1. INNOOVのAI導入コンセプト
対象範囲：コード生成AIではなく、間接部門やIT管理部門を含む社内全体の情報活用・業務自動化を主目的とする。
INNOOVは全社の業務活動において生成AI(intelligence)とAI Agent(Rovo)が活用でき、現実的な視点でChatGPTやperplexity等を活用することで企画部門の武器となるかを模索する
開発部門のAI（GitHub Copilot/cursor/Rovo Dev Agent等）は、ナレッジ管理との親和性と操作性を別途評価し、統合方針を策定する必要がある
INNOOVで別途検証が必要
Atlassian製品とのAI Dev Toolとの親和性確保は検証が必要
参考：INNOOVヘルプ記事
2. 全体構成と主力ツール
目的 | 主力ツール | 理由 |
① 既存情報の整理 | Atlassian Rovo／Intelligence (ConfluenceやJira内の情報の整理・改善に利用) | RovoはSlackなど50+SaaSとコネクトし、横断検索とAI要約を提供
Atlassian Rovoのコネクターで社内情報を横断検索-Microsoft365やNotionなど50以上のsaasと連携可能
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② 企画・リサーチ | ChatGPT Team（GPT‑4o/o3-PRO等）＋ Perplexity Pro（Geminiも活用） | 高精度モデルと引用付き検索で調査品質を担保 |
③ Google利用（限定） | Workspace(AIは限定的利用) | 見積書と一部提案書作成に限定し管理コストを最小化 |
④問合せ | Intercom Fin
| ホームページからの質問や問い合わせの一次受付としてIntercomを利用 Confluenceの情報をリンクすることで回答の原資としている
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ツール乱立回避：複数AIの後付け連携によるデータ分散・運用負荷を防ぐため、AIが核に組み込まれた統合型プラットフォームを採用。
3. INNOOVのAI導入ロードマップ
時期 | 施策 | 期待効果 |
短期（現在） | ・Atlassian AI(intelligence/Rovo)で自動要約・自動ルール常用 ・ChatGPT Team＋perplexityで企画系の調査 | ドキュメント整理や情報共有のスピード向上、手動転記作業の削減 |
中期（今後1年以内） | ・Rovoを小規模導入し業務の自動実行とタスク作成効率を向上
・ChatGPT Team＋perplexityで企画系の調査（製品ネットワークが増える） | 検索ストレスの軽減、チケット登録作業の省力化、業務プロセスの可視化 |
長期（2‑3 年） | ・Rovo側から高性能AI modelを活用(API/MCP接続)
・ChatGPT Team＋perplexityはMCPやAPIでの利用になるかも | 定型業務の大幅自動化、ノウハウ共有の高速化、社員の創造的業務への集中 |
まとめ
Atlassian intelligence/Rovoによる社内情報統合と、ChatGPT Team＋Perplexityによる外部リサーチ強化の構造
Google Workspaceは限定利用とし、統合プラットフォーム重視でツール乱立を回避。
段階導入とリスク管理を両立し、ここ2年でAIエコシステムを完成させる
一般企業の開発部門を除く部門向けにAI導入モデルの模索とエコシステムの提示ができるようにする