「AIエージェントとRPAは何が違う？」
「これから業務を自動化するならRPAよりAIエージェントの方がよい？」
「現在使っているRPAをAIへ置き換えるべき？」
AIエージェントの普及によって、このような疑問を持つ企業が増えています。
RPAとAIエージェントは、どちらも業務自動化に利用できますが、得意な処理が異なります。
簡単に整理すると、
RPA
決められた手順を正確に繰り返す
AIエージェント
状況を確認しながら次の処理を判断する
という違いがあります。
例えば、毎朝決まったExcelファイルを開き、データを別システムへ登録する作業であればRPAが向いています。
一方、
問い合わせメールを読む
↓
問い合わせ内容を判断
↓
必要な資料を探す
↓
回答案を作る
↓
適切な担当者へ引き継ぐ
といった、文章の理解や判断を含む業務ではAIエージェントを活用できる可能性があります。
ただし、AIエージェントがRPAの完全な上位互換というわけではありません。
実際の業務自動化では、RPA、AIエージェント、通常のプログラムを組み合わせる方法も有効です。
この記事では、AIエージェントとRPAの違い、向いている業務、メリット・デメリット、使い分け方について解説します。
RPAとは
RPAとは、Robotic Process Automationの略称です。
パソコン上で人が行っている定型的な操作を、ソフトウェアロボットによって自動化します。
例えば、
Excelを開く
↓
データをコピー
↓
業務システムを開く
↓
決められた項目へ貼り付ける
↓
登録ボタンを押す
といった処理です。
人がマウスやキーボードで行っている操作を、決められたルールに沿って自動実行します。
RPAで自動化しやすい業務
RPAは、処理手順が明確な業務に向いています。
例えば、
- Excelから基幹システムへの転記
- CSVファイルの取り込み
- 定型レポートの作成
- Webシステムへの入力
- ファイルのダウンロード
- ファイル名の変更
- システム間のデータ転記
- 定型メールの送信
- 毎日のデータ取得
- 請求データの登録
などです。
例えば、
毎朝9時
↓
販売管理システムへログイン
↓
前日の売上CSVをダウンロード
↓
Excelへ貼り付け
↓
集計処理
↓
担当者へメール送信
という処理はRPAと相性があります。
RPAが得意なのは「ルールが明確な業務」
RPAでは、
Aの場合はB
Cの場合はD
というように処理手順を事前に設定します。
同じ入力に対して、基本的には同じ処理を行います。
そのため、
- 処理手順が毎回同じ
- 判断基準が明確
- 入力画面が決まっている
- 例外が少ない
業務では高い効果を得やすくなります。
一方、
メールの内容を読んで適切な対応を考える
複数の資料を確認して次の処理を判断する
といった曖昧な処理は、従来のRPAだけでは実装が複雑になります。
AIエージェントとは
AIエージェントとは、与えられた目的に対して、必要な情報を確認し、利用できるツールを使いながら処理を進めるAIシステムです。
通常の生成AIでは、
ユーザーが質問
↓
AIが回答
というやり取りが中心です。
AIエージェントでは、
目的を受け取る
↓
必要な処理を判断
↓
ツールを実行
↓
結果を確認
↓
次の処理を判断
↓
最終結果を返す
という複数ステップの処理を行います。
AIエージェントで利用するツール
AIエージェント単体ですべての処理を行うわけではありません。
必要に応じて外部のツールを利用します。
例えば、
- Web検索
- 社内データベース
- RAG
- Gmail
- Outlook
- Slack
- Microsoft Teams
- CRM
- 在庫管理システム
- カレンダー
- API
- Pythonプログラム
などです。
例えば営業支援AIエージェントであれば、
明日の商談準備をして
という依頼を受け、
カレンダーから商談相手を確認
↓
CRMから顧客情報を取得
↓
過去の商談履歴を確認
↓
社内資料から関連事例を検索
↓
顧客の状況を要約
↓
次回確認すべき項目を作成
といった処理を行う構成が考えられます。
AIエージェントとRPAの違い
代表的な違いを整理すると次のようになります。
| 比較項目 | RPA | AIエージェント |
|---|---|---|
| 基本動作 | 決められた手順を実行 | 状況から処理を判断 |
| 得意な業務 | 定型業務 | 判断を含む業務 |
| 文章理解 | 基本的に苦手 | 得意 |
