Atlassian Teamwork Graphの詳細まとめ
Teamwork Graphとは何か（定義・目的・背景）
Atlassian Teamwork Graphは、Atlassian Cloudプラットフォーム上のデータインテリジェンス層であり、チームやプロジェクトに関するあらゆるデータを統合して相互に関連付ける「知識グラフ」ですatlassian.comdemicon.com。
具体的には、JiraやConfluenceなどのAtlassian製品内の情報に加え、外部のSaaSアプリからのデータも収集し、作業項目、ドキュメント、アイデア、リクエスト、プロジェクトといった多様な情報を一つのプラットフォーム上に集約します。
ナレッジマネジメントのためにも、機械的にこのような分類がされることで情報の取り出しが楽になります。
この統合データレイヤーにより、従来はバラバラに管理されていた情報同士の「誰が・なぜ・何を・どう・いつ」という関係性が可視化され、組織内の知識やコラボレーションを強化することが狙いです。
背景として、近年の企業では一人の従業員が業務で平均11個ものアプリを使用すると言われ、ツールが増えるほど情報がサイロ化（孤立化）して必要な文脈を繋げにくくなる問題がありました。
Teamwork Graphはこの課題を解決するために生まれたもので、散在する情報資産を単一のプラットフォーム上で繋ぎ合わせることで、チームが必要な情報を迅速に見つけ出し、相互の作業の関連性を理解できるようにすることが目的です。例えばAtlassianの発表では「他のナレッジグラフが単にデータを集約するのに対し、Teamwork Graphは組織のあらゆる“仕事のオブジェクト”（チーム、メッセージ、目標など）がどう関連しているかを理解している」と説明されていますatlassian.com。このように高度に関連付けられたデータ基盤が、Atlassianが提唱する“System of Work”の中核を担い、組織全体のコラボレーションと生産性を底上げします https://www.atlassian.com/system-of-work。
技術的な仕組み（動作原理と技術構造）
Teamwork Graphはグラフデータベース原理やセマンティックアーキテクチャに基づいて構築されており、データ間の関連性をモデル化して学習・活用しています。その動作は大きく4つのプロセス（統合、学習、強化、成長）によって特徴づけられます:
データの統合（Unifying）: 複数のソースからデータを収集・紐付ける工程です。Teamwork GraphはJiraの課題、Confluenceのページ、サービスリクエスト、製品アイデア、プロジェクト情報など、Atlassian各製品および100種以上の外部アプリからコネクタ経由でデータを引き込み、単一の「つながったレイヤー」を形成しますatlassian.comatlas-bench.com。これにより組織のあらゆる情報資産が一元化されます。
コンテキストの学習（Learning）: 統合したデータを分析し、組織内の文脈を理解する工程です。Teamwork Graphは集めたデータから「誰が何の役割で、どんな仕事をし、どのような手順を踏んでいるか」といったパターンをマッピングし、組織固有の知識モデルを構築します。言い換えれば、グラフ上で人・チーム・タスク・ツール・ドキュメントの関係性を学習し、企業内のコラボレーションパターンや業務フローを理解するのです。
エクスペリエンスの強化（Enriching）: 学習したコンテキストを活用し、各アプリ上のユーザー体験を賢く強化します。Teamwork Graphはユーザーやチームに固有の状況を踏まえて、適切なタイミングで関連情報や次のアクションを提示します。例えば、あるタスクに取り組むメンバーに対し、関連する過去のプロジェクトやドキュメント、専門知識を持つ同僚を自動で示唆するといった具合です。これによりユーザーは必要な情報を探し回る時間が減り、意思決定の質も向上します。
継続的な成長（Growing）: グラフは日々の活動データを取り込み継続的に進化します。新たなデータが追加されるたびに関係性のネットワークが更新され、時間の経過とともにより豊富で賢い洞察を提供できるようになります。つまり、組織の日常業務の蓄積に伴ってTeamwork Graph自体も「学習し続ける」ため、使えば使うほど高度な知見が得られる仕組みです。
以上のようにTeamwork Graphは、単に情報を集約するだけでなくデータの関連性を理解し活用する高度な基盤となっています。その実装上、Atlassian Cloud管理者は「Teamwork Graphコネクタ」を追加することで外部アプリ（SlackやGitHub、Google Driveなど）からのデータも安全に取り込めますsupport.atlassian.com。設定後は24時間以内に該当アプリのデータがTeamwork Graph上で利用可能になりますsupport.atlassian.com。このような柔軟な統合機構により、Atlassian製品内だけでなく社内で使われる様々なツールを繋ぎ込んで自社専用の知識グラフを構築できる点が技術的な特徴です。
