
ついにAtlassianもAI競争に本格参入し、Rovoという新しいプラットフォームを発表しました。これは、JiraやConfluenceといった皆さんが日常的に使っているであろうツールに、AIを組み込むものです。その主役となるのがRovoエージェントで、これはタスクを処理し、うまくいけば業務を楽にしてくれるカスタマイズ可能なAIチームメイトのようなものです。非常に素晴らしい機能に聞こえますし、多くの点で実際にそうです。
しかし、どんな輝かしい新技術にもつきものですが、多少の学習が必要です。そもそも、このエージェントとは一体何なのでしょうか?どうすれば暴走させずに管理できるのでしょうか?そしておそらく最も重要なのは、本格的に導入する前に知っておくべき、隠れたコストや制限といった「落とし穴」は何なのかということです。
このガイドは、そうした誇大広告を排し、本質を解説することを目的としています。AtlassianのRovoエージェントとRovoエージェントプロファイルとは何か、その設定方法、そしてすべてのチームリーダーが問うべき価格設定と管理に関する重要な問題について、順を追って説明していきます。
RovoエージェントとRovoエージェントプロファイルとは?
では、これを分解して見ていきましょう。簡単に言えば、Rovoエージェントは、Atlassianツール内で直接構築または使用できるAIアシスタントです。巨大なConfluenceページを要約したり、Jiraのバックログを整理したりといった特定の業務を処理するために作られています。Atlassianは、すぐに使える20以上の既製エージェントを提供していますが、ゼロから独自のエージェントを作成することも可能です。
では、Rovoエージェントプロファイルとは何でしょうか?プロファイルは、エージェントの履歴書やIDバッジのようなものだと考えてください。あなたとあなたのチームが、あらゆるAIエージェントの情報をまとめて確認できる場所です。
エージェントプロファイルからわかること:
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作成者: 誰に質問すればいいかがわかります。
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想定される機能: その振る舞いをガイドする特定のプロンプトやルールが含まれます。
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情報源: 特定のConfluenceスペース、Jiraプロジェクト、あるいは連携されたGoogle Driveから情報を取得しているかどうかを確認できます。
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許可されている操作: Jiraチケットの作成やドキュメントの編集が可能かなど、その「スキル」が一覧表示されます。
これらのプロファイルを理解することは、Rovoエージェントを混乱なく使用・管理するための基本中の基本です。
主な機能と性能
Rovoエージェントは非常に柔軟ですが、その真価は設定方法と連携させる対象によって引き出されます。すべてはいくつかの重要なアイデアに集約されます。
既製エージェントとカスタムエージェントの違いを理解する
Atlassianは、「課題オーガナイザー」や「リリースノートジェネレーター」のような日常的なタスク向けの既製エージェントを多数提供しています。これらは、まず試してみるには最適な方法です。しかし、本当の楽しさは独自のエージェントを構築し始めたときに始まります。ボットとチャットして指示を与えるだけで「ノーコード」エージェントを素早く作成できます。あるいは、開発者がいる場合は、AtlassianのForgeプラットフォーム上でより高度な「カスタムエージェント」を構築することもできます。
チームワークグラフでエージェントを強化する
Rovoの頭脳となっているのは、Atlassianが「Teamwork Graph」と呼ぶものです。これは、すべての人員、プロジェクト、ドキュメントがどのように関連しているかを理解するシステムの専門用語です。ConfluenceやGoogle Driveのような外部アプリを情報源として接続することで、エージェントが賢明な回答をしたり、物事を成し遂げたりするために必要なコンテキストを提供することになります。
落とし穴:何でも屋 vs. 一芸の達人
ここで考えておくべきことがあります。Rovoはジェネラリストとして設計されています。会議の要約、ドキュメントの下書き、バックログの整理など、少しずつ何でもこなせる全社的なAIです。これは多様性という点では素晴らしいですが、カスタマーサポートやITサービスマネジメント(ITSM)のような専門的な業務に必要な深い専門知識は持っていないかもしれません。重要度が高い場面では、サポートチケットやITインシデントの細部まで理解できるAIが必要です。
