表示しているものと類似するタイトルや説明を含む最近のリクエストのリストを表示できます。
類似のインシデントの場合、結果にも AI が活用されています。結果に対して 👍 や 👎 でフィードバックを提供することで、結果を改善できます。
類似のリクエスト・パネルを有効/無効にするには、次の手順で行います。
- サービス・プロジェクトで「プロジェクト設定」に移動します。
- [機能] を選択します。
- 「類似リクエスト・パネル」トグルをオン/オフにします。
スマート対応のヘルプ・センター検索
ヘルプ・センターは、カスタマーが情報を入手したりリクエストを登録したりする場所です。ここでカスタマーは自分がアクセスできる各サービス・プロジェクトのポータルを表示したり、リクエスト・フォームやナレッジ・ベースの記事を検索したり、提起したリクエストの進捗を確認したりできます。
ヘルプ・センターの検索では、Jira Service Management は、データ駆動型アルゴリズムと機械学習技術を使用してポートフォリオ全体を高度に検索できる、スマート対応の強力な検索バーを提供します。
ヘルプ・センターの検索は、ユーザーの最近の行動と検索コンテキストを特定することで、サービス・ポータル全体のナレッジ・ベースやリクエスト・フォームから関連する自己解決リソースを提供し、そのユーザーにとって最も関連性の高いオプションを共有します。何よりも、スマートは時間の経過とともに学習し、予測結果を改善するので、カスタマーは生産性を高め、より早くサポートを受けることができます。
ヘルプ・センターをカスタマイズするには、次の手順を実行します。
- サービス・プロジェクトで「プロジェクト設定」に移動します。
- 「ポータル設定」を選択します。
- 「ヘルプ・センターのカスタマイズ」セクションのリンクを選択します。
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ヘルプ・センター以外でも、スマートは、課題ビューから直接ナレッジ・ベースの記事を推奨し、エージェントがカスタマーと共有できるようにします。ヘルプ・センターと同様に、関連するナレッジ記事も課題のコンテキストとユーザーの行動に基づいています。
現在の課題に関連するナレッジ記事が課題ビューの詳細セクションに表示され、ワンクリックでカスタマーと共有できます。関連記事が表示されない場合は、記事を手動で検索するか、その課題から直接新しい記事を作成することもできます。
予測エージェント割り当てと @メンション
最後に、コラボレーションで重要なのは、プロジェクトを完成させたり進めたりするために、適切なタイミングで適切な人材を集めることです。スマートは、Jira Service Management の予測ユーザー・ピッカーを使用して、誰とよく連携していて、現在何に取り組んでいるかを把握することで、課題に関与させるべき人材のリストを推奨します。担当者フィールドを選択してエージェントを課題にすばやく割り当てるか、@を使用して課題の解決に役立つ可能性のあるユーザーのリストを表示します。
過去の行動から学ぶことで、スマートは最も可能性の高い上位 5 人の担当者を 86% の精度で予測できます。