Rovoプロンプトのベストプラクティス:Atlassianチームのための実践ガイド

Stevia Putri

Katelin Teen
Last edited 2025 10月 15
Expert Verified

Atlassian Rovoが、すべての有料クラウドプランに含まれるようになりました。チームがすでに使っているJiraやConfluenceのようなツールに直接統合されており、あなたの新しいAIチームメイトとなることを目指しています。しかし、すでにお気づきかもしれませんが、一貫して良い結果を得るには、ただ質問するだけでは不十分です。
その秘訣は「プロンプト」、つまりAIに何かを頼むときの伝え方にあります。このガイドでは、実際に機能するRovoのプロンプトのベストプラクティスを順を追って解説します。簡単なチャットの基本から始め、複雑なAIエージェントに必要な詳細な指示までをカバーします。また、チームが直面しがちな共通の課題や、より信頼性の高いAIワークフローを構築する方法についても触れていきます。
Atlassian Rovoとは?
Atlassian Rovoは、企業の社内ナレッジやプロセスをしっかりと把握したAIチームメイトのように振る舞うように設計されています。主な機能は3つあります。
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Rovo Search: Atlassianツール全体に散らばった情報を見つけ出すのに役立ちます。さらに、SlackやGoogle Drive、Microsoft SharePointといった他のアプリにも接続できます。
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Rovo Chat: AIと会話ができる場所です。長いConfluenceページの要約、アイデアのブレインストーミング、簡単な質問への回答などを依頼できます。
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Rovo Agents: リリースノートの下書きやJiraバックログの整理など、反復的なタスクを処理するために構築できる、小さな仮想アシスタントのようなものです。ノーコードツールのRovo Studioで作成することも、よりカスタムなものが必要な場合は開発者がAtlassian Forgeプラットフォームを使用することもできます。
基本的に、Rovoはチームの知識をすべて一か所に集約しようとするものであり、特にAtlassianスイートを日常的に使用しているユーザーにとっては強力なツールとなります。
ユーザーがRovoプロンプトのベストプラクティスに従ってAI生成の回答を得ているRovo Chatインターフェースの例。
チャットと検索のためのRovoプロンプトのベストプラクティス入門
Rovoを便利に使うための基本は非常にシンプルで、明確なコミュニケーションです。ドキュメントを探している場合でも、簡単な要約を求めている場合でも、プロンプトの質が返ってくる回答の質を左右します。
明確、文脈に沿って、そして会話的に
私からの最善のアドバイスは、検索エンジンに入力するようにではなく、新しいチームメンバーに指示を出すようにRovoと話すことです。具体的であればあるほど、良い結果が得られます。
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アクションワードを使う: 「作成して」「要約して」「見つけて」「リストアップして」のような動詞でプロンプトを始めましょう。これにより、Rovoは何をすべきかを正確に理解します。
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文脈を与える: 「状況はどう?」のような曖昧な質問ではなく、「Jiraの『第4四半期セキュリティイニシアチブ』プロジェクトの状況はどうですか?」のように、より具体的に尋ねてみてください。
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人間のように書く: プロンプトにキーワードを詰め込む必要はありません。同僚にメッセージを送るように、自然な会話形式で質問してください。
プロンプトを都度調整する
最初のプロンプトは会話の終わりではなく、始まりだと考えてください。最初の回答が探していたものと少し違っていたら、もう少し詳細を加えてリクエストを修正するだけです。例えば、RovoがJiraチケットの下書きを作成してくれたら、「OK、ではこのConfluenceページの技術概要に基づいて、受け入れ基準を追加してください」と続けることができます。
プロンプトベースのナレッジに関する大きな落とし穴
プロンプトに依存することには一つ問題があります。完璧に書かれたプロンプトでさえ、乱雑なナレッジベースを修正することはできません。Rovoはアクセスできる情報の質に左右されます。Confluenceスペースが古いドキュメントでいっぱいだったり、ファイルが整理されていなかったりすると、Rovoは古くて乱雑な回答しか提供できません。
これは、私たちの多くがよく知っている問題、つまり公式ドキュメントを完璧に最新の状態に保つことは終わりのない戦いだという点を指摘しています。多くの場合、最も最新で価値のある情報は、サポートチケットやSlackのスレッドでの日々の会話の中に埋もれています。これが、一部の新しいAIツールが公式ドキュメントだけでなく、より多くの情報源から学習するように設計されている理由です。例えば、チームの何千もの過去の会話から直接トレーニングできるプラットフォームは、ブランドのトーンを学び、毎回完璧なプロンプトを書かなくても正しい答えを見つけ出すことができます。
曖昧なプロンプト | 洗練されたプロンプト |
