生成AIの活用が当たり前になった2026年、次のステージとして注目を集めているのが、
自律的にタスクをこなしてくれる「AIエージェント」の存在です。
メールを書く、資料を作る、データを集めて分析するといった作業を人間に近い段取りで進めてくれるAIが、現実の業務に入り込み始めています。
こうした流れのなかで、長く業務自動化を支えてきたRPAの立ち位置にも変化が訪れています。
「AIエージェントが台頭するならRPAは不要になる」と感じる方もいれば、「現場の業務システムを動かすにはやはりRPAが必要」と考える方もいらっしゃるでしょう。
実際の現場では、どちらの見方も部分的に正しく
両者の役割を整理して使い分けることが大きなテーマになっています。
この記事では、AIエージェントの基本的な仕組みを押さえたうえで
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RPAとの違いや関係性
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これからの業務自動化におけるRPAの新しい役割
について整理します。
「AIだけで業務自動化ができるのか不安」「RPA担当者として今後どう動けばよいか知りたい」といったお悩みをお持ちの方に、現場運用レベルの視点でお伝えしていきます。
AIエージェントとは何か、改めて整理する
「AIエージェント」という言葉は便利に使われている一方で、人によって解釈が大きく異なる側面があります。
たとえば「次の会議の議題を整理してください」と依頼すれば、過去の議事録を検索し、関連メールを探し、要点をまとめて議題案を作成するといった一連の流れを、自律的にこなしてくれる存在というイメージです。
従来の生成AIが「質問に答える」「文章を作る」という単発のやり取りを得意としていたのに対し、
AIエージェントは「目的に向かって複数のステップを実行する」点が大きな違いです。
チャット画面で会話するだけでなく、ブラウザを操作したり、APIを呼び出したり、外部サービスにアクセスしたりすることもできるようになってきました。
この進化によって、企業の業務領域でもAIエージェントの活用イメージが具体的になりつつあります。
一方で、「自律的に動く」という特徴は、業務利用ではプラスに働く面とリスクとして注意すべき面の両方を持ち合わせています。
AIエージェントとRPAは何が違うのか
AIエージェントの登場で「RPAとの違いがわかりにくくなった」と感じる方が増えています。
両者は業務を自動化するという目的こそ重なりますが、得意とする領域や仕組みは大きく異なります。
RPAは、あらかじめ設計された手順を正確に繰り返す仕組みです。
「画面のここをクリックして、このデータをコピーして、別のシステムに貼り付ける」といった具体的な操作を、シナリオとして書き残しておくことで再現します。
RPAは判断の余地は基本的になく、決められたルートを忠実にたどる点が強みです。
これに対してAIエージェントは、目的に向かう手順を状況に応じて自分で組み立てます。
同じタスクでも、扱うデータの内容や状況によってアプローチを変えますし、エラーが起きたときに自分で別の方法を試すこともあります。柔軟性が高い反面、結果が毎回まったく同じになるとは限らず、想定外の動きをすることもあります。
もうひとつ大きな違いがあります。
RPAは画面操作を再現する仕組みなので、API連携が用意されていない古い基幹システムでも動かせます。
一方、AIエージェントは多くの場合、APIを通じて外部サービスとやり取りします。最新のクラウドサービスとは相性が良い反面、社内に閉じた基幹システムや、画面操作でしか動かないアプリケーションを扱うのは苦手な領域です。
この違いから言えるのは、
AIエージェントとRPAは「どちらが優れているか」ではなく、「どんな業務にどちらが向いているか」を見極める対象だということです。
柔軟な判断が必要な業務はAIエージェントに、確実な手順で動かしたい業務はRPAに、と役割分担を考える発想が現場では広がっています。
AIエージェント時代になぜRPAの需要が残るのか
AIエージェントが進化し続けるなかでも、RPAの需要が引き続き残ると予測されている理由はいくつもあります。
「AIが何でもやってくれるからRPAは不要」という単純な見方では、現実の業務はうまく回らないのです。
現場のシステム環境への適応
はじめに大きな要因として挙げたいのが、社内で動いているシステム環境の事情です。
多くの企業では、長年にわたって構築されてきた基幹システム、業務用パッケージソフト、Excelをベースにした業務フローが共存しています。これらすべてをAIエージェントが扱えるAPI仕様に切り替えるのは現実的ではありません。
