re:Invent 2025: Atlassian Rovo DevによるSDLC全体の品質向上と開発速度の改善
はじめに
海外の様々な講演を日本語記事に書き起こすことで、隠れた良質な情報をもっと身近なものに。そんなコンセプトで進める本企画で今回取り上げるプレゼンテーションはこちら！
re:Invent 2025 の書き起こし記事については、こちらの Spreadsheet に情報をまとめています。合わせてご確認ください
📖 re:Invent 2025: AWS re:Invent 2025 - Improve quality and speed across the SDLC with Atlassian Rovo Dev (AIM211)
この動画では、AtlassianのSenior Technical EvangelistであるJovanaが、AI搭載の開発者向けエージェントRovo Devを紹介しています。2025年のDevExレポートによると、開発者はコーディングにわずか16パーセントしか時間を費やしておらず、残りの84パーセントがAIツールの市場機会となっています。Rovo DevはAtlassianのTeamwork Graphに支えられ、Jira、Confluence、コードベース全体のコンテキストを理解します。CLI、VS Code、Jira内でのコード生成、AI搭載のCode Reviewerによる自動レビュー、Bitbucket Cloud pipelinesでの障害診断など、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を加速させる機能を提供します。受け入れ基準の自動チェックやカスタム指示による組織固有の標準適用も可能で、他のAIコーディングアシスタントとは異なり、コーディング以外のタスクまで包括的にサポートする点が特徴です。
※ こちらは既存の講演の内容を最大限維持しつつ自動生成した記事になります。誤字脱字や誤った内容が記載される可能性がありますのでご留意下さい。
本編
開発者生産性の課題と Rovo Dev の全体像：AI を搭載した開発者向けエージェントの登場
私は Atlassian のシニア テクニカル エバンジェリストの Jovana です。プラットフォーム エンジニアリングとクラウド インフラストラクチャ、そして Rovo Dev とソフトウェア開発ライフサイクルの改善に関するすべてのことを専門としています。さっそく始めましょう。
まず、ステージを整えるために、簡単に説明させてください。 なぜ開発者の生産性と品質がこんなに重要なのか？私の好きな説明は、開発者に投資すれば、彼らはより良いサポートを受けることができ、その結果、より良い製品が生まれるということです。より良い製品があれば、会社は収益を上げることができます。それはシンプルなことなんです。
Atlassian では、 現在 Developer Experience レポートを実施しており、毎年新しいことを学んでいます。2025 年の DevEx レポートから、99 パーセント、つまりほぼすべての開発者が AI を使用することで時間を節約できたと報告していることがわかりました。しかし、開発者はソフトウェア開発ライフサイクル全体で時間を失い続けています。彼らはコーディングに費やす時間がわずか 16 パーセントで、これは開発者にとって摩擦点ではないことは誰もが知っています。残りの 84 パーセントが、AI ツールとアシスタントが本当に市場機会を持ち、物事を変えて改善できる場所なんです。
開発者はコーディング以外のタスクで貴重な時間を失っており、それはまさに今日私があなたに話したいことです。 ソフトウェア開発は本質的にはチームの努力であり、Atlassian のビジョンは、すべてのソフトウェア開発チームが、Atlassian エコシステムにキャプチャされた組織的なコンテキストを深く理解するチームメイトを持つことです。Jira の課題から Confluence のページ、そしてコードベースまで、どこにコードベースがあるかに関わらず。そのチームメイトはあなたのエンジニアリング履歴を認識すべきです。 過去のインシデントとその解決方法を含めて。
その知的なチームメイトは、そのすべての知識を活用して、あなたがどこで作業していようと、あなたをサポートすることができます。ターミナル、IDE、CI/CD パイプライン、あるいは Jira かもしれません。 そのチームメイトは Rovo Dev になることができます。そして、それを紹介したいと思います。Rovo Dev は Atlassian の AI を搭載した開発者向けエージェントです。コード計画、コード生成、コード レビュー、そして大規模な反復的なタスクの自動化を通じて、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を加速させるように設計されています。自然言語とコードの両方を理解しているため、どこで作業していても、それと対話することができます。Atlassian の Teamwork Graph によって支えられているため、Atlassian エコシステム内のすべてのデータのコンテキストを持っています。
