Rovo AI レポート & 分析の実用的なガイド

Atlassianは最近、新しいAIチームメイトであるRovoをローンチしました。これは、社内に散在するすべての情報を1か所に集約し、チームを支援することを目的としています。多くの人が日常業務で利用するAtlassianツールにAIを直接組み込むという、非常にクールなアイデアです。

しかし、正直なところ、新しいテクノロジー、特にAIが登場するたびに、本当の疑問は「何ができるか？」だけでなく、「実際に役立つのか？」ということです。AIの影響を把握することは、単なる確認事項ではなく、そのコストと労力に見合う価値があるかどうかを知るための重要な手段です。

このガイドは、まさにそのためにあります。ここでは、Rovo AIのレポーティングと分析機能を徹底的に検証します。現在できること、不足している点、そしてクリック数を数えるだけでなく、実際の結果を測定するための真に役立つAI分析アプローチとはどのようなものかを見ていきましょう。

Atlassian Rovoとは？

まず最初に、このRovoとは一体何なのでしょうか？ Rovoは、JiraやConfluenceなどのAtlassianスイートに接続するAI頭脳のようなものだと考えてください。アプリを切り替えることなく、情報の検索、質問への回答、さらにはタスクの自動化を支援する仮想チームメイトとして設計されています。

基本的には、主に3つのことを行います。

• 統合検索: Rovoは、Atlassian製品だけでなく、GoogleドライブやSlackなどのツールを含む、接続されているすべてのアプリを検索できます。これにより、1つのドキュメントを見つけるために誰もが行う、際限のないタブの切り替えをなくすことを目指しています。

• Rovoチャット: これは対話型の部分です。日常的な自然言語で質問すると、接続されているすべてのナレッジベースから答えを探し出してくれます。

• Rovoエージェント: これらは小さな働き者です。これらの仮想エージェントを設定して、チケットの作成やページの更新など、反復的な作業を処理し、ワークフローの一部を自動化することができます。

舞台裏では、RovoはAtlassianが「チームワークグラフ」と呼ぶものによって支えられています。これは、チーム、プロジェクト、データがどのように関連しているかをマッピングするシステムの専門用語です。このコンテキストこそが、理論上、Rovoがビジネスを理解し、関連性の高い回答を提供するのに役立っています。

Atlassianの組み込みRovo AIレポーティング＆分析機能の概要

Rovoのようなツールを導入した場合、まず誰かがそれを使っているかどうかを知る必要があります。Atlassianは、「Rovoインサイト」と呼ばれるネイティブのダッシュボードを提供しており、管理者は導入状況の基本的な概要を把握できます。

このダッシュボードは、主に2つの指標に焦点を当てています。

• アクティブなRovoユーザー: このチャートは、過去28日間など、特定の期間にRovoを試したり、質問したりしたユニークユーザー数を示します。チームがRovoを試しているかどうかを簡単に確認する方法です。

• Rovoへのリクエスト送信数: これは、チームがRovoに投げかけたすべての質問やコマンドの総数を単純に集計したものです。これにより、会社全体でのインタラクションの総量を把握できます。

この種のレポートは、Rovoの販売方法を考えると特に重要です。Rovoは個別のアドオンではなく、より高価なAtlassianプランにバンドルされています。もしあなたの会社がJira、Confluence、またはJira Service ManagementのPremiumまたはEnterprise Cloudプランを利用しているなら、Rovoも利用可能です。

管理者が無効にすることもできますが、現実には、利用頻度に関わらずRovoの料金を支払っていることになります。そのため、その価値を把握することがさらに重要になります。組み込みの分析機能は出発点ではありますが、これから見ていくように、全体像を伝えるものではありません。

ネイティブのRovo AIレポーティング＆分析機能の限界

利用状況の追跡は良い第一歩ですが、これはレストランの成功を、ドアから入ってきた人の数を数えて判断するようなものです。彼らが食事を気に入ったか、また来るか、そしてレストランが利益を上げているかどうかはわかりません。Rovoのネイティブ分析機能も同様の問題を抱えています。つまり、パフォーマンスではなくアクティビティに焦点を当てているのです。

以下に、おそらく直面するであろう主な限界を挙げます。

1. すべてが大きなバケツにまとめられている: ダッシュボードは、組織全体の1万フィート上空からの視点を提供します。人々がRovoを使用していることはわかりますが、誰が使っているのかを簡単に見ることはできません。どのチームが気に入っているのか？ どの部署はまだ試してもいないのか？ そのような詳細がなければ、的を絞ったトレーニングを提供したり、ツールが実際にどこで効果を上げているのかを把握したりするのは困難です。

2. 品質を測定しない: これが最大の問題点です。Rovoインサイトは誰かが質問したことは教えてくれますが、その答えが正しかったか、役立ったか、あるいは完全だったかどうかは全くわかりません。解決率、正確性、顧客満足度への影響など、サポートの文脈で本当に重要な指標はありません。あなたは基本的に目隠しで飛んでいるようなものです。

3. ROIへの明確な道筋がない: 確かに、1,000件のリクエストがあったかもしれませんが、それがビジネスにとって何を意味するのでしょうか？ その利用状況データを、節約された時間、削減されたチケット数、サポートコストの削減といった実際の結果に簡単には結びつけられません。これにより、ビジネスケースを構築し、なぜそのプレミアムプランの料金を支払っているのかを説明するのが非常に難しくなります。

4. ナレッジギャップを特定できない: 分析は一方通行です。チームが何を質問しているかはわかりますが、Rovoが答えられないことや、ドキュメントが弱い部分を指摘してはくれません。ナレッジベースを改善し、AIをより賢くするためのフィードバックループが存在しないのです。

