RPA 2026 完全ガイド — UiPath · Automation Anywhere · Blue Prism · Power Automate Desktop · WinActor · Brity Works とエージェントAI の侵攻徹底解説

プロローグ — 2026年春、RPA の十字路

2026年5月のある月曜日、ソウル汝矣島の某都市銀行デジタル革新本部。会議室のホワイトボードに2つの数字が並んでいる。「稼働ボット 1,847体」と「エージェントAI パイロット 12件」。本部長は2行を指差して言う。「今年中にボットの半分を整理して、その席に LLM エージェントを入れる」。

同時刻、東京・丸の内、三菱UFJ銀行のIT部門。WinActor で組まれた EUC(End User Computing)シナリオ 3,200件が毎晩走っている。部長はため息をつく。「WinActor シナリオの維持費は毎年増えている。だが軽々しく止められない。止めた瞬間、人がまたその仕事をやらなければならない」。

ニューヨーク、UiPath 本社。CEO Daniel Dines が復帰して1年が過ぎた。株価は IPO 価格(56 USD)の4分の1あたりで横ばい、取締役会は「RPA」という単語を公の場で使うなと言う。会社の公式スローガンは今や "The Agentic Automation Platform"。

この3つの場面が2026年 RPA の十字路だ。誰もボットを止められず、誰も新規 RPA を買いたくない。その間に Microsoft Power Automate Desktop は Windows に同梱されて無料で市場の半分を吸収し、OpenAI Operator と Anthropic Computer Use が「スクリーン自動化」という RPA の本質を再定義している。本稿はその風景を正確に見る。

1. RPA 市場マップ 2026 — 4 つの陣営

2026年の RPA 市場を一枚にまとめると、4 つの陣営が並ぶ。

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Tier 1 · グローバル RPA Big 3(シェア・認知度の両方でトップ)         │
│    UiPath · Automation Anywhere · Blue Prism(SS&C)                  │
│    エンタープライズ、Attended + Unattended、自社クラウド + オンプレ    │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Tier 2 · ハイパースケーラー + 隣接プラットフォーム                    │
│    Microsoft Power Automate Desktop · IBM RPA · Pega · Workato        │
│    M365/CRM/iPaaS と自然に結合。シェア急上昇                          │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Tier 3 · 特化型 / 地域チャンピオン                                    │
│    NICE · Kofax · Nintex · Salesforce MuleSoft RPA                    │
│    KR: Brity Works(サムスンSDS)· Aircuvate(LG CNS)· 現代オートエバー │
│    JP: WinActor(NTT)· BizteX cobit · ロボパットDX · 富士通 RPA       │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Tier 4 · エージェントAI 新規参入                                      │
│    UiPath Agent Builder · AA Agent Studio · Adept · MultiOn           │
│    Anthropic Computer Use · OpenAI Operator                           │
│    「もうセレクタは持たない、モデルが画面を見る」                      │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

ポイントは Tier 1 が売上は最大だが成長率は最低、Tier 4 が売上は小さいが成長率は最高で、Tier 2 がその間でシェアを奪っているという構造だ。Microsoft が Windows 11 に Power Automate Desktop を同梱して「RPA を無料で使ってください」と言った瞬間、UiPath と Automation Anywhere の SMB チャネルは事実上崩壊した。

本稿は各陣営を分解する。誰がどこで強く、どこで弱く、2026年にどのスタックを選ぶべきか。

2. UiPath — 「Agentic Automation Platform」への再定義

UiPath はルーマニアのブカレストで生まれ、2021年に NYSE 上場した RPA の代名詞だ。IPO 時の株価は 56 USD、時価総額は約 35B USD。2026年5月時点の株価は 12 USD 前後、時価総額は 6 〜 7B USD。4 分の 1 に削られた。

理由はシンプルだ。(1) RPA 市場自体の成長鈍化、(2) Microsoft の無料参入、(3) LLM エージェントという新しい脅威。同社は2024年に創業者 Daniel Dines が CEO に復帰し、2025-2026年にかけて「Agentic Automation Platform」への再定義を進めている。

UiPath スタックの構成:

Studio / Studio X / StudioWeb — 自動化デザイナー。Studio は開発者向け XAML ベース、StudioX は非開発者向け、StudioWeb はブラウザベース(クラウドネイティブ)。
Robot (Attended / Unattended) — 実際に仕事をするボット。
Orchestrator — ボット管理 + スケジューリング + キュー + ログ + アセット管理。
AI Center — ML モデルの学習/デプロイ/利用。
Document Understanding — ドキュメント OCR + LLM 抽出 + 分類 + 検証。
Process Mining / Task Mining — どのプロセスを自動化するかを見つける分析。
Action Center — 人間の承認が必要なステップ。
Agent Builder (2025-) — LLM エージェントビルダー。既存 RPA ワークフローをツールとして呼び出す。

