Atlassian Rovo の実用ガイド：機能と管理

このデジタル世界での情報探しに対するAtlassianの答えが、同社のエコシステム内に常駐するAIチームメイト、Rovoです。その目標は、あらゆる知識を一つの屋根の下に集約することです。

このガイドでは、Atlassian Rovoが実際に何ができるのかを率直に解説します。また、Rovoを管理するために必要なことや、特にAtlassianの世界に100%依存していないチームにとっての限界についても掘り下げていきます。

Atlassian Rovoとは？

Atlassian Rovoは、JiraやConfluenceといったAtlassian Cloud製品に直接組み込まれたAI搭載のツールセットです。その目的は、あなたとあなたのチームが一日中ブラウザのタブを切り替えることなく、情報を見つけ、理解し、それに基づいて行動できるようにすることです。

ユーザーが情報を見つけやすくするためにAtlassian RovoがConfluenceに統合されている様子。Rovoの管理体験における重要な部分です。

その背景にある技術は、Atlassianが「Teamwork Graph」と呼ぶものです。これは、プロジェクト、人材、タスク間の関係を理解する賢い方法にすぎません。そのため、質問をすると、あなたの仕事の文脈に沿った意味のある答えを返してくれます。なお、RovoはAtlassian Intelligenceと同じものではない点に注意が必要です。Atlassian Intelligenceをエンジン、Rovoをあなたが運転する車だと考えるとわかりやすいでしょう。Rovoは明らかにAtlassianツールとの連携が最も得意ですが、SlackやGoogle Driveといった外部アプリとも接続し、追加情報を取得することができます。

Atlassian Rovoの機能を徹底解説

Rovoは、Search、Chat、Agents、Studioの4つの主要部分に分かれています。それぞれの機能と、より包括的なソリューションを必要とするチームにとっては不十分かもしれない点について見ていきましょう。

Rovo Search：Atlassianの知識を統合

Rovo Searchを使えば、日常的な言葉で質問し、すべてのAtlassianツールと接続されたいくつかのアプリから回答を得ることができます。例えば、プロジェクトマネージャーが「プロジェクト・フェニックスの最新の進捗状況は？」と尋ねると、Rovoは最新のJiraチケットやConfluenceページをスキャンし、簡潔な要約を提供します。

Rovoのチャット機能では、ユーザーが質問をすると、社内のナレッジソースに基づいてAIが生成した回答を受け取ることができる。これはRovoを管理する上での中核機能です。

もしあなたのチームが本当にAtlassianを使いこなしているのであれば、この機能は素晴らしいものです。しかし、重要な情報が別の場所に保存されていると、その有用性は途端に低下します。もしカスタマーサポートのナレッジベースがZendeskやIntercomのようなヘルプデスクにある場合、Rovo Searchはそれを参照できません。顧客の問題解決の鍵を握るかもしれない長年のチケットデータについても同様です。これは、常に物語の一部しか得られないことを意味し、明確な視点が必要なときに大きな死角を生む可能性があります。

Rovo Chat：あなたの対話型AIアシスタント

Rovo Chatは、まるでAIアシスタントが隣に座っているかのような感覚です。長いConfluenceドキュメントの要約、メールの簡単な下書き作成、さらには恥ずかしくて聞けない社内用語の説明などを頼むことができます。新入社員はこれを使って「このプロジェクト概要を要約して」と尋ねるだけで、数時間かかる作業を数分で終えることができます。

もちろん、このチャットの賢さはアクセスできる情報に依存するという欠点があります。Confluenceドキュメントの理解は得意ですが、過去の顧客との対話に見られる現実世界の微妙な文脈から学ぶことはできません。最も価値のあるサポート知識は、しばしばそこに隠されています。このため、Rovo Chatは、実際の顧客とのやり取りに基づいた回答を必要とする最前線のチームにとっては、効果が薄れてしまいます。ZendeskやIntercomのようなプラットフォームの過去のサポートチケットから直接学習できるツールは、顧客対応チームに対してはるかに正確で関連性の高い回答を提供できます。

Rovo Agents：定型業務を自動化

Rovo Agentsは、特定の反復的な業務を処理するために割り当てることができる小さなAIヘルパーのようなものです。Jiraチケットからのリリースノートの作成、コンテンツの翻訳、バックログの整理などを、事前に構築されたエージェントを使って行うことができます。例えば、マーケティングチームは「コンテンツクリエーター」エージェントを使い、Confluenceのプロジェクトページに基づいてブログ記事の概要を生成することができます。