「画面を操作するしか方法がない」業務領域では、RPAの存在感が今後も続きます。
確実性を求められる業務領域
続いて挙げたいのが、ミスや揺らぎが許されない業務の存在です。
給与計算、会計処理、契約データの登録など、間違いが許されない業務では、再現性の高い動作が必須になります。
AIエージェントは便利な反面、想定外の動きをすることがあるため、「絶対に同じ手順で動かしたい」業務はRPAに任せる、という設計が現場で定着しています。
セキュリティ要件への対応
もうひとつ大きな要素となっているのが、企業が課しているセキュリティ要件です。
社外にデータを出せない業務、個人情報を扱う業務などでは、クラウドベースのAIサービスが使えないケースが少なくありません。社内ネットワーク内で完結するRPAであれば、機密情報を外に出さずに業務を回せます。
マクロマンのようにオフラインで動作するツールは、こうしたセキュリティ要件が厳しい現場で重宝されています。
コスト構造の安定性
見逃せないのが、両者のコスト構造の違いです。
AIエージェントは利用量に応じて費用がかかるモデルが主流であり、業務量が増えると運用コストが想定以上に膨らむことがあります。
一方、RPAは月額制のツールが多いため、その点で業務量が読みづらい業務でも安心して使い続けられます。ただし月額の固定費用であることから、一定の利用量がないと費用対効果が悪化する可能性もあるため、利用量に合わせた使い分けも検討しましょう。
これらの要素が組み合わさることで、「AIエージェントは増えるが、RPAも残る」という共存の流れが2026年の現場で広がっているのです。
判断はAIエージェント、実行はRPAという役割分担
業務自動化の議論で繰り返し語られているのが、「判断はAIに、実行はRPAに」という役割分担の考え方です。
AIエージェントの台頭によって、この発想はさらに具体性を増してきました。
具体的には、
AIエージェントが「次に何をすべきか」を考え、「どのRPAシナリオを呼び出すか」を判断し、
RPAが実際の業務システムへの入力や操作を担当する。
という連携が、業務現場で実現し始めています。
たとえば、取引先から届いたメールを読んでAIエージェントが内容を理解し、必要な作業をいくつかのステップに分解します。書類のダウンロードと社内システムへの登録はRPAに任せ、結果をAIエージェントが確認したうえで、担当者に報告メールを書く、といった一連の流れが組めるのです。
AIエージェントが業務全体の流れを把握し、状況に応じて判断する役割を担うことで、想定外のケースにも対応できる柔軟性が生まれます。同時に、RPAが確実に動く部分を担うので、データの正確性や業務の再現性が損なわれません。両者の良いところを組み合わせることで、自動化の精度と柔軟性を同時に高められるわけです。
大切なのは、業務フロー全体を一度俯瞰して、「判断が必要な工程」と「実行だけで済む工程」を切り分けることです。
すべてをAIエージェントにやらせようとすると、思わぬ操作ミスやコスト増を招きやすくなります。
逆に、すべてをRPAだけで完結させようとすると、複雑な判断が必要な業務で限界が見えてきます。
役割を正しく分担することが、現場で機能する自動化を作る鍵になります。
RPA担当者の役割はどう変わっていくのか
AIエージェントの広がりによって、RPA担当者の役割にも変化が訪れています。
「シナリオを作る人」から「業務全体の自動化を設計する人」へと、求められるスキルの幅が広がっているのです。
業務を分解して理解する力
AIエージェントが判断を担う領域と、RPAが実行を担う領域を切り分けるには、業務を細かく分解したうえで全体像を捉える視点が欠かせません。RPA担当者は、現場の業務フローを誰よりも理解している立場にあるからこそ、この分解の中心人物になりやすいのです。
AIエージェントの特性を理解する知識
最新の生成AIが何ができて何が苦手なのか、どんなときに想定外の動きをしやすいのかを把握しておくことで、業務に組み込む際の判断が的確になります。AIの専門家になる必要はありませんが、現場で使えるレベルで動向を追い続ける姿勢が大切です。
運用設計の視点
AIエージェントとRPAを組み合わせた自動化は、運用フェーズで考えるべきことが従来よりも増えます。AIの出力結果をどう監査するか、誤った判断が下されたときにどう人間が介入するか、エージェントの行動範囲をどこまでに制限するかといった検討が、現場での成功と失敗を分けます。
社内の合意形成を進めるコミュニケーション力
AIエージェントの導入は、業務プロセスに大きな変化をもたらすことが多く、現場・IT部門・経営層それぞれの理解が欠かせません。RPA担当者は、業務の現場感覚を持ち合わせた立場として、こうした合意形成を後押しする役割を期待されるようになっています。
