チケットはすでに書かれています。タイトル、説明、受け入れ基準があり、スプリント内での位置づけも決まっています。あとはdiffを生み出すだけ——しかしその間に立ちはだかるのは、ターミナルを開き、チケットをコーディングエージェントに貼り付け、実行を眺め、そして結果を手作業でJiraにコピーし直す、という人の存在です。作業そのものと、作業の記録は、別々のウィンドウに存在しており、両者を同期させることが誰かの午後を丸ごと奪ってしまいます。
JiraチケットをAIエージェントにアサインするということは、このギャップを埋めることです。つまり、その課題がエージェントにとっての作業単位となり、あなたのリポジトリに対して実行し、レビュー可能な変更として返してくれる——しかも、チームがすでに運用しているトラッカーから離れることなく。チームをJiraから移行させる必要はありません。チケットが実際に「作業できる」場所となるレイヤーを追加するだけです。
そのレイヤーこそがSharkly、オールインワンのエージェントコマンド＆マネジメントプラットフォームです。Jiraに接続し、課題をアサイン可能なTaskに変換し、あなたのコーディングエージェント（Claude Code、Codex、Gemini、その他のコマンドラインツール）にルーティングし、それぞれを分離された環境で実行し、結果をTaskに返します。このガイドでは、そのループ全体を順を追って見ていきます。チケットが入り、エージェントがアサインされ、分離されたworktreeで作業が行われ、プルリクエストと議論が記録上に戻ってくるまでを。
ループを一言で表すと
SharklyのTaskとは、ある作業の共有記録であり、Jiraを接続すると、各Jira課題がそのTaskの1つになります。そこから先の契約はシンプルです。エージェントは調査し、実行し、テストし、報告する。人は方向性を示し、権限を与え、結果を受け入れる。この記事の残りは、この一文の仕組みを説明するだけです。
Jiraはそのまま、実行レイヤーを追加する
SharklyはJiraの置き換えではありません。チームがすでに使っているトラッカーの周囲に、共有Task、接続されたComputer、実行、そしてレビューのレイヤーを追加するものです。新しいボードを覚える必要も、バックログを移行する必要もありません。
両者を接続するには、同期リンクを使います。Jira連携を開き、アカウントを接続し（Jira Cloudでは*.atlassian.netのホスト、アカウントのメールアドレス、Atlassian APIトークンを使用。ServerとData CenterではベースURL、ユーザー名、パーソナルアクセストークンを使用）、1つのJiraプロジェクトを1つのSharkly Spaceとペアリングします。主要なマッピングは予想どおりです。
- Jira課題がSharkly Taskになる
- JiraエピックがSharkly Projectになる
- 担当者、ステータス、コメント、添付ファイルが引き継がれる
ここで正直に説明すべき選択肢が2つあります。稼働中のプロジェクトを接続したままにし、以降JiraとSharkly間で変更を反映させたい場合は同期（sync）を使います。制御された移行のために過去の課題をコピーしたい場合はインポート（import）を使います。同期だけではプロジェクトの過去のデータはバックフィルされません。始めたばかりのチームのほとんどは、1つのアクティブなプロジェクトに双方向の同期リンクを張るだけで十分です。Jira管理者が一度だけ行うWebhookの設定を含む詳細なセットアップは、Sharklyのドキュメントにあります。
チケットをエージェントにアサインする
プロジェクトがリンクされると、課題はSpace内のTaskとして表示されます。エージェントへのアサインは、同僚へのアサインと同じ要領です。人ではなくエージェントを選ぶだけです。
エージェントは単なるモデルの選択以上のものです。その指示、Runtime、リポジトリ、実行設定が、作業の処理方法を定義します。これは役割記述が新入社員の仕事内容を形作るのと同じです。Runtimeはその下で動くエンジンであり、Claude Code、Codex、あるいはチームがすでに使っているCLIエージェントです。モデルの利用は、それらのツールに設定されたサブスクリプションやAPIキーを通じて継続されるため、エージェントへのアクセスもコードも、あなた自身のハードウェア上にとどまります。Sharklyはアサインメントを調整するのであって、あなたの認証情報を預かりはしません。
これが初回の実行であれば、スコープは小さく、境界は明確にしておきましょう。エージェントが実際に実行できるタスクを書くことは、それ自体がスキルであり、重要なものをエージェントに任せる前に身につけておく価値があります。完了の定義が明確な詰まったチケットは、詰まったdiffを生みます。曖昧なチケットは、曖昧なdiffを生みます。
分離されたworktreeでの実行
