本記事はこちらのBlog記事の翻訳です。内容に差異がある場合は原文を正とします。
つながり、インサイト、ワークフロー、すべてをマッピングし、すべてに文脈を。
AIエージェントの実力は、どれだけ「知っている」かで決まります。しかし今、ほとんどのAIは十分な知識を持っていません。
AIそのものが壊れているわけではありません。問題は「データ」にあります。情報はツールごとに散在し、部門ごとにサイロ化され、本来あるべき「人の文脈」が失われています。その結果、AIは推測に頼り、ハルシネーション（もっともらしいウソ）を生み出し、チームはそれぞれ異なる「真実」を基に動いてしまいます。
文脈とは、単なるファイルやチケットのことではありません。その「間」にあるものです。なぜその判断がなされたのか、今の担当者は誰か、前回何がうまくいかなかったのか。それこそがAtlassianツールの真価が発揮される領域です。
Teamwork Graphは、こうした点と点をつなぎ、人・目標・コード・コンテンツをAtlassian製品および連携する各種SaaSアプリ全体で結びつけます。それは、組織における「仕事が実際にどう動いているか」を示す、生きたマップとなります。
現在、このグラフは1,500億以上のオブジェクトとリレーションシップを保持しています。Jiraの更新、貼り付けられたリンク、連携ツールからの情報——すべてがAIの到達範囲を広げる文脈として蓄積されていきます。
AIが推論を始める「前に」これらのつながりをマッピングしておくことで、Teamwork Graphはあなたのエージェントに、まるで初日からチームにいたメンバーのような的確さを与えます。
最新アップデート：あなたの文脈を、あらゆる場所で
本日、Teamwork Graphは、ブラウザでも、モバイルアプリでも、ターミナルでも——お気に入りのエージェントからアクセスできるようになります。チームが使うあらゆるAIツールが、すでに蓄積された集合知をフル活用できるのです。
文脈こそが、「推測するAI」と「理解しているAI」を分けるものです。Atlassianのベンチマークでは、Teamwork Graphのデータに基づいた回答は、精度が44%向上し、トークン消費が48%削減されました。つまり、より速く、よりコスト効率が良く、より信頼できる回答が得られるということです。
以下では、Teamwork Graphを拡張・探索・体験するための主要なアップデートをご紹介します。
1. 開発者のためのTeamwork Graph
Teamwork Graph CLIが登場（オープンベータ）
ターミナルで作業することが多い方へ。お待たせしました。
私たちは、チームが使うすべてのAIツールがこの文脈の恩恵を受けるべきだと考えています。Atlassian製品に限った話ではありません。そこで、Teamwork Graph CLIをリリースしました。開発者は、構築中のあらゆるAIツール、エージェント、ワークフローにグラフの文脈を直接組み込むことができます。
Teamwork Graph CLIは、Claude CodeやCursorのようなコーディングエージェントに、個別のプロダクトAPIを組み合わせることなく、作業内容やリレーションシップを統一的にクエリする手段を提供します。
300以上のコマンドを備えたTeamwork Graph CLIにより、技術者は今起きていることに高速かつ構造的にアクセスでき、管理者はスコープとパーミッションの制御を維持できます。
活用例：
探索： エンティティ（人、プロジェクト、課題）やサードパーティプラットフォーム全体の鮮度シグナルを閲覧
クエリ： 「この意思決定のオーナーは誰？」や「すべてのアプリにまたがる関連作業を表示」といった、パラメータ付き検索を実行
運用化： グラフクエリをCI/CDパイプライン、インシデント対応手順書、ガバナンススクリプトに直接組み込み、エージェント（および人間）が一貫した文脈で推論できる環境を構築
CLIは読み取り専用ではありません。開発者はCLIを使ってグラフへの書き込みや更新も行えます。リレーションシップの作成、作業アイテムの更新、構築中のツールやエージェントからの文脈のプッシュバックが可能です。
MCPでも同様です。MCP経由で接続されたAIツールは、質問に答えるだけでなく、アクションを実行できます。
2. すべてのナレッジワーカーのためのTeamwork Graph
Rovo MCP ServerにTeamwork Graphツールが登場（オープンベータ）
MCPに対応したAIアシスタントであれば、Teamwork Graphと連携できるようになりました。
Rovo MCPサーバーにより、ユーザーとそのエージェントは、Claude CoworkやChatGPTなど、あらゆるプラットフォームのデータにアクセスできます。つまり、エージェントは情報を取り出すだけでなく、エコシステムを能動的に更新できるのです。
このMCPやCLIの統合は、いわゆる「ヘッドレスアプリ」（UIではなくAPIとAIを通じて動作するソフトウェア）のようだと思われるかもしれません。まさにその通りです。他社がいつか実現したいと語っている段階で、Teamwork Graphはすでにそれをサポートしています。あらゆるツール、あらゆるエージェント、あらゆるワークフローが、組織の業務をプログラマティックかつ大規模に読み取り、実行できます。
活用例：
履歴を活用したインシデント対応： インシデントエージェントが、関連するJira課題、デプロイメント、過去の修復ステップを統合的に把握し、より迅速なトリアージと、根拠に基づいた修復アドバイスを提供
スマート通知： 作業の変化に応じて、静的なウォッチャーではなく、プロジェクトの「真のオーナー」をエージェントが自動的に特定
信頼性の高い情報検索： アシスタントがConfluenceやJira全体のリレーションシップをたどり、関連ページだけでなく、唯一の正しい情報源（Single Source of Truth）を提示
