Teamwork Graph × AI による 情報流通の変化について考察

2026/6/23に開催されたACE Tokyo #81 にて発表した内容です

https://ace.atlassian.com/events/details/atlassian-tokyo-presents-81-ace-tokyo-meetup-anatanozu-zhi-noguan-xi-xing-madeli-jie-shitaaigachu-suhui-da-toha-ren-shi-shi-zhi-shi-mu-biao-wotsunagu-teamwork-graph-ru-men/

目的を言語化できることが鍵になっていく
「同じようなことで困ってた人がどうやって解決されたか知りたい・話を聞きたい」という、以前からおなじみのお題を出発点に、Teamwork Graph による変化の考察です。
従来の主流であった検索では、適切なキーワードを見つけ、結果からノイズを除外するステップを踏むことになります。一方でTeamwork Graph × AI（Rovo）の時代では、目的を伝えると意図を解釈して情報を探索して整理して回答してくれる、つまり、「目的の言語化が鍵になる」と。

Rovo が Teamwork Graph を通して見つけやすい情報の形とは
次は、情報に到達しやすくなるために適したConfluenceページの作り方は？という実践的なトピックです。Teamwork Graph には、その人のConfluenceページへの関わり方、create / update / mentioned-in / watch などが記録されます。ということは、ページに書いてある情報が限定されていると、人と情報の関わりが明確になる。そこから、「Teamwork Graph × Rovo の時代では、人や情報やゴールを見つけやすくするためには、Confluenceの１つ１つのページは特定の内容に絞られていると効果的（かもしれない）」という考察を紹介しました。

コミュニティでツールを使う力を育てていこう
LTの最後では、Teamwork Graph を意識した取り組みや事例紹介は少なく、コミュニティで経験や実感の共有を行うことでツールをよりよく使う力を育てていこう、というメッセージで締めくくりました。

Transcript

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