RPAの限界をAIエージェントで乗り越える ― 移行戦略と失敗しない導入ポイント

RPAは業務効率化の手段として多くの企業に導入されてきました。

しかし、「例外処理のたびに止まる」「維持・改修コストがかさむ」「定型業務しか自動化できない」──そんな課題に直面していませんか？

RPAが止まりやすい根本的な原因は、ツールの品質ではありません。本来はシステム間で解決すべき問題を、画面操作で代替しているという構造そのものにあります。

本ウェビナーでは、RPAが苦手とする判断・例外・非定型の領域をAIエージェントがどう補完・代替するかを、弊社のサービスBizAIgentを例に説明します。

業務自動化を次のステージへ進めるために何から手をつけるべきか、どう設計すべきか。移行戦略の全体像と判断軸をお届けします。

主な内容
・RPAが広まった背景と、止まりやすい構造的な理由
・RPA導入企業が直面する壁
・RPAとAIエージェントの根本的な違い
・AIエージェントが得意なこと
・RPAとAIエージェントの役割分担・移行シナリオと業務自動化の設計
・移行優先度の決め方と、導入前に整理すべき業務要件・データ要件
・失敗しない導入のポイント

こんな方におすすめ
・RPAを導入済みだが、保守コストや例外処理の対応に追われている方
・「定型業務は自動化できたが、その先が進まない」と感じているDX推進担当者・情報システム部門
・業務自動化投資の次フェーズを経営視点で判断したい管理職・経営層
・自社でAI活用を内製化したいシステム担当者

