JetBrains AI
Supercharge your tools with AI-powered features inside many JetBrains products
組織向けの高度な AI 管理と解析
今日はチーム全体の AI の使用状況とコストを管理、監視、および制御できる新機能を含め、組織向けの高度な AI 管理と解析を可能にする JetBrains Console をご紹介します。
AI は大多数の開発チームにとって実験的な存在ではなくなりました。今や基本ツールチェーンの一部となりつつあります。その使用率が高まるにつれて、使用状況を明確化することが求められています。リーダーは組織内で AI がどのように使用され、日常業務にどのように影響し、責任をもって管理する方法を把握しておく必要があります。
最初のステップとして、標準でガバナンスと可観測性を実現し、そのような明確化を行うための新機能が設計されました。さらなる透明化を進めるため、今後も AI ガバナンス機能の開発を継続したいと考えています。
チーム全体の AI ガバナンスの一元化
組織が JetBrains Console を使用して会社レベルまたはチームレベルで AI の使用状況とコストを管理できるようになりました。AI の設定セクションでは、以下を行えます。
- 組織またはチームレベルでの AI の有効化
- Junie、Claude Agent、OpenAI Codex などの AI ツールとエージェントへのアクセスの制御
- AI クレジットの共有プールの管理
- デフォルトおよびユーザー単位のクレジット上限の設定
- データ収集オプションの構成
AI 機能は有効化された後、開発者の JetBrains IDE 内で直接使用できるようになります。セットアップやワークフローの変更を別途行う必要はありません。この仕組みにより、AI を段階的に展開し、使用を野放しにすることを回避できます。
AI クレジットとライセンスの管理
AI の使用率が高まるにつれて、ライセンスと消費量を可視化することが重要になります。
AI management（AI の管理）セクションの Users and licensing（ユーザーとライセンス供与）タブでは、以下の項目をまとめて確認できます。
- 組織全体で使用可能なライセンスの数と割り当て状況
- ライセンスに含まれる AI クレジットの使用状況
- 残りのチャージクレジット
管理者は AI Pro、AI Ultimate、All Products Pack、dotUltimate などの AI クレジットが含まれるライセンスを個別のユーザーに割り当てることができます。アクセスは必要に応じて付与または制限可能で、変更は即座に適用されます。
比較的使用ニーズが高いチームや個人には、追加の AI クレジットの上限をユーザー単位で構成するか、一括で適用できます。そのため、組織のデフォルト値を残したまま AI を頻繁に使用するユーザーを支援できます。
AI の使用状況と導入状況に関する可観測性
チーム全体で AI の導入状況が一様になることはめったにありません。ワークフローに AI を深く組み込む開発者もいれば、時々使用する開発者やまったく使用しない開発者もいます。
コンソールでは組織全体での AI の使用状況が明確に可視化されるため、導入パターンを理解し、より適切な予算を組みやすくなります。
AI の導入状況と使用状況の経時変化を追跡する
Active AI users（有効 AI ユーザー）チャートには AI を積極的に使用している開発者の数が示されるため、チーム全体の導入トレンドと使用レベルをより簡単に把握することができます。これらのメトリクスの計算方法については、こちらをご覧ください。
AI クレジットの消費状況を監視する
任意の期間の AI クレジットの使用状況を AI ライセンスに含まれるクレジットとチャージクレジットの両方について解析できます。このデータは、予算と使用上限を計画する際の情報として使用できます。
開発者が AI クレジットの上限に達している時期を特定する
コンソールには、ユーザーが 1 か月の AI クレジット上限に達している頻度も示されます。これにより、チームレベルまたは個人レベルで使用が滞りやすい時期を特定し、必要に応じて上限を調整しやすくなります。
AI による開発作業への影響の把握
コンソールでは使用状況やコストだけでなく、開発者による AI の使用方法や受け入れ状況を早い段階で詳細に把握できます。AI activity and impact （AI のアクティビティと影響）チャートは、比較と情報に基づく意思決定の支援を目的としています。
今後のリリースでは、組織がエンジニアリングと業務の成果に対する AI の影響を評価できるようにするため、より高度なメトリクスや API アクセスを導入する予定です。
AI が生成したコードの受け入れ状況
AI-generated code and acceptance rate（AI が生成したコードと受け入れ率）チャートには開発者による AI が生成したコードの受け入れ頻度が示され、それを品質と関連性の指標として使用できます。
このデータを使用することで、AI Assistant に統合したツールやエージェントを比較できます（今後、Junie、Claude Code、OpenAI Codex などもサポートされる予定です）。これは常に期待に沿わない提案を特定し、構成、イネーブルメント、またはツールの選択を再考する必要がある箇所を判断するのに役立ちます。
これらのメトリクスの計算方法については、こちらをご覧ください。
AI が変更したコード
AI-modified code（AI が変更したコード）チャートには、コードベース内で使用されたさまざまな AI ツールや機能の相対的なフットプリントが明確に示されます。
これを確認することで、AI が開発に有意義な貢献を行った箇所を正確に把握できます。
AI 機能のアクティビティ
AI feature activity（AI 機能のアクティビティ）チャートには、IDE 内でのチャットの使用状況や提案の量などの開発者と AI との対話状況が示されます。
このような解析情報は実験と継続的な使用を区別し、有効化された機能と実際の開発者の行動とのずれを発見するのに役立ちます。
今すぐ始める
現在、AI 管理と解析は AI ライセンスをお持ちのすべての商用利用ユーザーを対象に JetBrains Console から追加料金なしで提供されています。アクセスはロールベースであるため、AI 設定の管理、使用状況データと導入状況データの参照、ライセンスの割り当てを行えるユーザーを定義することができます。
使用を開始するには、JetBrains Console の AI management（AI の管理）セクションを開いてください。詳細については、ドキュメントまたはビジネス向け AI のページをご覧ください。
現在、組織向けの AI 管理とガバナンスの機能をさらに強化しているところです。今後、以下のような機能をリリースする予定です。
- AI プロバイダー向けの一元化された BYOK（Bring Your Own Key）管理
- 組織の MCP 管理
- 一元化されたコードベースのインデックス作成（RAG）
- AI ガードレールと AI 監査
- さらに高度な使用状況解析ダッシュボードと API アクセス
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オリジナル（英語）ブログ投稿記事の作者：
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