Atlassian Rovoとは？ そして「ハイブリッドLLM構成」とは？
Atlassianが提供する「Rovo」は、JiraやConfluenceなどの業務ツールと深く連携し、日常業務を支援する“AIチームメイト”です。最大の特徴は、OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude、Meta LLaMA、Mistral、Phi3など複数の大規模言語モデル（LLM）をタスクに応じて自動的に使い分ける“ハイブリッド構成”にあります。
たとえば：
文書生成は GPT-4
長文の要約や分析は Claude
検索タスクには Gemini
軽量処理や社内処理には LLaMA や Mistral
このように、各モデルの得意分野を活かしながら、パフォーマンス・コスト・スピードを最適化できるのがRovoの強みです。
なぜ企業にとって理想的なのか？
① モデル進化への柔軟な対応力
AIモデルは日々進化しており、半年～1年で性能に大きな差が出ることもあります。特定のLLMに固定していると、技術進化に追随できず、競合との差が広がるリスクがあります。
Rovoのように複数LLMを前提とする構成であれば、常に最適なモデルへ切り替えが可能で、変化の早いAI業界でも持続的な競争力を維持できます。
② 得意領域の使い分けによる生産性の最大化
各LLMには強みがあります。Rovoはそれを活かし、「必要な情報を、必要な人に、最短で届ける」ことを実現。
営業支援では、顧客履歴や過去のチケットを即時抽出
PM・エンジニアはJira・Confluenceを横断検索し、仕様や背景を一瞬で確認
こうした機能により、“探す時間”を極小化し、本来の業務に集中できる環境を整えます。
③ セキュリティ・コンプライアンスを標準装備
Rovoは「ユーザーデータをLLM側に保存しない・学習に使わない」ことをポリシーとして明記。
SOC2・ISO27001認証にも準拠しています。
AIの回答も、ユーザーのアクセス権を遵守（例：非公開Jiraチケットは非表示）
データはAtlassianクラウド内で管理され、外部LLMに渡る場合も一時的かつ非保持
各LLM提供元（OpenAI, Googleなど）との契約で、プロンプトの保存・再利用を明確に制限
AIの利便性と情報保護を両立した設計で、企業における安心な導入が可能です。
Rovoの内部アーキテクチャとモデル切替の仕組み
Rovoは単に1つのAIモデルを使うのではなく、各処理ステップごとに“最適なモデル”を選び直すアーキテクチャを採用しています。
処理の全体像（簡略フロー）
[ユーザーの質問]
↓
①意図判定（軽量モデル/BERT）
↓
②必要なプラグイン選定（LLM）
↓
③データ取得（Jira、Confluence、Driveなど）
↓
④検索結果の関連性チェック（軽量モデル）
↓
⑤ 回答生成（最適な大型LLMを選択：GPT-4、Claude、Gemini 等）
↓
[出力：回答＋引用元]
各ステップの役割と工夫
① 意図判定
質問が簡単か複雑かを軽量モデルで判定し、処理ルートを最適化。
→ 毎回GPTを呼ばず、高速かつ低コストで処理。② プラグイン選定
LLMが質問の内容から必要な情報源を判断（例：Jira検索、ドキュメント参照など）。③ データ取得
Atlassianの「Teamwork Graph」を通じて社内データの関係性を把握し、必要情報を横断的に取得。④ 関連性チェック
抽出した情報の適合性を再確認。無関係なデータの混入を防止し、精度を向上。⑤ 回答生成
GPT-4、Claude、Geminiなどからベンチマーク済みの最適なLLMをタスクごとに選択して実行。
データ保護と信頼性も設計に組み込み済み
RovoはどのLLMを使う場合でも、以下を徹底しています：
プロンプトやデータは即時破棄
モデル学習には使われない
社内アクセス制御を反映した出力制限
各LLMプロバイダーとは、保存不可・再利用不可を明記した契約を締結済みで、企業情報の取り扱いにも妥協なし。
技術的メリットまとめ
項目 | メリット例 |
モデル選定 | タスクに最適なAIを活用（例：Claudeは長文、Geminiは検索に強い） |
コスト効率 | GPT-4など高価なモデルの使用頻度を最小化 |
精度・信頼性 | 関連性チェックで不要な情報を除外し、正確性を確保 |
拡張性 | 新モデルの追加や差し替えが容易、ベンダーロックなし |
セキュリティ | 保存・学習なし、アクセス制御を厳守 |
この構成により、Rovoは高速・安全・高精度・低コストという相反しがちな条件を同時に満たす、極めて合理的なAI基盤になっています。
まとめ
AtlassianのRovoは、JiraやConfluenceといった業務ツールと密に連携しながら、複数のLLM（GPT-4、Claude、Gemini、LLaMAなど）をタスク内容に応じて自動的に使い分ける“ハイブリッドLLM構成”を採用しています。これにより、AIモデルの進化や特性の違いを活かし、企業内での情報取得や業務支援を常に最適な形で実現できます。
さらに、軽量モデルによる意図判定や検索精度向上処理を組み合わせることで、大規模モデルの使用を最小限に抑えつつ、応答品質とスピードを両立しています。データの保存・学習は一切行わず、外部LLMとのやり取りにも契約ベースで厳格な制限を設けており、セキュリティやガバナンス面でも安心して導入できます。
このような構成によって、Rovoは「最新かつ最適なAIを、必要なだけ、安全に使える」という柔軟性を企業にもたらします。高性能なAI体験とコスト効率を両立しながら、業務の自動化やナレッジ活用を安定的に実現できるRovoは、生成AIを本格導入したい企業にとって、極めて理想的な基盤と言えます。
安定した生成AIの運用のためAtlassian Rovoを検討ください。