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「プロジェクトを計画して」 | 「Confluenceで『新規ウェブサイトローンチ』のプロジェクト計画を下書きしてください。タイムライン、主要なステークホルダー、目的、潜在的なリスクのセクションを追加してください。『デザイン』タスクはサラに割り当ててください。」 |
「アップデートを要約して」 | 「JIRAチケットPROJ-123のコメントスレッドから、主要な決定事項とアクションアイテムを要約してください。」 |
AIエージェントと自動化のための高度なRovoプロンプトのベストプラクティス
基本的なチャットや検索を超えると、Rovo Agentsを使って複数のステップからなるワークフローを自動化できます。ここから物事はより複雑になり、Rovoプロンプトのベストプラクティスをしっかりと理解することがさらに重要になります。
エージェントの構築:ノーコード vs. 開発者向け
Atlassianは、これらのエージェントを構築するための2つの選択肢を提供しています:
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Rovo Studio: これはノーコードツールで、ほとんどの人が簡単な反復タスク用のエージェントを作成できます。
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Atlassian Forge: これは、システムに深く統合されたカスタムエージェントを構築するための本格的な開発者プラットフォームです。JavaScript、API、マニフェストファイルの知識が必要です。
Rovo Studioのノーコードツールの外観。エージェント作成にRovoプロンプトのベストプラクティスを適用する上で重要な部分です。
Rovoエージェントの指示を書く
「指示プロンプト」はエージェントの頭脳です。これは、エージェントが何であるか、その目標は何か、そしてさまざまなシナリオでどのように振る舞うべきかを定義する一連の核となる指示です。しっかりした指示プロンプトは次のようになります:
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役割と目標: 「あなたは『リリースノート作成者』です。主な仕事は、完了したJira課題から読みやすいリリースノートを作成することです。」
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プロセス: 「起動されたら、『リリース準備完了』ステータスのすべてのJira課題を確認する必要があります。その後、それらを『機能』と『バグ修正』でグループ分けしてください。」
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ルールとロジック: 「課題に明確な要約がない場合は、人間が確認するようにフラグを立ててください。最終的な出力は、新しいConfluenceページに箇条書きリストとして作成してください。」
よくある問題:脆くなりやすい
指示プロンプトはエージェントにロジックを与えますが、それをJiraやConfluenceの自動化トリガーに接続する必要があります。ここで物事が少し不安定になることがあります。Atlas Benchのようなコンサルタントが指摘しているように、AIエージェントの応答を正しく読み取れなかったというだけで、自動化ルールが壊れてしまうケースがチームで見られています。
結果として、AIの出力における小さな予期せぬ変更がワークフロー全体を停止させ、何が問題だったのかを突き止めるための技術的な宝探しを始めることになる、脆弱なシステムが出来上がってしまいます。問題の根本は、AIの頭脳と自動化エンジンが別々のものであり、それらの間の接続が常に安定しているわけではないということです。
より堅牢な代替案:統合されたAIとワークフロー
プラットフォーム固有の自動化ルールと格闘する代わりに、AIとワークフローエンジンが最初から一緒に構築されているツールを使用する方が良いアプローチです。例えばeesel AIは、コードを書いたり複雑な変数を扱ったりすることなく、ダッシュボード内で直接強力な自動化を構築できます。
Rovoプロンプトの標準的なベストプラクティスに代わる、より堅牢な代替案を示すeesel AIの連携ライブラリ。
数クリックで次のようなルールを設定できます:
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「『パスワードリセット』または『請求に関する問い合わせ』を含むチケットにのみ応答する。」
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「顧客が怒っているように見える場合は、チケットを人間のエージェントにすぐにエスカレーションする。」
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「誰かが注文状況を尋ねた場合は、Shopify連携を使用して詳細を取得し、直接返信する。」
このアプローチは、シンプルなインターフェースで細かい制御を可能にし、実際に信頼できるシステムを実現します。
テスト、信頼性、そしてローンチ
エージェントを構築しました。さて、大きな問題は、実際に人々が使い始めたときに機能するかどうかです。AIの誤った、あるいは役に立たない応答は、ユーザーを苛立たせ、ツールへの信頼を急速に失わせる可能性があります。
Rovoのデプロイパス
