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2025年10月8日開催ウェビナー|アトラシアンのAIチームメイト ー Atlassian Rovoはここがスゴい

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2025年10月8日(水)に、アトラシアン主催の無料ウェビナー『アトラシアンのAIチームメイト ー Atlassian Rovoはここがスゴい』を開催いたします。

今回のウェビナーでは、アトラシアンのAIチームメイトであるRovoを取り上げます。AIエージェントに対する期待が依然として高まる中、アトラシアンではAIをチームメイトとして位置付け、製品をまたいでさまざまなAI機能を提供しています。アトラシアンのAI製品であるRovoの概要と、JiraやConfluenceを利用されているお客様がどのようにRovoを活用できるかを、約1時間でお分かりいただけるウェビナーです。

ご関心のある方は、事前登録の上、ぜひご参加ください。

後日、本投稿に当日のQ&Aでいただいたご質問とそれに対する回答を追記いたします。

 

(以下、10月10日追記)

当日のウェビナーの内容については、こちらからアーカイブ配信を視聴いただけます。Q&Aの内容については、以下よりご確認ください。

#  質問  回答

 1

Rovoは、ユーザーのデータを学習に使用しますか? Rovo の LLM は、ユーザーのデータを保存・学習しません。
 2 Google DriveやSharePointのようなファイル共有サービスに置かれたファイルに対して、Rovoはどこまでの内容を検索できますか?
たとえば、ファイル名だけなのか、ファイルに書かれているコンテンツまで検索できるのですか?

Google Drive や SharePoint の場合、ドキュメント、スプレッドシート、スライドなどはタイトルと内容のテキストが検索対象になります。画像に描かれているテキストは除きます。下記も合わせてご確認ください。

GoogleドライブをRovoに接続する

SharePointをRovoに接続する

 

 3 Rovoはコード生成も支援してくれますか? コード生成やPRレビューなどソフトウェア開発をサポートする新製品Rovo Devを11月8日に発表しました。
 4 Atlassian Intelligenceの影が薄くなったと感じていますが、今後どうなるのですか?

現在アトラシアンには2種類のAIが存在しています。

  1. JiraやConfluence内で利用可能な(=組み込まれている)Atlassian Intelligence

  2. 単独のアプリとして稼働するRovo

それぞれの機能が近づいてきていることもあり、またお客様に2種類のAIという点でわかりにくさもあるという観点から、今後はAtlassian Intelligenceではなく”Rovo”という名称に統一していく方向です。

 
 5 こちらのエージェントは組織共通で活用することができますか? エージェントは、サイト内のユーザーと共有できます。
 6 Rovoで質問をするときに用語集からEVAppを拾ってくれていい感じに検索してくれたと思うのですが、この用語集はConfluenceページである必要がありますか?
弊社ではConfluenceDBを使って用語集を管理しているので、AIを種としたときにどう管理するのがいいのか知りたいです。 
Confluence データベースで定義された用語集を保持している場合、現時点では適切な用語の関連づけや検索ができません。今後の改善にご期待ください。 
 7 ConfluenceやJiraなどの使い方や仕様の確認などにAtlassian Rovoを利用できるか?
⇒社内サポートの工数削減として期待(自己解決を促す) 
可能です。ただし Jira/Confluence のドキュメントを参照することで多くの情報を得られるため、 チャットで「Include web results」を有効にするとよい結果が出ます。 
 8 Rovo Agentのマーケットプレイスを企業内で活用する際の注意点を教えてください。 費用とデータプライバシーが、おそらく懸念になるかと存じます。各マーケットプレイスアプリのページの、Privacy & Security をご参照ください。 
9 サーチ機能で、アクセス権のない情報にアクセスできてしまうことはないでしょうか?また、3rd partyで接続したサービスの情報についても同様にお伺いしたいです。 Atlassian プラットフォーム内、3rd-Party サービスのいずれも、Rovo を利用しているユーザーがアクセスできるデータソースのみが、検索対象になります。
10 Jira/Confluenceで経緯を把握する場合、最新のものを取得するにはどのような手段が取れるのか。チケット最終更新日とかページの更新日とかになるのか。 チケットやページの更新日を使うことになります。またプロンプトで「最新の経緯が欲しい」などを指定すると、ある程度考慮されます。
11 社内用語などのページを作成するのは、Atlassianさまで有効だと感じていますか。良いアイデアだと思いました。 Rovo は散財する情報をある程度集約してくれますが、用語集があると人間にとってメンテナンスがしやすいという側面があります。
12 プランごとの利用可能機能や制限事項はこの後のトピックでしょうか? Standardでどこまでできるのかが気になっています 将来的に導入予定の Jira/Confluence の料金に含まれる Rovo の利用クォータが異なります。
13 Rovoの入力トークンと出力トークンの制限はありますか。
先程の用語集も参照してくれることは、一つの質問の中で、Rovoが検索結果からチューニングしたのか、それとも、予め用語集を知識として登録しているか

