こんにちは、イベントマーケティング担当の滝澤です。
ヌーラボは、2026年10月21日（水）〜23日（金）の3日間、幕張メッセで開催されたJapan DX & AX Week【秋】に出展しました。
ブースでは、Backlogに搭載されている「Backlog AIアシスタント」を中心に、ワークフロー自動化ツール「Nulab Flowbase」などヌーラボの各サービスをご紹介、また展示会では初披露となるシステム受託開発サービスの「Nulab Craft」もご紹介しました。
さらに、ブース内で開催した「ミニセミナーコーナー」では、ヌーラボ社員が登壇し、日々のBacklog活用術やサービス紹介を行いました。
本記事は前編・後編の2本立てです。前編では、ミニセミナーのうち4本の内容をお届けします。
目次
ミニセミナー①：急な離脱に備える、知見が貯まるBacklogの使い方
最初のセミナー「急な離脱も怖くない 知見が貯まる組織作り」では、ヌーラボのマーケティング担当が登壇し、担当者の急な休職や異動で業務が止まる状況を、Backlogで防ぐ方法をご紹介しました。
担当者が不在になると、最新版の資料は見つかっても、「なぜその結論になったのか」はチャットや個人の記憶にしか残っていないことがあります。
その際、ご紹介した対策方法は2つです。
1つ目は、業務の情報をBacklogの「課題」に登録することです。「何の件か」「誰が」「いつまでに」「どうなっているか」を、チームで見える状態にします。
2つ目は、課題の「コメント」に経緯を残すことです。丁寧な議事録でなくても、「○○の理由でA案を見送り、B案で進めます」のように決定の理由を1行残すだけで十分です。
こうした記録が蓄積されていれば、Backlog AIアシスタントも活用できます。デモでは営業での活用シーンを想定して「○○社への提案が現在の案で採択された理由は？」と質問を投げ、AIアシスタントが過去の課題のコメントを参照して回答する様子をご覧いただきました。
ミニセミナー②：評価レポートの下書きをBacklog AIアシスタントで作る
続いては、評価レポートの下書きをBacklog AIアシスタントで作る方法です。「評価の季節の『私、何やったっけ？』を解消する」をテーマに、ヌーラボのインフラエンジニアのマネージャーが登壇しました。
まず、前提として「ミニセミナー①」でご紹介したように日々の業務をBacklogで管理していれば、評価の材料となる、完了した課題やコメント、ドキュメント、プルリクエストがBacklogに残っています。
次に行うことは、その評価の材料を探して評価基準と照らし合わせる作業ですが、実際この探すという作業も手間がかかります。
そこで、評価レポートの作成手順をBacklogのドキュメントに「手順書」としてまとめ、Backlog AIアシスタントに渡して実行しています。
具体的には、手順書に次の5つのステップを書いておき、AIアシスタントがその手順どおりに実行できるように整理しておきます。
- 前提を確認する：対象期間や本人の役割、主に活動したプロジェクトを、AIが本人に質問する
- 評価基準を読み込む：Backlogにまとめてある社内の評価基準を参照する
- 活動を集める：完了課題、Wiki・ドキュメント、プルリクエストから、重要なものだけを集める（読ませるプロジェクトを10〜15件に絞ることがポイント）
- 基準と紐づける：集めた活動を根拠として、評価項目ごとに対応づける
- ドラフトを出力する：決まったテンプレートで、評価案と根拠を出す
そして返ってきたレポートをもとに、最終的な判断は人が行います。
この事例を紹介したマネージャーの場合、1〜2週間かかっていた評価レポートの作成が1〜2時間になり、メンバーとの面談準備にも使えているとのことです。
ミニセミナー③：チャットでの判断を、絵文字ひとつでBacklogに残す
3本目はヌーラボのカスタマーサポート担当による「押すだけナレッジ チャットの相談を、Backlogに自動転記してみた」では、チャットで決めた対応方針をBacklogに残す仕組みをご紹介しました。
ヌーラボではBacklogだけではなく、業務を進めるなかで、対応方針をSlack等のチャットで相談して決めることがあります。ただ、そのやり取りはほかのメッセージに埋もれてしまい、あとで同じ相談が来たときに探しても見つからないことがあります。
そこで作ったのが、チャットのメッセージに絵文字を押すと、AIがスレッドを要約してBacklogのドキュメントとして登録する仕組みです。
ドキュメントには方針のほか、決定日、決定の理由、チャットのスレッドへのリンクが入ります。
仕組みはチャットのワークフロー、スプレッドシート、GAS、生成AIのClaudeを組み合わせて約2週間で作り、特別なツールを使わなくても普段使っている業務ツールで構築しています。
運用を始めてからは、2回目以降の相談はBacklogで過去の方針を確認するだけで済むようになりました。誰が対応しても同じ判断ができ、判断をやり直していた時間を改善業務に回せています。
ミニセミナー④：AIコーディングエージェントにBacklogの情報を渡して実装する
前編の最後は、開発の現場での活用例です。「AIコーディングエージェント×Backlogで実装を加速する」をテーマに、ヌーラボのエンジニアが登壇しました。
AIに開発を頼むとき、仕様・タスク・コードが別々のツールにあると、AIに渡す情報を集めるだけで手間がかかります。Backlogでは、課題・ドキュメント・Gitリポジトリを1つのプロジェクトで管理できます。さらにMCPサーバーを使えば、MCPに対応したAIエージェントからこれらの情報に直接アクセスできます。
デモでは、テーブルにカラムを追加する作業を「（課題キー） empテーブルにphone_numberカラムを追加する を実行して」の1行で指示しました。AIは課題の説明やカスタマーサポートのコメント、テーブル定義書を読み取り、コードの修正からドキュメントの更新まで実行します。手作業で約1時間かかる作業が、約5分で完了しました。
開発以外のメンバーが普段どおりBacklogに書き込んだ内容も、そのままAIへの指示の材料になります。
※MCPサーバーはMITライセンスのOSSです。Backlog本体の公式サポート対象外で、別途セットアップとAPIキーの設定が必要です。詳しくはこちらの記事をご確認ください。
また、このミニセミナーのテーマは登壇者本人が執筆したブログでご紹介しています。ご興味のある方は、ぜひあわせてご一読ください。
AIコーディングエージェント×Backlogで実装を加速する——課題・ドキュメント・Gitが一箇所にあるからこそできること
後編のご案内
後編のレポートでは、「Nulab Flowbase」を使ったワークフローの実践例、セールス部のBacklog活用、AIエージェントの構築を支援する「Nulab Craft」の紹介の3本をお届けします。
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