Collaborate on work items with AI agents | Jira Cloud | Atlassian Support
Introducing: Agents in Jira
Atlassian Team ’26で発表された Agents in Jira は、AIエージェントをJira上の作業項目に直接参加させられる新機能です。
これまでAIは、チャット画面で質問に答えたり、文章を生成したりする“補助ツール”として使われることが中心でした。しかしAgents in Jiraでは、AIエージェントをJiraの作業項目にアサインしたり、コメントで@メンションしたり、ワークフローの遷移に組み込んだりできます。
つまり、AIエージェントがJira上で「人間のチームメンバーと同じ作業の流れ」に入ってくる、ということです。
Atlassian公式ブログでも、Agents in JiraはRovoエージェントやサードパーティエージェントに作業を割り当て、コメント上でやり取りし、ワークフローへ直接組み込める機能として紹介されています。(Atlassian)
目次
Agents in Jiraとは
何ができるようになるのか
使い方① 作業項目にエージェントをアサイン
使い方② コメントで@メンション
使い方③ ワークフロー遷移で自動実行
使い方④ ボードのカラムにエージェントを追加
GitHub Copilotなどサードパーティエージェントとの連携
ガバナンスと権限管理
ITSM・開発・業務部門での活用例
導入前に確認したいポイント
まとめ
Agents in Jiraとは
Agents in Jiraは、Jiraの作業項目上でRovoエージェントやその他のAIエージェントと直接協働できる機能です。
Atlassian公式サポートでは、AIエージェントを作業項目に追加すると、ユーザーとエージェントの間に双方向のやり取りが生まれ、作業項目へのアサインやワークフロー遷移をきっかけにエージェントを起動できると説明されています。(Atlassian Support)
ポイントは、AIエージェントがJiraの外側にいるのではなく、作業が管理されている場所そのものに入ってくることです。
たとえば、これまではAIチャットにJira課題の内容をコピーし、「この内容を要約して」「リリースノートを作って」と依頼する必要がありました。Agents in Jiraでは、Jiraの作業項目上でエージェントを呼び出せるため、文脈のコピー＆ペーストが不要になります。
添付資料でも、Agents in Jiraは「AIエージェントをJiraに正式配属」し、人間と同じように担当者としてアサインしたり、@メンションで呼び出したり、ワークフローのポストファンクションで自動トリガーできる機能として整理されています。
何ができるようになるのか
Agents in Jiraでできることは、大きく4つあります。
1つ目は、AIエージェントをJiraの担当者欄に追加することです。
2つ目は、コメント欄でAIエージェントを@メンションして呼び出すことです。
3つ目は、ワークフロー遷移にAIエージェントを組み込み、ステータス変更時に自動実行させることです。
4つ目は、チーム管理対象のSoftwareスペースで、ボードのカラムにエージェントを追加することです。
Atlassian公式サポートでも、エージェントと協働する方法として「Assignee fieldへの追加」「コメントでの@メンション」「Workflow transitionsへの追加」「Board columnへの追加」の4つが案内されています。(Atlassian Support)
これは、単に「AIに聞ける」機能ではありません。
Jiraの作業項目を起点に、AIエージェントが初稿作成、要約、調査、通知文の下書き、リリースノート作成、ドキュメント更新案作成などを実行できるようになります。
使い方① 作業項目にエージェントをアサイン
最もわかりやすい使い方は、AIエージェントをJiraの担当者としてアサインする方法です。
Jiraの作業項目を開き、Assigneeフィールドから利用したいAIエージェントを検索して追加します。アサインされたエージェントは、その作業項目のSummary、Description、コメント、添付ファイルなどを文脈として参照し、作業を開始します。(Atlassian Support)
たとえば、次のような使い方ができます。
ユーザーストーリーの受け入れ条件を整理する
バグチケットの再現手順を読みやすく整える
長いコメント履歴を要約する
リリースノートの下書きを作る
顧客向け回答文のドラフトを作る
関連ドキュメント更新案を作る
特に大きいのは、AIエージェントが「Jira課題の文脈を持った状態」で動けることです。
チャットAIに毎回背景を説明するのではなく、Jiraにすでに入っている情報をもとに動けるため、プロンプト作成の手間が大きく減ります。
使い方② コメントで@メンション
Agents in Jiraでは、Jiraのコメント欄でAIエージェントを@メンションして呼び出すこともできます。
作業項目を開き、Activity内のCommentsタブで「@エージェント名」を入力すると、そのエージェントがコメントの文脈や作業項目上の情報を参照して作業を開始します。(Atlassian Support)
たとえば、コメントで次のように依頼できます。
@Release Notes Agent この課題の内容をもとに、顧客向けのリリースノート下書きを作ってください。
@QA Agent このバグの再現条件に抜け漏れがないか確認してください。
