Rovo AIアクションとは？Atlassianユーザー向け2025年の概要

正直なところ、次々と登場する新しいAIツールを整理するのは面倒な作業です。これらのツールは、退屈で反復的な作業を処理してくれることで、私たちが本来の仕事に集中できるようにするという大きな可能性を秘めています。しかし、どのツールがその期待に応えてくれるのかを見極めること自体が、まるで本業のように感じられることがあります。Atlassianエコシステム内で作業している方なら、AIを活用したチームワークにおける同社の大きな一手であるRovoの噂を耳にしたことがあるでしょう。

Atlassian Rovoは、単なるチャットボット以上のものであると位置づけられており、実際に物事を実行するように設計されています。この記事では、Rovo AI Actionsとは何か、チームにとって現実的に何ができるのか、どこに欠点があるのか、そして現代のチームの実際の働き方（ヒント：必ずしも1つの整然としたソフトウェアスイート内とは限りません）に合わせて構築された、より柔軟なツールと比べてどうなのかを率直に見ていきます。

Atlassian Rovoとは？ Rovo AI Actionsの基盤

「アクション」について掘り下げる前に、全体の仕組みを理解しておくと役立ちます。Rovoは、AtlassianのAI「チームメイト」であり、同社の製品全体で機能するように作られています。JiraやConfluenceなど、すべての作業をつなぐスマートなレイヤーだと考えてください。

これはいくつかの主要な部分に分かれています。

• Rovo Search: Atlassianツールと、接続された一部のサードパーティアプリから情報を引き出す検索バー。

• Rovo Chat: 質問をしたり、要約を取得したり、指示を出したりできる会話型の部分。

• Rovo Agents: 特定のタスクを実行する特化したAIワーカー。一部は事前に構築されており、独自に作成することもできます。

• Rovo Studio: ノーコードまたはローコードのインターフェースを使用して、独自のRovo Agentを構築・調整できる作業場。

では、Rovo AI Actionsはどこに関わってくるのでしょうか？これらはRovo Agentsが実行する特定のジョブです。Rovoのモットーである「Find, Learn, and Act」（見つけ、学び、行動する）の「Act」の部分にあたります。これらのアクションが、Rovoを単なる検索ツールから、ワークフローに積極的に参加できるものへと変えるのです。

Rovo AI ActionsがAtlassian内部の作業を自動化する方法

Rovo AI Actionsは、Atlassianの世界の中で最もその真価を発揮します。Jira、Confluence、Jira Service Management間の連携を強化し、通常は多くのクリックやタブの切り替えを伴うようなタスクを自動化するように構築されています。Atlassianは、すぐに始められるように20以上の構築済みエージェントも提供しています。

Jiraでのプロジェクト管理を容易にする

チームがJiraを日常的に使用している場合、Rovoは生産性を少し向上させる素晴らしいツールのように感じられるでしょう。チケットの整理から新しいリリースの準備まで、一般的なプロジェクト管理の雑務を支援します。

例えば、「トリアージアシスタント」エージェントは、新しいバグレポートを読み、「クリティカル」や「サイトダウン」といった単語を検出し、自動的に適切なエンジニアのスプリントに割り当てることができます。他にも、「課題オーガナイザー」のような構築済みエージェントは、乱雑なバックログの整理に役立ち、「リリースノートドラフター」は、完了したすべてのチケットからリリースノートの初稿をまとめることができます。これにより、面倒なコピー＆ペースト作業が大幅に削減されます。

Confluenceでのナレッジ作成を加速する

Confluenceでは、Rovo AI Actionsはコンテンツ管理の手間を軽減することを目指しています。散らばったメモやアイデアを、きれいに整理されたドキュメントに変えるのに役立ちます。

ブレインストーミングセッションを終えたばかりで、メモがごちゃ混ぜになったConfluenceページがあるとします。「コミュニケーションクラフター」のようなエージェントを使えば、そのカオスを明確なアクションアイテムを含む構造化された要約に変えることができます。グローバルに展開する企業向けには、「グローバル翻訳」エージェントがポリシードキュメントを取り込み、翻訳版を生成することで、誰もが情報にアクセスしやすくなります。

Jira Service Managementでサポートを改善する

Jira Service Management（JSM）を使用しているITおよびカスタマーサポートチームにとって、Rovo AI Actionsはチケットの解決を早めるのに役立ちます。「サービスリクエストヘルパー」エージェントが良い例です。新しいチケットが届くと、リクエストを分析し、Confluenceのナレッジベースから関連する記事を引き出し、サポートエージェントに提案します。返信の下書きを作成して、作業の開始点を提供することさえできます。

これはRovoが最も得意とする分野ですが、同時に、特にサポートチームがJSMを使用していない場合には、その限界が見え始めるところでもあります。

Rovo AI Actionsの隠れた限界

あなたの会社がAtlassianスイートに100%コミットしているなら、Rovoは強力な相棒です。しかし、正直なところ、単一ベンダーのバブルの中で事業を運営している会社がどれだけあるでしょうか？最も重要な知識やワークフローは、おそらく十数の異なるアプリに分散しており、そこが閉鎖的なエコシステム向けに設計されたツールが行き詰まる点です。

閉鎖的なエコシステムの問題点

Rovoのインテリジェンスは、Atlassianが「チームワークグラフ」と呼ぶものに基づいています。これは、Jiraの課題とConfluenceのページ間のつながりを理解することに非常に長けていることを意味するおしゃれな言葉です。一部の外部アプリに接続することはできますが、その最も深い知識と最も有用なアクションは、ホームグラウンドのために確保されています。

