インテリジェントオートメーションとは？

インテリジェントオートメーションは、もはや単なる機械的なフローではありません。以前はカスタムスクリプトやAPIが必要だった処理も、AIエージェントが構造を理解し、必要に応じて調整しながら実行します。

Gartnerの予測によると、2028年までに企業向けソフトウェアの33%がエージェント型AIを搭載し、何らかの自動化を実現するようになります（2024年は1%未満）。

従来の自動化は、すべての手順が想定通りに進まないと機能しません。レイアウトが異なる発注書や遅れた承認があると、プロセス全体が止まってしまいます。インテリジェントオートメーション（IA）は、その場で適応しながらワークフローを止めません。

IAは既存のERP、CRM、ワークフローツールと連携し、入力内容を読み取り、次に何をすべきか判断し、必要な場合は待機し、自動的に再開します。

この記事では、インテリジェントオートメーションが実際の業務でどのように機能するか、最も早く効果が出る分野、既存システムを置き換えずに試験導入する方法について解説します。

インテリジェントオートメーションとは何ですか？

インテリジェントオートメーション（インテリジェントプロセスオートメーションとも呼ばれる）は、人工知能とロボティックプロセスオートメーションなどのツールを組み合わせて、複雑なワークフローを実行します。

機械学習や自然言語処理などの技術を活用し、情報を読み取り、解釈し、業務システム内で処理します。

固定手順の自動化とは異なり、実行中でも適応が可能です。これまでの進捗を把握し、入力が想定と異なれば次のアクションを変更し、タスクが完了するまで続行します。

例えば、カスタマーサービスのAIエージェントは次のようなことができます：

• CRMから顧客アカウントを取得
  
• 物流システムで配送状況をリアルタイムで確認
  
• 遅延が検知された場合は適切なチームへエスカレーション
  
• 問題解決後にアップデートを送信

これらすべてが一連のプロセスとして、追加指示なしで継続的に実行されます。

インテリジェントオートメーションの種類

インテリジェントオートメーションは、ニーズに応じてさまざまな規模で導入できます。以下の表は主な種類を示しています：

インテリジェントオートメーションの主なメリット

人が忙しい時でも業務が止まらない

多くの企業では、注文や請求書、承認が担当者の不在や他の業務で手が回らず、放置されがちです。

インテリジェントオートメーションはプロセスを保留し、不足していた情報が届いた瞬間に再開します。これにより、停滞するタスクが減り、顧客も早く対応を受けられます。

再作業によるコスト削減

スタッフがデータを再入力したりミスを修正するたびにコストが発生します。IAは記録の一貫性を保つため、注文途中で顧客が項目を更新しても、残りのプロセスはやり直しなしで進みます。

チーム間の引き継ぎ精度向上

部門ごとに異なるデータを扱うことが多いですが、IAは最新の値を確認してから処理するため、スムーズな引き継ぎが可能です。

各タスクごとの対応時間や、従業員・顧客の満足度など、シンプルな指標でプロセスの状況を把握できます。

インテリジェントオートメーションの導入方法

最良の結果を得るには、小規模で明確な課題から段階的に導入し、徐々に全社へ拡大するのが効果的です。

ステップ1：明確な課題があるプロセスを1つ選ぶ

繰り返し遅延や手作業のやり直しが発生しているワークフローを探します。例：

• データ不一致が頻発する請求書処理
• ボトルネックで停滞する発注承認
• 担当者不在で予約が取れないケースが複数発生
• 部門間でたらい回しになる顧客エスカレーション

ステップ2：既存システムにIAを組み込む

ERP、CRM、RPAなど既存の基幹システムはそのまま活用します。インテリジェントオートメーションのソフトウェアやツールは、ワークフローの制御役として直接組み込めます。

これにより、基幹システムの全面入れ替えリスクを回避できます。代表的なインテリジェントオートメーションツールには、Botpress、Langchain、Autogen、CrewAI、Makeなどがあります。

ステップ3：限定的なパイロット運用を実施

小さく始めます。限定したワークフローで自動化をテストし、結果を記録します。

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例えば、財務部門の請求書処理を対象にパイロットを実施できます。現行プロセスと並行してIAを1か月運用します。