ここで、目的に特化したツールが輝きを放ちます。例えば、eesel AIのようなAIプラットフォームは、サポートとITSMのためにゼロから構築されています。単にヘルプデスクにリンクするだけでなく、過去のチケットから学習してチームのトーンを把握し、一般的な問題を理解し、良い解決策がどのようなものかを知ることができます。Rovoは部品箱を提供しますが、専門ツールはすでにその仕事に合わせて微調整されたソリューションを提供してくれるのです。
eesel AIのような専門ツールが顧客サポートプロセスを自動化する仕組みを示すワークフロー図。Rovoエージェントプロファイルの主要な機能の一つです。
Rovoエージェントプロファイルの作成と管理:想定すべきこと
机上では、カスタムRovoエージェントの作成は十分に簡単に聞こえます。ボットとチャットし、何をすべきかを伝え、いくつかのドキュメントを指定し、権限を設定するだけです。しかし、新しい技術をいじったことがある人なら誰でも知っているように、理論と現実は別物です。おそらく想定しておくべきいくつかのハードルを以下に挙げます。
微調整、また微調整に備える

なぜドキュメントが完璧である必要があるのか
AIエージェントの賢さは、アクセスできる情報に依存します。もしあなたのConfluenceページが古い情報でごちゃごちゃになっていれば、Rovoエージェントもごちゃごちゃで古い回答を返すでしょう。多くのチームは、始める前に大規模なドキュメント整理プロジェクトに着手する必要があることに気づき、それが作業を大幅に遅らせる原因となり得ます。
AIを始めるための、より苦労の少ない方法
これらのハードルは、Rovoのセットアップに欠けている大きな要素、つまり安全に試す方法がないことを示唆しています。この点で、eesel AIのようなプラットフォームは異なるアプローチをとっています。
- ストレスなくテスト: 顧客やチームに何かを公開する前に、eesel AIにはシミュレーションモードがあり、過去の何千ものサポートチケットでAIをテストできます。AIがどのように返信したかを正確に確認し、解決可能な問題数の確かな予測を得て、何も壊れることのないサンドボックス環境でその振る舞いを微調整できます。
eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。リスクフリーのテストを可能にすることで、Rovoエージェントプロファイルの管理を支援します。
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数ヶ月ではなく数分で導入: 段階的な展開を待ったり、ドキュメントの整理に半年を費やしたりする必要はありません。eesel AIはセルフサービスなので、ヘルプデスクを接続し、ボタンをクリックするだけで、数分で実用的なAIアシスタントを稼働させることができます。
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実際の業務から学習: 完璧なナレッジベースがなくても心配いりません。eesel AIは、チームの過去の会話から直接学習するように作られています。解決策、トーン、ワークフローを自動的に習得し、あなたの乱雑な実世界のデータを最大の資産に変えます。
このアプローチにより、チームは迅速に立ち上がり、一部の汎用ツールが必要とするような大規模な初期投資なしで、実際の結果を得ることができます。
Atlassian Rovoの価格設定解説
誰もが気になる大きな問題について話しましょう。これには一体いくらかかるのでしょうか?多くのチームにとって、Rovoに対する最大の躊躇は、その機能ではなく、予算に与える影響です。Atlassianの価格プランは、というよりその欠如は、多くの人々を途方に暮れさせています。
現在、RovoはPremiumおよびEnterpriseのクラウド顧客に対し、既存プランの一部として提供されています。しかし、ここが落とし穴で、Atlassianはこれが単なる「プロモーション期間」であることを明言しています。2026年初頭には、使用量ベースの価格設定に切り替わる予定です。これにより、チームはツールに夢中になった後で、経済的な大打撃を受け、維持するには高すぎるようになるのではないかと心配しています。
さらに事態を複雑にしているのが、現在の使用制限が信じられないほど厳しいことです。Atlassian自身のドキュメントによると、Enterpriseユーザーは月に約7回の「エンゲージメント」しか得られません。忙しいサポートエージェントやプロジェクトマネージャーにとって、これは…無いに等しいです。たった一日の午前中で使い果たしてしまうかもしれません。
来年いくらかかるか見当もつかないツールを中心にワークフローを構築するのは困難です。一体どうやってその予算を組めばいいのでしょうか?
