RPAとAI：その違いと重要性

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、長年使われてきた技術です。請求書処理やシステム間のデータ移動、CRMのレコード更新など、繰り返し発生するルールベースの作業を自動化するために設計されています。

しかし、自動化ツールが進化するにつれて、RPAと人工知能の境界は曖昧になってきています。多くのチームが同じ疑問を持っています。

RPAはAIの一種なのか？AIを使っているのか？そして、今みんなが導入しているAIエージェントとはどう違うのか？

RPAとAIはよく対立するものとして語られますが、実際には異なる課題を解決し、特にエンタープライズ自動化の現場では組み合わせて使うことでより効果を発揮します。

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）とは？

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、人間と同じようにデジタルシステムを操作し、繰り返し発生するルールベースの作業を自動化するソフトウェアです。クリックや入力、コピー、アプリケーション間のアクション実行などを行います。

多くのRPAボットは、決められた手順に従うよう設計されています。データの分析や意思決定は行わず、同じプロセスを正確かつ高速に繰り返し実行します。

RPAボットはUIレベルで動作するため、APIや連携機能がないツールでも利用できます。そのため、レガシーシステムや、構造化された作業を一から作り直さずに自動化したいエンタープライズのワークフローでよく使われています。

AIとRPAはどう違うのか？

RPAとAIはいずれも自動化技術ですが、根本的に異なる仕組みで動作します。RPAは指示に従うためのもの、AIは解釈・予測・適応のためのものです。エンタープライズ自動化では両者が組み合わされることも多いですが、それぞれの役割と限界を理解しておくことが重要です。

RPAはAIの一種なのか？

いいえ、RPAは人工知能の一種ではありません。

RPAはユーザーインターフェース上で人間の操作を模倣してタスクを自動化します。クリックや入力、コピー、データ移動など、指示された通りに動作します。学習や推論、柔軟性はなく、明示的に定義された範囲しか対応できません。

一方でAIは、データと確率に基づいて動作します。パターンを認識し、意味を推測し、変化する環境で意思決定を行います。

RPAは指示を実行し、AIは状況に応じて出力を生成します。

両者とも手作業を減らす技術ですが、自動化と知能は同じではありません。

RPAはAIを使っているのか？

従来のRPAシステムはルールベースで決定論的です。構造化された入力と固定されたワークフローが必要です。ただし、RPAにAIコンポーネントを組み合わせることで、非構造化データや言語、変動への対応が可能になります。

• AIが生データ（例：書類、メール、メッセージ）を解釈
• RPAが構造化された出力（例：データ入力、タスクのルーティング）を実行

この組み合わせは、特にサポートリクエストや社内問い合わせを扱うインテリジェントチャットボットでよく使われます。AI搭載のFAQチャットボットのようなものを構築する場合、AIが質問の解釈を担当し、RPAがバックエンドシステムで関連データの取得や更新を行います。

RPAとAIの主な違い

RPAとAIは一緒に導入されることが多いですが、技術的な基盤や役割は大きく異なります。RPAは正確な指示に従うためのもの、AIは複雑さや曖昧さ、変化に対応するためのものです。

どちらをどこに適用するかを判断する際は、入力、ロジック、適応性などの観点から両者の違いを把握しておくと役立ちます。

この違いは重要です。RPAはプロセスが変わらない環境で信頼性を発揮します。入力が予測できなかったり、解釈が必要な場合はAIが不可欠です。多くの現代的なシステムでは、両者を組み合わせることで最大の効果が得られます。

RPAの主なメリット

RPAの価値は「知能」ではなく「正確さ」にあります。ロジックが固定され、インターフェースが複雑で、規模が重要なシステムにおいて、RPAは一貫性をもたらし、業務を妨げません。

多くのエンタープライズソフトウェアスタックに欠けている実行レイヤーを提供します。ツールを変更せずに横断的な操作が可能です。

APIやインフラ不要で動作

RPAは構造化された連携を必要としません。ユーザーインターフェースを直接操作し、人間のオペレーターと同じようにクリックや入力、ナビゲーションを模倣します。APIが存在しない、ベンダーサポートが限られている、ツール同士が連携できない環境でも利用できます。

このため、バックエンドへのアクセスが限られているAIチャットボットプラットフォームでも、ツール間のワークフロー自動化にRPAが活用されています。

運用部門が主導で管理可能

多くの自動化手法がエンジニアリング部門に依存するのに対し、RPAは通常、運用チームが設定します。日々ワークフローを定義・運用・更新する担当者がロジックを管理できるため、現場の知見が反映されやすくなります。

このようなチーム主導のアプローチは、非技術系の関係者がツール選定や自動化の更新に自律性を持つAIプロジェクト管理にも適しています。

大規模でも正確性を担保

一度導入すれば、RPAは指示通りに正確に動作します。即興や手抜き、ユーザーごとのばらつきはありません。すべてのタスクが毎回同じ方法で実行されます。

この正確性は、財務やコンプライアンス、レポーティングなど、わずかな逸脱がリスクになる分野で不可欠です。繰り返し性を重視する業務プロセス自動化戦略の基盤となります。

AIと連携して実行を担当

RPA自体は知能を持ちませんが、信頼性が高いためAIシステムと相性が良いのです。AIモデルが分類や生成、推論を行い、その結果に基づくアクションをRPAが実行します。

このパターンは、業界特化型AIエージェントを使ったシステムでますます一般的になっています。LLMがロジックや意思決定を担当し、RPAがバックエンドの更新やシステムトリガーを実行します。