自動処理できた請求書数、人手による確認が必要だった件数、支払い期間への影響などを追跡します。

ステップ4：連携ワークフローへ拡大

パイロットが成功したら、複数システムにまたがるプロセスへ拡大します。この段階では、人の遅延や例外、さまざまな入力にも自動化が柔軟に対応します。

段階的な導入によりコストを抑えつつ、システム連携や環境変化にも対応し、パイロットの成果がさらなる投資判断材料となります。

インテリジェントオートメーションの主要ツール5選

1. Botpress

最適な用途：ステップ間でもアクティブなまま、後から新しい入力が来ても継続できる自動化を構築したいチーム向け。

料金：

• 無料プラン：コアビルダー、1ボット、$5分のAIクレジットを含む
• Plus：月額$89 — フローテスト、ルーティング、人への引き継ぎ
• Team：月額$495 — SSO、コラボレーション、利用状況の共有トラッキング

Botpressは、システムを横断して動作するAIエージェントを構築できるプラットフォームです。各エージェントは構造化されたフローとして動作し、現在の状態をもとに自律的にタスクを評価し、どの時点からでも再開できます。

エージェントはビジュアルエディタまたはコードで作成されます。フロー内の各ステップは、メッセージの解析、外部APIの呼び出し、ドキュメントの処理、人間からの入力待ち、または結果の送信など、特定の操作を実行します。

エージェントは現在のデータに基づいて進行し、実行中のコンテキストを維持します。ドラッグ＆ドロップで簡単にセットアップでき、プロンプトのテスト、条件の変更、ツールロジックの更新などを行っても、他のワークフロー部分は安定したままです。

エージェントはタスクの中断箇所を記録しているため、再起動せずに後から再開できます。実行中に必要な値が不足している場合、エージェントはユーザーに直接リクエストし、提供され次第処理を続行します。

主な機能：

• 状態を保持し、遅延や部分的な入力後にも再開できるワークフロー
• 実行中に不足データをリクエストできる機能を標準搭載
• 知識に基づく判断のための構造化ファイルやテーブルのサポート
• エージェントフロー内での外部API呼び出しやツールアクション

2. LangChain

最適な用途: ロジックやツールの使い方、実行動作をコードで直接制御したいチーム向け。

料金：

• Developer: 無料 – 1席、月5,000トレース、プロンプト管理、基本的なトレースツール
• Plus: 月額$39/席 – チーム機能、トレース上限増加、LangGraph開発デプロイ
• Enterprise: カスタム – セルフホストまたはハイブリッド構成、SSO、サポート、利用規模拡大

LangChainは、実行時の状況に応じてロジックを動かすエージェントを構築するためのPythonフレームワークです。あらかじめ決められた手順に従うのではなく、システムがコンテキストを評価し、どのツールを呼び出すかを判断し、タスク完了または停止条件に達するまで繰り返し処理します。

このフレームワークを使うことで、ユーザーはエージェントの推論方法、利用可能なツール、途中結果に基づく意思決定のルートを定義できます。エージェントは単一の入力や固定の結果を前提とせず、外部システムとやり取りしながら段階的にゴールを目指します。

LangChainは、柔軟なロジックが求められる自動化に最適です。たとえば、どのデータベースを参照するか決めたり、ドキュメントから非構造化入力を抽出したり、結果が基準を満たさない場合に複数回リトライしたりできます。

コード主体のため、素早いプロトタイピングには向きませんが、ツール選択やAPI動作を完全に制御できるため、複雑で重要な自動化には不可欠です。

主な特徴:

• 計画やリトライも含め、すべてコードで定義できるエージェントロジック
• 実行時に適応するツール利用やメモリ動作
• 構造化出力、カスタムプロンプト、ツール連携のサポート
• 言語モデル、ベクトルストア、APIとのネイティブ連携

3. CrewAI

最適な用途: 複数のAIエージェントが異なる役割を担い、会話形式でタスクを調整しながら自動化を構築したいチーム向け。

料金：

• Free: $0/月 – 50回実行、1つのライブクルー、1席
• Basic: $99/月 – 100回実行、2つのライブクルー、5席
• Standard: $500/月 – 1,000回実行、2つのライブクルー、無制限の席、2時間のオンボーディング

CrewAIは、複数のエージェントに依存するワークフローを構築するためのPythonフレームワークです。各エージェントには、リサーチャー、ライター、レビュアー、コントローラーなどの役割と責任が割り当てられ、協力してプロセスを完了します。

この「クルー」モデルにより、ロジックがシンプルになります。すべてのツールや条件を1つの複雑なエージェントで処理するのではなく、クルーとして作業を分担できます。各エージェントは独自のメモリやツールを持ち、システム内で他のエージェントとやり取りする方法も定義されています。