@Documentation Agent この変更に関連して更新すべきConfluenceページ候補を整理してください。
この使い方は、ちょっとした補助を頼みたいときに便利です。
担当者としてアサインするほどではないけれど、要約、下書き、観点整理、レビュー補助を頼みたい。そんな場面で、コメント欄から自然にAIエージェントを呼び出せます。
使い方③ ワークフロー遷移で自動実行
Agents in Jiraの真価が出るのは、ワークフローにAIエージェントを組み込める点です。
たとえば、課題が「Ready for Release」に移動したらリリースノート下書きを自動作成する、バグが「Resolved」になったら顧客向け通知文を作る、作業が「Done」になったら関連ドキュメント更新案を作る、といった運用が可能になります。
Atlassian公式サポートでは、ワークフロー遷移にエージェントを追加するにはSpace adminロールとEdit workflows権限が必要で、作業項目が特定ステータスへ遷移したタイミングでエージェントを起動できると説明されています。(Atlassian Support)
これは、従来のJira Automationに近い考え方ですが、実行内容がより柔軟です。
Jira Automationが「条件に合ったら決められた処理をする」仕組みだとすると、Agents in Jiraは「Jiraの文脈を読んだうえで、指定された目的に沿って成果物を作る」仕組みに近いです。
たとえば、単純な通知だけでなく、課題の内容を読んで要点をまとめ、リリースノートやドキュメント更新案を生成するような使い方ができます。
使い方④ ボードのカラムにエージェントを追加
チーム管理対象のSoftwareスペースでは、ボードのカラムにAIエージェントを追加できます。
Atlassian公式サポートでは、この機能はチーム管理対象のSoftwareスペースに適用され、ボード上の対象カラムにエージェントを追加すると、誰かがそのカラムへ作業項目を移動したタイミングでエージェントが作業を開始すると説明されています。(Atlassian Support)
たとえば、次のような設計ができます。
「Ready for QA」に入ったらQA観点を自動生成
「Ready for Release」に入ったらリリースノートを自動作成
「Done」に入ったらドキュメント更新候補を自動整理
「Customer Update Needed」に入ったら顧客向け連絡文を下書き
ボード運用とAIエージェントがつながることで、チームの日常的なステータス変更が、そのままAIへの作業依頼になります。
GitHub Copilotなどサードパーティエージェントとの連携
Agents in Jiraは、AtlassianのRovoエージェントだけでなく、サードパーティエージェントとも連携する構想になっています。
Atlassian Communityの記事では、Agents in JiraはAtlassian製のRovoエージェントと、GitHub Copilot coding agentのようなサードパーティエージェントの両方に対応すると説明されています。GitHub Copilot coding agentでは、Jiraからコーディングタスクを直接割り当て、バックグラウンドでバグ修正や機能実装を進め、レビュー用のPull Requestを作成できると紹介されています。(Atlassian Community)
添付資料では、今すぐ接続可能なエージェントとしてGitHub Copilot、近日対応予定としてClaude Code、Cursor、OpenAI Codexが整理されています。
一方で、Atlassian Communityの2026年5月更新では、Figma、Canva、Replit、Lovableなどのパートナーエージェントも含まれると説明されています。(Atlassian Community)
そのため、実際に利用できるエージェントは、Rovo Studio上のカタログや各製品の提供状況を確認するのが安全です。
なぜ重要なのか
Agents in Jiraが重要なのは、AIエージェントを「個人が使う便利ツール」から「チームで管理する業務リソース」へ変えるからです。
これまでのAI活用は、個人がチャットAIにプロンプトを投げ、得られた結果をJiraやConfluenceへ貼り戻す形が中心でした。この使い方では、誰がAIに何を依頼したのか、どの作業と紐づいているのか、結果をチームでどう確認したのかが見えにくくなります。
Agents in Jiraでは、AIエージェントとのやり取りがJiraの作業項目に紐づきます。
Atlassian公式ブログでも、Agents in Jiraは個人の「シングルプレイヤー」的なプロンプトを、チーム全体が見渡せるマルチプレイヤーワークフローに変えるものとして説明されています。(Atlassian)
これはかなり大きな変化です。
AIが便利になるほど、個人のローカル作業や非公式なチャット履歴に重要情報が散らばるリスクも高まります。Agents in Jiraは、AIに依頼した作業をJira上で管理し、チームの作業文脈に戻すための機能だと言えます。
ガバナンスと権限管理
AIエージェントを業務に組み込むうえで重要なのが、権限管理とガバナンスです。
Rovoエージェントの作成は、初期状態では組織内の全ユーザーに開かれています。ただし、Studio adminはStudio設定から作成可能なユーザーを「全ユーザー」「選択したグループ」「管理者のみ」に制限できます。(Atlassian Support)