こうした変化を踏まえると、RPA担当者の仕事は決して縮小するものではなく、むしろこれからの業務自動化の中核を担う存在へと進化していくと言えるでしょう。
AIエージェント導入で失敗しやすいパターン
AIエージェントを業務に取り入れたいと考える企業が増える一方で、いざ導入してみると期待通りに動かないという話もよく聞きます。失敗しやすいパターンを知っておくことは、現場での導入を成功させるうえで非常に重要です。
AIに任せれば全部解決すると考えてしまう
もっとも多く見られるのが、「AIエージェントを入れさえすればすべてが解決する」と誤認して進めてしまうケースです。
AIエージェントは便利な反面、業務の前提条件が曖昧なまま動かすと、的外れな結果を出すことがあります。導入前に業務フローを整理し、エージェントに任せる範囲と人間が確認する範囲を明確にしておかなければ、現場の負担はかえって増えてしまいます。
出力結果のチェック体制を作らないまま運用する
AIの出力を検証する仕組みを整えないまま運用を始めてしまうケースです。
AIエージェントの出力は確率的な要素を含んでおり、ときに事実と異なる内容を返すこともあります。重要な業務に組み込む際は、必ず人間によるレビューや、結果の整合性をチェックする仕組みを併せて設計する必要があります。
社内システムとの接続を後回しにする
社内の業務システムとつなぐ作業を後回しにしてしまうケースです。
AIエージェントを単独で動かすだけでは、社内の業務フローと結びつかず、現場の役に立ちません。
実際に効果を出すためには、社内システムや既存のRPAと組み合わせて、業務の入口から出口までをつなぐ設計が必須になります。この設計が不十分なまま導入を進めると、「便利そうな機能はあるが、業務改善につながらない」という結果に陥りがちです。
コスト管理が甘くなってしまう
利用料金の管理が後手に回ってしまうケースです。
AIエージェントは利用量に応じて費用がかかるため、業務量が増えるとコストが想定以上に膨らむことがあります。
導入時に上限の設定や、利用量の可視化の仕組みを整えておかないと、ある時突然上限に達してしまい、アップデートせざるをえない事もあります。
こうした失敗パターンを事前に把握しておけば、AIエージェントとRPAを組み合わせた自動化は、現実的な成果を生む取り組みとして進められます。
2026年の現場で広がる具体的な活用例
では、AIエージェントとRPAを組み合わせた業務自動化が、実際の現場でどのように使われているのか、活用例を紹介します。
営業領域での商談前後の自動化
商談の前後にまつわる準備作業を自動化する動きです。
AIエージェントが顧客の最近のニュースや公開情報を集め、商談用の事前情報シートをまとめます。商談後は、議事録の要約や、次のアクション案を整理する役割もAIエージェントが担います。
これらをCRM（顧客関係管理システム）に登録する作業はRPAが担当し、営業担当者は本来の対面活動に集中できる環境が整いつつあります。
バックオフィス領域での書類処理
経理や総務といった部門では、請求書や注文書の処理が代表的な活用例となっています。
書類の内容をAIエージェントが読み取り、項目ごとに整理して、確認が必要な箇所をハイライト。問題がなければ、RPAが会計システムや基幹システムに自動で入力していきます。
書類の到着から処理完了までを、最小限の人手で回せるようになってきました。
人事領域での採用業務支援
採用の現場でも、AIエージェントとRPAを組み合わせた業務支援が広がりつつあります。
応募書類の内容をAIが整理し、過去の合否データと照らして候補者の整理を支援します。書類の登録、面接日程の調整、社内連絡の通知といった作業は、RPAが各種システムに自動で反映していきます。
担当者は応募者との対話や評価という、人にしかできない業務に時間を割けるようになります。
カスタマーサポート領域での一次対応
問い合わせ業務の現場でも、AIエージェントが内容を分類して回答候補を生成し、RPAがチケット管理システムへの登録や担当部署への通知を実行するという流れが定着しつつあります。
一次対応の時間が大幅に短縮されるため、複雑な案件への対応に集中できるようになる効果が期待されています。
こうした活用例に共通しているのは、AIが判断する部分と、RPAが実行する部分が明確に分かれていることです。
「判断」と「実行」を分けて設計することが、現場で機能する自動化を生み出す共通項と言えるでしょう。
業務に定着させるための運用設計