CrewAIはシーケンスや通信を管理します。フローが始まると、エージェント同士でタスクを受け渡しながらゴールを目指します。プロセスは透明で、引き継ぎも分かりやすいため、デバッグや新しいステップ追加時にも役立ちます。

導入も簡単です。役割は設定ファイルで定義し、ツールはPython関数として追加、調整パターンにより複雑な自動化も扱いやすくなります。特に実行中に変更が発生する場合に有効です。

主な特徴:

• タスク、ツールアクセス、通信ルールで定義されるエージェント役割
• 単一チェーンではなく、クルーとして状態をエージェント間で受け渡し
• 責任分担やフローロジックを定義する明確な設定構造

4. AutoGen

最適な用途: エージェント同士が実行中に情報をやり取りし、相互作用に基づいて動作を適応させる自動化を構築したいチーム向け。

AutoGenは、会話を中心としたマルチエージェントフレームワークです。ユーザーとモデル間だけでなく、エージェント同士でも会話が行われます。

自動化の中で、エージェントが結果を検証したり、前提を再確認したり、次に使うツールやアクションを判断する必要がある場合に最適です。

CrewAIと同様に、Autogenではエージェントグループを作成し、役割や相互作用方法を設定できます。エージェント同士は計画、コード、中間結果、追加質問などで応答し合います。

正解が事前に分からない場合、例えばAPIの選択、実行エラーの修正、失敗したアクションプランの再作成などに便利です。AutoGenは固定ルールではなく、メッセージのやり取りでこれらを処理します。

主な特徴:

• エージェント間のメッセージループによる通信
• 会話スレッド内での計画立案と検証
• コード実行、ツール呼び出し、コンテキスト挿入のサポート
• 実行時にフォローアップが必要な自動化に適している

5. Make

最適な用途: ツール呼び出しや分岐、データの流れを明確に可視化しながら構造化された自動化を構築したいチーム向け。

料金：

• オープンソース: 無料 – フルフレームワーク、Apache 2.0ライセンス
• プロエディション: 無料 – Rasa Proで月1,000会話まで
• Growth: 年額$35,000から – Rasa Studio、サポート、商用利用含む

Makeは、ビジュアルシナリオを中心にしたノーコード自動化プラットフォームです。各シナリオはキャンバス上でモジュールを接続して構成され、各モジュールはデータ送信、コンテンツ変換、サービスのトリガー、AIモデルの呼び出しなど単一のタスクを実行します。

Makeがインテリジェントオートメーションで重要なのは、固定パスに従わないフローを管理できる点です。シナリオは一時停止、分岐、リトライ、入力待ちなどが可能で、前のステップを破棄せずに進行できます。入力が不完全だったり、順不同で届いたり、実行中に変更される場合にも対応します。

インターフェースではデータの流れやステップの実行状況が明確に表示されます。失敗は追跡可能で、各ポイントで入力が可視化され、デプロイ後もロジックの編集が可能です。シナリオは複雑になっても不透明になりません。

Makeは多様な外部システムと連携でき、カスタムモジュールによる拡張もサポートします。複数ツール間で制御・柔軟性・追跡性が求められるワークフローに適しています。

主な特徴:

• 分岐、スケジューリング、リトライを備えたビジュアルビルダー
• どのデータがどこに移動したかを確認可能
• 不安定または遅延した入力に対応するエラーハンドリングを標準搭載

インテリジェントオートメーションの主要構成要素

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

ロボティックプロセスオートメーションは、デジタルインターフェース上で人間の操作を模倣する実行レイヤーです。ボタンをクリックしたり、ファイルを開いたり、データを入力したり、システム間で値をコピーしたりします。

多くの古いシステムや、画面を通じて人間だけが使うよう設計されたシステムにはこの機能がありません。その場合、RPAは人間と同じようにソフトウェアを操作し、メニューをクリックしたりフィールドに入力したりしてタスクを完了させます。

大規模言語モデル（LLM）

インテリジェントオートメーションが指示を理解し、次のステップを決定したり、結果を説明したりする必要がある場合、大規模言語モデルがその役割を担います。これにより、プロセスを論理的に進めたり、結果を分かりやすい言葉で伝えることが可能になります。

実際には、LLMはプロセス内で以下のような役割を担います:

• リクエストを理解し、小さなステップに分解する
  
• 各ステップに必要なデータやコンテキストを取得する
  
• 次に使うべきツールやシステムを決定する
  
• 必要に応じて分かりやすい応答や要約を生成する

最適なLLMの選定は、セットアップによって異なります。データプライバシー、連携オプション、ワークフローの複雑さなどが、どのモデルが最適かに影響します。

機械学習（ML）

インテリジェントオートメーションのパイプラインにおける機械学習モデルは、より具体的でデータ駆動型のタスクを担当し、オートメーションの動作を向上させます。これらは多くの場合、バックグラウンドで以下のような役割を果たします：

