【次世代の自動化】RPAとAIエージェントの違いとは？使い分けから連携パターンまで

最終更新日:2026/10/08

AI技術が急速に進化するなか、すでにRPAを運用している企業では、新たな自動化の方針を決めかねて検討がストップしてしまうケースが増えています。稼働中のロボットを止めるわけにもいかず、現場の担当者は判断に迷っているのではないでしょうか。

これまで構築してきたRPAのシナリオ資産を捨てる必要はありません。 むしろ、両者は「置き換え」ではなく「補完」の関係にあり、組み合わせることでこれまで不可能だった「人の判断を伴う業務」まで自動化の対象を広げることができます。

本記事では、RPAとAIエージェントの根本的な動作原理の違いから、業務をどちらに任せるべきか見極める「6つの判断軸」をわかりやすく解説します。さらに、既存のRPA資産を活かしたままAIエージェントを組み込む5つの実践的な連携パターンも紹介。

自社の自動化プロセスを次世代へとアップデートし、判断時の参考にしてください。

RPAとAIエージェントの違い

RPAとAIエージェントは、どちらも業務を自動化する技術でありながら、動作の原理がまったく異なります。RPAは人があらかじめ設計した手順に沿って処理を繰り返す仕組みです。一方のAIエージェントは、与えられた目的から手段を自ら組み立てて動きます。

どちらが高性能かという話ではありません。決められたとおりに実行する能力と、その場で考えて対応する能力は、別のものです。

決められた手順を正確に繰り返すRPA

RPAはRobotic Process Automationの略で、パソコンでの手作業をソフトウェアロボットに代行させる技術です。

画面上のボタンをクリックする、指定したセルの値をコピーして別システムへ貼り付ける、メールを開いて添付ファイルを保存するといった動作を、記録した手順どおりに再現します。

既存システムを大改修せずに画面操作やAPI・各種コネクタを利用して処理を自動化できる点が特徴です。基幹システムに手を入れられない企業でも導入しやすく、業務部門の担当者が自分でシナリオを作れる製品も多くあります。

動作する場所と人の関与度によって、次の3タイプに分かれます。

アテンド型：利用者のパソコン上で作業を補助する
アンアテンド型：サーバー上で人の操作なしに稼働する
ハイブリッド型：業務に応じて両方を使い分ける

目的から手段を組み立てて動くAIエージェント

現在の生成AIを活用したAIエージェントの多くは、大規模言語モデル（LLM）などの基盤モデルを推論の中核に据えています。目的を達成するために必要な行動を自ら判断し、複数のツールや情報源を呼び出しながら処理を進める仕組みです。

「先月の売上データを分析して、前月比で落ち込んでいる商品のリストを作ってほしい」といった目的を与えると、利用を許可されたツールや情報源の範囲で、必要な工程を組み立てて処理できます。RPAのように、すべての操作手順を事前に固定する必要はありません。

9つの観点で見る比較表

両者の性質の違いを、導入判断に関わる観点でまとめると次のようになります。

観点	RPA	AIエージェント
実行方式	事前に設計したシナリオどおり	状況に応じて自律的に判断
得意な業務	手順が固定された大量処理	解釈・意思決定を伴う処理
扱えるデータ	構造化データが中心	非構造化データも扱える
例外への対応	設計外の例外に弱い。一部製品はAIによる自己修復に対応	未知の状況に適応できる場合があるが、常に解決できるとは限らない
実行の確実性	同じ入力・シナリオ・環境なら再現性が高い	出力が揺れる可能性がある
導入ハードル	ノーコード製品が多く現場主導も可能	プロンプト設計・データ整備・精度評価が必要
コスト構造	ライセンス固定型のほか利用量に応じた課金もある	クレジット・モデル呼び出し・実行ステップ数など製品ごとに異なる
メンテナンス	画面や仕様の変更ごとにシナリオ修正	プロンプト・権限設計の調整と精度の継続評価
説明可能性	ログで手順を追える	判断根拠がブラックボックス化しやすい

RPAとAIエージェントのメリット・デメリット

RPAとAIエージェントのどちらを選ぶべきか判断するには、得意な業務だけでなく、導入後に生じる負担や制約も確認しておく必要があります。それぞれの主なメリット・デメリットをまとめると、次のとおりです。