Rovo Dev と相互作用できるすべての場所の中で、私が一番好きなのは CLI です。なぜなら、それは私が仕事をしたい場所で私に会ってくれるからです。Teamwork Graph を活用しているので、すべての適切な提案が得られることを確認でき、すべての実際のコンテキストを持っていて、ビジネスのことを知っています。実際に動作しているところを見てみましょう。
これは私が一度作成したウェブサイトで、スピーカーがすべて間違っています。はい、それは私、Jovana、Senior Technical Evangelist ですが、それは私の顔ではありませんでした。 私ができることは、Rovo Dev にこれを修正してもらうことです。今、私は Rovo Dev を認証したばかりで、Jira の issue に行き、 その issue リンクをコピーして Rovo Dev に貼り付けました。Rovo Dev はすべての情報を取得しています— 説明、私がこの issue に追加したかもしれない他のリンク—最高の応答を提供できるようにするためです。
チケットの説明に追加したものに応じて、メモリファイルも活用しているかもしれません。戻って更新すると、 今、私たちはみんなあるべき姿に見えます。これは Shane で、これは Willer で、これが私です。クールなことの 1 つは、単に画像をコピーして、 Rovo Dev に貼り付けて、Rovo Dev に画像をそのまま読ませることができることです。 画像に何があるかを検出して、それらの変更を加えることができます。画像にあるべきではない特定のものがあることを認識するのに十分なほどインテリジェントで、 それを修正します。2 つの間をすばやく切り替えているだけなので、実際に変更が必要だと強調したものと正確に更新されていることがわかります。
次に、Rovo Dev の一部でもある AI ベースのコードレビューアーを導入しました。
Rovo Dev が有効になっているリポジトリでは、Code Reviewer はプルリクエストが作成された後に自動的に実行されます。Code Reviewer は数分間コード変更を分析してから、プルリクエストに直接コメントして、行うべきすべての可能な推奨事項、修正、改善を提供します。バグ、保守性、可読性、セキュリティなどに関するフィードバックを含むコメントを作成します。
コードレビュアーを改善し、組織固有のニーズに合わせてカスタマイズする方法があります。まず、受け入れ基準は要件とコードの間のギャップを埋めるために設計されています。受け入れ基準は自動的にチェックされ、プルリクエスト内のコードを Jira イシューの要件と比較します。つまり、言った通りのものを実装したかどうかをチェックしているわけです。この機能を使えば早期にミスを発見できますし、実際にソフトウェアチームから、この機能によって多くの時間が節約されたという報告を受けています。
次に、リポジトリ用にセットアップできるカスタム指示があります。Code Reviewer に対して、組織にとって、チームにとって、コードベースにとって何が重要かを教えることができます。すべてのチームは独自の作業方法と異なる標準を持っており、時には汎用的なコードでは対応できないこともあります。Code Reviewer に特定の標準と設計原則を教えて、それを Rovo Dev に入力すれば、プルリクエストが作成されるたびに、Rovo Dev はこれらの標準に基づいてあなたがそれらの原則に違反していることを検出します。これは自然言語で説明されているので、単に英語で、平易な英語で書くだけです。それをリポジトリにコミットすれば、準備完了です。
Jira、VS Code、CI/CD パイプラインへの統合：Rovo Dev がもたらすソフトウェア開発ライフサイクル全体の変革
また、Jira に Rovo Dev をローンチしました。間もなくオープンベータに移行する予定です。現在は限定ベータ版ですが、これは作業項目に効率的に取り組むのに役立つ、自己完結型の AI 駆動ワークフローです。デモを見てみましょう。
つまり、Jira イシューから直接 Rovo Dev をトリガーできるということです。さらに、バックログから複数の Jira チケットに対して一度にそれを実行することもできます。 何をするかというと、Jira イシュー内で VS Code のように見えて感じるインタラクティブなサンドボックスが開きます。 すべてが自動的に実行されます。つまり、Rovo Dev があなたのイシューに取り組み、プルリクエストを作成し、レビューするものがあるときに通知します。 また、あなたがオーナーであれば、その Jira チケットのステータスも更新します。
このメリットは、いつでも Jira 内で Rovo Dev でトリガーしたすべてのセッションを遡って確認できるということです。このサンドボックスにアクセスできるのはあなただけです。なぜなら、あなたの認証情報から情報を取得しているからです。つまり、セキュリティが確保されています。実際に起こることは、Rovo Dev とのチャットが開くということです。 表示されているもの、つまり加えられた変更に満足していない場合は、戻ってフィードバックを与えることができます。満足していない場合は、フィードバックを与えることをお勧めします。 さらに変更を加えるよう依頼してください。Rovo Dev が生成したすべてのものに満足したら、プルリクエストを作成できます。これが、いつでもすべてのセッションにアクセスできるという、私が話していたことです。
