Atlassianは、その年次イベント「Team ’26」で大規模な人工知能のアップデートを公開した。コアは、組織内の作業の流れをつなぐ「チームコラボレーション図」を外部に公開し、そのAIアシスタント「Rovo」を複数のステップを自主的に計画・実行できる「インテリジェントエージェント」へ拡張することにある。Atlassianは、チームコラボレーション図を「共有の流れ層」として、人物、プロジェクト、ドキュメント、意思決定データをAtlassian製品群および外部ツールに接続すると説明している。同社によると、現在図内の接続数は既に1500億を超えているという。今回公開されたオープンテスト機能は二つ：一つは開発者向けのチームコラボレーション図コマンドラインインターフェース(CLI)、もう一つはRovoのモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーを通じて図を連携させるツールである。新しいCLIは300以上のコマンドをサポートしている。これにより、AnthropicのClaude CodeやCursorなどのコーディングインテリジェントエージェントは、各製品のAPIを個別に連結することなく、単一のインターフェースからAtlassianの全作業関係を問い合わせることができる。MCPの連携は、規格に従う外部AIツールがチームコラボレーション図のデータを読み取り、書き戻すことを可能にすることを目的としている。Atlassianは、自社のベンチマークテストにおいて、チームコラボレーション図のデータを基にAIの応答を生成した場合、正確率が44%向上し、使用トークン数が48%削減されたと述べている。これは企業にとって、回答の質を向上させつつコスト効率も高めることを意味する。さらに、Forgeプラットフォームを基盤としたチームコラボレーション図コネクタも正式にリリースされ、顧客は自身のシステムやレガシーシステムのデータを、既存の権限体系を維持したまま図に接続できる。Rovo：対話型AIを超え、実行タスク段階へRovoの変化も注目に値する。Atlassianによると、過去一ヶ月で顧客は1400万回以上のRovoサポートタスクを実行した。プラットフォーム全体のインテリジェントエージェントによる自動化は、過去六ヶ月で7倍に増加している。同社は、現在90%以上の企業クラウド顧客がRovoを利用していると付け加えた。近日提供予定の「Max」推論モードは、複雑なリクエストを複数のステップに分解し、連携ツール間で実行し、中間結果をユーザーに返してレビューさせる構造を持つ。これは、単なる質問応答を超え、「実行可能なAI」へと重心を移していることを示す。ノーコードのインテリジェントエージェント作成環境「Rovo Studio」も正式にリリースされた。役割設定、承認フロー、バージョン管理、監査制御機能を内蔵し、企業環境に必要な運用の安定性を強化している。生成型AIの応用が増える中、安全性と制御の問題も顕在化しており、Atlassianは「運用可能なAI」に重点を置いているようだ。AIの拡張はJira、サービス管理、エンジニアリングツールにも及ぶ全製品ラインのAI適用範囲も拡大している。Jiraのインテリジェントエージェント機能は正式リリースされ、作業タスクの直接受け取りと実行、すべての過程に監査ログを残すことが可能だ。Jira Product Discovery Enterpriseは、階層的ガバナンス機能とともに正式リリースされ、顧客のフィードバック収集用の新機能「フィードバック」も早期体験段階に入った。新たに公開された「Incident Command Center」は、故障検知、調査、解決を一体化した製品である。Rovoを用いた根本原因分析機能を備え、「Rovo Service」は自主型または監督型の一次顧客サポートを提供する。これらは、AIが繰り返し発生する一次対応タスクを引き受ける構造になっている。ブラウザベースのレポートツール「Dia Reports」もリリースされた。チームコラボレーション図と日常業務ツールを連携させ、面接準備資料や意思決定メモなどのカスタマイズされたレポートを自動生成する。ユーザーがプロンプトを入力する前に、必要なレポートをポップアップで提示する仕組みだ。これにより、AIインターフェースは「質問に答える窓」から「事前に準備された作業層」へと変化している。エンジニアリング組織向けの機能も拡充された。