近年、業務自動化の分野で注目を浴びているAIエージェント。
最初に誤解の無いように理解して頂くために、説明しておきますが、「AIエージェント」自体は、本来インターフェースに過ぎません。
その裏側で、生成AIを含めて、様々なアプリが動いているというのが、正しい理解でしょう。
つまり、AIエージェントは、自然言語で各種アプリを動かせる”受付窓口”として認識するのが良いと思います。
なので、今回の「AIエージェントの自動化機能」というのも、裏側でRPA（クラウドフローやデスクトップフロー）が動いているというのが実際のところです。
ただし、AIエージェントの場合、第三のRPAといってもいい、「LLMに対応した、ブラウザに特化した新しい自動化アプリ」が動いています。
さて、話を戻します。
「RPAの進化版」とも言われるこの技術は、既存のRPA（Robotic Process Automation）の市場を席巻し、やがて既存のRPAを「駆逐」してしまうのでしょうか？
この疑問について、両者の特性や今後の展望を深く掘り下げていきます。
RPAとは何か？その強みと限界
まず、RPAについて改めて確認しましょう。RPAは、パソコン上で行われる定型的な事務作業をソフトウェアロボットによって自動化する技術です。
具体的には、データの入力、ファイルの移動、メールの送受信、システム間のデータ連携など、「ルール化され、繰り返されることの多い単純作業」を得意とします。
RPAの最大の強みは、その正確性と効率性にあります。
人間が手作業で行うよりもはるかに高速かつミスなく作業を遂行できるため、企業の生産性向上やコスト削減に大きく貢献してきました。
特定のシステムやアプリケーションの操作手順を記録・再生する形で自動化を進めるため、比較的導入が容易である点も魅力です。
しかし、RPAには明確な限界があります。
それは、「非定型業務への対応力」の欠如です。RPAはあくまで事前に設定されたルールに従って動くため、予期せぬエラーや、画面のレイアウト変更、あるいは「この場合はこう判断する」といった人間の思考を必要とする場面には対応できません。
ルール外の事態が発生すると、ロボットは停止し、人間の介入が必要になってしまいます。
AIエージェントとは何か？革新的な能力
では、本題のAIエージェントとは何でしょうか？
AIエージェントとは、AI、特に近年急速に発展を遂げている大規模言語モデル（LLM）の能力を活用し、自律的に判断し、目標達成のために行動するソフトウェアを指します。
RPAが「決められた手順を実行するロボット」だとすれば、AIエージェントは「思考し、学習し、自ら最適な行動を選択するアシスタント」と表現できます。
AIエージェントの革新的な能力は、以下の点に集約されます。
1. 自然言語での指示理解と実行
ユーザーは「このWebサイトから最新の株価情報を取得して、Excelにまとめてメールで送って」のように、人間が話すような自然言語で指示を出すことができます。AIエージェントはその指示を解釈し、必要なステップを自分で考え、実行に移します。RPAのように、事前に細かくフローを定義する必要がありません。
2. 自律的な問題解決と適応性
AIエージェントは、与えられたタスクを達成するために、複数のツール（Webブラウザ、API、データベースなど）を連携させて使用する能力を持ちます。例えば、Webサイトのレイアウトが変更されても、AIエージェントは新たな構造を解析し、目標達成のために必要な要素を特定し直すといった柔軟な対応が可能です。予期せぬエラーや不明な点に直面した場合でも、過去の経験や学習データに基づいて最適な解決策を模索し、実行を継続しようとします。
3. 学習能力とパフォーマンスの向上
多くのAIエージェントは、実行結果やユーザーからのフィードバックを通じて学習し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させます。同じタスクでも、より効率的な方法を見つけたり、より正確な判断を下したりするようになります。これは、RPAにはない、AIならではの強力な特性です。
4. 非定型業務への対応
RPAが苦手としていた、「判断」や「推論」が必要な非定型業務に対応できる点が、AIエージェントの最大の魅力です。顧客からの複雑な問い合わせ対応、市場トレンドの分析、パーソナライズされた提案資料の作成など、これまで人間でしか行えなかった業務の自動化が可能になります。
AIエージェントはRPAを「駆逐」するのか？