| 自然言語 | 基本的に使用しない | 利用できる |
| 処理ルート | 原則固定 | 状況により変更可能 |
| システム操作 | 得意 | ツール経由で可能 |
| 柔軟性 | 低〜中 | 高い |
| 結果の再現性 | 高い | 変動する可能性がある |
| 例外対応 | 事前定義が必要 | 状況判断できる場合がある |
| 誤判断 | 起こりにくい | 発生する可能性がある |
| 向いている処理 | 転記・入力・取得 | 分類・検索・判断・生成 |
大きな違いは、
処理方法が事前に決まっているか
です。
RPAは処理ルートを人が決める
RPAでは、開発時に処理手順を決めます。
例えば、
1．メールを開く
2．添付ファイルを保存する
3．Excelを開く
4．A列を業務システムへ入力する
5．登録ボタンを押す
というフローです。
RPA自身が、
今日はExcelではなく別のデータを使おう
と判断することは基本的にありません。
人が定義したフローを正確に実行します。
AIエージェントは次の処理を判断する
AIエージェントでは、状況に応じて利用するツールや処理を選択できます。
例えば、
問い合わせ：
商品が動きません
という入力を受けた場合、
商品名が不明
↓
ユーザーへ商品名を確認
商品名が判明したら、
商品マニュアルを検索
します。
さらに、
マニュアルで解決できる
↓
対応手順を回答
または、
マニュアルで解決できない
↓
サポート担当へ引き継ぎ
というように処理を変えられます。
この柔軟性がAIエージェントの特徴です。
生成AIとAIエージェントの違い
生成AIとAIエージェントも同じではありません。
通常の生成AIは、文章生成や質問回答を中心に利用します。
例えば、
このメールへの返信文を作って
と指示すると、返信文を生成します。
AIエージェントでは、
この問い合わせへ対応して
と指示すると、
問い合わせ内容を確認
↓
顧客情報を検索
↓
過去の問い合わせを確認
↓
マニュアルを検索
↓
返信案を作成
↓
必要なら担当者へ通知
まで行う構成にできます。
つまり、
生成AI
→ コンテンツを生成する
AIエージェント
→ 目的達成のために複数処理を進める
という違いがあります。
RPAが向いている業務
データ転記
例えば、
Excel
↓
販売管理システム
への入力です。
入力位置やデータ形式が毎回同じであれば、RPAが向いています。
AIエージェントに判断させる必要はありません。
定型的なファイル操作
例えば、
- ファイルをダウンロード
- フォルダへ移動
- ファイル名変更
- PDF保存
- CSV出力
などです。
ルールが明確なため、RPAや通常プログラムで安定して処理できます。
定時処理
例えば、
毎朝8時
↓
システムへログイン
↓
データ取得
↓
Excelへ保存
のような業務です。
処理内容が変化しない場合はRPAが適しています。
APIがないシステムの操作
古い業務システムでは、外部連携用APIが用意されていない場合があります。
このような場合でも、
画面を開く
↓
入力欄へ文字を入力
↓
ボタンを押す
というUI操作をRPAで自動化できる可能性があります。
RPAの大きな特徴の一つです。
AIエージェントが向いている業務
問い合わせ対応
問い合わせ内容は利用者によって異なります。
例えば、
商品が壊れた
料金について相談したい
解約できますか？
という文章を理解し、適切な処理へ振り分ける必要があります。
AIエージェントでは、
問い合わせ内容を分類
↓
必要な情報を検索
↓
回答案を作成
↓
必要なら担当者へ引き継ぎ
という処理ができます。
営業支援
営業活動では、複数の情報を確認して判断します。
例えば、
顧客情報
+
過去の商談
+
商品情報
+
導入事例
から、次回商談の準備を行います。
情報の取得先や必要な処理が案件ごとに変わるため、AIエージェントを活用できる可能性があります。
社内問い合わせ
社員からの質問に応じて、
社内規程を検索
マニュアルを検索
申請ページを案内
必要なら担当部署を案内
と処理を切り替えます。
単純なRAGチャットボットよりも、複数の業務処理を行う場合にAIエージェントを検討します。
情報収集・調査
例えば、
競合3社について調査し、
料金と機能を比較してください
という依頼です。
AIエージェントが利用可能な情報源から必要な情報を取得し、比較結果を整理する構成が考えられます。
RPAよりAIエージェントが向いているケース
次のような業務では、AIエージェントを検討できます。
