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コンテキスト 〜AI(エージェント)の組織利用 にもっとも重要なもの /2026年9月29日 ...
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データ横丁
September 29, 2026
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コンテキスト 〜AI(エージェント)の組織利用 にもっとも重要なもの /2026年9月29日 アトラシアン株式会社 渡辺 隆
データ横丁
September 29, 2026
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Transcript
コンテキスト 〜AI(エージェント)の組織利用 にもっとも重要なもの) 2026年9月29日 アトラシアン株式会社 渡辺 隆 (
[email protected]
)
スピーカー紹介 アトラシアン株式会社 エグゼクティブ プロダクトマーケティング ストラテジスト 渡辺 隆(Takashi Watanabe) IBM、Pivotal Software、VMwareをはじめとするグローバルIT
ベンダーにて、長年にわたりエンタープライズ向けB2B ソフトウェアおよびクラウドサービスのGTM戦略、プロダクト マーケティング、セールスを牽引 現職のアトラシアンでは、日本市場における製品GTM戦略を統括。 単なるツールの導入にとどまらず、「Intelligence × Context」を 軸とした次世代の働き方を提唱している。 開発・IT運用・ビジネスの各組織がサイロを超えて自律的に連携 する「AIネイティブな組織変革」の推進・啓蒙に注力している。
[email protected]
linkedin.com/in/takashi-watanabe/ アトラシアン流プロダクト開発術 Atlassian Japan 公式ブログ
AIの精度を高めるには“コンテキスト”が重要 コンテキスト = 文脈 ? 背景情報 ?? …
弊社が定義する、コンテキストとは? 組織の中に蓄積された仕事・人・知識・目標・意思決定のつながりと履歴すべて • プロジェクト・タスク • CRM • ERP • 組織
• チーム • チームメンバー • 企画書・設計書 • 標準・規定 • スライド • スプレッドシート • コード • 会議 • チャット • メール ✓ 誰が何に取り組んでいるか(人と仕事の関係) ✓ なぜその仕事が存在するか(目標との結びつき) ✓ 過去にどういう意思決定がされたか(ナレッジ・ドキュメント) ✓ チーム間でどう依存しているか(プロジェクト横断の関係性) ✓ どのツールにどのデータがあるか
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ポイント • 普通に仕事をしている間にコンテキストが積み上がる • コンテキストが蓄積されるほど、組織のAIはより賢く、より速く、 より正確になる • コンテキストは複利で効く
Teamwork Graph アトラシアンのコンテキストグラフ 目標・チーム・仕事・ナレッジを横断してデータを統合・接続するために設計されたアトラシア ンの共通データモデル アトラシアン製品のみならず、50種類以上のサードパーティ製品とも連携可能 400億オブジェクト、1,200億リレーションシップを保存可能 / あらゆる変更を10分以内に更新 可能
AIの回答品質向上 (44%)とトークンコストの削減(48%)
Agents in Jira
複数のドキュメント(ナレッジ)を元に、企画のサマリーを作成
モデルの有用性は、与えるコンテキスト次第で決まる コンテキスト カルチャー ワークフロー 問いかけ: ✓ 私たちは意思決定や顧客との やり取りを効果的に蓄積でき ているか。そしてエージェン トはそれにアクセスできるか
問いかけ: ✓ 私たちは継続的に実験し、進 化しているか 問いかけ: ✓ 私たちはどんな成果を生み出 したいのか。そしてAIが成功 を加速するよう、ワークフ ローをどう再構想できるのか あるべき姿: ✓ コンテキストがデジタルに記 録され、単に人間だけでなく エージェントも読めて、行動 できて、拡張できるよう構造 化されている状態 あるべき姿: ✓ チームが効果的なAI活用を称 賛し、AIとの協働を共同作業 と捉え、うまくいったこと・ いかなかったことをオープン に共有し、創造性や判断力と いった人間ならではのスキル を重視している状態 あるべき姿: ✓ リーダーやチームが、既存プ ロセスにAIを単に付け足すの ではなく、最も大きな課題、 その根本原因、そしてAIがど う解決に役立つかに立ち返っ て考えている状態
モデルの有用性は、与えるコンテキスト次第で決まる アトラシアンの社内実践事例 コンテキスト カルチャー ワークフロー すべてのAIツールを Teamwork Graphに接続したことで、より良く、 より安く、より速い結果が得られた 社員に新しいツールを試す余地を与え
ると、彼らはそれを積極的に活用する 私たちは単にAIを現在の働き方に追加 したのではなく、仕事そのものがどう 行われるかを見直しています。 99% 社員の99%以上が、義務化なしで日常 44% TWGのコンテキストに基づくエージェ 業務の中でRovoを使っている ントは、回答精度が44%高い 80% プロダクトマネジメントとデザイン 48% TWGを使うと、スピードを犠牲にせず チームの80%が AI Builders Week に 参加 トークン使用量も48%少ない モデル非依存 Rovo、Claude Code、Codex、 Gemini など幅広いAIツールを採用。 それぞれをTWGに接続することで、即 座に賢くし、コスト効率も高められる 15,000 単月で15,000を超えるエージェントが 稼働 135% エージェントが担うタスクは前月比 135%増加し、各エージェントは現在1 日あたり約40件のタスクを処理してい る 30.8% PRサイクルタイムが30.8%高速化し、 コードレビュー通過が速くなった
まとめ ⚫ AIの精度を高めるには“コンテキスト”が重要です ⚫ コンテキストとは、組織の中に蓄積された仕事・人・知識・目標・意思決定の つながりと履歴すべてを指す、AIが賢く動くための“仕事の地図”と言えます ⚫ コンテキストグラフの構築はRAGだけではできない。自前で構築することも可 能ではありますが、今日ではGleanやアトラシアンといった商用製品が使えるレ ベルになっています
⚫ コンテキストを蓄積するには、ツールの導入だけでは不十分。組織文化やプロ セスの見直し、情報管理が重要となります
Thank you