Transcript

1. RPAの限界をAIエージェントで乗り越える 移行戦略と失敗しない導入ポイント BizAIgentオンラインセミナー NCDC株式会社 2026年6月9日
2. プレゼンター紹介 十川 亮平（そごう りょうへい） NCDC株式会社 CTO お客様向けのアーキテクチャに関するコンサルティングや、 生成AI、モバイル、IoT、クラウドを活用した 新規サービスの企画立案、プロジェクト推進を担当。 企業向けAIエージェント「BizAIgent」のプロダクトマネージャーとして、 マーケティング活動やお客様への導入支援を行っています。
3. NCDCのご紹介
4. デジタルテクノロジーとUXデザインで 社会を創造する Digital Society Enabler. AIやセンシング、クラウドといった先進技術とデザインの力を駆使し、 よりよい生活や働く環境を社会に提供する──。 そんな価値創造に挑戦する企業のパートナーとして、 NCDCはお客さまと共に「一歩先の社会」を実現していきます。 4
5. ⚫ 多様な強みをお客さまごとのニーズに応じて、柔軟にお客様へ提供。 ⚫ 多様なプロジェクトを通じて見極めた「共通課題」に対しては、製品やパッケージ化したサービスを提供。 Product Services 共通の課題を解決する 製品・サービスを 市場に幅広く展開 サービス・プロダクトの二軸による価値提供 5 ⚫ AWSアドバンストティア サービスパートナー ⚫ AWS Lambdaパートナー ⚫ 内製化支援推進AWSパートナー ⚫ SORACOMソリューションパートナー Professional Services お客さまごとのニーズに 応じたソリューションを One to Oneで提供 Synergy デジタル戦略 , AI , IoT , データ活用 , モダンアーキテクチャ , アジャイル , 内製化支援 , UX/UIデザイン , プロダクトマネジメント NCDCの強み
6. ⚫ デジタルサービス開発の知見を活かしたNCDC独自プロダクトを複数運営。 ⚫ 自社プロダクトの経験で得た知見をお客さまへの支援に還元。 プロフェッショナルサービスとプロダクト開発の両輪 6 プロジェクト支援SaaS PJ Insight 隠れたプロジェクトの本質を見抜くためのツール。 従来の進捗報告手法では把握できなかった品質や納期など に対するメンバーの本音・不安をオンラインの定期アンケー トで収集し、時系列データでプロジェクトの状況を可視化しま す。 建設業向けSaaS ミエルコウジ 土 木や 建築 の工 事現 場で 実測 値を収 集す るIoT 機 能 とW EB アプ リや A PIで構 成され るプラッ ト フォ ーム。 現 場で の データ 収集 や シス テム へ の登 録・確 認にか か る手 間 を大幅 に削 減 し、 他 部 門・ 他 社 への 情 報 共 有 を圧 倒的 なス ピードで 実現 しま す。 「社内の情報×生成AI」を実現。 法人専用 BizAIgent AIが外部データと連携する標準プロトコルMCPを活用し、企 業が社内で利用しているシステムと生成AIを連携。 販売管理、生産管理、顧客管理等の業務システムのほか SharePoint、Teams、Box、Googleドライブ、Slack、Backlog、 GitHubなど多様なSaaSと連携可能。 法人専用 AIチャット
7. デジタルビジネス立ち上げを一元的にサポート ⚫ デジタルビジネスに必要な企画から開発まで、一元的に提供しています。 ⚫ スモールスタートでの検証から、本開発・継続的な改善までサポートします。 7 ワークショップを中心とした合理的 なプロセスで、ビジネスモデルの検 討からUXデザインまで、迅速に行 います。 関係者が多数いる場合の組織横断、 会社横断のファシリテーションも得 意です。 新規性の高いプロジェクトでは MVP （ Minimum Viable Product）を用いた検証を行う など、目的に応じて段階的な開 発を企画します。 早い段階でモックやプロトタイ プを用意してユーザの評価を確 認します。 ユーザとのタッチポイントとなる各種デバイスのフ ロントエンドデザインから、クラウドサービスを駆 使したバックエンドの開発まで。多様なテクノロ ジーをインテグレーションします。 ⚫AI / IoT ⚫モバイル・ウェブ アプリ開発 ⚫クラウドインテグレーション ⚫システムアーキテクチャコンサルティング など ビジネスモデルのデザイン スモールスタート・PoC システム・インテグレーション ユーザ視点を大切にした アイデア・企画 モックやプロトタイプ の開発・検証 システム・アプリ開発 継続的な改善
