Rovoエージェント共有：AIコラボレーションへのガイド

正直なところ、AIアシスタントは職場であらゆる場面に登場しています。もはやSFのコンセプトではなく、チームの一員になりつつあります。しかし、こうしたAIヘルパーを構築し、利用する人が増えるにつれて、新たな問題が浮上しています。それは、AIヘルパーたちをどうやって連携させるかということです。タスクに特化した非常に優秀なAIを、誰もが少しずつ違うバージョンを作るようなことなく共有するにはどうすればよいのでしょうか？

Atlassianは、JiraやConfluenceのようなツール内で動作するように設計されたAI、Rovoでこの問題に取り組んでいます。このパズルの大きなピースがRovo Agent Sharingで、カスタムAIエージェントをチームの他のメンバーに渡すことができます。

このガイドでは、Rovo Agent Sharingとは何か、何に役立つのか、そして同様に重要なこととして、どこが不十分なのかを解説します。実際にどのように使うか、その限界を掘り下げ、Atlassianスイートだけでなく、より広い範囲で仕事をするチームのための別の選択肢も紹介します。

Rovoエージェントとは？

共有について説明する前に、まずRovoエージェントとは何かを簡単に説明します。これは、Atlassianツール内で直接構築して使用するカスタムAIヘルパーだと考えてください。定型的なタスクを処理したり、会社の社内文書を使って質問に答えたり、仕事全般をスムーズに進めるために作られています。既製のエージェントを使用することも、非常に具体的な業務に取り組むために独自のエージェントを作成することも可能です。

これらのエージェントは、ナレッジソースから学習します。そのほとんどは、ConfluenceのスペースやJiraのプロジェクトです。Google Driveのような一部の外部アプリにも接続できます。重要なのは、チームが取り組んでいることの文脈を理解するアシスタントを作成することです。

毎週のプロジェクト進捗の要約を完璧にこなすエージェントのように、本当に役立つエージェントを構築したら、他の全員も使えるように共有したくなるでしょう。それこそが、Rovo Agent Sharingの目的です。

Rovo Agent Sharingの仕組みと主なユースケース

Rovoエージェントの共有は非常にシンプルです。エージェントを作成した場合、そのエージェントへの直接リンクを生成できます。このリンクをSlackに貼り付けたり、メールで送信したり、普段使っているコミュニケーション方法で共有できます。チームメイトがリンクをクリックすると、その特定のエージェントとのフルスクリーンチャットに移動し、すぐに利用できます。

権限が正しく処理される点も注目に値します。エージェントは、ユーザーがすでに閲覧権限を持っている情報しか表示しません。誰かが制限されたConfluenceスペースにアクセスできない場合、エージェントが突然その秘密を漏らすことはありません。

Rovo Agent Sharingの主な目的

このリンク共有システムは、Atlassianの世界におけるいくつかの一般的な状況で役立ちます。

• 全員の認識を統一する： チーム全体に何かについて全く同じプロセスを踏んでほしい場合、単一のエージェントを共有するのは素晴らしい方法です。例えば、マーケティングマネージャーが会社の特定のトーン＆マナーを使ってソーシャルメディアの投稿を作成するエージェントを作成できます。そのエージェントを共有することで、すべての投稿がブランド承認済みの同じテンプレートから始まることが保証されます。

• 専門家が知識をスケールさせる： 特定分野の専門家は、高度に専門化されたエージェントを構築し、チーム全体を助けるために共有できます。シニア開発者が、適切な質問を知っている「バグトリアージアシスタント」を作成する場面を想像してみてください。彼らはそれを他のすべての開発者と共有することで、シニア開発者に毎回尋ねることなく、誰もが新しい問題を正しく分類できるようになります。

• 新入社員の早期戦力化： 新しい人材のオンボーディングには時間がかかります。プロジェクト固有のQ&Aボットとして機能するエージェントを作成し、共有することができます。新しいチームメンバーは、「プロジェクト・フェニックスの主な目標は何ですか？」や「最後のスプリントミーティングを要約して」とエージェントに尋ねるだけで、同僚の邪魔をすることなく即座に回答を得られます。

Rovo Agent Sharingの背景にある考え方

Rovo Agent Sharingの目標は、AIツールを一元化し、「エージェントのスプロール化」を避けることです。これは、5人の異なる人が「会議要約」エージェントの少しずつ違うバージョンを5つ作成した場合に起こります。優れたバージョンを一つに標準化することで、チーム全体が知識を共有し、より一貫性を持って作業できるようになります。

Rovo Agent Sharingの限界

すべての作業をAtlassian製品内で行うチームにとって、リンクでエージェントを共有するのはまずまずの出発点です。シンプルで、基本的なチームワークには機能します。しかし、現代の仕事は複雑で、単一のプラットフォーム内に留まることはほとんどありません。ここでRovoのアプローチの弱点が見え始めます。

最大の問題は、Rovo Agent Sharingが共有するのはチャットウィンドウであり、チームが実際に作業する場所に本当に役立つAIアシスタントを配置することではない、という点です。

Atlassianのバブルに閉じ込められている

Rovoエージェントは、Atlassianの世界の一部となるようにゼロから構築されています。その主な強みは、Jiraの課題やConfluenceのページをいかに深く理解しているかです。いくつかの他のソースに接続することはできますが、その心臓部はAtlassianにあります。

これは、さまざまなツールを組み合わせて使用する企業にとっては大きな問題です。サポートチームがZendeskや[REDACTED]を使っていたらどうでしょうか？メインのチャットツールがSlackだったら？人々をそれらのアプリから引き離し、別のRovoチャットに誘導するリンクを共有するのは不便です。物事を簡単にするどころか、余計な手間を加えてしまいます。

