投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は、単なるコンテンツ生成から、自律的に業務タスクを遂行する「AIエージェント」の段階へと移行しつつあります。本記事では、既存のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）システムが持つ「ガバナンス機能」と「実行力」が、企業のAI活用においてなぜ重要視されているのか、グローバルの動向と日本企業の実情を踏まえて解説します。
「生成」から「実行」へ：AIエージェントの台頭
現在、世界のAIトレンドは、テキストや画像を生成するフェーズから、ユーザーの指示に基づいてソフトウェアを操作し、具体的な業務を完遂する「AIエージェント（Agentic AI）」のフェーズへと急速にシフトしています。
しかし、大規模言語モデル（LLM）単体では、社内システムへのアクセス権限管理や、誤作動（ハルシネーション）によるリスク制御が難しく、エンタープライズ環境での「実行」には高いハードルがありました。そこで注目されているのが、すでに企業のバックオフィス業務に深く浸透しているRPA（Robotic Process Automation）との融合です。
なぜ今、RPAベンダーが「ダークホース」と呼ばれるのか
Nasdaqの記事でも指摘されているように、AI活用の次なるスーパーサイクルにおいて、AI専業スタートアップだけでなく、既存の自動化ソフトウェア企業が重要な位置を占めると予測されています。その最大の理由は「オーケストレーション（統合的な管理・制御）」と「ガバナンス」にあります。
AIエージェントが自律的にタスクを行う際、企業が最も恐れるのは「AIが勝手に誤った発注を行う」「機密データを不適切な場所に送信する」といった暴走です。RPAシステムは、長年にわたり企業の基幹システムやレガシーシステムと安全に連携し、ログ管理やアクセス制御を行う「ガバナンスプロトコル」を確立してきました。
つまり、AIという「脳」に、RPAという信頼性の高い「手足」と「安全装置」を組み合わせることで、実務に耐えうる自動化を実現しようというアプローチが、現在グローバルで評価され始めています。
日本企業における親和性と課題
日本は世界的に見てもRPAの導入率が高い国の一つです。労働人口の減少に伴う生産性向上の切り札として、多くの企業がすでにWinActorやUiPathなどのツールを導入しています。しかし、従来のRPAは「定型業務」しかこなせず、少しでも手順が変わると停止してしまう課題がありました。
ここにLLMの柔軟な判断力を組み込むことで、非定型業務（例：請求書の書式が毎回異なる場合の処理や、曖昧なメール指示からのタスク実行など）への対応が可能になります。日本企業特有の複雑な商習慣や、刷新が進まないレガシーシステム（2025年の崖）に対しても、既存のRPA資産をAIのインターフェースとして再利用することは、投資対効果の観点から非常に合理的です。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の経営層や実務責任者は以下の3点を意識してAI戦略を構築すべきです。
1. 既存資産（RPA）と最新AIのハイブリッド戦略
AI導入をゼロベースで考えるのではなく、社内で稼働しているRPAシナリオやAPI連携基盤を「AIエージェントの実行基盤」として再定義してください。これにより、セキュリティ審査やシステム連携の工数を大幅に圧縮できます。
2. 「Human-in-the-loop」によるリスク管理
AIに全ての判断を委ねるのではなく、RPAのワークフローの中に「人の承認」プロセスを組み込むことが重要です。特に金融や医療など規制が厳しい業界では、AIが下書きや準備を行い、人間が最終承認ボタンを押すという役割分担をシステム的に強制する設計が求められます。
3. ガバナンス先行の導入プロセス
技術的な可能性よりも、まずは監査証跡（ログ）が残るか、権限管理が既存のID管理システム（Active Directory等）と連携できるかを確認してください。日本企業の組織文化において、AI活用をスケールさせるための最大の障壁は「説明責任」への不安です。堅牢なガバナンス機能を備えたプラットフォームを選定することが、結果として現場への普及を加速させます。