AI時代の自動化を考察する【後編】
「RPA」と「AIエージェント」の違いが分かる“10の視点”
「RPA」と「AIエージェント」はどちらも業務自動化に役立つ技術だが、それぞれ異なる特徴を持つ。10個の視点で両者を比較する。
「RPA」（ロボティックプロセスオートメーション）と「AIエージェント」（AI：人工知能）は、いずれも業務の自動化を支援する技術だが、その特性や使いどころは異なる。どちらを導入すべきか判断に迷う企業のために、両者の違いを10個の視点で比較する。
「RPA」「AIエージェント」を10の視点で比較
併せて読みたいお薦め記事
連載：AI時代の自動化を考察する
RPAの今後を考える
- 技術の成熟度
- RPAは2010年代に登場し、広く企業に導入されてきた実績ある技術だ。対して、AIエージェントは比較的新しく、大規模な導入事例はまだ限られている。
- 汎用（はんよう）性
- RPAはあらかじめ定義されたルールに従って既存の業務プロセスを正確かつ効率的に処理する。一方のAIエージェントには、従来RPAでは対応が難しかった非定型業務にも応用できる対応力がある。
- 状況適応力
- RPAはルールベースで動作するのに対し、AIエージェントはタスクに応じて判断を下し、ツールを自律的に選択および実行する。その分、動的な状況変化にも対処できるが、設計と制御にはより慎重なアプローチが求められる。
- マルチモーダル性
- AIエージェントはテキスト、音声、画像、動画といった多様な形式を処理可能なマルチモーダル性を備えている。これに対し、RPAは基本的に定型フォーマットやテキストベースの処理に限定される。
- 処理負荷
- AIエージェントは大規模言語モデル（LLM）を活用するため、多くの計算リソースを必要とし、レイテンシ（遅延）も発生しやすい。一方のRPAは軽量で高速に動作しやすく、インフラへの負荷は比較的小さい。
- ユーザーインタフェース（UI）依存性
- GUI（グラフィカルユーザーインタフェース）ベースのRPAは、画面操作の再現によって自動化を実行する。そのため、UIが変更されると動作しなくなるリスクがある。一方、AIエージェントはUIに強く依存しない構成も可能で、変更への耐性がある。
- ユーザーとの関与レベル
- RPAは主にバックエンド業務を無人で処理するのに適している。一方、AIエージェントは対話インタフェースを通じてユーザーや顧客と直接やりとりするシナリオに適している。
- 信頼性
- AIエージェントは自律性に優れる反面、AIモデルが事実に基づかない回答を出力する「ハルシネーション」を起こすリスクがある。一方、RPAはスクリプト通りに動作するため、動作結果が予測しやすく安定している。
- 技術革新のスピード
- AI技術は急速な進化を遂げており、市場には新しいツールや機能が次々と登場している。RPAベンダーは安定性を重視しつつ、サードパーティーのAI機能と連携することで進化を図っているのが現状だ。
- API（アプリケーションプログラミングインタフェース）へのアクセス性
- AIエージェントはAPI経由でシステムと連携する設計が主流だ。そのため、APIが用意されていない環境では柔軟に動作できない可能性がある。一方、RPAはGUI操作により、APIが存在しない古いシステムにも対応しやすい。
TechTarget発 世界のインサイト＆ベストプラクティス
米国Informa TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 世界のインサイト＆ベストプラクティス
米国TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド：人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か？ PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える？ 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか？ 失敗に学ぶAI定着
-
2
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
3
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか？ Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
4
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか？ 脱メインフレームの真相
-
5
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
6
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？ データが明かすAIの裏側
-
7
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
-
8
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる？ 最高権限奪取の恐怖
-
9
「結局使わなくなる」Microsoft 365 Copilotを半年で定着 キリンの3施策
-
10
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化？ 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない？ 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー