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AIエージェントとRPAの違いとは?——「手順を渡す」か「目的を渡す」か。仕組み・得意な業務・費用の比較表と組み合わせ方

結論

AIエージェントとRPAの違いは、RPAが「人が決めた手順」をそのとおりにくり返す仕組みであるのに対し、AIエージェントは「目的」を伝えると、その場の状況を読んで手順を自分で組み立てながら作業を進める仕組みである点です。そのため、RPAは毎回同じ結果を速く正確に出すのが得意で、AIエージェントは書類の形や状況が変わる作業に強い一方、結果に少しばらつきが出るので人の確認が要ります。費用も、RPAは「手順を作る・直す」ところに、AIエージェントは「使った分の利用料と確認の手間」にかかりやすいという違いがあります。

株式会社MEDISITE 執行役員・AI事業責任者の吉村聡一郎が、AIエージェントとRPAの違い(仕組み・動き方・得意な業務と向かない業務・費用のかかり方・組み合わせ方)について解説します。「AIエージェントとRPAは、結局どう違うのか」。経営者の方からこう聞かれることが増えました。どちらも「パソコンの作業を代わりにやってくれるもの」と説明されることが多く、営業の話を聞くほど違いがわかりにくくなる、という声もよく聞きます。どちらに投資するかを決める前に、まず両者の「動き方の違い」を理解しておくと、提案の良し悪しも見分けやすくなります。この記事では、どちらを選ぶかの手順ではなく、AIエージェントとRPAの違いそのものに焦点を当てます。指示の渡し方という根本の違いから、仕組み・得意な業務・費用のかかり方を比べた表、同じ業務をそれぞれに任せたときの動き方の違い、どちらにも向かない業務、組み合わせ方までを、AI社員を提供している当社の立場から説明します。

AIエージェントとRPAの違いは「手順を渡す」か「目的を渡す」か

まず、2つの言葉を短く確認します。

  • RPA(アールピーエー):Robotic Process Automationの略で、人がパソコンで行う決まった操作(クリック、入力、コピーと貼り付けなど)を覚えさせ、ソフトに代わりにくり返させる仕組みです
  • AIエージェント:「何をしたいか」という目的を伝えると、必要な情報を集め、内容を読んで判断し、メールや表などの道具を使いながら、作業を順番に進めていくAIの仕組みです

この2つのいちばん大きな違いは、人がソフトに何を渡すかです。

RPAAIエージェント
人が渡すもの手順(どの画面の、どこを押して、何を入れるか)目的(何を、どんな形にしてほしいか)と、守ってほしい決まり
たとえると手順書を1行ずつそのとおりに実行する人「この注文を処理しておいて」と頼まれ、やり方を考えて進める人
想定外のことが起きたら手順書にないので止まる状況を読んで別のやり方を試すか、人に相談する

RPAは、人が考えた手順を正確にくり返します。考えるのは人で、RPAは考えません。一方、AIエージェントは、目的を達成するための手順を、その都度自分で組み立てます。たとえば「届いた注文メールを販売管理に登録して」と伝えると、メールを読み、品番を確かめ、足りない情報があれば一覧と照らし合わせ、登録まで進める、という順番をAIエージェントが考えます。

ポイント

「RPAは手足、AIエージェントは頭と手足」と考えるとわかりやすくなります。RPAは指示どおりに動く手足だけを持ち、AIエージェントは何をすべきかを考える頭と、それを実行する手足の両方を持っています。

AIエージェントとRPAの違いを比較表で整理:仕組み・得意な業務・費用

指示の渡し方が違うことで、仕組みや得意な業務、費用のかかり方にも違いが生まれます。主な違いを表にまとめました。

比べる点RPAAIエージェント
動く仕組み記録した操作の手順を、そのとおりに再生する目的に向けて、読む・判断する・道具を使うをくり返して進める
読める情報形の決まったデータ(決まった列の表、決まった位置の文字)形の決まっていない情報(文章、書式のばらばらな書類、メール)
得意な業務手順も入力元も毎回同じ、件数の多いくり返し作業手順はだいたい決まっているが、書式や状況が毎回少しずつ違う作業
変化への強さ画面や書式が変わると止まりやすい多少の変化なら、読み取って対応できる
結果のそろい方同じ入力なら、毎回まったく同じ結果になる同じ入力でも、言い回しや判断に少しばらつきが出ることがある
間違え方手順の想定外で止まる、または決まったとおりに誤った位置へ入力するもっともらしい内容で間違えることがある(ハルシネーション)
作り方操作を1つずつ記録・設定する目的・決まり・使ってよい道具・人に回す条件を決める
直し方画面や書式が変わるたびに手順を作り直す指示や決まりの文章、参考にする資料を見直す
費用がかかりやすい場所手順を作る・変化のたびに直す手間、ツールの利用料使った分だけかかるAIの利用料、人の確認の手間
人の確認手順が正しければ、毎回の確認は少なくてよい送信・確定など影響の大きい操作の前に、人の確認を置く

表からわかるとおり、どちらかがすべての点で優れているわけではありません。RPAの強みは「同じ結果を確実にくり返すこと」、AIエージェントの強みは「変化や例外に合わせて進められること」です。この2つは裏返しの関係で、RPAの弱みである変化への弱さはAIエージェントが補え、AIエージェントの弱みである結果のばらつきはRPAにはありません。

同じ業務を任せたときの動き方の違い:注文メールの登録を例に

違いを具体的に感じていただくため、「取引先からメールで届く注文を、販売管理に登録する」という同じ業務を、RPAとAIエージェントに任せたときの動き方を比べてみます。

場面RPAの動きAIエージェントの動き
いつもの形の注文メールが届いた決められた位置から品番・数量を取り出し、登録する。速く正確本文を読んで品番・数量を取り出し、登録する
初めての取引先から、違う書き方で届いた決められた位置に品番がないため止まる、または誤って取り出す書き方が違っても品番・数量を読み取り、登録の案を作る
品番が古い表記で書かれていたそのまま登録しようとして、エラーで止まる品番の一覧と照らし合わせ、「新しい品番ではこれか」と候補を出し、人に確認を求める
本文に「今回だけ納期を早めてほしい」と書かれていた手順にない情報なので読み飛ばす特記事項として気づき、担当者に知らせる
同じ注文が2回届いていた手順にチェックがなければ2回登録する過去の注文と比べ、重複の可能性があると知らせる

この比較から、2つの違いがはっきりします。

  1. いつもどおりの場面では、RPAのほうが速く確実です。毎回同じ形で届くなら、RPAで十分です
  2. いつもと違う場面で、差が出ます。RPAは止まるか、気づかずに進みます。AIエージェントは読んで判断し、自信がなければ人に回します

ここで大切なのは、AIエージェントも「自分で判断して勝手に登録する」ようにはしないことです。自信のないもの、いつもと違うものは人に回す、という決まりを最初に入れておくことで、AIエージェントの強みである「気づく力」を、安全に業務に活かせます。

AIエージェントにもRPAにも向かない業務がある

違いを知ると「AIエージェントのほうが何でもできる」と感じるかもしれませんが、それぞれに向かない業務があります。

RPAに向かない業務

  • 取引先ごとに書式が違う書類を読む業務
  • メールの文面を読んで、内容によって対応を変える業務
  • 例外が多く、手順を決めきれない業務
  • 使っているシステムの画面がよく変わる業務

AIエージェントに向かない業務

  • 毎回まったく同じ結果が必要な業務:大量のデータを決まった形に変換するだけなら、ばらつきのないRPAや既存のシステムの機能のほうが向いています
  • 判断の理由を厳密に説明する必要がある業務:AIの判断は、なぜその結果になったかを完全には説明しきれないことがあります
  • 人の確認をはさめず、間違いがそのまま外に出る業務:支払いの実行や、お客様への自動送信などは、確認の工程を作ってから任せます
  • 件数がとても多く、1件ごとの判断が要らない業務:1件ごとにAIの利用料がかかるため、判断の要らない単純な作業はRPAのほうが費用を抑えやすくなります

どちらにも向かない業務

担当者ごとにやり方がばらばらで、社内で「正しい処理」が決まっていない業務は、RPAでもAIエージェントでもうまくいきません。RPAは手順を決められず、AIエージェントは目的と決まりを決められないからです。こうした業務は、まず社内でやり方をそろえることが先になります。

ポイント

AIエージェントは「判断を手伝う」ことはできますが、「会社としての判断基準を決める」ことはできません。基準を決めるのは人の仕事です。基準がはっきりしている業務ほど、AIエージェントは安定して動きます。

費用の考え方の違い:RPAは「手順を作り直す手間」、AIエージェントは「利用料と確認の手間」

AIエージェントとRPAは、費用がかかる場所が違います。比べるときは、導入時の金額だけでなく、どこに費用が積み重なるかを見ることが大切です。

費用の種類RPAAIエージェント
作るとき操作を1つずつ設定する手間。手順が長いほど増える目的・決まり・人に回す条件を決め、試して調整する手間
動かすときツールの利用料。件数が増えても大きくは変わりにくいAIの利用料。使った分だけかかる従量課金が一般的で、件数に応じて増える
変化があったとき画面や書式が変わるたびに手順の作り直しが必要多少の変化なら作り直しは不要。指示や資料の見直しで対応できる場合が多い
人の手間止まったときの手直し自信のないものや影響の大きい操作の確認

