期待されるAIと期待外れの効果
現代の日本企業は、深刻な人材不足に悩まされている。またコロナ禍を経てリモートワークが浸透し、ワークフォースが分断されていることも課題の1つだ。限られたリソースで、満足度の高い働き方を提供しながら、最大の成果を上げることのできる取り組みが経営者に求められている。
そうした制限の多い中、競争力の維持・向上を図ることのできる新技術として注目されているのが生成AIである。従来からAI技術は、機械学習などによって反復的な作業やデータの抽出、情報分析などに活用されてきた。生成AIは人間のことばを理解して、自然な対話で情報を引き出したり、知識を統合して提示したりする能力に長けており、情報検索やレポート作成、アイデア発想支援といったさまざまな業務で活躍することが期待されている。
生成AIへの期待が高まる背景には、従来のITツールでは解決できなかった課題の存在がある。例えば、社内に蓄積されたナレッジの多くは、クラウドストレージやファイルサーバーのフォルダ階層の奥深くに埋もれていたり、個人のメールやチャットの中に散在していたりする。また、複数のシステムやツールを並行利用することで、情報が分断され、全体像の把握が困難になっているケースも少なくない。生成AIは、このようにチームワークの発揮を阻害する“デジタルな情報分断”を解決する手段となりうる。
しかし、多くの企業が積極的に生成AIを全社展開しているものの、目に見えた成果を上げられないというケースが見られるようになった。アトラシアン ソリューション エンジニア・リードの皆川宜宏氏は、「自社のデータが外部に漏れてしまうことを懸念する経営者の声は今でも聞かれます。よくあるのは、AIツールを導入したが社員に使ってもらえないという定着化の問題ですね。せっかくのIT投資が活用されていないというのは、経営者にとっても大きな悩みの1つです」と述べ、AI活用に向けてさまざまな課題があることを指摘する。
アトラシアン株式会社
ソリューション エンジニア・リード
皆川 宜宏氏
生成AIを効果的に活用するには、単にツールを導入するだけでは不十分だし、プロンプトを整えるだけでも十分とは言い切れない。AIが横断的に検索できるように各種業務ツールを相互に連携したり、社内のデータやナレッジを適切に管理してAIが活用しやすい形に整理したり、AIツールを業務プロセスに組み込んで日常的に使用できる環境を整えたりすることが欠かせない。こうした総合的なアプローチがなければ、AIの持つポテンシャルを最大限に引き出すことはできないのだ。
そうした理由から、アトラシアンのAIは非常に高い評価を受けているソリューションの1つとなっている。皆川氏は、同社のAI技術について、決して一朝一夕のものではないと強調する。
意識しなくてもシームレスに使えるAI機能
アトラシアンがクラウド版のJiraやConfluenceの投資・開発に着手したのは2014年ごろのことだ。同社は当時から、データの集積と活用に着目し、機械学習／AI技術の導入に注力していたという。クラウドサービスに複数のプロダクトとデータが集中するならば、これをいっそう有効活用する仕組みが求められる。従来型のデータベースでは難しいデータ量と複雑性に対応するための技術が必要だったのだ。そうして培ってきたノウハウと知見が、近年のLLM（大規模言語モデル）の発展と相まって、「Atlassian Intelligence」として結実した。
Atlassian Intelligenceは、アトラシアンの各製品に組み込まれたAI機能の総称である。例えば、プロジェクト管理ツールのJiraでは、長文の仕様書のポイントを整理したり、複雑なバグレポートを要約したり、自然言語で対話してインシデントの状況を把握したりといったことが可能だ。またコラボレーションツールであるConfluenceでは、AIがエンタープライズWikiの新規コンテンツの制作を支援したり、コンテンツを要約したりできるほか、情報を検索して外国語であれば翻訳すら自動で行ってくれる。ITSMツールの「Jira Service Management」でも、類似インシデントや関連ナレッジの検索という機能が搭載されており、人間以上に活躍するはずだ。いずれもツールに組み込まれており、簡単なクリック操作で利用できるため、AIであることを意識せずに活用できるのがポイントである。
Confluenceに組み込まれたAtlassian Intelligence
「セキュリティやコンプライアンスを懸念する声も当然ですが、私たちは長年にわたり、その重要性を理解して開発やサービス提供に取り組み、SOC 2やISO 27000など複数の認定を受けています。またユーザー自身が自社のポリシーに不安があったとしても、当社のアドバイザリーサービスチームが最適化のための支援を提供していますので、ぜひ活用していただきたいですね」（皆川氏）
AIエージェントの連携で高度なタスクも容易に自動化
さらにアトラシアンは2024年10月、最新のAI機能として、AI駆動型エンタープライズ検索ツール「Atlassian Rovo」を公開した。JiraやConfluenceだけでなく、クラウドストレージやチャット、開発ツールなどのクラウドアプリケーションと連携し、格納されている情報を横断的に検索することができる。カスタムコネクターを利用すれば、独自のデータソースを接続し、社内全体の情報を包括することも可能だ。チャットで尋ねればよいので、あいまいな情報であっても探しやすい。
