9 月 22 日、AI がソフトウェア開発をどのように変革しているかを探るデジタル サミット「State of AI SDLC (AI SLDC の現状)」にぜひご参加ください。お申し込みはこちら

あらゆるエージェントとモデルを 1 つのチームに。

AI ネイティブなソフトウェア開発向けに構築された Jira で、計画、オーケストレーション、拡大を可能に。

対応エージェント

  • Claude
  • Cursor
  • Codex
  • GitHub Copilot
  • 任意の MCP エージェント
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  • Databricks
  • Canva
  • Reddit
  • Cisco
  • Rippling
  • Roblox
  • Dropbox

必要なコンテキストを、どこでも

Teamwork Graph は、Jira や Confluence から GitHub に至るまで、スタック全体からコンテキストを取り込みます。1 行のコードを書く場合でも、エージェントに明確な情報を提供します。

44%
Better agent output
plus
48%
less token usage

Findings from Atlassian Engineering Productivity Study, 2026

Atlassian Rovo MCP

Cursor、Claude Desktop、その他の MCP クライアントを Teamwork Graph に直接接続することによって、すべてのプロンプトに豊富なコンテキストが提供されます。

Teamwork Graph CLI

AI コーディング エージェントに Teamwork Graph へのターミナル アクセス権を付与して、コンテキストからアクションへ移行できるようにします。

Jira for Slack

Slack から離れることなく、任意のスレッドで @Jira を使用して作業項目を作成してコーディング エージェントに割り当て、修正ループを開始することができます。

計画

アイデアをエージェントが対応できるタスクに変換する

仕様駆動型の開発はここから始まります。Jira では、明確な要件、タスク、見積もりを組み込んで計画を定義するため、その意図を構築までに見失うようなことが少なくなります。

オーケストレーション

エージェントの作業を委任および観察する

任意の作業項目を Claude、Cursor、Codex、GitHub Copilot に割り当てるか、ネイティブの Jira コーディング エージェントを使用します。フローを中断することなく、その作業内容を正確に確認できます。

レビュー

エージェントの意思決定を検証する

エージェントが実行したアクションと下した決定を確認します。セッションの全履歴を確認し、ドリフトを早期に発見して、必要に応じて修正します。

拡張性

AI を安全に導入する

繰り返し発生する作業を、バックグラウンドで実行しているエージェントに委任します。準備が整うと、プル リクエストが表示されます。何が実行中かを確認し、停滞している場合はそれを解消します。

AI SDLC のシフトに対応する

Jira を拡張して、ソフトウェア開発ライフサイクル全体におよぶ完全な可視性、コンテキスト、コラボレーションを実現します。

DX: AI の効果を測定する

サイクル期間からプル リクエストのスループットまで、チームによるリリース方法が AI によってどのように変化しているかを追跡し、何が効果的かを証明して、重要な部分に投資できるようにします。

Rovo

ツール全体にわたって調査、下書き、アクションを実行するために作業に参加する AI チームメイト — Jira 内で直接、必要なときにいつでも利用できます。

Teamwork Collection

仕様やドキュメントには Confluence を、非同期コラボレーションや AI 議事録には Loom を活用して、Jira を強化します。

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AI を活用した構築に関する最新のイノベーションとベスト プラクティスをご覧ください。

ブログ

構築方法

レポート

AI コード アシスタントとエージェントの測定

ガイド

エンジニアリング リーダーのための AI を活用した脆弱性解決ガイド

組織全体にエージェント型エンジニアリングを拡大します。

エンジニアリング リーダーが、AI ネイティブなソフトウェア開発の記録システムとして Jira をどのように導入しているかをご覧ください。