インテリジェント・プロセス・オートメーション（IPA）とは？

従来の自動化は、プロセスが明確に定義され、入力が一貫した形式である場合に最も効果を発揮します。しかし、ほとんどの業務はそこまで整理されていません。

実際には、データが不足していたり、リクエストが不明確だったり、途中で条件が変わったりするとワークフローが崩れます。

ルールベースのシステムは指示通りに動きますが、環境が変化したときには対応できません。

インテリジェントプロセスオートメーション（IPA）は、エンタープライズチャットボットと自動化を組み合わせ、複雑なワークフローを理解できるようにします。これらのボットは自然な入力を解釈し、システム間の不一致を解消し、リアルタイムで意思決定を行います。

インテリジェントプロセスオートメーション（IPA）とは？

インテリジェントプロセスオートメーション（IPA）は、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）に人工知能（AI）、分析、意思決定ロジックを組み合わせ、人手を介さずに理解・適応・実行できるワークフローを実現します。

インテリジェントオートメーション、ハイパーオートメーション、またはデジタルプロセスオートメーションとも呼ばれ、IPAは従来のルールベースのボットを超えたものです。

機械学習、自然言語処理、プロセスマイニングなどの技術を活用し、非構造化データの処理、文脈の解釈、リアルタイムの意思決定を可能にします。

インテリジェントプロセスオートメーションとロボティックプロセスオートメーションの違い

インテリジェントプロセスオートメーション（IPA）とロボティックプロセスオートメーション（RPA）はしばしば同じ意味で使われますが、目的は異なります。

RPAは、入力が一貫していて手順があらかじめ決まっている繰り返しのルールベース作業（システム間のデータ転記や構造化フォームの処理など）に特化しています。

IPAはこれに加えて、自動化スタックに人工知能を追加します。これにより、非構造化入力の処理やリアルタイムでの条件評価、文脈に基づく意思決定が可能になります。

そのため、単純なスクリプトでは対応できない、システムが見ている内容によって手順が変わるようなワークフローにも適しています。

インテリジェントプロセスオートメーションの主なメリット

自動化は、実際の業務プロセスの複雑さに対応できてこそ意味があります。ほとんどのルールベースボットは、入力が変化したり手順が予測通りでない場合に動作しなくなります。

IPAは、より柔軟で拡張性の高い自動化レイヤーをチームに提供します。動的な入力や意思決定に対応するために設計されています。

大規模な手作業の削減

従来の自動化は、細かな監督が必要になることが多いです。チームは例外の確認やデータ不一致の解消、スクリプト外のタスク管理に時間を費やしています。

IPAはその監督を減らします。ビジネスルールに従ってリクエストを解釈し、すべてのステップで人の介入なしにアクションを実行できます。

一部の企業は、AIエージェンシーと連携してこれらのワークフローを設計しています。これらのパートナーは、システムが安定的かつ効率的で、実際の業務に適していることを重視します。

変化する入力や文脈に適応

従来のボットは一貫したフォーマットに依存します。わずかな誤字や新しい書類レイアウトでもプロセスが止まることがあります。

IPAは変化にも対応できます。入力を読み取り、意図を理解し、構造が理想的でなくても対応します。日常業務でリクエストが毎回同じパターンで来ない場合でも、より信頼性が高くなります。

業務の透明性向上

ルールベースの自動化は文脈がないと失敗しやすいです。何が起きたのか、どこで起きたのか、何が原因だったのか把握しづらくなります。

これは、マルチエージェントシステムのように複数のエージェントが並行または連続して動作する場合、さらに大きな課題となります。可視性がなければ、やり取りの追跡やエージェント間の安定したパフォーマンス維持が困難です。

IPAはプロセスの各ステップを記録することで可観測性を高めます。マルチエージェントシステムの評価時にもこの詳細な記録が役立ち、チームが問題を特定しエージェントの連携を改善できます。

インテリジェントプロセスオートメーションはどのように機能しますか？

インテリジェントプロセスオートメーションは、イベント、データ、意思決定、アクションを1つの自動化フローでつなぎます。各ステップはAIエージェントが担当し、状況を理解し、入力が不完全でも次に何をすべきか判断します。

