2026年7月22日 · ISZ.AI Solution Architecture Team

RPAが「例外処理」で詰まる理由と、AIエージェントへの移行で変わること

AIエージェント RPA 違いを一言でいうなら、「ルール通りに動くか」「状況を読んで動くか」の差です。RPAは「入れてよかった」と思える場面と、「これじゃ使えない」と感じる場面が極端に分かれるツールです。

定型作業の繰り返し、たとえば同じ画面から同じデータを取ってきて転記するといった用途では確かに効果を発揮します。ところが業務には必ず「例外」が発生します。取引先によってフォーマットが違う帳票、事前告知なく変わったSaaSの画面レイアウト、担当者の判断を必要とするグレーゾーンの案件。こうした状況に当たるたびにRPAは停止し、誰かが手動で対応しなければなりません。

結果として「RPAの修正対応に追われて、自動化のはずが逆に工数が増えた」という声が現場から出てくるのです。

RPAがどこで止まるのか

RPAは本質的に「If-Then」のルール集です。条件に当てはまる場合は正確に動きますが、ルール外の事象には一切対応できません。

実務でよく発生する「ルール外」の例を挙げると、

  • 取引先ごとにレイアウトが異なるPDF請求書の読み取り
  • 顧客からのメールが「クレーム」なのか「問い合わせ」なのかの判断
  • システムのUI変更で操作要素のIDが変わってしまったケース

これらのたびにスクリプトを書き直す必要があり、RPA担当者の工数はじわじわ積み上がっていきます。

AIエージェントとは何が違うのか

AIエージェントはLLM（大規模言語モデル）を推論エンジンとして使い、「状況を読んで判断し、必要なツールを呼び出して実行する」という動き方をします。

RPAが「手順書通りに動くロボット」だとすれば、AIエージェントは「手順書を読んで状況に応じた判断をするスタッフ」に近いイメージです。

比較項目 従来のRPA AIエージェント
得意な領域 決められた手順の高速反復 文脈理解、判断、非定型データ処理
例外処理 エラー停止（手動対応が必要） 状況を解釈して代替手順を実行
入力データ 構造化データ（CSV/固定フォーム） 非定型データ（PDF、メール本文、音声）
仕様変更時 ルール全体の再設定が必要 プロンプト・ワークフローの部分修正で対応

「責任の所在」はどう担保するか

AIが自律的に判断するとなると、「何かミスがあったとき誰の責任か」という問題が必ず出てきます。これはRPAにはなかった論点です。

現実的な対処方法は2つです。

Human-in-the-Loop（人間の確認ステップ）を設ける
高額の決済、契約変更、信頼度スコアが一定を下回るケースでは、自動実行をせずに担当者へ確認を求めます。全部を自動化しようとするのではなく、「AIが処理できる範囲」と「人間が判断すべき範囲」を明確に分けることが重要です。

監査ログを残す
AIエージェントが「どの情報を参照して」「どのAPIを呼び出し」「何を判断したか」を全ステップで記録します。後から追跡できる状態にしておくことで、問題が起きたときの調査コストを大幅に下げられます。

実際にどんな業務に使えるか

カスタマーサポートの一次対応
過去の対応履歴や商品情報を参照しながら回答案を作成し、担当者の対応時間を圧縮します。単純な問い合わせは完結まで自動化、複雑なケースだけ人間にエスカレーションする設計が標準的です。

請求書・帳票の照合とシステム入力
フォーマットがバラバラな請求書をAI-OCRで読み取り、基幹システムのデータと突き合わせます。差異が見つかった場合だけ担当者にアラートを出すことで、チェック工数を絞り込めます。

競合調査・レポート自動生成
ウェブ上の情報を定期的に収集・要約し、指定のフォーマットにまとめてSlackやTeamsへ配信。情報収集に使っていた時間を別の作業に充てられます。

RPAからAIエージェントへの移行について

すでに動いているRPAを全部入れ替える必要はありません。定型作業の部分はRPAのままにして、例外処理が多い業務や複数システムを横断する処理にAIエージェントを組み合わせるハイブリッド構成が現実的です。

ISZ.AIでは既存のRPAやSaaS（kintone、Salesforce、ServiceNow等）と連携するカスタムAIエージェントの構築に対応しています。「RPAの保守に手が取られている」「もっと複雑な自動化を試みたい」という場合は、まず現状の整理からお手伝いできます。

よくある質問

既存のRPAは全部AIエージェントに置き換えるべきですか。 その必要はありません。定型作業がうまく回っている部分はRPAのまま残し、例外処理が多い業務や複数システムを横断する処理だけをAIエージェントに任せるハイブリッド構成が現実的です。全面置換より投資額を抑えられますし、移行のリスクも小さくなります。

AIエージェントは必ずAPI連携が必要ですか。画面操作しかできない古いシステムでも使えますか。 APIが用意されているシステムのほうが安定した連携になりますが、画面操作しかできないシステムに対してはRPAと同じ仕組みでAIエージェントが操作を代行する構成も可能です。ただし処理速度や安定性はAPI連携に劣るため、可能であれば段階的にAPI化を進めることをおすすめしています。

導入までどのくらいの期間がかかりますか。 対象業務やシステム連携の数によって変わりますが、既存システムとのAPI連携が確認できている単一業務であれば、数週間から1ヶ月程度でPoCを開始できるケースが多いです。複数システムを横断する業務や、判断基準そのものが曖昧な業務は、要件整理により時間がかかります。

AIエージェントの判断が間違っていた場合、誰が責任を負いますか。 「AIか人間か」の二択ではなく、事前にどこまでを自動実行し、どこから人間の確認を挟むかを線引きしておくことが実務上の答えです。金額の大きい決済や契約変更は自動実行せず担当者へ確認を求め、AIが参照した情報や判断根拠を監査ログとして残しておくことで、問題発生時の調査コストを抑えられます。

次のステップ

AIを、スライドではなく本番環境へ。

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