AtlassianはTeam '26（2026年5月開催）で、「Intelligence is the engine, Context is the fuel（知性はエンジン、文脈は燃料）」というメッセージを掲げ、AIネイティブ組織に向けた大規模なアップデートを発表しました。
今年の特徴は、単体の派手な新製品ではなく、Teamwork Graphを中心とした“文脈基盤”の強化と、Rovo AIによる自律型エージェント機能の進化です。
さらに、Jira Service Managementを中心とするService Collectionでは、Incident Command CenterやSolution Composerなど、ITSM・ESM運用を大きく変える機能群も公開されました。
本記事では、Team '26で発表された内容を以下のテーマごとに整理して紹介します。
目次
✅ Atlassian Team '26 発表内容まとめ
Teamwork Graph と Atlassianの新戦略
Collections体系の完成（5本柱）
Jira Service Management / Service Collection強化
Incident Command Center / Prevention Center
Rovo Chat MAX・Memory・Agents in Jira
Rovo Studio GA
Teamwork Graph・MCP・CLI強化
セキュリティ / ガバナンス / Isolated Cloud
ITSM活用とナレッジ循環設計
Roadmapまとめ
AI戦略：Teamwork Graph が“AI時代の競争優位”になる
Atlassian Team '26で最も強調されたメッセージは、CEO Mike Cannon-Brookes氏による次の言葉でした。
「モデルはコモディティだ。スマートさはトークン単位で買える。だから差別化はモデルではなく、文脈だ。」
Atlassianは、AI時代の競争優位を「LLMそのもの」ではなく、“組織固有の文脈（Context）”に置いています。
その中心となるのが Teamwork Graph です。
Teamwork Graphとは？
Teamwork Graphは、Jira・Confluence・JSM・Slack・GitHub・Google Drive・Salesforceなど、組織内外の仕事データをリアルタイムで接続するAtlassianのデータ基盤です。
主な特徴
毎週数十億件のオブジェクトを取り込み
10分以内の更新を目標としたリアルタイム同期
1,500億以上のコネクションを保持
SaaS横断で“仕事の関係性”を理解
単なるデータ検索ではなく、「誰が・どの案件で・どのドキュメントと関係しながら仕事しているか」という関係性を理解する点が特徴です。
Teamwork Graph ポータルが公開
Atlassianは Teamwork Graph を可視化する新ポータルも公開しました。
確認できた主な機能
① 個人化された作業ビュー
作成済Confluenceページ
Jiraチケット
関連共同作業者
リンクされたJira項目
などを統合表示。
② ユーザー別のデータ密度比較
アカウントごとのTeamwork Graph蓄積量や接続状況を比較可能。
③ MCP / CLI / Connector管理
単なる可視化ツールではなく、Teamwork Graphへの接続設定ハブとしても機能します。
Collections体系が完成 — 5本柱へ
Atlassianの製品体系は、以下の5つのCollectionに整理されました。
Software Collection
Service Collection
Teamwork Collection
Strategy Collection
Product Collection（新設）
新設：Product Collection
新設された Product Collection では、Jira Product Discovery（JPD）と、買収したAIフィードバック分析ツール「Cycle」が統合されました。
これにより、
Slack
CRM
サポートチケット
フィードバックフォーム
などに散在する顧客の声をAIで自動分類し、JPDの優先順位付けへ直接接続できるようになります。
単なる新製品ではなく、「Teamwork Graphを中心にした文脈戦略」の一部として位置付けられている点が重要です。
Service Collection：Jira Service Managementが大幅強化
Service Collectionは前年比30%以上の成長を記録し、Atlassianの中でも最重要カテゴリの1つになっています。
Team '26では、JSMを中心に大規模アップデートが発表されました。
JSM新機能：Solution Composer
「〇〇のサービスデスクを作って」で自動構築
Solution Composer（Coming Soon）は、自然言語だけでサービスデスクを自動生成する機能です。
例えば：
「人事オンボーディング用サービスデスクを作って」
と入力するだけで、
リクエストタイプ
ワークフロー
自動化ルール
AIエージェント
まで一括生成されます。
期待される効果
新サービス立ち上げ：数週間 → 数分
HR・法務・施設部門へのESM展開コスト削減
IT部門依存の軽減
Surveys with Rovo：AIがアンケートを自動生成
Surveys with Rovo（EAP開始済）では、意図を入力するだけで満足度アンケートを自動生成できます。
例：
「IT部門の対応満足度を5段階＋自由記述で測りたい」
すると、Rovoが以下を自動生成：
設問
選択肢
回答形式
アンケート構成
サービス品質の可視化を、非常に低コストで開始できます。
Rovo Service：AIエージェントが業務を自律実行
Rovo Service（Now Available）は、AIチームメイトによるエンドツーエンド実行を実現します。
対象業務例：
アカウント発行
ソフトウェアプロビジョニング
アクセス管理
人事オンボーディング
社内問い合わせ対応
重要なのは、“完全自動化”ではなく「人間の確認を含む自律実行」である点です。
AIが実行し、人間が重要判断を担う設計思想が強調されました。
Workforce Optimization：サポート工数をAI最適化
Workforce Optimization（Closed Beta）は、サポートセンター運営向けの新機能です。
主な機能
シフト最適化
キャパシティ計画
混雑時間帯予測
ワークロード分析
サポート組織の運営効率化に大きな影響を与える可能性があります。
Incident Command Center：インシデント対応をAI化
Incident Command Center（Coming Soon）は、インシデント対応全体をAIで自動化する機能です。
想定フロー
インシデント発生
Rovo Ops が自動起動
GitHub / Datadog / New Relicログ収集
影響範囲（Blast Radius）可視化
根本原因を信頼度付き提示
Playbook自動生成
PIRをConfluenceへ自動起草
Jiraへ修正タスク自動追加
効果
Forrester調査では、Service Collection利用組織で「インシデント1件あたり平均55分削減」が報告されました。
Incident Prevention Center：「対応」から「予防」へ
Incident Prevention Center（Coming Soon）は、変更前にリスクを予測する機能です。
動作イメージ
デプロイ計画
過去変更との照合
類似障害分析
リスク予測
承認フロー推奨
Command Center（事後対応）と組み合わせることで、Atlassianは「障害対応」から「障害予防」へ移行しようとしています。
CSM + Assets 強化
Customer Service Management（CSM）
オムニチャネル対応
Coming Soonとして以下に対応予定：
WhatsApp
SMS
Voice AI
AIで解決できないケースは、人間エージェントへ文脈ごと引き継がれます。
Optimize：ナレッジ自動改善
AIが回答できなかった質問を蓄積
ナレッジギャップを特定
解決済みチケットからFAQ生成
Confluenceへ自動追加
「ナレッジが自然に育つ仕組み」の中心機能になりそうです。
Assets強化：Hardware Asset Management
Hardware Asset Management（Coming Soon）では、以下を一気通貫で管理可能になります。
購入申請
在庫確認
割当
保証期限追跡
廃棄
Excelや属人管理から脱却し、JSM上で資産ライフサイクルを統合管理できます。
さらに、Lansweeper Cloud-to-Cloud連携により、ネットワーク上のIT資産を自動検出してAssetsへ同期可能になります。
Rovo Chat MAX：質問回答から“仕事完遂”へ
Team '26で最も未来感のあった発表の1つが、Rovo Chat MAXモードです。
従来のAIチャットボットは「質問に答える」が中心でした。
一方MAXモードでは、
計画
推論
スキル選択
ツール実行
までを1クエリで自律的に実行します。
Team '26デモ事例
「20年以上付き合いのある顧客とのミーティング準備をして」
という依頼に対し、
Salesforce
Confluence
Jira
各種SaaS
を横断検索し、BI的チャート付きの顧客ブリーフィングを約3分で自動生成しました。
これは単なるAIチャットではなく、“仕事を完遂するエージェント”への進化を感じさせるデモでした。
Rovo Memory：AIに「記憶」を持たせる
Rovo Memoryは、AIがユーザーの文脈を継続的に学習する仕組みです。
暗黙記憶（Implicit Memory）
Teamwork Graph経由で：
よく関わる案件
よく使う資料
共同作業者
行動傾向
などを自動学習。
明示記憶（Explicit Memory）
ユーザー自身がルール登録可能。
例：
「この相手にはTL;DRを付ける」