IPAが実際にどのように機能するか、ECサイトのワークフローである返品リクエスト処理を例に見てみましょう。

すべてをサポート担当者経由で処理するのではなく、AIエージェントを使ってエンドツーエンドで自動化できます。エージェントは入力を解釈し、次のステップを判断し、各ツールでアクションを実行します。

ステップ1：トリガーイベントでプロセス開始

顧客が返品リクエストフォームに記入するか、商品返品のメッセージを送信します。そのメッセージが返品ワークフローを起動します。

エージェントはすぐに対応し、手動での振り分けを待ちません。

ステップ2：AIエージェントが情報を解析

エージェントはメッセージやフォームから注文番号、商品名、返品理由、顧客IDなどの主要情報を抽出します。

非構造化メッセージの場合は、大規模言語モデル（LLM）を使って意図を解釈し、正しい注文を特定します。

ステップ3：AIエージェントが次のステップを決定

ビジネスルールや返品ポリシーに基づき、商品が返品対象かどうか、返金かストアクレジットかなどの種類を即座に判断します。

サポート担当者が通常行う判断を即時に処理します。

ステップ4：AIエージェントがシステム間でアクションを実行

判断が下されたら、エージェントは以下を実行します：

• 注文ステータスの更新
• 返品ラベルの作成
• 顧客への案内送信
• 倉庫への通知

すべてが連携したシステム内で完結し、チーム間の引き継ぎは不要です。

ステップ5：AIエージェントが結果を記録

最初のリクエストから最終対応まで、各ステップが記録されます。これらの記録はダッシュボードやアラートシステムに反映され、プロセスの追跡が可能です。

手動での確認が必要な場合は、全ての文脈情報とともにエスカレーションされます。

インテリジェントプロセスオートメーションの活用例

チャットボットの活用例が注目されがちですが、最も効果的な自動化は意思決定やアクション、フォローアップを支える裏側のワークフローで実現されています。

インテリジェントプロセスオートメーションは、ルールだけでは対応できないが、手作業のままでは非効率な繰り返し業務に最適です。

予測できない入力や分断されたツール、繰り返し発生するが人の確認が必要な判断を扱う場合、IPAが役立ちます。

非構造化ドキュメントやフォームの処理

ルールベースのボットは、複雑な入力を扱うとすぐに破綻します。請求書、保険請求、契約書、オンボーディング資料など、多くの業務書類は一貫した形式に従わない非構造化または半構造化データを含んでいます。

IPAエージェントは、光学式文字認識（OCR）と自然言語処理（NLP）を使ってこれを処理します。

• レシートから合計金額を抽出する
• 契約書の条項を解析する
• スキャンした書類から本人確認を行う

データが解釈されると、システムは人の手を介さずに処理を実行できます。これにより、人事チャットボットが従業員の書類を処理したり、カスタマーサービスチャットボットが書類ベースのサポート依頼を受け付けたりする、エンドツーエンドのワークフローが実現します。

複数システムにまたがる多段階ワークフローの自動化

オンボーディングや返品処理などのプロセスは、単一のシステム内で完結しません。通常、CRMや社内データベース、スケジューリングプラットフォーム、通知ツールなど複数の要素にまたがります。それぞれが独自の依存関係を持っています。

IPAエージェントは、各ステップごとにフローを管理します。入力を評価し、状況に応じて判断し、接続されたシステム内でアクションを実行します。

手動でのルーティングや不安定な回避策に頼ることなく、ロジックが一貫して保たれます。

これにより、IPAは予約チャットボットのようなワークフローのエンジンとして最適です。インターフェースが基本情報を収集し、システムが空き状況の確認、予約のスケジューリング、確認通知の送信、バックエンドツールの更新までを担当します。

メッセージの意図に基づくサポートチケットの振り分け

サポートのキューは、メッセージが不明瞭なために滞ることがよくあります。顧客は必ずしも決まった形式で問い合わせるわけではなく、多くのシステムは実際に何が求められているかを理解できません。

IPAエージェントはメッセージを解釈し、重要な情報を特定し、適切なアクションを判断します。

緊急度を評価し、チケットを適切なシステムやチームに人の手を介さずに転送できます。

これがAIチケッティングシステムをよりスケーラブルにする理由です。チケットには状況情報が付加され、適切な場所に送られます。

社内ポータルでのセルフサービスの実現

社内チームは、承認や回答を待つのに時間を費やすことが多いですが、これらの多くは人の判断を必要としません。こうした遅延は、責任の所在が不明確だったり、手作業のプロセスが遅かったりすることが原因です。

IPAは社内ポータルをより便利にします。ユーザーのニーズを理解し、バックエンドシステムと連携して、ひとつのインターフェースで無駄なやり取りなくタスクを完了します。

この仕組みは、複数のチャネルやユーザーにスケールでき、各やり取りの記録も明確に残せるため、非常に効果的です。

インテリジェントプロセスオートメーション（IPA）ソフトウェアおすすめ5選

ルールベースの自動化を超えたい場合、適切なソフトウェア選びが重要です。

返金やオンボーディング、トリアージ、チケット振り分けなど複雑なワークフローを自動化するなら、これらのプラットフォームが主要な要素を提供します。

1. Botpress

Botpressは、自動化の仕組みを自分たちでコントロールしたいチーム向けに設計されています。単なるルールに従うだけでなく、入力・メモリ・リアルタイムの状況に基づいて意思決定するエージェントを定義できます。

返品可否の確認、返金依頼の解釈、システム横断での記録更新などのフローを構築可能。各エージェントはルールやLLM、意思決定ロジックを使い、Web・Slack・WhatsAppなど複数チャネルで重複作業なく稼働します。

可変入力・APIトリガー・実際の業務成果を伴うインテリジェントなワークフローを構築したい場合に最適です。

主な特徴:

• フローロジック・メモリ・条件分岐を備えたAIエージェントのビジュアルビルダー
• 複数チャネル対応、バックエンドツールとの連携
• リアルタイムAPI呼び出し、動的ルーティング、カスタムアクション対応
  
  

料金：

• AIクレジットを利用した無料プランあり
• Plus：ライブエージェント引き継ぎ・フローテスト機能付きで月額89ドル
• Team：月額495ドルでコラボレーション、SSO、アクセス制御対応
• エンタープライズ：個別見積もり

2. Make（旧Integromat）

Makeは、コードを書かずにアプリ同士をつなぐために設計されています。ビジュアルキャンバス上で多段階のシナリオを構築でき、ツール間のアクション自動化に最適なIPA向けプラットフォームです。

たとえば、CRMと注文システムの同期や、サポートフォームへの条件付き対応など、あるシステムが別のシステムの動きに反応するワークフローで力を発揮します。

エージェントレベルの文脈やAIによる意思決定はありませんが、プロセス単位の連携やトリガーには迅速かつ柔軟に対応できます。

主な特徴:

• 数百のアプリに対応したドラッグ＆ドロップ型ワークフロービルダー
• 条件分岐・スケジューリング・データ解析・Webhook対応
• 複雑な分岐や多段階フローもサポート
  
  

料金：

• 無料：月1,000オペレーションまで
• Core：月額9ドル
• Pro・Teamsプランで高頻度利用や高度な管理機能に対応
  
  

3. Zapier

Zapierは、ツール同士を素早くつなぎたいが複雑な分岐は不要な場合に最適です。完全なオーケストレーションレイヤーではありませんが、チャットボットとCRM・スケジューラー・データベース間のデータ連携をコード不要で実現します。

IPA用途では、Zapierは解釈された意図をバックエンドアクションに変換するのに便利です。「考える」部分は担いませんが、考えるシステムと実際に作業するツールをつなぐ役割を果たします。

主な特徴:

• 6,000以上の連携先
• チャットボット・フォーム・Webhookからのトリガー対応
• エンジニアのサポートがなくても簡単にセットアップ可能

料金：

• 無料：月100タスクまで
• スターター：月額19.99ドル
• プロフェッショナル：高度な機能付きで月額49ドル

4. Tidio

Tidioは自動化機能を備えたライブチャットプラットフォームです。完全なIPAプラットフォームではありませんが、ルーティングや入力収集、サポート対応など顧客対応タスクの自動化に最適です。

AIによる返信、条件付きフロー、バックエンド連携に対応しており、表面的な意思決定自動化に役立ちます。小規模運用チームや中小企業にとっては、導入しやすい選択肢です。