Atlassian製品との連携（Jira、Confluence など）
Teamwork GraphはAtlassianの主要製品群（Jira、Confluence、Trello、Bitbucket、Jira Service Management、Loom 等）に深く組み込まれており、各ツール間でシームレスな連携を実現しています。
例えば:
JiraとConfluenceの連携: Teamwork Graphにより、Jiraの課題（チケット）上で関連するConfluenceドキュメントの内容プレビューやリンクが自動表示されます。Reddit社の導入事例では、「Jiraチケット内にConfluence上のデータが表示されるため、ユーザーは必要な情報を探すのにツールを切り替える必要がなくなった。今後、Confluenceがドキュメントの単一の信頼できる情報源（シングルソースオブトゥルース）になると期待している」と報告されていますatlassian.com。このように、開発のタスク管理とナレッジ（仕様書や議事録等）が統合され、情報参照の手間が大幅に軽減されています。
統合検索（Rovo）: Teamwork Graph上に蓄積された横断データを活用して、Atlassianは“Rovo”と呼ばれるエンタープライズ検索エンジンを提供しています。Rovo検索ではJira、Confluenceはもちろん、接続された外部SaaSのデータまで含めて一括検索が可能で、組織内の目標、ナレッジ、チーム、作業状況など全体像を即座に表示できますatlassian.com。RovoはTeamwork Graphを土台としているため、ユーザーごとに権限に応じたパーソナライズ結果**や関連用語のサジェストが提示され、従来より約25%多くの検索クエリで第一候補に求める結果が表示されるようになったと報告されています。
スマートリンクとクロスアプリ機能: Teamwork Graphの統合により、Atlassian製品間ではSmart Links（他アプリのコンテンツを埋め込んでプレビューする機能）や、コンテキストに応じた推論機能が動作します。例えば、Confluenceページ内にJira課題を貼り付けるとステータスや概要が自動表示されたり、Jiraの画面上で関連するConfluenceページや設計図がサイドパネルにサジェストされたりします。これらはTeamwork Graphが裏で各データの関連性を把握し、ユーザーが必要とする情報を必要な場所に自動で届けているからこそ可能になる機能です。
Atlassian Intelligenceとの統合: 2023年に発表されたAtlassianのAI機能群（Atlassian Intelligence）は、Teamwork Graphで統合されたデータを活用することで文脈に即したAIアシスタント機能を各製品上で提供していますsupport.atlassian.com。例えば、Confluence上でページ内容を要約したり質問に答えるAIは、Teamwork Graphから組織内の関連情報を引き出して精度の高い回答を生成します。またJira Service Managementでは、バーチャルエージェント（自動応答ボット）がナレッジベース（Confluence等）から解決策を見つけ即答できるようになっていますsupport.atlassian.comsupport.atlassian.com。このようにTeamwork GraphとAIの連携によって、Jira・Confluence・JSM等あらゆるAtlassianアプリ上で一貫した知見の共有と自動化が実現されています。
以上の連携により、Atlassian製品群は単独で使う場合に比べ相乗効果を発揮します。Teamwork Graphが共通のデータモデルとして機能することで、「みんなが同じプラットフォーム上で仕事をする」状態が生まれ、部門横断のコラボレーションが円滑になりますatlassian.com。特にクラウド版Atlassian製品では、Teamwork Graphを通じて一度の操作で複数ツールにまたがる作業（例：会議録からタスク自動生成など）も可能となり、チームの日常ワークフローが統合的につながっています。
活用例（実際の利用シーンと成果）
Teamwork Graphの有効性は、すでにいくつかの企業事例や機能改善の指標として現れています。
