AIエージェントとRPAは業務内容によって使い分けるべき補完技術です。
判断や例外対応が必要な非定型業務はAIエージェント、手順が固定された定型業務はRPAが向いており、導入時は業務タイプの洗い出し→ツール選定→小規模検証という3段階で進めることが重要です。
既存RPA資産はAIエージェントと組み合わせることで活かせます。
何が起きたか
AIエージェントとRPAは判断のしかた・得意な業務・導入しやすさで異なります。AIエージェントは状況を判断しながら動く非定型業務向き、RPAはあらかじめ決めたルール通りに動く定型業務向きです。
なぜ重要か
違いを理解せずに導入すると既存RPA投資が無駄になったり自動化の対象が狭まったりする恐れがあります。両技術は競合ではなく補完関係にあり、組み合わせて使う「ハイパーオートメーション」により判断から実行までを一連で自動化できます。
注目点
大和証券グループは生成AIで面談記録を自動化し、従来比で入力時間45%削減・記録文字数4倍を実現。極東開発工業は請求書業務にRPAを導入し1人あたり月20時間削減しました。
AIエージェントとRPAの登場により、業務自動化の戦略が問い直されています。従来のRPA導入では定型業務に限定されていましたが、AIエージェントの判断能力により非定型業務の自動化が可能になりました。
本記事が強調するのは、この2つが対立する技術ではなく、役割を分け合う補完関係にあるという点です。AIエージェントが「判断」を、RPAが「実行」を担う構成（ハイパーオートメーション）により、従来は人が介在する必要があった業務プロセス全体を自動化対象にできます。実例として、大和証券グループが面談記録作成で入力時間を45%削減、極東開発工業が請求書業務で月20時間削減を実現したことが示すように、適切な使い分けと組み合わせが経営効率に直結します。
導入を成功させるには、業務特性の正確な把握が最初の関門です。手順が固定されているか否かで技術選定が決まるため、事前の業務分類が不十分だと投資が無駄になる危険があります。記事が導入の3段階（洗い出し→選定→検証）を明示したのは、こうした失敗を防ぐための実践的ガイダンスといえます。
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