AI時代の業務自動化〈第2回〉AIエージェントがあればRPAは不要？
公開 2026年07月30日
目次
前回は、RPAとAIの違いや、AI時代におけるRPAの役割についてご紹介しました。
RPAは、決められた手順を正確に実行することを得意としています。一方、AIは文章や画像の内容を理解し、分類や判断を支援することを得意としています。
最近では、さらに一歩進んだ仕組みとして「AIエージェント」が注目されています。
AIエージェントは、質問に答えるだけでなく、目的に応じて必要な手順を考え、複数のツールを利用しながら処理を進める仕組みです。
そのため、「AIエージェントに仕事を頼めるなら、RPAはもう必要ないのではないか」「細かなシナリオを作らなくても、指示するだけで自動化できるのではないか」という疑問も出てきます。
第2回では、AIエージェントとはどのようなものなのか、単純作業の自動化がどこまで簡単になるのか、RPAとの関係も含めて考えていきます。
AIエージェントとは何か
一般的な生成AIは、利用者が質問や依頼を入力すると、その内容に対して文章で回答します。
例えば、「この文章を要約してください」と指示すれば要約文を作り、「お客様への返信メールを作成してください」と依頼すればメールの文案を作ります。
AIエージェントは、文章を作るだけでなく、目的を達成するために必要な行動を選び、外部のツールやシステムを利用しながら処理を進めます。
社内文書やWebサイトから情報を探したり、メールや予定を確認したり、表計算ファイルの内容を集計したりすることもできます。利用できる環境が整っていれば、データベースから情報を取得し、その結果に応じて次の行動を変えることも可能です。
単に質問へ回答するだけではなく、目的の達成に向けて複数の処理を進めることが、AIエージェントの大きな特徴です。
AIエージェントは途中の手順を考えられる
従来のRPAでは、処理の順番や条件分岐を、あらかじめシナリオとして設定します。
注文メールを処理するのであれば、メールソフトを開く、未読メールを探す、件名を確認する、添付ファイルを保存する、Excelへ転記するといった手順を一つずつ決めていきます。
処理の流れが決まっているため、同じ条件では毎回ほぼ同じように動きます。
一方、AIエージェントは、目的を伝えると、その目的を達成するために必要な手順をある程度考えることができます。
例えば、「今月の売上状況を確認し、前月から大きく変化した商品をまとめてください」と依頼したとします。
利用できるシステムやデータが設定されていれば、AIエージェントは今月と前月の売上データを取得し、商品ごとに集計したうえで比較します。その後、変化の大きい商品を抽出し、必要であれば関連情報も確認して、最後に結果を文章や表へまとめます。
最終的な目的は決まっていますが、途中の進め方を状況に応じて変えられる点が、従来型の自動化との違いです。
AIエージェントがあれば単純作業も簡単になるのか
AIエージェントによって、業務自動化を始めるためのハードルが下がる可能性はあります。
従来は、RPAのシナリオを作成するために、画面操作、条件分岐、変数、エラー処理などを細かく設定する必要がありました。
AIエージェントでは、自然な文章で目的を伝えることで、必要な処理を組み立てたり、利用するツールを選択したりできるようになると考えられます。
例えば、「受信した注文メールを確認し、添付された注文書を保存してください。注文内容を一覧表へ追加し、在庫が不足している商品があれば担当者へ知らせてください」と指示したとします。
AIエージェントが利用できる機能や権限が整っていれば、受信メールを確認し、注文に関するメールを判別し、添付ファイルを保存します。さらに注文書の内容を読み取り、一覧表へ追加し、在庫データを確認したうえで、在庫不足があれば担当者へ連絡するところまで進められる可能性があります。
人が一つずつ処理手順を設定しなくても、自動化できる範囲は広がっていくでしょう。特に、毎回少しずつ内容が異なる業務や、文章の理解が必要な業務では、AIエージェントの柔軟性が役立ちます。
「指示するだけ」で完成するわけではない