UiPath の自動化は XAML ファイルとして保存される。下は Excel ファイルを読んで SAP に入力する最もシンプルなシーケンスの XAML スニペット:

<Activity x:Class="ReadExcelToSAP" xmlns="http://schemas.microsoft.com/netfx/2009/xaml/activities">
  <Sequence DisplayName="ReadExcelToSAP">
    <ui:ExcelApplicationCard FilePath="C:\Input\orders.xlsx" Visible="True">
      <ui:ReadRange SheetName="Sheet1" Range="A2:E100" Result="[dtOrders]" />
    </ui:ExcelApplicationCard>
    <ForEach TypeArgument="DataRow" Values="[dtOrders.AsEnumerable()]">
      <Sequence>
        <ui:SAPLogon Server="prod-sap.example.com" Client="100" User="bot_user" />
        <ui:TypeInto Selector="&lt;wnd app='saplogon.exe' cls='Shell_TabWindowClass'/&gt;" Text="[row(0).ToString()]" />
        <ui:Click Selector="&lt;wnd ctrlname='btnSave'/&gt;" />
      </Sequence>
    </ForEach>
  </Sequence>
</Activity>

この XAML が RPA の本質を最もよく表している — セレクタ(wnd app='saplogon.exe' cls='Shell_TabWindowClass')で UI 要素を指し、その上にクリックとタイピングを積む。そしてセレクタが壊れた瞬間にボット全体が止まることもまた RPA の本質だ。UiPath が 2024 年から推す AI Computer Vision Selector と 2025 年から推す Agent モードは、まさにこの問題を解こうとする試みだ。

価格: 2026 年時点で Studio ライセンスはユーザーあたり年 1,500 〜 2,000 USD、Robot ライセンスは Attended 1,200 〜 1,500 USD/年、Unattended 6,000 〜 8,000 USD/年、Orchestrator はクラウド/オンプレによって変わるが通常開始 25k USD/年。Document Understanding はページ単位課金。平均的なミッドマーケット導入は初年度 150k 〜 500k USD のレベル。

3. Automation Anywhere — クラウドネイティブ + Agent Studio

Automation Anywhere(AA)は 1996 年に San Jose で創業し、2018 年に Goldman Sachs/SoftBank などから 850M USD を調達、2021 年に IPO を計画したが市場悪化で撤回した Big 3 の 1 社だ。未上場のまま 2024 年シリーズ G で再び資金を入れた。

AA の差別化:

A2019 / Automation 360 — 100% Web ベース IDE への移行が Big 3 で最も早かった。UiPath Studio は .NET デスクトップアプリ、AA はブラウザ。ガバナンス/デプロイ面で大きな利点。
IQ Bot → Document Automation — 自前 IDP。UiPath Document Understanding より早く IDP を内蔵していた。
Bot Store — 作り置きボットマーケットプレイス。UiPath Marketplace より大きい。
Agent Studio (2025-) — AA のエージェント AI ビルダー。既存ボットをツールとして公開し、LLM が呼び出す。

価格は UiPath と同等かやや安い水準。Attended ボットが強いと評されることが多い(コールセンターエージェントの PC で並走するシナリオ)。

4. Blue Prism (SS&C) — 「元祖 RPA」の老化

Blue Prism は 2001 年に英国で創業し、「RPA」という言葉自体を作った元祖だ。2008 年に「Robotic Process Automation」というワードを自社マーケティングで初めて使った会社として知られる。2017 年に LSE 上場、2022 年に SS&C Technologies が 1.6B USD で買収して非公開化。

Blue Prism の哲学は最初から Unattended 100%、開発者重視、ガバナンス最優先。UiPath のようにシチズンデベロッパーを歓迎する会社ではなく、「RPA は IT 部門が統制すべきだ」という英国式エンタープライズ文化を持つ。

**オブジェクト定義(Object Studio)**が Blue Prism の中核概念だ。あるアプリケーションの UI 要素を一度だけ定義しておけば、すべてのプロセスがそのオブジェクトを再利用する。UiPath のセレクタがアクティビティごとに毎回入るのとは対照的だ。