これにより、いくつかの非常に実用的な疑問が浮かび上がります。最も価値のあるサポートナレッジがConfluenceではなく、何千もの古いZendeskチケットに埋もれていたらどうでしょう？SOPがすべてGoogleドキュメントにきれいに整理されていたり、会社のwikiがNotionにあったりした場合はどうでしょうか？Rovoがその外部の知識から学び、行動する能力はかなり限定的です。ビジネスのすべての情報を見ることができなければ、ビジネスの全体像を真に把握することはできません。

他のツールとうまく連携するナレッジプラットフォームが必要な理由

その代替案は、最初からツールに依存しないように構築されたプラットフォームです。すべてを独自の世界に強制的に押し込もうとするのではなく、ツールが現在ある場所で直接接続します。

これこそが、eesel AIが取るアプローチです。ZendeskやIntercomのようなヘルプデスク、Slackのようなチャットツール、そしてチームの知識が保存されている他のすべての場所に即座に接続するAIプラットフォームです。

大きな違いは、eesel AIのエージェントが、ほぼすべてのヘルプデスクからチームの過去のサポート会話を直接学習できることです。ブランドのトーンを学び、顧客が直面する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自動的に把握します。これは、Rovoが非Atlassianツールにある豊富なデータではできないことです。

スピードとセルフサービスのコントロールの必要性

Rovo Studioは、シンプルなエージェントを構築するためのノーコードの方法を提供しますが、他のシステムと対話するカスタムアクションを作成するには、多くの場合、開発者を巻き込んでAtlassian Forgeプラットフォームを使用する必要があります。これにより、作業が大幅に遅れる可能性があり、単純な自動化のアイデアが、開発リソースの順番待ちをしなければならないプロジェクト全体になってしまいます。

対照的に、eesel AIは完全にセルフサービスで設計されています。ナレッジソースを接続し、AIの個性を調整し、複雑なアクションを設定し、完全に機能するAIエージェントを数分で立ち上げることができます。すべて、コードを一行も書かずに、セールスデモを受けることなく行えます。

さらに良いことに、eesel AIは、祈るような気持ちで祈って成功を待つことなく、立ち上げる方法を提供します。そのシミュレーションモードでは、何千もの自社の過去のチケットで設定をテストできます。それがどのように返信したかを正確に確認し、そのパフォーマンスに関する確かな予測を得て、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。そのようなリスクフリーのテストは、Rovoでは提供されていません。

Rovo AI Actionsの価格設定とセットアップを理解する

ツールがサブスクリプションに「含まれている」と、実際のコストや労力を見過ごしがちです。Rovoは有料のAtlassian Cloudプランに付属していますが、その使用はクレジットシステムに結びついており、コストを予測するのが難しくなる可能性があります。

「無料」プランとクレジットシステムの説明

RovoはPremiumおよびEnterprise Cloudプランの一部ですが、無制限に使用できるわけではありません。使用量は「AIクレジット」で測定され、各ユーザーは毎月一定量を受け取ります。チームがRovoに大きく依存し始めると、上限に達したり、将来的には追加料金が発生したりする可能性があります。

ライセンス	製品	ユーザーあたりのインデックスオブジェクト数	ユーザーあたりの月間AIクレジット数
Premium	Jira, Confluence, JSM	250	70
	Teamwork Collection	2500	700
Enterprise	Jira, Confluence, JSM	625	150
	Teamwork Collection	6,250	1,500

これは、透明で分かりやすいeesel AIの価格設定とは非常に異なるモデルです。プランはAIインタラクションの数に基づいており、顧客をうまく助けることに成功したことでペナルティを課すような、奇妙な解決ごとの料金はありません。月額プランから始めていつでもキャンセルでき、大きな契約に縛られることなく適応する自由が得られます。

Rovo AI Actionsのカスタマイズ：Rovo Studio vs. Atlassian Forge

先ほど触れたように、Rovoのカスタマイズは2つの道のどちらかを選ぶことを意味します。Rovo Studioは、シンプルなノーコードエージェントには適しています。しかし、それ以上に複雑なものになると、完全な開発者プラットフォームであるForgeに移行する必要があります。これは真のボトルネックを生み出す可能性があり、サポートチームや運用チームは、必要な自動化を構築するためにエンジニアを待つことになります。

eesel AIでは、その力は最前線のチームの手にあります。Shopifyでの注文検索、Jira課題の作成、Zendeskでのチケットのトリアージなど、強力なカスタムアクションをすべてシンプルなダッシュボードから設定できます。開発者は必要ありません。

結局のところ、Rovo AI Actionsは、Atlassianを日常的に使用しているチームにとって堅実な追加機能です。そのエコシステム内では、タスクを自動化し、ワークフローをかなりうまく連携させることができます。しかし、重要な知識やプロセスが他のクラス最高のツールにまで及ぶと、その価値は急落します。

チームがすでに持っていて愛用しているツールと連携するAIプラットフォームを必要とする場合、よりオープンで柔軟なソリューションが最適です。eesel AIは、現代の職場の現実のために構築されており、すべての知識を一つにまとめて、数分で自分で設定できる有用な自動化を提供します。

Rovo AI Actionsを超えて：すべてのツールで機能するAI

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