Rovo Deep Researchの推論とその代替手段に関するガイド

正直なところ、誰もが一度は経験したことがあるでしょう。必要な答えが社内のデジタル空間のどこかに漂っているのは分かっているのに、それが先週火曜日のSlackのスレッドなのか、半年前のConfluenceページなのか、それとも誰も1年間触れていないあのGoogleドキュメントなのか…。すべてを繋ぎ合わせようとすると、仕事をこなすためだけに探偵のライセンスが必要だと感じることもあります。

Atlassian社は、企業チーム向けのAIアシスタントであるRovoでこの分野に参入しました。その中でも特に話題のスキルの一つが「ディープリサーチ」です。これは、個人のリサーチアナリストのように機能し、あらゆるデータを掘り下げて詳細なレポートを作成してくれます。

しかし、Rovoは実際にどのようにして点と点を結びつけているのでしょうか？このガイドでは、Rovoのディープリサーチの推論がどのように機能するのか、その裏側を解き明かし、本当に得意なことと、特に「ただ読むだけでなく、物事を実行する必要がある」チームにとっては適していない可能性のある分野について見ていきます。

Atlassian Rovoディープリサーチとは？

Rovoディープリサーチは、Atlassian社の製品全体に現れるAIアシスタント「Rovo Chat」に組み込まれた特別なスキルです。その主な目的は、「先四半期のプロジェクトPhoenixに関する顧客からのフィードバックはどのようなものがありましたか？」といった、大きな自由回答形式の質問を処理し、洗練された構造化レポートを提供することです。

この機能は、同社が「チームワークグラフ」と呼ぶものを活用し、Atlassianの世界に完全に馴染むように作られています。このグラフは、Rovoがあなたの会社について参照する社内向けの虎の巻と考えることができます。これによりAIは、あなたのプロジェクトの文脈、チーム構成、そしてJiraやConfluenceのようなツールで使われる社内用語を理解するのに役立ちます。これは、仕事のあらゆる要素がどのようにつながっているかを示す地図なのです。

これは平均的な検索機能ではありません。計画を立て、多くの異なる場所から同時に情報を取得し、それを実際に使える形にまとめ上げる、一連のプロセスなのです。

Rovoディープリサーチの推論の仕組み

Rovoディープリサーチの秘訣は、質問に段階的に取り組むその方法にあります。これはAtlassian社が驚くほどオープンに公開しているプロセスです。このツールの長所と短所を理解するには、このプロセスを把握する必要があります。これがRovoディープリサーチの推論の核心です。

Rovoの多段階推論プロセス

Rovoに複雑な質問をすると、ただ社内ドキュメントを検索し始めるわけではありません。答えが可能な限り良いものになるように、小さな作戦計画を立てます。

1. ステップ1：質問を計画に分解する。 何かをする前に、Rovoはあなたの大きなリクエストを、より小さく、扱いやすいタスクに分解します。例えば、顧客からのフィードバックの分析を依頼すると、「すべてのフィードバックチケットを見つける」「フィードバックをテーマ別に分類する」「上位3つの機能リクエストを特定する」といったTo-Doリストを作成するかもしれません。これが作戦全体のロードマップになります。

2. ステップ2：すべての場所を一度に検索する。 RovoはTo-Doリストを一つずつこなすのではなく、すべてを並行して実行します。接続されているすべてのデータソースに同時にアクセスするため、単一トラックのアプローチよりもはるかに速く大量の情報を集めることができます。

3. ステップ3：立ち止まり、考え、再試行する。 初回の検索後、Rovoは一息ついて見つけたものをレビューします。関連性のないものを排除し、情報に明らかな抜けがないか探します。特定の点についてさらに詳細が必要な場合は、より焦点を絞った検索を再度実行します。この繰り返しが「推論」の重要な部分であり、自信を持って結論を出せるまで、段階的に深掘りしていくことができます。

4. ステップ4：専門のエージェントが最終レポートを作成する。 すべての情報が集まったら、統合という一つの仕事を持つ別のAIエージェントが引き継ぎます。そのエージェントは、見つけた情報を明確なアウトラインに整理し、各セクションを執筆し、元のドキュメントに直接リンクする引用を追加します。AIがどこから情報を得たかを簡単に確認できるため、これは非常に優れた機能です。

Rovoディープリサーチ：主な機能とユースケース

Rovoの体系的な思考方法は、社内の様々な場所から点と点を結びつける必要がある、特定の社内分析タスクに非常に適しています。

中核となる能力

• 社内の内輪ネタを理解する。 「チームワークグラフ」のおかげで、Rovoはあなたの会社の独特な言語を理解します。「プロジェクトキメラ」が次の大きなローンチの社内コードネームであり、神話上の怪物ではないことを知っているため、結果の関連性が保たれます。

• 作業過程を示す。 AIにおける信頼は非常に重要です。Rovoは、レポートの主要なポイントごとに情報源を引用することで、これを支援します。リンクをクリックすれば、元のJiraチケットやConfluenceページに飛ぶことができ、AIが事実を捏造しているわけではないという安心感を得られます。

• AIモデルのチームを活用する。 Atlassianは単一の大規模言語モデルに依存していません。OpenAIやAnthropicなど、さまざまなプロバイダーのモデルを組み合わせて使用し、それぞれが最も得意なタスクに割り当てています。あるモデルは計画が得意で、別のモデルは推論、そして3番目のモデルは執筆が得意かもしれません。各部分に最適なツールを使用することで、最終的なレポートの質が向上します。