- 入力内容が毎回異なる
- 文章を理解する必要がある
- 次の処理を状況によって変えたい
- 複数の情報源を確認する
- 必要なツールを状況に応じて選択する
- 例外パターンをすべて事前定義しにくい
- 人が現在判断している部分を支援したい
例えば、
問い合わせを読んで
↓
何を確認すべきか考えて
↓
適切な処理へ進む
業務です。
AIエージェントよりRPAが向いているケース
次のような業務では、RPAや通常のプログラムの方が適しています。
- 毎回同じ処理
- 判断が不要
- 正確な再現性が必要
- 入力形式が固定
- 処理ルールが明確
- システム画面の操作が中心
- AIを利用するメリットがない
例えば、
CSVの1列目を
業務システムの顧客番号へ入力する
処理にAIは必要ありません。
RPAや通常プログラムの方が安定します。
AIエージェントとRPAは併用できる
AIエージェントとRPAは、どちらか一方を選ぶ必要はありません。
むしろ、
判断
→ AIエージェント
操作
→ RPA
という組み合わせが有効な場合があります。
AIエージェントが判断しRPAが操作する
例えば、請求書処理を考えます。
請求書PDFを受信
↓
AIが内容を解析
↓
取引先・金額・支払期限を取得
↓
勘定科目候補を判断
↓
担当者が確認
↓
RPAが会計システムへ入力
会計システムにAPIがない場合でも、最後の入力部分をRPAで実行できます。
問い合わせ対応でも併用できる
例えば、
問い合わせメール受信
↓
AIエージェントが分類
↓
社内資料を検索
↓
返信案を作成
↓
担当者が承認
↓
RPAが既存システムへ対応履歴を登録
という構成です。
既存システムを変更せず、AIを追加できる場合があります。
RPAとAIエージェントの併用例
| 業務 | AIエージェント | RPA |
|---|---|---|
| 問い合わせ | 内容分類・回答生成 | 既存システム登録 |
| 請求書 | 情報抽出・分類 | 会計システム入力 |
| 採用 | 履歴書要約 | 採用システム登録 |
| 営業 | 顧客情報要約 | 定型データ転記 |
| 社内申請 | 内容確認 | 基幹システム入力 |
| レポート | 分析・文章生成 | ファイル取得 |
RPAを廃止してAIエージェントへ全面移行するのではなく、それぞれが得意な処理を担当させます。
AIエージェントとAPI連携の関係
RPAでは画面操作によってシステムを自動化できます。
一方、AIエージェントでは、可能であればAPIでシステムと連携した方が安定する場合があります。
例えば、
CRM画面を開く
↓
検索欄に顧客名を入力
↓
検索ボタン
↓
画面から情報取得
するより、
CRM API
↓
顧客IDで検索
↓
顧客情報取得
する方が安定します。
画面デザインが変更されても影響を受けにくいためです。
そのため、AIエージェントを構築するときは、
APIがある
→ API連携
APIがない
→ RPAなどを検討
という使い分けができます。
AIエージェントのメリット
曖昧な業務を自動化しやすい
従来の自動化では、人がすべてのルールを定義する必要がありました。
AIエージェントでは自然言語を理解できるため、文章を含む処理を自動化しやすくなります。
複数のツールを利用できる
一つのAIエージェントから、
- RAG
- CRM
- メール
- カレンダー
- データベース
- API
などを使い分ける構成を作れます。
業務ごとの例外に対応しやすい
入力内容を確認しながら、次の処理を変更できます。
固定フローでは大量の条件分岐が必要だった業務を、柔軟に処理できる可能性があります。
AIエージェントのデメリット
同じ入力でも結果が完全に一定とは限らない
RPAは決められた処理を実行します。
AIエージェントではAIによる判断が入るため、同じ入力でも判断結果が変わる可能性があります。
正確な再現性が必要な処理では注意が必要です。
誤判断する可能性がある
AIは間違えることがあります。
例えば、
通常問い合わせ
を、
緊急問い合わせ
と誤って判断する可能性があります。
重要な処理では人による確認を残します。
処理内容を把握しにくくなる場合がある
AIに多くの判断を任せると、
なぜこのツールを使用したのか
なぜこの結果になったのか
を確認しにくくなる場合があります。
実行履歴やログを保存することが重要です。
API利用料が発生する
生成AIを利用するため、処理量に応じてAPI料金が発生します。
大量の処理を行う場合は、RPAや通常プログラムより運用費が高くなる可能性があります。