エージェントが開始すると、実行は接続されたComputer上の独自の分離されたworktree内で行われます。この分離こそが、これを安全に繰り返せるようにする部分です。各実行はまっさらな作業ディレクトリを取得するため、同じリポジトリに対して2つのチケットを扱う2つのエージェントが、互いのファイルを上書きしたり、ブランチを奪い合ったりすることはありません。これは、AIコーディングエージェント向けのgit worktreesを手作業で使うときと同じ規律を、自動で処理し、すべてのTaskで再現可能にしたものです。
これにより、ワークフローを1つのチケットを超えてスケールさせることもできます。分離が自動化された瞬間、複数のエージェントを並行して実行することは、曲芸ではなくなります。通常壊れやすい原因（ディスク上の共有状態）が、設計によって排除されているからです。このモデル全体が初めての方は、Jiraを連携する前に、より緩やかな入り口として最初のタスクをAIエージェントにアサインすることをおすすめします。
PRを記録上に取り戻す
エージェントの作業はTaskに戻ります。会話、実行ログ、ブロッカー、そして結果としての変更が、ターミナルとチャットスレッドに散らばるのではなく、1か所に集約されます。エージェントがプルリクエストを開いたら、Task IDをブランチ名、PRタイトル、またはPR本文に記述することで、それをTaskに接続します。SharklyのGitHub連携がそのIDを検出し、プルリクエストをTaskにリンクし、リンクバックコメントを残すこともできるので、チケット上の誰もがコードへ直接ジャンプできます。
Jiraの同期リンクは双方向であるため、そのアクティビティは元の課題にも流れ続けます。チケットを起票した人は、ターミナルを一度も開くことなく、作業が進むのを確認できます。これが、プライベートなプロンプトではなく共有Taskを通じて作業をルーティングする利点です。コンテキスト、進捗、ブロッカー、結果、レビューがすべて、リクエストからリリースまで可視化されたままになります。
正直な境界線：人が受け入れる
何も自動でマージされることはありません。これは意図的な設計であり、読者がそうではないと誤解するかもしれないので、はっきり述べておく価値があります。プルリクエストをマージしてもTaskのステータスは変わりませんし、自動でマージされることも決してありません。自動化は、チームの判断が必要とされる場所で止まります。
この分業は最後まで維持されます。エージェントは作業を実行し、PRを開き、何をしたか、何を検証したか、どこに自信がないかを報告します。人は元の受け入れ基準と照らし合わせてdiffを読み、変更をリクエストするか受け入れるかを決め、マージとリリースの判断を下します。エージェントは沈黙を自主性で埋めてしまうので、レビューのステップは儀式ではありません。自動化された部分を信頼する価値のあるものにするための制御です。最終的な受け入れとリリースの判断は、人の手に委ねられます。
これがループの全体です。Jiraチケットが入り、エージェントがそれを引き受け、作業が分離された環境で実行されて、読むことのできるプルリクエストとして記録に戻り、そしてあなたがそれをリリースするかどうかを決めます。これが単一の実行ではなくエージェントのチームにどう当てはまるかについてより広い視点をお求めなら、開発チームにとってAIエージェントオーケストレーションとは何か、あるいはプラットフォーム全体についてはSharklyの概要をご覧ください。
実際のチケット1つで試すには：Sharklyをダウンロードし、app.sharkly.aiにサインインし、Computerを接続し、リスクの低いJiraプロジェクトを1つリンクしてください。
よくある質問
SharklyはJiraを置き換えますか？ いいえ。SharklyはJiraの周囲に実行とレビューのレイヤーを追加します。課題、エピック、ステータス、ワークフローはそのままの場所にあり、同期リンクがそれらを接続したままエージェントが作業を前に進めます。
どのJiraバージョンが動作しますか？ どちらでも動作します。Jira Cloudはホスト、アカウントのメールアドレス、Atlassian APIトークンで接続します。Jira ServerとData CenterはベースURL、ユーザー名、パーソナルアクセストークンで接続します。
先にバックログを移行する必要がありますか？ いいえ。同期リンクは稼働中のプロジェクトを接続し、履歴をインポートすることなく将来の変更を流し続けます。過去の課題をコピーしたい場合にのみ、別途インポートを実行してください。
プルリクエストをマージするとチケットはクローズされますか？ いいえ。PRをマージしても、設計上Taskのステータスは変わりません。人が結果を受け入れ、マージとリリースのステップを決定します。レビューループの仕組みについては、最初のタスクをAIエージェントにアサインするをご覧ください。
コードとモデルへのアクセスはどこにありますか？ あなた自身のハードウェア上です。エージェントはあなたが接続したComputer上で、コーディングツールにすでに設定されているサブスクリプションやAPIキーを使って実行されます。Sharklyはアサインメント、コンテキスト、レビューを調整するのであって、あなたのリポジトリやモデルのクォータをホストすることはありません。