将来的に Rovo の利用クォータを導入する予定です。

Rovo が自動的に用語集を参照しています。明示的に用語集は指定していません。

一方で、用語集を常に参照するような検索エージェントを作ることも可能です。

14 過去のタスクやユーザーストーリーから類似のものを検索し、必要なストーリーポイント等を提案してもらうことも可能ですか?
開発の見積などにも使えるのか知りたいです?
チャットやエージェントから可能です。プロンプトの書き方、タスクの説明などによって、精度は変動します。 
15 JSMのVirtual AgentもRovoに統合されている流れでしょうか? 現時点では、仮想サービスエージェントは独立した機能としてご提供しております。 
16 Rovoの回答結果のもとになるデータは、Rovoを実行するユーザーが閲覧できる範囲に絞られている、という認識で合っていますか。 さようでございます。実行ユーザーがアクセスできる情報と、LLMが持っている一般的な知識を利用します。 
17 チャットした内容のセキュリティが気になります。社外に漏れないようになっているのでしょうか? チャットの内容は、Atlassian クラウドの、お客様のデータ領域にキャッシュや Teamwork Graph として保存されます。LLM は保存・学習をしません。
18 Rovo Searchで3rd PartyのSharePoint等と接続際にSharePointの権限等はどのようにしてRovo Serachに委譲されますか? 各ユーザーが 3rd-Party サービスと連携するときの認証で、Rovoはユーザーごとのアクセストークンを取得します。各ユーザーが Rovo を利用するとき、トークンにひもづいたアクセス権が反映されます。 
19 モデル学習に利用されないかなど、データの取り扱いについて、教えてください。 Rovo の LLM は、ユーザーのデータを保存・学習しません。 
20 Confulenceでナレッジ記事を作成する習慣が社内に根付いてくると、それと同時にRovoに参照してほしくない古い情報も年月とともに増えてくるかと思います。
利用開始直後は最新ナレッジの記事ばかりで問題無いと思いますが、継続的に利用していくにあたっては古い記事を常に特定・修正していく作業量もどんどん増え続けると考えられますが、そういった長期的な情報メンテナンスはどのような仕組みを御社で取り入れておられますか?

定期的な記事の棚卸しやアーカイブを行う運用、あるいは自動化をします。また、ラベルやステータス、Hubページなどの機能を組み合わせて、情報の整理や検索対象の管理を行うことが効果的です。

検索に関しては、検索対象の last update を指定することで古い情報を除外できます。

 
21 チームの活動を分析や整理する時に、ナレッジのConfluenceやタスクのJira以外に、チャットツール(Slack等)との融合が不可欠ですが、Team Graphには、Slack等のチャットのデータも統合できるのでしょうか? JiraやConfluenceだけでなく、SlackやTeams、Google Drive、SharePointなど、さまざまな外部SaaSサービスから取得したデータを、 Teamwork Graph に反映します。
22 Rovoを使用してConfluenceからより良い結果を得るために、記事の作り方としてオススメの方法はございますか?  一般に、ページを構造化するとよい結果が出やすくなります。1トピックにつき1ページ、見出しごとに内容を整理、わかりやすいタイトル(これも Rovoに提案させられます)、箇条書きの活用などが挙げられます。
23 Rovoに入力するプロンプトについて、どのように記述するのが効果的でしょうか?実用例別のプロンプト例を集めた記事などはございますでしょうか?

