AIエージェントとRPAの違いとは？メリット・デメリットや使い分け方も解説

AIエージェントとRPAの違いとは？【概要】

ここでは、AIエージェントとRPAの違いについて、以下の2点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

AIエージェントはタスクを実行できる行動型AI

AIエージェントは、状況を理解して目的に沿った計画を立て、外部ツールやAPIを使いながら自律的に処理を進められる行動型AIです。

対話型のAIとは異なり、実際にアクションを起こせることが大きな特徴です。

例えば、顧客からの問い合わせ内容を分析し、関連する社内資料を検索して回答案を作成するといった、複数のステップを自動的に処理できます。

非定型や例外を含む業務にも柔軟に対応しやすく、複数システムを横断して人の手戻りを減らせる点が強みです。

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RPAは定型業務をルールに基づいて自動化する技術

RPAは、画面操作やAPI呼び出しを手順化して繰り返す仕組みです。

明確なルールに基づく定型処理に強みのある技術です。あらかじめ設定されたシナリオ通りに動作するため、同じ作業を高速かつ正確に実行できます。

既存システムを改修せずに導入でき、定型処理を高速かつ安定して実行できる点がメリットです。

ただし、判断や柔軟な対応が求められる業務には不向きで、画面レイアウトの変更などに弱い側面もあります。

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AIエージェントとRPAの利用メリットの違い

ここでは、AIエージェントとRPAの利用メリットの違いについて、以下の2点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

AIエージェントの利用メリット

AIエージェントの利用メリットは、非定型や例外を含む業務にも対応しやすく、複数システムを横断して人の手戻りを減らせる点です。

状況に応じて判断し、最適な処理手順を自ら組み立てられるため、手順が固まっていない業務や創造性が求められる場面でも利用可能です。

また、外部ツールやAPIを柔軟に組み合わせながら処理を進められるため、システム間の連携がスムーズになり、業務全体の効率化が期待できます。

人手では時間がかかる調査業務や、複雑な要件整理から実行までを一貫して処理できる点も大きな強みです。

RPAの利用メリット

RPAの利用メリットは、既存システムを改修せず導入でき、定型処理を高速かつ安定して実行できることです。

システム間の連携を画面操作で実現できるため、APIが用意されていない古いシステムでも自動化が可能です。また、手順が明確な反復作業であれば、人間よりもはるかに高速で正確に処理できます。

24時間365日稼働できるため、夜間バッチ処理や定期的なデータ取得作業などにも適しています。導入コストが比較的低く、短期間で効果を実感しやすい点も魅力です。

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AIエージェントとRPAのデメリットの違い

ここでは、AIエージェントとRPAのデメリットの違いについて、以下の2点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

AIエージェントのデメリット

AIエージェントのデメリットは、出力のばらつきや説明責任の確保が課題になりやすく、設計とガバナンスに手間とコストがかかる点です。

AIによる判断は必ずしも一定ではなく、同じ入力でも異なる結果が出る可能性があるため、業務の品質管理が難しくなります。

特に、金融や医療など、高い正確性が求められる分野では慎重な判断が必要です。

さらに、AIがどのような判断プロセスで結論に至ったかを説明することは難しいため、トラブル時の原因究明や責任の所在が不明確になりがちです。

導入には専門知識とコストが必要になる点も考慮すべきでしょう。

RPAのデメリット

RPAのデメリットは、画面や仕様の変更に弱く例外処理が苦手で、シナリオの保守負荷が増えがちという点です。

システムの画面レイアウトが少し変わるだけでシナリオが動かなくなり、その都度修正が必要になります。

また、想定外のエラーや例外的な状況に遭遇すると処理が止まってしまうため、監視体制の構築が欠かせません。

シナリオの数が増えるほど保守作業が煩雑になり、かえって運用負荷が高まるリスクもあります。さらに、業務プロセス自体が変わった場合、シナリオの大幅な作り直しが必要になることもあります。

AIエージェントとRPAの使用方法の違い

ここでは、AIエージェントとRPAの使用方法の違いについて、以下の2点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

