アトラシアンは本日、ラスベガスで開催中の Team '24 カンファレンスで、新しい 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へのその他の統合を通じて、そのデータに簡単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 などのツールでワークフローを自動化できる新しい Rovo エージェントでしょう。これらのエージェントの優れた点の 1 つは、自然言語インターフェイスを使用して誰でも構築できることです。プログラミングは必要ありません。
「私たちは Rovo を組織のための大規模な知識モデルとして考えています。これはすべての知識労働者のための知識発見製品です」と Atlassian の Atlassian Intelligence の製品責任者である Sherif Mansour 氏は TechCrunch に語りました。「知識労働者がしなければならないことを考えると、彼らは次のようなプロセスを経ることになります。仕事を見つける必要があります。それを学んで理解する必要があります。そして行動を起こします。何らかのデスクワークをしているほとんどの人は、このループを経ます。Rovo がエキサイティングなのは、私たちがついに生成 AI の着地の始まりに到達し、チームのためにその分野でできることを加速するのに役立つ点だと思います。」
Rovo の基盤となっているのは、Atlassian の「クラウド チームワーク グラフ」です。このグラフは、同社が 1 年前から製品に AI チームメイトを導入する取り組みである Atlassian Intelligence の基盤にもなっています。このグラフは、Atlassian の自社製品と多数のサードパーティ 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のです。なぜなら、ツールごとに独自のデータ サイロが存在する傾向があり、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、Rovo は、チームが仕事を見つけてつながるのを支援すること、チームが学習するのを支援すること、そしてチームが行動を起こすのを支援することという、チームワークの 3 つの柱を中心に展開しているという。
ある意味、エンタープライズ検索は、Atlassian がすでにこのデータをすべて集約しているため、簡単に実現できるものです。しかし、これはユーザーにとってすぐに役立つツールでもあり、情報を見つけるためにコンテキストを頻繁に切り替える必要がなくなります。すぐに使用できるサードパーティ ツールには、Google Drive、Microsoft SharePoint、Microsoft Teams、GitHub、Slack、Figma などがあります。
多くの場合、多くのカスタム ツールを持っている企業は、独自のコネクタを構築することもできます。たとえば、Atlassian 自体が、社内の開発者ドキュメントを取り込むコネクタを構築しました。Mansour 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 時間を節約でき、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に報告する時間節約よりも大きいとのことです。
マンスール氏が強調したように、Rovo を動かす AI インフラストラクチャの構築以外で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 およびセキュリティ チームによって設定されたアクセス権限を尊重するようにすることです。「検索すると、私の検索とは異なる結果セットが表示されます。私たちは、それがユーザーに合わせて調整され、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ます。」
Rovo がチャット サービスとしても登場していなければ、2024 年とは言えません。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) を使用して大規模な言語モデルに入力し、モデルにカスタマイズされた回答を提供させることは比較的簡単です。
RAG を使用する場合でも、大規模な言語モデルは幻覚の影響を受けやすいです (ただし、RAG はモデルがスクリプトから外れる可能性を大幅に減らします)。ユーザーが結果を信頼できるように、Rovo は常にソースを引用しており、ほとんどの場合 (スライドショーや Figma デザインなど)、インタラクティブなプレビューもあります。
Atlassian が Rovo に組み込んだ興味深い機能の 1 つは、社内の専門用語を検出して説明する機能です。たとえば、Google ドキュメントを読んでいるときに、特定の会社固有の用語に自動的に下線を引いて説明する Chrome 拡張機能もあります。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。
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 の出番です。ある意味、これは同社が Atlassian Intelligence で行ったことの延長です。実際、同社は Rovo Agents を「仮想チームメイト」とも表現しています。
「Rovo エージェントは、大量の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決定を下す能力によって、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、チャットボットの単なる強化版ではありません。幅広いワークフローと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 の問題用のコンテンツを生成、確認、編集できるということです。ユーザーは、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。しかし、さらに重要なのは、たとえば Jira の問題の進行状況に基づいてタスクを自動化したり、ユーザーが Jira のバックログをクリーンアップしたり、Confluence ページを整理したりするのを手伝ったりできることです。これらはすべて、人間が関与して行われます。
「チームワークの未来は、チームメイトが仮想チームメイト、つまりエージェントと一緒に働くことだと私たちは強く信じています」とマンスール氏は言う。「そのような人はたくさんいて、日々のワークフローの中で彼らとやりとりすることになります。」
元記事: https://techcrunch.com/2024/05/01/atlassian-launches-rovo-its-new-ai-teammate/