基礎知識
AIエージェントを活用したRPAとは？自動化の方法から事例までを解説
定型業務の自動化を目的に多くの企業が導入してきたRPAですが、従来型では対応できない課題も顕在化しています。そこで注目されているのが、RPAにAIエージェントを組み合わせた次世代の自動化アプローチです。本記事では、RPAとAIエージェントを連携させる仕組みやメリット、導入時のポイントに加え、実際の活用事例や具体的な自動化の方法までを体系的に解説します。
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RPA×AIエージェントとは？次世代の自動化システム
定型処理に強いRPAと、状況に応じた判断や対応が可能なAIエージェントを組み合わせることで、これまで人手に頼っていた業務をより高度に自動化する新たな選択肢となっています。ルールベースの処理に強いRPAと、柔軟な判断や会話対応が可能なAIエージェントを組み合わせることで、従来では難しかった業務プロセス全体の最適化が現実的になります。ここでは、それぞれの仕組みや役割について整理します。
- AIエージェント
- RPA
AIエージェント
AIエージェントは、指示に従うだけのツールではなく、目的を理解し、状況に応じた判断と行動を自律的に行える存在です。単なる自動化では対応しきれない、複雑で柔軟性の求められるタスクを担える点が特長です。周囲の情報をもとに適切な対応を選び、学習を重ねながら継続的に最適化していく力を備えています。その本質は「状況を読み取り、自ら動けるAI」にあります。
RPA
RPAは、人間が手作業で行っていた定型業務を代行する仕組みで、繰り返しが多く、手順が決まっている処理を得意とします。事前に設定された手順に従い、正確かつ高速に業務を進めることが可能です。人的ミスを減らし、作業時間を短縮するための実用的なツールであり、現場レベルでの業務効率化に大きく寄与します。
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RPAとAIエージェントが連携するようになった背景
従来型RPAは定型処理に強い一方で、例外対応や非構造データの判断ができず、実務の大部分を自動化できない課題を抱えていました。その限界を補完する存在として登場したのがAIエージェントであり、判断や学習の力で従来は人手が必要だった領域にも対応可能となりました。
DX推進の潮流では、データを自律的に処理し、意思決定から実行までを高速に完結させる仕組みが重要視されており、AIとRPAの連携はその中核を担います。また、AIによるログ監視や自動復旧機能は、業務の継続性を高めるだけでなく、人手を介さずに復旧できることで運用負荷の軽減にもつながります。
さらに、情報セキュリティ強化においても、AIによるアクセス制御や監査体制の強化が、副次的にガバナンスレベルの底上げをもたらしています。こうした背景のもとで、AIエージェントとRPAの連携は企業変革の中核に位置づけられています。
こうした背景により、AIエージェントとRPAを組み合わせた次世代の自動化が注目されるようになりました。まずは、従来型RPAとの根本的な違いについて整理していきます。
出典：独立行政法人情報処理推進機構 「DX推進指標」とそのガイダンス
出典：経済産業省 サイバーセキュリティ経営ガイドライン Ver 3.0
- RPA単体との違い
- 仕組みと役割
RPA単体との違い
RPA単体は事前に設定されたルールに従って動作し、例外発生時には処理が停止するため人の介入が必要でした。扱えるデータも構造化された領域に限られていました。一方、AIエージェントを組み合わせたRPAは、判断や制御の役割をAIが担い、状況に応じてタスクを自律的に進めます。これにより、自動化の対象が定型処理から変動要素を含む業務へ拡大し、停止リスクを抑えながら継続的に稼働できる仕組みに進化します。
仕組みと役割
非構造化データの解釈をAIエージェントが担い、OCRや自然言語処理によって情報を読み取り、次に実行すべきプロセスを判断します。その判断に基づき、RPAが具体的な操作や入力処理を実行します。加えて、RPAがエラー停止した場合には、AIエージェントが原因を把握し、復旧や再実行手順を自律的に行います。こうした役割分担により、人間の判断が必要だった領域まで自動化が可能となり、企業の業務プロセス全体が安定して運用される体制が実現します。
