人工知能 (AI) | すべてのチームを解き放つ: AI (人工知能) を活用して組織を変革する
チーム ’24 のハイライトで、アトラシアンの最先端 AI に関する進歩をご覧ください。
2023 年、アトラシアンは、プレミアムおよびエンタープライズ レベルのクラウドプラットフォームで提供される強力なチームワークツールである Atlassian Intelligence をリリースしました。「すべてのチームの可能性を解き放つ」 というアトラシアンの使命に従い、Atlassian Intelligence は倫理的な AI モデルを活用して組織の現在の能力を煥発させます。人間と AI のコラボレーションにより、ユーザーは退屈で反復的な作業を軽減し、実際のスキルセットに集中し、より有効かつ影響力のある作業を実行することができます。
Atlassian Intelligence は、以下の方法ですべてのチームの潜在能力を引き出すことを目指しています：
- 生産性のあるアプリケーションに対するAIの統合
- 組織全体でAIを導入し、達成できる成果を増やす
- ゲームを変えるイノベーション
チームは Atlassian Intelligence を次の目的で使用しています：
- 個人の生産性を加速させる
- チームの能力を強化する
- 組織データのロックを解除
このブログでは、自然言語から JQL 処理、仮想エージェントから AI サマリー、エディターでの生成 AI など、Atlassian Intelligence の最新機能を紹介し、AI と人間のコラボレーションがもたらすの変革の力を探っていきます。
Atlassian Intelligence の活用
現在、Atlassian Intelligence を活用している Atlassian の顧客は、平均して週 45 分以上の時間を節約していると報告しています。 約 80% のユーザーが、AI の検索機能によって顕著な時間の節約を報告しています。これは複利的な節約につながり、チームはより積極的かつ戦略的な作業に活用して組織を前進させることができます。
例えば、数十億ドル規模のゲーム業界の牽引する FanDuel は、Atlassian Intelligence を使用して、人間の介入を必要とするサポート チケットを 85% 削減しました。Hi-Fi オーディオの大手 SONOS は、Atlassian Intelligence を通じてドキュメントを合理化し、レビュー時間を短縮することができたため、プロジェクト効率が大幅に向上したと報告しています。 面倒な作業から時間を取り戻すことで、チームは専門的なチケットの処理とサービスの提供や改善に集中できます。
チームを安全に加速
これらの結果を一貫して達成するために、Atlassian Intelligence は製品レベルの有効化、セキュリティ制御、および使用状況の監視を統合しています。 管理者は、組織全体で許可されているデータのみを AI が取得できるようにするさまざまな制御を簡単に利用できます。 したがって、チームは必要なものにのみアクセスでき、機密情報には一切アクセスできません。
AI は今のところ物議を醸す流行語のように思えるかもしれません。 しかし、Atlassian Intelligence は責任ある技術原則を念頭に置いて設計されています。 これは Atlassian の顧客、パートナー、コミュニティでの取り組みを反映しており、決して後回しとして扱われることはありません。
Atlassian Intelligenceの体験
Atlassian Intelligence は、Atlassian Cloud のプラットフォームに統合され、アトラシアンの共通データモデルであるチームワークグラフに組み込まれています。
以下の機能（一部は提供済み、一部は近日提供予定）は、Atlassian Cloud のユーザーが人間と AI のコラボレーションの力を活用し、チームの日常業務を改善し、サービスの提供を迅速化し、イノベーションのための時間を確保する方法を紹介しています。
エディターにおける生成AI
個人がより少ない労力でより多くの成果を達成することが求められる世界において、アトラシアンの生成 AI エディターは、役に立つ提案でユーザーの作成する文章の質を向上させます。 文章プロンプトでは、ユーザーはすぐに他の Confluence ページやチケットのコンテンツを参照できるようになり、AI が正確な提案のためのコンテキストを引き出すことができます。