より予測可能な道筋を見つける
これが、専門プラットフォームが新鮮な風を吹き込むもう一つの理由です。最新のAIツールのほとんどは、最初から明確で前払いの価格設定で構築されています。
例えばeesel AIを見てみましょう。必要な機能とインタラクション量に基づいたシンプルな価格設定を提供し、解決した問題ごとに追加料金が発生することはありません。毎月の請求額が正確にわかるので、巨額の請求書を恐れることなく成長できます。
eesel AIの価格ページのスクリーンショット。明確で予測可能な価格モデルを示しており、Rovoエージェントプロファイルを検討する上で重要な要素です。
2つの価格設定アプローチがどのように異なるかを簡単に見てみましょう:
機能 | Atlassian Rovo | eesel AI |
---|---|---|
価格モデル | 現時点では含まれているが、2026年に未知の使用量ベースモデルが登場予定。 | 使用量に基づいた明確な段階的プラン。解決ごとの料金なし。 |
予測可能性 | ほぼゼロ。長期的なコストは全くの謎。 | 非常に高い。実際に予算を組める固定の月額または年額コスト。 |
使用制限 | 非常に低い(ユーザーあたり月約7「エンゲージメント」)。 | 各プランで明確に示された寛大な制限。 |
契約の柔軟性 | メインのAtlassianプランに固定。 | いつでもキャンセル可能な柔軟な月額プラン。年払いで割引あり。 |
予算を計画する必要があるチームにとって、透明性のある価格設定を持つプラットフォームの方が理にかなっています。コストがどうなるかを推測するのではなく、得られる価値に集中することができます。
Rovoエージェントプロファイルはあなたに適しているか?
Atlassian Rovoエージェントが、既存のワークフローに直接AIアシスタントを組み込む方法を提供する、興味深い新しいパズルのピースであることは間違いありません。そして、Rovoエージェントプロファイルのアイデアは、それらを管理するための待望の秩序をもたらします。
しかし、このプラットフォームがまだ初期段階にあることも明らかです。導入を検討しているなら、その柔軟性と、急な学習曲線、完璧なドキュメントの必要性、そして巨大な疑問符である価格モデルといった現実世界の課題とを天秤にかける必要があります。
カスタマーサポート、ITSM、または社内ヘルプデスクを運営するチームにとっては、現時点ではより焦点を絞った実績のあるソリューションの方が良い選択かもしれません。
実際にサポートのために構築され、数分で起動し、理解できる価格設定を持つAIプラットフォームをお探しなら、eesel AIを試してみてはいかがでしょうか? eesel AIを無料で始めて、あなたのチームのために何ができるかをご覧ください。
よくある質問
RovoエージェントプロファイルはエージェントのIDバッジのような役割を果たし、誰が作成したか、何をするか、データソース、権限などの詳細を記載します。これらはAtlassianエコシステム内でAIエージェントを理解し、統制するために不可欠であり、混乱を防ぐのに役立ちます。
Rovoエージェントプロファイル内には、作成者に関する情報、エージェントの行動をガイドする特定のプロンプトとルール、連携されたデータソース(ConfluenceやJiraなど)、そして割り当てられた「スキル」や許可されたアクションが含まれています。これにより、チームはエージェントの役割と能力を迅速に把握できます。
カスタムのRovoエージェントプロファイルを作成するには、多くの場合、かなりの試行錯誤が必要です。エージェントが確実に動作するためには非常に具体的な指示が必要だからです。さらに、成功は連携されたすべてのデータソースにわたって、完璧で最新のドキュメントがあるかどうかに大きく依存します。
Rovoエージェントプロファイルは「Teamwork Graph」に接続します。これはConfluenceやJira、さらには外部アプリなど様々なソースからエージェントにコンテキストを提供します。これらの連携されたデータソースの質と幅が、エージェントがタスクをどれだけ正確かつ知的に実行できるかに直接影響します。
一般的な課題としては、エージェントが指示を誤解することがあり、信頼性の高いパフォーマンスを確保するためには広範な微調整と改良が必要です。もう一つの落とし穴は、古かったり整理されていなかったりするドキュメントに依存することです。これは同様に整理されておらず信頼性の低いエージェントの出力につながります。
現在、Rovoエージェントプロファイルはプロモーション期間中、PremiumおよびEnterpriseプランに含まれています。しかし、Atlassianは2026年初頭に未知の使用量ベースの価格モデルに切り替える予定であり、長期的なコストに大きな不確実性が生じ、現在の使用制限も厳しくなっています。
Rovoエージェントプロファイルは多機能なAIアシスタントを提供しますが、このプラットフォームは全社的なタスク向けの汎用ツールとして設計されています。ITサービスマネジメントやカスタマーサポートのような高度に専門化された機能については、目的に特化して作られたAIプラットフォームの方が、より深い専門知識とカスタマイズされたソリューションを提供することが多いです。