ワークフロー自動化 2026 — Zapier・n8n・Make と RPA(UiPath・Power Automate)まで:iPaaS と RPA の境界、AI Agent クロスオーバー比較

プロローグ — 自動化はもはや一つのカテゴリではない

10 年前は単純だった。Zapier は SaaS と SaaS の間に小さな橋をかけるツール、UiPath は Windows アプリのボタンを代わりに押してくれる Robot。同じ "automation" という単語で括られていたが、住んでいる惑星は違った。

2026 年の風景は別物だ。

• Zapier は "Agents" をリリースし、9,000+ Integration の上に Tool Calling 可能な AI Agent を載せた。
• n8n は GitHub Star 185k を超え、Self-hosting 可能な AI Workflow Platform の事実上の標準になった。LangChain・Vector DB・Claude/Gemini Node が Core に入っている。
• UiPath は会社まるごと "Agentic Automation" に Pivot した。RPA Bot を LLM Agent が Orchestration する。
• Microsoft Power Automate は Copilot で「自然言語で Flow を作る」を Default にした。
• Make.com は視覚的な分岐と Routing を武器に、Zapier より 3 ~ 5 倍安い運用コストを掲げる。

境界は曖昧になったが、消えてはいない。iPaaS と RPA は依然として違う問題を解いている。 API があるかないかが最初の分岐点で、AI Agent はその上に新しい層を積んでいる。

本稿の構成:

1. iPaaS と RPA の定義 — 何が違うか
2. 2026 年の Tool 地形 一目で — 比較 Matrix
3. iPaaS 三銃士の詳細 — Zapier・Make・n8n
4. RPA 陣営 — UiPath・Power Automate・Automation Anywhere・Blue Prism
5. AI Agent クロスオーバー — 両者が出会う点
6. 価格 Model の罠 — Task・Operation・Execution・Bot・Credit
7. Self-hosting vs SaaS — n8n が崩したバランス
8. 同じ Workflow を 3 つの Tool で — 実 Code
9. 導入 Decision Tree
10. Anti-Pattern

読み終えたら「うちのチームには何が合うか」を 5 分で決められるはずだ。

第 1 章 · iPaaS と RPA — 何が違うか

1.1 iPaaS の本質 — API の上の Bellows

iPaaS(Integration Platform as a Service)は Cloud SaaS 同士の間で API Call を Routing する Platform だ。Zapier・Make・n8n・Workato・Tray がこのカテゴリ。

中核の前提:

• すべての System に REST・GraphQL・Webhook API がある。
• Auth は OAuth・API Key で標準化されている。
• Data Model は JSON で表現される。

Workflow の形:

• Trigger(例: Stripe Payment Event)→ 変換(JSON Parse・Filter・Mapping)→ Action(Slack 通知)。
• 実行は Event-driven で、通常は秒 ~ 分単位で完了する。
• 並行性と冪等性は Platform が一部担保する。

1.2 RPA の本質 — UI の上の指

RPA(Robotic Process Automation)は人間が Mouse でクリックし Keyboard で打つ UI 操作そのものを自動化する。UiPath・Power Automate Desktop・Automation Anywhere・Blue Prism が代表。

中核の前提:

• System に API が無い、あるいは閉じている。Legacy ERP、Mainframe、独自 Windows App、Desktop Excel。
• 画面の座標・Image・Accessibility Tree を通じて UI 要素を見つけてクリックする。
• 自動化単位は Bot で、人がやっていたことをそのまま真似する。

Workflow の形:

• Windows 仮想 Machine 上で Bot を起動 → SAP を立ち上げ → Cell に値を入力 → "保存" Button をクリック。
• 実行は Schedule 駆動 または Queue 駆動で、1 つの Job が分 ~ 時間単位かかる。
• Bot は常に同じ画面が出ると期待する。画面が変わると壊れる。

1.3 分ける 1 行

iPaaS は API がある時 に最も光る。RPA は API が無い時 の最後の手段だ。

この 1 行を覚えれば Tool 選定の 90% は終わる。両方必要な Workflow も多い — だから両陣営が互いの領域に侵入している。

第 2 章 · 2026 年 一目比較 Matrix

表を暗記する必要はない。どの行があなたのチームの Deal-breaker か を 5 分で見極めよ。通常は 3 つのうちのどれか — Self-hosting 必須、Code Escape Hatch 必須、No-code 強制、のいずれかだ。

