【はじめに】PMの仕事場は、もうブラウザのタブだらけじゃなくていい
プロダクトマネージャー（PM）のデスクトップは、いつも戦場のようです。JIRAのチケット画面、Confluenceの仕様書、GitHubのプルリクエスト、Slackの議論スレッド、そしてGoogle スライド…。数十個のタブを開き、情報を探し、コピペし、要約する。そんな日常に、疑問を感じたことはありませんか？
私の会社でもAI活用が一大ブームとなり、私もその波に乗るべくAIコードエディタ「Cursor」を導入しました。当初の目的は、エンジニアとの共通言語を増やすこと。しかし、私の業務を根底から覆したのは、コード解析機能ではなく、Atlassian製品との直接連携機能でした。
本記事では、私がどのようにしてJIRAやConfluenceの画面を一切開くことなく、Cursorのチャット欄だけで、面倒なリリース共有資料の作成を「漏れ・抜けゼロ」で、かつ「圧倒的に速く」終わらせているか、その革命的なワークフローを具体的にご紹介します。
【悪夢の従来フロー】情報を探すだけで一日が終わる日々
PMの重要な責務の一つ、リリース内容の社内共有。しかし、その準備プロセスは悪夢そのものでした。
- JIRAを開き、 正しいJQLを思い出しながら、リリース対象のチケットを検索する。
- 数十個のチケットを一つ一つ開き、 その内容を読み解く。
- Confluenceを開き、 関連する仕様書を探し、変更点と見比べる。
- Google スライドを開き、 JIRAとConfluenceからコピペした情報を、ステークホルダー向けに体裁を整えながら要約していく。
このプロセスでは、情報の転記ミスや報告漏れが頻発。なにより、ツール間を行き来する膨大なコンテキストスイッチで、本来集中すべき「変更の意図を伝える」という仕事の前に疲れ果てていました。
【革命の新フロー】Cursorに「聞いて、まとめて」と指示するだけ
この悪夢を終わらせたのが、CursorのAtlassian連携機能です。これにより、私の仕事場はCursorのチャットウィンドウ一つに集約されました。
【技術的な補足】MCP（model context Protocol）によるAtlassian連携
本記事で紹介した「Cursorのチャット欄からJIRAやConfluenceに直接アクセスできる」仕組みは、MCP（Model Context Protocol）という連携基盤を活用しています。
MCPは、CursorとAtlassian製品（JIRA/Confluence）をAPIレベルで接続し、チャット欄からJQLクエリの実行や、Confluenceページの取得・更新などを可能にする技術です。
これにより、従来はWeb UIを介して行っていた情報収集や資料作成のプロセスを、すべてチャットベースで自動化・効率化できるようになりました。
具体的には：
- JIRAのチケット情報取得や分類、要約
- Confluenceの仕様書やリリースノートの自動生成・更新
- これらの操作を、Cursorのチャット欄から自然言語で指示するだけで完結
といった使い方をしています。
MCPの公式ドキュメントはこちら
https://docs.anthropic.com/ja/docs/agents-and-tools/mcp
手順は驚くほどシンプルです。
ステップ1：Cursorのチャット欄で、JIRAに直接問い合わせる
Cursorには、Atlassianとの連携を実現するための、MCPクライアントを登録できる機能が備わっています。これを使うと、JIRAのWebサイトを開かずに、チャットで直接チケット情報を取得できます。
私のプロンプト（指示文）:
@atlassian
jql: fixVersion = "20250626" AND status = "完了"
上記のJQLで取得したJIRAチケットのリストを元に、社内のステークホルダー（ビジネスサイド含む）向けのリリース共有資料のドラフトを作成してください。
# 目的
- 今回のリリース内容を、非エンジニアにも分かりやすく伝える
- ユーザーにとってのメリットや影響を明確にする
# 指示
- 取得したチケットを【機能追加】【機能改善】【不具合修正】のカテゴリに分類してください。
- それぞれのカテゴリで、内容を箇条書きで要約してください。
- 技術的な詳細（例：リファクタリング）や、ユーザー影響のない軽微な修正は「その他」として末尾にまとめてください。
私がやることは、この指示を送るだけ。JIRAにログインする必要も、JQLを思い出して入力する必要も、結果をコピペする必要もありません。Cursorが裏側でJIRAと通信し、該当チケットの情報をすべて取得してくれるのです。
（実際の出力の様子）
ステップ2：AIが生成したドラフトを元に、「編集長」の仕事をする
数分後、AIはカテゴリ分けされ、綺麗に要約されたリリースノートのドラフトを返してくれます。
従来はチケットの確認・整理・資料作成に2時間以上かかっていた作業が、今では20分程度で完了するようになりました。時間だけでなく、精神的な負担も大幅に減っています。
私はそのドラフトを元に、
- 「この機能追加の背景には、こういう顧客要望があって…」
- 「この改善によって、コンバージョン率がこれくらい上がると期待できます」
といった、PMにしか語れない「なぜ（Why）」や「だから何（So What）」のストーリーを肉付けしていくことに集中できます。情報を集める「調査員」の仕事はAIに完全に任せ、人間は「編集長」として最終的な意味付けを行うのです。
【効果】失われた時間を取り戻し、PM本来の価値を高める
このワークフローがもたらした変化は、単なる「時短」ではありません。
- コンテキストスイッチからの解放: 複数ツールを行き来する必要がなくなり、一つの画面で思考が途切れない。ストレスが激減しました。
- ヒューマンエラーの撲滅: 転記ミスやコピペ漏れといった、手作業に起因するミスが物理的に発生しなくなりました。情報の正確性が担保されます。
- PMの付加価値の再定義: 単純作業から解放された時間で、より戦略的な分析や、ユーザーとの対話、次の施策のプランニングといった、本来やるべき創造的な仕事に時間を使えるようになりました。
【まとめ】PMよ、ツールを連携させ、仕事をチャット欄に集約せよ
もしあなたが、今も数十個のブラウザタブと格闘しているなら、ぜひ一度ご自身のツールセットを見直してみてください。AIの真価は、単体で使うよりも、今ある情報ソース（JIRA, Confluenceなど）とシームレスに連携させた時にこそ、最大限に発揮されます。
CursorのAtlassian連携は、その未来を垣間見せてくれる、まさに「ゲームチェンジャー」でした。PMの仕事場は、もうブラウザ上にはありません。すべては、このチャット欄から始まるのです。
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