	RPA	AIエージェント
メリット	決められた手順を正確に繰り返せる大量の定型処理に向いている処理結果の再現性が高い既存システムを活かして導入しやすい	判断や解釈を含む業務に対応できる非構造化データも扱いやすい例外や状況の変化に対応できる場合がある事前に細かな手順を定義する負担を減らせる
デメリット	想定外のケースへの対応が難しい画面やシステムの変更で修正が必要になる複雑な判断を伴う業務には向かない	実行結果が一定にならない場合がある精度評価や権限管理などの運用が必要になる利用量によって費用が変動しやすい重要な処理では人による確認が必要になる場合がある

RPAは「手順どおりに確実に実行すること」、AIエージェントは「状況に応じて判断すること」に強みがあります。そのため、どちらか一方が常に優れているわけではなく、業務で求める正確性や柔軟性に応じて選ぶことが重要です。

AIエージェントの登場でRPAは不要になるのか？

「AIエージェントが出てきたのだからRPAはもう不要ではないか」という疑問に対しては、置き換わる部分と残る部分に分かれる、というのが現時点の妥当な見方になります。

AIエージェントに置き換わっていく業務

置き換わりやすいのは、手順を細かく定義しづらく、例外が頻繁に発生する業務です。

従来はRPAのシナリオを何本も分岐させて対応していたものの、分岐が増えすぎて保守が回らなくなっていた領域が該当します。

具体的には、次のような業務が挙げられます。

問い合わせ内容の解釈と振り分け
形式の揃っていない書類からの情報抽出
調査と資料のドラフト作成
複数の情報源を横断した状況の把握

これらは、事前に想定しきれない入力を扱う業務です。ルールを書き切ろうとすると分岐が膨れ上がるため、その場で解釈できるAIエージェントのほうが向いています。

RPAに向いている業務

給与・請求・在庫などに関する業務でも、データ転記や定型チェックなど、間違いが許されず手順が確立している工程はRPAに向いています。

こうした業務では、毎回同じ結果が返ってくることそのものが要件になります。処理内容が数パーセントの確率で揺れるなら、その揺れを人が確認する工数が発生し、自動化の意味が薄れてしまうでしょう。

件数が多く単価の低い処理も、確実性と費用の両面からRPAが有利です。

AIエージェントに任せる前に押さえておきたい5つの論点

かつてAIエージェントの課題とされていた認証情報の管理や、APIのないシステムの操作についても、現在は対応する製品が登場しています。

とはいえ、対応できることと安心して任せられることは別です。

ここで挙げる5つは、機能があっても設計と運用でカバーをしないとリスクが残ります。

１．認証情報と権限をどう管理するか？

AIエージェントに業務を任せる場合、対象システムへのログインが必要です。この点はすでに製品機能として解決されています。

Microsoft Copilot Studioのcomputer useなら、サイトやアプリごとの認証情報をPower Platform内部またはAzure Key Vaultに暗号化して保存できます。サインイン画面が出た際には、保存した情報が自動で使われる仕組みです（Microsoft Learn）。

課題は、機能の有無ではなく設計です。

秘密情報をプロンプトへ直接書き込まず資格情報ストアに預ける、エージェントに固有のIDを割り当てて権限を最小限に絞る。この2点を外すと、共有した相手が作成者の権限で操作できてしまう事故につながりかねません。

RPAは以前から認証情報を製品内に保管する仕組みを備えており、端末や閉域環境の中で完結させやすい構成も選べます。

２．APIがないシステムをどう操作するか？

AIエージェントが外部システムを操作する手段は、APIやMCPサーバーだけではありません。

computer useは、仮想的なマウスとキーボードでWebサイトやWindowsデスクトップアプリを操作するため、直接つなぐAPIのないシステムでもタスクを完了できます。

UiPathのScreenPlayのように、画面認識を利用して操作するAI機能を備えたRPA製品も登場しています。

残る論点は、接続の可否ではなく安定性と費用です。

画面操作型のAIは実行のたびに手順が変わる可能性があり、完了できる割合にばらつきが出ます。定型で件数の多い処理なら、決められた手順どおりに動くRPAのほうが確実で、費用も読みやすくなるでしょう。

３．出力の揺れをどう吸収するか？

RPAはルールベースで動くため、同じ入力・同じシナリオ・同じ実行環境であれば再現性の高い処理ができます。AIエージェントは確率的に出力を生成する仕組みであり、同じ指示でも実行のたびに細部が変わることがあります。

課題は接続そのものではなく、出力に不確実性がある前提で、確認・修正・例外対応まで含めた業務の設計にあります。

日常的な調査や下書き作成であれば、多少の揺れは問題になりません。しかし、金額を扱う処理・法定帳票の作成・顧客への確定情報の通知といった業務では、揺れがそのままリスクになります。