一般的なLLMへのプロンプトのプラクティスが有効です。

具体的かつ明確な質問をする : 「○○の手順を教えてください」など

必要な条件や範囲を指定する : 「○○プロジェクトに関するFAQだけ」など

一次情報・事実ベースで評価したい場合はその旨明記するのがおすすめです。

 
24 Rovoコネクタ設定後、インデックスの読み途中でも検索やチャットで外部リソースに対して情報取得が可能でしょうか?
また、インデックスのフル同期後は差分同期がされるかと思いますが、差分同期の頻度はどの程度でしょうか?
 

インデックスが完了したオブジェクト(文書など)については検索対象になります。

通常は、数分~数十分ごとに自動で実施されますが、連携先サービスやシステム負荷、契約プラン等によって異なる場合があります。

初回のフルインデックス時や大量データの同期時は、完了までに時間がかかる場合があります。

25 Visual Studio CodeのCopilotをよく使っており、コード変更とその際の差分表示が便利だなと思っています。Roboも将来的にページの内容をリアルタイムで処理させるようなアップデートの可能性はありますか? コード生成やPRレビューなどソフトウェア開発をサポートする新製品Rovo Devを11月8日に発表しました。 
26 Rovoコネクタ設定後、インデックスの読み途中でも検索やチャットで外部リソースに対して情報取得が可能でしょうか?
また、データのフル同期後は差分同期がされるかと思いますが、差分同期の頻度はどの程度でしょうか?

インデックスが完了したオブジェクト(文書など)については検索対象になります。

差分についても、通常は、数分~数十分ごとに自動で実施されますが、連携先サービスやシステム負荷、契約プラン等によって異なる場合があります。

 
27 社内で業務ポータル構築を準備しています。
そこで、Confluenceを第一候補としているのですが、検証としてfreeプランの状態でのRovoの試用や検証は出来ますか?
Rovoのご利用はStandard以上の有料プランのみとなっております。 
28 Jira Service Managementの過去の問い合わせなどへエージェントによる対応履歴(コメントのやりとり)などを自動的に参照するFAQ botを作成することはできますか?
また、その場合はコメントのやりとりの経緯が必ずしも公式な最終的な問い合わせ解決に直結しておらず、遠回りの試行錯誤の履歴になっていることやイレギュラーな対応であることもあるかと思います。それらはbotの回答に含めたくない場合、どういったパラメーター(プロンプト?)の設計になるのでしょうか。

蓄積されたデータによりますが、おそらく可能です。

プロンプト側では「Jira Service Managementのチケットにおいて、最終的な解決に至ったコメントのみを回答として抽出してください。」などが考えられます。

運用としては、「FAQ対象」「公式回答」などのラベルが付与されたコメントのみを抽出対象とする運用も考えられます。

 
29  

トークン数の消費数について質問です。10 credits - requests sent to Rovo Chat or Rovo Agentsという記載を見つけたのですが、「requests」とあるので、リクエストはいくら投げても10クレジットと言うRovo usage quota | Rovo | Atlassian Support

ちなみに自動化でrovoエージェントを呼び出す際は、実行するユーザーを選べるので、指定したユーザーの閲覧範囲で絞られると思います!

申し訳ありません。ご質問の意図を正確に把握できず、恐れ入りますが、こちらより個別にお問い合わせください。 
30  

Google Driveなどを連携して横断検索をする場合、Google Driveのデータはどの様にアクセスされますか?

→これまでの質問の様に、セキュリティ観点でどこにどの様なキャッシュやデータが保持されるか気になっています。

Atlassianクラウド内のお客様専用データ領域に、検索用のインデックスや Teamwork Graphが保存されます。これらは LLM には保存・学習されません。

データの保存先や管理は、Atlassianのクラウドセキュリティ基準に準拠しています。

Rovoがアクセスできるのは、連携したユーザー自身がGoogle Drive上でアクセス権を持つデータのみです。

 
31 Rovoのサーチを前提としたConfulenceの記事の書き方としては、RAG環境を構築するときのようになるべく文章を構造化したりチャンキングするなどの工夫があった方が精度が上がりますか? 原理的に RAG に似ているので、その効果が期待できると考えられます。1トピックにつき1ページにまとめる、階層化する、見出しや段落に分けるなどが考えられます。
32 Teamwork Graphについて一言で教えてください。 JiraやConfluenceに加えて連携した外部SaaSサービスから取得したデータを横断的に参照するための基盤(データモデル)です。

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