8. 本日の内容 ⚫RPAが広まった背景 ⚫RPA導入企業が直面する壁 ⚫RPAとAIエージェントの根本的な違い ⚫役割分担・移行シナリオと業務自動化の設計 ⚫移行優先度の決め方・整理すべき要件 ⚫失敗しない導入のポイント ⚫BizAIgentご紹介 ⚫まとめ・Q&A 8
9. RPAが広まった背景 業務効率化のニーズと、IT専門家以外でも使用できることで、 2020年前後から多くの企業で取り入れられました 9 社内システム環境の課題と 業務効率化のニーズ 現場部門で導入できた 複数のシステム、 ExcelやＰＤＦなどのファイルに データが分散しており、 システム連携もできていない。 システムへの入力の手間や システム外の定型処理を 効率化したい RPAで既存システムに手を入れずに 業務効率化を行うことができた PRAがノーコード・ローコードを サポートしており、 プログラムの知識が 無くても現場部門で 導入を進めることができた
10. RPAの一般的な機能 ⚫ 画面操作の記録・再生 ⚫ Webブラウザ、Excelなど複数アプリの操作を記録してそのまま再実行 ⚫ データ入力・転記 ⚫ システムAからデータを取得してシステムBに入力するような横断作業 ⚫ 定型ファイル処理 ⚫ Excel・CSV・PDF等のファイルを開いて読み書きする処理 ⚫ 条件分岐・ループ ⚫ if文や繰り返し処理を組み込んで複雑な手順にも対応 ⚫ スケジュール実行 ⚫ 深夜・定時など指定した時刻に無人で自動実行 ⚫ OCR連携 ⚫ 画像やスキャン文書からテキストを読み取って処理（一部製品） ⚫ 例外検知・通知 ⚫ エラー発生時に担当者へメール通知して処理を一時停止 10
11. RPA導入企業が直面する壁 11 導入はできた。でも... 保守コストの増大 保守・改修に追われ、本来の業務改善に手が回らない。 一部の担当者しかメンテナンスができない。 例外処理の限界 例外が出るたびに人が介入しなければならない 自動化が広がらない 特定の単純作業にとどまり、自動化の範囲が広がらない
12. AIエージェントが得意なこと① ⚫自然言語による処理 ⚫AIエージェントへの依頼は日本語で記載したプロンプトで行います ⚫例えば、稟議の内容が社内規定に沿っているか、箇条書きで記載した チェックリストを参照させて、確認をさせることができます ⚫RPAはプログラミングの知識は不要とはいえ、ツールの使い方を 覚える必要がありました。プロンプトの場合、より幅広いユーザーが 利用・改善を行うことが可能です 12
13. AIエージェントが得意なこと② ⚫非定型データの利用 ⚫メールやチャットツールの文章や、取引先ごとに異なる書類など 定型化・構造化されていないデータを、生成AIに解釈させて 利用することができます ⚫例）発注先ごとに異なる報告書から、問題箇所を抽出してレポートさせる 13
14. AIエージェントが得意なこと③ ⚫ルールベースではなく、目的に向けて自律的に判断・実行が可能 ⚫目的やプロセスを指示することで、 「不足する情報があれば追加で探しに行く」などの 対応を自律的に行える ⚫前述の非定型データの利用との組み合わせで かなり柔軟な対応が可能 14
15. AIエージェントが得意なこと④ ⚫システムとの連携が画面操作ではなく、APIを通じて行われるため 連携先システムの変化に強い ⚫RPAの場合、画面に対する操作になるため、ボタンの位置などの変更、 データの差異による表示の違いなどにより操作が止まることがありました ⚫AIエージェントではMCPというAIエージェントと連携するための デファクトの仕様が存在し、その仕様をサポートしている さまざまなシステム、SaaSと連携することが可能です Salesforce、free、ServiceNow、SharePointなどさまざまなサービスがMCPをサ ポートしています。またMCPは自分たちで開発して対応することも可能です。 15
16. RPAとAIエージェントの比較 RPA AIエージェント 動作の基本 画面操作の記録・再生 目標に向けて自律的に判断・実行 例外処理 基本的に停止 状況に応じて判断・対応 対応業務 定型・構造化された業務 非定型・判断を要する業務 変化への耐性 低い（UI変更に弱い） 高い（意味を理解して動作） 保守コスト 高い 比較的低い 16
