（この記事は、Auto-complete your backlog. Unleash your favorite AI models with deep context, from plan to code, with Rovo Dev in Jiraの抄訳です）
ソフトウェアチーム向けのコンテキスト認識型AIエージェントRovo Devが、Jira内部から直接利用可能になりました。これにより、単純で反復的な作業をバックグラウンドでタスクからマージ可能なプルリクエストへと自動変換できるため、チームはより困難な課題に集中することができます。
集中力を途切れさせずにJiraのタスクを完了させる
開発作業の多くは、Jira上のタスク、バグ、アイデアとして管理されています。しかし、コーディング作業は別の場所で行われます。
開発者は、あらゆるタスクに対してIDEやCLIを利用します。アイデアをデプロイまで進める際、ツールを切り替えながら、コンテキストを探し、ツール、ブランチ、パイプライン、プルリクエストをまたいで手動で作業を追跡することになります。タブを切り替えるたびに、重要な文脈が失われ、集中力を取り戻すのに時間を費やしてしまいます。
すべてのタスクにこれほどのオーバーヘッドが必要というわけではありません。戦略的な作業の中には、綿密な設計やエンジニアリングに時間を要するものが存在します。しかし、セキュリティ脆弱性の修正、古いフィーチャーフラグの整理、軽微なバグの修正といった作業は、反復的で、その手順も十分に理解されています。
もし開発者が、自分の仕事を理解しているAIエージェントに日常的な業務を任せることができたらどうでしょうか？
JiraからRovo Devを直接利用できるようにすることで開発チームは、作業の計画や進捗管理を行っている場所で開発を支援することが可能になります。Jiraには、チームが達成しようとしている目標の背景にある要件やコンテキストが保存されているため、Rovo Devはソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたってタスクを自律的に処理することができます。
開発者は主導権を握り続け、何をRovo Devに委任し、何を自ら取り組むかを選択し、計画や進捗を確認し、リリース前に変更を承認することができます。
その結果、定型文やコンテキストの切り替えが少なくなり、マージの準備が整ったプルリクエストが増加します。さらに、AIチームメイトがチーム全体をサポートし、実際のJira業務をより迅速に進めることができます。
Rovo Devが、生産性を低下させる作業を引き受けます
Jira内のRovo Devは、JiraのワークアイテムをAIを活用した実行環境へと変えます。
どのJiraワークアイテムからでも、クラウド上で複数のRovo Devセッションを起動し、オーケストレーションできます。Rovo Devは適切なコンテキストを収集し、確認・調整可能な具体的なプランを提案します。その後、安全で設定可能なサンドボックス内でコード変更を実行し、テストを実行し、マージ可能なプルリクエストを作成します。これらすべてがクラウド上で行われるため、ローカルのエディタでは複雑で戦略的な作業に専念できます。
このクラウドベースのオーケストレーションにより、チーム全体で反復可能な作業を容易にスケールさせることができます。ワークフローが成功したことが確認されれば、Jiraの自動化を使用してそれをルール化し、Rovo Dev を自動的にトリガーさせることができます。これにより、チームは毎回手作業で再作成する代わりに、実績のある実行パターンを効率的に展開できるようになります。
JiraのRovo Devを活用すれば、時間がかかりながらも明確に定義された作業のカテゴリー全体を、Jiraから直接開始・完了させることができます。すでに多くのチームが、機能追加や機能強化、セキュリティおよび信頼性の修正、品質とカバレッジの向上、移行やリファクタリング、ドキュメント作成や整備作業などにRovo Devを活用しています。
実際にはどう使うのでしょうか？
開発チームが直面する、地味ながらもよくある業務の一つに、すでに展開済みの古いフィーチャーフラグの整理があります。放置されたままのこれらのフラグは、知らぬ間に技術的負債を積み上げ、製品のパフォーマンスを低下させ、エンジニアが本番環境の状況を把握することを困難にします。その整理作業は反復的で手作業が多く、フラグを安全に削除できるかを確認し、サービス全体にわたる参照箇所を探し出し、テストを更新し、整理用のプルリクエストを作成する必要があります。
アトラシアンでもこの課題に直面しましたが、JiraのRovo Devを活用することで、ガイド付きでほぼ自動化されたワークフローへと変革しました。