４．利用量に応じた費用をどう見積もるか？

料金体系は製品によって異なります。AIモデルのAPIを直接使う場合は、トークン量に応じた従量課金が一般的です。

企業向けのAIエージェント製品では、クレジット・モデルの呼び出し回数・実行したアクション数などを基準にする方式が主流になっています。

Copilot Studioのcomputer useでは、1ステップあたり標準モデルで5 Copilot Credits、Premiumモデルで15 Copilot Creditsを消費します。

処理1件あたりの単価に月間の想定件数を掛け、上振れしたときの上限まで見積もっておくとよいでしょう。

５．AIエージェント特有のセキュリティと稼働後の評価

AIエージェントは外部のツールを自分で呼び出して動くため、RPAにはなかったリスクが加わります。

代表的なのが、間接的なプロンプトインジェクションです。処理対象のWebページや文書に埋め込まれた文言を、エージェントが指示として解釈してしまう問題を指します。

Copilot Studioでも、モデルの挙動を変えうる有害な指示を検知した際に指定した担当者へ連絡する仕組みや、操作先を許可リストで限定する設定が用意されています。

設計時に押さえておきたいのは次の6点です。

エージェントに固有のIDを割り当てる
実行できる権限を必要最小限に絞る
ツールを実行する前に認可の判定を挟む
秘密情報をプロンプトに持たせない
操作先のサイトやアプリを許可リストで限定する
取り消しの効かない操作には人の承認を入れる

稼働後の評価も重要です。AIエージェントはモデル・プロンプト・接続するツール・対象システムの画面が変わるだけで挙動が変化します。

代表的なケースと例外ケースを集めた評価用のデータを用意し、変更のたびに再評価しましょう。実行ログ・エラー率・費用・人へのエスカレーション率の継続的な監視も、RPAのとき以上に欠かせません。

RPAとAIエージェントの使い分けを決める6つの判断軸

どちらを使うかは、技術の優劣ではなく業務の性質で決まります。

判断軸	RPAが向くケース	AIエージェントが向くケース
手順の明文化	作業手順を文章や図で書き出せる	担当者が状況を見て決めている部分が残る
例外の頻度	想定外のパターンがほとんど出ない	月に何度もシナリオ修正が発生している
件数と正確性	件数が多く、正確性が厳しく求められる	件数が少なく、多少の揺れが許容される
データの取り扱い	端末や閉域環境の中で完結させたい	送信先・保存先・権限を確認したうえで扱える
接続手段	画面操作を安定して繰り返したい	接続方法が状況によって変わる
費用の見通し	処理件数が読め、固定費で持ちたい	件数の変動が大きい、まず小さく試したい

すべての軸で一方に寄る業務は多くありません。軸ごとに評価したうえで、業務を工程に分解し、工程単位で担当を割り振るほうが扱いやすくなります。

判断が分かれたときの優先順位

複数の軸で評価が割れた場合は、データの取り扱いを先に見ておきましょう。確認するのは次の4点です。

どこへデータが送られるか
モデルの学習に使われないか
保存先とデータの所在地はどこか
どの権限で何を実行できるか

いずれも製品ごとに条件が決まっており、社内のセキュリティポリシーと突き合わせれば答えが出ます。

残る軸は程度の問題であり、運用しながら調整できます。とくに例外の頻度については、例外対応にかかる工数が自動化で削減できた工数を上回っているなら、仕組みを見直す時期です。

RPAとAIエージェントを組み合わせるメリット

RPAとAIエージェントは、相互補完関係にあり、組み合わせることで自動化できる業務の幅が広がります。

RPAベンダー各社が近年打ち出している「エージェンティックオートメーション」という方向性も、この組み合わせを製品化したものです。

両者の併用は、業界全体が向かっている標準的な構成になりつつあります。

非定型業務まで自動化の対象が広がる

AIエージェントとRPAを組み合わせることで、定型的な操作だけでなく、内容の解釈や判断を含む工程まで自動化の対象を広げられます。

従来は人の判断が必要だった工程を自動化プロセスにつなげられるため、業務全体で人が介在する場面の削減につながります。

エラー停止時の復旧を任せられる

AIエージェントとRPAを連携させることで、RPAが停止した際の原因確認や再試行、担当者への通知といった復旧対応も自動化の対象にできます。

人がログを確認して対応していた工程を減らせるため、運用負担の軽減につながるでしょう。

判断から実行までの引き継ぎを減らせる

業務では、内容を確認して対応を決める「判断」と、その結果に応じてシステムを操作する「実行」が連続する場面があります。AIエージェントとRPAを組み合わせれば、これまで人が担っていた工程間の引き継ぎを減らし、一連の処理をつなげやすくなります。

