Atlassian + OpenAI: チームワークのコンテキストを ChatGPT と Codex に連携
アトラシアンと OpenAI は、ChatGPT、Codex、Jira、Confluence にまたがるチームワークのコンテキストを、ChatGPT の Atlassian MCP Server、Codex の Atlassian MCP Server、Codex への AI コーディング ツールのディープリンク、Rovo エージェントでの OpenAI モデルの選択という 4 つの統合を通じて連携します。
ChatGPT を Atlassian に組み込むことで、モデルをエンタープライズ規模のコンテキスト レイヤーに直接統合できます。Teamwork Graph を基盤として、ChatGPT で実行したすべてのワークフロー、要約、アクションがシステムにフィードバックされ、継続的なフィードバック ループが形成されます。これにより、Rovo とカスタム エージェントは常に最新の状態に保たれ、チームの状況に即して機能します。
エンドツーエンドのエクスペリエンス
計画: Jira と Confluence でゴール、要件、意思決定事項を定義します。
コンテキストを連携: Atlassian MCP Server を介して ChatGPT または Codex を認証します。
構築: ChatGPT で業務全体を横断して調査したり、Codex でコーディングする際に Atlassian のコンテキストを活用したりできます。
レビュー: ChatGPT が準備した Jira、Confluence、Bitbucket、Compass でアクション案や、Codex が作成した実装計画をレビューします。
連携を維持: 画面を切り替えることなく、エージェントの進捗状況やアクティビティを追跡できます。
1 つにつながったループ: Atlassian が共有の業務コンテキストを提供 → ChatGPT または Codex が推論して提案 → ユーザーが提案されたアクションをレビュー → Atlassian が引き続き信頼できる唯一の情報源として機能します。
OpenAI と Atlassian を連携する方法
Atlassian MCP Server: ChatGPT を Jira、Confluence などと連携
おすすめの対象: アクセスを許可された Atlassian のコンテンツ (Jira、Confluence、Bitbucket、Loom など) を ChatGPT 内で直接利用したいチーム。
Atlassian MCP Server を ChatGPT のコネクタとして追加し、Atlassian OAuth を介してアクセスを認証します。会話でコネクタを選択すると、ChatGPT はユーザーの既存のアトラシアン権限に基づいて、サポートされているアトラシアン ツールを呼び出すことができます。
同じコネクタを ChatGPT の各モードで使用: 通常の会話では業務内容の要約や検索に、ディープ リサーチでは Jira、Confluence、Bitbucket の多数のソースから得た情報を一度にまとめて分析するために、エージェント モードでは複数のステップからなるタスクを実行し、変更をユーザー自身で管理しながら、サポートされているアクションを準備するために使用できます。
アトラシアンのコンテキストに ChatGPT の推論機能を適用して、作業を追跡、アップデートし、推進します。
メリット: ユーザーがチケットやページをプロンプトに貼り付けなくても、ChatGPT は最新の Atlassian コンテキストをユーザーの権限に応じて利用できます。
要件: 開発者モードが有効な ChatGPT Team または Enterprise、関連する Atlassian Cloud 製品へのアクセス権、および組織のポリシーで必要とされる管理者の承認。
Atlassian MCP Server: Atlassian のコンテキストを活用して Codex で開発
おすすめの対象: Codex でコードの計画、実装、レビューを行う際に、Jira の要件や Confluence の意思決定事項を利用したい開発者。
Codex は Atlassian MCP Server をサポートしており、開発者は自身のアトラシアン サイトに対して認証できます。認証後は、業務のコンテキストを開発者が手動で再構築することなく、コマンドライン、デスクトップ、エディターでの Codex ワークフローから、サポートされている Jira、Confluence などの Atlassian アプリを利用できます。
また、開発者は Teamwork Graph CLI (TWG CLI) をインストールすることもできます。これはターミナルネイティブのコマンドライン インターフェイスで、エージェント スキルをセットアップすることで、Codex が既存の権限に基づいてアトラシアン製品や Teamwork Graph 全体を横断して情報を照会し、アクションを実行できるようにします。
Codex で CLI と MCP のどちらを使用すべきかわからない場合は、アトラシアンの Teamwork Graph CLI と Atlassian MCP の選択ガイドをご覧ください。
Atlassian MCP で Codex をセットアップ
Atlassian MCP Server を Codex に追加し、OAuth 認証を完了します。
対象のリポジトリを Codex で開きます。
次のように依頼します。「PAY-214 と、それにリンクされているアーキテクチャに関する意思決定を読み、このリポジトリの実装計画を提案してください。」
コードの変更を承認する前に、取得されたコンテキストと実装計画を確認します。
メリット: Codex はローカルのコードベースだけでなく、チームで合意した要件や意思決定事項を踏まえて作業を開始できます。
要件: 有料の ChatGPT プラン (Plus、Pro、Business、Enterprise) で利用する Codex、MCP をサポートする Codex CLI または IDE 拡張機能、関連する Atlassian Cloud 製品へのアクセス権、リポジトリへのアクセス権、および各 Atlassian ツールの呼び出しに必要な製品権限。
