「RPAの二の舞」はもうゴメン……AIエージェントにささやかれる不吉な予感って？
一時期、企業の業務効率化の切り札として大きな期待を集めたRPA。今、その座に取って代わるように注目されているのがAIエージェントだ。だが、両者の登場時の熱狂を振り返ると、そこには見過ごせない共通点があるように感じる。
先日、ある企業への取材でRPA（Robotic Process Automation）について話を伺う機会があった。かつてRPAは、人の代わりに業務を担う「デジタルレイバー」として大量導入した企業も多くいたように思う。
だが、最近の取材現場では、RPAに代わり「AIエージェント」が注目を集め、企業との会話でもその話題が増えている。一方で、実際にAIエージェントを本格的に業務へ実装している企業は、まだ限られているという印象だ。
次の主役はAIエージェント？ でも気になることが……
RPAは、人が画面上の操作を手順化し、いわゆる「シナリオ」として記憶することで、忠実にトレースして自動化する仕組みだ。シンプルに言えば、レコーディングツールのようなものだ。ボタンが配置された座標や画像、HTMLのソースコードなどを活用してアクションを設定し、あらかじめ定められた条件分岐やルールに従って処理を実行する。
実際にRPAを導入した企業の中には、その特性をきちんと理解し、上手に活用しているところももちろんある。データ転記のように、ルールが明確で繰り返し発生する業務であれば、期待通りの働きをしてくれる。
ただし、シナリオが複雑化し、外部パートナーに依存した開発体制になってしまうと、運用面での課題が生じる。画面情報が少し変わっただけでもチューニングが必要となり、そのたびに外部へ修正を依頼せざるを得なくなるケースもある。また、大量のRPAが稼働するようになると、管理しきれない「野良ロボット」が生まれ、システム仕様の変更時にエラーを起こして業務を停滞させてしまうこともある。
先日訪問した企業では、基幹システムと周辺システム間のデータ連携部分にRPAを活用していた。だが、その企業でも基幹システム側の仕様変更によって大きなメンテナンス負荷が発生し、改修に大変苦労したと話していた。
将来的には、SaaSや（Infrastructure as a Service）の情報を集約し、DWH（Data Warehouse）へ格納することで、データ分析のプラットフォームへ拡張していく計画があるという。その構想を踏まえ、RPAでは持続可能な運用管理体制を構築することは難しいと判断し、RPA部分の代替として、クラウドでデータを収集、加工し、システム間の連携を実現できるiPaaSを選択したそうだ。
まだ稼働したばかりで効果は明確には見えていないものの、属人化を解消することで、運用管理の負担軽減にも大きく役立つはずだと期待していた。iPaaS（Integration Platform as a Service）のようにデータ処理フローが可視化される仕組みであれば、誰が見てもデータの所在や処理内容を把握できる。組織として継続的に運用していく上では、大きなメリットになるはずだ。
そんな話をしているとき、最近話題のAIエージェントは同じ轍を踏まないだろうかと急に不安になった。AIエージェントは、システムを横断して自律的に処理を進められる一方で、企業で本格的に導入するには、処理フローの可視化や結果の再現性を十分に確保する必要がある。個人レベルでは、バイブコーディングによってさまざまなアプリケーションを短期間で開発できる環境が整いつつある。だが、それらを企業内の業務プロセスに組み込み、安定的かつ継続的に運用していけるのかは未知数だ。
多くの企業でAIエージェントの導入が進む中で、当初の期待値が高かったRPAのような状況に陥らないことを祈りたい。
個人的にはAIエージェントに足を向いて寝られない
まだ本格的なAIエージェントを導入した企業には取材ができていないものの、恐らく業務の効率化は間違いなく果たされていることだろう。ただ、管理者目線での課題などはすでに顕在化しているはずだ。AIエージェントの行く末に注目したい。
なお、筆者個人としては、取材対象となる企業の調査データを「Googleスプレッドシート」にまとめ、そこから取材時に聞いておきたいポイントをまとめる作業をAIエージェントにお願いしている。ハルシネーションを気にしながらも、とっても便利に使わせてもらっており、“AIエージェントさま”に足を向けて寝られないのが今の現実である。ああ、ありがたや。
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