RPAを超えるAIエージェント：VTKLで実現するワークフロー自動化の全体像

RPAってもう時代遅れ？ AIエージェントっていうのが次の主役らしい

最近よく聞かれるのが、「RPAってもう古いの？」って話。わかる。すごくわかる。どの会社も「業務効率化だ！」って言ってRPA（Robotic Process Automation）を導入したじゃないですか。でも、最近はAI、AIって毎日聞くから、「うちの会社が入れたあのRPA、どうなるの？」って不安になる気持ち、正直ありますよね。

あれって、要するにソフトウェロボットにPC作業を覚えさせて、人間の代わりにやってもらう仕組み。データ入力とか、請求書の処理とか、そういう単純な繰り返し作業には、確かにはじめはすごく良かった。でもね、現実はそんなに甘くなくて…。

Webサイトのデザインがちょっと変わったり、使うExcelのフォーマットが変わったりするだけで、すぐに止まっちゃう。ルールから少しでも外れると「無理です！」って思考停止しちゃうんですよ。だから、エンドツーエンドの、つまり最初から最後まで全部の業務プロセスを最適化するには、RPAだけじゃもう限界が見えてる。これが今のリアルなところかな。

TL;DR

時間がない人向けに一言で言うと、RPAは作業の「手」だけを自動化するけど、AIエージェントは「頭脳」ごと自動化してくれる。決まった動きを繰り返す操り人形と、目的を理解して自分で考えて動くデジタルな同僚。もう、根本的に違うんですよね。

RPAが今の仕事で「使えない子」になっちゃう理由

RPAがダメってわけじゃないんです。でも、今の複雑なビジネスプロセスには、正直、向いてない部分が多すぎる。具体的には、だいたい4つの大きな壁があるかなと思ってます。

• とにかく脆い：RPAボットって、決められたルールと画面の操作手順でしか動けないから、予期せぬ変更にめちゃくちゃ弱い。Webページのボタンの位置が5ピクセルずれただけで、もうエラー。特定の線路しか走れない電車みたいなもので、線路が少しでも曲がったら即脱線です。
• 維持費が、もう…バカにならない：で、脆いから何が起こるかっていうと、メンテナンスが大変。システムのアップデートがあるたびに、ボットの設定を手作業でやり直さないといけない。これ、IT部門の負担が半端ないんですよ。結局、何百ものボットの面倒を見るために人が張り付いてる、なんて本末転倒な話もよく聞きますしね。
• 頭脳がない、ただの操り人形：これが一番大きいかもしれない。RPAには、物事を理解したり、判断したりする能力が一切ないんです。文脈を読んだり、学習したりはしない。ただ脚本通りに動くだけ。だから、いつもと違う状況、例えば入力フォームに新しい項目が増えたとか、そういうイレギュラーが発生すると、完全にフリーズしちゃう。
• 整ったデータしか食べられない偏食家：昔ながらのRPAは、構造化された、つまりキレイに整ったデータしか扱えません。あるシステムのこの欄から、別のシステムのあの欄へコピーする、みたいな。メールの本文とか、フォーマットがバラバラなPDFとか、そういう非構造化データは読めないんです。今の仕事って、ほとんどがそういう「ぐちゃぐちゃなデータ」のやり取りなのに、これは正直、致命的ですよね。

だから、Gartnerみたいな調査会社も言ってるけど、「ハイパーオートメーションだ！」って息巻いてたプロジェクトの多くが、RPAボットのこの脆さのせいで失速しちゃったっていうのは、まあ、当然の結果なのかもしれないです。

じゃあAIエージェントって何がすごいの？

そこで出てくるのが「AIエージェント」。これはもう、ただのボットじゃない。なんていうか、「デキるデジタル同僚」って感じ。決められた指示をこなすだけのRPAと違って、AIエージェントは機械学習とか大規模言語モデル（LLM）を使って、状況を理解して、自分で判断して、自律的に行動するんです。

専門家の一人が言ってたけど、「AIエージェントは、推論、言語理解、そしてツール連携を組み合わせて、複雑なデジタル業務をエンドツーエンドで処理する次世代の進化形だ」って。まさにその通りだと思う。

まあ、言葉で言っても分かりにくいんで、RPAとAIエージェントがどう違うのか、ちょっと表にまとめてみましょうか。

請求書処理を例にすると、違いがもっと分かりやすいかな。

RPAだと、メールを開いて、PDFをダウンロードして、合計金額をコピーして、会計システムにペーストして…みたいな流れ。でも、送られてきた請求書のレイアウトがいつもと違ったら、もうそこでアウト。エラーで止まります。

一方、AIエージェントは請求書を「理解」するんです。フォーマットが違っても、言語が違っても、「これはベンダー名だな」「これが請求額だな」って内容を読み取ってくれる。で、購買発注書と照合して、もし金額が想定より高かったら「これ、ちょっとおかしいですよ」って人間にアラートを出す。問題なければ、API経由で会計システムにデータを記録して、支払い処理まで進めちゃう。このプロセス全体が、もう10倍は堅牢で、メンテナンスの手間が全然かからない。すごい差ですよね。

