RPA×AIエージェント連携——決められた作業から、考える自動化へ

RPAは「決められた手順」を正確に繰り返すのが得意です。一方で、書類の内容を読んで判断したり、例外に対応したりは苦手でした。そこにAIエージェントを組み合わせると、判断をともなう非定型業務まで、自動化の範囲が一気に広がります。

これがインテリジェントオートメーション。RPAの正確さとAIエージェントの判断力を掛け合わせ、これまで「人が見ないと進まなかった」工程まで自動でつなぎます。人は、人にしかできない仕事に集中できます。

AI-OCRで書類を取り込み、AIが内容を判断し、RPAがシステムへ登録します。

判断業務まで自動化するAI
  1. agent run --flow "判断業務"
  2. [1/4] 定型作業 決まった手順はRPAへ ✓
  3. [2/4] AIが判断 書類の内容を読んで判断 ✓
  4. [3/4] 自動処理 RPAがシステムへ登録 ✓
  5. [4/4] 例外は人へ 迷う判断は人に委ねる ✓
  6. # 効果
  7. - 処理を高速化 判断待ちを減らす ✓
  8. - 品質を安定 手順のばらつきを抑える ✓
  9. - コスト削減 人手の負担を減らす ✓
  10. - 生産性向上 人にしかできない仕事へ ✓
  12. ✓ 判断をともなう業務まで自動でつなぎます
判断業務を人からAIへ
  1. agent compare --before --after
  2. # 従来
  3. - 人が判断 人が見ないと進まない 要対応
  4. - 処理待ち 判断の順番を待つ 要対応
  5. - 属人化 担当者しか分からない 要対応
  6. - ミス発生 見落としが起きやすい 要対応
  7. # AIエージェント
  8. → AIが判断 内容を読んで判断する ✓
  9. → 即時処理 届いたらすぐ処理する ✓
  10. → 例外のみ人 任せる範囲の外は人へ ✓
  11. → 品質安定 社内ルールに沿って判断 ✓
  13. ✓ 判断が挟まる工程も最後までつなげます

「人の判断」が挟まる業務を、任せられる

たとえば、届いた請求書を読み取り、内容を判断して、基幹システムに登録する——従来はRPAだけでは途中で止まっていた工程も、AIエージェントが「判断」を担うことで、最後までひとつながりに自動化できます。RAGと組み合わせれば、社内ルールに沿った判断まで任せられます。

ただし、いきなり全業務をAIに委ねるのは危険です。まずは効果が高く、間違えても影響の小さい業務から。PoCで実現性と精度を確かめてから、着実に広げていきます。

正確さのRPAと、柔軟さのAI。両者の「いいとこ取り」で、自動化の壁を越えます。

RPA×AIエージェント連携でご提供する内容

業務分析・自動化設計

定型作業はRPA、判断が要る部分はAIと、業務を分解して役割を割り振ります。ただ動かすだけの自動化を、考えて動く自動化へと引き上げます。切り分けの設計が、成否を決めます。

判断ロジック設計

AIがどこまで判断し、どこから人に委ねるかの境界を設計します。全部をAIに任せるのではなく、任せてよい範囲を見極めます。判断の設計こそ、インテリジェント化の核心です。

AIエージェント開発

状況に応じて自律的に動くAIエージェントを開発します。決められた手順をなぞるだけのRPAを超え、変化に対応できる自動化を実現します。人の代わりに考える部分を担わせます。

RPAとの連携実装

AIの判断結果を、RPAの実行につなげる連携を実装します。考える部分と手を動かす部分を組み合わせ、一連の業務を通しで自動化します。両者の橋渡しを、確実に作ります。

PoC・段階展開

まず小さく試し、効果を確かめてから対象を広げます。判断を伴う自動化ほど、慎重な検証が要ります。一足飛びにせず、着実に育てます。

ガバナンス・監査

AIが下した判断の履歴を残し、後から検証できるようにします。自律的に動くからこそ、説明できる状態が欠かせません。任せる範囲を、統制の効いた形に保ちます。

RPA×AIエージェント
  1. agent deploy --plan intelligent
  2. [1/8] 業務選定 自動化する業務を選ぶ ✓
  3. [2/8] RPA構築 定型処理を自動化 ✓
  4. [3/8] AI・LLM連携 判断業務をAI化 ✓
  5. [4/8] データ処理 情報を収集・加工 ✓
  6. [5/8] 人の承認 重要判断は人が確認 ✓
  7. [6/8] 例外処理 想定外を切り分け ✓
  8. [7/8] モニタリング 稼働状況を監視 ✓
  9. [8/8] 運用改善 継続的に最適化 ✓
  11. ✓ 考える部分と手を動かす部分を通しで自動化
RPA×AIエージェント連携（インテリジェントオートメーション）