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RPAにAIエージェントを組み合わせるメリット
従来のRPAは定型業務の効率化において一定の成果を上げてきましたが、業務の複雑化とスピード化が進む中では限界も見えてきました。AIエージェントと連携させることで、より柔軟で高度な自動化が可能となり、営業や業務推進の現場においても実用性が大きく向上します。ここでは、AIエージェントを組み合わせることで得られる主なメリットについてご紹介します。
- 業務フローの自動化
- データの精度向上
- スピーディな意思決定
- リソース配分の最適化
- 競争優位性の強化
業務フローの自動化
RPAは定型作業の自動処理を担う一方で、判断を要する工程では限界がありました。そこにAIエージェントが加わることで、顧客対応やデータ分析といった複雑な業務にも自動化が拡張され、全体の業務フローが滑らかに繋がるようになります。AIが状況を把握し、RPAがその指示に従って動作する連携により、単なる業務単位の効率化ではなく、プロセス全体を見通した自動化が可能になります。
データの精度向上
AIエージェントが正しく判断を行うには、信頼性の高いデータが不可欠です。RPAは散在するデータを収集・整形し、不要な重複や入力ミスを排除する役割を果たします。その結果、AIは質の高い情報をもとに分析・予測を行え、業務全体の精度が高まります。双方の連携があることで、単なる作業の自動化にとどまらず、意思決定の前提となる情報の質そのものが向上します。
スピーディな意思決定
AIエージェントがリアルタイムにデータを解析し、適切な判断を提示することで、これまで人の確認を要していたプロセスの多くが即時に進行可能となります。市場の変化に応じて迅速に対応できる環境が整い、競合との差を生む起点になります。特に、SFAやCRMと連携する場面では、営業判断のスピードがそのまま成果に直結します。
リソース配分の最適化
繰り返しの事務作業がRPAで処理されることで、人材は本来注力すべき創造的・分析的な業務に時間を振り分けられるようになります。加えて、AIエージェントは業務データを解析し、ボトルネックや改善点を可視化します。これにより、組織内の人的資源や時間、コストといったリソースを戦略的に再配置する判断が下しやすくなり、生産性の最大化が図れます。
競争優位性の強化
AIエージェントとRPAの組み合わせは、単なる業務効率の向上にとどまらず、柔軟かつ即応的な経営判断を支える基盤として機能します。環境変化の激しい現代において、迅速な対応力を備えることは競争力そのものであり、企業が差別化を図る上での鍵となります。DXが本格化する中、社内に高度な自動化体制を整えることは、持続的な成長と顧客満足の双方に寄与します。
豊富なAPI連携で業務フローを自動化するJAPAN AI AGENT
JAPAN AI AGENTは、日常的に使用している外部システムとのAPI連携に対応しており、各企業の既存環境に自然に組み込むことができます。日本企業の業務慣習に沿った多様なエージェントが用意されているうえ、自社専用のカスタムエージェントも柔軟に構築可能です。
また、ジーニーグループの上場企業としての基準に基づき、情報保護体制も万全です。プライバシーマークをはじめとする厳格なセキュリティ体制が整っており、安心して業務全体の自動化を進めることができます。
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様々な業務を自律的に遂行するAIエージェント「JAPAN AI AGENT」
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RPAとAIエージェントを連携・活用する方法
AIエージェントとRPAを連携させることで、従来の単一的な自動処理にとどまらず、業務フロー全体をより高度に制御・最適化できるようになります。判断・実行・学習といった複数の役割を担わせることで、業務の中断リスクを低減し、変化にも柔軟に対応できる体制が構築されます。ここでは、連携によって実現する具体的な活用方法をご紹介します。
- エラー発生時の自律的な復旧と再実行
- 非定型データ（書類・メール）の理解と自動処理