もう現実にこんな使われ方してるんだ

AIエージェントとかインテリジェントオートメーションって、未来の話みたいに聞こえるけど、もうバリバリ現場で使われてて、とんでもない成果を出してるんですよ。

• サプライチェーンと物流：IBMの例がすごい。AIを使って在庫と配送をリアルタイムで最適化して、コロナ禍のピーク時でも受注達成率100%を維持しつつ、約1億6000万ドルのコストを削減したんだとか。これ、ヤバくないですか？需要の変化を予測して、倉庫間の在庫を自動で再配分したり、配送ルートを勝手に調整したり。RPAじゃ絶対無理な芸当です。
• IT運用（AIOps）：ITシステムの監視とか、障害対応とかもAIエージェントの得意分野。Electroluxっていう会社は、AIを導入してIT問題の平均解決時間を数週間から、たったの1時間に短縮したそうです。年間1,000時間以上の節約。AIがシステムログを常に見てて、異常を検知したら自分で直しちゃうか、すぐに関係者に知らせてくれる。ダウンタイムが劇的に減るわけです。
• 財務（買掛金処理）：請求書の処理は、まさにAIエージェントの独壇場。ある分析によると、このプロセスをAIで自動化したら、請求書1枚あたりのコストが約72%削減されて、処理の生産性は268%も向上したらしい。今まで何日もかかってたデータ入力や確認作業が、数分で、しかもミスなく終わる。財務チームは、もっと価値のあるベンダー管理とか分析の仕事に集中できるわけです。
• 製造業の品質管理：工場のラインでも活躍してます。例えば、GE HealthcareはMRI装置の予知保全にAIを使って、計画外のダウンタイムを最大4割も減らせたらしい。センサーデータをAIが常に分析して、「この部品、そろそろ壊れそうですよ」って教えてくれるから、壊れる前にメンテできる。賢いですよね。

アメリカのGartnerはこういう先進的な話をよくするけど、一方、日本の経済産業省のDXレポートとかを見ると、まだ多くの企業が既存システムの維持・保守で手一杯なのが現状なんだよね。だから、いきなりAIエージェントって言われても、ちょっとピンとこないかもしれない。でも、だからこそ、さっき話したRPAの「維持コスト」の問題は、日本の企業にこそすごく刺さるはずなんです。新しいものを入れる余裕がないのに、今あるもののメンテナンスに追われ続けるのは、本末転倒だから。

RPAの次へ：VTKLの「運用AIシステム」っていう考え方

じゃあ、どうやってRPAの先へ進むのか。ここで、VTKLみたいな新しいタイプのソリューションプロバイダーが出てくるわけです。彼らが提供しているのは、「運用AIシステム（Operational AI Systems）」と呼ばれるもの。これがまた面白い。

簡単に言うと、彼らは個別のタスクをこなすボットをたくさん作るんじゃなくて、会社の特定の業務プロセスを丸ごと学習・再現するAIエージェント、つまり業務の「デジタルツイン」を作るんです。例えば、プロジェクトの見積もりを作る「AI見積もりツイン」とか、製品戦略を実行する「プロダクトマネジメントツイン」とか。これらはバラバラに動くんじゃなくて、互いに連携する一個のエコシステムとして機能する。

これまでのRPAと何が違うかっていうと、

• 垂直統合とデジタルツイン：RPAが部門ごとにサイロ化された「点」の自動化だったのに対して、VTKLのアプローチは部門をまたがる「線」や「面」の自動化。営業AI、財務AI、運用AIが情報を共有しあって、一つの流れとして連携して動く。これは、縦割りの組織にメスを入れる、かなり強力な考え方ですね。
• 学習による進化：VTKLは、クライアントのビジネスデータを「学習し、進化する組織のデジタルレプリカ」に変えるって言ってます。つまり、AIが仕事すればするほど、その会社の顧客や製品、業務パターンについて詳しくなって、より賢い判断ができるようになる。固定スクリプトのRPAじゃ、これは絶対に真似できない。
• 迅速なインパクト：何年もかかる壮大なDXプロジェクトじゃなくて、VTKLは最もインパクトの大きい業務フローを特定して、そこにAIソリューションを迅速に統合する。「最初の30日で測定可能なROIを出す」ことを目指すらしい。例えば、まず請求書処理みたいなボトルネックを一つ潰して価値を証明して、そこからスケールさせていく。このアプローチは現実的で好感が持てます。
• 既存システムとの共存：全部捨てて入れ替えるんじゃなくて、今の業務フローに「そっと入り込む」ように設計されてるのもポイント。AIエージェントが裏側で既存のシステムと連携してくれるから、現場のチームは使い慣れたツールを使い続けられる。従業員はもっと戦略的な仕事に集中できて、面倒な作業はAIが全部片付けてくれる。「チームの生産性が2〜5倍になる」って言ってるけど、あながち大げさじゃないかも。

結論：これからの自動化は「賢さ」が当たり前になる

結局のところ、RPAからAIエージェントへの進化って、自動化に対する考え方の根本的なシフトなんだと思います。個々のタスクを自動化する時代から、ワークフロー全体を「賢く」指揮・調整する時代へ。

RPAは、退屈な手作業をなくせるっていう「可能性の扉」を開いてくれました。でも、AIエージェントは、その先の扉を開けてくれる。単なる作業だけじゃなくて、その中での判断や適応といった、いわば「認知的な仕事」まで機械に任せられるようになるんです。

これはもう、未来の働き方のスタンダードになっていくんでしょうね。AIエージェントを導入した企業と、古いツールに固執する企業とでは、数年後には効率性と対応力でとんでもない差がついてるはず。個人的には、2025年以降は、もはや「賢い自動化」が当たり前になる時代の幕開けなんじゃないかと感じています。

じゃあ、私たちはどうすればいいのか。まずは、今の仕事の中でAIに任せられる部分はないか、自分の業務フローを再考してみること。幸い、VTKLみたいな専門家の助けも借りられる時代です。小さなパイロットプロジェクトからでもいい。とにかく、この新しい波に乗り遅れないように、今から一歩踏み出してみることが大事なんじゃないでしょうか。

あなたの職場で、一番面倒で、AIエージェントに丸投げしたい定型業務って何ですか？ よかったら下のコメントで教えてください。意外なところに自動化のヒントが隠れてるかもしれませんよ。