「顧客名を匿名化する」
など。
単なる履歴保存ではなく、「一緒に働く同僚」としてAIを設計している点が印象的でした。
Agents in Jira：AIがJiraの正式メンバーに
Agents in Jira（GA）では、AIエージェントをJiraの担当者として正式アサイン可能になります。
可能になること
AIを担当者として設定
@メンションで呼び出し
ワークフロー自動実行
Jiraタスク更新
エージェントごとの監査ログ
対応予定
GA
GitHub Copilot
Coming Soon
Claude Code
Cursor
OpenAI Codex
「人とAIの混成チーム」が、Jira上で正式に管理される世界観が提示されました。
Rovo Studio GA：自然言語でAIエージェント作成
Rovo StudioがGAとなり、自然言語だけで以下を構築できるようになりました。
AIエージェント
Forgeアプリ
自動化ルール
例
「チケットが承認されたらSlack通知して担当者へ引き継いで」
という日本語を、そのまま自動化ルールへ変換可能。
導入事例
Mercedes-Benz
作業時間：85%削減
品質：90%向上
Intermedia
月50時間以上の工数削減
業務部門主導でAIアプリを作る“AIのDIY化”が一気に進んだ印象です。
Teamwork Graph進化：Code / Assets / MCP対応
参考リンク：
Codeカテゴリー追加
ソースコードもTeamwork Graphへインデックス可能に。
Code Search Connector
1,100万ファイル
15億行
を横断自然言語検索可能。
Claude Code接続時には：
回答品質：+44%
トークン消費：-48%
という改善も発表されました。
MCP Server + CLI対応
Atlassianは、MCP ServerとTeamwork Graph CLIを拡張。
これにより：
Figma
Claude Code
Cursor
など、外部AIツールからAtlassianの文脈を直接利用可能になります。
AIツールが「Atlassianの仕事文脈」を理解した状態で動けるようになる点が非常に大きな変化です。
セキュリティ・ガバナンス強化
AI利用拡大に合わせて、ガバナンス機能も強化されました。
Atlassian Guard
センシティブ情報検出
モデル到達前ブロック
データ分類
Agent Governance
AIエージェントごとに：
独立ID
権限スコープ
監査ログ
を管理可能。
AI監査ログ
AIアクション
スキル呼び出し
利用傾向
ROI分析
などを可視化できます。
Atlassian Isolated Cloud
Atlassian Isolated Cloud（Coming Soon）は、金融・医療・政府機関向けのシングルテナント環境です。
高いコンプライアンス要件を満たしながら、RovoやTeamwork Graphを利用可能になります。
ITSMへの現実的な活用ポイント
Team '26で印象的だったのは、「今すぐ始められる」機能が増えたことです。
まず試したい3つ
① Agents in Jira
Service Triageなど、初期トリアージ自動化から始めやすい。
② Rovo Studio
自然言語による自動化設計。
③ ナレッジ管理スキル
既存JSMチケットからConfluence KBを自動生成。
ナレッジが自然に育つ仕組みへ
今回のアップデート群を組み合わせることで、「ナレッジが自然に育つ仕組み」が見えてきました。
想定サイクル
JSMで問い合わせ対応
Surveys with Rovoで満足度測定
CSM OptimizeでFAQ生成
ConfluenceへKB追加
Rovoが新ナレッジを活用
Memoryで精度向上
従来の「人が頑張ってKBを書く」運用から、ナレッジが自然に循環する仕組みへ変わろうとしています。
まとめ
Atlassian Team '26は、単なるAI機能追加ではなく、“AIネイティブ組織”に向けた基盤再構築の年でした。
特に重要だったポイントは：
Teamwork Graphによる文脈戦略
Rovoエージェントの自律実行化
Service CollectionのAI統合
MCP / CLIによる外部AI連携
ガバナンス・監査強化
です。
今後は「AIを導入するか」ではなく、
“組織の文脈をどうAIへ渡すか”
が競争力になっていくと感じさせる内容でした。
Atlassian製品の導入・活用に関することは、INNOOV（イノーブ）にご相談ください。
Jira / Confluence / Jira Service Management 導入支援
Rovo活用・AIエージェント設計
ITSM / ESM運用設計
ナレッジ基盤構築
外部SaaS連携
Forge / 自動化支援
まで、トータルでご支援可能です。
お気軽にお問い合わせください。
※本記事は Atlassian Team '26（2026年5月開催）発表内容およびセッション情報をもとに作成しています。
※掲載内容は2026年5月時点の情報であり、今後変更される可能性があります。