つまり、変化が少なく件数が多い業務ではRPAの費用が抑えやすく、変化や例外が多い業務ではAIエージェントの費用が抑えやすいという傾向があります。RPAで「止まるたびに直す」費用がふくらんでいる業務は、AIエージェントに替えたほうが全体の費用が下がる場合があります。反対に、判断の要らない単純な大量処理をAIエージェントに任せると、利用料が割高になることがあります。

当社のAI社員は、料金を初期費用+月5万円とし、月額に保守・相談・メンテナンスを無制限で含めています(契約12か月・税別、AIの利用料は実費)。初期費用はヒアリング後にお見積もりします。指示や決まりの見直しを月額の範囲で行えるため、「変化があったとき」の費用の見通しを立てやすくしています。

AIエージェントとRPAの組み合わせ方と、導入前に確認すること

AIエージェントとRPAは、どちらか一方を選ぶだけでなく、組み合わせて使うこともできます。代表的な組み合わせは次の3つです。

  1. AIエージェントが読んで判断し、RPAが入力する:書類やメールの読み取りと判断はAIエージェント、決まった画面への入力はすでにあるRPA、という分担です。今のRPAを活かせます
  2. AIエージェントがRPAを「道具の1つ」として呼び出す:AIエージェントが作業の順番を考え、決まった操作が必要な場面ではRPAに任せる形です。AIエージェントが現場の監督、RPAが作業担当というイメージです
  3. RPAが止まったものだけをAIエージェントに回す:いつもどおりの件はRPAが処理し、エラーで止まった件だけをAIエージェントが読み直して、処理の案を人に示す形です

どの組み合わせでも、最後の確定や送信の前に人の確認を置くことは変わりません。当社が支援した製造業(従業員30名規模)の事務担当の例では、受注書をAIが読み取り、担当者は自信のない項目だけを確かめる形にして、1日2時間かかっていた入力が15分になりました。

AIエージェントかRPAかを考える前に確認したいこと

  • その業務の入力元(書類・メール・データ)は、毎回同じ形か、ばらばらか
  • 途中で「読んで判断する」場面はあるか
  • いつもと違うケースは、月にどのくらい起きているか
  • 結果は毎回まったく同じである必要があるか、多少の言い回しの違いは許せるか
  • 送信・確定・支払いなど、間違えると影響の大きい操作はどこにあるか
  • すでにRPAがある場合、止まったときに誰がどう直しているか

AIエージェントやRPAという言葉の違いを覚えることより大切なのは、「どの業務の、どの手間をなくしたいか」です。当社には約90社からご相談をいただいており、「RPAとAIエージェントのどちらが合うのかわからない」という段階からのご相談も多くあります。業務の流れを伺い、工程ごとにどちらが向くか、どう組み合わせるかをご提案しますので、お気軽にご相談ください。

よくある質問

AIエージェントとRPAの違いを簡単に言うと何ですか?

RPAは人が決めた手順をそのとおりにくり返す仕組みで、AIエージェントは目的を伝えると手順を自分で組み立てて進める仕組みです。RPAは同じ作業を確実にくり返すのが得意で、AIエージェントは書式や状況が変わる作業に強いという違いがあります。

AIエージェントがあれば、RPAはもういらないのですか?

いらなくなるわけではありません。手順も入力元も毎回同じで件数の多い作業は、結果にばらつきがなく利用料も件数で増えにくいRPAのほうが向いている場合があります。順調に動いているRPAは残し、止まりやすい部分や判断が要る部分をAIエージェントに任せる組み合わせがおすすめです。

AIエージェントとRPAでは、費用のかかり方はどう違いますか?

RPAは手順を作る手間と、画面や書式が変わるたびに作り直す手間に費用がかかりやすく、AIエージェントは使った分だけかかる利用料と人の確認の手間に費用がかかりやすいという違いがあります。変化が少ない業務はRPA、変化や例外が多い業務はAIエージェントのほうが費用を抑えやすい傾向があります。

AIエージェントとRPAは組み合わせて使えますか?

組み合わせて使えます。AIエージェントが書類やメールを読んで判断し、決まった画面への入力はRPAが行う形や、RPAが止まった件だけをAIエージェントが読み直す形が代表的です。どの形でも、確定や送信の前には人の確認を置きます。

執筆・監修

吉村 聡一郎の写真

株式会社MEDISITE 執行役員/AI事業責任者

吉村 聡一郎

株式会社アシロ(東証グロース市場)で営業統括責任者・新規事業開発責任者を経験。2022年、株式会社MEDISITEの創業メンバーとして参画し、AI事業・営業支援事業を統括。

  • AI導入・AI研修
  • 営業・新規事業

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