既存のRPA資産を活かしたまま拡張できる

すでに稼働しているRPAのシナリオは、業務手順を形にした「資産」です。AIエージェントを導入するからといって、大切な資産を捨てる必要はありません。

判断を担う層としてAIエージェントを上に乗せ、実行部分は既存シナリオをそのまま呼び出す構成にすれば、投資を無駄にせず自動化の範囲だけを広げられます。移行にともなう現場の混乱も抑えられるでしょう。

RPAとAIエージェントを連携させる5つのパターン

連携の基本形は、AIエージェントが何をすべきかを判断し、RPAが具体的な操作を実行するという分担です。この形を軸に、業務の性質に応じて次の5つのパターンが使い分けられています。

AIが内容を解釈し対応するシナリオを起動する

顧客から届いたメールや問い合わせフォームの内容をAIエージェントが解析し、その意図に応じて実行すべきRPAシナリオを選んで起動します。

たとえば「解約希望」と読み取れる文面なら解約処理用のシナリオへ、使い方に関する質問ならガイド送付用のシナリオへという振り分けです。従来は担当者が読んで判断していた工程が自動化され、初期対応までの時間が短くなります。

AIが文書を読み取り、検証したうえでRPAが登録する

紙の帳票やPDF・画像といったデータは、AI-OCRやIDP（知的文書処理）が文字情報として読み取ります。手書き文字に対応する製品も出てきました。

ここにAIエージェントを挟むと、読み取った内容が発注データと一致しているか、金額の桁に不自然な点がないかといった検証まで任せられます。検証を通った情報だけをRPAが基幹システムや会計ソフトへ登録する構成なら、人の目視確認を減らせるでしょう。

エラー停止時にAIが原因を解析して復旧・再実行する

RPAが停止した際に、AIエージェントがログとエラーコードを解析します。あらかじめ再試行条件や対応方法を定めておけば、原因に応じて再接続・待機・再実行を行わせる設計も可能です。

原因が重い場合のみ担当者へ通知する設計にすれば、夜間や休日の監視負担まで軽くなります。

RPAが集めたデータをAIが分析し予測に使う

RPAが複数のシステムからデータを収集し、あらかじめ定めたルールに沿って重複の除去や形式の統一を行います。整った状態のデータをAIが分析し、需要予測や異常検知に用いる流れです。

分析の精度は入力データの品質に左右されるため、収集と整形を担うRPAの役割は大きくなります。分析結果を受けて、発注や在庫調整までRPAに実行させる構成も組めるでしょう。

AIエージェントがRPAをツールとして呼び出す

対話型のAIインターフェースから、RPAを1つのツールとして呼び出す構成です。利用者は自然言語で依頼するだけで、該当する処理をRPAが実行します。

この形が広がると、RPAのシナリオを作れる担当者以外も利用範囲を広げられます。

次世代の自動化として注目されるAPA

AIエージェントを組み込んだ自動化を表す呼称のひとつに、APAがあります。

エージェンティック・プロセス・オートメーション（Agentic Process Automation）の略で、主に自動化ベンダーが用いている呼称です。

AIエージェントを中心に、RPAやAPI、ワークフローのオーケストレーション、人による承認などを組み合わせ、複数工程にまたがる業務を適応的に進める考え方を指します。

APAが持つ3つの特徴

APAを構成する性質は、次の3つに分けられます。

特徴	内容	従来のRPAとの差
自律性	目標の達成に必要な情報を集めて分析し、自ら判断を下す	ルールが用意されていない状況でも動ける
適応性	データが発生するたびに分析し、文脈を踏まえて判断する	予測しづらい環境でもその場で調整できる
エンドツーエンドのプロセス管理	業務の開始から完了までを一貫して管理する	部分最適ではなく全体の自動化につながる

3つの中でも業務への影響が大きいのは、エンドツーエンドのプロセス管理です。

従来は工程ごとにシナリオを作り、その間を人がつないでいました。APAではAIエージェントが何をすべきかを判断し、その結果を受けてRPAやAPIがタスクを実行するため、手作業での引き継ぎを減らせます。