JiraやConfluenceとの連携にも注目したい。Jira/Confluenceには、ノーコードで一連の処理を自動化できる機能が搭載されている。Rovoは、この自動化ルールに組み込んで自動的にアクションを実行させることができる。つまり、単純なトリガーや決められたアクションだけでは完遂できないような、高度なタスクすら自動化できるというわけだ。逆に、これまでプロンプトを入力していたタスクをJiraに組み込んで自動化できる、生成AIを業務プロセスの自動化に活用できるという点も特長的である。
Jira Service Managementに組み込まれたRovoエージェントの一例
ただし、Rovoの最大の特長であり、他の生成AI／AIアシスタントと大きく異なるところは、企業のチームワークを支えるために開発されているという点にある。
「アトラシアンは、バーチャルなチームメイトとしての姿をRovoに求めました。仕事で何かわからないことがあれば、同僚や先輩、専任部門の担当者などに聞きますよね。私たちが日常的にやり取りするような相手を、Rovoで実現したかったのです」と、皆川氏は語る。
例えばRovoは、エージェントをカスタマイズして“やさしい先輩”や“有能な専門家”などの人格・性格を与えることができる。単純に従業員が相談しやすい相手としてのキャラクター性だけでなく、どのような目標を持っているか、何が得意か、どんな話し方をするのかなど細かく手順や目標を持たせることで、作業やレスポンスの質を向上するねらいだ。もちろん従業員が愛着を持って利用できるため、定着率もよくなるという効果が得られる。
もちろん、単なるキャラクター性だけがRovoの真価ではない。Rovoには、アトラシアン独自の「チームワークグラフ」と呼ばれるAIモデルが組み込まれている。
ただのアシスタントではない、働き者のチームメイト
この技術の背景には、アトラシアンが2024年に提唱した「System of Work」のコンセプトがある。組織内で効果的なチームワークを発揮するためのフレームワークで、「共通のゴール設定と可視化」「計画と進捗の統合的管理」「ナレッジの構築と活用」の3つを柱としている。組織全体が同じ方向を向いて、情報を共有しながら効率的に業務を遂行するための包括的な仕組みだ。
チームワークグラフは、System of Workの思想を具現化した技術の1つである。ユーザーやチーム、プロジェクト、タスクなどの関係性を理解したうえで、受け答えや作業を実行できる。
「人間のチームメイトであれば、単に聞かれたことに答えるだけでなく、関連した業務やプロジェクトの状況など、相手が知っておいたほうがよさそうな情報なども伝えますよね。真のチームメイトとして働くRovoの支援があれば、リモートワークが全盛の現代においても、チームワークをいっそう強化できるのです」（皆川氏）
このほかにもRovoは、さまざまな業務を簡素化・強化する機能に富んでいる。例えばソフトウェア開発者であれば、GitHub Copilotを利用して効率よくコーディングしていることだろう。実は、CopilotのチャットからRovoを直接呼び出すことができるのだ。GitHubの画面を閉じたり切り替えたりせずに、Confluenceに保管されているコーディング規則を確認したり、プログラムに必要な設定情報をコピーしたりできるということである。またRovoはGoogle Chromeの拡張機能としても提供されているため、同じようにWebツールを利用しながら社内の情報へアクセスしたい場合に重宝する。皆川氏が気に入っている機能の1つで、開発やWeb業務に集中できるという点でお勧めだ。
自然と浸透し、活用の幅を広げるアトラシアンのAI
アトラシアンのAtlassian Intelligenceは、各製品に溶け込んで意識することなく、ワンクリックで利用できる機能として提供されている。業務にアトラシアンツールを利用していれば、自然とAIが浸透していくことになる。
Rovoは、一般的な生成AIツールのように見えて、実はチームメイトのように高度な応答を可能とする技術が組み込まれている。そのため、Rovoと共同作業をすればするほど、チームとしてのパフォーマンスが向上していくことに気づくだろう。またJiraやConfluenceの自動化機能にRovoを組み込むことで、より高度な自動化を自分で作ることもできる。テンプレート化したエージェントをチーム内で共有し、ニーズやレベルに合わせてRovoの利用を拡大してくことも可能だ。自分の仕事に直接的に役立つことが実感できれば、AIは自然と日常業務の一部となっていくはずである。
「AIを活用することで、煩わしい作業から開放されます。そこで思うのが、では“何をすべきだろうか”ということです。自分がやりたいことは、やるべきことはなんだろうかと、見つめ直すことができるのです。チームとして何をやらなければならないのか、経営者は何をゴールにすべきか、再確認できるというのは大きな価値です。アトラシアンのAIは、企業そのものを改革できる技術・機能だと確信しています」（皆川氏）