主な特徴:

• 自動化テンプレート付きAI搭載ライブチャット
• チャットルーティング、フォーム処理、CRM連携
• GPT搭載アシスタントによる柔軟な応答

料金：

• 無料：基本的なチャットと自動化
• スターター：月額29ドル
• Plus：AI機能とCRM同期対応

5. n8n

n8nは、ロジック・トリガー・連携を完全に制御できるオープンソースのワークフロー自動化プラットフォームです。ZapierやMakeと異なり、セルフホストが可能で必要に応じてコードも書けます。

これにより、柔軟性やプライバシーを重視する技術チームに最適です。IPAエージェントの運用やAPI連携、構造化・非構造化データの処理も、カスタマイズ可能なワークフロー内で実現できます。

主な特徴:

• コードノード対応のビジュアルエディタ
• Webhook・スケジューラー・条件分岐対応
• セルフホストまたはクラウド版の利用が可能

料金：

• 無料：セルフホスト
• Cloud Basic：月額20ドル
• Pro：チーム機能付きで月額50ドル

インテリジェントプロセスオートメーションの導入方法

インテリジェントプロセスオートメーションを理解するだけでなく、実際に運用するには集中力・計画・適切なスタート地点が必要です。

多くのチームは一度にすべてを刷新するのではなく、まずは頻繁に問題が起きる、目に見えて繰り返し発生し、人の手に頼っているプロセスから始めます。

例を見てみましょう：

あなたは手動で返金処理を行っているカスタマーサクセスチームと一緒に仕事をしています。

このワークフローはフォーム提出に依存し、複数システムでデータを参照し、特定のビジネスルールに従って承認または却下を判断します。

従来の方法は遅く、ミスが起きやすく、拡張にもコストがかかります。そこでインテリジェント・プロセス・オートメーション（IPA）が役立ちます。

1. ボトルネックになっているワークフローから始める

返金承認のワークフローは良い例です。リクエストは届きますが、内容はバラバラです。注文番号がある場合もあれば、ない場合もあります。担当者は詳細を調べ、適格性を確認し、ビジネスルールを手作業で適用しなければなりません。

このような摩擦があるプロセスは、インテリジェントな自動化に最適です。ロジックは明確ですが、入力が少しずつ異なるため、ルールベースのボットでは対応しきれません。

2. 例外も含めて、全体の流れを整理する

プロセスがどのように進むかを記録しましょう。返金リクエストがどのように届き、担当者がどこから情報を取得し、どんな判断やアクションを行うのかを追跡します。

よくある例外も必ず含めてください。データ不足、返品理由が不明確、注文情報と返金ポリシーの不一致などです。

こうした場面こそ、インテリジェントな自動化が必要になります。

3. 判断が行われるポイントを特定する

人が入力を解釈したり、判断を下したりする場面を探しましょう。返金ワークフローの場合、顧客の理由を読み、返品ルールと照らし合わせて、返金・ストアクレジット・却下のいずれかを決める場面などが該当します。

これらの判断は、ロジックが定義されていてデータにアクセスできる限り、AIエージェントで対応可能です。

4. アクションを実行するツールを連携させる

判断が下されたら、システムは注文ステータスの更新、顧客への通知、ラベルの発行、支払いの実行などを行う必要があります。

これを自動化するには、各ツールと連携し、確実にアクションを調整できるプラットフォームが必要です。エージェントのオーケストレーションレイヤーや、統合機能を持つ自動化フレームワークなどが該当します。

5. テスト・監視・改善

返金プロセスを自動化したら、そのパフォーマンスを追跡しましょう。正しく処理されたケースや、システムが苦手とするケースを確認し、そのフィードバックをもとに判断ロジックを改善し、信頼性を高めます。

IPAシステムは動的です。対応できる例外が増えるほど、ワークフローはより強力かつ拡張性の高いものになります。

IPA導入時によくある課題

インテリジェント・プロセス・オートメーションは大きな成果をもたらしますが、実現には技術力だけでなく他の要素も必要です。

多くの障害は、組織のプロセス設計、責任分担、自動化と成果の整合性の取り方に起因します。

プロセスやデータの準備不足

自動化は、プロセスが一貫している場合に最も効果を発揮します。しかし多くの組織では、ワークフローが文書化されていなかったり、チームごとに異なる運用がされていたりします。データも分断されていたり、形式がバラバラだったりして、安定した自動化の構築が難しくなります。

