RPAとAIエージェントの違い｜比較表・経理と総務の使い分け、全部置き換える前に残す業務を解説

経理の請求書処理に入れたRPAが、取引先が請求書の様式を変えるたびにエラーで止まる。今月も3回、情報システム部門にシナリオの修正を頼んだ。そこへ取引のあるベンダーから「これからはAIエージェントの時代です。RPAは置き換えましょう」と提案が届いた。

置き換えれば止まらなくなるのか。動いているロボットを全部入れ替える必要があるのか。判断の材料がないまま、提案書だけが手元に残っている。

RPAを動かしている会社が多い一方で、AIエージェントの導入を検討している会社も少なくありません。日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）の企業IT動向調査報告書2026は、東証上場企業などのIT部門長に、新しい技術の導入状況を尋ねた調査です。

RPAは「導入済み」が55.1%で、「試験導入中・導入準備中」を合わせた66.8%は、調べた22項目の中で最も高い。一方のAIエージェントは「導入済み」が7.1%、「試験導入中・導入準備中」が13.9%にとどまり、「検討中」は31.2%と22項目で最も高い割合でした。

同じ報告書は、RPAの導入済みの割合が前年度から下がった業種グループについて、RPAがある程度普及し、AIエージェントなど代わりとなるツールも登場したことから、別のツールによる業務効率化を模索する動きによると推察しています。

動いているRPAを抱えたまま、AIエージェントに何を任せるかを考え始めた会社が出てきています。

この記事を読み終えると、動いているRPAのロボットを1本ずつ、残す・AIエージェントと組み合わせる・置き換える・やめるの4つに仕分けられます。ベンダーから置き換えの提案を受けても、どの業務なら置き換えてよいかを自社で判断できる。

仕組みの違い、失敗したときの違い、既存のRPAの仕分け方、経理・総務・人事での使い分け、組み合わせ方、移行を判断する手順の順に説明します。

記事の最後には、RPAのロボット一覧を貼り付けると、業務を4つの工程に分けて仕分けの案と理由を出す、AIへの指示文を載せました。

Microsoftの環境でAIエージェントを作る手順そのものは、Microsoft AIエージェントとはで扱っています。

RPAとAIエージェントの違いを仕組みで比較する

使い分けを考える前に、2つの言葉の意味を確認します。どちらも事務作業を自動で処理する技術として紹介されるため、同じものの新旧と受け取られがちですが、動く仕組みが違う。

RPAとは、人がパソコンで行ってきた定型の操作を、ソフトウエアのロボットに設定した手順どおりに繰り返させる技術です。

総務省の解説「RPA（働き方改革：業務自動化による生産性向上）」も、RPAを「これまで人間が行ってきた定型的なパソコン操作をソフトウエアのロボットにより自動化するもの」と説明しています。

AIエージェントは、JUASの調査で「与えられた目標に従って、複数の AI 機能を組み合わせ、自律的にタスクを実行することで、特定の業務を人間に代わって処理するシステム」と定義されています。操作の手順を1つずつ設定するRPAに対し、AIエージェントには目標と指示文と参照する資料を渡す。

比較の軸	RPA	AIエージェント
動かし方	操作の手順をシナリオとして設定する	目標・指示文・参照する資料を渡す
判断のしかた	設定した条件どおりに分岐する	文脈から推論して判断する
扱える入力	決まった形式の画面・表・データ	メール本文・PDF・画像など形式の決まらないもの
同じ入力への結果	毎回同じ	変わることがある
失敗したとき	エラーを出して停止する	もっともらしい誤りを出して処理を続けることがある
画面や様式の変更	配置が変わるとシナリオの修正が必要	表記や配置の違いはある程度読み取れる

判断のしかたの違いは、Google Cloudの解説（ロボティック プロセス オートメーション（RPA）とは）にも表れています。RPAは「決定論的な事前定義ルールに基づく（X の場合、Y を行う）」、AIエージェントは「より複雑な確率的判断を下すことができる」という整理です。

