RPA と AI の違いとは：組み合わせ方 5 つと活用例、AI RPA

著者: 濱田洋太（Descarty株式会社代表）公開日: 2026年11月2日

「RPA と AI は何が違うのか」。RPA は人が決めた手順をそのとおりに繰り返し、AI は書類や画面を読んで判断する。よくこう説明されます。間違いではありません。ただ、生成 AI と AI エージェントが広がった今、二つの境目は動いています。AI が RPA のロボットを作り、画面の変更で止まったロボットを直すところまで来ました。

この記事では、RPA と AI の違いを整理したうえで、二つを組み合わせる 5 つの形と、業務ごとの選び方を解説します。

結論：RPA は決めた手順を繰り返し、AI は読んで判断する

RPA は、人が決めた手順を、そのとおりに速く、毎回同じように繰り返す。画面が変わると止まりやすい
AI は、形式のばらばらな書類や画面を読み、値を取り出し、分類や判断をする。結果は毎回同じとは限らず、実行のたびに利用料がかかる
組み合わせ方は 5 つ：AI で読んで RPA で入力する、RPA の中で生成 AI を呼ぶ、AI で RPA を作る・直す、AI エージェントに毎回操作させる、AI が覚えた操作を繰り返す（AI RPA）
選ぶ決め手は、画面がどれだけ変わるかと、誰が直すか。社外の Web システムのように画面が変わりやすく、毎日回す業務には AI RPA が向く

RPA と AI の違い

観点	RPA	AI
すること	画面の操作やデータの転記を、決めた手順どおりに行う	書類や画面、文章を読み、値を取り出す、分類する、判断する
手順を決めるのは	人（ロボットを作るとき）	AI（与えた指示と、学習したデータから）
得意な入力	形式のそろったデータと、変わらない画面	書式のばらばらな請求書や注文書、メールの本文
結果	毎回同じ	毎回同じとは限らない
画面が変わったとき	操作の対象を見つけられずに止まりやすい	画面を読み直して対象を探せる
速さ	速い	1 回ごとに AI の応答を待つ
費用	ライセンスと、作る・直す人の時間	実行のたびの利用料と、結果を確かめる人の時間

RPA は、人の手の代わりに操作します。AI は、読む、判断するという、人の目と頭の仕事の一部を担います。実際の業務では、読む、判断する、入力するが 1 つの流れに混ざっているため、どちらか一方で完結することは多くありません。

RPA と組み合わせる「AI」は 3 種類

RPA と AI の組み合わせというとき、AI が指すものは 1 つではありません。

種類	できること	RPA との関係
AI-OCR	紙や PDF の書類から文字を読み取り、データにする	読み取った結果を、RPA が業務システムに入力する。最も早くから使われてきた組み合わせ
生成 AI（大規模言語モデル）	文章を読んで要約、分類、抽出をする。文章やコードを書く	RPA のシナリオの中から呼び出す。RPA のロボットそのものを作るのにも使われる
AI エージェント	目的に向けて、次の操作を自分で考えて実行する	画面を読んで操作するため、RPA と同じ仕事を、実行のたびに考えながら行える

MM総研の 2024 年の調査では、RPA を使う会社の 31% が、生成 AI と RPA を本格的に、または一部で組み合わせていました。

RPA と AI の組み合わせ方 5 つ

1. AI で読み、RPA で入力する

AI-OCR や生成 AI が請求書や申込書を読み取り、その結果を RPA が業務システムに入力する形です。紙や PDF で届く書類の処理で、最も多く使われてきました。

読み取りの精度は上がりました。一方で、入力する側は RPA のままのため、業務システムの画面が変わると止まります。

2. RPA のシナリオの中で生成 AI を呼ぶ

今の RPA のロボットはそのままに、メールの分類や返信案の作成、画像からのデータの抽出といったステップだけを生成 AI に任せる形です。WinActor は 2025 年 10 月、シナリオの中から生成 AI に指示を出せる AI 連携ライセンスを発売しました。

