Inside Backlog AI Assistant - How it works, and how to work with it -

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1. JBUG CREATIVE #4 · 2026.08.26 WED 開発者から見た Backlog AIアシスタント 仕組みと、うまく付き合うためのヒント 渡邉 祐一 / ヌーラボ · プリンシパルエンジニア · AI Integration Unit Copyright Nulab Inc. All Rights Reserved.
2. 02 — 概要 Backlog AIアシスタント 課題・コメント・Wiki・ドキュメントを AI が読み取って、チャットで支援する できること 課題の検索・要約・起票の下書き/Wiki・ドキュメ ントの検索/日報・週次報告の下書き リリース 2026.03.05 正式リリース Backlog に組み込みで提供 ふるまい 見る・探すは、そのまま実行/書き換えは、必ず人 の承認を求める
3. 03 — 正体 AIアシスタントの正体 皆さんの質問 ふつうの日本語 質問 まとめて回答 ① ツールを選んで 取りに行く AIアシスタント ツールを選んで使う ② そのままの データが返る 必要な回数だけ繰り返す Backlog の中 課題 Wiki・ドキュメント メンバー・状態 最近の活動 … 皆さんに見える範囲だけ 答えを「知っている」のではなく、毎回「見に行っている」。そして、教えていないことは知らない = 今日入社したばかりの、新しいメンバー
4. 04 — 開発の裏側 システムプロンプトは、人間の言葉で書いた指示書。 1. 定型業務の手順書の例 「先週完了した課題と、進行中の課題の進捗をまとめてください」と聞かれたら... 完了済みと進行中の課題を検索し、期限は取得済みの日付で判定し、テーブル形式(課題/担当者/期限/リスク)で出力せよ。 2. 評価基準の定義の例 「今週、特にがんばったプロジェクトを教えて」と聞かれたら... 「連携が活発」は、更新された課題の数/担当者以外のメンバーが更新した数/関わったメンバーの人数などで評価せよ。 3. 知ったかぶり禁止の例 料金や制限など、ツールで確認できない製品仕様を聞かれたら... 推測で答えず、ヘルプセンターへ案内せよ。 ※ 例はいずれも、実物のシステムプロンプトから様式を整えた抜粋です これらの指示は、新しいメンバーの受け入れ・オンボーディングに近い
5. 05 — 権限設計 読むのは自由、書くのは承認。 1 誰の権限で見る? AI 専用の権限はない。毎回、依頼したユーザーの権限で見る (会話のデータも、スペースとユーザーごとに分離) 見る・探す(そのまま実行) 課題を1件読む メンバー一覧 スペース全体の活動 課題を検索する 種別とテンプレート メンバーの活動 ▲ 書き換える(必ず承認を求める) 課題を作る 関連課題を見る 状態の一覧 もらったスター 課題を更新する Wiki を探す カスタム属性 課題を要約する ドキュメント一覧 カテゴリ一覧 ドキュメントを要約 ドキュメントを作る ドキュメントを読む マイルストーン一覧 コメントの推敲提案 プロジェクト一覧 プロジェクトの活動 …など ドキュメントを削除する 2 誰が書き込みを許す? 書き換えるツールだけは、必ず承認ボタンを挟む。押されるまで、サーバーが止めている 3 誰の指示を聞く? 課題やコメントに書き込まれた「命令」には、従わない(検証済み) 見る範囲も、書く許可も、聞く相手も。基準は全部、本人。
6. 06 — ヒント 1/4 依頼は具体的に。 曖昧なところは、AI の推測で埋まる 曖昧な依頼 ✕ 「あのプロジェクトのやばい課題、ある?」 「やばい」という検索条件は Backlog にない。AI が推測で埋める(期限切れ? 優先度? 停滞?) ▲ 推測が外れても、それらしい一覧は返ってくる 具体的な依頼 = 条件 + 欲しい形 ◦ 「PROJ で期限切れの、未対応・処理中の課題を、期限が近い順に表で」 ◦ (課題を開いた状態で)「この課題の経緯を、決まったことと残っていることに分けて要約して」 条件は Backlog にある言葉(プロジェクト・状態・期限)で。場所は、開いている画面から伝わる 皆さんの言葉は、Backlog の検索条件に翻訳される。
7. 07 — ヒント 2/4 報告は、根拠つきで受け取る。 推測が外れても、それらしい答えは返ってくる。見抜き方の勘所 ◦ 回答に並ぶ課題キーは、実物へのリンク。1件だけ開いて、見比べる ずれていたら、依頼の言葉が曖昧だったサイン。ヒント①に戻る ◦ 「どういう条件で探しましたか?」と聞き返すと、使った検索条件を説明してくれる AI の報告も、メンバーの報告と同じ。根拠を1つ、確かめる。
8. 08A — ヒント 3/4 学習しない設計だからこそ、文書で渡す。 ① ルールを、ふだんのドキュメントに書いておく ②「このドキュメントに従って起票して」と頼む 課題起票ルール 件名 「〜する」で終わる動詞形で書く 先頭に区分を付ける:【会場】【広報】【事務】 優先度の決め方 期限が7日以内 → 高/8〜30日 → 中/それ以外 → 低 担当者の割り当て 会場・設営・備品の手配 → 小久保 広報物・SNS・集客 → 中村/経費・事務手続き → 今宮 起票前の確認 同じ内容の課題が既にないか検索してから起票する 普段の Backlog ドキュメントが、そのまま AI のスキルになる
9. 08B — ヒント 3/4(続き) 朝夕の一言で、1日が回る。 夕方:「日報の書き方」を渡す → 一言で、日報の下書き 朝:「朝の段取り」を渡す → 一言で、今日の段取り スキルが増えたら、目次のドキュメント1枚で束ねる → AI が目次から選んで、読みに行く 単品の手順 → 毎日の習慣 → チームの本棚へ ※ 渡せるのは手順・様式まで。役割の上書きは、安全のため効かない設計です
10. 09 — ヒント 4/4 大きな仕事は、分けて頼む。 一度に運べる量・動ける手数には、上限があります(暴走やコストへの安全装置) 大きな依頼が途中で止まるのは、不調というより上限 ✕ 「半年分のレポートを一気に」 ◦ 月・週ごと、プロジェクト・マイルストーンごとに分けて頼む 話題が変わったら、新しいチャットで
11. 10A — まとめ1 AI をうまく使う技術は、マネジメントに似ている。 開発者の工夫 AIへの指示書に、手順を具体的に書いた 答えを継続的な評価で確かめた 「がんばった」の判断基準を決めた 書き込みに承認を挟んだ 一度にできる量に、上限を設けた 利用者の工夫 ⇄ 依頼を、具体的に書く ⇄ 答えの根拠を1つ確かめる ⇄ 判断基準を、ドキュメントで渡す(=スキル) ⇄ 下書きまで任せて、承認で確かめる ⇄ 大きな仕事は、分けて頼む これは、皆さんが毎日されていることです。
12. 10B — まとめ2 Backlog を整えると、AI も賢くなる。 課題テンプレートを設定してあれば → 起票は、その様式に従う 必須の属性を決めてあれば → 勝手に作らず、埋めてから作る 名前が整理されていれば → マイルストーンも担当者も、名前で通じる 期限・担当者が入っていれば → 「期限切れ」も「誰の課題か」も、一発で通じる 経緯がコメントに残っていれば → コメントまで読んで、経緯を要約する チームのための整備を、AI はそのまま読む 皆さんの育てた Backlog が、AI の指示書になる
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