- 業務プロセスの継続的な学習と最適化
1. エラー発生時の自律的な復旧と再実行
従来のRPAは予期せぬエラーやデータ異常が発生すると停止し、人の手による対応が必要でしたが、AIエージェントとの連携により状況は大きく変わります。AIエージェントはRPAのログやエラーコードを常時監視し、異常発生時にはその原因を自動で解析します。原因に応じてシステムの再起動や処理データの修正、業務フローの迂回などを自律的に実行し、RPAを即座に再稼働させます。これにより復旧までの時間が短縮されるだけでなく、オペレーターによる介入も不要となり、全体の稼働率向上につながります。
2. 非定型データ（書類・メール）の理解と自動処理
紙書類やPDF、自由記述のメール文など、従来のRPAが扱えなかった非構造化データも、AIエージェントを通じて自動処理の対象に変わります。自然言語処理やOCR技術を用いて、AIエージェントが文書の内容や意図を読み取り、RPAが処理できる構造化データへ変換するプロセスが実現します。これにより契約書の分類や問い合わせメールの緊急度判断など、判断を伴う作業も自動化され、人の判断力に頼っていた領域にまで自動化の適用範囲が拡大します。
3. 業務プロセスの継続的な学習と最適化
自動化されたプロセスが一度設定されたまま使われ続けるのではなく、AIエージェントがその実行結果を常に観察し、継続的に改善していく体制が可能となります。実行ログや失敗率、処理時間などを学習データとして蓄積・分析し、ボトルネックの特定や改善余地の抽出を行います。その結果、より効率的な手順への変更やフローの最適化を自動で提案・反映し、人間の手を介さずとも業務が進化し続ける仕組みを構築できます。
RPAとAIエージェントの活用事例
RPAとAIエージェントを組み合わせた取り組みは、既存業務の自動化を超えて、現場での実践的な成果にもつながり始めています。障害対応やデータ処理、業務判断といった領域で、柔軟性と継続性を備えた運用が実現されており、その具体的な活用事例は今後の導入検討にも有用な示唆を与えてくれます。ここでは、実際に効果を発揮している代表的な事例をご紹介します。
- エラー発生時の自律的な復旧でRPAの稼働率が向上
- 非定型文書の自動読解で入力業務の適用範囲が拡大
- 顧客の意図分析に基づく自律的な業務フローの実行
エラー発生時の自律的な復旧でRPAの稼働率が向上
従来のRPAは、システムの軽微な変更やネットワークの瞬断といった些細な異常でも停止し、復旧には人手による原因分析と再実行が必要でした。これが業務全体の停滞を引き起こす要因となっていました。そこでAIエージェントをRPAの監視・制御に導入し、エラー発生時にログやコードを自動で解析させる仕組みを構築。原因が軽微と判断されれば、再接続やデータ修正などの復旧処理を自律的に行い、RPAの再実行までを自動化しました。その結果、ダウンタイムが最小化され、稼働率が大幅に改善。復旧対応にあたっていた人員は、より価値の高い業務へと役割を移すことができました。
非定型文書の自動読解で入力業務の適用範囲が拡大
PDFや画像、手書きの書類といった非構造化データに対しては、RPAが情報を読み取れず、データ入力や分類を人が担う必要がありました。そこで、AIエージェントに自然言語処理やOCR技術を持たせ、文書の内容から必要な情報を正確に抽出する仕組みを整備。抽出された情報は構造化された形式でRPAに受け渡され、システムへの入力が自動で行われます。これにより、これまで自動化の対象外だった請求書処理やクレーム対応のような業務にもRPAが適用できるようになり、入力作業全体の効率が飛躍的に向上しました。
顧客の意図分析に基づく自律的な業務フローの実行
顧客対応においては、問い合わせ内容を人が解釈し、適切な部署や対応手段を判断する必要があり、初動の遅れや属人化が課題となっていました。これに対し、AIエージェントがメール文面を解析し、顧客の真意や感情を読み取った上で、最適な対応フローを自動的に選択・起動する仕組みが導入されました。例えば、解約希望の文面なら解約処理用のRPAを即時実行、使用方法に関する質問ならガイド送信用RPAを稼働させるなど、状況に応じた業務がシームレスに開始されます。これにより初動対応が迅速化され、対応精度も安定し、顧客体験の質が着実に向上しています。
RPAとAIエージェントの導入を成功させるポイント