Rovo Dev 拡張機能を VS Code にも導入しました。まずビデオを見てもらって、その後で実際に何ができるのか説明していきます。 Atlassian Cloud に接続すると、自分に割り当てられているすべての Jira チケットが即座に表示されます。To-Do、進行中、レビュー中のどの状態でも構いません。 VS Code から直接 Jira の課題に対して作業を開始できます。 Rovo Chat を開いて、Jira の課題を添付した状態で、何をしてほしいのかを指示するだけです。 また、自分がフォローしている、または作業している Jira チケットに誰かが変更を加えた場合は、通知が送られてきます。
VS Code で Rovo Dev を使って作業していれば、常に通知を受け取ることができます。Jira の Rovo Dev や CLI の Rovo Dev と同様に、VS Code から Rovo Dev に話しかけることができます。 現在 JetBrains への対応を進めているので、お楽しみに。
ソフトウェアチームの生産性は、Rovo Dev の Code Reviewer による自動化を通じて向上します。自動化ルールを作成して、 プルリクエストをレビューしたり、コードを生成したりできます。Rovo Dev の自動化機能を使えば、 チーム全体とリポジトリ全体で組織のコード品質基準を強制できます。適用したいコード基準をすべて想像してみてください。今では、1 つのコードベースだけでなく、すべてのワークスペースに適用できます。また、反復的なタスクを大規模に委譲して、 チームが重要な作業に集中できるようにします。
コーディング、セキュリティ、プライバシー、またはデザイン基準を設定したら、Rovo Dev を使ってすべてのプルリクエストをそれらの基準に対して自動的にレビューできます。 ここで行ったように、プルリクエストをレビューする際に Rovo Dev が使用するカスタム指示を入力することもできます。 同様に、一般的なコーディングパターンを定義して、Rovo Dev を使って反復的なタスクのコードを自動的に生成できます。 これは複数の方法で Jira に統合されており、ほぼすべてのことを自動化できます。実は、ここで私がやってもらったことをデモしているのですが、許可されていないロギング非準拠基準をすべて特定するよう指示して、実際にそれを実行して違反について教えてくれました。
また、Rovo Dev の一部として、Bitbucket Cloud の pipelines に Rovo Dev を導入しました。 CI/CD パイプラインの障害を診断して解決し、 失敗したビルドをステップごとに分析して根本原因を提供し、実行可能な修正を提案します。 Rovo Dev in pipelines を使用すればするほど、より良くなります。失敗したビルドのたびに学習するからです。 つまり、ログを手動で掘り下げる代わりに、トラブルシューターがそのコンテキストを Bitbucket Cloud で直接表示してくれます。
Rovo Dev が他のすべての AI コーディングアシスタントと何が違うのかというと、AI コーディングアシスタントであることに加えて、ソフトウェア開発ライフサイクルの他の 84 パーセントのタスク、つまり誰もが本当にやりたくないタスクをサポートしているということです。Rovo Dev は Jira、Confluence、Bitbucket に独自に接続するだけでなく、GitHub にも接続し、Atlassian Ecosystem データを接続する Teamwork Graph を活用して、ツールチェーン全体にわたってコンテキストを認識したインサイトを提供します。次に、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたる AI 駆動の自動化です。コードのみに焦点を当てるツールとは異なり、Rovo Dev はさらに多くのことを行います。
3 番目は、ターミナルファースト、コンテキストリッチなエクスペリエンスです。つまり、IDE、CLI、Jira、CI/CD パイプラインなど、あなたがどこで作業していても対応するように設計されています。最後に、エンタープライズグレードのセキュリティとカスタマイズです。チームがワークフローをカスタマイズし、レビュー基準を設定し、AI の動作を調整することができます。聞いていただきありがとうございました。ご質問があれば、ここにいますので。また、Atlassian ブースにもいますし、このデモ以外にもたくさんデモができます。来ていただきありがとうございました。そして、お待たせしてしまい申し訳ございませんでした。
※ こちらの記事は Amazon Bedrock を利用し、元動画の情報をできる限り維持しつつ自動で作成しています。
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