今あるロボットを活かせます。画面が変わると止まりやすいという RPA の弱点は残ります。

3. AI で RPA を作る・直す

言葉で指示すると、AI が RPA のワークフローを作る形です。UiPath の Autopilot は、自然言語の指示から Studio のワークフローやテストケースを作ります。Power Automate for desktop の Copilot も自然言語からデスクトップフローを作れますが、プレビューの機能で、使えるのは米国の環境と英語だけです。画面の操作は、Copilot が置いた枠に、人がレコーダーで記録します。

直す側でも、画面の変更で止まりそうな操作を AI が実行中に回復させる機能が、UiPath の Healing Agent や Power Automate Desktop の自己修復（プレビュー）として出ています。

作る手間は減ります。ただ、できあがるのは従来の RPA のロボットで、動き方は変わりません。どちらの回復の機能も、実行中の回復は次の実行に引き継がれず、恒久的な修正は開発者が行う前提です。

4. AI エージェントに、毎回操作させる

ChatGPT や Claude、Copilot Studio などの AI エージェントに、画面の操作そのものを任せる形です。実行のたびに AI が画面を読んで考えるため、画面が変わっても止まりにくく、手順を細かく作る必要もありません。

その分、1 つの操作ごとに AI の応答を待つため遅く、実行のたびに利用料がかかり、結果も毎回同じとは限りません。Gartner は、高い頻度で実行するプロセスでは、AI エージェントの費用が RPA のロボットの 30 倍に上る可能性があるとしています。その場で頼む、1 回限りの仕事に向きます。

5. AI が覚えた操作を繰り返す（AI RPA）

AI が画面を読んで操作を覚え、次からは覚えた手順を RPA と同じように繰り返す形です。覚えた手順で進めないときだけ、AI が画面を読み直して操作を覚え直し、次からはその操作を繰り返します。Descarty は、この形を AI RPA と呼んでいます。

覚えた操作を繰り返す間は、AI の応答を待たないため速く、AI の利用料もかかりません。書類の読み取りや判断が要るステップでは、実行のたびに AI を使います。RPA の速さと、毎回同じ手順で動く確かさを保ったまま、画面の変更で止まりにくく、直しやすくなります。

5 つの形の比べ方

形	画面が変わったとき	作る・直す人	実行のたびの AI の利用料
1. AI で読み、RPA で入力する	入力が止まる	RPA の開発者	読み取りの分だけかかる
2. RPA の中で生成 AI を呼ぶ	止まる	RPA の開発者	呼んだステップの分だけかかる
3. AI で RPA を作る・直す	実行中は回復できることもあるが、次の実行には引き継がれない	AI が下書きし、開発者が仕上げて直す	通常の実行ではかからない。回復には使う
4. AI エージェントに毎回操作させる	その場で探し直す	AI がその場で対応する。誤りに気づく仕組みは別に要る	操作のたびにかかる
5. AI が覚えた操作を繰り返す（AI RPA）	AI が操作を覚え直し、次からはその操作を繰り返す	業務の担当者が、言葉で作り、直す	覚えた操作の繰り返しにはかからない

組み合わせの活用例

業務	AI が担うこと	決まった手順で行うこと	画面の変わりやすさ
請求書の処理	取引先ごとに書式の違う請求書から、請求元、金額、支払期日を読み取る	発注データと照合し、会計システムに登録する	社内の会計システムは変わりにくい
注文書の受注登録	メールで届く Excel の注文書を読み取る	API のない販売管理システムに受注を入力する	システムの更新のたびに変わる
問い合わせの振り分け	内容を読んで種類を分類し、回答案を作る	担当者に回し、問い合わせの管理表に登録する	変わりにくい
Web-EDI からの受注の取り込み	画面が変わったときに、操作を覚え直す	小売各社の Web-EDI にログインし、受注を取り込んで販売管理に登録する	社外の画面のため、予告なく変わる

社内の変わりにくい画面に入力するなら、1 や 2 の形で足ります。取引先の Web-EDI のように、社外の画面を毎日操作する業務には、5 の AI RPA が向きます。同じ業務の流れと効果の試算は、活用例の「請求書の読み取りと会計システムへの入力」「メールで届く注文書（Excel）の読み取りと受注登録」「問い合わせの分類と回答案の作成」「小売各社の Web-EDI からの受注の取り込み」で紹介しています。