3. 自社データの取り込み
あなたのデータ。あなたのグラフ。あなたのAI。
Teamwork Graphは、すでに多くの主要SaaSアプリケーションと組み込みコネクタで連携しています。しかし多くの企業にとって、最も重要なデータは、既製のコネクタでは対応できない自社独自の業界特化型システムにあります。
そこで、Teamwork Graph ConnectorsがAtlassianのクラウド開発プラットフォーム「Forge」を通じて一般提供（GA）されました。お客様やパートナーは独自のコネクタを構築し、社内ツール、レガシーシステム、業界特化型プラットフォームなど、あらゆるソースからデータをTeamwork Graphに取り込むことができます。しかもアクセス権限はそのまま維持されます。取り込まれたデータは、RovoやAtlassian Analyticsで自動的に活用可能になります。
活用例：
あらゆるシステムを接続： 独自システム、レガシーシステム、業界特化型プラットフォームのデータを、カスタムForgeコネクタでグラフに取り込み。既製の連携は不要
権限の保持： データはアクセス制御を維持したままグラフに取り込まれるため、AIは「誰が何を見てよいか」を尊重
AIの自動活用： 接続されたデータは、追加設定なしでRovoエージェントとAtlassian Analyticsに反映
メルセデス・ベンツは、すでにこの可能性を実証しています。自動車業界に特化した専門システム（欠陥管理、要件トレーサビリティ、リリースワークフロー）用にカスタムForgeコネクタを構築し、欠陥と要件とテストケース、コンポーネントと車両モデル、エンジニアリングの議論と意思決定を結びつけました。
その結果、欠陥取り込みの品質が90%向上、重複検出の速度が85%向上、ソフトウェアデリバリーが10倍高速化されました。
「Rovoは、チームメンバーに必要なデータを、まさに必要なタイミングで提供してくれています。エージェントがAtlassianプラットフォーム全体から情報を見つけ、つなぎ、アクションを起こしてくれることは、大きな力になっています。」
– マグヌス・エストベリ（Magnus Östberg）、チーフソフトウェアオフィサー、メルセデス・ベンツ
これこそがTeamwork Graphの本質的な約束です。どれほど専門的な技術スタックであっても、組織全体をつなぐ結合組織となること。
4.グラフインテリジェンスの可視化
ユーザーは、グラフがいつ、どこで自分の役に立っているかを知りたいと思っています。
そこで、Teamwork Graphが価値を発揮しているポイントを明確に示す、新しいプロダクト内ビジュアルと「エクスプレッション」を公開します：
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関連作業： アプリ間で接続された課題、ページ、ランブックを即座に表示。チームは検索に費やす時間を減らし、問題解決に集中できます
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ピープルシグナル： 適切なオーナーや最近のコントリビューターがインラインで表示され、「誰に聞けばいいか」がすぐに分かります
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意思決定の軌跡： 変更時に上流・下流の依存関係がハイライトされ、見落としがないという安心感をチームに提供
これらのエクスプレッションは、Jira、Confluence、Loom、Rovoの各エクスペリエンスに表示されるため、エージェントも人間も常に同じデータを基に作業できます。
活用例：
つながる文脈： どのプラットフォームで作業しているかは、もはや関係ありません。Atlassianプラットフォームがつなぐ文脈の恩恵を受けられます。「文脈のギャップ」を最初に解消したチームが、最も速く動き、AIへの投資から最大のリターンを得る——私たちはそのチームを支援します
目に見える成果。 先ほど紹介した精度44%向上の根拠がここにあります。エージェントが各プロダクトを一つずつ探索するのではなく、Teamwork Graphを文脈レイヤーとして持つことで、大幅に優れた結果が得られるのです
データの動きを自分の目で確認したいというご要望にお応えして、TeamworkGraph.com を新たに公開しました。Teamwork Graphが把握している情報を探索し、よりスマートにするための新しいサイトです。
誰と最も連携しているかを確認できます。人・プロジェクト・ツール間のリレーションシップを、コードを書くことなく可視化できます。さらに、接続するデータソースを増やしてAIの精度を高めるためのレコメンデーションも提供されます。
Teamwork Graphは、以下を通じてAIを支えます：
文脈： すべてのアプリにまたがる人、優先事項、コード、インシデント、ドキュメント、デザイン、意思決定をつなぐ
信頼性： ファーストクラスのパーミッションにより、AIのアクションの根拠を常に確認可能
オーケストレーション： 要約にとどまらず、MCP経由でJira、Confluence、Bitbucket、パートナーツールにアクションを実行
はじめよう
この文脈がAtlassian内外のエージェントをどう支えるかを知るには、年次ユーザーカンファレンスであるTeam ’26のRovoに関する最新情報をご覧ください。ライブ配信・オンデマンドセッションはいつでもどこからでも視聴いただけます。
Teamwork Graphは、お好みのツールで今すぐ使い始められます。ライブデモの例を試し、CLIをダウンロードしてオブジェクトを検査し、MCP経由でエージェントを接続して構築を始めましょう。