AI エージェントで同じシステムを構築する
Build a NocoBase app — Issue Tracking System: a tree table with multi-select facets and checkbox columns. Match the layout and signature visuals of this reference prototype: https://static-docs.nocobase.com/solution/templates/15-issue-tracking.html
prompt にあるプロトタイプのリンク（HTML）は、私たちが事前に用意したデザインで、機能のデモを目的としたものです。NocoBase は「一言でシステム全体を生成する」ことを推奨していません。これを使って構築する際は、NocoBase Skill の「プロトタイプ再現」（nocobase-prototype-repro）と組み合わせると、より良い結果が得られます。
始める前に、AI Agent クイックスタート に従って NocoBase をインストールし、エージェントを接続してください。AI の生成結果には個体差があります。モデルの性能とシステムの複雑さによっては、微調整や複数回のやり取りが必要になる場合があります。
はじめに
お気に入りの AI Agent と NocoBase を使って、課題管理システムを素早く構築しましょう。プロジェクト・Epic・課題・サブタスク・ステータス・優先度・担当者・課題 ID をまとめて管理できる、カスタマイズ可能で信頼性が高く、継続的に進化するシステムです。
下記のプロンプトをそのままコピーして AI Agent に渡すと、NocoBase 上で課題管理システムの基本構造を自動生成できます。その後はノーコード UI からフィールド・ページ・タスク階層・ワークフローを自由に調整してください。
バグ・技術タスク・改善要望・クロスプロジェクトの課題を統一管理したい、ソフトウェア開発・プロダクト R&D・インフラ・API・フロントエンド・テクニカルサポートチームに最適です。
多次元フィルタリングを備えた課題ワークスペース：
AI 従業員が課題分析レポートを生成：
優先度とステータスによる課題の分析：
課題管理システムが解決する課題
課題管理システムによって、チームはある課題がどのプロジェクトに属するか・現在の進捗状況・緊急度・担当者・他のタスクとの階層関係を明確に把握できます。
課題がチャットのスレッド・ドキュメント・複数のプロジェクトツールに分散していると、重複登録・担当者の不明確化・緊急課題の長期放置・Epic と実際の実行タスクの乖離といった問題が起きやすくなります。
システムは Todo・In Progress・In Review・Done・Backlog・Cancelled といったステータスと、Urgent・High・Medium・Low・None といった優先度をサポートしています。左側のフィルターやトップのステータスタブから、対応が必要な課題をすばやく特定できます。
各課題レコードには担当者と一意の課題 ID も表示されるため、チームはディスカッション・コードコミット・振り返りで課題を正確に参照できます。
AI チームリーダーは各課題の内容を分析して必要なスキルを特定し、最適な担当者を推薦できます。AI データアナリストはすべての課題データを読み取り、完了率・アクティブな課題・緊急課題のリスク・担当者の業務量に関する分析レポートを生成できます。
主な機能
プロジェクトと課題の管理
- 複数プロジェクトの統合管理： Core Platform・API Gateway・Frontend・Infrastructure などのプロジェクトにまたがる課題を一元管理します。
- 課題の基本情報： 課題タイトル・ID・プロジェクト・ステータス・優先度・担当者・親 Epic を記録します。
- プロジェクトの素早い絞り込み： プロジェクト別に課題一覧と件数を確認し、各チームの未対応事項をすばやく特定できます。
Epic とサブタスクの階層
- 階層的なタスク管理： Epic を使って大きな要件を整理し、その下にバグ・タスク・サブ課題を紐付けます。
- 展開・折りたたみ表示： サブタスクを必要に応じて展開または折りたたみ、全体目標と具体的な実行項目の間をすばやく切り替えられます。
- 実行進捗の追跡： 親子の課題ステータスを組み合わせて、各 Epic 配下の作業がどこまで進んでいるかを把握できます。
ステータスと優先度の管理
- 完全な課題ステータス： Backlog・Todo・In Progress・In Review・Done・Cancelled などのステージをサポートします。
