Jira、AIネイティブソフトウェア開発システムを発表

Atlassianは本日、Jiraの新機能を発表し、AIネイティブソフトウェア開発をサポートします。新機能は、エンジニアリングチームが人間とAIエージェントの間で作業を計画、割り当て、管理、測定することを可能にし、AI採用率の上昇にもかかわらず開発者速度が向上しない「AI生産性ギャップ」に対処します。

調査によると、AI使用率は65%増加したものの、全体的な開発者速度はわずか15%の向上にとどまりました。その理由は、ソフトウェア開発がコード作成だけでなく、ビジネス目標、戦略、コンテキストを実際の組織で動作するソフトウェアに変換することにあるからです。Jiraはチームワークの真実の情報源として進化し、AIネイティブチームのニーズに適応します。

新しいシステムでは、コンテキストが最優先され、タスクはエージェントに委任され、人間が指導とレビューを行います。主な機能は以下の通りです。

• Jira Planner: コードベース、Jira、Confluenceの履歴からコンテキストを抽出し、人間とエージェントの両方に役立つ構造化技術仕様を生成。
• Jira for Slack: 会話をコンテキスト豊富なJira作業項目に変換し、コーディングエージェントに直接割り当て可能。
• Loomビデオプロンプト: 画面録画と音声をエージェントが実行可能な指示に変換。
• エージェント委任: 作業項目をClaude Code、Cursor、GitHub Copilotなどのエージェントに直接割り当て、Jiraが真実の情報源を維持。
• Jiraコーディングエージェント: 有料Jiraプランに組み込み、ルーチン修正のプルリクエストを自動生成。
• エージェントセッション監視: エージェントのステータスを一元表示。
• 自動化ルール: Jiraの自動化ビルダーを使用してルーチン作業をエージェントにルーティング。
• AIコスト管理: DX統合により各ツールの支出を統一し、PRあたりのコストを推定。

Teamwork Graphは、作業、チーム、目標、コード、知識を接続するエンタープライズコンテキストを提供します。内部ベンチマークでは、Teamwork Graphを使用したエージェントは精度が44%向上し、トークン消費が48%減少し、PRサイクルタイムが短縮されました。Atlassianは、AIネイティブ開発のボトルネックはエージェントの能力ではなく、大規模な調整であると述べています。新機能により、すべてのエージェントアクションがJiraで可視化され、ガバナンスが効き、ビジネス成果に結びつけられます。

Atlassianは、DXとの共同研究でAI生産性ギャップの実態を強調しています。意図を構造化し、適切なエージェントを選択し、可観測性を維持することで、チームは人間とエージェントが協調するシステムを構築できます。Jiraの今回のアップデートは、エージェントを既存のソフトウェア開発ライフサイクルに統合し、孤立したプロセスを作らないことを目的としています。

さらに、Jiraコーディングエージェントはすべての有料プランに組み込まれており、適切にスコープされた作業項目を処理できます。エージェントセッション監視により、エンジニアはすべてのエージェントの状態を一目で確認できます。自動化ルールを使用してルーチンタスクをエージェントにルーティングでき、AIコスト管理はリーダーがAI開発の経済性を理解するのに役立ちます。

Atlassianの自社エンジニアリングチームはすでにこれらのパターンを採用しており、顕著な効果を上げています。Teamwork Graphはエージェントの精度を向上させるだけでなく、トークン使用量とPRサイクルタイムを削減します。Jiraのプロダクトマネージャーは、このシステムによりすべてのエージェントアクションが可視化され、ガバナンスが効き、ビジネス成果に結びつくと述べています。