では、本題に戻りましょう。AIエージェントのこれらの革新的な機能は、RPAを不要なものにしてしまうのでしょうか？
結論から言えば、「すぐにRPAが駆逐されることはなく、むしろ共存・連携する関係になる」というのが現状での見方です。
その理由はいくつかあります。
1. コストと導入の複雑さ
AIエージェントの導入には、高度なAI技術やインフラが必要となる場合が多く、RPAと比較して初期コストや運用コストが高くなる傾向があります。また、自然言語処理や機械学習の専門知識が求められる場面もあり、導入のハードルはまだ高いと言えます。一方でRPAは、比較的安価で手軽に導入できるソリューションとして、引き続き需要があります。
2. 処理速度と安定性
定型業務において、RPAは極めて高速かつ安定した処理を保証します。AIエージェントは判断プロセスが入るため、RPAほどの速度が出ない場合や、意図しない挙動をする可能性がゼロではありません。大量の定型データを高速で処理する必要がある業務では、依然としてRPAが優位に立ちます。
3. 業務の性質による棲み分け
全ての業務がAIエージェント向きであるわけではありません。完全にルール化されており、イレギュラーがほとんど発生しない単純な繰り返し作業であれば、AIの複雑な判断能力は過剰であり、RPAの方が効率的かつコストパフォーマンスに優れています。例えば、毎日のデータバックアップや、決まったフォーマットへのデータ転記などはRPAの得意分野です。
4. 監査と透明性
AIエージェントの「自律的な判断」は、時にその意思決定プロセスが不透明になる「ブラックボックス」問題をはらみます。特に、金融取引や個人情報に関わる業務など、厳格な監査と透明性が求められる分野では、処理のプロセスが明確なRPAの方が好まれる場合があります。
「ハイパーオートメーション」という未来
RPAとAIエージェントは、互いに補完し合う関係へと進化していく可能性が高いです。この連携の概念は「ハイパーオートメーション」と呼ばれ、Gartner社が提唱したトレンドワードでもあります。
ハイパーオートメーションとは、RPA、AIエージェント、機械学習、プロセスマイニングなど、複数のテクノロジーを組み合わせることで、業務プロセス全体をエンドツーエンドで自動化することを目指します。
具体的には、以下のような連携が考えられます。
* RPAが定型業務を高速処理し、その中で発生する例外処理や判断が必要な部分をAIエージェントに連携する。
* AIエージェントが収集・分析したインサイトに基づいて、RPAの自動化シナリオを動的に最適化する。
* AIエージェントが顧客からの複雑な問い合わせ内容を理解し、その結果をRPAに渡し、RPAがバックオフィスシステムでのデータ登録や情報検索を行う。
* プロセスマイニングツールで業務フローを分析し、自動化に適した部分をRPAに、より高度な判断が必要な部分をAIエージェントに割り当てる。
このように、RPAとAIエージェントは、それぞれが持つ得意分野を活かし、協力することで、単独ではなし得なかった高度な業務自動化を実現します。
RPAが「手足」となって実行し、AIエージェントが「頭脳」となって判断を下す、と考えると分かりやすいでしょう。
まとめ：駆逐ではなく「共進化」
２０２５年が、「AIエージェント元年」と言われています。
そして、数多くのAIエージェントが各メーカーから発表されています。（ベータ版というレベルですが）
AIエージェントの登場は、業務自動化の世界に間違いなく革新をもたらすでしょう。
しかし、それがRPAを「駆逐」するというよりは、RPAの限界を補完し、より広範で高度な自動化を可能にする「共進化」の関係にあると言えるでしょう。
将来的には、RPAの機能がAIエージェントに統合されていく形で、より賢く、より自律的な「インテリジェントオートメーション」が主流になる可能性は十分にあります。
しかし、現時点では、定型業務の効率化にはRPAが依然として非常に有効なツールであり、AIエージェントはRPAでは対応しきれなかった非定型業務や複雑な判断を伴う業務の自動化を切り開く存在です。
企業は、それぞれの技術の特性を理解し、自社の業務プロセスに最適な形でRPAとAIエージェントを組み合わせることで、最大限の自動化効果と生産性向上を実現できるでしょう。
業務自動化の未来は、単一の技術による支配ではなく、多様な技術が連携し、進化し続ける「ハイパーオートメーション」の世界へと向かっています。