- 多段階の優先度： Urgent・High・Medium・Low・None で各課題の緊急度を区別します。
- リスクの素早い特定： ステータスと優先度のタグを使い、未完了または長期停滞している緊急課題を特定します。
課題ワークスペースとフィルタリング
- 複合条件のフィルタリング： プロジェクト・ステータス・優先度・担当者で課題を絞り込めます。
- 課題のクイック操作： 課題の作成・削除・更新、タスク階層全体の展開・折りたたみが可能です。
- 統合課題リスト： 1 つのワークスペースで課題タイトル・ステータス・優先度・担当者・課題 ID を確認できます。
AI を活用した担当者アサイン
- AI によるタスク要件の分析： 課題タイトルと内容に基づいて、タスク完了に必要なスキルを判断します。
- AI による担当者の推薦： 従業員のスキルと現在の業務量を組み合わせて最適な担当者を推薦します。
- AI によるタスク調整の支援： 担当者未設定または割り当てが適切でない課題を発見し、調整案を提案します。
AI による課題・リスク分析
- 課題進捗の分析： 課題総数・完了率・現在アクティブな課題数を集計します。
- 緊急課題の特定： Urgent 課題の完了状況を分析し、In Progress のままになっている高リスクタスクを特定します。
- 業務量と割り当ての分析： 担当者ごとの課題数を比較し、未割り当ての課題を特定します。
- リスクサマリーの生成： プロジェクト現在の主要リスク・ブロッカー・優先対応事項を自動でまとめます。
AI と NocoBase で課題管理システムを構築する理由
課題管理システムがエンジニアリングチームに実際に導入されると、タイトルとステータス以上のことを扱わなければなりません。プロジェクト・Epic・サブタスク・優先度・担当者・データ分析も必要になります。
普通のバイブコーディングでタスク一覧をゼロから生成すれば、CRUD はすばやく完成しますが、階層タスク・複合フィルタリング・担当者管理・データ権限・分析レポートは引き続き開発が必要です。
NocoBase はプロジェクト・課題・Epic・サブタスク・人員データを連携させ、ツリーテーブル・フィルター・ステータスタグ・優先度タグで統一表示できます。チームも実際の開発プロセスに合わせて新しいプロジェクト・ステータス・優先度ルールを追加できます。
AI はさらにタスクの割り当てとデータ分析に参加できます。AI チームリーダーは課題内容を理解し、従業員のスキルに基づいて最適な担当者を推薦でき、AI データアナリストは課題データを読み取り、完了率・リスク・優先度分布・チームの業務量を自動でまとめられます。
このように構築される課題管理システムは、単なる静的なタスクテーブルではなく、複雑なエンジニアリング協業・継続的な分析・長期的な改善を支える社内システムです。
FAQ
- プロジェクト・ステータス・優先度で課題をすばやく絞り込めますか？
はい。Core Platform・API Gateway・Frontend・Infrastructure などのプロジェクトで絞り込みができ、Backlog・Todo・In Progress・In Review・Done・Cancelled などのステータスや、Urgent・High・Medium・Low・None などの優先度と組み合わせたフィルタリングも可能です。
各フィルターには対応する課題数も表示されるため、チームはどのプロジェクトやステージに課題が集中しているかをすばやく把握できます。
- Epic とサブタスクの階層関係を管理できますか？
はい。複雑な要件をまず Epic として作成し、その下にバグ・技術タスク・改善事項をサブタスクとして紐付けられます。
ワークスペースでは階層の展開・折りたたみができるため、チームは全体目標を見ながら、個々の実行項目のステータス・優先度・担当者も追跡できます。
- チームのプロセスに合わせて課題ステータスをカスタマイズできますか？
はい。Backlog・Todo・In Progress・In Review・Done・Cancelled などのステータスに加え、チームの実際のプロセスに応じてテスト中・リリース待ち・ブロック中などのステージを追加できます。
開発プロセスが変わっても、ステータス・ページのフィルター・ワークフローを調整し続けられます。システム全体を再構築する必要はありません。
- 課題に優先度を設定して高リスクタスクを特定できますか？
はい。各課題に Urgent・High・Medium・Low・None を設定でき、それぞれ異なるタグで明確に表示されます。