モデルの選択: Rovo エージェント用の OpenAI モデルを選択
おすすめの対象: エージェントの推論やワークフローのニーズに合わせてモデル ファミリーを選択したい Rovo エージェントの作成者。
ChatGPT モデルを使用して Rovo エージェントを構築できます。複雑なワークフローにはより高度な推論、日常的なタスクにはより高速な応答というように、タスクの要求に合わせてモデルを選択できます。どのモデルを選択しても、エージェントは Atlassian のコンテキストに基づいて動作します。
Rovo エージェントを構築するための OpenAI モデルを選択
メリット: 組織は、業務でエージェントを有効活用するために欠かせない Atlassian のコンテキストやガバナンスを維持しながら、モデルを選択できます。
要件: 対象となる Rovo プラン、および Rovo エージェントを作成または構成する権限。利用可能なモデルのオプションは、プラン、地域、製品構成によって異なる場合があります。
AI コーディング ツールのディープリンク: Jira の作業項目を Codex で直接開く
おすすめの対象: プロンプトを作り直すことなく、明確に定義された Jira の作業項目からコーディング エージェントに移行したい開発者。
目標、要件、受け入れ基準がすでに含まれている Jira の作業項目から、その項目を Codex で直接開くことができます。ディープリンクにより、Jira を意図の情報源として維持しながら、計画から実装への引き継ぎをスムーズに行えます。
例：
実装の準備が整った Jira の作業項目を開きます。
作業を Codex で開くオプションを選択します。
Codex が Jira のコンテキストを受け取り、実装計画を作成する様子を確認します。
コードの変更を許可する前に、実装計画を確認します。
要件: Jira Cloud、インストールおよび認証済みの Codex、関連するリポジトリおよび Jira の作業項目へのアクセス権。
各エクスペリエンスの連携
これらのエクスペリエンスは共通の基盤を使用しながら、それぞれ異なる役割を果たします。ChatGPT コネクタは Atlassian のコンテキストを会話に取り込み、ディープ リサーチはさまざまな情報を統合して分析し、Codex はソフトウェア開発を支援します。また、Rovo のモデル選択機能により、Atlassian で構築されたエージェントで OpenAI を利用できます。
目的 | 推奨ツール |
ChatGPT の会話で Jira、Confluence などの Atlassian コンテキストにアクセス | ChatGPT の Atlassian MCP コネクタ |
コーディング時に Atlassian の要件や意思決定事項を活用 | Atlassian MCP Server を使用した Codex |
アトラシアン エージェントで OpenAI モデルを使用 | Rovo エージェントでのモデル選択 |
アトラシアンの業務全体から得た情報を統合して分析 | ChatGPT ディープ リサーチ |
よくある質問
ChatGPT と Codex ではアトラシアンの権限が適用されますか? はい。すべての MCP リクエストは既存のアトラシアンの権限に基づいて実行され、影響の大きいアクションは実行前に確認できます。追加の管理者向け制御機能も利用できます。
ChatGPT との連携には何が必要ですか? 開発者モードが有効な ChatGPT Team または Enterprise、関連する Atlassian Cloud 製品へのアクセス権、および組織のポリシーで必要とされる管理者の承認が必要です。
Codex では Teamwork Graph CLI と Atlassian MCP Server のどちらを使用すべきですか? この 2 つは相互に補完するものです。IDE、Web、サンドボックス環境のホスト、および PAT によるアクセスには Atlassian MCP Server を使用し、ターミナルや CI/CD のワークフロー、スクリプト化可能な `twg` コマンド、および OAuth には Teamwork Graph CLI を使用します。詳しくは、選択ガイドをご覧ください。
Jira の作業項目を Codex で開くことはできますか? はい。AI コーディングツールのディープリンクを使用すると、Jira の作業項目を Codex で直接開くことができます。Codex はそのコンテキストを取得し、変更を行う前にユーザーが確認できる実装計画のドラフトを作成します。Jira Cloud、認証済みの Codex、およびリポジトリへのアクセス権が必要です。
Codex 内で Atlassian のコンテキストを利用できますか? はい。Codex は Atlassian MCP Server をサポートしています。Atlassian MCP Server を追加し、アトラシアン サイトに対して認証してください。
Atlassian のデータは OpenAI に送信されますか? アトラシアンのコンテンツが ChatGPT または Codex に送信される場合、OpenAI 側での処理には、組織で利用している OpenAI のプランおよび規約が適用されます。これは、アトラシアンが管理する Rovo エクスペリエンス内で OpenAI モデルを使用する場合とは異なります。
はじめに
利用する環境を選択: 調査やナレッジ ワークには ChatGPT、ソフトウェア開発には Codex、アトラシアン エージェントには Rovo スタジオから始めます。
アクセス権と規約を確認: アトラシアンの権限、OpenAI の利用資格、データの取り扱い、管理者ポリシーを確認します。
まずは読み取りから開始: 書き込みやエージェントによるアクションを有効にする前に、検索と要約をテストします。
人による管理を維持: 提案された更新やコードを、既存の組織のガバナンス プロセスに従ってレビューします。