AIエージェントの活用事例

AIエージェントは、顧客対応の自動化や調査レポート作成、請求書処理などで要件整理から実行までをつなぐ役割を果たします。

例えば、カスタマーサポートでは顧客の問い合わせ内容を理解し、社内の関連資料を検索して適切な回答を生成できます。

また、市場調査では複数の情報源から必要なデータを収集し、分析結果をレポート形式でまとめることも可能です。

請求書処理では、記載内容を読み取り、社内システムへの入力や承認フローへの回付まで一貫して処理できます。

判断が必要な業務でも自律的に動作できる点が、AIエージェントならではの強みです。

RPAの活用事例

RPAは、データ入力や帳票ダウンロード、定型レポート配信など反復作業に適しています。

例えば、毎日決まった時刻に複数のシステムから売上データをダウンロードし、Excelに集計して関係者にメール送信するといった定型業務を完全自動化できます。

また、Webサイトから情報を定期的に収集してデータベースに登録する作業や、受注データを基幹システムに入力する作業なども、RPAの得意分野です。

手順が明確で繰り返し発生する作業であれば、人間が行うよりもはるかに高速かつ正確に処理できます。

AIアシスタント搭載の「CrewWorks」

情報が複数ツールに分散していたり、過去のやり取りを探すのに時間がかかるということはありませんか。

CrewWorks（クルーワークス）は、AIアシスタントが社内のコミュニケーション全体を把握してくれる機能を備えたツールです。

チャット・Web会議・タスク管理を一つにまとめたツールで、必要な情報がどこにあるかわからないといった疑問も、AIアシスタントに聞けば、蓄積されたチャットや会議、ファイルから最適な回答を提示してくれます。

会議の文字起こしや議事録も自動作成されているため、作成にかかる時間を削減したい方にも向いています。

普段通りにツール上でやり取りするだけで情報が自然と整理される仕組みなので、ナレッジ活用を進めたい企業はぜひ導入を検討してみてください。

CrewWorksの特長

1. チャット・会議・タスク・ファイルを横断検索できる情報管理機能
2. AIアシスタントによる要約・検索サポート
3. Web会議の自動文字起こし・議事録作成機能

詳細はこちら: https://crewworks.net/

AIエージェントとRPAの違いに関してよくある質問

ここでは、AIエージェントとRPAの違いに関してよくある質問について、以下の3点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

日本の三大RPAツールは?

日本の三大RPAツールは、Microsoft Power Automate、WinActor、UiPathとされています。

Microsoft Power AutomateはMicrosoft Office 365との連携に優れているため、既にMicrosoft製品を利用している企業にとって導入しやすいツールです。

WinActorは純国産RPAツールとして日本語サポートが充実しており、国内企業の業務フローに適した設計が特徴です。

UiPathは世界的に高いシェアを持ち、豊富な機能と拡張性で複雑な業務自動化にも対応できます。

それぞれのツールには異なる強みがあるため、自社の業務要件や予算、既存システムとの相性などを総合的に検討した上で選定しましょう。

RPAに向かない業務は?

RPAに向かない業務には、判断や分析を伴うものです。

顧客対応での臨機応変な判断や、データを読み解いて方針を決める作業など、人間の思考や経験が必要な業務はRPAでは自動化できません。

また、頻繁にルールが変わる業務も不向きです。RPAは決められた手順を繰り返すことが得意なため、業務フローが頻繁に変更される環境では、その都度修正が必要となり手間がかかります。

そのため、定型的で繰り返しの多い作業のみをRPAに任せることが効果的です。

RPAとAPIの違いは何ですか?

RPAは人の画面操作を代行する自動化手段で、APIはシステム間でデータや機能を直接やり取りするインターフェースです。

RPAは人間がPC画面で行うクリックや入力といった操作を再現して自動化します。そのため、古いシステムやAPI連携に対応していないソフトウェアでも利用できる柔軟性があります。

一方で、APIはシステム間でデータや機能を直接やり取りする技術で、対応システム同士であればリアルタイムかつ高速な連携が可能です。

RPAは比較的導入しやすく、プログラミングの専門知識がなくても扱えますが、APIは開発の知識が必要になる反面、正確で安定したデータ連携を実現できます。

どちらを選ぶかは、自動化したい業務の内容や既存システムの状況によって判断しましょう。

まとめ

今回は、AIエージェントとRPAの違いやメリット・デメリット、活用事例について解説しました。

RPAは決められた手順を正確に繰り返す定型業務の自動化に強みを持ち、AIエージェントは判断や学習を伴う柔軟な業務処理を得意とします。

それぞれに適した業務領域があるため、自社の課題や業務内容に応じて使い分けることが重要です。

まずは自動化したい業務を洗い出し、どちらのツールが適しているかを見極めましょう。自社に合ったツールを選び、デジタル化の第一歩を踏み出してみてください。