17. 失敗しない導入のポイント RPAからAIエージェントに移行する際の注意ポイント ⚫ 間違ったまま先に進めることがあるため、必要に応じて人間に確認するプロセスにする RPAで想定外が発生すると「止まる」ことが多いが、AIの場合は AIが間違ったままの情報で進める可能性があるため、 処理の内容によっては人間が確認を行う 「〇〇の条件になった場合は、処理を止めてTeamsに連絡し、確認を行うこと」 ⚫ 大量データの場合、RPAの方が早いことが多い RPAは条件に沿ってシンプルな処理を行うため速度が早い。 ほとんどのケースで人が処理を依頼して待つのではなく、自動で処理させておくことで、 問題にならないことが多いが、本格導入前にテストを行い、処理時間やコストが 使用に耐えるかは確認した方がよい 場合によってはRPAとの併用・連携を検討する 17
18. 失敗しない導入のポイント RPAからの移行に関わらず重要になるポイント ⚫ AIなら何でもできるという過度な期待→適切な指示が必要 曖昧な指示では作業の再現性が低くなる（上手くいったり、駄目だったりする）。人間が頭の中で行っている判断 基準を明示する必要がある。人間が使っている手順書、マニュアル、規定を読み込ませるのも良い ⚫ AIエージェントのシステムは導入したが現場が使ってくれない AI推進役を置き、現場の巻き込みが必要 例）AI推進役がプロンプトを作成し、部署の中で共有して使ってもらう 例）定期的に勉強会を開催し、どんな業務に使って、どんな効果があったのか話してもらう ⚫ 「なんとなく便利」から成果測定を 「何時間削減できたか」、「エラー率がどのように変わったか」を計測し、 部内、ステークホルダーに共有することで継続的な協力をもらう 例）営業活動のKPIの集計を自動化することで、営業の作業時間が月あたり4時間/人減った。 18
19. AIエージェントのセキュリティ設計 自社のデータが学習されないというのはもちろん、それ以外にも 下記を検討する必要があります ⚫ AIエージェントがアクセスできるデータの範囲 基本的にはAIエージェントを使用しているユーザーの権限で動作させる 共有データはアクセスできるが、他人のメールや、 権限の無い他のプロジェクトのデータは参照させない、など ⚫ AIエージェントができる操作 AIエージェントは自律的に動作するため、想定外の動きをした時にもシステムの権限でブロックする 参照だけが必要なシステムには参照権限しか与えない。 19 AIエージェントに渡すのは最小限の権限にすること
20. RPAからAIエージェントへの移行戦略 APIがない APIがある 活発に改善を 行いたい業務 共存モデルもしくはファイルを介した連 携（後述） AIエージェント化したいが、連携方法 は要検討。 最優先で移行 費用対効果が高い 変更が不要な業務 現状維持 連携先システムのリプレイスなどの タイミングまで保留 計画的に移行 対応自体は用意なため、順次移行。 20 下表では右上が費用対効果が高く、優先度が高い
21. RPAからAIエージェントへの移行・共存方法 AIエージェントから対象システムに直接接続できればシンプルですが、 API（外部からアクセスするための口）を持たないシステムの場合、 ファイルなどを中継して連携することも可能。 21 稟議申請 システム Boxや SharePointなど のストレージ AI エージェント 申請 内容 ①定期的に CSV出力 申請 内容 申請 内容 ②社内規定に そってチェック Outlook API ③間違いが あった場合に 担当者に連絡 API
22. RPAからAIエージェントへの移行・共存方法 AIエージェントから対象システムに直接接続できればシンプルですが、 API（外部からアクセスするための口）を持たないシステムの場合、 ファイルなどを中継して連携することも可能。 22 稟議申請 システム Boxや SharePointなど のストレージ AI エージェント 申請 内容 ①定期的に CSV出力 申請 内容 申請 内容 ②社内規定に そってチェック Outlook API ③間違いが あった場合に 担当者に連絡 API システムにファイル出力機能 がない場合、ここだけRPAで やるということも考えられる
23. RPAからAIエージェントへの移行の費用対効果 AIエージェント導入の際の費用対効果の算出には、これまで RPAでやっていた領域の置き換えだけではなく、AIエージェントだから できる処理の内容の拡張、適用できる業務領域の拡大を見込むべき 23 RPAによる 生産性向上 RPAツールの 運用コスト RPAでやってい たことの 置き換え AIエージェント の運用コスト AIエージェントだ から出来る領域 に拡大
