Teamwork Graph コネクタで GitHub のコンテキストを Rovo に取り込む

AI によってコードを書くスピードは上がっています。新たなボトルネックは、コードの周辺にある作業を理解することです。つまり、何が変わったのか、なぜ変わったのか、誰がレビューしたのか、そしてそれが計画とどう結びついているのか、という点です。

こうしたコンテキストは、Jira、GitHub、Confluence、そしてそれらの周辺で交わされる会話に分散しています。Teamwork Graph は、それらをひとつにまとめる手助けをします。この連携を支えているのが、GitHub 向け Teamwork Graph コネクタです。対象となる GitHub のデータを、Teamwork Graph を通じて アトラシアンの各種体験で利用できるようにします。

ソフトウェアチームにとって、GitHub は実装が形になる場所です。プルリクエストは何が変わったのかを示します。Issue には技術的なタスクや意思決定が記録されます。コミットやブランチは、作業がどのように進んできたかを示します。レビューコメントは、最終的なコードの背景にあるトレードオフを説明してくれます。

エンジニアリングリーダーやソフトウェアチームのリーダーにとって、このコンテキストが重要なのは、デリバリーがコードを書くことだけではないからです。進捗を把握し、レビューの滞りを解消し、引き継ぎのコストを減らし、計画をチームの作業と結びつけ続けることが求められます。

ソフトウェアを構築する過程では、あらゆる場所に有用なシグナルが生まれます。たとえば、Jira の作業項目、GitHub のプルリクエストコメントに残る意思決定、Figma のデザインコンテンツ、Confluence のドキュメントなどです。

こうしたコンテキストがつながっていれば、チームは手作業で経緯を再構築する手間を減らし、より速く動けます。

• 計画がより明確になります。すでに何が行われたかをチームが把握できるためです。

• レビューが速く進みます。関連する作業のコンテキストを見つけやすくなるためです。

• ステータス報告が楽になります。計画ツールとコードツールの進捗をあわせて理解できるためです。

• AI エージェントがより役立つようになります。コードの周辺にある、より多くの作業記録を踏まえて推論できるためです。

Rovo は、こうしたコンテキストの課題のために作られています。GitHub が Teamwork Graph に接続されていれば、Rovo は アトラシアンの中から GitHub のコンテキストを見つけて活用する手助けができます。

GitHub、Jira、AI コーディングエージェントは、それぞれソフトウェアデリバリーのワークフローにおける重要な一部分を担っています。ただし課題は、それぞれがシステムの一部しか見えていないことです。

目標は、開発者が普段作業している場所を置き換えることではありません。ソフトウェアの作業が行われる場所同士をつなぎ、チームがより速く理解し、行動できるようにすることです。

アトラシアンと GitHub は、さまざまな形で連携しています。この記事では、GitHub 向け Teamwork Graph コネクタに焦点を当てます。GitHub のコンテキストを Teamwork Graph に取り込むことで、Rovo がチームによるアトラシアン全体のソフトウェア作業の検索、理解、対応を支援できるようになります。

GitHub のコンテキストを Teamwork Graph に接続すると、Rovo はコードの検索にとどまらない支援ができるようになります。実装作業が、Jira のステータス、Confluence の計画、サポート体制の準備状況、顧客への影響とどのようにつながっているかを、チームが理解する手助けをします。

以下の例では、架空の金融サービス企業の顧客「Beaconstone」と、同社がタイタンという新しいプロダクトをローンチするケースを使って、ソフトウェアチームがアトラシアン内から投げかけられる質問の例を紹介します。

スプリントの健全性は、Jira または GitHub のどちらか一方だけでは判断しづらいものです。コードは進んでいるのに Jira の課題が間違ったステータスのままになっていたり、実装が止まっているのに計画上はアクティブに見えたりすることがあります。Rovo はこうしたシグナルのずれを突き合わせ、チームが注意すべき点を把握できるようにします。