新公開の機能には、「Agent Experience」（コードベースとインテリジェントエージェントの連携評価）、「AI Code Insights」（コミット粒度でのAI生成コード追跡）、および開発管理者向けの生産性指標ツール「AI Pulse」が含まれる。AI拡散の核心は「流れ」と管理今回の発表で最も重要な点は、AtlassianがAI競争の鍵を「モデル性能」ではなく「組織の流れ」に置いていることだ。戦略は、より賢いチャットボットを作ることだけではなく、組織内の人員、ドキュメント、作業フロー、意思決定履歴を一体化し、AIが実際の企業運営の枠組み内で機能できるようにすることにある。管理機能もこの方向に沿って強化された。新しい組織レベルのインテリジェントエージェント一覧は、誰がどのインテリジェントエージェントを作成し、どこで動作させ、どの程度使用しているかをリアルタイムで表示できる。AIアクセス権とインテリジェントエージェント作成権は分離され、不適切な拡散を防ぐ。ダッシュボードや監査ログは、AIの使用量やポイント消費を追跡可能だ。さらに、外部データのインポート戦略、データ保存場所、Atlassianがホスティングする大規模言語モデルの選択制御も提供されている。Rendi Groupの製品デリバリーと自動化責任者Matthew Hargreavesは声明で、「RovoとAtlassianのチームコラボレーション図は、Jira、Confluence、JSM、Slack、メールなどをつなぐ中核的な絆だ。これは転換点であり、AIが周辺ツールの域を超え、組織運営の中心に入ることを示している」と述べた。Atlassianの顧客最高技術責任者Andrew Boyagiも、最近のインタビューで、AIインテリジェントエージェントが実際の価値を生み出すには、組織の流れが必要だと強調した。これは、最近の企業AI市場の動向とも一致している。汎用モデルの競争が激化する中、実用面では「私たちのデータやフローの理解度」が成功の鍵となる。Atlassianの今回の発表は、この流れを明確に示している。AIの応用は、単なる作業支援ツールの段階を超え、AIが組織運営体系そのものを理解し実行する競争が本格化している。
Atlassian が外部に「チームコラボレーションマップ」を公開……Robo AI もインテリジェントエージェントに拡大予定
Atlassianは、その年次イベント「Team ’26」で大規模な人工知能のアップデートを公開した。コアは、組織内の作業の流れをつなぐ「チームコラボレーション図」を外部に公開し、そのAIアシスタント「Rovo」を複数のステップを自主的に計画・実行できる「インテリジェントエージェント」へ拡張することにある。
Atlassianは、チームコラボレーション図を「共有の流れ層」として、人物、プロジェクト、ドキュメント、意思決定データをAtlassian製品群および外部ツールに接続すると説明している。同社によると、現在図内の接続数は既に1500億を超えているという。今回公開されたオープンテスト機能は二つ：一つは開発者向けのチームコラボレーション図コマンドラインインターフェース(CLI)、もう一つはRovoのモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーを通じて図を連携させるツールである。
新しいCLIは300以上のコマンドをサポートしている。これにより、AnthropicのClaude CodeやCursorなどのコーディングインテリジェントエージェントは、各製品のAPIを個別に連結することなく、単一のインターフェースからAtlassianの全作業関係を問い合わせることができる。MCPの連携は、規格に従う外部AIツールがチームコラボレーション図のデータを読み取り、書き戻すことを可能にすることを目的としている。
Atlassianは、自社のベンチマークテストにおいて、チームコラボレーション図のデータを基にAIの応答を生成した場合、正確率が44%向上し、使用トークン数が48%削減されたと述べている。これは企業にとって、回答の質を向上させつつコスト効率も高めることを意味する。さらに、Forgeプラットフォームを基盤としたチームコラボレーション図コネクタも正式にリリースされ、顧客は自身のシステムやレガシーシステムのデータを、既存の権限体系を維持したまま図に接続できる。
Rovo：対話型AIを超え、実行タスク段階へ
