2025年版 アトラシアン Rovo エージェントスキル 実践ガイド

アトラシアンのRovoや、Jira、Confluence、Jira Service Management内で直接タスクを自動化できるAI「チームメイト」の約束については、おそらく耳にしたことがあるでしょう。表面的にはかなり良さそうに聞こえます。日々の退屈な部分を代行してくれるAIアシスタントを望まない人などいるでしょうか？

この約束の中核にあるのがRovoエージェントスキルです。これは、これらのAIエージェントが実際に実行できる特定のアクションです。しかし、それらは本当に何ができるのでしょうか？このガイドでは、これらのスキルが何であるか、どのように機能するか、どこに欠点があるか、そしてすべてのアプリで機能するより柔軟なツールとどう比較されるかを、分かりやすく、無駄なく解説します。

アトラシアンRovoエージェントスキルとは？

Rovoエージェントスキルは、Rovo AIエージェントが単に質問に答えるだけでなく、それ以上のことを行えるようにする事前構築済みのコマンドだと考えてください。これらは、エージェントを単純な検索ツールから、ワークフロー内で行動を起こせるアクティブなヘルパーに変えるものです。

Rovoチャット機能と対話するユーザー。Rovoエージェントスキルの中心的な機能の一つを示しています。

これらのスキルは、Jira課題の作成やConfluenceページの公開、さらには一部のサードパーティアプリの操作（ただし、この部分はまだ初期段階です）など、さまざまなアクションをカバーしています。全体のアイデアは、エージェントに特定の仕事のための集中したスキルセットを与えることです。実際、アトラシアンは、エージェントが混乱しないように、各エージェントに与えるスキルを5つ未満にすることを推奨しています。エージェントができることを制限することで、「リリースノート作成者」や「バグトリアージアシスタント」のような、特定のことに非常に優れた専門ヘルパーを構築できます。

Rovoエージェントスキルで実際に何ができるのか？

利用できるスキルは何十もありますが、それらのほとんどは、チームが抱える日常的な共通の悩みを解決するためのいくつかの主要なカテゴリに分類されます。

コンテンツの作成と管理

正直なところ、ゼロからドキュメントを作成するのが好きな人はいません。これらのスキルは、アトラシアンツール内でコンテンツを生成し、整理する手間のかかる作業をエージェントに任せるためのものです。

たとえば、エージェントはリリースで完了したすべてのJira課題をスキャンし、Confluenceページにリリースノートのドラフトを自動的にまとめることができます。また、長い会議の議事録がある場合、エージェントに主要な決定事項と担当者をまとめた簡単な要約を作成するように依頼することもできます。テンプレートから新しいプロジェクトページを立ち上げることもできるので、新しいことを始めるたびに数クリックの手間が省けます。

この画像は、Confluenceページ内でRovoエージェントスキルによって生成された自動週次サマリーレポートを示しています。

タスクとプロジェクトの自動化

ここから、Rovoエージェントは真の助っ人のように感じられ始めます。Jira課題を直接管理し、散らかったバックログの整理を手伝ってくれます。

• チケットの整理： エージェントは新しいバグレポートを見て、問題を再現する手順など、必要な情報がすべて揃っているかを確認できます。何かが欠けている場合、チケットにフラグを立てたり、詳細を尋ねるコメントを追加したりできます。

• バックログの整理： プロダクトマネージャーは、エージェントに「Q3-feature」というラベルの付いた未割り当ての課題をすべて見つけ、現在のスプリントに取り込むように依頼できます。

• 一括更新： エージェントに一度に最大20件のJiraチケットにコメントしたり、ステータスを変更したりするように指示できます。些細なことですが、古くて放置された課題を整理するのに非常に便利です。

情報の検索と分析

これらのスキルは、アトラシアンアカウントの奥深くに埋もれた情報を掘り起こし、散在するデータを実際に使えるものに変えるのに役立ちます。

例えば、Jira Service Managementでは、エージェントは類似した説明を持つ他のチケットを見つけることができます。これは、大きな問題になる前に繰り返し発生する問題を特定するのに最適です。また、ユーザーストーリーのリストを渡せば、共通のテーマに基づいて論理的なエピックにグループ化する方法を提案してくれます。

独自のRovoエージェントスキルを構築する方法

アトラシアンはカスタムエージェントを構築するために2つの道を提供しており、これらは全く異なる人々を対象としています。ここで少し複雑になることがあります。

まず、ローコード/ノーコードアプローチの**Rovo Studio**があります。これは、開発者でない人向けに設計されたビジュアルビルダーです。プロセスは非常にシンプルです。エージェントに目標を伝え、特定のConfluenceスペースやJiraプロジェクトなどのナレッジソースを指定し、平易な英語で指示を書き、あらかじめ用意されたアクションのリストから選択します。簡単なタスクには適していますが、すぐに限界に達するでしょう。アトラシアンが提供するアクションに縛られ、複数のステップからなるロジックを構築しようとするとイライラさせられます。

Rovo Studioのインターフェース。ユーザーはノーコードのビジュアルツールを使用して独自のRovoエージェントスキルを構築できます。

次に、プロコードアプローチの**Atlassian Forge**があります。これはアトラシアンの完全な開発者向けプラットフォームであり、カスタムアプリやエージェントを作成するために必要なあらゆる柔軟性を提供します。独自のロジックやアクションを定義するためにJavaScriptまたはTypeScriptを記述する必要があります。強力ではありますが、これは開発者が手元にいる必要があることを意味し、ほとんどのサポート、IT、運用チームにとっては大きな要求です。学習曲線は急であり、コミュニティフォーラムを少し見ると、多くの人々が技術的な詳細でつまずいていることがわかります。