AIエージェントは、ChatGPTやCopilotのような生成AIとも混同されます。生成AIは、人が指示を出すたびに文章を返す道具です。

AIエージェントは生成AIを使いながら、複数の手順を自分で順に実行する点が違う。この記事では、業務の一部を任せて自動で処理させるものをAIエージェントと呼びます。

RPAとAIを組み合わせる考え方自体は、以前からあります。総務省の同じ解説は、定型業務に対応する「クラス1」に続き、AIと連携して非定型業務の一部を自動化する「クラス2」、意思決定までを自動化する「クラス3」という3段階の自動化レベルを挙げている。

AIエージェントは、このクラス2から3に当たる技術と考えると位置づけが分かります。

RPAは誤ると停止しAIエージェントは誤っても処理を続ける

比較表のうち、使い分けに最も影響するのは、失敗したときの行です。RPAとAIエージェントでは、うまくいかないときの現れ方が違う。

RPAは、想定していない画面や入力に出会うと、エラーを出して停止します。請求書の様式が変わった、システムの画面が更新された、必須の欄が空だった。止まれば担当者が気づき、手で処理するかシナリオを直せばよい。手間はかかりますが、誤った結果が次の工程へ流れることはありません。

AIエージェントは、読み取りや判断を誤っても、それらしい結果を出して処理を続けることがあります。請求書の金額の桁を読み違えても、エラーにはならない。誤りに気づくのは、後の照合か、取引先からの問い合わせを受けたときです。

RPAの弱点は変化に弱いこと、AIエージェントの弱点は誤りに気づきにくいことです。

2つの弱点から考えると、答えが1つに決まる処理は、RPAかルールでの判定に残すほうが安全になります。金額の照合、振込データの作成、マスタとの一致の確認がこれに当たる。AIエージェントに任せるのは、形式の決まらない入力の読み取りや、例外の候補と理由を出す工程です。

AIエージェントに読み取りを任せる場合も、出力をそのまま次の工程に渡さず、ルールで検算する工程を後ろに置きます。読み取った金額を発注データと照合すれば、読み違いは差として表れる。確認作業を機械の判定・AIの補助・人の確認に分ける考え方は、ダブルチェックは無駄かで扱っています。

既存のRPAを残す業務と置き換える業務の見分け方

失敗したときの違いを踏まえると、動いているRPAのロボットは4つに仕分けられます。残す、AIエージェントと組み合わせる、置き換える、やめるの4つ。

仕分け	当てはまるロボット	経理・総務の例
残す	入力の形式が決まっていて、エラーで止まる回数が少ない	会計システムの支払データを、銀行のサービスの画面に登録する
AIエージェントと組み合わせる	入力の形式がばらばらで、RPAの前に人が読み取りや打ち直しをしている	取引先ごとに様式の違う請求書を、人が表に打ち直してからRPAに渡している
置き換える	判断の多い業務の一部しか自動化できておらず、例外のたびに人が引き取っている	社内の問い合わせメールを読んで、担当の部署に振り分ける
やめる	実行されていない。対象の業務がなくなっている	廃止した帳票を毎月作り続けている

置き換えを検討する場合も、RPAをすべてなくす前提で考える必要はありません。JUASの同じ報告書は、グループインタビューで「プロセスの自動化は AI エージェントだけでは実現できず、RPA などを組み合わせて活用している」という事例を聞いたと記しています。

ベンダーから一括の置き換えを提案された場合は、ロボットごとの仕分けを先に済ませてから見積もりを比べます。置き換えた後の指示文や判定の条件を社内で直せるかも、発注の前に確認しておきたい。確認する8項目はベンダーロックインを避けるAI導入で整理しています。

置き換えるかどうかを最後に決めるのは、費用になる。今のRPAの保守にかかっている時間と、AIエージェントにした場合の費用と効果を並べるための、費用の相場とROIの試算方法を整理したのが、資料『DXやAIによる業務効率化の費用とROI』です。

