Confluence での Atlassian Intelligence の AI ベスト プラクティス

AI の使用を開始する際には、プロンプトの冒頭に詳細を含めすぎないようにしてください。むしろ、人との会話のように始めましょう。より基本的なプロンプトから始めて、フォローアップのプロンプトに詳細なレイヤーを徐々に追加してください。

AI プロンプトは、タスクを通して比較的知識のあるアシスタントを指導するようなものです。明確で具体的なプロンプトを提供すれば、AI にニーズを理解させ、より正確かつ関連性の高い応答を生成させることができます。このインタラクションは、より自然で反復的なプロセスを可能にする会話のようなもので、最終的に結果の改善と生産性の向上につながります。

アトラシアン製品を使用してミーティングの要約を作成しているとしましょう。「今日のミーティングの要点をまとめて」のように、シンプルなプロンプトから始めます。AI が最初の要約を生成したら、より具体的なフォローアップ プロンプトを提供し、出力をさらに意図に近づけます。たとえば、「各チーム メンバーに割り当てたアクション アイテムの詳細を含めて」や「ミーティング中に決定した内容を強調して」と求めます。

この方法を使用すれば AI システムが要件を理解しやすくなり、より正確かつ関連性の高い応答を生成させることができます。プロンプトを会話として扱えば、AI との自然で反復的な対話が可能になり、結果を向上させることができます。

タスクの効果を高めるには、Atlassian Intelligence へのリクエスト内容をできる限り具体的にすることが重要です。プロンプトを作成するときは、直接的で具体的なアクション ワードを使います。たとえば、「作成」、「構築」、「下書き」、「提案」などの言葉を使うと、より焦点を絞った回答が得られます。消極的なプロンプトや曖昧なプロンプトは使わないようにします。回答範囲が広くなりすぎ、必要な情報が含まれなくなることがあるためです。

たとえば、「トピックについて何か情報を教えてもらえますか?」のような消極的なプロンプトではなく、「新製品の主な機能とメリットの詳細な要約を作成してください」のように、より具体的でアクション指向のプロンプトを使ってみてください。すると、Atlassian Intelligence が、探している具体的な情報に直接対応する回答を生成します。

プロンプトを具体的に指定すると、Atlassian Intelligence がお客様の要件を確実に理解し、必要な出力を正確かつ効率的に生成することができます。

生成されるコンテンツの精度と関連性を高めるために、トピックや業界に関連するキーワードを組み込みます。これにより、Atlassian Intelligence がコンテキストをさらに深く理解し、提案をさらにカスタマイズします。

たとえば、テクノロジー チーム向けのコミュニケーションのヒントを探しているなら、「IT」、「テクノロジー」、「ソフトウェア」、「コラボレーション ツール」などのキーワードを含めます。これによって、Atlassian Intelligence はチームのニーズに合った具体的かつ関連性のある提案を生成できます。

Atlassian Intelligence 活用のためのもう 1 つの効果的な戦略は、複雑なリクエストをより小さな管理しやすいタスクに分割することです。これによって Atlassian Intelligence がそれぞれのタスクを詳細に分析し、理解するようになるため、さらに正確かつ関連性の高い提案が可能になります。また、同時リクエストが多すぎてシステムが過負荷になり、有益な提案を提供する能力の速度が低下したり、妨げられたりするといった事態も防ぎます。

たとえば、プロジェクト管理に関する全般的なアドバイスを求めるのではなく、時間管理、タスクの委任、チーム コミュニケーションなどの具体的な分野に分割してみます。これにより、Atlassian Intelligence は、お客様のリクエストのそれぞれの側面について、的を絞ったアクションにつながる提案をすることができます。

AI システムは経験によって成長します。さまざまなアイデアや視点を探すには、入力テキストのさまざまなプロンプトやバリエーションを試してみます。これにより、多様なコンテンツ オプションを生成し、独自のインサイトを得ることができます。さまざまなプロンプトやバリエーションを試して AI システムをトレーニングすれば、具体的なニーズや嗜好をさらに深く理解できます。これによって最終的には、それぞれの具体的なリクエストに合わせ、より正確かつパーソナライズされた提案が得られます。

たとえば、マーケティング キャンペーンに取り組んでいるとします。対象者や製品に関連するさまざまなキーワードやフレーズを入力すると、AI システムが各種メッセージングのアイデアやアプローチをどのように生成するかを確認できます。これがブレーンストーミングやキャンペーン戦略の改善に役立ち、対象者の嗜好や興味をさらに深く理解することもできます。

Atlassian Intelligence では、Confluence Cloud での AI 使用のプロセスを簡素化する、定義済みのプロンプトを提供しています。これらのプロンプトは対話プロセスを合理化し、AI が生成したインサイトや提案をユーザーが簡単に得られるようにします。ユーザーは、要約の生成、重要情報の抽出、コンテンツ改善の提案などのタスクを AI に指示することができます。プロンプトは、ユーザーが AI に触れたことのない場合でも、迅速かつ簡単に AI を扱えるように、綿密に作られています。

たとえば、「文章を改善する」プロンプトを使用して文章の内容を改善する方法の提案を受け取り、「アクション アイテムを探す」プロンプトではミーティング議事録のページ内でタスクを簡単に特定し、優先順位を付けることができます。これらのプロンプトにより、ユーザーが Confluence 内で AI の機能を活用しやすくなり、タスク遂行のための生産性と効率を大幅に向上させることができます。

AI で生成されたコンテンツは貴重な出発点になりますが、精度と明確さを高めるため、その出力を見直し、編集することが重要です。Atlassian Intelligence を強化するような AI システムは、誤りがないわけではなく、エラーや不整合を引き起こすことがあります。

さらに、AI が生成した出力をじっくり確認し、編集することによって、コンテンツが固有のニーズや対象者に合わせて調整されているかどうかも確認できます。Atlassian Intelligence には、既存のコンテンツのトーンを調整する機能があり、さまざまな対象者に合わせてカスタマイズできます。これにより、情報の全体的な質が向上し、目的に対する影響を高められます。

何より、AI はツールであり、人間の知性や専門知識に代わるものではないことを覚えておくことが重要です。したがって、これを最大限に活用するには、自分のスキルや知識と組み合わせて使用することが不可欠です。

Atlassian Intelligence の機能が利用可能になったと発表されてから、Domino's Pizza や大手エネルギー テクノロジー企業である Ovo Energy など、アトラシアンの 265,000 以上のお客様のうち、10% 近くがすでに Atlassian Intelligence を活用しています。このようなお客様とともに Atlassian Intelligence の機能を最大限に活用してワークフローを合理化し、コラボレーションを促進し、イノベーションを推進しましょう。

Atlassian Intelligence を有効にしていない場合、有効化する方法についてはこちらをご覧ください。