AIエージェントに任せない方がよい処理
AIエージェントは柔軟ですが、すべての処理を任せるべきではありません。
例えば、
- 正確な計算
- 給与計算
- 決済
- 大きな金額の送金
- データ削除
- 契約確定
- 法的判断
- 人事評価
などです。
例えば請求処理では、
請求書の内容を読む
→ AI
金額を計算する
→ プログラム
支払いを確定する
→ 人
と役割を分けます。
AIエージェント・RPA・通常プログラムの使い分け
業務自動化では、AIエージェントとRPAだけでなく通常のプログラムも比較します。
| 業務 | 適した方法 |
|---|---|
| Excelから転記 | RPA・プログラム |
| CSV集計 | プログラム |
| Web画面操作 | RPA |
| 定型API連携 | プログラム |
| 問い合わせ分類 | AI |
| メール返信案 | AI |
| 社内文書検索 | AI・RAG |
| 複数ツールを使った判断 | AIエージェント |
| 正確な数値計算 | プログラム |
| 重要な最終判断 | 人 |
基本的には、
決まった処理
→ プログラム・RPA
曖昧な判断
→ AI
複数の判断とツール操作
→ AIエージェント
重要な判断
→ 人
と整理できます。
RPAからAIエージェントへ置き換えるべき？
現在RPAで安定して動作している業務を、無理にAIエージェントへ置き換える必要はありません。
例えば、
毎朝決まったCSVを取得
↓
業務システムへ登録
という処理が問題なく動いているなら、そのままRPAを利用できます。
AIエージェントを検討するのは、
- 条件分岐が増え続けている
- 人による判断が途中に多い
- メールや文書を理解する必要がある
- 例外ケースが多い
- 複数システムから情報を集める必要がある
場合です。
RPAへAIを追加する方法もある
全面的に入れ替えず、一部だけAI化できます。
例えば、
従来
メール受信
↓
人が内容を判断
↓
RPAを実行
↓
基幹システムへ登録
だったものを、
改善後
メール受信
↓
AIが内容を分類
↓
必要なら人が確認
↓
RPAを実行
↓
基幹システムへ登録
とできます。
RPA資産を活用しながら、自動化できなかった判断部分だけAIへ任せます。
AIエージェント導入の進め方
1．現在の業務フローを整理する
最初に、現在どのような処理を行っているか書き出します。
例えば、
メール確認
↓
問い合わせ内容を判断
↓
顧客検索
↓
マニュアル確認
↓
回答作成
↓
システム登録
とします。
2．「判断」と「作業」を分ける
次に、各工程を分けます。
メール内容を理解
→ 判断
顧客データ取得
→ 作業
マニュアルを探す
→ 検索
回答を書く
→ 判断・生成
システム登録
→ 作業
判断部分はAI、作業部分はプログラムやRPAを検討します。
3．AIエージェントが必要か判断する
生成AIを使うだけで十分な場合もあります。
例えば、
文章を要約するだけ
なら通常の生成AI APIで対応できます。
情報を確認
↓
どのツールを使うか決定
↓
ツール実行
↓
結果を見て次の処理を決定
という複数ステップが必要な場合に、AIエージェントを検討します。
4．AIへ与える権限を決める
AIエージェントが利用できる機能を限定します。
例えば、
許可
顧客情報の参照
社内文書の検索
メール下書き作成
禁止
顧客削除
契約変更
メール自動送信
返金処理
とします。
最初から強い権限を与えないことが重要です。
5．人による承認を入れる
例えば、
AIがメール案を作成
↓
担当者が確認
↓
送信
から開始します。
十分な運用データが集まった後、一部だけ自動化する方法があります。
6．ログを保存する
次の内容を確認できるようにします。
- ユーザーの依頼
- AIの判断
- 利用したツール
- 取得した情報
- 実行結果
- 人による修正
- エラー
誤動作した場合の原因調査に必要です。
7．小さなPoCから始める
最初から、
営業業務をすべてAIエージェント化
するのではなく、
商談前の顧客情報整理だけ
から始めます。
効果と精度を確認してから範囲を広げます。
AIエージェント導入でよくある失敗
AIエージェントを使うことが目的になる
単純なデータ転記にAIエージェントを導入する必要はありません。
通常のプログラムやRPAの方が安定して低コストな場合があります。
最初から完全自動化する
AIが判断を誤る可能性を考えず、自動送信やデータ更新まで許可するとリスクがあります。