Rovo AgentsがConfluenceで週次サマリーを自動生成している例。Rovoを管理しようとする人にとって重要な自動化機能を示しています。

これは単純なタスクには非常に便利ですが、ビジネスに特化したことをエージェントにやらせる必要がある場合、事態は複雑になります。バックエンドシステムから顧客の注文情報を検索したり、キーワードに基づいてサポートチケットをトリアージしたりする必要がある場合はどうでしょうか？ そのようなカスタムエージェントを構築するには、開発者がAtlassianのForgeプラットフォームに深く入り込む必要があります。エンジニアリングチームにチケットを発行して待つことなく、自分たちで自動化を構築・調整したい非技術系のチームにとっては、これが厄介な点です。

Rovo Studio：独自のAIソリューションを構築

Rovo Studioは、独自のカスタムRovo Agentsを構築できる作業場です。シンプルなエージェントを作成するためのノーコードインターフェースが提供されており、これは良い出発点です。しかし、より高度なものになると、開発者向けのForgeプラットフォームに戻ることになります。

Rovo Studioの内部。ユーザーは独自のカスタムRovo Agentsを作成できます。これは、特定のニーズに合わせてAIを調整するためのRovo管理プロセスの重要な部分です。

ノーコードビルダーは、基本的な「もしこうなら、こうする」という自動化には十分です。しかし、外部システム（顧客データベースなど）に接続したり、複数ステップのアクションを実行したりするエージェントが必要な場合は、開発リソースが必要になります。この依存関係は、チームの誰もが強力なカスタムAIワークフローを構築できる、完全にセルフサービスで設計されたプラットフォームと比較すると、大きな障壁となります。

Rovoの管理方法と直面する課題

Rovoを立ち上げて稼働させるのは、スイッチを入れるほど簡単ではありません。Rovoを適切に管理するには、組織の管理者が有効化を行い、コネクタを設定し、権限を管理する必要があります。率直に言って、このプロセスは、AIを簡単に使い始めたいチームにとっては少し頭の痛い問題かもしれません。

展開計画と有効化プロセス

Atlassianは、まずPremiumおよびEnterpriseプランにRovoを展開し、Standardプランは2025年後半にアクセス可能になる予定です。しかし、利用可能になっても、自動的に表示されるわけではありません。組織の管理者が、JiraやConfluenceなど、使用したい製品ごとにAtlassian Intelligenceを手動で一つずつ有効化する必要があります。

この複数ステップの有効化プロセスは混乱を招く可能性があり、最上位の管理者権限が必要です。サポートマネージャーやチームリーダーにはそのアクセス権がないことが多く、ツールを有効にしてもらうためにIT部門に依頼する必要があります。これにより、開始するまでに遅延や多くのメールのやり取りが発生する可能性があります。

コネクタとナレッジソースの管理

RovoをGoogle Driveのようなサードパーティアプリに接続するのは、ワンクリックで完了する作業ではありません。AtlassianとGoogleの管理コンソール間での調整が必要な技術的なセットアッププロセスが含まれます。これはロケット科学ではありませんが、ツールから価値を得るまでの時間を遅らせる、もう一つの手間のかかるステップです。

Rovoのナレッジソースを設定するインターフェース。AIが適切な情報にアクセスできるようにするために、Rovoを管理する上で重要なステップです。

さらに重要なのは、利用可能なコネクタのリストが非常に短いことです。もしあなたの会社の最も重要な知識がサポートされていないプラットフォームにある場合、どうしようもありません。Freshdeskのようなヘルプデスクにある長年の過去のサポートチケットからAIに学習させたい場合、それは不可能です。この制限は事実上ナレッジサイロを生み出しますが、これはまさにAIアシスタントが解決すべき問題です。

一般的で一貫性のないAI応答のリスク

新しいAIを導入する際の最大の懸念の一つは、顧客に間違った、ブランドイメージに合わない、あるいは単に奇妙な回答をするボットを解き放ってしまうことです。AIが顧客に「購読はキャンセルされました」と自信満々に伝えたのに、実際には更新されたばかりだったと想像してみてください。これは大変なことです。顧客とやり取りする前にAIを徹底的にテストする方法がなければ、目隠しで飛行しているようなものです。

Rovoには、何千もの自社の過去の顧客との会話に対してセットアップをテストできるシミュレーションモードがありません。過去のチケットにどう応答したかを確認できず、パフォーマンスを予測できず、本番稼働前に知識のギャップを発見することもできません。この「あとは運任せ」のアプローチは、顧客との関係がかかっている場合には特に危険です。現代のAIプラットフォームの中核機能は、過去のデータでパフォーマンスをシミュレートする能力です。これにより、自信を持ってテストし、自動化を段階的に展開でき、初日からスムーズで役立つ顧客体験を保証できます。