チームはステータスと優先度を組み合わせて高リスクタスクを特定できます。たとえば、In Progress のまま残っている緊急課題や、長期間処理に入っていない高優先度の課題などを洗い出せます。
- AI は課題の内容に基づいて最適な担当者を推薦できますか？
はい。AI チームリーダーは課題タイトル・説明・プロジェクトを分析してタスクに必要な技術スキルを判断し、従業員のスキルと現在の業務量をもとに最適な担当者を推薦できます。
手動での割り当て時間を減らすとともに、タスクが一部のメンバーに集中していないかを把握するのにも役立ちます。
- 各メンバーが担当している課題数を確認できますか？
はい。担当者ごとに課題数を集計でき、完了・進行中・未着手のタスクにさらに分解できます。
AI は業務量の偏り・担当者のいない課題の有無・どのメンバーが緊急または高優先度のタスクをより多く担っているかも特定できます。
- AI は課題の完了率とエンジニアリングリスクを分析できますか？
はい。AI は課題のステータス・優先度・プロジェクト・担当者のデータを読み取り、課題総数・完了率・アクティブな課題の割合を計算し、注意が必要なタスクを特定できます。
たとえば、スクリーンショットの分析レポートは、Urgent 課題の完了率が低いこと・複数の緊急タスクが In Progress のままになっていること・現在未割り当ての課題があるかどうかを明らかにします。
- 課題の分析レポートをプレビューしてエクスポートできますか？
はい。AI がレポートを生成したあと、Preview・Markdown・HTML で確認できます。
Markdown や HTML にダウンロードしたり、PDF として印刷したりすることもでき、週次の開発会議・プロジェクトの振り返り・経営層への報告に活用できます。
- メンバーごとに閲覧・編集できる課題を制御できますか？
はい。NocoBase はロール・プロジェクト・担当者・操作種別による権限設定をサポートしています。
たとえば、一般メンバーは自分に割り当てられた課題のみ更新でき、プロジェクトリードは自プロジェクトの課題と担当者を管理でき、チームリーダーはクロスプロジェクトの業務量を閲覧でき、管理者はフィールド・ステータス・優先度・権限を設定できるといった設計が可能です。
すべてのメンバーがすべての課題を編集できる状態より、実際のエンジニアリング協業にはるかに適しています。
- 課題を誰が変更したかを追跡できますか？
はい。必要に応じて操作履歴と監査ログを有効にすることで、課題のステータス・優先度・担当者などのフィールドの変更を記録できます。
緊急タスクが遅延・キャンセル・再割り当てされた場合、チームは誰がいつ変更を加えたかを追跡でき、振り返りと責任の明確化が容易になります。
- Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode で課題管理システムの構築を支援できますか？
はい。Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode などの AI コーディングエージェントは NocoBase に接続し、プロンプトからプロジェクトテーブル・課題テーブル・Epic とサブタスクの関係・フィルタリングページ・分析機能を生成できます。
基本システムが生成されたあとも、チームは NocoBase のノーコード UI でデータ構造・ページ・ステータス・権限を調整し続けられます。変更のたびに AI にアプリをゼロから書き直させる必要はありません。
- 普通のバイブコーディングで生成したタスク一覧との違いは何ですか？
普通のバイブコーディングは課題リストやかんばんボードをすばやく生成できますが、Epic の階層・複合フィルタリング・きめ細かな権限・操作履歴・業務量分析・長期的なメンテナンスが必要になると、コードを書き続けなければならなくなります。
NocoBase はビジネスシステムに必要なデータの関連付け・権限・ワークフロー・監査・拡張性をすでに備えています。AI は構築と分析を加速し、NocoBase は継続的に稼働するエンジニアリングプロセスを支えます。
- この課題管理システムはエンジニアリングチームが長期的に使い続けるのに適していますか？
はい。システム稼働後も、プロジェクト・課題タイプ・ステータス・優先度・分析指標・自動化ワークフローを継続的に追加でき、チームの成長に合わせて権限も調整できます。
企業は必要に応じてシングルサインオン・通知・API・操作履歴・プラグイン拡張を有効にできます。使い捨ての課題管理デモと比べ、保守性・追跡性があり、継続的に進化できる課題管理システムの構築に格段に適しています。