大きな落とし穴：アトラシアンの世界に閉じ込められる

Rovoの最大の強みは、同時に最大の弱点でもあります。それは、アトラシアンのバブルの中にいる限りは非常によく機能する、ということです。以下に、実際に遭遇する可能性のあるいくつかの問題点を挙げます。

• ナレッジはあらゆる場所に存在する： ほとんどのチームはすべてをアトラシアンに保管しているわけではありません。おそらく、**Googleドキュメントに重要な情報があり、Slackで重要な会話が行われ、ZendeskやIntercom**のようなヘルプデスクに顧客サポートの履歴が保存されているでしょう。Rovoはこれらの外部のナレッジを見たり、それに基づいて行動したりすることができないため、AIエージェントは常に片手を縛られた状態で作業していることになります。

• 「簡単すぎる」か「複雑すぎる」かの問題： ノーコードオプション（Studio）は、実際にやりたいことに対しては単純すぎることが多く、一方で強力なオプション（Forge）は、自動化を必要とするビジネスユーザーにとっては技術的すぎます。開発者を待たずに、もう少し高度なワークフローを構築したいチームリーダーにとって、簡単な中間地点がありません。

• 本番環境でテストする必要がある： Rovoでは、エージェントを有効にする前に、古いデータでどのように機能するかを確認する良い方法がありません。構築し、いくつかの例で手動でテストし、あとはうまくいくことを祈るしかありません。この「本番環境でテスト」というアプローチはリスクが高く、事前に本当に役立つかどうかを知ることはほぼ不可能です。

一つのエコシステムに縛られるのではなく、実際にそれを使用する人々のために作られたAIですべてのツールを接続できたらどうでしょうか？これが、eesel AIのように、散在するナレッジを最初から統合するように設計されたツールを検討する価値がある理由です。

異なるアプローチ：eesel AIでナレッジを統合する

eesel AIは、Rovoのようなプラットフォームにロックインされたツールが作り出す問題をまさに解決するために構築されています。すべてのアプリに接続でき、チームの誰でも簡単に使用でき、自信を持って自動化をテストすることができます。

• 数ヶ月ではなく数分で開始： 複雑なセットアップに苦労したり、開発者の順番を待ったりする必要はありません。eesel AIのセルフサービスアプローチを使えば、ヘルプデスクやConfluenceやGoogleドキュメントのようなナレッジベースを接続し、コーヒーを一杯飲む時間でAIエージェントをデプロイできます。

この画像はeesel AIの連携ライブラリを表示しており、アトラシアンエコシステムを超えた多数の外部アプリケーションと接続できる能力を強調しています。これはRovoエージェントスキルに対する主要な利点です。

• 誰でも使える真のコントロール： eesel AIのワークフローエンジンは、シンプルなインターフェースを通じて詳細なコントロールを提供します。コードを書くことなく、カスタムアクションを定義し、特定のトーン・オブ・ボイスを設定し、どのチケットを自動化するかを正確に決定できます。これは、Rovoに欠けている強力でありながらシンプルな中間地点です。

• ローンチ前にテスト： Rovoとは異なり、eesel AIにはシミュレーションモードが付属しています。過去の何千ものサポートチケットでAIを実行し、それがどのように機能したかを正確に確認できます。これにより、解決率の正確な予測が得られ、実際の顧客と話す前にその動作を微調整することができます。

これはeesel AIのシミュレーションレポートのスクリーンショットです。この機能により、デプロイ前に過去のデータで自動化をテストできます。これはRovoエージェントスキルの制限とは対照的です。

価格の簡単な比較

• Atlassian Rovo： Atlassian Rovoは、有料のAtlassian Cloudプラン（具体的にはPremiumおよびEnterpriseティア）にバンドルされています。これは請求書に別途項目が追加されることはありませんが、そのコストはすでに高価なサブスクリプションに含まれています。使うかどうかにかかわらず、料金を支払っていることになります。

• eesel AI： eesel AIは、解決ごとに隠れた料金がない、分かりやすく予測可能な価格設定になっています。プランは機能と使用量に基づいており、いつでもキャンセル可能な柔軟な月額オプションがあります。これは異なるアプローチであり、実際に得られる価値に対して支払い、必要に応じてスケールアップまたはダウンできます。

機能	Atlassian Rovo	eesel AI
主なユースケース	アトラシアンエコシステム内での自動化	プラットフォーム横断でのナレッジ統合と自動化
連携	アトラシアンツール（Jira、Confluence）に限定	多数のアプリ（Googleドキュメント、Slack、Zendeskなど）に接続
ビルダーの種類	ノーコード（Rovo Studio）＆プロコード（Forge）	シンプルで強力なノーコードワークフローエンジン
テスト	本番データでの手動テスト	過去のデータでのシミュレーションモード
価格モデル	上位のアトラシアンプランにバンドル	使用量ベースで柔軟な月額オプション

結論：単一のプラットフォームを超えて考える

Rovoエージェントスキルは自動化においてまともな一歩ですが、それはチームの全世界がアトラシアン製品内に存在する場合に限られます。私たちのほとんどにとって、仕事はそのようには進みません。

真のワークフロー自動化には、ヘルプデスク、社内Wiki、チームチャットなど、情報がどこにあっても接続し、それに基づいて行動できるツールが必要です。設定が簡単で、実際のワークフローに十分強力で、技術スタック全体で機能するソリューションを探しているなら、eesel AIのような専用プラットフォームがおそらくより実用的な選択肢でしょう。