AIの利用状況とエンジニアリングのスループットに関する数年にわたるDXの調査によると、エージェントにはコンテキストが欠如しているため、開発者の作業速度がモデルの能力に追いついていないことが明らかになりました。回答者からは、IDE外での主な課題として、コンテキストの切り替え、計画立案、調整、バグの優先順位付け、レビューなどが挙げられています。
アトラシアンは、Cursorを利用するあらゆるエンジニアリングチーム向けに、Jiraから直接AIネイティブなワークフローを利用できるようにしました。
Jira内のCursorを活用して"意図からアクションへ"
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Jiraから直接エージェントを起動: 作業項目を@Cursorに割り当てたり、コメントで@Cursorをメンションしたりすることで、そのタスク用の新しいエージェントセッションを開始できます。
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ワークフローの自動化: 特定のタスクを自動的にCursorに割り当てるルールを作成することで、反復作業の負担を軽減し、コード品質の向上を図ることができます。
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チーム全体が変更を加えられるようにする：チームメンバーなら誰でも、ローカルの開発環境を設定することなく、Cursor を使用してタスクを開始したり、プルリクエストを開いたりできます。
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豊富なコンテキストを活用する：Rovo を使用して、Atlassian Teamwork Graph 全体からのコンテキストでタスクを充実させ、それを Cursor に割り当てることで、手作業を最小限に抑えながらより多くのコンテキストを Cursor に提供できます。
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仕様主導の開発フローを実現： エージェントが読み取れる仕様書を、Confluence内のコラボレーションページや、Jiraの作業項目、計画、ゴールと自動的に同期させます。
すべてのコンテキスト。切り替え不要。Cursorから直接Jiraを更新。
アトラシアンは、課題、リンクされた仕様書、依存関係、決定事項、そしてそれらすべてに取り組むチームといった、作業の完全なコンテキストを保持しています。
現在、ローカルエージェントは、アトラシアンのTeamwork Graph CLIやRovo MCPを使用することで、ターミナル、ブラウザ、またはアプリ内でそのコンテキストに直接アクセスできます。
Cursor を使用するエンジニアは、簡単なコマンド一つで作業項目の更新、レビュー依頼のためのチームメイトへのタグ付け、自身の作業に関連付けられた Confluence の仕様書や決定事項の表示、リリース状況や依存関係の確認などが行えます。 Teamwork Graph は、組織の人材、業務、ナレッジをリアルタイムでインテリジェントに可視化するマップを提供します。これにより、コーディングエージェントは、より少ないトークン数でより正確な結果を導き出すために必要な、的確なコンテキストを得ることができます。アトラシアン社内で検証した結果では、Teamwork Graphのコンテキストを活用したエージェントは、回答の品質が44%向上し、トークン使用量を48%削減しました。
チームは、Cursorから直接、Jiraの作業項目やConfluenceのドキュメントを最新の状態に保つことができます。これにより、単一のAIによるソフトウェア開発が、同じ記録システムに基づいたマルチプレイヤー型のワークフローへと変わります。コンテキストの切り替えは不要です。
Cursor in Jiraは、Jiraのすべての有料サブスクリプションで利用可能になりました。
利用開始方法：Atlassian MarketplaceからCursorエージェントをインストールしてください。
詳細はこちら：Cursor + Jiraの手順をご覧ください。