AIエージェントとRPAを組み合わせた業務自動化は、導入しただけでは効果を出し続けることが難しい仕組みです。現場に定着させるためには、運用設計の段階で押さえておきたいポイントがいくつもあります。
人がチェックする箇所を明確にする
運用設計でまず固めておきたいのが、どの工程で人の目を入れるかという線引きです。
AIエージェントが判断を下す業務では、その結果に対するチェックポイントをあらかじめ設計しておきましょう。
たとえば、契約金額の入力や、外部送信メールの内容については、必ず担当者が確認する手順を組み込んでおく、といった具合です。完全自動化を目指すのではなく、適切なところで人が介入する設計の方が、長く安定して使える仕組みになります。
業務変更時の修正手順を決めておく
あわせて整えておきたいのが、業務フローやシステムが変わったときの修正の進め方です。
業務フローや使用するシステムは時間とともに変化していきます。AIエージェントへの指示内容や、RPAのシナリオも、その変化に合わせて見直さなければなりません。
誰がいつ修正するのか、修正履歴をどう残すのかを、運用開始前に決めておくことが、現場で使い続けられる自動化の条件になります。
効果測定の仕組みを組み込む
もうひとつ忘れたくないのが、運用と並行して効果を測れるしくみを組み込んでおくことです。
自動化によって削減できた時間や、処理件数、エラーの発生率といった数値を定期的に把握できる仕組みを組み込んでおくと、運用の改善ポイントが見えてきます。社内の関係者にも成果を伝えやすくなり、自動化への理解と協力が得やすくなります。
社内教育とナレッジ共有
長く定着させるうえで欠かせないのが、社内での教育と知見の共有です。
AIエージェントやRPAの活用方法を、特定の担当者だけが把握している状態は危険です。
複数のメンバーが基本操作や考え方を理解しておくことで、担当者の異動や繁忙期にも対応しやすくなります。社内勉強会や、業務手順書の整備を継続的に行うことが、長期的な定着につながります。
運用設計をしっかり整えれば、AIエージェントとRPAは「導入したらおしまい」のツールではなく、「業務改善を続けるためのエンジン」として機能し続けます。
外部パートナーをうまく活用する選択肢
AIエージェントとRPAの組み合わせは、現場に大きな効果をもたらす可能性を秘めています。
一方で、設計から運用までを社内だけで完結させようとすると、担当者の負荷が一気に高まります。
こうした背景から、外部パートナーをうまく活用する企業が増えています。
外部パートナーに依頼できる範囲
外部パートナーに依頼できる範囲はさまざまです。
業務の棚卸しと自動化候補の洗い出し、AIエージェントとRPAの組み合わせ設計、シナリオ作成、運用フェーズでの保守、トラブル対応など、自社のリソースに合わせて切り出すことができます。すべてを丸投げするのではなく、「ここからここまでをパートナーに任せ、ここは社内で対応する」という線引きを最初に決めておくと、長期的にも安定した運用が可能になります。
外部パートナーの選定基準
外部パートナーを選ぶ際に確認したいのは、現場業務への理解の深さです。
技術力だけでなく、業務フローを丁寧に読み解き、現場の担当者と対話しながら自動化の設計を進められるかどうかが、成果を大きく左右します。
もうひとつ大切なのは、社内人材の育成にもつなげられるパートナー選びです。
外部に任せきりにすると、知見が社内に蓄積されません。一緒に運用する形を取れるパートナーと組むことで、自社の担当者にもノウハウが蓄積され、長期的な自走体制を作れるようになります。
AIエージェント時代の業務自動化は、「自社だけで完結させる必要はない」という発想で進める方が、現実的な成果につながりやすいテーマです。
コクー株式会社では、RPA・Excel・AI活用までを含めた業務改善の伴走型支援を行っており、現場の状況に合わせた柔軟な対応で多くの企業をサポートしてきました。
これからRPA導入を検討する企業へのアドバイス
AIエージェントが台頭する今、RPAを新規に導入しても意味があるのか」というご相談をいただくことがあります。
結論、業務改善の手段としてRPAを導入する意義は、これからも十分にあります。ただし、進め方には少し工夫が必要です。
AIエージェントとの組み合わせを最初から想定する
最初にお伝えしたいのが、導入のスタート地点からAIエージェントとの連携を視野に入れた業務設計を描いておくことの大切さです。「とにかくRPAだけ入れる」という発想ではなく、判断が必要な部分はAIに任せ、実行はRPAに任せるという全体設計を、導入前にイメージしておきましょう。後から組み合わせようとすると、シナリオの作り直しが必要になり、二度手間になりがちです。
社内システムとの相性を見極める
続いて意識しておきたいのが、自社で稼働しているシステム環境との相性です。
