【連載】海外事例に学ぶ「WorkHQが真価を発揮する現場」（第0回｜RPAとAIエージェントの関係性）

TasukuHasegawa — Wed, 28 Oct 2026 03:08:07 GMT

みなさん、こんにちは！カスタマーサクセス担当の長谷川です。

本日は新連載のお知らせです。

これまで、このコミュニティでは昨今のホットワードである「生成AI」と、先日発表した次世代型の自動化製品「WorkHQ」のお話をさせていただきました。

▼これまでのハイライト

1. WorkHQ登場前夜：RPAだけでは捉えきれなくなってきた業務の変化とは？
2. WorkHQ登場前夜：「RPA or AI」ではなく、「RPA&AI」という考え方
3. WorkHQ登場前夜：WorkHQとは？WorkHQで何ができるようになるの？
4. WorkHQ登場前夜：WorkHQの活用イメージ

生成AIの進化のスピードがとてつもない中、この記事をご覧いただいている方の中にも「RPAの一部をAIエージェントに置き換えてしまおうか？」あるいは、「今まで築き上げてきたRPA業務は、AIエージェントにリプレイスされてしまうのではないか？」と考える方もいらっしゃるのではないかと思います。

先に結論をお伝えしますが、

答えは「いいえ」です。置き換えではなく、両者の適切な“役割分担”を捉えることが重要です。

今回から数回に分けて、海外のWorkHQ先進事例をできるだけ分かりやすく紐解きながら、

「どのようなシチュエーションで、どのようにRPAとAIを棲み分けすればよいのか」
「どのようなポイントでWorkHQは真価を発揮できるのか」

をみなさまと一緒に見ていきたいと思います。そして第0回の今回は、その土台として、RPAとAIエージェントの関係を改めて整理します。

RPAとAIエージェントは、得意分野が違う

RPA（デジタルワーカー）
ルールが決まった定型作業が得意。構造化されたデータを、命令に基づいて、速く・正確に・大量に繰り返すことができる。
AIエージェント
ルール化しにくい仕事が得意。例えば、バラバラな書式の書類を読み、内容を解釈し、状況に応じて仕分けることができる。

より噛み砕いた表現をすると、

AIが「読む・判断する」→ RPAが「動かす・更新する」

この2つが手を組むと、これまで「非定型だから自動化できない」と諦めていた業務の“入口”が開きます。ちなみにWorkHQは、この連携を一つの基盤で回すための「司令塔」だと捉えていただくと分かりやすいかと思います（特にSS&C Blue Prismが得意な、誰が・何をしたかを後から追えるガバナンスを担保しながら実現する点もポイントです）

RPAを運用するみなさまにとっての意味

ここが一番お伝えしたい点です。

既存のRPA資産は、無駄になりません。

むしろAIエージェントは、これまで人手に頼っていた「読み込む・内容を判断する」という“手前の工程”を引き受けます。そこから先は、これまで通りRPAが動く。つまり、既存の投資を土台にしたまま、自動化できる範囲を広げていくイメージです。ゼロから作り直す話ではありません。

そしてもう一つ大切なのは、すべてをAIにする必要はないということ。「ここはRPAだけで十分」「ここはAPIでつなぐ」「この判断にはAIが効く」「ここは人の承認を残す」——適材適所で組み合わせるのが、いちばん効果が出ます。AIエージェントは、選択肢が一つ増えた、と捉えるのが実態に近いと思います。

この連載でやること

次回以降、海外の象徴的な4事例をご紹介します。また、単純な「事例カタログ」ではなく、カスタマーサクセス担当者として様々なユースケースを見てきた中で、「WorkHQが価値を発揮する、よくある4つの“業務のあるある”」に整理してお届けします。

ケース①：「読んでも読んでも終わらない」書類の山と“処理待ち”の急増（大量の非定型書類からのデータ抽出）
ケース②：「まじめにやってもなぜか漏れる」"見えない損失"の積み重なり（経理・購買の処理業務）
ケース③：「あの人がいないと回らない」属人化した"精度チェック"（契約・条件のレビュー）
ケース④：「全部は見きれない」例外判断と人への”振り分け”（人は“例外”だけ見ればOK）

いずれも「どんな状況か → 何が詰まっていたか → どう解決したか → みなさんの現場だとどうか？」の順でお話しします。事例そのものより、“あるある”なシチュエーションと、”自分たちだったら…”を想像していただけると嬉しいです。

4つのパターンはあくまで「詰まりどころ」の違い

先にお断りしておくと、この4つは「すべての業務がこの4つのどれかのパターンに収まる」ということではありません。実はどれも、同じ一本の流れであって、“詰まりどころ”が違うだけという点を理解いただければと思います。

AIが読む → AIが判断する →（必要なら人が確認する）→ RPAが動かす → 通知する

パターン①（書類の山） … 「読む」の“量”で詰まっている
パターン②（見えない損失） … 「読む＋照らし合わせる」で“漏れ”が出る
パターン③（精度チェック） … 「判断」の“属人化”で詰まっている
パターン④（振り分け） … 「判断の一次さばき」が"量"で詰まっている

「我々の業務は、この流れのどこで詰まっているか？」という見方をしていただけると、みなさまが携わっている様々なお仕事の中で、当てはまるところがあるのではないかと思います。

もう少し詳しく知りたい方へ

そもそも「なぜ今、業務を"つなぐ／全体最適化する"のか」という背景は、ブログ〈AIワークフローオーケストレーションがもたらす価値：メリットと可能性〉で分かりやすく整理されています。

AIワークフローオーケストレーションがもたらす価値 : メリットと可能性

次回（第1回）は、海外のとある金融機関で、書式がバラバラな書類が2万件を超えて未処理のまま積み上がり、従来のOCRでは太刀打ちできなかった状況を、どう数日で解消したかをご紹介します。「読んでも読んでも終わらない」——書類の山と向き合う回です！

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