経理・総務・人事の定型処理でのRPAとAIエージェントの使い分け

4つの仕分けを具体的に進めるには、1つの業務を工程に分けます。どの業務も、読み取り・判定・転記・例外対応の4つの工程に分けると、工程ごとに向く手段が決まる。

• 読み取り　書類やメールから必要な項目を取り出す工程。形式が決まっていればRPA、決まっていなければAIエージェント
• 判定　取り出した値が正しいか、どの処理に回すかを決める工程。条件を書き出せればルール、書き出せなければ人
• 転記　判定の結果をシステムに入力する工程。RPAか、システム間の連携
• 例外対応　判定で外れた件を扱う工程。AIエージェントが候補と理由を出し、人が決める

経理・総務・人事でよくある定型処理を、この4工程で分けると次のようになります。

業務	読み取り	判定	転記	例外対応
経理　請求書の処理	AIエージェント（様式の違う請求書から取引先・金額・期日を読む）	ルール（発注・検収のデータと照合）	RPA（会計システムへ入力）	人（差額の理由はAIエージェントが下書き）
経理　経費精算	AIエージェント（領収書の読み取り）	ルール（規程の上限と照合）	RPA（支払データの作成）	人（規程にない支出の判断）
総務　社内の問い合わせ	AIエージェント（質問の内容を読む）	AIエージェント（規程を参照して回答案を作る）	RPA（申請の登録が必要な場合）	人（規程に記載のない質問）
人事　入社手続き	AIエージェント（提出書類の読み取り）	ルール（記入漏れと必要書類の有無）	RPA（人事システムへの登録）	人（本人への不備の連絡）
人事　勤怠の締め	RPA（勤怠データの出力）	ルール（打刻漏れと時間外労働の上限）	RPA（給与システムへの連携）	人（上限を超えた理由の確認）

表のとおり、AIエージェントが入るのは読み取りと、例外の候補を出す工程が中心です。判定と転記は、ルールとRPAに残ります。総務の問い合わせのように、規程を参照して回答案を作る判定はAIエージェントに向きますが、規程に記載のない質問は人に回す。

リデザインワークのAX支援でも、確認や判定の条件は判定ルール表に書き出して機械で照合し、生成AIには書類の読み取りや文章の下書きを任せる分担で組んでいます。経理の工程ごとの範囲は経理業務のAI活用で、総務の問い合わせ・文書・申請の3領域は総務のAI活用で扱っています。

RPAとAIエージェントを組み合わせる3つの方法

4工程の表を業務の流れとして見ると、RPAとAIエージェントのつなぎ方は3つに分かれます。どれも、システムに入力する前の判定をルールに持たせる点は同じです。

方法1 AIエージェントが請求書を読み取りRPAが会計システムに転記する

様式の違う書類が多い業務に向きます。AIエージェントが請求書のPDFから取引先・金額・支払期日を読み取って表にし、発注データとの照合はルールで行う。照合で一致した件だけをRPAが会計システムに入力します。

人が打ち直していた工程がなくなり、RPAは決まった形式の表だけを扱うため、様式が変わってもシナリオを直さずに済む。

方法2 RPAが集めたデータをAIエージェントが分類して理由を下書きする

複数のシステムからデータを集める業務に向きます。月次の締めで、RPAが会計システムと販売管理システムから数字を出力し、ルールで前月との差異が大きい科目を抜き出す。AIエージェントは、抜き出した科目について取引の記録から差異の理由を下書きします。

方法3 AIエージェントが問い合わせを受け付けRPAが手続きを登録する

社内の申請や問い合わせの窓口に向きます。AIエージェントが社員の問い合わせを読み、規程を参照して回答する。住所変更のように手続きが必要な場合は、必要な項目を本人に確認し、項目に漏れがないかをルールで確かめてから、RPAが人事システムに登録します。

3つに共通するのは、判定の条件をRPAのシナリオにもAIエージェントの指示文にも書き込まず、表として別に持つことです。条件が変わったときに表の1行を直せば済み、シナリオと指示文を探して書き換える手間がなくなる。