関連リンク

MODEL CASE 費用のモデルケース

バックオフィス RPAとAIエージェントを組み合わせた非定型業務の試作
価格の目安: 100万〜300万円
経理部門 請求書処理をRPAとAIで自動化する試作
価格の目安: 100万〜300万円
カスタマーサポート 問い合わせの分類と定型対応を自動化する試作
価格の目安: 100万〜300万円
事業会社 判断を伴う業務まで自動化するRPA×AIエージェントの本番導入
価格の目安: 300万〜1,000万円
保険会社 書類確認と入力を自動化するRPA×AIエージェントの本番導入
価格の目安: 300万〜1,000万円

実在の案件ではなく、よくあるご依頼をもとにした想定例です。価格は当社の目安で、範囲や要件により変わります。領域ごとの目安は費用の考え方をご覧ください。

FAQ よくある質問
Q RPA×AIエージェント連携の費用相場はどのくらいですか？
A 費用は自動化する業務範囲とAIの判断精度への要求で変わります。対象を絞ったPoCから始める構成で数十万円台〜、複数業務にまたがる本格的なインテリジェントオートメーションで数百万円〜が目安です。加えて生成AIのAPI利用料が処理量に応じてかかります。要件をうかがい見積もります。
Q RPA×AIエージェント連携の導入にはどのくらいの期間がかかりますか？
A 目安は、対象業務を絞ったPoCで1〜2ヶ月、判断ロジックとRPA連携まで作り込む本番構築で3ヶ月以上です。AIの判断精度を検証する工程が期間を左右します。効果が高く影響の小さい業務から着手し、段階的に広げるため、稼働希望時期から逆算して計画します。
Q 生成AIの利用料などランニングコストはどう考えればよいですか？
A ランニングコストは、生成AIのAPI利用料と、RPAツールのライセンス費、保守費で構成されます。API利用料は処理する件数や文章量に応じた従量制が中心で、月々の量で増減します。無駄な呼び出しを抑える設計で費用を管理でき、想定処理量をもとに月額の目安を試算します。
Q AIエージェント連携は何から始めればよいですか？
A まずは効果が高く、間違えても影響の小さい業務から始めます。いきなり全業務をAIに委ねると事故につながるため、対象を一つ選び、PoCで実現性と精度を確かめる進め方が安全です。業務を定型部分と判断部分に分解し、どこをAIに任せるかを見極めるところから着手します。
Q 小さく試してから広げることはできますか？
A はい、PoC（概念実証）から始められます。判断をともなう自動化は、実データで精度と実現性を確かめてから広げるのが鉄則です。小さく試して効果と課題を把握し、問題なければ対象業務を段階的に増やします。一足飛びに全社展開せず、着実に育てることで失敗のリスクを抑えます。
Q 導入後の運用や社内展開まで支援してもらえますか？
A はい、運用と社内展開まで支援します。AIが下した判断の履歴を残し、後から検証できる状態を整えることを重視します。自律的に動く自動化ほど、説明できる運用が欠かせないためです。担当者が対象業務を追加・調整できるよう伴走し、統制の効いた形で自動化を広げます。
Q RPAとAIエージェントは何が違うのですか？
A RPAが決められた手順を正確に繰り返すのに対し、AIエージェントは状況に応じて自律的に判断し動きます。従来RPAだけでは途中で止まっていた「人の判断が挟まる工程」を、AIが担うことで最後までつなげられます。正確さのRPAと柔軟さのAIを掛け合わせる考え方です。
Q インテリジェントオートメーションとは何ですか？
A 決められた作業を正確にこなすRPAに、AIの判断力を組み合わせた自動化の考え方です。書類を読んで内容を判断する、例外に対応するといった非定型業務まで自動化の範囲を広げられます。定型はRPA、判断はAIと役割を分け、一連の業務を通しで自動化するのが特徴です。
Q 人の判断が必要な非定型業務も自動化できますか？
A はい、判断をともなう非定型業務まで対応できます。たとえば届いた請求書を読み取り、内容を判断して基幹システムへ登録する工程を、途中で人が介在せず通しで自動化できます。どこまでをAIに任せ、どこから人に委ねるかの境界を設計することで、安全に範囲を広げます。