社内にAPI連携の難しいシステムが多く残っている企業ほど、RPAから始めるアプローチが現実的です。
逆に、クラウドサービス中心の業務環境であれば、AIエージェントとAPI連携を主体にした自動化を検討する余地があります。
自社のシステム環境を冷静に見たうえで、入口となる手段を選ぶことが大切です。
運用を支えるチーム体制の確保
もうひとつ大切にしたいのが、導入後の運用を支えるチーム体制づくりです。
RPAは導入後に運用負荷が発生するため、シナリオの保守やトラブル対応を担当できる人材を確保しておく必要があります。社内に余力がない場合は、最初から外部パートナーの伴走支援を組み合わせる選択肢を視野に入れましょう。
小さく始めて段階的に広げる
そして最後にお伝えしたいのが、ひとつの業務から始めて段階的に広げていく進め方の有効性です。
1つの業務、1つのシナリオから始めて、効果が出たら次の業務に広げていくスモールスタートのアプローチは、AIエージェント時代になっても変わらず有効です。失敗のリスクを抑えつつ、現場の納得感を得ながら自動化を進められます。
こうしたポイントを意識して進めれば、新規にRPAを導入する取り組みは、AIエージェント時代でも十分に価値のある投資になります。
AIエージェント×RPAの活用を社内に広げるための学び直し
経営層に求められる視点
まず会社をリードする立場の方にお伝えしたいのが、AIエージェントとRPAの違いを正しく理解したうえで、自社の業務にどう組み込んでいくのかを判断する視点です。
技術の細部まで把握する必要はありませんが、「AIに任せられる範囲はどこまでか」「RPAで確実に動かしたい業務はどれか」「投資判断はどの観点で下すのか」といった問いに対して、自分の言葉で答えられるレベルの理解が望まれます。
社外セミナーや経営層向けの学習プログラムを活用して、定期的に最新動向に触れる場を設けることが効果的です。
IT部門に求められるスキル
続いて社内のシステムを支える担当者にとって重要になるのが、AIエージェントとRPAをつなぐ仕組みを設計し、運用していくための新しいスキルです。
従来の社内システム保守だけでなく、AIサービスの選定、データの取り扱い、外部APIとの連携、セキュリティ設計といった領域が、業務範囲に加わってきます。社外の専門ベンダーと協業する場面も増えるため、技術知識に加えて、外部リソースを上手にマネジメントする視点も持ちたいところです。
現場担当者に求められる改善提案力
そして実務を担うメンバーには、業務の棚卸しと改善提案の力が求められるようになります。
AIエージェントやRPAをどこに使うべきかは、現場業務をいちばんよく知っている担当者の視点なしには決められません。日々の業務のなかで「どこに無駄があるか」「どんな手順を自動化できそうか」を考える習慣を持つことが、自動化のテーマを継続的に生み出す原動力になります。社内勉強会で他部門の事例を学び合う場も、現場担当者の視野を広げる助けになります。
学び直しを一過性のイベントで終わらせないためには、社内の仕組みとして定着させる工夫が必要です。
月1回の社内勉強会、外部講師を招いた半期に1回の集合研修、社内ポータルでの事例共有、業務改善コンテストといった取り組みを組み合わせることで、学びの場が継続的に提供される状態を作れます。
まとめ
AIエージェントが業務領域に入り込みつつある2026年、RPAの役割は「消える」のではなく「AIやAIエージェントと組み合わせてより有効になる」というのが正しい理解になります。
判断や複雑な手順の組み立てはAIエージェントに任せ、確実な業務実行はRPAに任せる、という役割分担が現実的な解として広がっています。
基幹システムやセキュリティ要件、コスト構造といった理由から、RPAの需要はこれからも残り続けると予測されます。
大切なのは、「AIエージェントを入れる」という発想ではなく、「現場業務に定着させる」という視点で自動化を設計することです。判断と実行を切り分け、運用体制を整え、社内に知見を蓄積しながら段階的に進めていく姿勢が、長く効果を出す自動化の鍵となります。
RPA担当者の役割もより戦略的なものへと進化しており、業務全体を見渡せる人材は今後ますます重宝されるはずです。
業務自動化の設計や、AIエージェントとRPAの組み合わせ方にお悩みの方は、ぜひマクロマン プレミアムプランをご検討ください。RPAツールマクロマンに、専任スタッフがAIとRPAの掛け合わせのご提案ができます。
この記事の監修者
コクー株式会社
ノート編集部
MACROMAN
MACROMANノートは、RPAをはじめ業務効率化に関する情報サイトです。RPAで毎日の業務効率化を後押しするメディアを目指しています。