RPAからAIエージェントへの移行を判断する5つの手順

組み合わせ方が決まったら、動いているロボットを1本ずつ見直します。移行を判断する手順は次の5つです。

1. ロボットの一覧を作る　ロボット名・対象業務・月の実行回数・過去6か月の不具合の回数と原因・保守にかかった時間・担当者を表にする
2. 業務を4工程に分ける　ロボットの前後で人が行っている作業も含め、読み取り・判定・転記・例外対応に分ける
3. 止まった原因を分類する　画面や様式の変更、入力の形式の違い、例外の3つに分ける。入力の形式の違いが多いロボットは、組み合わせの候補になる
4. 4つに仕分ける　残す・組み合わせる・置き換える・やめるに分け、組み合わせと置き換えは保守の時間が長い順に並べる
5. 1業務で試して比べる　2〜3か月試し、不具合の回数・人が確認した件数と時間・後の工程で見つかった誤りの件数を、試す前と比べる

5番目で後の工程の誤りまで数えるのは、AIエージェントの誤りがエラーとして表に出ずに後の工程へ流れるためです。不具合の回数だけを比べると、AIエージェントのほうが良く見える。

現場の担当者がAIエージェントを作り始めると、情報システム部門の知らないうちに業務へ使われていることがあります。作ったものを公開する範囲と権限のルールは、情シスのAI活用で整理しています。

RPAとAIエージェントの使い分けを出す指示文

手順の1番目で作るロボットの一覧があれば、2番目から4番目の下書きはAIに頼めます。次の指示文に、一覧と業務の流れを貼り付けて使ってください。

あなたは、管理部門の業務自動化を見直す担当者です。
以下の【RPAのロボット一覧】をもとに、各ロボットを
「残す」「AIエージェントと組み合わせる」「置き換える」「やめる」に仕分けてください。

【RPAのロボット一覧】
（ロボット名・対象業務・月の実行回数・過去6か月の不具合の回数と原因・保守にかかった時間を貼り付け）

【業務の流れ】
（各ロボットの前後で人が行っている作業を、分かる範囲で箇条書き）

出力の条件:
1. ロボットごとに、業務を「読み取り」「判定」「転記」「例外対応」の4工程に分け、
   各工程を今だれ（RPA・人）が行っているかを表にしてください。
2. 各工程に向く手段を、次の基準で示してください。
   読み取り：入力の形式が決まっていればRPA、メール本文やPDFなど形式が決まらなければAIエージェント
   判定：条件を書き出せるならルール（表計算やRPAの条件分岐）、書き出せないなら人
   転記：RPAまたはシステム間の連携
   例外対応：AIエージェントが候補と理由を出し、人が決める
3. 仕分けの理由を1行で書いてください。止まった原因が画面や様式の変更なら、その旨も書いてください。
4. 金額の照合や振込データの作成のように、答えが1つに決まる工程をAIエージェントに任せる案は出さないでください。
5. 情報が足りずに仕分けられないロボットは、推測で埋めず「担当者に確認する質問」として別の表にまとめてください。

4番目の条件は、前の章で見た失敗したときの違いを指示文に入れたものです。外すと、読み取りから振込データの作成までAIエージェントに任せる案が出てくることがあります。

5番目で出てくる質問は、シナリオを作った担当者へのヒアリング項目としてそのまま使えます。担当者の異動でロボットの中身が分からなくなっている場合も、質問に答えていくと、業務の判定の条件が文章になる。

RPAかAIエージェントかはロボット単位でなく工程単位で決める

RPAとAIエージェントの比較は、どちらが新しく優れているかの話になりがちです。しかし使い分けに影響するのは新しさではなく、失敗したときの挙動の違いにあります。RPAは誤ると停止し、AIエージェントは誤っても処理を続ける。

まずは動いているロボットの一覧を作り、エラーの原因を書き出してください。様式の違いで止まっているロボットは読み取りだけをAIエージェントに渡し、判定と転記は今のまま残せます。

バックオフィス全体で、どの業務から手をつけるかの決め方は、バックオフィスの業務効率化で扱っています。