Rovoのナレッジソース実践ガイド（よりシンプルな代替案も）

正直なところ、あなたの会社の情報はかなり散らかっているのではないでしょうか。プロジェクト計画はJira、ドキュメントはConfluence、重要なファイルはGoogle Drive、そして大事な会話はSlackの奥深くに埋もれている。たった一つの情報を見つけ出すだけでも、まるで地図のない宝探しのようです。

Atlassianは、この問題をRovoで解決しようとしています。Rovoは、散在するあらゆる知識を掘り起こすことができる「AIチームメイト」を目指して開発された新しいAIツールです。その構想全体の要となるのがRovoナレッジソースであり、AIにいわば「脳」を与えるデータ接続の役割を果たします。

しかし、それは実際にどれくらいうまく機能するのでしょうか？そして、あなたのチームにとって正しい選択なのでしょうか？このガイドでは、Rovoナレッジソースとは何か、その仕組み、弱点、そして真にすべてを繋ぐAIエージェント用のナレッジベースを構築する方法について、わかりやすく解説します。

Rovoナレッジソースとは？

簡単に言うと、Rovoナレッジソースとは、Rovoエージェントが正確な回答を返すためにアクセスを許可する、特定の情報プールです。AIが読むことを許可された、図書館の「承認済みセクション」のようなものだと考えてください。

Atlassianはこれを、デフォルトナレッジとカスタムナレッジの2種類に分類しています。

• デフォルトナレッジ: エージェントは、質問したユーザーが閲覧できるほぼすべての情報にアクセスできます。これは柔軟に聞こえますが、範囲が広すぎて、かなり的外れな答えが返ってくることもあります。

• カスタムナレッジ: あなたが厳選したソースのみを使用するようにエージェントに具体的に指示します。これにより、はるかに高度な制御が可能になり、AIの応答の関連性と信頼性を確保するのに役立ちます。

Rovoはかなりの数のソースに接続でき、すでに多くのAtlassian製品を使用している場合には特に便利です。一般的な接続先の一部を以下に示します。

• Atlassianスイート: ConfluenceのスペースとJiraプロジェクト。

• サードパーティアプリ: Google Drive、Microsoft SharePoint、Slack、Microsoft Teams、Figma、GitHub、Miro。

これらの接続によって、Rovoエージェントはコンテンツを読み取り、情報を検索し、特定のページや作業項目を呼び出す「スキル」を習得します。

ユーザーが様々なナレッジソースを接続できるRovoのインターフェース。 

Rovoナレッジソースの接続と管理方法

ここから、計画の「シンプル」な部分が崩れ始めます。管理者がRovoの設定画面に入り、コネクタを選択し、権限を処理する必要があります。言葉で聞くと簡単そうですが、特にサードパーティツールの場合、現実は非常に厄介です。

Microsoft SharePointとの連携を例に見てみましょう。これは決してワンクリックで完了するプロセスではありません。機能させるには、以下の作業が必要です。

• まず、Entra管理者（旧Azure管理者）を見つけ出す必要があります。

• Microsoftポータルで、まったく新しいアプリケーション登録を作成します。

• 特定のAPI権限（「User.Read.All」、「Files.Read.All」、「Sites.Read.All」など）の長いリストを手動で設定し、会社全体に対して管理者の同意を付与します。

• クライアントシークレットを作成し、追跡し続ける必要があります。これは基本的にアプリ用のパスワードで、有効期限があります。更新を忘れると接続が切れてしまいます。

• 新しいSharePoint設定を使用している場合は、コマンドラインを開いてPowerShellスクリプトを実行する必要さえあるかもしれません。

正直なところ、これは非常に大きな技術的ハードルです。専門的なIT知識と複数の管理者の承認が求められます。もしあなたが、ヘルプドキュメントのフォルダを接続したいだけのサポートリーダーだとしたら、ほぼ間違いなくIT部門にチケットを申請して順番待ちをすることになるでしょう。

このレベルの複雑な設定は、プロジェクトを頓挫させる可能性があります。対照的に、eesel AIのような最新のAIプラットフォームは、チーム自身で管理できるように設計されています。ITチケットを必要とせず、シンプルなダッシュボードから数クリックでConfluenceやGoogle Docsなどのソースを接続できます。これにより、チームは数週間ではなく数分で作業を開始できます。

Rovoナレッジソースの主な機能と一般的なユースケース

さて、設定プロセスを乗り越えてナレッジソースを接続したら、Rovoエージェントは実際に何ができるのでしょうか？これらは、いくつかの主要なタスクを支援するために作られています。

• ユースケース1: 一元的なQ&A。 プロジェクトマネージャーがRovoチャットに「第3四半期のプロジェクトレビューの要点は何でしたか？」と尋ねることができます。するとRovoは接続されたGoogle Driveフォルダを検索し、適切なプレゼンテーションを見つけ、要約を出力します。

• ユースケース2: Atlassian内でのワークフローの自動化。 エージェントに「バックログを整理して」と指示することができます。するとエージェントはConfluenceページからプロジェクト要件を読み取り、Jiraで新しい課題を自動的に作成、ラベル付け、割り当てを行います。

• ユースケース3: コンテンツ生成。 Rovoエージェントに「新機能のリリースノートを下書きして」と依頼できます。するとエージェントはJiraから技術的な詳細を、Confluenceページからマーケティング用のコピーを抽出し、初稿を作成します。

しかし、ここには落とし穴があります。Rovoの能力はAtlassianの世界に非常に特化しています。Jiraチケットの作成やConfluenceページの更新には素晴らしい性能を発揮します。しかし、顧客対応チームが日常的に使用するツールで実際のアクションを起こすことに関しては、その力は到底及びません。

接続されたAtlassianソースから情報を引き出して質問に答えるRovoのチャットツール。

Rovoは社内のAtlassianタスクには優れていますが、もしAIがShopifyで顧客の注文詳細を調べたり、支払いを返金したりする必要がある場合はどうでしょうか？ここで必要になるのが、より柔軟なワークフローエンジンです。eesel AIのようなツールはカスタムAPIアクションをサポートしており、これによりAIエージェントはあらゆるソースから情報を読み取るだけでなく、ヘルプデスクからeコマースプラットフォームまで、あらゆる外部システムでアクションを起こすことができます。

機能	Atlassian Rovo	eesel AI
主なアクション	Jira課題の作成・編集、Confluenceページの更新	チケットへの回答、タグ付け/クローズ、エージェントへのエスカレーション
外部アクション	データ取得（「読み取り」）に限定	注文データの検索、返金処理、CRMの更新
カスタマイズ	事前定義された「スキル」に基づく	ノーコードエディタによる完全カスタムAPIアクション
最適な対象	Atlassianエコシステムに深く根ざしたチーム	ヘルプデスクやビジネスツールを横断した自動化が必要なチーム

このクレジットベースのモデルでは、コストの予測が難しくなる可能性があります。予測可能な支出を必要とするチームのために、eesel AIのようなソリューションは、明確な月額または年額の固定料金プランを提供しています。一定数のAIインタラクションが設定されており、追加料金の心配はありません。そのため、サポートの問い合わせが急増しても請求額は変わりません。

Rovoナレッジソースの料金体系解説

まず、Rovoだけを単体で購入することはできません。Jira、Confluence、Jira Service Managementの高価格帯であるPremiumおよびEnterprise Cloudプランにバンドルされています。Standardプランを利用している場合は入手できません。

さらに、予測が難しいAIクレジットシステムを採用しています。

• Rovoチャットのメッセージやエージェントのインタラクションごとに10クレジットを消費します。

• より複雑な「ディープリサーチ」クエリは100クレジットを消費します。

あなたの会社には、ユーザー数に基づいて毎月のクレジットプールが付与されます。

• Premiumプラン: ユーザー1人あたり月間70クレジット。

• Enterpriseプラン: ユーザー1人あたり月間150クレジット。

Atlassianはまた、将来的には使用量ベースの価格設定を導入する計画であると述べています。これは、チームのAI使用量に応じて請求額が月ごとに変動する可能性があり、予算編成が難しくなることを意味します。

