Atlassian Rovo
企業向け生成AI/AI Agent
32件の記事
- Atlassian Rovo‐ 通知・アラート機能Rovoの通知・アラート機能は、重要な進捗やタスク変更をリアルタイムで通知し、遅延を防ぎます。カスタマイズ可能な通知設定やリマインダーで、プロジェクトの優先事項に集中でき、全メンバーが常に最新情報を共有できます。これにより、プロジェクト管理がより効率的に行えます。
- Atlassian Rovo- 企業の生産性を向上させる新AIアシスタントAtlassian Rovoは、Atlassian Intelligenceを活用して作られた新しいAIアシスタントです。企業内の様々なツールに分散している情報を見つけ、学習し、それを元に行動することを支援します。
- Atlassian Rovo- タスク自動更新機能Rovoのタスク自動更新機能は、プロジェクト進捗をリアルタイムで自動反映し、効率的なタスク管理を実現。通知機能で期限や遅延も即座に把握可能。手動更新の手間を省き、チーム全体で進行状況を可視化し、管理の効率化をサポートします。
- Atlassian Rovo- カスタムダッシュボード機能Rovoのカスタムダッシュボード機能は、チームのニーズに合わせてプロジェクトデータを整理し、リアルタイムで重要な情報を可視化。自由なウィジェット配置とシンプルなレイアウトで複数のプロジェクトを効率的に管理し、業務効率を向上させます。
- Atlassian Rovo‐次世代のチームコラボレーションツールRovoは、リアルタイム共同編集やタスク管理機能を備えた革新的なコラボレーションツール。分散チームがスムーズに連携し、生産性を最大化します。リモート環境でもプロジェクト進行状況をリアルタイムで把握でき、効率的な作業を実現します。
- Atlassian Teamwork Graphがもたらす“つながるコラボレーション”の未来AtlassianのROVOがJira/Confluenceなどの情報を横断し、人・作業・ナレッジを可視化するTeamwork Graphが、コラボの形を変える。
- 社内のLLM活用に向けたドキュメント運用についてすべてをコード管理に統一するのは非効率。Confluenceなどのドキュメントツール＋AIアクセス制御で、セキュアかつ柔軟なLLM活用が可能です。
- AIの垂直化戦争が始まったAI業界では垂直化の動きが本格化している。API価格の上昇、業種特化型モデルの登場、ローカルコンテキストの囲い込みなどが進行中。中小スタートアップからエンタープライズまで、すべてのプレイヤーが再構築を迫られる時代が始まった。
- 1000万円越えのRAG構築に驚いた方へ。Atlassian Rovoなら標準機能でここまでできます社内情報の統合に数千万円？実はAtlassianのRovoなら、主要ツールとの連携で情報集約・検索・活用が手軽に始められます。
- Atlassian Rovo- 進捗追跡機能Rovoの進捗追跡機能は、プロジェクトの進行状況をリアルタイムで可視化し、遅延や問題を未然に防止。スケジュール管理やリソースの最適化をサポートし、迅速な意思決定を促進します。大規模プロジェクトでもパフォーマンスを最適化します。
- これからAI運用設計のために新職種「AIワークフロー設計人材」「ヒューマン/AIオペレーション設計人材」の需要が増えます。AIサービスの開発においては従来のAIエンジニアとは異なる「AIワークフロー設計人材」や「ヒューマン/AIオペレーション人材」の需要が高まると考えます。業務プロセスや人間の介入を設計し、AIの活用を最適化することで成果創出とリスク低減を両立させ、企業の競争力強化に寄与します。
- Atlassian Rovo‐ チームコラボレーション強化機能Rovoのチームコラボレーション強化機能は、チャット、ビデオ会議、ファイル共有を統合し、チーム間のコミュニケーションを効率化。リアルタイムで情報を共有し、迅速な意思決定をサポートします。全てのコミュニケーションを一元管理して、チームワークを強化します。
- Atlassian Rovo-リアルタイム共同作業機能Rovoの通知・アラート機能は、プロジェクトの進捗や重要な変更をリアルタイムで通知し、見落としや遅延を防ぎます。カスタマイズ可能なアラートや期日リマインダーを通じて、効率的なタスク管理を実現し、チーム全体が最新情報を共有可能です。