この例では、Rovo がタイタンの現在のスプリントを GitHub の最近のアクティビティと照らし合わせます。スプリントの項目にはすべて最近のプルリクエストのアクティビティがあることを確認したうえで、本当の問題を指摘します。それは、すでにマージ済みの作業がある項目があるにもかかわらず、Jira ではすべての項目がまだ To Do のままになっているという点です。

質問:「スプリントの中で、最近のコミットがなく止まっているものは何? 」

Rovo は、Jira 上の現在のスプリントの作業と GitHub の最近のプルリクエストのアクティビティを比較し、本当に必要なフォローアップがコードの不足ではなく、Jira のステータスの整備であるケースを浮き彫りにします。

週次のステータス更新の情報は、マージされたプルリクエスト、未完了のフォローアップ、Jira のチケット、チームの引き継ぎメモなどに分散しがちです。Rovo は、読み手が PR を一つひとつ確認したり、ローンチの経緯を手作業で再構築したりしなくても、それらの作業を要約できます。

この例では、Rovo がリリース済みの内容と未完了の内容を切り分けます。「署名付きリプレイ受領書」と「オンボーディングチェックリスト」をリリース済みの作業として特定し、「残りのリプレイ検証」と「運用面のフォローアップ」は未完了のものとして引き続き見える状態にしています。

質問:「今週タイタンでリリースされた内容を教えて 」

Rovo は、マージされた PR、現在の Jira の作業、ローンチ準備に関するコンテキストをまとめ、リリース済みの作業と残っているフォローアップの両方をチームが確認できるようにします。

GitHub では、どのプルリクエストがオープンになっているかはわかります。Teamwork Graph は、そのうちどれがもっとも重要なのかを説明する助けになります。Rovo は、PR をスプリントのコミットメント、Jira のブロッカー、Confluence の計画、顧客への準備状況を示すシグナルと結びつけることで、レビュー担当者がどこから注意を向けるべきかを判断できるよう支援します。

この例では、Rovo がレビュー作業を影響度の大きさに基づいて優先順位づけします。ローンチ準備のブロックを解消する「リプレイ検証の証跡」を最優先とし、次に「顧客のオンボーディング準備」、その次に「運用面のフォローアップ」を挙げています。

質問:「今週のタイタンにとって重要な PR はどれ? 」

Rovo は、Jira、Confluence、GitHub のコンテキストを使って、オープンになっている PR のうち、なぜ一部のものを先にレビューする必要があるのかを説明します。

現在、対象となる GitHub for Atlassian の接続を通じて、GitHub のコンテキストを Rovo を活用した アトラシアンの各種体験に取り込めます。これにより、チームは実装の詳細を切り離された孤島のように扱うのではなく、GitHub での作業を Jira、Confluence、その他のチームワークのコンテキストとあわせて活用できます。

これは、ソフトウェアデリバリーにおけるより大きな変化の一部でもあります。

AI を活用したコーディングは、当たり前のものになりつつあります。次のフロンティアは、より多くのコードを生成することだけではありません。計画、実装、レビュー、ステータス、そしてリリースした内容からの学びといった、ソフトウェアデリバリーのライフサイクル全体を、より良いコンテキストでチームが調整できるよう支援することです。

アトラシアンの強みは、ソフトウェアデリバリーを取り巻くチームワークのシステムにあります。Jira は作業の記録を保持します。Confluence はナレッジを保持します。GitHub は実装の詳細を保持します。Teamwork Graph はそれらのコンテキストをつなぎます。Rovo は、人とエージェントがそのコンテキストを活用するための手段を提供します。

GitHub in Rovo は、その未来に向けた重要な一歩です。価値の高いソフトウェアデリバリーのコンテキストをチームワークの流れの中に取り込むことで、チームがより共通の理解を持って、計画し、構築し、レビューし、リリースできるようにします。

Rovo で GitHub のコンテキストを利用するには、こちらの手順に従ってください。