社内ナレッジとプロジェクト管理の融合（Reddit社の事例）: 大手オンラインコミュニティ企業Redditでは、Atlassian Cloud移行に伴いTeamwork Graphを活用しました。その結果、JiraとConfluence間でドキュメントとタスクが密接に連携し、必要な情報を適切な場所で参照できる環境が整いました。「散在する情報をひとつにまとめることで、人々は必要なものをどこで探せばよいか分かるようになる。多くの場合ツールを切り替える必要すらなく、Jiraのチケット内にConfluenceのデータが表示されるからだ。今後、Confluenceがドキュメントの真の単一情報源になると期待している」とのコメントがある通り、ドキュメント管理と開発業務の垣根が下がり、生産性向上に寄与しています。
全社プラットフォームによる一元管理（Splunk社の事例）: データ分析プラットフォーム企業Splunkでは、技術部門から人事・法務まで全社でAtlassian Cloudを利用することでTeamwork Graphの恩恵を受けています。その効果について「皆が同じプラットフォームを使うことで会社全体を一望できる単一ビューが得られた。何かを承認する際も、真のマスター記録（真正な記録）がどこにあるかを確実に把握できるようになった」と報告されていますatlassian.com。つまりTeamwork Graphにより、部門間でデータや記録の信頼性が向上し、確認作業の手戻りが減少しています。
エンタープライズ検索の改善: 前述のAtlassian Rovo検索は、Teamwork Graph導入による具体的成果の一例です。従来、企業内のファイルサーバや各種SaaSから必要な情報を探し出すのは困難でしたが、Teamwork GraphベースのRovoでは検索品質が飛躍的に向上しました。Atlassianの発表によれば、Rovo導入後は**「最初の検索結果で求める情報が見つかる割合が約25%向上した」**とされatlassian.com、従業員が情報探索に費やす時間の削減につながっています。また、検索クエリ入力中に関連用語を提案する機能や、アクセス履歴を考慮したパーソナライズ結果も実現しており、社内ナレッジの利活用が活発化しましたatlassian.com。
AI支援による業務効率化: Teamwork Graphが土台にあることで可能になったAI活用シナリオも登場しています。例えばLoom（ビデオ会議録画）とConfluenceの連携では、録画された会議からAIが議事録やアクションアイテムを自動抽出し、それをConfluenceページに整理して共有できますatlassian.comatlassian.com。さらにその議事録からAIがJiraのタスクを自動生成し、Teamwork Graphが関連する既存課題やドキュメントをリンク付けしてくれるため、会議で生まれたアイデアを即座に実行フェーズへ移せますatlassian.com。このようなアイデア創出から実行までのシームレスな流れも、Teamwork Graphによるデータ統合とAIの組み合わせによって実現した活用例と言えます。
これらの例に見るように、Teamwork Graphは単なるデータ蓄積ではなく実践的な成果をもたらしています。情報探索や意思決定に費やす時間を短縮し（RedditやRovoの例）、データの一元化によって信頼性と透明性を高め（Splunkの例）、さらにはAIとの連携で新しい働き方（会議の自動要約・タスク化など）を可能にしています。今後も各社での活用が進むにつれ、定量的な効果（例えば会議時間の削減や重複作業の低減率など）もさらに蓄積されていくでしょう。
導入メリット（ユーザー・組織にもたらす価値）
Atlassian Teamwork Graphを導入するメリットとして、以下のような具体的価値がユーザーや組織にもたらされます。
情報サイロの解消と効率化: 部門やツールごとに分断されていた情報が結び付けられるため、必要なデータへ迅速にアクセスできます。社内検索やナレッジ共有が容易になり、従業員は情報探しに費やす時間を削減して本来の業務に集中できますsupport.atlassian.com。実際、Teamwork Graphにより重複コンテンツや類似タスクを自動検出することで冗長な作業の削減にもつながり（最大60%の重複作業が減少したとの分析もあります）、組織全体の生産性向上が期待できます。
コラボレーションと透明性の向上: 全てのチームが共通のプラットフォーム上でデータを共有することで、「単一の真実の情報源 (Single Source of Truth)」が確立されます。これにより部署間の認識齟齬が減り、意思決定までのスピードが上がります。常に最新で一貫性のある情報に基づいてリアルタイムに協業できるため（例：タスクの進捗や依存関係を全員が同じビューで確認可能）、リモートワークやクロスファンクショナルなプロジェクトでも高いチームアラインメント（足並みの揃った連携）を実現します。