私たちのワークフローでは、すべてのフィーチャーフラグに対してクリーンアップ用のワークアイテムが作成されます。フィーチャーフラグが「古いフラグ」の基準を満たすと、そのワークアイテムには、フラグの詳細、意図された状態、およびコード内の残存箇所が記載されます。チームはリポジトリをクローンして各フラグを手作業でクリーンアップする代わりに、Jiraのワークアイテムから直接Rovo Devセッションを開始します。Rovo Devは、チケットからのコンテキスト、リポジトリ横断的な関連コード、およびコードと共に保存されているリポジトリ固有のクリーンアップコマンドを取得します。
そこから、Rovo Devは以下のことができます：
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フラグに対する明確なクリーンアップ計画を提案します。これには、対象となるファイルやリポジトリ、実行するテストやチェックの内容が含まれます。
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隔離された環境でその計画を実行し、ゲート対象のコードを削除し、関連するテストを更新し、可能な範囲でビルドとテストを実行します。
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既存のリポジトリにレビュー可能なプルリクエストを作成し、すべての作業の発端となったJiraのワークアイテムにリンクを張ります。
ワークフロー全体を通じて主導権を握り、Jiraで計画と進捗を確認し、マージ前にコードとテストをレビューし、クリーンアップのプルリクエストをどのくらいの速さでマージするかを決定します。
あるパターンがうまく機能するようになれば、チームはそれをJiraの自動化に組み込むことができます。具体的には、クリーンアップのワークアイテムにラベルを付けてリポジトリ固有のクリーンアップコマンドでRovo Devを自動的にトリガーしたり、Jiraで管理するシンプルなキューを使用して、一度にクリーンアップするフラグの数を調整したりできます。
この取り組みはアトラシアンにおいて大きな成果をもたらしました。2日間で12個のフィーチャーフラグをクリーンアップし、クリーンアップ速度を約85%向上させました。また、本稿執筆時点では、31件のクリーンアップPRのうち29件において、手動でのコード変更が不要でした。
フィーチャーフラグのクリーンアップは、もはや開発者が嫌がる「余分な作業」ではありません。私たちはこれを、ほとんど手を加える必要のない、自己改善型のAI駆動ワークフローへと変革し、開発者が生産性を維持しつつ、次の機能のリリースに集中できるよう支援しています。
Jira内でRovo Devを使ってみましょう
Jira内のRovo Devは、チームがAIを活用してソフトウェアを構築する方法における大きな変革の一環です。これにより、実行プロセスが、要件や背景情報がすでに存在するJiraのワークアイテムや、単一の開発者だけでなく実際のチームが協働する場により密接に結びつきます。
この作業は Jira のワークアイテムと密接に連携しているため、プロダクトマネージャーやデザイナー、その他の協力者は、現在すでに使用しているのと同じ課題、コメント、レビューを通じて、成果物に密接に関与し続けることができます。
すでにRovo Devをご利用中の対象となるJiraサイトに対し、JiraでのRovo Devの提供を開始しています。一部のお客様には、すでにJira上で表示されている場合があります。その他のお客様については、組織管理者が有効にする必要がある場合があります。まもなく、JiraのRovo Devを使用して企画からコード作成へと移行する際、チームは主要なAIモデルから選択できるようになります。
JiraでRovo Devを使用するには、以下の点を確認してください：
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サイトにRovo Devが追加されており、利用可能なRovo Devクレジットがあること
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組織およびサイトレベルでJiraのRovo Devが有効化されていること
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Bitbucket CloudまたはGitHub CloudがJiraサイトに接続されていること
アトラシアン製品を初めてご利用の場合は、Jira サイトを作成し、Rovo Devを追加して、上記のセットアップを完了してください。
Jira内のRovo Devが有効になると、ワークアイテムにRovo Devセクションが表示されます。そこから、ワークアイテムから直接Rovo Devセッションを開始できます。
詳細はこちら：