RPAが自動化できること

RPAは明確に定義されたデジタルタスクの実行に特化しており、適切な場面で使えば、毎週何時間もの手作業を静かに削減します。その強みは一貫性です。一度ワークフローを定義すれば、毎回同じように、ミスや疲労、迷いなく実行されます。

特に、システム同士が連携していない場合や、人が長期間担当するには煩雑すぎるワークフローの裏方業務で効果を発揮します。

システム間のデータ転送

RPAは、特にツール同士が直接連携できない場合に、構造化されたデータを異なるツール間で転送するためによく利用されます。フォームの送信内容を抽出したり、ダッシュボード間で記録を移行したり、エクスポートログに基づいて社内スプレッドシートを更新したりすることができます。

この種のワークフローは、LLMエージェントフレームワークの裏側でよく使われており、モデルが何を更新するかを判断し、RPAがデータ転送を担当します。

繰り返し発生する管理業務

請求書の作成、書類の記録、返金処理、ステータスの同期などのプロセスは、段階的なロジックに従うボットによって管理されることが多いです。これらは、あらゆるビジネスの裏側で大量に発生する、ルールベースのタスクです。

これらの多くは、より広範なBPA（ビジネスプロセス自動化）施策の一部であり、RPAはシステムを置き換えるのではなく、システム間の一貫性を保つために使われます。

トリガーベースのワークフロー実行

RPAは、特定のイベントが発生したときに自動で起動できます。たとえば、フォームが送信されたとき、Webhookが発火したとき、チームチャンネルでコマンドが発行されたときなどです。これらのフローにより、ツール間の手動調整が減ります。

このモデルは、社内のChatOpsツールでよく見られ、エンジニアの手を借りずに、シンプルなプロンプトでボットがフローを開始します。

サポートフローにおけるバックエンド連携

カスタマーサポートの現場では、RPAによって一つのシステムで行った更新が他のすべてのシステムにも反映されます。たとえば、チケットのステータス同期、エスカレーション理由の記録、リクエストのチーム間ルーティングなどです。

このようなオーケストレーションは、ワークフロー自動化の環境で特によく見られ、知能が問い合わせを処理し、RPAが後続の作業を担います。

カスタマーチャットボットのアクションにおける実行

ユーザーが予約を取る、リクエストを更新する、チャットボット経由で取引確認を受け取るといった際、RPAがそのアクションを実際に実行するレイヤーとなることが多いです。RPAは実際の更新を行い、バックエンドシステムを同期し、やり取りを確認します——すべて裏側で。

このパターンは、WordPressチャットボットやTelegramベースのアシスタントなど、多くのフロントエンド実装で見られます。

RPAがエージェント型システム全体で果たす役割

RPAは繰り返し発生する構造化タスクに特化しています。しかし、顧客が迅速な対応を求め、社内チームが多数のツールに依存する現代では、自動化もさらに進化する必要があります。

そこでAIの出番です。ルールベースのフローに自然言語理解やAPIロジックを組み合わせることで、従来のRPAを超え、適応・応答・実行できるアシスタントの開発が可能になります。

Botpressのようなプラットフォームは、チャットを通じてアクションのトリガー、データの問い合わせ、実際のワークフロー自動化を実現する手段を提供し、この変革を後押しします。

例えば、次のようなボットを作成できます：

• Telegramでユーザーのリクエストを読み取る
• バックエンドシステムでステータスを確認する
• 記録を更新したり、バックエンドワークフローを開始したりする——まさにRPAのように
• そしてAIによってリアルタイムで応答する

RPAができることを、より賢く、ユーザー向けに実現します。

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よくある質問

1. 自動化プロジェクトでRPA、AI、またはその両方を使うべきかどうやって判断すればいいですか？

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、繰り返し発生し、構造化された入力を扱うタスク（例：システム間のデータコピー）に適しています。AIは、意思決定や非構造化データの処理が必要な場合に使います。最良の結果を得るには、AIでデータを解釈し、RPAで実行させるなど、両方を組み合わせましょう。

2. RPAとAIの組み合わせで最も恩恵を受ける業界は？

金融、保険、医療、カスタマーサポートなどの業界は、RPAとAIの組み合わせによる恩恵が大きいです。これらの業界では大量の書類や繰り返しのワークフローを扱うため、AIでフォームからデータを抽出し、RPAでそのデータをレガシーシステムに自動入力する、といった使い方が可能です。

3. 既存の技術スタックを壊さずにRPAを統合する最善の方法は？

RPAを技術スタックに統合する最善の方法は、まず重要度の低い単一のユースケースから始め、ユーザーインターフェース（UI）を通じて人間の操作を模倣するRPAツールを使うことです。深いAPI変更を必要としません。特にレガシーや機密性の高いシステムの場合は、ITやセキュリティチームを早い段階から巻き込んで互換性を確保しましょう。

4. RPAの導入には開発者が必要ですか？

RPAの導入には必ずしも開発者は必要ありません。UiPathやPower Automateなど主要なRPAプラットフォームはローコードのインターフェースを提供しており、業務担当者やオペレーションスタッフでもボットを作成できます。カスタムスクリプトや複雑な連携が必要な高度なケースのみ、開発者が必要です。

5. RPAは顧客の機密データを扱う際、どれくらい安全ですか？

RPAは、暗号化された認証情報の保存や安全な監査ログなど、適切なセキュリティ対策を講じていれば安全です。ボットは人間のユーザーと同じように動作するため、特に個人情報（PII）や財務記録を扱う場合は、同等またはそれ以上のセキュリティポリシーを適用することが重要です。