AIエージェントとRPAの違い｜ルール通りの自動化と判断を伴う自動化

この記事の内容は、2026年10月2日に総務省・経済産業省の資料と各社の公式ドキュメントで確かめたものです。製品の機能は変わることがあります。末尾の出典から最新の内容を確かめてください。

AIエージェントとRPAの違いは、判断をどこで決めるかにあります。RPAでは人が前もってすべての条件を書きます。AIエージェントでは、書ききれない判断の一部をAIがその場で行います。

RPAは決めた手順を正確に繰り返す

総務省の自治体向けRPA導入ガイドブック（令和7年7月）は、RPAを、人が行う定型的なパソコン操作をソフトウェアのロボットが代わりに行う仕組みと説明しています。操作を記録し、処理のルールを定めたシナリオに沿って、表計算ソフト、業務システム、Webサイト、メールなどをまたいで動かします。

同じガイドブックは、RPAは与えられた入力とシナリオのとおりに動くと書いています。人のように状況に応じて判断し、迷ったら指示を仰ぐことはできません。そのため、判断が要らない作業か、判断の条件をすべて書ききれる作業を切り出して任せます。

このように、決めたルールのとおりに動く自動化は、ルールベースの自動化と呼ばれます。エクセル操作を自動化する表計算ソフトのマクロ（VBA）も、その一種です。ガイドブックは、マクロは表計算ソフト中心の作業を自動化しやすい一方、ほかのアプリとの連携は基本的に難しいと比べています。作る人が限られるため管理が属人的になりやすく、異動で引き継ぎがうまくいかないと中身が分からなくなることがあるとも書いています。

導入にかかる期間の目安も比べられています。RPAは数週間から数か月、マクロは数日から数週間です。業務システムを新しく作る場合は、大きな内容だと1年以上かかります。RPAは、業務システムを入れるほど件数が多くなく、マクロだけでは自動化しにくい仕事を、比較的低い費用と短い期間で自動化できるとされています。

AIエージェントは読んで判断してから動く

AI事業者ガイドライン（第1.2版）は、AIエージェントを、特定の目標を達成するために、環境を感知し自律的に行動するAIシステムと定義しています。中心にはLLMがあり、指示と状況を読んで、次にどのツールを使うかを決めます。

たとえば n8n の AI Agent ノードは、チャット用のモデルと1つ以上のツールをつなぐと、仕事を終えるためにどのツールを呼ぶかをエージェントが決めます。RPAのシナリオのように、操作の順番を1つずつ書く作りではありません。

そのため、形式がそろっていないメールや文書を読み、内容に合わせて処理を変えることができます。総務省のRPAの解説は、自動化を3段階に分け、AIと連携して一部の非定型業務まで自動化する段階を挙げています。AIエージェントは、この判断を伴う自動化を担う仕組みの1つです。

一方で、LLMの出力は毎回同じとは限りません。個人情報保護委員会は、生成AIの応答は確率的な相関関係にもとづいて作られるため、不正確な内容が含まれることがあると注意を呼びかけています。

違いを表で比べる

AIエージェントにも、画面を操作する作りはあります。Anthropic は、Claude がコンピューターを操作して仕事をする例を紹介しています。表は、よく使われる作り方の違いとして見てください。

RPAの原因は、総務省のガイドブックが挙げるものです。AIエージェントの意図しない操作は、AI事業者ガイドラインの別添が挙げています。別添は、外部のシステムと連携する途中で、エージェントの動きが不正に操られ、内部のデータが外に送られるおそれも挙げています。

どちらも、止まったときや外れたときに人が気づける仕組みが要ります。ガイドブックは、RPAが止まったら、エラーの表示やログで、どこまで正しく処理しどこで止まったかを確かめると書いています。想定外の入力が来たときは、自動の処理を止めて人の判断を入れるか、飛ばして後で人が確かめる対策を、作る段階でとっておくよう勧めています。

RPAのままがよい仕事・AIエージェントが向く仕事

総務省のガイドブックは、RPAに向く業務として、定型的で複雑な判断を要しない業務、大量の処理を繰り返す業務、入力のもとになる情報が電子化されている業務などを挙げています。1件だけなら人の方が早いこともあり、同じ処理を何件も繰り返すときに真価を発揮すると書いています。

Anthropic も、手順が決まった仕事には予測しやすいワークフローを勧め、エージェントは手順を固定できない仕事に使うよう書いています。今のRPAが安定して動いているなら、無理に置き換える理由はありません。手順の決め方による分け方は、AIエージェントの種類で説明しています。

RPAとAIエージェントを組み合わせる形

総務省のガイドブックは、RPAと相性のよい技術としてAI-OCRを挙げています。紙の申請書をAI-OCRで読み取ってデータにし、RPAがシステムに入力する組み合わせです。AIエージェントでも同じ考え方が使えます。読んで判断する部分をAIに、決まった入力をRPAやワークフローに分けます。

n8n は、公式ドキュメントで、AIの機能と業務プロセスの自動化を組み合わせるワークフロー自動化ツールと説明されています。画面の操作を記録するのではなく、ノードでサービスの機能やAPIを呼び出してつなぎます。たとえば Microsoft Excel のノードは、OneDrive に保存したブックの表を読み書きします。

n8n では、AI Agent ノードが特定のツールを動かす前に、人の承認を求める設定もできます。公式ドキュメントは、データの削除、外部への送信、購入のような取り消せない操作に向く使い方として挙げています。経理の仕事での具体例は、経理のAIエージェントで扱います。

移行するときの確認事項

• 今のシナリオとマクロの一覧：何を、どのシステムに、どの頻度で処理しているか。誰が直しているか
• 判断の基準：人が見て決めている判断を、文章で書き出せるか
• 認証情報の置き場所：IDやパスワードをシナリオの中に書いていないか
• AIに渡す権限：読むだけか、書き込みや送信までか。必要最小限にしぼれるか
• 例外のときの止め方：想定外の入力で、処理を止めて人に判断を求めるか
• 履歴の確認：AIが行った操作を、定期的に見返す担当がいるか
• 担当者の異動：作った人がいなくなっても、中身を説明できる文書があるか

ガイドブックは、RPAも一般的な情報システムと同じく、制度の改正や関連するシステムの仕様変更に合わせて、直し続ける必要があると書いています。AIエージェントに移しても、つなぐ先のサービスや社内の決まりが変われば、指示やツールの見直しが要ります。

認証情報について、ガイドブックはいくつかの対策を挙げています。シナリオファイルの閲覧と編集をパスワードで制限する、認証情報をアクセスが制限された場所に置く、ログインだけは自動にせず人が行う、といった方法です。AIエージェントにツールの鍵を渡すときも、同じ考え方で置き場所と使える人を決めます。

総務省のガイドブックは、管理されないまま放置されたRPAを「野良ロボット」と呼び、セキュリティ上のリスクにもなりうると書いています。AIエージェントも、管理する人と見直しの仕組みを先に決めておきます。AI事業者ガイドラインは、AIエージェントについて、人の判断を挟む仕組み、最小限の権限、定期的な操作履歴の確認を挙げています。導入の手順全体はAIエージェント導入の進め方で説明しています。

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