Forgeで構築されたカスタムRovoエージェントの場合、デプロイプロセスは開発者にとってかなり標準的です。開発、ステージング、そして本番環境へと移行します。これは馴染みのあるプロセスですが、時間がかかることがあります。ノーコードのRovo Studioで構築されたエージェントの場合、そのパスはあまり明確ではありません。通常は、少人数のユーザーグループでテストし、うまくいくことを祈るという形になります。
不十分なテストのリスク
ローンチ前に多くの実世界のシナリオでAIをテストできない場合、本質的に目隠しで飛んでいるようなものです。奇妙なエッジケースやトリッキーな質問にどう対処するかは、すでに稼働してチームや顧客とやり取りを始めるまでわかりません。
リスクのないシミュレーションで自信を築く
これは、専用のAIプラットフォームが真価を発揮する分野の一つです。eesel AIのようなツールには、シミュレーションモードが備わっています。AIエージェントが実際のユーザーに触れる前に、何千もの実際の過去のサポートチケットや社内リクエストで実行することができます。
AIの信頼性を確保するためにRovoプロンプトのベストプラクティスを一歩超えたeesel AIのシミュレーションレポート。
シミュレーションレポートは、期待できることを明確に示してくれます:
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それらのケースの一つ一つで、AIがどのように応答したかを正確に示します。
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期待される自動化率のデータに基づいた予測を提供します。
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埋める必要があるナレッジベースのギャップを指摘します。
これにより、プロンプトを調整し、知識を追加し、ワークフローを完全な自信を持って調整できるため、初日からスムーズなローンチが可能です。
Rovoの価格
良いニュースは、Atlassian Rovoがすべての有料Atlassian Cloudプランに含まれるようになったことです。対象プランはStandard、Premium、Enterpriseです。すべての有料顧客が利用できますが、利用しているプランの階層によって異なる使用制限があります。
真のセルフサービスAIプラットフォームでRovoプロンプトのベストプラクティスを超える
AtlassianのAIを役立てたいチームにとって、Rovoプロンプトのベストプラクティスを習得することは必須です。それには少しの思考、反復する意欲、そして本当に高度なことをするためにはかなりの技術的な作業が必要です。
しかし、本当に役立つAIツールは、完璧なプロンプトを書いたり、脆弱な自動化ルールをデバッグしたりする負担をすべてあなたに負わせるべきではありません。プラットフォーム自体がスマートで、柔軟で、管理が簡単であるべきです。
eesel AIは、はるかにシンプルな道を提供します。私たちのプラットフォームは、あなたがすでに交わしている会話から学習し、チームの誰もが使える直感的なワークフローエンジンを持ち、リスクのないシミュレーションですべてをテストできます。数ヶ月ではなく数分で本番環境に対応したAIエージェントを立ち上げ、ほぼ即座にそのメリットを実感し始めることができます。
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よくある質問
まず、明確で会話的な表現を心がけましょう。「要約して」や「見つけて」といったアクションワードを使い、十分な文脈を提供し、新しいチームメンバーに話しかけるようにRovoと対話してください。リクエストが具体的であるほど、最初の応答は良くなります。
最初のプロンプトを会話の始まりとして捉えましょう。回答が必要なものでなければ、詳細を追加したり、前の応答で何が欠けていたか、または間違っていたかを具体的に指定してリクエストを修正します。この反復的なアプローチにより、Rovoは望ましい結果に絞り込んでいくことができます。
Rovoプロンプトのベストプラクティスは明確さを目指しますが、完璧なプロンプトでさえ、整理されていない、または古いナレッジベースを補うことはできません。Rovoはアクセスできる情報のみを取得して処理するため、プロンプトの質に関わらず、正確なAI応答のためには良好なデータ管理が不可欠です。
はい、Rovo Agentsを構築する際には、エージェントの役割、目標、プロセス、特定のルールを定義する「指示プロンプト」が必要です。これは単純なチャットや検索のプロンプトよりも複雑で、複数ステップのワークフローを導くための詳細な、複数パートからなる指示セットが求められます。
Rovo Agentsについては、すべてのステップと期待される出力を明確に定義し、非常に構造化された明示的な指示に焦点を当ててください。しかし、RovoのAIエンジンと自動化エンジンが別々であるため、エージェントの脆弱性は依然として問題になる可能性があります。統合されたAIプラットフォームが、より安定した代替案として挙げられています。
テストは、AIエージェントへの信頼を築く上で非常に重要です。カスタムのForgeエージェントには標準的な開発ライフサイクルが適用されますが、Rovo Studioの場合はパスが明確ではありません。理想的には、幅広い実世界のシナリオに対してテストを行うべきで、専用のAIプラットフォームはしばしばシミュレーションモードを通じてこれを容易にします。
最終的な目標は、Rovoをチームの効率とナレッジアクセスを向上させる、真に役立つAIチームメイトにすることです。Rovoプロンプトのベストプラクティスは不可欠ですが、一部のチームは、eesel AIのような統合AIプラットフォームが、直感的なワークフローと既存の会話からの組み込み学習により、よりシンプルで堅牢な道を提供し、完璧なプロンプトへの依存を減らすことを見出しています。