• プロセスの結果を予測したり、受信データを分類したりする
  
• プロセスが通常から逸脱し始めた際に異常を検知する
  
• システムのパフォーマンスを継続的に監視し、精度と効率を維持する

これらのMLモデルは、必ずしもLLMや自然言語処理を使うとは限りません。数値を通じてオートメーションにより良い認識力と意思決定のシグナルを与え、リアルタイムで適切に対応できるようにします。

インテリジェントドキュメントプロセッシング（IDP）

インテリジェントドキュメントプロセッシングは、AIがスキャンされたフォームや手書きのメモなどの非構造化ファイルを読み取り、自動化システムが利用できるデータに変換する方法です。

IDPの工程は、これまでインテリジェントオートメーションの中でも特にリソースを消費する部分であり、各解析段階ごとに独自の複雑さとコストが発生していました。

ドキュメント解析がどのように進化したかを示すため、2019年に一般的だった方法と、2025年にLLMベースの手法で標準となる方法を簡単に比較します：

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解析コストやフォーマット対応は、LlamaIndexの最新ベンチマークに基づいており、LLMベースのドキュメント理解をスキャン入力やレイアウトが複雑なファイル、検索用途で検証しています。

API連携とツール実行

APIは異なるソフトウェア同士が直接情報をやり取りできる仕組みです。インテリジェントオートメーションでは、フォームの送信、イベントのスケジューリング、チケットの作成、レコードの更新などのアクションを実行するために使われます。

オートメーションは、解析済みドキュメントやRPAで定義された手順に基づいて何をすべきかを判断し、適切なAPIを呼び出してタスクを完了します。アクションが実行されると、プロセスは人の手を介さずに進行します。

タスクが単純でも動的でも、基本的な考え方は同じです：オートメーションが何をすべきか分かったら、それを実行する手段が必要であり、APIは安全かつ確実に実行し、将来の監査のために記録も残します。

認証とセキュリティ（OAuth、MCP）

オートメーションシステムは実際のアカウントで操作し、機密性の高いツールにアクセスし、本番環境で更新を行い、何よりもオーナーの代理として信頼性を担保します。

そのため、すべての工程で適切なアクセス権が必要であり、さらに重要なのは、エージェントが「誰（または何）が何をしたか」を把握できることです。

• OAuth（ユーザーによるアクセス許可）：オートメーションが人の代理で操作する必要がある場合に使用。ユーザーの権限に紐づいた、期間限定のトークンを発行します。
  
• Model Context Protocol型のサービスID（マシン間認証）：人を介さず、機械同士が直接認証し合うデジタルバッジのような仕組みです。

具体的な設定は、環境やコンプライアンス要件によって異なります。

インテリジェントオートメーションとRPAの違いは？

ロボティックプロセスオートメーション（RPA）は、繰り返し作業の自動化に特化しています。決められたルールに従い、フィールド間のデータコピーやファイル移動、フォーム入力などを自動化します。手順が常に同じで入力も予測可能な場合に効果的です。

インテリジェントオートメーション（IA）は、固定されたスクリプトではなくAIを活用し、状況に応じて動的に判断し、例外処理や複数ステップにまたがるツールの連携も行います。

たとえば、エンタープライズリソースプランニングのチャットボットで請求書を処理する場合を考えてみましょう。

• RPAボットは、決まったフィールドから合計金額を抽出してシステムに入力します。フォーマットが変わると動作しなくなります。
  
• IAシステムは、ドキュメントの内容を理解し、例外を検出し、レイアウトが新しくても適切な処理先を判断します。

本質的な違い：RPAはあらかじめ決められたタスクを実行します。IAは実行中にどうやってタスクを完了させるかを判断します。

日常業務にAIオートメーションを追加する

多くの企業にはすでに、注文承認やレコード更新、ファイル移動などの繰り返し業務があります。しかし、これらの業務はすべての工程が計画通りに進まないと機能しません。

AIエージェントは、こうしたワークフローを柔軟にします。情報が不足していれば待機し、変更があれば再開し、チームが最初からやり直すことなくプロセスを進めます。

今ある仕組みを置き換える必要はありません。AIは既存ツールの上にレイヤーとして追加され、必要な時だけ介入し、それ以外は従来通りにプロセスが進みます。

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