この機能は Jira、Jira Service Management、Bitbucket、Trello で利用可能で、Jira Product Discovery でも近日中に利用可能になる予定であり、チームはアプリから直接、リクエストの投稿、概要、リリースノート、その他のドキュメントをすばやく作成できます。
AIの要約とページのキャッチアップ
任意の Confluence ページから、進行中の作業に関する最新のコンテキストを取得できます。最新の変更、アクションアイテム、関連するコメントを把握できます。読むのに 20 分もかかるConfluenceのページを見て興奮する人はいませんが、AI が生成した要約があれば、それほど気後れすることはありません。 AIの 要約は Jira および Jira Service Management でも利用でき、コメント履歴や問題の説明を要約して関係者に迅速に最新情報を提供できます。
スマートリンクにおけるAI 要約
Smart Links の AI 要約を使用すると、ユーザーはリンクの上にカーソルを置くだけでアセットを要約できます。Google ドキュメントへのリンクも、ホバー可能な小さいウィンドウに要約できます。これにより、プロジェクト マネージャーからマーケティング マネージャー、コンテンツ リーダーなど、プロジェクトをより迅速にセットアップできます。
AI 作業の内訳 (ベータ版)
計画において最も時間がかかることの 1 つは、壮大な計画やプロジェクトを複数の作業項目に分割することです。AI Work Breakdown を使用すると、ユーザーはボタンを押すだけでこれらを実行できます。AI は、コンテキストのためにリンクされた Confluence ページとともに説明を確認し、関連する子課題を提案します。必要に応じてこれらの提案を絞り込み、クリックするだけで作成できます。
近日公開: Loom AI ワークフロー
リアルタイムのやり取りを最適化し、非同期のコミュニケーションやコラボレーションを促進する自動的な方法があったらどうでしょう？ ユーザーはビデオ編集の達人である必要はありません。ユーザーはガイド、バグレポート、その他のトピックを口頭で説明する自分の様子を録画すると、AIはがビデオを書き起こし、 Confluence のページに実行可能な手順に分解します。 つまり、バグの報告に費やす時間が減り、バグの修正に費やす時間を増やすことができます。
近日公開： ホワイトボードの AI
チームは、ブレインストーミングやワークショップでメモを取る代わりに、AI プロンプトを活用して、Jira Product Discovery のアイデア、Confluence ページ、Jira チケットなどから取得したデータを使用してホワイトボードに付箋を生成することができます。
近日公開： AI コンテンツ変換
ブレインストーミングの後、チームはホワイトボードを Confluence ページに変換できます。 長い手作業による書き込みは必要ありません。 ボタンをクリックするだけで、チームは複雑な付箋ボードを整理して、わかりやすい実用的な Confluence ページにすることができます。
近日公開： AI リフォーマッター
ブレインストーミング後に要件が正しく表現されていることを確認するにはどうすればよいでしょうか。 計画が Jira の問題として作成されると、チームや機能間のやり取りに駆り立てられて時間の無駄になりがちです。 エディター内のこの生成 AI は、レビューを促し、コンテンツの再構築、書き直し、またはコンテンツを明確にするための追加の質問を表示することで、問題の推進を効率化します。
近日公開： AI 関連リソース
AI 関連リソース機能を使用することで、チームは関連情報の検索に費やす時間を短縮できます。 チームは、設計から文書やスプレッドシートまで、ツール内に散らばった状況で作業する必要があり、必要情報がリソース全体に分散しています。 この機能が問題に関連する重要な情報を提供することで、チームは状況を把握する時間を節約できます。
バーチャル エージェント
今日のサービス チームは、既存のドキュメントで解決できることが多く、繰り返し発生するチケットの反復作業に悩まされることがよくあります。 チケットが山積みになると、チームや個人的な対応を必要とする重要なチケットに割く時間が減ります。Virtual Agent は、よくある質問やコメントへの回答を自動化することで、チームがこうした面倒な作業時間を解放できるように支援します。
バーチャル エージェントのインテント (Slack およびヘルプセンターのベータ版で利用可能)