業務ごとの選び方

画面がほとんど変わらない社内システムで、決まった操作を大量に繰り返す：RPA のままでよい。読む部分があれば、1 か 2 の形で AI を足す
紙や PDF、メールの本文を読んで入力する：読む部分を AI に任せる（1、2、5）
社外の Web システムや SaaS の画面を毎日操作する：画面が予告なく変わるため、5 の AI RPA
その場で頼む、1 回限りの調べものや操作：4 の AI エージェント
相手のシステムに API や CSV の連携がある：画面の操作より、公式の連携を使う

業務の中のステップごとの分け方は「AI エージェントと RPA の使い分け」で、RPA、AI エージェント、AI RPA の違いは「RPA の課題と AI RPA での解決策」で解説しています。

よくある質問

RPA と AI は、どちらが優れていますか？

得意なことが違うため、比べるものではありません。決まった手順を速く、毎回同じように繰り返すのは RPA が、形式のばらばらな書類を読む、内容で分類する、といった判断は AI が得意です。多くの業務は両方を含むため、ステップごとに組み合わせます。

AI があれば、RPA は要らなくなりますか？

当面は要ります。Gartner も、AI エージェントが当面 RPA に取って代わることはないとしています。毎日大量に処理する業務で毎回 AI に考えさせると、遅く、費用もかさむためです。変わるのは、RPA の作り方と直し方です。RPA の今後は「RPA はオワコンか」で解説しています。

AI RPA とは何ですか？

AI が画面を読んで操作を覚え、次からは覚えた手順を繰り返す RPA です。画面が変わって進めないときだけ、AI が操作を覚え直します。RPA の速さと再現性を保ったまま、画面の変更で止まりにくく、言葉で直せます。

AI で RPA のロボットを作れますか？

作れます。UiPath の Autopilot や Power Automate for desktop の Copilot（プレビュー）は、自然言語の指示から RPA のワークフローを作ります。ただし、できあがるのは従来の RPA のロボットで、画面が変わると止まりやすい点は変わりません。AI RPA では、作るだけでなく、画面が変わったときの覚え直しまで AI が担います。

生成 AI と RPA の組み合わせは、何から始めればよいですか？

手作業が残っている業務を 1 つ選び、読む、判断する、入力するのステップに分けます。読む、判断するステップを AI に、入力を決まった手順に任せます。今の RPA のロボットが止まりがちなら、そのロボットから始めるのが近道です。

Kitewell で、RPA と AI を 1 本のワークフローに

Descarty の Kitewell は、API・ファイル・データベース・画面でシステムをつなぎ、業務を自動化するミドルウェアです。5 つ目の形、AI RPA で動きます。

画面の操作は覚えて繰り返す：手順を言葉で書くと、AI が画面を読んで操作を覚え、次からは同じ手順で繰り返します。画面が変わったときだけ AI が覚え直し、覚え直したことは実行の記録でわかります
読む、判断するも同じワークフローに：AI による書類の読み取りや判定、Excel の一覧の一括処理、API の呼び出し、ファイルやデータベースの操作、人の承認を、1 本のワークフローに並べます
AI モデルは貴社が選ぶ：Azure OpenAI、Amazon Bedrock、Vertex AI などのクラウドの API か、社内のモデルから選べます
今の RPA のロボットも作り直せる：UiPath、WinActor、BizRobo!、Power Automate Desktop のロボットは、手順を言葉で伝えると、AI が実際の画面で作り直します

まずは手作業の業務や止まりがちなロボットを 1 つ選び、デモで動きを確かめられます。貴社のシステムにつながるかは接続検証（無償）で確かめられます。Kitewell は 14 日間、無料で試せます。

まとめ

RPA は決めた手順を速く、毎回同じように繰り返し、AI は書類や画面を読んで判断する。多くの業務は両方を含む
RPA と組み合わせる AI には、AI-OCR、生成 AI、AI エージェントがある
組み合わせ方は、AI で読んで RPA で入力する、RPA の中で生成 AI を呼ぶ、AI で RPA を作る・直す、AI エージェントに毎回操作させる、AI が覚えた操作を繰り返す（AI RPA）の 5 つ
画面が変わらない社内システムは、RPA のままでよい。社外の画面を毎日操作する業務には、AI RPA が向く