• 左側（Rovo）：「アクティブユーザー」と「送信されたリクエスト」のアイコンに、「見せかけの指標」というラベル。

• 右側（実用的な分析）：「解決率」「正確性」「節約時間」「発見されたナレッジギャップ」のアイコンに、「実用的な指標」というラベル。

• 左から右への矢印に、「アクティビティからパフォーマンスへ」というテキスト。

なぜ実用的なRovo AIレポーティング＆分析が見せかけの指標よりも重要なのか

Rovoのレポーティングとサポートチームが実際に必要とするものとのギャップは、結局のところ1つのことに帰着します。それは、見せかけの指標（vanity metrics）と実用的な指標（actionable metrics）の違いです。

利用回数やアクティブユーザー数のような見せかけの指標は、プレゼンテーションのスライドでは見栄えが良いかもしれませんが、賢明な意思決定にはあまり役立ちません。実用的な指標とは、物語を伝え、次に行うべきことを示してくれる数字のことです。

AIツールから真の価値を引き出すには、以下のような洞察が必要です。

• 自信を持ってテストする: AIを実際の顧客に対応させる前に、そのパフォーマンスがどうなるかを非常によく理解しておくべきです。それがどこで優れ、どこでつまずくかを確認するために、現実世界の問題でテストする方法が必要です。

• 真のインパクトを測定する: 人間の介入なしにAIだけで完全に処理された顧客の問題がいくつあるかを正確に知る必要があります。それこそが、実際のコスト削減を計算し、その価値を証明する唯一の方法です。

• 時間とともに改善する: AIは学習システムであるべきです。AIが失敗したり混乱したりしている箇所を示すデータが必要です。それによって、ナレッジベースの根本原因に戻って修正することができます。

Rovoの分析は何が起こったかを教えてくれますが、*それがどうしたのか？*という核心に迫るためには、より高度なプラットフォームが必要です。

eesel AIによるRovo AIレポーティング＆分析へのより良いアプローチ

ここで、eesel AIのような、AI分析に特化して構築されたツールが登場します。eesel AIは、強力な自動化だけでなく、AIのパフォーマンスを初日から測定し、改善するために必要な深く実用的な分析を提供するために設計されています。Rovoのバンドルされた大まかな視点とは異なり、eeselは実際に使えるレポーティングを備えた専用ソリューションを提供します。

強力なシミュレーションで利用状況を超える

新しいAIを導入する際の最大の頭痛の種の1つは、実際に稼働するまでそのパフォーマンスがわからないことです。eesel AIを使えば、その当て推量を完全に取り除くことができます。そのシミュレーションモードでは、AIをオンにする前に、過去の何千ものサポートチケットでAIの設定をテストできます。

これにより、予測される解決率やコスト削減の見積もりなど、データに裏打ちされた明確なパフォーマンス予測が得られます。AIがさまざまな顧客の質問にどのように対応したかを正確に確認でき、安全な環境でその挙動を微調整できます。これは、スイッチを入れてうまくいくことを願うしかないRovoのアプローチとは全く異なる世界です。

真のパフォーマンスとROIを追跡

eesel AIの分析ダッシュボードは、実際に成果を左右する指標を中心に構築されています。単にリクエストを数えるのではなく、次のようなパフォーマンス指標に焦点を当てています。

• 自動解決率

• ワンタッチ解決

• エージェントの節約時間

• 顧客の質問トピックの傾向

このデータは、投資収益率（ROI）を計算するための直接的な手がかりとなります。チームがどれだけの時間を取り戻し、どれだけのチケットが削減されたかを正確に把握できるため、AI投資の価値を上層部に明確に示すことができます。Rovoの曖昧な利用状況チャートを、実際のビジネスインパクトを反映した具体的な数値に置き換えるのです。

ナレッジギャップを自動で特定し、解消する

おそらく最も便利な機能は、eesel AIが自身の失敗から学ぶ能力です。このプラットフォームは、最終的に人間のエージェントに行き着いた会話を分析し、ナレッジベースのギャップを見つけ出します。

しかし、何が欠けているかを指摘するだけではありません。それを修正するのを積極的に支援します。eesel AIは、過去のチケットの成功した解決策に基づいて、ヘルプセンター用の記事の下書きを自動生成できます。これにより、分析ダッシュボードが日々改善するためのツールに変わります。AIとナレッジベースが共に改善し、Rovoのレポーティングには存在しない好循環を生み出すのです。

利用状況の追跡から成果の推進へ

Atlassian Rovoは、統合型AIの未来を示す興味深い一例であり、その基本的な利用状況追跡は出発点です。しかし、チームがAI戦略を管理し、最適化し、その価値を証明するために必要な実用的な洞察は提供していません。

「アクティブユーザー」や「リクエスト量」といった指標だけでは不十分です。AIから真の価値を引き出すには、パフォーマンスを測定し、本番稼働前に結果をシミュレーションし、データを使ってAIとナレッジソースの両方を継続的に改善しなければなりません。

eesel AIのようなプラットフォームは、このレベルの管理と洞察のためにゼロから構築されています。これらは、チームが単にAIを利用するだけでなく、AIを使って測定可能な結果を推進するのを支援し、有望なテクノロジーを実績のあるビジネス資産に変えるのです。

真のRovo AIレポーティング＆分析が何をもたらすか、見てみませんか？

推測はやめて、測定を始めましょう。eesel AIを使えば、自社の過去のデータを使って、潜在的なROIを数分でシミュレーションできます。セットアップはセルフサービスで、本番稼働前にどれだけのチケットを自動化できるかを正確に確認できます。

eesel AIを無料でお試しいただくか、デモを予約して実際の動作をご覧ください。