Atlassian Rovo Definitions の完全ガイド

正直なところ、どんな会社にも独自の社内用語がありますよね。頭字語やプロジェクトのコードネーム、内輪のジョークなど、まるで自分だけが知らないパスワードのように感じられる言葉の集まりです。チームカルチャーにとっては素晴らしいことですが、新人や他部署のメンバーにとっては大きな悩みの種になり得ます。「タイタンプロジェクト」って何だろう？とか、今回の「QBR」ってどういう意味だっけ？と内心思いながら、会議で頷いていた経験は何度もありますよね？

これは普遍的な問題であり、Atlassian社は新しいAIツール群であるRovoでその解決に乗り出しています。中でも特に話題の機能の一つが「Rovo定義 (Rovo Definitions)」で、これは普段使っているツールの中で、その場で素早く説明を提供することを目的としています。

このガイドでは、Rovo定義について知っておくべきことのすべてを解説します。それが何であるか、どのように機能するのか、そしてどこに限界があるのかを掘り下げていきます。また、散在する社内ナレッジという難問を根本的に解決するために何が必要かについても見ていきましょう。

Rovo定義とは？

Rovo定義は、Atlassianの世界、主にJiraとConfluenceに存在するAI搭載の機能です。その役割は、社内固有の用語を自動的に説明することです。社内用語を理解してくれる、賢い内蔵辞書のようなものだと考えてください。

ConfluenceのページやJiraのチケットを読んでいるときにハイライトされた用語を見つけたら、それにカーソルを合わせるだけです。小さな「ナレッジカード」がポップアップ表示され、定義を示してくれます。これにより、Slackで同僚に質問したり、古いドキュメントを探し回ったりする手間が省けます。

AtlassianのRovo定義機能を利用し、AIが生成した回答を即座に得ているユーザー。

これらの定義は、2つの方法で提供されます：

1. AIによる生成： AtlassianのAIが社内の情報をスキャンし、独自の定義を生成します。

2. チームによる作成： チームの誰もが新しい定義を作成したり、AIの初回の試みが少しずれている場合に既存のものを修正したりできます。

その目標は非常にシンプルです。コンテキストスイッチを減らすことで、集中力を維持できるようにすることです。簡単な答えを求めてあちこち探し回るのではなく、ワークフローの中に留まれるように設計されています。

主な特徴と機能

このツールを本当に理解するためには、舞台裏で何が起こっているのか、そしてチームがそれをより賢くするためにどのように貢献できるのかを理解することが役立ちます。

Rovoが定義を生成・表示する方法

Rovoは単にランダムな推測をしているわけではありません。Atlassianが"チームワークグラフ (Teamwork Graph)"と呼ぶものに依存しています。これは、業務のつながりを複雑にマッピングしたもので、プロジェクト、チーム、目標、さらには会話間の関係性を理解します。このコンテキストこそが、単にGoogleで検索できるようなものではなく、実際に関連性の高い定義をAIが生成するのに役立つのです。

プロセスはスムーズになるように意図されています。用語を見て、カーソルを合わせると、システムが定義を表示します。定義が役に立たない場合は、低評価（サムズダウン）を付けることができ、それによって自分で編集するか、Atlassianに直接フィードバックを送るかのオプションが表示されます。もしRovoが何も見つけられなかった場合は、自分で定義を作成するように促されます。このフィードバックループが、システムの学習と時間経過による改善に役立つのです。

チームのナレッジのために定義を追加・編集する

正直なところ、AIは完璧ではありません。そのため、Rovoは編集権限をチームの手に委ねています。定義が欠けていたり、間違っていたり、あるいは単に奇妙だったりした場合、誰もが介入して修正することができます。

プロセスは非常にシンプルです。定義したい単語をハイライトし、定義するをクリックし、定義を追加するまたは正しくないですか？この定義を編集するを選択します。そこからウィンドウがポップアップし、独自の説明を記述できます。情報がどこから来たかを示すためにソースURLを追加することもでき、これは定義に権威性を加えるための素晴らしい機能です。

コンテキスト固有の定義を作成する

これはおそらくRovoの最も賢い機能の一つでしょう。同じ頭字語が、チームによって全く異なる意味を持つことがあります。例えば、「PIR」はエンジニアリングチームにとっては「Post-Incident Review（インシデント後のレビュー）」を意味するかもしれませんが、プロダクトチームにとっては「Product Increment Review（製品インクリメントレビュー）」を意味するかもしれません。このような混同は、深刻な混乱を引き起こす可能性があります。

Rovoでは、特定の場所でのみ表示される定義を作成できます。定義の範囲を単一のJiraプロジェクト、Confluenceスペース全体、あるいは特定の1つのConfluenceページに限定することができます。これにより、適切な定義が適切な人々に届くようになり、部門間の誤解を減らすのに役立ちます。

パーソナライズとユーザーコントロール

用語が自動的にハイライトされるのは便利ですが、社歴が長く、すでに専門用語を知っている人にとっては、少しうるさく感じられるかもしれません。Atlassianは、定義のハイライトをオフにする個人設定を導入しました。これは自分自身の表示のみを変更するため、まだ便利だと感じているチームメイトには影響しません。オフにしていても、いつでも手動で任意の用語をハイライトして、必要なときにその定義を呼び出すことができます。

ユースケースと限界

では、この機能は実際にどこで役立ち、そしてより重要なことに、どこで力不足なのでしょうか？実践的な側面について見ていきましょう。

一般的なユースケース

• 新入社員のオンボーディング: 新入社員にとって、Rovo定義は非常に大きな助けとなります。社内辞書に即座にアクセスできるため、彼らが慣れて生産的になるまでの時間を大幅に短縮できます。