最初は人による確認を残します。
AIへ多くの権限を与えすぎる
利用しない機能までAIから実行できる状態にすると、誤操作時の影響が大きくなります。
必要最小限の権限にします。
例外処理を用意していない
例えば、
AIが判断できない
場合に、
担当者へ引き継ぐ
仕組みが必要です。
すべてをAIだけで解決させる必要はありません。
ログを保存していない
AIエージェントでは処理ルートが変化する可能性があります。
何を判断し、どのツールを使用したか確認できる状態にしておきます。
AIエージェントとRPAに関するよくある質問
AIエージェントはRPAの代わりになりますか？
一部の業務では置き換えられる可能性がありますが、完全な代替ではありません。
決められた画面操作や定型処理では、RPAの方が適していることがあります。
文章理解や状況判断を含む部分にAIエージェントを追加する方法もあります。
RPAは今後不要になりますか？
定型的な画面操作を自動化する用途は残ります。
特にAPIを持たない既存システムとの連携では、RPAが有効な場合があります。
AIエージェントとRPAを組み合わせる方法も考えられます。
ChatGPTとAIエージェントは何が違いますか？
一般的なChatGPT利用では、質問に対して文章を生成する使い方が中心です。
AIエージェントでは、目的達成のためにデータ検索や外部ツール実行など、複数の処理を組み合わせます。
AIエージェントは勝手に処理を実行しますか？
設計によります。
自動実行させることもできますが、
AIが処理を提案
↓
人が承認
↓
実行
という構成にもできます。
重要な業務では承認処理を入れる方が安全です。
AIエージェントの導入には大規模開発が必要ですか？
必ずしも必要ではありません。
一つの業務や一つのツール連携に限定して、小規模なPoCから始められます。
n8nやDifyでもAIエージェントを作れますか？
用途によっては構築できます。
DifyなどでAIの判断やツール利用を構築し、n8nなどで外部サービスとのワークフローを作る方法があります。
複雑な権限管理や独自画面が必要な場合は、Webシステムとの組み合わせを検討します。
hiro-dev-labのAIエージェント・業務自動化支援
hiro-dev-labでは、AI、RPA、通常のプログラムを組み合わせた業務自動化を支援しています。
主な対応内容は次のとおりです。
- AIによる問い合わせ分類
- メール返信案の生成
- RAGによる社内文書検索
- AIエージェントを利用した業務フロー
- Difyを利用したAIアプリ
- n8nによるサービス連携
- GAS・Pythonによる自動化
- 外部API連携
- 既存システムとの連携
- AIによるデータ抽出
- 承認フロー
- 管理画面
- AI処理ログ
- 小規模なPoC
- 既存WebシステムへのAI機能追加
AIエージェントを使うことを前提にせず、現在の業務を確認します。
例えば、
画面操作
→ RPA
文章の判断
→ AI
API連携
→ プログラム
重要な判断
→ 人
というように役割を分け、費用と運用に合った構成を検討します。
AIエージェントとRPAは目的に応じて使い分ける
AIエージェントとRPAは、どちらかが優れているという関係ではありません。
それぞれ得意な処理が異なります。
RPAは、
- 決められた処理
- データ転記
- 画面操作
- 定期実行
- 同じ手順の繰り返し
に向いています。
AIエージェントは、
- 文章理解
- 分類
- 情報検索
- 状況判断
- 複数ツールの使い分け
- 処理ルートが変化する業務
に向いています。
実際の業務では、
AIエージェント
↓
判断
+
通常プログラム
↓
API・データ処理
+
RPA
↓
既存システムの画面操作
+
人
↓
重要な判断
という組み合わせも有効です。
現在RPAで安定している業務を無理にAIへ置き換える必要はありません。
まず現在の業務を、
判断が必要な部分
決まった処理を行う部分
人が確認すべき部分
に分けます。
そのうえで、AIエージェント、RPA、通常プログラムから適した方法を選ぶことが、業務自動化を進めるポイントです。
「現在のRPA業務へAIを追加したい」
「AIエージェントを業務に利用できるか確認したい」
「RPAとAIのどちらで自動化すべきか分からない」
「まず一つの業務からPoCを行いたい」
このような段階からでも、お気軽にお問い合わせください。
AIエージェント・業務自動化について相談する