第 3 章 · iPaaS 三銃士の詳細

3.1 Zapier — 非開発者の Gold Standard

2026 年 5 月時点で、Zapier は依然として非開発者に最も優しい iPaaS だ。

• 9,000+ Integration — 小さな SaaS でも既に誰かが作ってある。Discovery Cost は事実上ゼロ。
• Trigger + Action の直線的な比喩 — 1 行で読める。"When X happens, do Y."
• Zapier Agents — 2025 年 5 月 GA、2026 年 2 月に Template Hub が統合された。Agent は Tool Calling 可能な LLM Wrapper で、9,000 Integration をそのまま Tool として渡せる。
• Copilot Builder — 自然言語で Zap を生成。「新規 Stripe 決済が来たら Slack に通知し HubSpot に登録」と打てば Draft が出る。
• AI Guardrails — Prompt Injection・PII・Toxic Language を Scan する。Enterprise が入ってくる扉。

弱点:

• Task の価格が高い — Make 比で平均 3 ~ 5 倍。大規模な Polling Workflow で請求書が爆発する。
• 視覚的な分岐が弱い — Paths はあるが、Make の視覚 Routing に比べると窮屈。
• Code Step の表現力に上限 — 30 秒 Timeout、Package 制限。

3.2 Make.com(旧 Integromat) — 視覚思考型の安息地

Make は Scenario 単位で動作し、各 Node 間を視覚的につなぐ UI が強み。

• 視覚的な分岐と Router — 1 画面で if/else Tree を描く。Zapier Paths が窮屈な時の正解。
• Operation Credit — Step ごとに 1 Operation を消費する。価格は Zapier 比 3 ~ 5 倍安い。
• Maia AI Builder — 自然言語で Scenario 生成。Make AI Agents も追加。
• 3,000+ Connector — Zapier より少ないが基幹は揃う。

弱点:

• Learning Curve — 視覚化は強力だが最初に少し壁がある。
• AI Node は基本 HTTP Call レベル — n8n の First-class AI Node ほど深くない。
• Self-hosting 不可 — Cloud のみ。

3.3 n8n — 開発者が愛する Dark Horse

n8n は 2026 年の iPaaS 陣営で最も早く成長している Tool だ。GitHub Star 185k を突破し、AI・開発者・Self-hosting の三拍子が大きい。

• Apache 2.0(Core)+ 商用 License 条項 — "fair-code"。Self-hosting 無料、Multi-tenant SaaS 再販のみ制限。
• Native AI Node — Claude Sonnet 4.6・Opus 4.7・Gemini・OpenAI・LangChain Agent・Vector DB(Pinecone・Qdrant・Weaviate・Supabase pgvector)が Core に組み込まれている。
• AI Agent Node — Tool Calling・Memory・Multi-step Reasoning を 1 Node で提供。
• 無限の HTTP Node + Code Node — JS・Python を Workflow 内で直接書く。
• Workflow as Code — Workflow を JSON で export/import。Git に Commit できる。

弱点:

• No-code というには少し無理がある — 非開発者には Learning Curve あり。
• 運用負荷 — Self-hosting なら DB・Queue・Scale・Backup を自前で管理。
• Ecosystem は Zapier ほど厚くない — 小さな SaaS の Connector は自作必要かも。

n8n が本当に面白い点: iPaaS と AI Agent の境界を最も早く消した Tool であることだ。Workflow がそのまま Agent の Tool-call Graph になる。

第 4 章 · RPA 陣営 — UI を自動化する人たち

4.1 UiPath — Category Leader の Pivot

UiPath は 2025 ~ 2026 年に会社をまるごと Agentic Automation に Pivot した。Click 中心 RPA の限界を認め、その上に LLM Agent 層を積んだ。

中核新製品:

• UiPath Agent Builder — LLM ベースの Agent を作る Tool。例外処理と意思決定を Bot ではなく Agent が担う。
• UiPath Maestro — Agent・Bot・人を Orchestration する。"Agent Sprawl" 防止が明示目標。
• ScreenPlay — AI が画面を見て人のように Click する。座標・Image ではなく視覚理解。
• RAG 内蔵 — Agent が Snowflake・SharePoint・Confluence・Policy Document から Real-time の知識を引く。

Target: 大企業 IT、金融、保険、医療。Governance・Audit Log・On-prem Orchestrator が Deal-breaker の場所。