24. NCDCが提供するAIワークショップ ⚫ NCDCでは、お客様の生成AIに関する課題感や導入フェーズに合わせて、 最適な支援プログラムをご提供します ⚫ 短期集中型から中期的なハンズオン支援まで、3つの異なるアプローチで貴社のAI活用を成功に導きます 24 01 導入検討 導入の第一歩を検討中で、自社内で の活用方法や世間の実績を知りたい 企業様向け。実際のツール体験を通 じ、社内の理解とスキルを揃え、具体 的な活用アイデアを創出します。 実施期間： 1日（2時間程度） 02 活用模索 03 カスタムAI開発 生成AI Kick Starter Workshop 生成AIエージェントDiscovery Workshop カスタムAI業務改善Hands-on サービス 個人での活用から一歩進み、AIエー ジ ェントに よる業務改善を目指す フェーズ。対象業務を見極めて導入 効果やコストを試算し、実現に向けた 推奨案をレポートします。 実施期間： 1日（2時間程度） 実務で活用する独自のツールを開発 し、自走するスキルを得たい企業様 向け。4週間で5つ以上の実用ツール を作成し、非エンジニアでも修正・改 善できる体制を築きます。 実施期間： 4週間 （週に1回、2時間程度）
25. プログラム内容：生成AI Kick Starter Workshop 25 ワークショップ 概要 • NCDC社内での活用事例紹介 NCDC社内では積極的に生成AIを業務で活用しています。セールス、コンサルタン ト、管理部門がどのように活用しているかを実演を交えながら説明します。 • まずは使ってみる チームに分かれて、「こんなことに使えそう」ということをリストアップしていただきま す。その後、各自で内容を入力して結果を見てみます。 • 生成AI活用のパターン集紹介 生成AIの活用にはパターンがあります。パターンごとにできることを説明します。 • 業務課題をテーマに活用アイ デア出し 貴社の業務での具体的な課題に対しての活用アイデアをチームごとにリストアップ します。 • Wrap-up 最後にベスト活用アイデアを決めて、NCDCからより発展的な活用方法について説 明してまとめとします。 プログラム詳細 ACTION 参加者全員がご自身のPCで 生成AIツールを実際に操作 GOAL 「自社のこの業務で使えそうだ」という 具体的な改善アイデアを発見
26. BizAIgentのご紹介
28. BizAIgent（ビズエージェント）とは 28 AIが外部データと連携する標準プロトコルMCPを活用し、 企業が社内で利用しているシステムと生成AIを組み合わせることで、 高品質な自社専用AIチャットを実現。 重要な業務データを生成AIで利用 1 社内に散らばった情報をAIで統合 2 安全な専用環境をご用意 3 「社内の情報×AI」を実現 法人専用 AIチャット
29. BizAIgentの接続先 AIが外部データと連携する標準プロトコルMCPを通じて、社内のシステムやストレージ の保有するデータをAIエージェントが活用。 29 各種 業務システム 販売管理 生産管理 顧客管理 財務会計 人事労務 ほか ストレージ Google Drive Box SharePoint OneDrive コミュニケーション 共同作業 Google Workspace (Gmail、カレンダーなど) Microsoft Outlook Teams Slack ナレッジ管理 Notion NotePM ソフトウェア開発 プロジェクト管理 Backlog GitHub 主な連携サービス ※上図の「各種業務システム」以外との接続は標準サポート対象となり、標準初期費用内でいくつでも接続が可能です。
30. BizAIgentを使ったデモ 1. クラウドストレージ（Google Drive）に格納されているファイルから 必要な情報を取得する 2. 稟議内容が社内規定にそっているかチェックし、 結果を連絡する 例では経費の稟議ですが、対象は在庫数のチェックでも、 設備点検の確認結果でも何でも可能です 連携先もデモではSlackですが、Teamsでもシステムでも可能です。 30 これからGoogle Driveに格納されている経費精算が問題ないか、出張旅 費規程を元にチェックしてもらいます。申請IDは聞いてください。 チェックした後は結果を Slackの #経費精算 チャネルに送信して。
31. デモの結果 31
32. まとめ
33. 本日のまとめ ⚫AIエージェントは柔軟性や、プロンプトによる自然言語による 指示が強み ⚫RPAは決まったことをやるのが得意だが変化に弱い ⚫既存のRPAからの移行は対象システムとの連携のやりやすさと 業務の改善を継続的に行いたい領域かで優先度を決める ⚫単純なRPAの置き換えだけではなく、プラスアルファの改善や 適用領域の拡大でAIエージェントの価値が出る 33
34. 生成AI活用に関する課題がありましたらNCDCにお声がけください 34