From scattered information to structured insights: How Deichmann’s team use Rovo to work more efficiently

ヨーロッパ最大の靴小売企業である Deichmann では、社内の各チームがより効率的に情報へアクセスし、意思決定に役立てられる新たな方法を模索しています。

Deichmann では Rovo を導入し、ドイツ語のワークフローに合わせた一連のエージェントを Rovo スタジオで構築することで、Jira、Confluence、SharePoint に分散していた断片的なデータを、即座に利用できる統合されたインテリジェンスへと変えました。

四半期ゴールのレビューから IT セキュリティの改善まで、組織全体のビジネス チームと技術チームは、日常のワークフローに Rovo エージェントを組み込んでいます。これにより、何時間もかかっていた手作業での準備をなくし、セルフサービスでより迅速に回答を得て、運用データから戦略的なインサイトを引き出せるようになりました。しかも、すべて母国語で行えます。

成長を続けるグローバル小売企業全体でエンタープライズ ナレッジを拡張

約 49,000 人の従業員を擁するヨーロッパ有数の靴小売企業として、Deichmann におけるアトラシアンの利用は、対象範囲、複雑さ、ビジネス上の重要性の面で拡大し続けていました。ユーザー ベースが急速に拡大する中、Deichmann の Fabian Weber 氏は専任の Atlassian Platform 責任者として活用支援を拡張し、組織全体のより多くのチームが質の高いアトラシアン サポートを利用できるようにする機会を見出しました。

いくつかの課題がこの問題をさらに深刻化させていました。

Deichmann のデジタル コラボレーション環境が Jira、Confluence、SharePoint 全体に拡大するにつれ、チームには、信頼できる情報の特定、状況報告の取りまとめ、レビュー セッションの準備、部門を横断した作業の推進をより迅速に行う方法が必要になりました。

多くのユーザーが、JQL フィルター、自動化、構造化クエリの作成にサポートを必要としていました。ビジネス ニーズを技術的な出力に変換するための、より直感的な方法を提供することで、Deichmann では引き継ぎを減らし、チームがより自立して作業できるよう支援できると考えました。

Deichmann のチームは通常ドイツ語で作業を行いますが、国際プロジェクトでは英語も使用し、同社の業務上の専門知識を反映した分野固有の語彙や略語を使用しています。AI の出力が日常のワークフローで役立つには、こうした言語、コンテキスト、用語を確実に理解する必要がありました。

Deichmann では、プラットフォームに関する専門知識の効果をさらに拡大し、従業員が関連するインテリジェンスに直接アクセスできるようにし、ビジネスの言語とコンテキストに即して AI を活用する機会を見出しました。

準備作業からアクションにつながるインサイトへの移行を支援

Deichmann では Rovo を導入し、四半期目のゴールのレビュー、エピック分析、ステータス レポートなど、処理量が最も多く、負担も大きいワークフロー向けのエージェントを Rovo スタジオで構築しました。

• Jira スペース レポート エージェント: 完全な作業項目階層を含む構造化された四半期レポートを Jira スペース向けに作成し、進捗分析、リスク評価、今後の推奨事項とともに Confluence に自動的に公開します。

• エピック ウィスパラー エージェント: エピック レベルで同じ機能を実行し、リスク、子課題、ステータスを明らかにすることで、チームが個々のチケットを詳しく調べることなく、重要な事項を把握できるようにします。Weber 氏は、このエージェントについて「トピックをすばやく調査し、関連情報を収集してくれる経験豊富な同僚のように機能する」と説明しています。

• 作業項目要約エージェント: 完了した作業項目を分析し、主な達成事項、解決済みの課題、影響を簡潔にまとめた要約を、文書化のためのコメントとして作成します。

これらのエージェントにより、チームはレビュー ミーティングの準備をより効率的に行い、情報収集に費やす時間を削減できます。

参加者も、要約がより明確でアクションにつなげやすいため、時間を節約し、精神的な負担を軽減できます。これを複数の参加者やレビュー セッションに適用することで、繰り返し行われる情報収集作業を減らし、チームが分析、話し合い、フォローアップにより集中できるようになります。