4.2 Microsoft Power Automate — iPaaS・RPA・AI の饗宴

Power Automate は 1 つの傘の下に 3 種類 を集めている。

• Cloud Flow(iPaaS) — Connector 1,400+、M365・Teams・SharePoint に深く食い込む。
• Desktop Flow(RPA) — Power Automate Desktop。Windows 11 に標準搭載。
• Copilot・AI Builder — 自然言語 Flow 生成、OCR・文書抽出、GPT Action。

価格(2026 年 4 月時点):

• Premium 15 USD/user/month — Cloud Flow + 一部 Desktop。
• Process 150 USD/bot/month — 無人 RPA。
• Hosted Process 215 USD/bot/month — Azure Host の Bot。
• AI Builder は Premium に 5,000 Credit 同梱、追加 500 USD/unit。

長所:

• M365 が中心の組織では実質無料 — E5 License に一部 Bundle。
• Copilot Studio との結合 — Chatbot・Agent・Flow が同じ傘で繋がる。

弱点:

• Cloud Lock-in — Desktop は Local だが Cloud Flow は Microsoft Cloud に紐付く。
• 価格 Model が難解 — per-user・per-bot・AI Credit が混在し請求書が Mystery。

4.3 Automation Anywhere — Cloud-native RPA

• Automation 360 — SaaS ベースの RPA、IQ Bot で非定型文書処理。
• AI Agent Studio — 2025 ~ 2026 年に Agent Builder で合流。
• 価格は見積もり制、大企業の年間 50,000 USD 〜 という推定が一般的。

4.4 Blue Prism(SS&C Blue Prism) — 規制産業の砦

• 2022 年の SS&C 買収後、金融・保険など 高規制産業 に集中。
• 2026 年 4 月、SS&C Blue Prism WorkHQ を発表 — Agentic AI を安全・透明に統合。
• Server ベース Architecture・On-prem の強み・Audit Log が核。
• Market Share は UiPath・Power Automate 比で縮小し、Gartner では Challenger 位置。

第 5 章 · AI Agent クロスオーバー — 両者が出会う点

2026 年の本当の Story はこれだ — iPaaS と RPA が AI Agent の上で合流している。

5.1 iPaaS が上に — Zapier Agents・n8n AI Agent

典型 Flow:

1. Trigger(例: 新着 Email)が Context を LLM に渡す。
2. LLM が Tool List(= iPaaS の 9,000 Integration)から呼ぶ Action を決める。
3. 結果を再び LLM に Feedback、次の Step を決定。
4. 人の承認が必要な分岐で停止(Human-in-the-loop)。

n8n の AI Agent Node はこれを 1 Node で表現する。Tool Handle・Memory・Model を宣言するだけ。

5.2 RPA が上に — UiPath Agent Builder・Maestro

典型 Flow:

1. 人が自然言語で作業依頼(「この 100 件の取引を Review して怪しいのだけ拾って」)。
2. Maestro が作業を分解、各 Step を Bot または LLM Agent に割当て。
3. Bot は画面を Click し、Agent は RAG で Policy Document を参照。
4. 結果を人が Review、Bot が最終 Action を実行。

UiPath の ScreenPlay はここで決定的だ — 視覚理解 Agent が座標ベース RPA の Fragile な部分を置き換える。

5.3 MCP が両者を結ぶ

Model Context Protocol は 2025 年以降、LLM と Tool を繋ぐ事実上の標準になった。

• Zapier は Zapier MCP を Release し、9,000 Integration を MCP Tool として公開。
• n8n は Workflow を MCP Server として Publish できる。
• Power Automate は Copilot Studio で MCP Tool を呼ぶ。

つまり、一度作った Workflow を すべての LLM Host(Claude Desktop・Cursor・ChatGPT)が Tool として使える。

第 6 章 · 価格 Model の罠

自動化 Tool で最も多い事故は 価格 Model を読み違えて 請求書が爆発する Case だ。

6.1 Task vs Operation vs Execution

• Zapier Task — Action が実行されるたびに 1 Task。Trigger は無料。Polling 頻度を上げると Task が高速消費。
• Make Operation — Node が Data を 1 回処理するごとに 1 Operation。分岐・Loop がそのままコスト。
• n8n Workflow Execution — Cloud 基準。Self-hosting なら無料。ただし DB・Server・運用 Cost は別。