このクレジットベースのモデルでは、コストの予測が難しくなる可能性があります。予測可能な支出を必要とするチームのために、eesel AIのようなソリューションは、明確な月額または年額の固定料金プランを提供しています。一定数のAIインタラクションが設定されており、追加料金の心配はありません。そのため、サポートの問い合わせが急増しても請求額は変わりません。

Rovoナレッジソースのアプローチに関するいくつかの考慮事項

RovoはAtlassianにとって大きな一歩ですが、そのアプローチには、全面的に移行する前に考慮すべきいくつかの制限があります。

1. エコシステムへのロックイン

Rovoは、すべてのツールと上手く連携する中立的なAIレイヤーではなく、あなたをAtlassianの世界にさらに深く引き込むように設計されています。もしあなたのチームがZendeskやIntercomのようなヘルプデスクで日常業務を行っていたり、主なコミュニケーションハブがSlackだったりする場合、Rovoは自然なワークフローの一部というより、扱いにくいアドオンのように感じられるかもしれません。

2. 限定的なトレーニングデータ

Rovoは、Wikiやプロジェクト計画のような構造化されたドキュメントから学習することに長けています。しかし、考えてみてください。あなたのチームが提供する最も優れた、最も役立つ回答は、必ずしも洗練されたドキュメントの中にあるわけではありません。それらは、トップエージェントが実際の顧客の問題を解決してきた過去何千ものサポートの会話の中にあります。Rovoはこの知識の宝庫を完全に見逃してしまうため、あなたのブランド独自のトーン＆マナーや、チームが長年かけて培ってきた賢い解決策を自動的に学習することができません。

3. リスクフリーのシミュレーションがない

新しいAIエージェントがどのように機能するかを知らずに展開するのは、賭けのようなものです。それは、QAテストなしで新機能をリリースするようなものです。Rovoは、実際の顧客と対話する前に、過去何千ものチケットでそのパフォーマンスをテストする方法を提供していません。解決率を確実に予測したり、どのような質問を間違える可能性があるかを確認したり、事前に知識のギャップを見つけたりすることはできません。

この点において、サポートに特化して構築されたAIプラットフォームには明確な強みがあります。eesel AIは、まさにこれらの問題を解決するために設計されています。

• プラットフォームに依存しない: 現在使用しているヘルプデスクやチャットツールに直接接続できるため、チームがすでに作業している場所で機能します。

• 過去のチケットから学習する: 最大の違いは、eesel AIが過去のすべてのサポートチケットでトレーニングできることです。これにより、ビジネスの文脈、トーン、解決策を最初から学習します。

• 強力なシミュレーション機能を提供する: 本稼働させる前に、AIエージェントを過去何千ものチケットに対して実行し、どのように返信したかを正確に確認できます。これにより、パフォーマンスと期待される結果について、データに基づいた正確なプレビューを得ることができます。

パフォーマンス分析を示すeesel AIのシミュレーションレポート。Rovoにはない機能です。

ドキュメントを繋ぐだけではない：実行可能なAIを構築しよう

Atlassian製品を日常的に使いこなしているチームにとって、Rovoナレッジソースは、そのエコシステム内の点と点を繋ぐ気の利いた方法です。これは社内ナレッジマネジメントのための有望なツールです。

しかし、その設定は技術的な悪夢になる可能性があり、あなたを一つのベンダーの世界にさらにロックインし、本格的なサポート自動化に必要な主要なトレーニング機能やテスト機能が欠けています。真のAIによるサポートとは、単にドキュメントを読むだけでなく、あなたのビジネスを理解し、すべてのツールを横断してアクションを起こし、安心して導入できる自信を与えることなのです。

あらゆる場所で機能するAIをはじめよう

eesel AIは、数ヶ月ではなく数分で利用を開始できます。実際の顧客との会話でトレーニングを行い、まるであなたのチームから来たかのようなサポートを提供します。また、シミュレーションモードにより、すべてを完全にリスクフリーでテストできます。

すべての知識を統合し、すでにお使いのツールと連携するAIエージェントを構築する準備はできましたか？無料でeesel AIを試して、ご自身のデータでそのパフォーマンスをご確認ください。