Backlog AI アシスタントが切り開く未来

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1. Backlog AI アシスタントが切り開く未来 〜 プロジェクト管理の、次の景色へ 〜 JBUG京都#2 - 2025.8.8 Speaker : Yuichi Watanabe @ Nulab Inc.
2. 自己紹介 Yuichi Watanabe Software Engineer @ Nulab Inc. 私は主に Backlog を担当しているソフトウェアエンジニ アです。最近は、AI を活用して社内の生産性を向上させ る取り組みを推進するとともに、Backlog 自体にも AI を 活用した機能を提供できないか、試行錯誤しています。 自己紹介
3. 本日のアジェンダ 1. 現状の課題 — あなたのプロジェクトに眠る「もったいない」 2. 目指す未来 — Backlog が AI の力で最高の相棒になる世界 3. ソリューション — Backlog AI アシスタントの力 4. Live Demo — 日常業務が劇的に変わる瞬間、3つの実演 5. 未来への展望 — プロジェクト管理の次の景色へ 本日のアジェンダ
4. 1. 現状の課題 あなたのプロジェクトに眠る「もったいない」 1. 現状の課題
5. 日々の仕事でこんな「もったいない」を感じたことはありませんか？ 「あの情報、どこにあったっけ…」 Backlogにあるはずの貴重な知見が、情報の海に埋もれて探せない。 「新メンバーが、なかなか立ち上がれない…」 プロジェクトの全体像を掴むのに時間がかかり、本来の力を発揮できない。 「週報や報告書作りが、正直しんどい…」 創造的なことに使いたい時間が、定型業務に奪われている。 「この課題、前にもあったような…」 過去の成功や失敗が活かされず、同じ轍を踏んでしまう。 1. 現状の課題
6. Backlog にはチームの努力の結晶が眠っています。 しかし今、その価値を 本当に活かしきれているでしょうか？ 1. 現状の課題
7. 2. 目指す未来 Backlog が AI の力で最高の相棒になる世界 2. 目指す未来
8. Backlog が "最高の相棒" になる世界 Before (今までのプロジェクト管理) After (AIがいる未来) 情報を「探す」 AIが「教えてくれる」 レポートを「作る」 AIが「洞察をくれる」 属人的な「勘」に頼る データに基づき「予測する」 手作業で「整理する」 チームの知性が「自動で構造化される」 2. 目指す未来
9. 創造的なプロジェクト管理へ 新メンバーは、入ったその日から即戦力に。 リーダーは、管理業務から解放され、未来を創る仕事に集中できる。 全員が、過去の知見を武器に、もっと創造的なチャレンジができる。 2. 目指す未来
10. 3. ソリューション Backlog AI アシスタントの力 3. ソリューション
11. コンセプトは、 『チームに、もう一人、最高のパートナーを』 3. ソリューション
12. 3. ソリューション
13. Backlogに、チャット形式で対話できる新しいAIアシスタントが登場。 プロジェクトの画面から直接、まるで人に話しかけるように「来月の状況を教えて」と 質問するだけで、AIが課題や進捗を瞬時に分析し、要点をまとめて回答。 誰でも手軽に、プロジェクトの"今"を把握できるようになります。 3. ソリューション
14. 安心して使える仕組み ユーザーデータは LLM の学習に利用しない 推論時に一時的に参照、モデル再学習には含めない アクセス権限を厳密に継承 Backlog 上の閲覧権限をそのまま適用 段階的な機能開放で安全性を確保 β版（現在）: 課題・ドキュメント・Wiki・プロジェクトの検索機能のみ 今後: ユーザーフィードバックを踏まえ段階的に権限拡大 3. ソリューション
15. 4. Live Demo 3つのシナリオで体感する、働き方の変革 これから、実際にBacklog AI アシスタントがどのような変化をもたらすかを、リアルなシナ リオで体験していただきます。 4. Live Demo
16. 本日のデモ環境：サンプルプロジェクト 4. Live Demo
17. 新商品「GreenFit」発売キャンペーン準備プロジェクト 項目 詳細 商品 GreenFit（健康食品） 発売日 2025年10月1日 ターゲット 健康志向の20〜40代 完了目標 2025年9月1日（発売1ヶ月前） チーム構成 4名体制 4. Live Demo
18. 展開内容 オンライン: Web LP、SNS戦略 オフライン: 店頭ポスター、リーフレット その他: 先行レビュー記事、販売店向け説明会