実用例

• 新入社員の早期戦力化。 新しいエンジニアがRovoに「プロジェクトキメラの完全な技術概要を教えて」と尋ねることができます。数分以内に、アーキテクチャ、主要な開発エピック、そしてすべての重要なドキュメントを要約した単一の文書を手にすることができます。

• プロジェクトの進捗管理。 プロダクトマネージャーは、「第3四半期のローンチに関するすべての主要な決定と障害は何でしたか？」と尋ねることができます。Rovoは、散在する会議のメモ、ステータス更新、Slackのメッセージから、きれいなタイムラインをまとめることができます。

• 競合他社の調査。 戦略担当者は、「競合他社が自社ツールでAIをどのように活用しているか要約して」と依頼できます。Rovoは、接続されたサードパーティのソースや社内分析からデータを収集し、便利な競合ブリーフを作成することができます。

Rovoディープリサーチ推論の限界と、アクション指向チームのための代替案

Rovoは明らかに調査のためのスマートなツールですが、特定の制限を念頭に置いて設計されています。これらの制限は、チームの目標が、特に顧客が関わる作業の自動化である場合に非常に明白になります。

Rovoディープリサーチ推論の弱点

• 調査のためであり、解決のためではない。 Rovoの仕事の最終成果物はレポートです。要約を提供することには優れていますが、次のステップに進むことはできません。顧客サポートのチケットを自分で解決したり、ITの問題を特定したり、注文状況を調べて更新したりすることはできません。物事を能動的に解決するのではなく、受動的に分析するように作られています。

• Atlassian製品への強いコミットメントが必要。 Rovoを最大限に活用するには、あなたの会社がAtlassian製品に完全にコミットしている必要があります。その枠外のツールから知識を取り込むことは、ぎこちなく、効果も低くなる可能性があります。また、設定は典型的なエンタープライズソフトウェアの感触があり、スイッチを入れてすぐに使い始められるようなものではありません。

• 価格が少々謎めいている。 Rovoは、店頭で購入できる製品ではありません。Atlassianの上位プランであるPremiumおよびEnterprise Cloudプランにバンドルされています。試してみたいだけのチーム向けに、分かりやすい価格設定はなく、初日からかなりの投資が必要になります。

アクションのために作られた代替案：eesel AI

もしあなたの主な目標が、会社の知識を単なるレポートではなく自動化されたアクションに変えることであるなら、eesel AIのようなツールは、まさにその目的のためにゼロから作られています。

• 数ヶ月ではなく、数分で利用開始。 長く面倒なエンタープライズ向けの設定は忘れてください。eesel AIは完全にセルフサービスです。ZendeskやFreshdeskなどのヘルプデスクや、他のすべてのナレッジソースを簡単な連携で接続できます。数分で実用的なAIエージェントを稼働させることができます。

• 知識がどこにあっても、すべてを連携。 RovoがAtlassianの環境で最も快適に動作するのに対し、eesel AIはチームがすでに依存しているツールに即座に接続します。答えがGoogleドキュメント、Notion、Slack、あるいは過去のサポートチケットに隠れていても、eesel AIはそれらすべてをAIが使用するための一つの脳にまとめ上げます。

• ワークフローをただ記述するのではなく、自動化する。 eesel AIのエージェントは行動するように設計されています。答えを見つけると、チケットをトリアージしたり、Shopifyのようなプラットフォームからリアルタイムの注文情報を検索したり、難しい問題を適切な担当者にエスカレーションしたり、顧客の問題を最初から最後まで解決したりすることができます。

• まず試してみて、何に対して支払うのかを把握できる。 eesel AIにはシミュレーションモードがあり、実際の顧客と話す前に、過去の何千ものチケットでAIをテストすることができます。これにより、AIがどのように機能するかを確実に把握できます。また、Rovoのバンドル価格とは異なり、eesel AIには、解決ごとの隠れた料金がない、明確で柔軟なプランがあります。

機能	Atlassian Rovoディープリサーチ	eesel AI
主な目的	詳細な調査レポートの作成	サポート問題の自動化と解決
中核となるアクション	情報を学習し要約する	学習し、行動する（回答、タグ付け、エスカレーション）
設定時間	数週間から数ヶ月（エンタープライズ展開）	数分から数時間（セルフサービス）
ナレッジソース	Atlassianツール（Jira, Confluence）に最適	ヘルプデスク、Wiki、チャットツール（100以上の連携）
価格モデル	Atlassianの上位プランにバンドル	透明で予測可能な月額/年額プラン

Rovoディープリサーチ推論：深い調査から即時のアクションへ

Rovoディープリサーチ推論エンジンは、複雑な社内調査を行う必要があるチームにとって、堅実で透明性の高いツールです。特に、すでにAtlassian製品を日常的に使用しているチームにとってはなおさらです。その真価は、乱雑なデータを、大きな意思決定を導くためのクリーンな知識に変えることにあります。

しかし結局のところ、これは学習のためのツールであり、実行のためのツールではありません。レポートを作成するものであり、その場で自動化を推進するものではありません。

情報を見つけることと、それを実際に使用することの間のギャップを埋める必要があるサポート、IT、および運用チームにとっては、eesel AIがはるかに適しています。問題を報告するだけでなく、解決するために最初から設計されています。会社の散在する知識を、今すぐ物事を成し遂げるためのツールに変えるのです。

散在する知識を自動化された解決策に変える準備はできましたか？ 無料のeesel AIトライアルにサインアップして、最前線のサポートをどれだけ迅速に自動化できるか、その目でお確かめください。