6.2 RPA の Bot License

• per-bot Model — UiPath・Power Automate Process。Bot 1 台が 24/7 動けば 1 License。
• per-user Model — Power Automate Premium。User あたり課金。
• AI Credit — Copilot・AI Builder は別。使用量爆発時は別見積。

6.3 隠れ Cost

• Data 転送 — 大きな File が Workflow を通るたびに課金される場合あり。
• Storage — 実行 Log・Error Log が蓄積。30 日後削除が Default。
• Compute — UiPath の Hosted Process は Azure Compute が請求書に別行で出る。

6.4 見積比較例

月 100,000 Action(各 Action = 1 Trigger + 3 Action)を回すと仮定。

• Zapier: 300,000 Task → Team または Company Plan、月 500 ~ 1,500 USD。
• Make: 400,000 Operation(4 Node Scenario)→ Teams Plan + 追加 Credit、月 150 ~ 300 USD。
• n8n Self-hosting: Server 1 台(30 USD/month 程度)+ 運用時間。
• n8n Cloud Pro: 月 50 ~ 200 USD、実行量により変動。

3 ~ 10 倍の差が出る。 Workflow が単純 Polling 中心なら Make・n8n に移すのが合理的。

第 7 章 · Self-hosting vs SaaS — n8n が崩したバランス

7.1 Self-hosting する理由

• Data Sovereignty — Workflow が処理する Data が外部 Cloud を通らない。規制・HIPAA・GDPR。
• 無制限 Execution — 価格は Server コストに縛られる。100 万件でも同じ Cost。
• Custom Node — 社内 API に合わせて Node を自作する。
• Vendor Lock-in 回避 — Workflow JSON を Git に保管、いつでも移行。

7.2 SaaS する理由

• 運用負荷ゼロ — Upgrade・Backup・Scaling・Monitoring を Vendor が担う。
• 素早い Start — 登録から 5 分で初 Workflow。
• 公式 Integration — 深い OAuth・Webhook・Retry Logic が検証済みで提供される。
• SLA — Enterprise Contract が可能。

7.3 n8n の折衷案 — Self-hosting の負担を下げる

n8n は Self-hosting の参入障壁を大きく下げた。

• Docker Compose 1 行で Start。
• AWS・GCP・Azure Marketplace から One-click Deploy。
• Managed Self-hosting Option — Vendor が Hosting・Upgrade を担当。
• Community Edition は永久無料、Execution 無制限。

この折衷案は SaaS-only だった Zapier・Make に価格 Pressure をかける構造だ。n8n の Sign-up の少なくない部分が Zapier の請求書に疲れて移ってきた人たち と噂される。

7.4 Self-hosting 運用 Checklist

# n8n Production Self-hosting 最小要件
infra:
  app: 2 vCPU / 4GB RAM 以上
  db: PostgreSQL 15 以上(Managed RDS 推奨)
  queue: Redis(Queue Mode、100 件/min 超過時は必須)
  storage: 30GB 以上(実行 Log・Binary Data)

network:
  domain: workflows.example.com
  tls: Let us Encrypt または ACM
  reverse_proxy: nginx または Caddy

ops:
  backup: PostgreSQL 毎日 Snapshot、S3 7 日保管
  monitoring: Prometheus + Grafana、実行失敗率に Alarm
  upgrade: 月 1 回の Window で Docker Tag を Pin
  secrets: AWS Secrets Manager または 1Password Connect

第 8 章 · 同じ Workflow を 3 つの Tool で

「新規 GitHub Issue が開いたら Slack の triage Channel に要約通知」という Workflow を 3 つの Tool で組む。

8.1 Zapier — Trigger + Action 2 段

Zapier UI で:

1. Trigger: GitHub → New Issue。Repo を選び OAuth で接続。
2. Action: Slack → Send Channel Message。
   • Channel: triage
   • Message:

New issue: {{title}}
{{user.login}} - {{html_url}}

{{body}}

3. Test → Publish。

長所: 5 分で完了。UI が 1 画面。Code 不要。 短所: Message Format に上限、追加加工が必要なら Code Step。

8.2 Make — 視覚 Scenario

Make で:

1. GitHub: Watch Issues Module、Repo を選択。
2. Tools → Set Variable: summary = repo.name と issue.title を結合。
3. Slack: Create a Message Module。