19. これから見ていただく3つのシナリオ シナリオ1: 緊急事態への備え 「来月のリスクを教えて」→ 瞬時にリスク分析・対策提示 シナリオ2: ステークホルダー報告 「1分で概要を共有したい」→ プロジェクト状況を即座に要約 シナリオ3: 効率的な業務設計 「前例を参考にテンプレを作って」→ 過去の知見を活用した提案 4. Live Demo
20. 注目ポイント: これまで数時間かかっていた作業が、対話だけで数秒で完了
21. シナリオ1: 緊急事態への備え プロジェクトマネージャーの悩み 「9月1日の完了目標に向けて、リスクを洗い出したいが、全ての課題を確認する時間が ない...」 4. Live Demo
22. AI アシスタントへの依頼 本プロジェクト（GreenFit 発売キャンペーンプロジェクト）で、9 月1 日完了目標に向けた リスク分析を実施してください。現在の課題・進捗状況から： ▪ 重要な懸念点を3 つ抽出 - 遅延リスクの高い作業（LP 制作、販売店説明会準備など） - チーム間の依存関係で問題となりそうな箇所 - 各担当者（yoshizawa, nakagawa, tamura, kagawa ）の工数オーバー可能性 ▪ 各リスクへの具体的対策案も併せて提示 形式： 【リスク】→ 【影響度】→ 【対策案】 4. Live Demo
23. シナリオ2: ステークホルダー報告 チームリーダーの悩み 「急遽、役員から進捗報告を求められた。膨大な情報をどう整理すれば...」 4. Live Demo
24. AI アシスタントへの依頼 本プロジェクト（GreenFit 発売キャンペーンプロジェクト）の進捗状況を 役員への週次報告用に1 分で説明できる形で要約してください： ▪ 全体進捗率（9 月1 日完了目標に対する現在位置） ▪ 完了した主要成果物（LP 、SNS 戦略、販促資料など） ▪ 重要な進行中タスクと担当者 ▪ 懸念事項と対策（工数・品質・スケジュール面） ▪ 次週の重要予定とマイルストーン 健康志向ターゲット層へのアプローチ効果も含めて報告形式で。 4. Live Demo
25. シナリオ3: 効率的な業務設計 新規プロジェクトマネージャーの悩み 「GreenFitキャンペーンが成功しているので、次の商品『BlueFit』でも同様のアプロー チを取りたい。でも、どの課題構造が効果的だったのかを分析して、再利用可能なテン プレートを作りたい...」 4. Live Demo
26. AI アシスタントへの依頼 本プロジェクト（GreenFit 発売キャンペーンプロジェクト）の既存の課題を分析し、 新商品『BlueFit 』キャンペーン用の課題テンプレートを作成してください： ▪ GreenFit プロジェクトの課題をカテゴリ別に分析 - マーケティング系（SNS 、LP 、広告etc ） - 制作系（デザイン、コンテンツ、動画etc ） - 営業・販売系（説明会、販促資料etc ） - 運営・管理系（スケジュール、品質管理etc ） ▪ 各カテゴリで標準的な課題テンプレートを提案 - 課題名のフォーマット - 推奨される優先度・担当者設定 - 依存関係のパターン - チェックリスト項目 即座に新プロジェクトで活用できる実用的な形で出力してください。 4. Live Demo
27. 3つのデモから見えたイノベーション 価値のイノベーション 創造的業務に集中: 単純作業からの完全解放 意思決定の高速化: リアルタイムでの状況把握 品質の向上: 過去の知見を確実に活用 4. Live Demo
28. 5. 未来への展望 プロジェクト管理の次の景色へ 5. 未来への展望
29. 今後の展開 5. 未来への展望
30. 現在（β版） 検索・分析: 課題・ドキュメント・Wiki・プロジェクト検索を用いた分析 対話形式: チャット UI による情報取得 安全運用: Read-only（閲覧のみ）でスタート 検討中の機能拡張 書き込み系機能: 課題・ドキュメント・Wikiの作成をサポート イベントドリブン: 自律的な定期レポートの自動生成 プロアクティブ提案: 状況に応じた能動的な改善提案 5. 未来への展望
31. 最後に ～ Backlog AI アシスタントが切り開く未来 ～ 5. 未来への展望
32. 働き方の進化 単なる新機能ではなく、創造的な時間を取り戻す変革 3つの変化 情報を探す時間 → 未来を創る時間 単純作業 → 創造的業務 属人的な勘 → データドリブン 『チームで働くすべての人』に 「チームで働くすべての人に」最高のパートナーを届ける。 そんな未来を、Backlog AI アシスタントが切り開いていきます。 5. 未来への展望