• 部門横断的なコラボレーション： 部門間のサイロを打破するのに役立ちます。エンジニアがマーケティングプロジェクトのコードネームをようやく理解できたり、営業担当者がサポートチケットにある技術的な頭字語を理解できたりします。

• プロジェクトの明確性の維持： プロジェクトに携わる全員が主要な用語や目標について同じ理解を持つことで、誤解やミスの余地が大幅に減少します。

Rovo定義の弱点

Rovo定義は良いアイデアですが、壁に囲まれた庭（ウォールドガーデン）の中でしか機能しません。今日のほとんどの企業にとって、それだけでは不十分です。

• 限定的なナレッジソース： RovoはAtlassianの世界で何が起こっているかを理解するのに優れています。しかし、SlackやMicrosoft Teams、Googleドキュメント、あるいはZendeskの古いサポートチケットにある重要な情報はすべてどうなるのでしょうか？企業の真のナレッジの大部分はJiraやConfluenceの外に存在し、Rovoはそれに触れることができません。つまり、Rovoの「脳」は不完全であり、その理解には大きなギャップが生じてしまいます。

• 受動的で、対話型ではない： この機能は受動的です。用語を見つけてカーソルを合わせたときにしか定義を提供しません。しかし、探すべき正確な単語がわからない場合はどうでしょうか？「タイタンプロジェクトの結果はどうだった？」や「そのプロジェクトのリーダーは誰だった？」のようなフォローアップの質問をすることはできません。これは辞書であり、会話ができる知識豊富なチームメイトではありません。

• 手動でのメンテナンスが必要： システムの正確性は、チームが常にAIの間違いを修正したり、欠けている定義を追加したりすることに大きく依存します。これは小さなタスクのように聞こえるかもしれませんが、すでに忙しい人々にとってはすぐに本当のメンテナンスの頭痛の種になりかねません。実際に仕事を減らすツールではなく、単にToDoリストのもう一つの項目になってしまうのです。

結論として、Rovo定義はAtlassianのデータとはうまく連携しますが、本当に役立つナレッジツールは、効果的であるために会社のすべての情報を参照できる必要があります。

Rovo定義の価格

ここで重要な詳細があります。Rovoは、定義機能を含め、個別に購入できるものではありません。Jira、Confluence、またはJira Service ManagementのPremiumプランまたはEnterpriseプランを利用しているAtlassian Cloudのお客様であれば、追加費用なしで利用できます。AtlassianはStandardプランでのアクセスも予定していると述べていますが、確定日はまだ発表されていません。

この機能は技術的には「無料」ですが、その能力はサブスクリプションレベルに結びついています。プランによって、ユーザーごとに毎月利用できる「インデックス対象オブジェクト」（ページや課題など）の数と「AIクレジット」の数が決まります。

統一された社内ナレッジのためのより良い代替案

Rovoの限界は、より接続され、完全なソリューションの必要性を浮き彫りにしています。社内ナレッジツールは、一部のコーナーだけでなく、テクノロジースタック全体で機能すべきです。ここで登場するのがeesel AIです。

ナレッジがどこにあっても、それを統合する

RovoのAtlassian限定のアプローチとは異なり、eesel AIはすぐに100以上のソースと接続します。Confluence、Googleドキュメント、Slack、Notion、さらにはZendeskやJira Service Managementのようなプラットフォームからの古いヘルプデスクチケットまで、あらゆるものに接続できます。散在するすべての情報を一つの中央ブレインに集め、チーム全体が本当に信頼できる単一の信頼できる情報源を作成します。

Rovo定義の限られたソースに対する主な利点である、eesel AIの広範な連携ライブラリ。::Rovo定義の代替として、幅広い接続範囲を示すeesel AI連携ライブラリのスクリーンショット。

対話型AIアシスタントで、単なる定義を超える

単に用語を定義するだけでなく、チームが質問できるようになったらどうでしょうか？eesel AIの社内チャットを使えば、チームはすでに作業しているSlackやMicrosoft Teamsから、平易な言葉で複雑な質問をすることができます。

「フェニックスプロジェクトの主要な成果は何で、リードエンジニアは誰でしたか？」と質問し、Googleドキュメントのプロジェクト計画、Confluenceの議事録、Slackでの会話からまとめられた明確な答えを得られると想像してみてください。これが、単なる辞書とインテリジェントなパートナーとの真の違いです。

真のセルフサービスプラットフォームで、数分で利用開始

エンタープライズソフトウェアのセットアップは、しばしば6ヶ月がかりのプロジェクトのように感じられることがあります。対照的に、eesel AIは信じられないほどシンプルでセルフサービスになるように作られています。デモを予約したり、長い導入プロセスを待ったりすることなく、数分でナレッジソースを接続し、強力な社内AIアシスタントを立ち上げることができます。

Rovo定義に関する最終的な考察

AtlassianのPremiumまたはEnterprise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、Rovo定義は非常に便利な機能です。仕事をしているその場で社内用語を定義するという当面の問題を、うまく解決してくれます。

しかし、その限界は無視できません。その知識はAtlassian製品内に留まり、会話をすることはできず、手動で更新し続けるためにチームに依存しています。会社とともに実際に成長できるナレッジソリューションのためには、すべてのデータをまとめ、従業員が人に尋ねるのと同じように質問できるプラットフォームが必要です。

あなたの会社のために本物のナレッジブレインを構築する準備はできましたか？ eesel AIを無料でお試しいただき、チームが必要とする答えを、彼らがすでに働いている場所で簡単に提供できることを実感してください。