WorkHQ登場前夜：WorkHQの活用イメージ

TasukuHasegawa — Thu, 30 Apr 2026 08:12:21 GMT

みなさん、こんにちは！カスタマーサクセスの長谷川です。

前々回・前回の投稿では、

RPAの守備範囲の外に効率化ニーズが広がっていること
「RPA or AI」や「RPA to AI」という単一の選択ではなく、「RPA & AI」として捉えることが重要であること
それらを実現するための基盤であるWorkHQは、どのような製品思想をもっているのか

についてお話してきました。

では実際に、「WorkHQを使うと、これまで難しかった業務はどのように変わるのか？」今回はその具体像を、ユースケースとあわせて見ていきます。
※正式名称はSS＆C Blue Prism WorkHQですが、本記事ではWorkHQと表記します。

＜シリーズ一覧＞

RPAの取り組みと、その先に見えてきた変化
「RPA or AI」ではなく、「RPA&AI」という考え方
WorkHQとは？WorkHQで何ができるの？
WorkHQの活用イメージ（今回）
WorkHQ Globalローンチと最新情報のお知らせ（5月上旬予定）

■WorkHQが実現する業務のかたち

WorkHQを一言で表すと、「人・RPA・AI・APIを、1つのワークフローでつなぐための基盤」です。

これまでのRPAでは、

定型処理は自動化できる
ただし判断や例外対応は人に依存する

といった構造になりがちでした。

WorkHQでは、

RPA：定型処理の実行
AI：理解・分類・一次判断
人：確認・承認・例外対応
API：システム間の接続

といった要素を組み合わせ、業務全体を1つの流れとして設計できるようになります。

では、具体的にどのようなことができるのでしょうか？
以下簡単に、WorkHQの機能の特徴をご紹介します。

①Agenticワークフロー（業務の流れをつくる）
トリガー（API／フォーム／スケジュールなど）を起点に、RPA・AI・人のタスクをつなぎながら、業務フローを構築できます。

②AIエージェント（判断を組み込む）
自然言語で定義したAIエージェントにより、内容理解・分類・一次判断といった処理をフローに組み込めます。

③APIコネクター（外部とつなぐ）
各種SaaSやAIサービスとノーコードで連携し、システム間のデータ取得・更新を簡単に実現できます。

④フォーム & タスク管理（人を組み込む）
フォーム入力を起点に処理を開始したり、フローの途中で人による確認・承認を挟みながら処理を継続できます。

これらを組み合わせることで、「RPA単体では止まっていた業務」を、“止まらずに流れる業務”へ変えられるようになります。

■RPAだけでは難しかった業務は、WorkHQでどう変わるのか？

「WorkHQが実際の業務でどう活きるのか？」という点が気になる方も多いのではないでしょうか。

ここでは、第二弾でご紹介した「RPA単体では対応が難しい業務」をベースに、「どこで止まっていたのか」→「どうすれば流れるのか」という視点で見ていきます。

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ケース1：問い合わせ内容の理解・振り分け（例：社内問い合わせ/顧客からの問い合わせなど）

Before（RPA単体）	After（WorkHQ）
文章の表記揺れや文脈の違いに対応できず、IF分岐ベースの処理に限界問い合わせの「意図」を理解する必要があり、ルール化が困難結果として、人による判断・振り分けに依存	AIが問い合わせ内容を読み取り、内容を理解・分類過去履歴や関連情報を参照しながら、初期対応案を生成必要に応じて人に引き継ぎ、その後は再びRPAでの処理フローに戻す

イメージ（非公式）：
※本投稿の理解を補助する目的で作成したイメージであり、公式資料ではありません。

「判断できずに詰まる業務」から「判断を補助しながら流れる業務」へ変わります。

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ケース2：申請内容の妥当性判断（例：人事/購買/経費申請など）

Before（RPA単体）

After（WorkHQ）

申請内容や添付資料の形式がバラバラで、画一的な定型ルールに当てはめにくい
申請フォーマットや運用ルール変更のたびに、RPAの修正が必要となり、メンテナンスコストが増大
ケースごとの判断をルールベースで対応しようとするとロジックが複雑化し、結果として人による判断に依存しやすい

・AIが内容を読み取り、状況に応じた柔軟な一次判断を実施
・判断が難しい場合や不備がある場合は、人に確認を依頼
・確認結果をもとに、RPAでの処理を継続

イメージ（非公式）：

「例外で止まる業務」から「例外も流せる業務」へ変わります。

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ケース3：複数情報ソースをもとにした総合判断（例：与信判断/顧客対応可否判断/在庫可否判断など）

Before（RPA単体）	After（WorkHQ）
複数システムの情報を組み合わせた判断が難しい条件分岐が複雑化し、ロジックの維持が困難仕様変更のたびにロボの見直しが必要	APIコネクターを通じて、複数システムの情報を横断的に取得 AIが情報を整理し、判断材料を提示人が最終判断を行い、その結果をもとにRPAでの処理を継続

イメージ（非公式）：

「分断された業務」から「つながる業務」へ変わります。

■ポイント：業務の考え方が変わる

これらのユースケースに共通しているのは、

RPAだけでは完結しない
AIだけでも完結しない
人の関与も必要

という前提の中で、

それぞれを分断されたまま使うのではなく、“どう組み合わせれば業務として流せるか”という発想に変わることです。

WorkHQは、この設計を前提にできる点に価値があります。

■次回は「WorkHQ Globalローンチと最新情報について」

今回は、WorkHQの具体的な機能と、それらがどのように業務の中で活用できるのかをご紹介しました。

次回は、4月28日に開催されたGlobalローンチイベントの内容も踏まえながら、

最新のアップデート情報
これまでお伝えできなかったポイント

などについて、ご紹介していきたいと思います。

ぜひ、引き続きお付き合いいただけますと嬉しいです！
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