主要ベンダーの動向

RPAを提供してきたベンダー各社も、AIエージェントを取り込む方向へ製品を広げています。

UiPathはAIエージェント・ロボット・人を単一のシステムに統合するプラットフォームを発表しており、エージェンティック・オートメーションという呼称で打ち出しています（UiPath）。

業務領域別に見るRPAとAIエージェントの活用イメージ

おおまかな傾向として、手順が固定された取得や登録の工程はRPAが向くことが多く、解釈と判断が入る工程はAIエージェントが向きます。

経理・財務

銀行の入出金明細をダウンロードして会計ソフトの指定項目へ入力する処理は、手順が固定されているためRPAで組みやすい領域です。経費精算システムの内容を規定と照合し、違反がなければ振込データを作成する処理も同様に扱えます。

一方、形式の異なる請求書から必要な項目を抜き出す工程や、規定に照らして判断が分かれる申請の一次判定は、AIエージェントが担うと処理の幅が広がります。

人事・労務

勤怠システムからデータを抽出し、残業時間が規定を超えた社員を一覧にして通知する処理は、RPAで完結できます。入退社にともなうアカウント発行や社会保険の手続きデータ作成も、手順が確立していればRPAの対象です。

履歴書や職務経歴書を読んでスキルを評価する工程、社員からの問い合わせに文脈を踏まえて回答する工程は、AIエージェントの得意分野にあたります。

カスタマーサポート

問い合わせ内容から意図を汲み取り、購入履歴を確認したうえで返品ルールに照らし、返信の下書きを作成するまでの流れは、AIエージェントが担当できます。

その結果を受けて、返品処理を基幹システムへ登録する・代替品の発送を手配する・対応履歴をCRMへ記録するといった操作は、件数が多ければRPAに任せるほうが確実です。

営業・マーケティング

業界ニュースや取引先のIR資料を調べ、提案資料の下書きを作る工程はAIエージェントに向きます。顧客の反応や購買履歴を分析し、届けるべき内容とタイミングを判断する処理も同様です。

判断結果を受けた配信作業・SFAへのデータ登録・レポートの定期作成は、繰り返しの頻度が高いためRPAで組むケースが多くなります。

まとめ

RPAとAIエージェントは置き換えの関係ではなく、判断をAIエージェント、確実な実行をRPAが担う補完の関係にあります。かつて語られた認証情報やAPIの制約は製品機能で解消され、いま残っているのは権限とデータの扱い・出力の揺れ・費用の見積もりといった運用側の論点です。

どちらに任せるかは、手順の明文化・例外の頻度・件数と正確性・データの取り扱い・接続手段・費用の見通しという6つの軸で判断できます。

すでにRPAを運用しているなら、その資産を活かしたまま判断の層としてAIエージェントを重ね、効果が見えやすい業務から小さく始めるとよいでしょう。

アイスマイリーでは、AIエージェントのサービス比較と企業一覧を無料配布しています。課題や目的に応じたサービスを比較検討できますので、ぜひこの機会にお問い合わせください。

AIエージェントのサービス比較と企業一覧

よくある質問

RPAとAIエージェントはどちらを先に導入すべきか？

自動化の経験がない企業でも、対象業務の手順が明確であればRPAから始める選択肢があります。手順を書き出す作業が業務の可視化につながり、その結果がAIエージェント導入時の設計にも活きるためです。すでに定型業務の自動化が一通り済んでおり、残っているのが判断を伴う業務だけという状態なら、AIエージェントから検討する選択もあります。

AIエージェントを使うのにプログラミング知識は必要か？

ノーコードで設定できる製品が増えており、プログラミング知識がなくても使い始められます。ただし、期待どおりに動かすには指示の書き方を工夫する必要があり、精度が出ない場合の切り分けにはある程度の知識が求められるでしょう。

既存のRPAシナリオはAIエージェントに移行できるか？

一括で移行する必要はありません。安定して動いているシナリオはそのまま残し、必要に応じてAIエージェントから呼び出す構成も選択できます。移行を検討すべきなのは、例外対応のために分岐が増えすぎて保守が難しくなっているシナリオです。こうしたものは、判断部分をAIエージェントに置き換えると全体が簡素になります。

RPAとAIエージェントで自動化してはいけない業務はあるか？

法令や業界ルールで人の関与が求められる手続きのほか、採用・与信・懲戒など、判断結果が個人に大きな影響を与える業務では、完全自動化の可否を慎重に検討する必要があります。こうした業務では、AIを補助として使いながら最終判断は人が下す形にとどめます。自動化の範囲を決める段階で、社内規程や業界のガイドラインを確認しておきましょう。