また、エージェントは利用者本人の権限に基づいて動作します。Atlassian公式サポートでは、ユーザーがアクセスできないページについて、エージェントも回答できないこと、ユーザーにコメント権限がなければエージェントもコメントできないことなどが説明されています。(Atlassian Support)
つまり、エージェントが組織内のすべての情報を勝手に読めるわけではありません。
ただし、ガバナンスなしに誰でも自由にエージェントを作成できる状態にすると、似たようなエージェントが乱立したり、用途のわからないエージェントが増えたりする可能性があります。導入時には、作成権限、命名規則、説明文、オーナー、利用範囲、レビュー方法を決めておくことが重要です。
Atlassian Trust Centerでは、Rovoは責任あるテクノロジー原則に基づいて設計され、LLMプロバイダーが入力や出力を保存・学習に利用しないための制御、Atlassian Cloud Platform由来のセキュリティ、利用ポリシーの適用などが説明されています。(Atlassian)
利用開始に必要な条件
Agents in Jiraを利用するには、RovoおよびJira AIを有効化する必要があります。Atlassian公式サポートでは、Rovo、AI機能、MCP agentsを有効化するにはsite admin権限が必要で、サイト上でRovoとJira AIを有効化する必要があると説明されています。(Atlassian Support)
また、Atlassian Communityの記事の2026年5月更新では、Agents in JiraはJira Cloud Standard、Premium、Enterpriseプランで一般提供されていると説明されています。(Atlassian Community)
基本的な開始手順は次の通りです。
RovoとJira AIを有効化する
Rovo Studioを開く
Agentsから利用したいエージェントを選ぶ、または作成する
エージェントのConfigurationからSurfacesを開く
Work itemトグルをオンにする
Jiraの作業項目でアサイン、@メンション、ワークフロー追加を試す
公式サポートでも、Rovo StudioからAgentsを開き、Browse agentsまたはCreate an agentを選択し、Configuration > SurfacesでWork itemを有効化すると、Jiraの作業項目からアサインや@メンションが可能になると説明されています。(Atlassian Support)
活用例① ソフトウェア開発
ソフトウェア開発チームでは、Agents in Jiraは開発プロセスのさまざまな場面で活用できます。
たとえば、プロダクトマネージャーが作成したユーザーストーリーに対して、エージェントが受け入れ条件を整理する。開発者がバグ修正チケットをGitHub Copilot coding agentに割り当て、Pull Requestの作成まで進める。リリース前に、完了した課題群からリリースノートの下書きを作る。こうした作業がJira上の作業項目を起点に実行できるようになります。
Atlassian Communityの記事では、GitHub Copilot coding agentにJiraからコーディングタスクを割り当て、バックグラウンドでバグ修正や機能実装を行い、レビュー用のPull Requestを開く流れが紹介されています。(Atlassian Community)
開発チームにとっての価値は、AIによる作業をJiraの計画・進捗・レビューの流れに載せられることです。
AIがコードを書くとしても、その作業がどの要件に紐づいているのか、誰がレビューするのか、どのリリースに含めるのかはJiraで管理されます。Agents in Jiraは、この接続を自然にする機能です。
活用例② ITSM / サービスデスク
ITSMやサービスデスク領域では、Agents in Jiraは初期トリアージ、定型回答、ナレッジ化、PIR作成などに活用できます。
添付資料では、ITSMオペレーションの自動化・エージェント対応工数削減の文脈で、Agents in Jira GA、Service Triageエージェント、Rovo Studioを組み合わせ、初期トリアージ、定型対応、PIR起草をエージェントに委譲する方針が整理されています。
たとえば、次のような運用が考えられます。
問い合わせチケットの内容を要約する
優先度や分類の候補を提示する
過去の類似チケットをもとに回答案を作る
解決後にナレッジ記事の下書きを作る
インシデント完了後にPIRのドラフトを作る
ただし、Jira Service Managementプロジェクトでの対応状況は、導入時点で必ず最新仕様を確認する必要があります。Atlassian Communityのコメントでは、2026年4月時点でJira SoftwareとBusiness projects向けに利用可能で、JSMについてはフィードバックをJSMチームへ共有したというAtlassian担当者の回答がありました。(Atlassian Community)
そのため、JSM用途で利用する場合は、対象プロジェクトでAgents in Jiraが使えるかを事前検証するのがおすすめです。
活用例③ 業務部門・バックオフィス
Agents in Jiraは、開発チームだけの機能ではありません。
Jiraを業務管理に使っている部門でも、AIエージェントを作業の補助役として使えます。