3 つの Node が視覚的に矢印で繋がる。Router を追加し Label ごとに別 Channel に送るなら 1 Node で分岐可能。

長所: 分岐・集約が直感的。Cost は Zapier より低い。 短所: Node ごとに 1 Operation、分岐ごとに乗算。

8.3 n8n — Workflow as Code

n8n で同じ Workflow を JSON で:

{
  "name": "github-issue-to-slack",
  "nodes": [
    {
      "name": "GitHub Trigger",
      "type": "n8n-nodes-base.githubTrigger",
      "parameters": {
        "owner": "your-org",
        "repository": "your-repo",
        "events": ["issues"]
      },
      "position": [240, 300]
    },
    {
      "name": "Format Message",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "parameters": {
        "language": "javaScript",
        "jsCode": "const issue = items[0].json.issue;\nconst repo = items[0].json.repository;\nreturn [{ json: { text: `*New issue in ${repo.full_name}*\\n<${issue.html_url}|#${issue.number} ${issue.title}>\\nby ${issue.user.login}` } }];"
      },
      "position": [460, 300]
    },
    {
      "name": "Slack",
      "type": "n8n-nodes-base.slack",
      "parameters": {
        "channel": "triage",
        "text": "={{ $json.text }}"
      },
      "position": [680, 300]
    }
  ],
  "connections": {
    "GitHub Trigger": { "main": [[{ "node": "Format Message", "type": "main", "index": 0 }]] },
    "Format Message": { "main": [[{ "node": "Slack", "type": "main", "index": 0 }]] }
  }
}

この JSON を Git に Commit すれば、Workflow の変更が PR で Review 可能になる。

長所: Code として扱える。Self-hosting なら無料・無制限。Code Node の表現力が高い。 短所: 非開発者には参入障壁。JSON を手書きしないが、PR Review で読む必要はある。

8.4 同じ Workflow に AI を載せる — n8n で 5 分

Issue の本文を LLM が要約し、Label を自動推奨する Step を追加する。

[GitHub Trigger]
        ↓
[Anthropic Chat Model]   - Claude Sonnet 4.6 Node
  prompt: "次の Issue を 1 文で要約し、bug / feature / docs から
          適切な Label を 1 つ推奨せよ。\n\n{{ $json.issue.body }}"
        ↓
[Format Message]
        ↓
[Slack]   "[{{ $json.label }}] {{ $json.summary }}"
        ↓
[GitHub: Add Label]   - Label が bug なら自動付与

n8n の Anthropic Chat Node は Model 選択・Temperature・System Prompt を UI で受ける。5 分で AI 分類器が付く。

8.5 RPA で同じ Workflow — やらない

これは RPA が解く問題ではない。GitHub と Slack の双方が強力な API を持つため iPaaS が正解。どちらか一方に API が無い時に初めて RPA を検討する。

第 9 章 · 導入 Decision Tree

5 分で Tool を決める単純な Tree。

System に API があるか?
- Yes
  - User が非開発者だけか?
    - Yes - Zapier(最短の Learning Curve)
    - No、視覚分岐が多いか?
      - Yes - Make.com
      - No、AI + Self-hosting + Code が必要か?
        - Yes - n8n
- No(Windows App・Mainframe・Legacy ERP)
  - 既に M365 を使用?
    - Yes - Power Automate Desktop + Premium
    - No
      - 大企業 IT・金融・保険 - UiPath または Blue Prism
      - Cloud-native 志向 - Automation Anywhere

追加の Branch:

• AI Agent が必要か? -> n8n(開発者)・Zapier Agents(非開発者)・UiPath Maestro(大企業 RPA)。
• Data Sovereignty 必須? -> Self-hosted n8n または On-prem UiPath Orchestrator。
• 時間あたり 10,000 件以上? -> Queue Mode の n8n または RPA 専用 Bot Pool。

第 10 章 · Anti-Pattern

10.1 RPA で API を真似る

Legacy ERP のために RPA を導入した後、新規 System まで RPA で自動化する。新規 System は API があるのに画面を Click している。 Bot は脆く、API Call より 100 倍遅い。API があるなら常に API を優先せよ。

10.2 すべての Workflow を 1 Tool で

「うちは Zapier の会社だ」と全 Workflow を Zapier に強制。結果: 大規模 Workflow で Task Cost が爆発、Code Step の 30 秒 Timeout で破綻。Workflow の Size と頻度が Tool を決める。 小さいものは Zapier、大規模は n8n、UI 自動化は RPA。