- Atlassian Teamwork Graph｜AI活用と横断検索を支えるナレッジマネジメントの中核基盤Atlassian Teamwork Graphは、JiraやConfluence等の情報を統合・関連付け、AI活用と横断検索（Rovo）を支えるナレッジマネジメントの中核基盤。チームの文脈を可視化し、業務効率と連携を向上させます。
- 「用語の正確な理解」が未来をつくる：教育と企業に共通する基礎力の重要性中学から現代文語彙を学ぶ意義は、大学入試だけでなく、社会でも求められる「共通認識力」の基礎になります。教育と企業、どちらにも通じる“言葉の力”の重要性について考えました。
- 社内ナレッジ探索のAIアシスタント:Atlassian Rovoの全体像と、オンボーディングやプロジェクトの情報共有に活用できるKnowledge Card機能AtlassianのAIアシスタント「Rovo」は、分散した社内情報をつなぎ、業務支援エージェント群とKnowledge Cardを通じて、プロジェクトの評価/オンボーディングやナレッジ共有を強化します。
- Atlassian Rovoのコネクターで社内情報を横断検索 ― Microsoft 365やNotionなど50以上のSaaSと連携可能Atlassian Rovoは、JiraやConfluenceに加え、SharePoint・Teams・Notion・Slackなど50以上のツールと接続し、社内情報をAIが一元的に要約・検索・活用できるプラットフォームです。INNOOVはAIの導入支援を致します。
- 生成AI時代のエンジニアマネジメント：採用からリテンションのためのデジタル環境戦略生成AIによりエンジニアの生産性が飛躍する一方、リテンションが新たな人事課題に。人材の流動化、環境整備、評価制度など、マネジメントの常識が問われている。
- AIは加速装置か安定装置か？活用方向性の整理AI活用には「新しい価値の創出」のための加速のためと「プロセス品質の向上」のための品質の安定のためという2つの方向性があると考えます。それぞれに必要な視点と条件を整理しました。
- INNOOV(イノーブ) の間接部門向け生成AIツール導入戦略 —AIの用途別利用を促進するINNOOVはAtlassian intelligence/Rovoは社内情報の改善、ChatGPT TeamとPerplexityで企画リサーチを強化。
- AI活用の“壁”と突破口：Atlassianレポートから見える2025年Atlassianの最新レポート「AI Collaboration Index 2025」では、AI導入が急速に広まる一方で、ROIを実感できていない企業が圧倒的多数という現実が明らかになりました。生産性は上がっているのに、組織全体の成果に結びつかない。このギャップの背景には、ツール不足・活用スキルのばらつき・セキュリティ懸念が存在します。 成功企業に共通するポイントは、“完璧さよりもまず実験”。本ブログでは、部門別の傾向と、組織がAIを活かすための実践的ヒントをまとめます。
- Atlassian Rovoが示す、企業に最適な“ハイブリッドLLM運用”の真価とは？AIの導入で懸念されがちな「性能変動」「コスト」「セキュリティ」の壁を乗り越える鍵が、Rovoの“ハイブリッドLLM構成”。複数のLLMを目的別に最適活用し、データ保護や業務効率、導入効果まで企業の要件をすべて満たすAI基盤として注目されています。
- Rovoを進化させるUnitoコネクター：全社データ統合でAI活用を加速Atlassian MarketplaceのUnitoコネクターは、SalesforceやServiceNow、Asanaなど外部ツールのデータをTeamwork Graphに統合し、RovoのAI理解力を大幅に強化します。ツール横断の文脈をもとに検索・対話・自動アクションが可能となり、エンタープライズAIを部門横断で実用レベルへ引き上げます。
- Atlassian Rovo(AI Agent)でレビューを先回りする：レビュアーの思考を再現するAI活用の新しいユースケースAtlassian Rovoを使い、上司のレビュアーでの過去の仕様レビューやコメントを分析。思考パターンをキャラクター化し、その視点で事前レビューを実施することで、仕様の完成度向上と問題の先回り、レビュアーの工数削減を実現した実践的ユースケースです。