「これまでチームは、最新情報の取りまとめ、ポリシーの検索、関係者間の認識の一致に多くの時間を費やしていました。今では Rovo エージェントが、こうした情報をより効率的に取りまとめ、整理できるようチームを支援しています」— Fabian Weber、Atlassian Platform 責任者

サポートと検索がより迅速かつ明確に – 変換は不要

Rovo の導入前は、JQL クエリ、Jira 自動化、またはカスタム フィルターを必要とする従業員は、要件を技術的な解決策に変換するために、Atlassian Platform 責任者の Weber 氏と協力して作業することがよくありました。導入が広がるにつれ、Deichmann では、この専門知識をより利用しやすくし、リクエストから結果を得るまでの時間を短縮したいと考えました。

Rovo を使用すると、従業員は必要なものを平易なドイツ語で説明するだけで、ほぼ完成した JQL クエリや自動化構造を生成できます。これまでサポート リクエストが必要だった作業を数分で処理できるようになり、技術的な出力の品質を高く保ちながら、チームはより迅速に作業を進められます。

また、Rovo は Deichmann の Atlassian アプリおよび Atlasian 以外のアプリを横断する検索を一元化し、連携された作業システム全体で、人、プロジェクト、コンテンツ間の関係をマッピングします。これにより、調達、人事、IT セキュリティなどのチームは、システムを切り替えることなく、必要なポリシー、製品ドキュメント、販売データ、議事録、その他の情報を正確に見つけることができます。

Rovo によって従業員はより自律的に行動できるようになり、Weber 氏は多くの時間を、リアクティブなサポートから、全社規模でのプロアクティブな活用支援へと振り向けられるようになりました。

「ビジネス ユーザーが作業を前に進めるために、必ずしも JQL や自動化のエキスパートになる必要はありません。Rovo を使用すれば、プラットフォームに組み込まれた標準とガイダンスを活用しながら、自然言語を使って、ほぼ完成したクエリや自動化構造を自分で生成できます」— Fabian Weber、Atlassian Platform 責任者

経営層からの視点: 戦術的データから得られる戦略的な可視性

Deichmann では、個人の生産性向上だけを目的に Rovo を使用しているわけではありません。Fabian は社内の各部門と連携し、チームとリーダーが組織の作業をリアルタイムかつ戦略的に把握できるエージェントを Rovo スタジオで構築しました。

• 戦略的イニシアチブ エージェント: リアルタイムの Jira データから包括的な事業計画概要を直接生成し、戦略的イニシアチブとチーム、四半期のゴール、部門、デリバリー ステータスを関連付けます。このエージェントが分散した最新情報をアクションにつながる概要へと変換することから、各部門のリーダーは初期のデモを "驚きの瞬間" と表現しました。

• クラスター エージェント: 複数の戦略的イニシアチブを 1 つの事業計画概要に統合します。これは、物流、人事、IT ガバナンスなど、クラスターに関与するリーダー向けの基礎資料として機能します。

• IT セキュリティ エージェント: JQL を使用して Jira チケットと Confluence のドキュメント ページを同時に分析し、関連付けられたドキュメントとチケットのデータから、関連する IT セキュリティ情報を要約して、評価やフォローアップ アクションをサポートします。

リーダーがデータ収集に時間を費やす代わりに、Rovo が構造化された情報を提供し、より多くの情報に基づく話し合いや、その後の意思決定をサポートします。

「これまでチームは、最新情報の取りまとめ、ポリシーの検索、関係者間の認識の一致に多くの時間を費やしていました。今では Rovo エージェントがチームに代わってこれらの作業を行い、即座に目に見える価値をもたらしています」— Fabian Weber、Atlassian Platform 責任者