10.3 Self-hosting を運用人員無しで

n8n を EC2 に上げて放置。6 ヶ月後、Disk が満杯になるか、PostgreSQL の Backup が無いか、証明書が切れる。Self-hosting は無料ではない。 運用 Cost を SaaS Cost と比較せよ。

10.4 AI Agent に無制限の権限

Zapier Agent に「9,000 Integration 全部 OK」と緩める。1 度の Prompt Injection で Slack 全体に Spam が飛ぶ。Agent の Tool は最小権限。 Guardrails は Optional ではない。

10.5 Workflow を Code Review 無しに変更

「これは Code じゃないから PR 不要」と運用していると、1 人が Workflow を壊した時にチーム全体が止まる。Workflow は Code だ。 Make・Zapier も Scenario Export がある。n8n は JSON で PR を立てる。

10.6 RPA Bot を無限に増やす

「この作業も Bot、あの作業も Bot」で Bot 数が 100 を超える。Bot が壊れるたびに人間 1 名が 1 週間封印される。Bot は負債だ。 Bot ごとに ROI を計算し、6 ヶ月で回収できなければ廃棄。

エピローグ — 「どの Tool を使うか」ではなく「どんな風景を作るか」

自動化 Tool の選択は「Zapier か n8n か」のような単一選択ではない。風景 を設計する仕事だ。

導入 Checklist:

• 自動化する System を 10 個挙げ、API の有無を Mark。
• 各 System の Workflow 頻度(時間あたり)と Data 量を見積もる。
• 非開発者・開発者・RPA Specialist の比率を確認。
• Data Sovereignty・規制(GDPR/HIPAA)要件を確認。
• 6 ヶ月後の請求書を Simulate — Task・Operation・Bot を掛け算。
• AI Agent が 1 年以内に必要になるか予測。
• 一次決定: iPaaS・RPA・両方。
• 二次決定: Tool 1 つを選び 2 週間 PoC。
• Workflow JSON または Export を Git に Commit。
• 運用 Owner を指定 — Self-hosting なら特に。

短い Anti-Pattern List:

• 全 Workflow を 1 Tool で — Cost が爆発する。
• API があるのに RPA で画面 Click — API 優先、常に。
• Self-hosting = 無料 と勘違い — 運用人員の Cost を数えよ。
• AI Agent に最大権限 — Guardrails 無しで運用しない。
• Workflow を Review 無しに変更 — Change Tracking が崩れる。

次の記事予告

次の記事では n8n Self-hosting Production Guide — 単一 EC2 から Queue Mode・HA・Observability まで段階的に移行した実例を扱う。PostgreSQL Tuning・Redis Queue 分離・実行 Data の Retention Policy・失敗 Alarm・Git Workflow まで、ある企業が 6 ヶ月で壊したものを整理する。Zapier の請求書が月 3,000 USD を超え始めたなら、その記事が次の意思決定の Frame になる。

自動化 Tool は終着点ではない、Tool だ。風景 を作れ。風景が正しく組まれていれば、Tool は自分の仕事をするだけだ。

参考 / References

iPaaS

• Zapier — Automate AI Workflows, Agents, and Apps
• Zapier Agents — Combine AI agents with automation
• Zapier February 2026 Updates — AI guardrails & governance
• Make.com — AI Workflow Automation
• Make.com Pricing 2026 (G2)
• n8n — Workflow Automation Platform
• n8n on GitHub (185k+ stars)
• n8n Self-hosted AI Starter Kit
• n8n Pricing (Cloud vs Self-hosted, 2026)

RPA / Agentic Automation

• UiPath — Business Orchestration & Automation Platform
• UiPath Moves Into Agentic AI Realm (AI Business)
• Top 10 UiPath AI & Agentic Trends for 2026 (Accelirate)
• Microsoft Power Automate Pricing
• Power Automate 2026 Release Wave 1 (Microsoft Learn)
• Automation Anywhere — Automation 360
• SS&C Blue Prism — Agentic Automation
• SS&C Blue Prism WorkHQ Launch (April 2026)

Standards・Comparisons・Guides

• Model Context Protocol (MCP)
• Make.com pricing — Is it worth it? (Zapier blog)
• Blue Prism vs Automation Anywhere 2026 (Kanerika)
• n8n Review — AI Agents and Automation (Roborhythms)