- AI機能を持つSaaS選定で見落としがちなセキュリティとリスク｜AI時代の注意点AI搭載SaaSが増える一方で、開発元の国籍やガバナンス、セキュリティ体制を十分に確認しないまま導入が進むケースも見られます。利便性だけで選ぶと、後から監査や統制で問題になることもあります。SaaS選定時に押さえておきたいセキュリティリスクや背景確認の視点を整理し、安心して使えるSaaSの見極め方を解説します。
- Atlassian Rovo新機能「Think deeper」RovoはAtlassian製品に標準で付属するAI機能のため、本機能追加による費用は発生しません。新たに発表された「Think deeper」は、簡易回答と本格調査の中間を担い、文脈を踏まえた実務向けの回答を提供します。分析から実行までを同一会話内で完結できる点が特長です。
- AI時代のチーム課題と解決策（Atlassian最新レポート）Atlassianの最新レポートでは、AIにより個人の生産性は向上した一方で、チーム連携の課題が増加している現状を解説。重複作業や優先順位のズレなどによる「分断コスト」が企業の成長を阻害しています。成功するチームは、Context・Workflow・Cultureの3要素を設計し、AIと人の協働を最適化しています。
- AIの低品質アウトプット“slop”を防ぐ方法AIで「slop」と呼ばれる低品質なアウトプットは、見た目は整っていても実務で使いにくい出力です。Atlassianは、これを防ぐ鍵はモデル性能ではなく、社内ナレッジやOKR、優先順位などの文脈をAIが参照できる状態にすることだと主張しています。Rovo活用にも、この情報整備が重要です。AI活用の成果は、組織の知識をどれだけ使える形で整備できるかに左右されます。
- Atlassian Teamwork Graphとは：AIが業務の文脈を理解するための基盤Teamwork Graphは、Jira、Confluence、Loom、JSM、外部SaaSに散らばる業務データをつなぎ、AIが仕事の文脈を理解できるようにするAtlassianの基盤です。RovoやAIエージェントが、プロジェクト、課題、意思決定、担当者、関連資料を横断的に把握し、要約・検索・自動化に活用します。
- GeminiがあなたのJiraを理解する ― Rovo Agent for Gemini Enterpriseが示す新しい業務AIの形Atlassianは2026年4月、Rovo Agent for Gemini Enterpriseを発表しました。Agentプロトコル経由でJira・Confluence・Teamwork GraphをGeminiに接続し、業務文脈を理解したAIが、ツールを切り替えずに状況把握・起票・ナレッジ検索・依存関係の可視化を実現する。プロセス改善の観点では、AI活用の前提が「データを整える」段階に明確に移った発表だと言えます。
- Claude Codeでも差が出る、ただのRAGとは違うTeamwork Graphの価値この動画は、通常のClaude Codeと、AtlassianのTeamwork Graphを使えるClaude Codeを比較し、AIエージェントの作業品質がどのように変わるかを示したデモです。 Teamwork Graphは、単に関連文書を検索するRAGではなく、Jira、Confluence、Bitbucketなどにある仕事・人・プロジェクト・ドキュメント・コードの関係性をつなぐデータ基盤です。
- Agents in Jiraとは？AIエージェントをJiraの担当者としてアサインできる新機能を解説Atlassian Team '26で発表されたAgents in Jiraは、AIエージェントをJiraの作業項目に直接参加させる機能。担当者としてアサイン、コメントで@メンション、ワークフロー遷移で自動実行、ボードのカラムに追加という4つの方法で協働でき、課題の文脈を読んだ上で要約や下書き、リリースノート作成などを行う。GitHub Copilotなど外部エージェントとも連携。権限は利用者本人に準拠し監査も可能で、AIを個人ツールからチームで管理する業務リソースへと変える。