Rovoの変化も注目に値する。Atlassianによると、過去一ヶ月で顧客は1400万回以上のRovoサポートタスクを実行した。プラットフォーム全体のインテリジェントエージェントによる自動化は、過去六ヶ月で7倍に増加している。同社は、現在90%以上の企業クラウド顧客がRovoを利用していると付け加えた。
近日提供予定の「Max」推論モードは、複雑なリクエストを複数のステップに分解し、連携ツール間で実行し、中間結果をユーザーに返してレビューさせる構造を持つ。これは、単なる質問応答を超え、「実行可能なAI」へと重心を移していることを示す。
ノーコードのインテリジェントエージェント作成環境「Rovo Studio」も正式にリリースされた。役割設定、承認フロー、バージョン管理、監査制御機能を内蔵し、企業環境に必要な運用の安定性を強化している。生成型AIの応用が増える中、安全性と制御の問題も顕在化しており、Atlassianは「運用可能なAI」に重点を置いているようだ。
AIの拡張はJira、サービス管理、エンジニアリングツールにも及ぶ
全製品ラインのAI適用範囲も拡大している。Jiraのインテリジェントエージェント機能は正式リリースされ、作業タスクの直接受け取りと実行、すべての過程に監査ログを残すことが可能だ。Jira Product Discovery Enterpriseは、階層的ガバナンス機能とともに正式リリースされ、顧客のフィードバック収集用の新機能「フィードバック」も早期体験段階に入った。
新たに公開された「Incident Command Center」は、故障検知、調査、解決を一体化した製品である。Rovoを用いた根本原因分析機能を備え、「Rovo Service」は自主型または監督型の一次顧客サポートを提供する。これらは、AIが繰り返し発生する一次対応タスクを引き受ける構造になっている。
ブラウザベースのレポートツール「Dia Reports」もリリースされた。チームコラボレーション図と日常業務ツールを連携させ、面接準備資料や意思決定メモなどのカスタマイズされたレポートを自動生成する。ユーザーがプロンプトを入力する前に、必要なレポートをポップアップで提示する仕組みだ。これにより、AIインターフェースは「質問に答える窓」から「事前に準備された作業層」へと変化している。
エンジニアリング組織向けの機能も拡充された。新公開の機能には、「Agent Experience」（コードベースとインテリジェントエージェントの連携評価）、「AI Code Insights」（コミット粒度でのAI生成コード追跡）、および開発管理者向けの生産性指標ツール「AI Pulse」が含まれる。
AI拡散の核心は「流れ」と管理
今回の発表で最も重要な点は、AtlassianがAI競争の鍵を「モデル性能」ではなく「組織の流れ」に置いていることだ。戦略は、より賢いチャットボットを作ることだけではなく、組織内の人員、ドキュメント、作業フロー、意思決定履歴を一体化し、AIが実際の企業運営の枠組み内で機能できるようにすることにある。
管理機能もこの方向に沿って強化された。新しい組織レベルのインテリジェントエージェント一覧は、誰がどのインテリジェントエージェントを作成し、どこで動作させ、どの程度使用しているかをリアルタイムで表示できる。AIアクセス権とインテリジェントエージェント作成権は分離され、不適切な拡散を防ぐ。ダッシュボードや監査ログは、AIの使用量やポイント消費を追跡可能だ。さらに、外部データのインポート戦略、データ保存場所、Atlassianがホスティングする大規模言語モデルの選択制御も提供されている。
Rendi Groupの製品デリバリーと自動化責任者Matthew Hargreavesは声明で、「RovoとAtlassianのチームコラボレーション図は、Jira、Confluence、JSM、Slack、メールなどをつなぐ中核的な絆だ。これは転換点であり、AIが周辺ツールの域を超え、組織運営の中心に入ることを示している」と述べた。
Atlassianの顧客最高技術責任者Andrew Boyagiも、最近のインタビューで、AIインテリジェントエージェントが実際の価値を生み出すには、組織の流れが必要だと強調した。これは、最近の企業AI市場の動向とも一致している。汎用モデルの競争が激化する中、実用面では「私たちのデータやフローの理解度」が成功の鍵となる。
Atlassianの今回の発表は、この流れを明確に示している。AIの応用は、単なる作業支援ツールの段階を超え、AIが組織運営体系そのものを理解し実行する競争が本格化している。