チームが作業する場所で使えない

前述の点に加えて、Rovoエージェントを他のプラットフォームで動作するように設定することは実際にはできません。例えば、「バグトリアージアシスタント」をMicrosoft Teamsのチャンネル内で直接動作させたり、ヘルプデスクソフトウェア内でヘルパーとして機能させたりすることはできません。会話は常にRovoのチャットウィンドウで行われ、誰かがリンクをクリックして開く必要があります。

ワンサイズ・フィッツ・オールの共有

Rovoエージェントを共有するとき、あなたは一つの特定のバージョンを共有します。異なるチームのために、カスタムナレッジやパーソナリティを持つ同じエージェントの異なるバリエーションを簡単に提供する方法はありません。

例えば、「プロジェクト更新」エージェントがあるとします。外部のクライアントと話すときはフォーマルなトーンで、社内のSlackでの更新にはカジュアルで絵文字を多用するトーンで使いたいかもしれません。Rovoでは、そのためにはおそらく完全に別々の2つのエージェントを構築し、共有する必要があるでしょう。

ここで、eesel AIのようなより柔軟なプラットフォームが真価を発揮します。eesel AIを使えば、それぞれ独自のパーソナリティ、指示、特定のナレッジソースへのアクセス権を持つボットを好きなだけ作成できます。一つの中心的なナレッジベースを持ちながら、それを利用する2つの異なるAIエージェントを展開できます。一つはフォーマルなレポート用、もう一つは簡単なチャット用です。これは、単一のエージェントへのリンクを回覧するよりも、はるかに実用的で管理しやすい方法です。

チーム横断のAIコラボレーションのための、より柔軟な代替案

Rovo Agent Sharingの欠点は、より適応性の高い何かが必要であることを示しています。単にリンクを共有するだけでなく、今日のチームは一つの中心的なナレッジブレインを構築し、それをすべての異なるアプリにわたって専門のAIアシスタントを展開する必要があります。これこそが、eesel AIが構築された目的です。

一部だけでなく、すべての知識を統合する

RovoはAtlassianに焦点を当てていますが、eesel AIはすぐに100以上のソースと連携します。ヘルプデスクのチケット(Zendesk、Freshdesk、Gorgias)や社内wiki(Confluence、Notion、Google Docs)から、会社のチャットツール(Slack、Microsoft Teams)まで、すべてを接続できます。これにより、単一の完全な信頼できる情報源が作成され、すべてのAIエージェントに力を与え、ビジネスの断片的な情報ではなく全体像を提供します。

シミュレーションを使って自信を持ってエージェントを展開

新しいAIをチーム全体と共有する前に、準備ができているとどうやってわかりますか？Rovoの方法は基本的にライブテストに依存しており、これはリスクが伴います。エージェントが失敗すると、悪い第一印象を残す可能性があります。

eesel AIは、これに対処するためのより良い方法を持っています：シミュレーションモードです。安全な環境で、過去の何千ものサポートチケットや社内の質問に対してAIエージェントをテストできます。シミュレーションは、エージェントがどのように返信したかを正確に示し、そのパフォーマンス、解決できた問題の数、そしてどれだけコストを削減できたかについて正確な予測を提供します。これにより、エージェントの挙動を微調整し、新しいエージェントをどのように機能するかを正確に把握した上でローンチできます。

セルフサービスプラットフォームで数分で稼働開始

カスタムRovoエージェントの構築、テスト、調整は時間のかかるプロセスになることがあります。対照的に、eesel AIは信じられないほど簡単に自分でセットアップできるように設計されています。サインアップし、ヘルプデスクを接続し、主要なナレッジソースを追加し、営業担当者と話すことなく、わずか数分で動作するAIエージェントをローンチできます。複雑なセットアッププロセスなしで現在のワークフローに適合するように作られているため、初日から結果を見始めることができます。

Rovo Agent Sharingの価格

Atlassianによると、RovoはJira Software、Jira Service Management、ConfluenceのPremiumおよびEnterprise Cloudプランを利用している場合、追加費用なしで含まれています。しかし、少し注意が必要です。

使用量はクレジットシステムで処理されます。例えば、エージェントとの1回のチャットで10クレジットが消費されます。各ユーザーは毎月一定数のクレジットを受け取り、これらは会社全体でプールされます。現在、Atlassianは上限を超えても追加料金を請求していませんが、将来的には使用量ベースの価格設定を導入する計画があると述べています。これにより、成長するチームにとってはコストが予測不能になり、予算を立てるのが難しくなるという不確実性が生じます。

Rovo Agent Sharingのリンクを超えて、統合されたAIコラボレーションへ

まとめると、Rovo Agent SharingはAtlassianエコシステムに完全にコミットしているチームにとってはまずまずの機能です。一貫性を保つのに役立ち、AIと協力するためのシンプルな方法を提供します。

しかし、そのリンクベースのシステムとAtlassianの世界への集中は、さまざまなツールを使用する現代のチームには十分ではありません。今日のビジネスには、別のタブに閉じ込められるのではなく、ワークフローに直接組み込まれたAIが必要です。強力で、柔軟で、管理が容易で、どこでも機能するAIを必要とする企業にとって、その現実に合わせて作られたツールは必須です。

ここでeesel AIが明確な前進の道を示します。すべての会社の知識から一つの統一されたブレインを構築し、適切なテストから得られる自信を持って、必要な場所に専門のAIエージェントを展開できます。真に統合されたAIコラボレーションがどのようなものか見てみませんか？