カスタム構築された自動会話を通じて反復的なタスクを AI に処理させることで、エージェントの時間を解放し、より有意義な作業に集中できるようにします。 AI の回答は、Atlassian Intelligence の生成 AI 機能を使用してナレッジベース全体をスキャンし、ヘルプを求めるユーザーへの応答を生成することで、サポート チームを支援します。
AIを駆使したチャート分析
チームを支援する方法の 1 つは、データに基づく分析情報にアクセスしやすくすることです。 AI を活用したチャート分析により、チームは Atlassian Analytics ダッシュボードを確認し、ボタンをクリックするだけで、簡単な概要、傾向に関する解説、データをより実用的なものにするための提案を受け取ることができます。
検索の重要性
新しいレシピやお気に入りのアルバムでドラムを演奏した人などの情報を検索する場合、毎日使用するオンライン ブラウザーからそのデータにアクセスするのは非常に簡単です。 しかし、重要なスプレッドシートや最新バージョンのデザインなど、企業全体の資産を見つけるとなると、通常は話が別です。
ガートナーによると、従業員の 47% が、仕事に必要な適切な資産を見つけるのに苦労していると報告しています。 これは従業員のせいではありません。 同じ調査で、ほとんどの大規模組織が平均 200 を超えるアプリケーションまたは情報サイロに分散した 200 億件を超える情報を保有していることがわかっています。
さらに問題を複雑にしているのは、ほとんどのチームが異なる権限設定を持っているため、一貫性のない結果が得られるということです。 これにより、立ち上げて実行しようとしているチームにとって、予期せぬ時間の浪費がさらに増大します。
Rovoは、検索の品質を向上させ、パーソナライズされた結果を提供し、入力プロセス中に役立つ用語の提案することで、この問題に対処しています。 現在、わずか6か月前と比較して、最初の検索位置で回答される検索は25%近く増加しています。
Atlassian エコシステム全体のコンテンツを検索できる統合検索を導入することで、ユーザーは最近の検索やアクセスしたドキュメントに基づいてパーソナライズされた結果を取得できるようになりました。また、新しいものを検索するときには、入力中に役立つ用語が提案されます。
御紹介: Rovo
Atlassian のチームワーク グラフに基づいて構築された Rovo は、Atlassian ツールと互換性のある SaaS アプリからデータを抽出し、組織の目標、知識、チーム、作業ステータスの全体像をチームに提供します。
Rovo は、セマンティック検索やインデックス作成などの最先端の検索テクノロジーを投下することで、検索者が入力した言葉の意図を理解します。 また、検索はサイロ化された操作ではないことも理解しているため、ユーザーは Confluence でアセットを検索しながら、同時に関連する Jira チケットや他のツールの情報を確認することもできます。
Find（探す）
Rovo を使用して組織全体のデータを検索することで、ユーザーは互換性のあるすべてのツールと SaaS アプリで最も関連性の高い結果を受け取ることができます。
Learn（学ぶ）全体像を把握するには、多くの質問が必要になる場合があります。 Rovo Chat とやり取りすることで、ユーザーは適切なチームとつながり、重要な洞察を得ることができます。
Action（行動）
Rovo Agents を使用すると、チームはすぐに使用できる、またはカスタマイズされた AI を搭載したエージェントからアクションの提案を受け取ることで、複雑なタスクを理解できます。
人間とAIのコラボレーション未来
チームに活力を与えるには、単調で反復的な仕事を減らす必要があります。Atlassian Intelligence は従業員を削減するために設計されたものではなく、従業員がイノベーションを煥発させるための時間を増やすためにあります。 迅速な検索やデータに基づく洞察から、コンテンツの要約や文章スタイルの提案まで、Atlassian はすべてのチームの生産性と創造性を加速することに尽力しています。
Atlassian Intelligence を試して、従業員の作業負荷を軽減し、企業全体でイノベーションとデータに基づく意思決定を促進する機能とエクスペリエンスを見つけてください。 優れた戦略は必須ですが、現代の経済状況で競争力を維持するには速度が極めて重要です。
詳細については sales@jdsd.co.jp (+81)03-3868-2020 までお問い合わせください。