高度な自動化を実現するには、単にツールを導入するだけでは不十分であり、運用前提での設計や段階的な適用戦略が鍵を握ります。RPAとAIエージェントの連携によって成果を最大化するためには、技術的な整合性と人的プロセスの役割分担を両立させることが求められます。ここでは、導入をスムーズかつ効果的に進めるために押さえておくべき実践的なポイントを整理します。
- 既存RPAツールとの連携性・互換性の徹底検証
- 人間による最終確認（Human-in-the-Loop）のプロセス設計
- AIエージェントの判断ロジックと透明性の確保
- スモールスタートと段階的な拡張計画
1. 既存RPAツールとの連携性・互換性の徹底検証
AIエージェントの導入に際しては、既存のRPA環境を入れ替えるのではなく、既存資産を生かしながら拡張するという視点が重要です。そのためには、RPAツールや基幹システムとの接続がスムーズに行えることが前提となります。特に、AIエージェントがRPAを監視・制御し、必要に応じて再実行まで担うケースでは、互いの動作環境における技術的な互換性やセキュリティ要件を事前に検証しておくことが不可欠です。API連携やログ出力の仕様など、双方が安全かつ確実に連動できる体制を整えることで、導入後のトラブルを未然に防ぐことができます。
2. 人間による最終確認（Human-in-the-Loop）のプロセス設計
AIエージェントが業務判断を担う場合であっても、すべてを完全に自動化すべきとは限りません。特に顧客対応や法務・会計領域など、判断ミスが重大な影響を及ぼす場面では、人間の確認を挟む設計が現実的かつ安全です。AIが出力した判断結果に対して信頼度が低いと判定された場合や、特定の高リスク処理を実行する前には、担当者への通知と承認ステップを組み込み、確認後に処理を進める設計にすることで、AIの自律性と人間の責任範囲が共存する運用体制が整います。
3. AIエージェントの判断ロジックと透明性の確保
AIエージェントに業務判断を委ねるには、その根拠や理由が後から検証できる状態であることが求められます。ブラックボックス化された判断プロセスでは、万が一のトラブル時に原因の特定が困難になり、業務運用全体への信頼性が損なわれかねません。そのため、非定型なデータの解釈や復旧処理などにおける判断の過程を、処理ログとして明確に記録し、関係者が後から内容を確認・監査できる仕組みを備えておくことが重要です。これにより、コンプライアンス面でも対応可能な体制が構築されます。
4. スモールスタートと段階的な拡張計画
初期段階からすべての業務を一気に自動化しようとするのは、現場の混乱や失敗リスクを高める要因となります。導入初期は、影響範囲が限定され、成果が可視化しやすい業務領域に絞ってスタートするのが得策です。例えば、定型的な入力作業やエラー通知などから始め、運用実績やAIの判断精度が安定してきた段階で、徐々に対象範囲や業務の複雑性を広げていく計画を立てることで、社内での理解と定着もスムーズに進みます。成功体験を重ねるプロセスが、長期的な定着と拡張につながります。
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ここまでご紹介してきたように、RPAとAIエージェントの連携は、従来の自動化の限界を超え、判断・復旧・最適化といった高度な領域まで業務効率化の対象を広げています。自律的に判断し、継続的に学習・改善を行うAIエージェントの活用は、単なるツール導入ではなく、業務運用の質そのものを変える取り組みとして注目されています。
こうした高度な自動化を現実のビジネスに組み込むには、連携性・柔軟性・運用支援の3点が揃ったソリューション選定が重要です。JAPAN AI AGENTは、既存のRPAや業務システムとのスムーズな連携を実現し、業務フローの自動化を支援します。さらに、ノーコード／ローコード環境で、自社の業務特性に合わせた独自の「AI社員」を誰でも育成可能。導入後は、専任担当者による無料サポートを通じて、初期設計から運用定着までを伴走型で支援します。AIエージェント活用の第一歩として、実行力と柔軟性を兼ね備えた本サービスは、現場導入における確かな選択肢となるでしょう。
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