【徹底解説】AIエージェントとRPAの違いとは？導入前に知るべき基礎知識
admin
業務自動化が注目される現代において、「AIエージェント」と「RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）」という二つのキーワードが頻繁に登場します。
しかし、それぞれの役割や機能には明確な違いがあります。
本記事では、AIエージェントとRPAの定義、機能、導入事例、そして両者の違いについて詳しく解説し、どのような業務にどちらを導入すべきかを明確にします。
自社業務の最適化を図る経営者・情報システム部門の方にとって、必ず役立つ内容です。
AIエージェントとは？
AIエージェントは、人工知能を活用して人間のようにタスクを理解し、判断し、実行する自律的なソフトウェアです。チャットボット、仮想アシスタント、業務支援エージェントなど、さまざまな形で活用されています。
AIエージェントの主な特徴
- 自然言語処理（NLP）に対応：会話や文章を理解して対話が可能
- 文脈理解と学習：過去のやり取りを記憶し、応答の質を改善
- 複雑な判断と推論が可能：状況に応じた最適な行動を選択
- 自己進化型：データをもとに継続的に性能を向上
このような特徴により、AIエージェントは顧客対応、営業支援、社内問合せ対応などに活用されています。
RPAとは？
RPA（Robotic Process Automation）は、人間が行っていた定型的なパソコン操作をソフトウェアロボットが自動化する技術です。ルールに従った操作手順を記録し、繰り返し実行することが得意です。
RPAの主な特徴
- 手順通りの処理が得意：Excel操作やデータ転記などを自動化
- 学習しない：あらかじめ定義された処理しか行えない
- 判断はできない：分岐や例外処理には向かない
- 高速かつ正確：ヒューマンエラーの防止に貢献
そのため、バックオフィス業務の効率化に適しており、経理・人事・総務といった部門での活用が進んでいます。
AIエージェントとRPAの違い
AIエージェントとRPAには以下のような明確な違いがあります。
| 項目 | AIエージェント | RPA |
|---|---|---|
| 自律性 | 高い | 低い |
| 学習能力 | あり（機械学習） | なし |
| 判断力 | あり（推論可） | なし（ルールベース） |
| 対話機能 | あり（自然言語処理） | なし |
| 処理対象 | 非定型業務にも対応 | 定型業務のみ対応 |
この違いから、AIエージェントは「思考する自動化」、RPAは「繰り返す自動化」とも言えます。RPAは「やるべきことが明確な処理」を自動化するのに最適であり、AIエージェントは「判断や選択が求められる業務」で力を発揮します。
導入事例で見る違い
それぞれの特徴を理解したうえで、導入事例を比較してみましょう。
AIエージェントの導入事例
大手保険会社では、AIエージェントをコールセンター業務に導入。自然言語処理により顧客の質問に対して会話形式で対応し、問い合わせ対応時間を30%短縮。顧客満足度も向上しました。
また、IT企業では営業支援AIエージェントを活用し、見込み顧客の分析や提案書の自動生成を実施。戦略的な営業活動が実現されています。
RPAの導入事例
製造業のバックオフィス部門では、RPAを使って日次の売上集計や在庫データの転記作業を自動化。担当者の手作業が90%削減され、残業時間の削減に成功しました。
人事部門では、給与計算や勤怠データの集計作業をRPAで自動化し、ミスの減少と業務スピードの向上を実現しています。
連携による相乗効果
AIエージェントとRPAは、それぞれ独立して優れた技術ですが、連携させることでさらに高い効果を生み出せます。
例えば、AIエージェントが問い合わせを受け付け、内容を理解して必要な処理をRPAに引き渡すという連携です。これにより、問い合わせ対応からデータ処理までを完全自動化できます。
このような連携を通じて、人間の判断や介入を最小限にしながら、高品質かつ高速な業務遂行が可能になります。
導入前に検討すべきポイント
AIエージェントとRPA、どちらを導入すべきかを判断するには、以下のポイントを整理しましょう。
- 業務が定型的か非定型的か
- 人的判断が必要かどうか
- 長期的に学習・改善が必要か
- 対話機能が必要か
これらの観点から、目的とする業務に最適な技術を選ぶことが重要です。場合によっては両者の併用も視野に入れるとよいでしょう。
まとめ
AIエージェントとRPAは、業務自動化の強力なツールですが、それぞれ役割や得意分野が異なります。AIエージェントは対話・判断・学習が可能な「知能型自動化」であり、RPAは手順通りの処理を正確にこなす「操作型自動化」です。
両者の違いを理解したうえで、業務の特性に応じた導入を行うことで、自社のDX（デジタルトランスフォーメーション）をより強力に推進できます。これからの時代、AIエージェントとRPAをうまく使い分けることが、生産性向上の鍵となるでしょう。
