【比較表あり】AIエージェントとRPAの違いは？活用シーン・向き不向き・使い分けまで徹底解説

2025年になって注目の集まる「AIエージェント」
「AIエージェントはRPAとは何が違うのか？」
このように感じている方も多いのではないでしょうか。

本記事では、DXやIT業界でエバンジェリストとして活動する筆者が、AIエージェントとRPAの違いを比較表や具体例で徹底解説します。

 

AIエージェントとは

両者の違いを理解する上で、まずはAIエージェントの特徴から見ていきましょう。

AIエージェントとは、人の判断や対応を代行できる自律的なソフトウェアのことです。
従来の自動化ツールと違い、実行はあくまで機能の一部であり、「知識・判断・実行」を一体化して業務を担える点が大きな特徴です。

例えば、ユーザーからの予約依頼に応じて日程を調整したり、社内チャットツール上で問い合わせに答えたりといった「対話的で柔軟な対応」が可能です。

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RPAとは

一方でRPA（Robotic Process Automation）とは、あらかじめ決められた手順を正確に繰り返すことに特化した自動化ツールです。
人が行う定型業務をソフトウェアに登録し、その順序や条件に従って実行するのが特徴です。

AIエージェントのように状況に応じた判断はできませんが、単純作業を高速かつ正確に処理する点で優れています。

RPAで自動化する業務として、例えば以下のような業務が典型的です。

 

STEP1：システムに自動ログイン

 

STEP2：顧客情報を自動取得

 

STEP3：取得した情報をシートに転記

このように、RPAは定型業務をあらかじめ決められた時間やトリガーに従って実行することが得意な自動化ツールです。

 

AIエージェントとRPAの違いとは？

ここまででAIエージェントとRPAの特徴をそれぞれ見てきました。
あらためて整理すると、AIエージェントは「柔軟に判断して動ける」のに対し、RPAは「決められた手順を正確に繰り返す」ことが得意です。

ただし、どちらも「実行機能」を持っているため、共通して“自動で仕事をこなすツール”に見えやすく、混同されやすいのが実情です。
そこで以下の比較表では、それぞれの特徴と強みを一目でわかる形に整理しました。

 

【比較表】AIエージェントとRPAの違い

ここまで紹介したAIエージェントとRPAの特徴を、一覧で整理しました。
比較表を見ることで「どんな業務にはどちらを使うべきか」が一目で理解できます。

項目	AIエージェント	RPA
役割	人の判断・対応を代行する	人の定型操作を再現する
主な対象業務	顧客対応、日程調整、Slackでの社内応対など	データ転記、ボタン定型操作、帳票出力など
操作形式	外部連携込みで自律的に稼働	ルールを登録して自動操作
向き不向き	柔軟＋実務的。設計次第で高い自動化が可能	単純・繰り返し作業に強いが柔軟性に欠ける

 

AIエージェント一択で良いのでは？

ここまで比較すると「柔軟に判断できて実行もできるなら、AIエージェントがRPAの上位互換なのでは？」と思う方も多いかもしれません。

確かにAIエージェントは知識・判断・実行を一体化できるため、RPAではできない高度な業務自動化を実現できます。
しかし、だからといってすべてをAIエージェントに任せればよいわけではありません。

例えば、先ほど紹介したような「決まったルールでデータを転記する」業務にAIエージェントを動かすとどうなるでしょうか。

 

とデメリットが非常に大きいのです。

このように、AIエージェントとRPAは「どちらか一方で十分」という関係ではなく、シーンに応じて使い分けることが重要です。

次の章では、具体的にどのようなケースでどちらを選ぶべきなのか、実際の利用シーンとともに整理していきましょう。

 

【比較表】AIエージェントとRPAの使い分けの判断基準

ここまで見てきたように、AIエージェントとRPAは「どちらか一方で十分」という関係ではなく、業務の性質に応じて最適な使い分けが必要です。

だからこそ、自社の業務を見直し「どのプロセスはAIエージェントに任せるべきか」「どのプロセスはRPAで処理すべきか」を整理することが重要になります。

以下では、代表的なケースごとにAIエージェントとRPAの適性を比較しました。ぜひ自社の状況に当てはめながらご覧ください。

ケース	AIエージェント	RPA
顧客対応や日程調整など 柔軟な判断・調整が必要な業務	おすすめ 状況に応じて判断や対話ができ、外部ツールとも連携可能。人の代わりに「考えて応対」できる。	不向き ルール外の判断や例外対応には対応できない。
データ転記や帳票出力など ルールが固定された定型作業	不向き 考える必要がない処理でもAIを動かす分、コスト高・処理速度低下につながる。	おすすめ 決められた手順を正確に繰り返すのが得意。高速かつ低コストで処理できる。
受付から判断・処理まで 業務プロセスを丸ごと任せたい	おすすめ 「受付→判断→実行」という一連の流れを自律的にこなせる。複合的な業務の代行に最適。	不向き 判断や状況に応じた外部連携を伴う複合業務には対応できない。
毎日決まった時間に同じ処理を実行する	不向き シンプルな定期処理にAIを使うと無駄が多い。	おすすめ 時間やトリガーに従って淡々と繰り返す処理はRPAの得意分野。安定して稼働できる。

ここまででAIエージェントとRPAの違いを整理してきました。
では実際の現場では、どんな業務にどちらを当てはめるのが効果的なのでしょうか。
具体的なパターンを見てみましょう。

 

具体例①｜とにかく転記や単純作業が多い会社

 
この場合はRPAが最適。最小コストで効果が出やすく、初期導入にも向いています。

 

具体例②｜問い合わせ対応や日程調整が多い会社

 
この場合はAIエージェントが有効。システム連携も含めて人の判断業務を代替できます。

 

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まとめ｜AIエージェントとRPAの違いは？

AIエージェントとRPAはいずれも強力な自動化手段ですが、目的や業務内容によって適材適所で選ぶことが重要です。
RPAは「決まった手順を正確に繰り返す」点で優れており、AIエージェントは「判断や対話を含む業務を自律的に遂行する」点で力を発揮します。

つまり、両者は競合する技術ではなく、役割を分担しながら共存する存在です。

 

大切なのは、技術の新しさに振り回されることではありません。
「自社の業務の中で、人がやらなくてもよい作業をどこまで任せられるか」
この視点を持つことで、最適なツール選定と導入計画が描けます。

まずは効果が出やすい領域から小さく導入し、成果を見ながら段階的に拡大していくことが、
「部分的な効率化」から「戦略的な自動化」へ進化するための近道です。

 

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