RPAは製造業の事務作業自動化で普及したが、「シナリオ変更のたびに再プログラム」という限界が常に指摘されてきた。2024年、AIエージェントとRPAの融合「ハイパーオートメーション2.0」がこの壁を乗り越えようとしている。
従来RPAの限界とAIエージェントによる解決
UiPath、Automation Anywhere、BluePrismの調査では、RPAシナリオの平均寿命は18ヶ月で、その後のメンテナンスコストは導入時の2〜3倍に膨らむことが多い。AIエージェント（LLMベース）との統合により、画面レイアウト変更や業務フロー変更にRPAが自律的に適応できるようになった。Microsoftが2024年3月に発表した「Power Automate with Copilot」では、「発注書が届いたら、金額確認して在庫照合して発注承認して」という自然言語指示だけでRPAフローが自動生成される。
製造業での「知的オートメーション」事例
キリンホールディングスは原材料調達から製品出荷までの全事務フローをハイパーオートメーションで統合し、年間4万時間の作業削減を達成した。大和ハウス工業は建築資材の見積・発注・納品管理を完全自動化し、調達担当者が「例外処理」のみに集中できる体制を構築した。両社に共通するのは「RPAは手段、業務改革が目的」という考え方だ。
Harryの着眼点
RPAは「とにかく動く自動化」でしたが、AIエージェント統合で「考えながら動く自動化」になりつつあります。これは製造業の事務作業だけでなく、判断が必要な現場業務にも適用できる転換点です。ただし「AIに全部任せる」のではなく、「どの判断はAIに、どの判断は人間に」の設計が重要。ハイパーオートメーションの導入は技術の問題ではなく業務設計の問題です。
出典：Microsoft「Power Automate Copilot」発表2024年3月 / キリンホールディングス「デジタル変革2024年報告」/ UiPath「Hyperautomation Trends Report 2024」