より柔軟で強力な代替案：eesel AI

RovoはAtlassianの世界に深く根ざしたチームにとっては正しい方向への一歩ですが、多くの企業はより機敏で強力、そして使用するツールを選ばないソリューションを必要としています。eesel AIは、信じられないほど簡単にセットアップでき、深くカスタマイズ可能で、プラットフォームを切り替えることなくすべての知識に接続できるように、ゼロから構築されました。

数ヶ月ではなく数分で本番稼働

管理者が複雑なセットアッププロセスを整理するのを待つ必要はありません。eesel AIを使えば、わずか数分で自分自身で始めることができます。Zendesk、Freshdesk、Intercomなどの人気のヘルプデスク向けのワンクリック統合を提供しているため、コードを書いたり、長いセールスデモを受けたりすることなく、ツールを接続できます。何よりも、eesel AIのシミュレーションモードでは、自社の過去のチケットでセットアップをテストでき、顧客向けに有効にする前に自動化率を明確に予測できます。

eesel AIのシミュレーションレポート。これは、標準のRovo管理プロセスとの重要な違いを強調する機能で、本番稼働前のテストを可能にします。

知識がどこにあっても統合

eesel AIは、Rovoのナレッジサイロ問題を解決するために特別に設計されました。少数のソースに限定される代わりに、eesel AIは主要なヘルプデスクの過去のサポートチケットから直接学習できます。ブランドの声、トーン、チームが提供する一般的な解決策を自動的に学習します。また、ConfluenceやGoogle Docsのようなナレッジベースともシームレスに接続し、Shopifyのようなeコマースプラットフォームから製品詳細を取り込むこともできます。これにより、AIアシスタントのための真に統合された頭脳が作られます。

eesel AIの連携ライブラリ。Rovo単体で管理する場合よりもはるかに多くのプラットフォームに接続できることを示しています。

カスタマイズ可能なワークフローエンジンで完全なコントロールを

チームが成功するために必要なAIワークフローを構築するのに、開発者は必要ありません。複雑なことになるとForgeプラットフォームに誘導するRovoとは異なり、eesel AIはユーザーフレンドリーなプロンプトエディタを通じて完全なコントロールを提供します。これにより、非技術系のユーザーでもAIのペルソナを簡単に定義し、どのトピックに答えるべきか、答えるべきでないかを指示し、さらには注文情報を検索したりチケットを自動でトリアージしたりするためのカスタムAPIアクションを作成できます。このレベルのコントロールにより、AIはあなたが望むことを正確に処理し、それ以上のことはしません。

機能	Atlassian Rovo	eesel AI
セットアップ時間	数日から数週間。管理者権限とコネクタの技術的なセットアップが必要。	数分。シンプルなワンクリック統合で完全にセルフサービス。
ナレッジソース	Atlassian中心。限定的なサードパーティコネクタ。外部ヘルプデスクの過去のチケットでは学習できない。	あらゆるものに対応。主要なヘルプデスク、Wiki、チャットツール、eコマースプラットフォームに接続。過去のチケットで学習。
カスタマイズ	基本的なノーコードオプション。高度なアクションにはForgeプラットフォームを使用する開発者が必要。	コーディング不要で誰でも使える、完全にカスタマイズ可能なプロンプトエディタとAPIアクション。
本番稼働前のテスト	堅牢なシミュレーションモードがなく、本番稼働前にパフォーマンスを予測するのが難しい。	過去のチケットに対する強力なシミュレーションで、ROIを予測し、本番稼働前に応答を完璧に調整。
主な用途	Atlassianエコシステムに深く根ざしたチーム向けの社内ナレッジ検索と基本的な自動化。	ツールスタックに関係なく、あらゆるチーム向けの自律的な最前線サポート、社内Q&A、高度なワークフロー自動化。

チーム全体に適したAIを選ぼう

Atlassian Rovoは、完全にAtlassianスイートで運営されている組織にとっては有望なツールです。社内情報を検索し、いくつかの簡単なタスクを自動化するネイティブな方法を提供します。しかし、そのAtlassian第一のデザイン、複雑な管理、外部サポートプラットフォームとの浅い統合は、多くのチームにとってかなり大きな障害となります。

既に愛用しているツールと連携する、高速で柔軟、かつ強力なAIソリューションを必要とするチームには、eesel AIが最適です。より深いカスタマイズ性を提供し、散在するすべての知識に接続し、開発者だけでなくチーム全体を力づける、リスクのない自動化への道を提供します。

一部のコーナーだけでなく、スタック全体で機能するAIの準備はできましたか？ eesel AIを無料でお試しください。どれだけ早く始められるか、ぜひご覧ください。