Q AI-OCRと組み合わせて書類処理を自動化できますか？
A はい、AI-OCRと組み合わせられます。紙やPDFの書類をAI-OCRで読み取り、AIが記載内容を判断し、RPAがシステムへ登録するという流れを一つにつなげます。手入力と目視確認が必要だった帳票処理を、取り込みから登録まで自動で回せる形にします。
Q 社内ルールに沿った判断をAIに任せられますか？
A はい、RAG（検索拡張生成）と組み合わせれば、社内規程やマニュアルに沿った判断まで任せられます。社内文書を参照させることで、汎用的な生成AIでは答えられない自社固有のルールに基づいた処理を実現します。判断の根拠を社内知識に紐づけ、精度と説明性を高めます。
Q すでに使っているRPAを活かしてAIを組み合わせられますか？
A はい、すでに使っているRPAを活かしてAIエージェントを組み合わせられます。既存のロボットが担う定型処理はそのまま活用し、途中で止まっていた判断工程にAIを追加する形です。ツールを入れ替えるのではなく、今ある自動化資産に判断力を足して延長できます。
Q AIが誤った判断をするリスクにはどう備えますか？
A AIの判断には誤りが起こりうるため、任せてよい範囲を限定し、重要な工程は人が確認する設計にします。まず影響の小さい業務から適用し、PoCで精度を確かめてから広げます。判断履歴を残して後から検証できるようにすることで、誤りに気づき是正できる状態を保ちます。
Q AIに任せる自動化のガバナンスや監査はどうしますか？
A はい、AIが下した判断の履歴を記録し、後から検証・監査できる仕組みを整えます。自律的に動く自動化だからこそ、いつ・何を根拠に判断したかを説明できる状態が欠かせません。任せる範囲を明確にし、統制の効いた形で運用することで、安心して自動化を任せられます。
Q どこまでをAIに任せ、どこから人が確認すべきですか？
A AIに全部を任せるのではなく、任せてよい範囲を見極めて境界を設計します。判断の難易度や間違えたときの影響度に応じて、AIが自動で処理する部分と、人が最終確認する部分を分けます。この切り分けの設計こそが、インテリジェントオートメーションの成否を決めます。
Q iPaaSによる連携と何が違いますか？
A AIエージェント連携は「判断をともなう自動化」に、iPaaSは「SaaS同士のデータ連携」に強みがあります。単純なサービス間のデータ受け渡しならiPaaS導入支援で足り、書類を読んで内容を判断するような非定型処理にはAIの組み合わせが向きます。目的に応じて手段を使い分けます。
Q 生成AIをそのまま使うのと何が違うのですか？
A 生成AI単体は文章の生成や要約が得意ですが、それだけでは業務は完結しません。AIエージェント連携では、AIの判断結果をRPAの実行につなげ、システムへの登録や処理まで通しで自動化します。考える部分と手を動かす部分を組み合わせ、業務を最後まで回すのが違いです。
Q 自社で導入すべきか、どう判断すればよいですか？
A 人の判断が挟まって自動化が途中で止まっている業務や、書類の読み取りと入力を人手で繰り返している業務があれば、導入を検討する価値があります。逆に完全に定型的な作業なら、RPA単体で足りる場合もあります。まず業務を分解し、判断が必要な工程の有無で見極めます。
Q 導入するとどんな効果がありますか？
A 人の判断が必要で自動化できなかった工程まで任せられ、担当者を確認や転記の作業から解放できます。定型はRPA、判断はAIと役割を分けることで、これまで人が見ないと進まなかった業務が通しで回る状態になります。人は、人にしかできない仕事に集中できます。
Q RPA×AIエージェント連携は小規模でも導入する意味はありますか？
A はい、小規模でも始められます。むしろ、まずは一つの業務に絞って小さく試すのが推奨される進め方です。効果が高く影響の小さい業務でPoCを行い、実現性を確かめてから対象を広げます。大きな投資を先に決めず、成果を確認しながら着実に育てていけます。

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