ただし、AIエージェントへ文章で指示すれば、どのような業務でもすぐに安全かつ正確に自動化できるわけではありません。
実際に社内業務で利用するためには、どのシステムに接続できるのか、どの情報を閲覧できるのか、データの登録や更新まで許可するのかといった点を、あらかじめ決める必要があります。
メールを扱う場合も、下書きの作成だけを任せるのか、送信まで許可するのかでリスクは大きく変わります。エラーが発生したときの対応や、実行した処理をどこまで記録するかも重要です。
AIエージェントには、目的を達成するために柔軟に行動できるという利点があります。
しかし、企業の業務で自由に行動できる範囲を広げすぎると、誤送信や誤登録、権限のない情報へのアクセスなどにつながる可能性があります。
柔軟に動けるからこそ、「何をしてよいか」と「何をしてはいけないか」を明確にする必要があります。
例えばメール送信はどこまで任せるべきか
AIエージェントが取引先へのメールを作成し、送信する場面を考えてみましょう。
技術的に送信できたとしても、すべてのメールを確認なしで送ることが適切とは限りません。
宛先を間違えたり、関係のないファイルを添付したり、機密情報を含めてしまったりする可能性があります。相手との関係に合わない表現を使うことや、AIが事実と異なる内容を記載することも考えられます。
そのため、導入初期はAIエージェントがメールの下書きまで行い、人が内容を確認して送信する方法が現実的です。
社内向けの定型通知など、間違いが起きた場合の影響が限定的なものから自動送信を始める方法もあります。
AIエージェントにどこまで任せるかは、技術的に可能かどうかだけでなく、間違いが起きた際の影響を踏まえて決める必要があります。
「考えて動くこと」が不要な業務もある
AIエージェントの特徴は、状況に応じて次の行動を考えられることです。
しかし、企業の業務では、毎回考えてほしくない処理もあります。
指定された金額を決められた項目へ転記する、毎月同じ帳票を同じ形式で出力する、処理済みファイルを決められたフォルダへ移動するといった作業です。
こうした業務では、柔軟な判断よりも、必ず同じ手順で処理することが重要です。
AIエージェントがその都度異なる手順を選ぶよりも、あらかじめ決められたRPAやワークフローを実行するほうが管理しやすい場合があります。
AIエージェントに任せる場合でも、実際にはAIエージェントが既存のRPAシナリオや自動化フローを呼び出す形が考えられます。
AIエージェントは自動化の「司令塔」になる
AIエージェントを、すべての操作を単独で行う万能なロボットとして考えると、実際の姿が分かりにくくなります。
AIエージェントは、複数の仕組みを使い分ける「司令塔」と考えると理解しやすいでしょう。
例えば注文処理では、AIがメールや注文書の内容を理解し、AIエージェントが次に必要な処理を選びます。その後、RPAが業務システムへの入力を行い、APIが在庫情報を取得します。高額な注文や例外的な取引だけを、人が確認する形も考えられます。
利用者から見ると、AIエージェントへ一つの目的を伝えただけに見えるかもしれません。
しかし、その裏側では、RPA、API、AI-OCR、データベースなど、複数の技術が動いている可能性があります。
AIエージェントは、これらをつなぎ、状況に応じて使い分ける役割を担います。
ケーススタディ：AIエージェントによる注文メール処理
ここでは、取引先からメールで届く注文を処理する業務を例に、AIエージェント、RPA、人がどのように役割を分担するのかを考えてみましょう。
従来は、担当者が受信メールを一件ずつ確認し、注文に関するメールを探していました。その後、添付された注文書を開き、取引先名、商品名、数量、納期などを確認して、受注システムへ入力します。さらに、在庫不足や記載漏れがないかを確認し、必要に応じて取引先や社内担当者へ連絡していました。
この業務にAIエージェントを取り入れると、まず受信メールの件名や本文、添付ファイルの内容から、注文に関するメールかどうかを判断できます。単純なキーワード検索だけではなく、「追加注文」「先日の見積内容で手配をお願いします」といった表現も、文脈を踏まえて注文として分類できる可能性があります。
