アトラシアンは本日、ラスベガスで開催されたTeam '24カンファレンスにおいて、新たなAIアシスタント「Rovo」を発表しました。Rovoは、ファーストパーティおよびサードパーティのツールからデータを取得し、新しいAI搭載検索ツールやアトラシアン製品との連携機能を通じて、容易にアクセスできるようにします。しかし、最も興味深いのは、JiraやConfluenceなどのツールのワークフローを自動化できる新しい「Rovo Agents」でしょう。これらのエージェントの優れた点は、自然言語インターフェースを使って誰でも構築できることです。プログラミングは不要です。
「Rovoは組織のための大規模なナレッジモデルだと考えています。あらゆるナレッジワーカーのためのナレッジディスカバリー製品です」と、アトラシアンのAtlassian Intelligence製品責任者であるシェリフ・マンスール氏はTechCrunchに語った。「ナレッジワーカーの仕事を見てみると、まず仕事を見つける。そしてそれを学び理解する。そして行動を起こす」というプロセスを経ることになります。デスクワークをしているほとんどの人は、このループを経験することになります。Rovoの素晴らしい点は、ついに生成型AIの着地点に到達し、チームのためにその分野でできることを加速させている点だと思います。」
Rovoの基盤は、アトラシアンの「クラウド・チームワーク・グラフ」です。これは、同社が1年前に自社製品にAIチームメイトを導入する取り組みであるAtlassian Intelligenceの基盤となっているグラフと同じです。このグラフは、アトラシアンの自社製品と多数のサードパーティ製SaaSツールからのデータを統合します。ある意味では、SaaSツールの急増こそがRovoのようなアプリケーションを必要としていると言えるでしょう。なぜなら、各ツールは独自のデータサイロを持つ傾向があり、従業員が必要な情報を見つけるのが難しくなるからです。
マンスール氏によると、ロボはチームワークの3つの柱を中心に展開している。それは、チームが仕事を見つけて仕事につながるのを支援すること、チームが学ぶのを支援すること、そしてチームが行動を起こすのを支援することだ。
ある意味、エンタープライズ検索はここで最も手軽に利用できるツールと言えるでしょう。Atlassianはすでにこのデータをすべて集約しているからです。しかし、これはユーザーにとってすぐに役立つツールであり、情報を探すためにコンテキストを頻繁に切り替える手間を省くことができます。標準でサポートされているサードパーティ製ツールには、Google Drive、Microsoft SharePoint、Microsoft Teams、GitHub、Slack、Figmaなどがあります。
企業は多くのカスタムツールを保有していることが多いため、独自のコネクタを構築することも可能です。例えば、アトラシアン自身も、社内の開発者向けドキュメントを取り込むコネクタを開発しました。マンスール氏によると、そのドキュメントをRovoで利用できるようにするだけで、開発者は毎週1～2時間節約でき、これは同じ開発者がAIコード生成ツールを使用した場合よりも大きな時間節約になるとのことです。
マンスール氏が強調したように、Rovoを支えるAIインフラの構築に加え、最大の技術的課題は、これらすべてのコネクタを構築し、それらが企業のITチームとセキュリティチームによって設定されたアクセス権限を尊重することを保証することです。「ユーザーが検索すると、私の検索とは異なる結果が表示されます。私たちは、それがユーザーに合わせてカスタマイズされ、ユーザーの権限を尊重し、ユーザーがアクセスできるものだけを表示するようにしています。」
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Rovoがチャットサービスとして提供されていなければ、2024年とは言えないでしょう。Rovoはこうしたデータすべてにアクセスできるため、検索拡張生成（RAG）を用いて大規模な言語モデルに入力し、カスタマイズされた回答をモデルに提供させることは比較的容易です。
RAGを使用した場合でも、大規模な言語モデルは幻覚の影響を受けやすい（ただし、RAGはモデルがスクリプトから外れてしまう可能性を大幅に低減する）。ユーザーが結果を信頼できるように、Rovoは常に出典を明示しており、ほとんどの場合（例えばスライドショーやFigmaのデザインなど）、インタラクティブなプレビューも提供しています。
AtlassianがRovoに組み込んだ興味深い機能の一つは、社内用語を検出して解説する機能です。この機能にはChrome拡張機能もあり、例えばGoogleドキュメントを読んでいるときに、特定の社内用語に自動的に下線を引いて解説を表示します。この機能はRovoのセマンティック検索エンジンによって実現されています。
仮想チームメイト
情報を見つけることは重要ですが、それに基づいて行動を起こすことはまた別の話です。そこでRovo Agentsが登場します。ある意味、これはAtlassian Intelligenceで同社が行ったことの延長線上にあると言えるでしょう。実際、同社はRovo Agentsを「仮想チームメイト」と表現しています。
「Rovoエージェントは、膨大な企業データを統合し、複雑なタスクを分解し、行動しながら学習し、人間のチームメイトと協力して重要かつ複雑な意思決定を行う能力によって、チームワークを変革します」と、マンスール氏は本日の発表で述べています。「エージェントは、単なる強化版のチャットボットではありません。幅広いワークフローやプロセスに専門知識とスキルをもたらします。」
つまり、マーケティング用、製品仕様、Jira の課題用のコンテンツを作成、レビュー、編集できるということです。また、特定の質問に答えたり、ベストプラクティスを推奨したりするエージェントを構築することもできます。さらに重要なのは、例えば Jira の課題の進捗状況に基づいてタスクを自動化したり、Jira のバックログのクリーンアップや Confluence ページの整理をユーザー自身で支援したりできることです。これらはすべて、人間が関与する形で行われます。
「チームワークの未来は、チームメイトが仮想のチームメイト、つまりエージェントと共に働くことだと強く信じています」とマンスール氏は述べた。「今後は多くの仮想のチームメイトが、日々のワークフローの中で彼らとやり取りすることになるはずです。」
フレデリックは2012年から2025年までTechCrunchに在籍していました。また、SiliconFilterを設立し、ReadWriteWeb（現ReadWrite）にも寄稿しています。フレデリックは、エンタープライズ、クラウド、開発者ツール、Google、Microsoft、ガジェット、交通機関など、興味のあるあらゆる分野をカバーしています。
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