アトラシアン、JiraでAI開発支援拡大 Codexも対応予定

アトラシアン株式会社は2026年10月29日、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体でAIエージェントを活用する新機能群を日本市場向けに展開すると発表した。対象はコード生成だけではなく、計画、デザイン、開発、レビュー、保守、効果測定までの7領域。10月の「Team '26 Europe」で示した構想を日本向けに説明したもので、全機能が同時に一般提供されたわけではない。

Jiraや仕様書をつなぐ「Teamwork Graph」

中核となる「Teamwork Graph」は、コード、ドキュメント、意思決定などを権限に応じて統合する仕組み。アトラシアンによると、80を超える外部データソースを扱い、社内検証ではAI回答品質が最大44％改善、トークン消費が最大48％減少したという。これらは同社の検証値であり、すべての利用環境で同等の効果が出ることを保証する数字ではない。

「Code Context」は、GitHubやBitbucketの複数リポジトリをまたいで、ファイルや関数の関係を理解する機能。Jiraの作業項目、Confluenceの資料、Loomの動画なども参照し、コードがどの業務要件や判断に結び付くかを探せる。文字列検索だけでなく意味に基づく検索を組み合わせ、既存システムの調査や改修時の情報収集を支援する。

計画から実装まで複数のAIを連携

「Planner」は曖昧なアイデアを計画・仕様に整理し、承認後に受け入れ基準や依存関係を備えたJiraの作業項目へ分解する。「Record for Agent」ではLoomで録画した画面操作やUIの問題を、AIが利用できる指示へ変換する。仕様作成やデザインの意図を、開発担当者とエージェントに引き継ぎやすくする狙いがある。

開発工程では、JiraからCognitionの「Devin」、Factory、Warpなどのコーディングエージェントを利用できると説明している。「OpenAI Codex」は今後対応予定であり、10月29日時点で同じ連携が提供済みという意味ではない。複数のツールを切り替えても、作業項目と関連情報をJira上で共有できる点を特徴としている。

レビュー・保守・効果測定にも拡大

レビューでは、Bitbucketのプルリクエストの変更点や注意点をLoomの短い解説動画にする機能を用意。保守向けの「Agent Sessions」は、エージェントによる調査、診断、修正の進行や意思決定をJira上で追跡する。AIの実行結果を人間が把握し、作業履歴を次の対応にも使えるようにする構想だ。

効果測定を担う「DX AI Measurement」は一般提供中。一方、「Code Context」は有償プラン向けにオープンベータを段階展開し、「Record for Agent」もオープンベータ段階にある。「Planner」などはプライベート早期アクセス、「Agent Sessions」などはクローズド早期アクセスだ。同社は既存コードベースで開発速度が7倍以上になったと見積もるが、導入企業全体で実証された平均値ではない。