たとえば、法務レビュー依頼では、契約確認チケットの内容を要約し、確認観点を整理する。人事オンボーディングでは、新入社員対応タスクの進捗を見ながら案内文を作る。マーケティングでは、制作チケットからレビュー依頼文や公開前チェックリストを作成する。営業企画では、施策タスクの進捗コメントを経営向けに要約する。
このような業務では、「ゼロから何かを作る」よりも、「Jiraにある文脈を読んで、次に必要な下書きを作る」使い方が向いています。
Agents in Jiraは、こうした“細かいけれど毎回発生する作業”をJira上で自然にAIへ渡せるようにします。
人とAIの混成チームをJiraで管理する時代へ
Agents in Jiraの本質は、AIエージェントを「チャット相手」ではなく「チームの作業主体」として扱うことです。
人間が課題を作り、AIエージェントが初稿を作り、人間がレビューし、必要に応じて公開・共有する。あるいは、ステータス変更をきっかけにAIエージェントが作業し、人間が最終判断する。こうした分担が、Jira上で管理できるようになります。
添付資料でも、「人とAIの混成チームをJiraで一元管理する時代へ」というメッセージが強調され、AIエージェントを事業のリソースとして正式に管理対象にする発想が示されています。
これは、AI活用の成熟度が一段上がることを意味します。
個人が便利に使うAIから、チームで設計・管理・改善するAIへ。Agents in Jiraは、その移行を支える機能です。
導入前に確認したいポイント
Agents in Jiraを導入する前に、まず確認したいのは以下の5点です。
1. どの業務で使うか
最初から全社展開するのではなく、リリースノート作成、ユーザーストーリー整理、チケット要約、ナレッジ下書きなど、効果が見えやすいユースケースから始めるのが安全です。
2. 誰がエージェントを作成できるか
Rovo Studioでは、初期状態で組織内ユーザーがエージェントを作成できる設計です。Studio adminは、作成者を全ユーザー、選択グループ、管理者のみに制限できます。(Atlassian Support)
3. どのエージェントを公式利用とするか
似たようなエージェントが乱立すると、どれを使うべきかわからなくなります。部門公式エージェント、検証用エージェント、個人用エージェントを分けると運用しやすくなります。
4. 出力結果を誰がレビューするか
AIエージェントの出力は、そのまま公開するのではなく、人間が確認してから共有する設計が基本です。公式サポートでも、エージェントの出力は作業項目上のAgentsセクションで確認し、必要に応じてコメントや添付として共有する流れが説明されています。(Atlassian Support)
5. 権限と監査をどう扱うか
AIエージェントは利用者の権限に基づいて動作しますが、どのエージェントが何のために使われているかを管理することは重要です。特に、顧客情報、契約情報、人事情報、セキュリティ情報を扱う場合は、利用範囲とレビュー手順を明確にしておく必要があります。
まず試すならこの3パターン
① コメント要約エージェント
長くなったJiraコメントを要約し、決定事項・未解決事項・次のアクションを整理する使い方です。導入リスクが低く、効果もわかりやすいです。
② リリースノート作成エージェント
「Ready for Release」や「Done」に移動した課題をもとに、リリースノートの下書きを作成します。ワークフロー遷移との相性が非常に高いユースケースです。
③ ナレッジ下書きエージェント
解決済みチケットをもとに、Confluence KB記事の下書きを作成します。ITSMや社内ヘルプデスクのナレッジ整備に向いています。
添付資料でも、Agents in JiraとRovo Studioは今すぐPoCを開始しやすい機能として整理されています。
まとめ
Agents in Jiraは、AIエージェントをJiraの作業項目に直接参加させる機能です。
これにより、AIエージェントを担当者としてアサインし、コメントで呼び出し、ワークフロー遷移で自動実行し、ボード運用にも組み込めるようになります。
重要なのは、AIがJiraの外で勝手に動くのではなく、Jiraの作業文脈、権限、ワークフロー、履歴の中で動くことです。
これまでのAI活用は、個人がチャットAIに依頼して結果を手作業でJiraに戻す形が中心でした。Agents in Jiraでは、AIエージェントとの作業そのものがJiraに紐づきます。
まさに、人とAIの混成チームをJiraで管理する時代の入口になる機能です。
Atlassian製品の導入・活用に関することは、INNOOVにご相談ください
INNOOVでは、Jira / Confluence / Jira Service Managementの導入支援に加え、RovoやAgents in Jiraを活用したAIエージェント設計、ITSM・ESM運用設計、ナレッジ基盤構築、自動化設計までご支援可能です。
Agents in Jiraを活用することで、チケット対応、開発作業、ナレッジ作成、リリース準備、業務部門の定型作業をより効率化できます。
まずは、既存のJira運用の中で「人が毎回同じように下書きしている作業」「コメントやチケットを読んで要約している作業」「ステータス変更後に必ず発生する作業」から、AIエージェント化を検討してみてください。
※本記事は、Atlassian Team ’26発表内容、Atlassian公式ブログ、Atlassian公式サポート、Atlassian Community、およびINNOOV社内向けTeam ’26製品アップデート資料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。