注文メールと判断した後は、添付ファイルを所定の場所へ保存し、AIやAI-OCRを使って注文書の内容を読み取ります。取引先名、商品名、数量、希望納期などを抽出したうえで、在庫システムや取引先マスタを確認します。
ここで、既存の取引先であり、商品コードが特定でき、在庫にも問題がない場合は、AIエージェントが通常処理としてRPAを呼び出します。RPAは受注システムを起動し、受け取った情報を決められた項目へ入力します。登録が完了すると、処理結果を管理表へ記録し、対象のメールや注文書を処理済みの場所へ移動します。
一方、初めての取引先、商品を特定できない注文、在庫不足、高額な注文、記載内容に矛盾がある注文などは、AIエージェントが例外として担当者へ回します。担当者は、すべての注文を確認するのではなく、自動処理できなかったものや重要な判断が必要なものだけを確認します。
また、取引先への連絡が必要な場合も、AIエージェントがメールの下書きを作成し、人が内容を確認してから送信する形にできます。影響の小さい社内通知については、自動送信まで任せることも考えられます。
このような構成では、AIエージェントが業務全体の流れを判断し、RPAが決められた操作を実行し、人が例外や重要な判断を担当します。
AIエージェントの役割は、すべての作業を自ら行うことではありません。注文内容や処理状況を見ながら、RPAへ任せるのか、人へ確認を求めるのかを判断し、業務全体をつなぐことにあります。
このケーススタディからも分かるように、AIエージェントを導入したからといって、RPAの設定や業務ルールがすべて不要になるわけではありません。
AIエージェントが利用できるデータやシステムを整え、通常処理と例外処理の基準を決め、どこから人の確認を必要とするかを設計することが重要です。
AIエージェントとRPAの使い分け
RPAは、操作手順が明確で、同じ処理を大量に繰り返し、毎回同じ結果が求められる業務に向いています。
一方、AIエージェントは、入力内容が毎回少しずつ異なる業務や、文章や画像を理解する必要がある業務に向いています。最終的な目的は決まっていても、途中で参照する情報や処理の順序が変わる場合には、AIエージェントの柔軟性が生きてきます。
ただし、実際にはどちらか一方だけを使うのではなく、組み合わせたほうがよい業務も多くあります。
AIがメールを分類し、RPAが業務システムへ登録する。AIエージェントが処理内容を判断し、適切なRPAシナリオを呼び出す。RPAで発生したエラーをAIが要約する。このような役割分担です。
今後は、「AIエージェントかRPAか」という二者択一ではなく、AIエージェントを業務の入り口や司令塔として使い、定型処理をRPAが実行する形も増えていくと考えられます。
RPAは見えないところで残る可能性がある
将来的には、利用者がRPAを直接操作していると意識する機会は減るかもしれません。
利用者はAIエージェントに対して、「昨日届いた注文を処理してください」「今月の売上報告を作成してください」と依頼します。
その指示を受けたAIエージェントが、裏側でRPAやAPIを利用して処理を進める形です。
この場合、利用者からはAIエージェントだけが動いているように見えます。
しかし、既存のシステムを操作したり、決められた手順を確実に実行したりする役割は、RPAなどの自動化技術が担っている可能性があります。
RPAが完全になくなるというよりも、AIエージェントを支える仕組みの一部として利用される場面が増えると考えられます。
次回は、RPA、AI、AIエージェントを実際の業務でどのように組み合わせればよいのかを考えます。
注文処理や問い合わせ対応などの例をもとに、企業が業務自動化を進める際の考え方や、AIの判断を安全に後続処理へつなげるためのポイントをご紹介します。
※本記事は、AI推進担当 岡野が社内ナレッジをもとにして生成AIで作成しました。
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