コンテキストに基づく洞察提供: Teamwork Graphは単にデータを集約するだけでなく、文脈に応じた洞察や推奨事項を提供します。ユーザーがある作業を行っているとき、関連する過去のプロジェクトや専門家、ドキュメントが自動で提示されるため、必要な知見を見逃すことが減ります。例えば新規プロジェクト立ち上げ時に類似ケースの成果物がサジェストされたり、課題対応中に関連する知識記事が表示されることで、より的確な判断や迅速な問題解決が可能になります。組織はこのような暗黙知の共有を通じて学習効果を高め、継続的な改善サイクルを促進できます。また、「Context Engineering」では、Epicやストーリーが曖昧だと根本的な価値は生まれないため、 Epicやストーリーを明確した上で、promptやContext Engineeringに意味が出てきます。
AI活用による付加価値の創出: 統合データが蓄積された環境は、AI技術との親和性も高くなります。Teamwork Graph上のデータは構造化され関連付けられているため、生成AIや機械学習を適用しやすく、導入初日から有益なAI体験を得ることができますatlassian.com。例えば社内チャットボットや文章要約AIは、Teamwork Graphを介して組織内の知識すべてを参照できるため、ユーザーの質問に対して組織の文脈に合った回答を返せますsupport.atlassian.com。このようにAIによる自動化・支援機能が強化されることで、サービス対応の高速化（チケット自動応答など）やナレッジ発見の効率化（ドキュメント自動要約など）といった新たな価値が創出されます。
総じて、Teamwork Graphの導入は「データと人のつながり」を強め、チームの働き方に質的変革をもたらす点に意義があります。単なるツール連携ではなく、組織内の情報エコシステム全体を最適化することで、コラボレーション文化の醸成やイノベーション推進にも寄与すると言えるでしょう。
セキュリティとプライバシーへの配慮
Atlassian Teamwork Graphは、セキュリティとプライバシーを重視した設計がなされています。データ統合基盤というと懸念されるのが「機密情報が勝手に共有されてしまわないか」という点ですが、Atlassianは「Your data, respected」（あなたのデータは尊重される）というポリシーの下、厳格なアクセス制御を組み込んでいます。これは、社内のデータを混ぜたRAGでは実現できない機能です。
具体的には、Teamwork Graph上のデータは各ソース（各製品や接続アプリ）の元々の権限設定を完全に継承します。そのため、ユーザーやアプリが閲覧・操作できるデータは本来そのユーザーがアクセス権を持つ情報のみに限定されます。グラフがデータを提供する直前に「ラストマイルチェック」と呼ばれる最終的な権限確認を行い、権限のないユーザーには統合データ上でも情報が露出しない仕組みです。
例えば、人事部だけが閲覧できるConfluenceページがTeamwork Graphに含まれていても、権限のない他部署のメンバーが検索した際にはそのページは結果に出現しないようになっています（Atlassian Intelligenceによる生成回答でも同様に、閲覧権限のない情報は参照されません）。
加えて、Atlassianのクラウドプラットフォーム自体がエンタープライズグレードのセキュリティ基盤上に構築されており、データの暗号化やコンプライアンス（GDPRや各種法規制遵守）も保証されています。AtlassianはAI機能を含む新技術に対して「責任ある技術原則 (Responsible Technology Principles)」を掲げ、透明性・プライバシー保護・説明責任を果たす方針を公表しています。Teamwork Graphについても同様に、Trust Centerで公開されているセキュリティ標準に則って運用されており、企業利用でも安心して採用できるよう配慮されています。
要するに、Teamwork Graphは便利さと安全性の両立を目指して設計されています。データが一元化されても権限境界は堅牢に維持され、必要な人に必要なデータだけが届くよう統制されています。
この徹底したセキュリティ／プライバシー対応により、企業は自社の機密データを預けても信頼できる統合プラットフォームとしてTeamwork Graphを活用できるのです。
参考文献・出典: Atlassian公式サイト「Teamwork Graph」atlassian.comatlassian.comおよび関連ドキュメント・ブログsupport.atlassian.comatlassian.comatlassian.comdemicon.com等を参照して作成。