投稿者 global-ai-media 
従来のRPAによる自動化は、画面レイアウトの変更で停止してしまう「脆さ」が課題でした。AWS等のクラウド基盤上で稼働する「AIエージェント」によるブラウザ操作は、視覚情報を理解し、自律的に判断することで、より柔軟で堅牢なワークフロー自動化を実現します。本記事では、この技術の仕組みと、日本企業が導入する際の利点およびリスクについて解説します。
RPAから「AIエージェント」への進化
日本企業において、RPA（Robotic Process Automation）は業務効率化の切り札として広く普及しました。しかし、多くの現場担当者が直面しているのが「シナリオメンテナンスの負担」です。操作対象のWebシステムのUIが少し変わっただけでロボットが停止し、エンジニアが緊急対応に追われるケースは後を絶ちません。
ここで注目されているのが、AWSなどのクラウドプラットフォーム上で構築される「AIエージェント駆動型」のブラウザ自動化です。これは、あらかじめ決められた座標や要素IDを順にクリックする従来のRPAとは根本的に異なります。大規模言語モデル（LLM）と画像認識能力を組み合わせたAIエージェントが、人間のようにブラウザ画面を「見て」、どこに入力すべきか、次にどのボタンを押すべきかを「その場で判断」して操作を行います。
仕組み：AWS環境での実装イメージ
技術的な観点では、これはAWS LambdaやAmazon ECS（コンテナ）上でヘッドレスブラウザ（画面を表示せずに動作するブラウザ）を稼働させ、Amazon Bedrockなどを通じてLLMがその操作を指示する構成が一般的です。
例えば、社内システムから特定の請求書データを抽出するタスクにおいて、従来のスクリプトでは「右から2番目のボタン」と定義していましたが、AIエージェントは「『ダウンロード』と書かれたアイコン、あるいはそれに類する意味を持つボタン」を探してクリックします。これにより、システムのバージョンアップやレイアウト変更に対する耐性（レジリエンス）が飛躍的に向上します。
日本企業における活用メリットと「2025年の崖」
この技術は、日本のDX（デジタルトランスフォーメーション）における課題、いわゆる「2025年の崖」問題に対する有効な解になり得ます。日本企業には、APIが整備されていないレガシーなWebシステムや、SaaS（Software as a Service）が乱立しています。これらをAPI連携で統合するには莫大なコストがかかります。
AIエージェントによるブラウザ自動化は、API開発を待たずに、UIベースでシステム間のデータ連携を柔軟に行う「接着剤」の役割を果たします。特に、複雑な条件分岐が必要な承認フローや、非構造化データ（備考欄のテキストなど）を読み取って判断が必要な業務において、従来のRPAでは実現できなかった高度な自動化が可能になります。
実務上のリスクとガバナンス
一方で、意思決定者はAIエージェント特有のリスクを理解しておく必要があります。最大のリスクは、AIが誤った判断をして誤操作を行う「ハルシネーション」や、予期せぬループ動作によるクラウドコストの増大です。
特に金融や個人情報を扱う業務においては、「Human-in-the-loop（人間がループに入る）」の設計が不可欠です。AIエージェントがすべての操作を完結させるのではなく、重要な「確定」ボタンを押す直前で人間に承認を求めたり、信頼スコアが低い場合にアラートを出したりする仕組みをAWSのStep Functionsなどで実装することが、実務的なガバナンス対応となります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントによるブラウザ自動化は、単なるRPAの置き換えではなく、業務プロセスの「自律化」への第一歩です。日本企業がこの技術を取り入れるための要点は以下の通りです。
- 「壊れにくい」自動化へのシフト：頻繁にUIが変わるSaaSや、外部サイト（行政システムや競合調査など）の操作から試験導入し、RPAのメンテナンスコスト削減効果を検証する。
- 責任分界点の明確化：AIエージェントが行った操作の責任を誰が負うのか、ログ監査の仕組みを含めたガバナンスルールを策定する。
- クラウドネイティブな設計：個人のPC端末で動くデスクトップ型RPAから、AWSなどのクラウド上でセキュアに管理・実行されるサーバーサイドの自動化へ移行し、セキュリティと可用性を担保する。