インテリジェント・プロセス・オートメーションを導入する前に、現状のプロセスを整理しましょう。入力内容、既知の例外、ツールの依存関係、人手が必要なポイントなどを記録します。

初期導入を複雑にしすぎる

多くのチームは、最初から多くを自動化しようとしがちです。初期導入で複数のシステムにまたがったり、最初から例外ケースまで含めると、遅延や失敗のリスクが高まります。

まずは、明確な判断ポイントと測定可能な成果がある単一プロセスから始めましょう。範囲を絞ることで、早期に価値を証明できます。

明確な責任者や長期的なビジョンの欠如

インテリジェント・プロセス・オートメーションは、適応・進化するプロジェクトです。パフォーマンスやロジック、保守の責任者がいないと、システムはすぐに陳腐化したり、目的から外れてしまいます。

最初から継続的な責任者を決めておきましょう。自動化のパフォーマンス、問題点、調整が必要な箇所を追跡する役割が必要です。

ビジネス目標と自動化ロジックの不一致

すべてのプロセスが自動化に適しているわけではなく、すべての自動化が価値を生むわけでもありません。時には、技術的に可能なことがロジックに反映されていても、実際のビジネス要件とは合致していない場合もあります。

それを避けるためには、実際にワークフローを使う人たちと協力して設計しましょう。サポートチーム、オペレーションリーダー、プロダクトオーナーなどが含まれます。

自動化が実際のニーズと合致していれば、長期的な成果につながりやすくなります。

今すぐワークフローにIPAを導入しましょう

IPAは、すでに運用しているワークフロー（サポートの振り分け、返金承認、書類処理、社内ルーティング、スケジュール依頼など）に追加することで最大限に効果を発揮します。

Botpressのようなプラットフォームを使えば、判断を下すエージェントを構築し、外部ツールと連携し、非構造化入力にも対応し、WebやSlack、WhatsApp、社内ツールなど複数チャネルで稼働させることができます。

壊れやすいスクリプトの置き換えでも、既存フローの拡張でも、IPAなら単なる繰り返し作業だけでなく、実際の業務自動化を実現できます。

小さく始めましょう。役立つものを作り、すぐにリリースしましょう。

よくある質問

1. IPAはビジネスプロセスマネジメント（BPM）とどう違うのですか？

IPA（インテリジェント・プロセス・オートメーション）は、BPMがプロセスの設計・モデリング・最適化に重点を置くのに対し、AIや機械学習、RPAを使って実際にプロセスを自動実行する点が異なります。BPMは戦略的、IPAは運用・実行に特化しています。

2. IPAは人間の作業者を完全に置き換えることができますか？それとも業務負担を軽減するだけですか？

IPAは、繰り返しやルールベースの作業を自動化して人間の負担を減らすことを目的としています。人間を完全に置き換えるものではありません。自動化が苦手な問題解決や関係構築など、付加価値の高い業務に人間が集中できるようにします。

3. IPAでよく使われる機械学習モデルにはどんなものがありますか？

IPAでよく使われる機械学習モデルには、非構造化テキストの理解に使う自然言語モデル（例：BERT、GPT）、ルールベース判断に使うランダムフォレスト、書類のタグ付けや意図認識に使う分類モデルなどがあります。どのモデルを使うかは自動化するタスクによって異なります。

4. IPAは大企業だけに関係するものですか？中小企業にもメリットはありますか？

IPAは中小企業にも非常に有効です。請求書処理やフォームの検証など、繰り返し作業を少人数で自動化できます。クラウド型IPAツールにより、リソースの限られた企業でも手軽に導入・拡張できるようになりました。

5. IPAモデルを効果的に学習・設定するには、どのようなデータが必要ですか？

IPAモデルを効果的に学習させるには、実際の業務データ（メール、サポートチケット、チャットログ、フォーム、取引記録など）と、それに対応する正しい出力やアクションが必要です。クリーンでラベル付けされた過去データがあるほど、パフォーマンスが向上します。