<object name="SAP_Customer_Master">
  <element name="CustomerIdField">
    <type>Edit</type>
    <attributes>
      <attribute name="WindowText" value="*"/>
      <attribute name="ClassName" value="TextEdit" matchType="Equal"/>
      <attribute name="CtrlId" value="100" matchType="Equal"/>
    </attributes>
  </element>
  <action name="ReadCustomerId">
    <parameter direction="out" name="Value" type="text"/>
    <stage name="ReadFromCustomerIdField" type="Read"/>
  </action>
</object>

SS&C 買収後、Blue Prism は SS&C の資産運用・ファンド管理・保険ドメインとセットで売られる比率が増えた。新規 RPA 導入で Blue Prism を新たに選ぶケースは 2026 年にはほぼ無いが、既存の金融機関の大規模配備はそのまま稼働している。

5. Microsoft Power Automate Desktop — Windows に同梱された RPA

2020 年に Microsoft が Softomotive(WinAutomation, ProcessRobot)を買収して始まった。2021 年に Power Automate Desktop を発表、2021 年 4 月から Windows 10/11 ユーザーは Power Automate Desktop を無料で利用できる。これが RPA 市場への最大の衝撃だった。

何が無料で何が有料か:

無料: Power Automate Desktop のローカル実行(Attended、Windows ログインユーザー限定)。
有料(Per User Plan): クラウドトリガー、無人実行、CoE Toolkit、AI Builder。
Per User with Attended RPA: 約 USD 40/ユーザー/月。
Per Flow Plan: 約 USD 100/フロー/月。
Process Plan (Unattended): 約 USD 150/ボット/月。

UiPath Unattended が年 6 〜 8k USD であるのに対し、Microsoft は無人ボットを年 1,800 USD で売っている。SMB 市場ではゲームオーバーだ。

Power Automate Desktop の自動化は JSON でシリアライズされる。下は「特定フォルダの PDF を読んで Excel に行追加」シナリオのアクション抜粋:

{
  "actions": [
    {
      "name": "GetFilesInFolder",
      "module": "Folder",
      "parameters": {
        "folder": "C:\\Invoices",
        "fileFilter": "*.pdf",
        "includeSubfolders": false
      },
      "output": "Files"
    },
    {
      "name": "ForEach",
      "iterator": "CurrentFile",
      "collection": "%Files%",
      "body": [
        {
          "name": "ExtractTextFromPDF",
          "module": "PDF",
          "parameters": { "pdfFile": "%CurrentFile.FullName%" },
          "output": "ExtractedText"
        },
        {
          "name": "AIBuilderExtractFields",
          "module": "AIBuilder",
          "parameters": {
            "modelId": "invoice-extractor-v3",
            "text": "%ExtractedText%"
          },
          "output": "Fields"
        },
        {
          "name": "ExcelLaunchAndOpen",
          "parameters": { "path": "C:\\Reports\\invoices.xlsx" }
        },
        {
          "name": "ExcelWriteCell",
          "parameters": {
            "row": "%LastRow + 1%",
            "column": 1,
            "value": "%Fields.InvoiceNumber%"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Power Automate Desktop の弱点は 依然として Attended 中心であること。無人ボットを動かすには Process Plan(150 USD/ボット/月)+ マシン別ライセンスが必要で、その時点で UiPath Cloud Community や Automation Anywhere と価格は近づく。それでも M365 環境にいる SMB なら first pick だ。

6. IBM Robotic Process Automation — WDG 買収と停滞

IBM は 2020 年にブラジルの WDG Soluções em Sistemas を買収して RPA 市場に参入した。それ以前は IBM RPA with Automation Anywhere(AA OEM)という名前だったが、WDG 買収後は自社製品に切り替えた。2026 年時点の正式名称は IBM Robotic Process Automation。

IBM RPA の強みは、IBM Cloud Pak for Business Automation バンドルの中で BPM(Business Process Management)、ディシジョン(IBM Operational Decision Manager)、ドキュメント処理(IBM Datacap)と自然につながる点だ。WDG 時代から Process Mining(IBM Process Mining)もセットで売っている。

採用は IBM 既存顧客(銀行、政府、通信)に集中しており、一般の RPA 市場で IBM を新たに選ぶケースはまれだ。ただし「すでに IBM CP4BA を使っている」組織には自然な選択肢になる。

7. Workato · Tray.io — iPaaS と RPA の境界

Workato は 2013 年創業、2021 年シリーズ E で評価額 5.7B USD。本質は iPaaS(Integration Platform as a Service)だが、2022 年から「Workato RPA」という名前でデスクトップ自動化も併売している。本質は「API があれば API、無ければ RPA」戦略。

なぜこれが重要か: 2026 年時点でエンタープライズが自動化したい作業の 80% は API のあるシステム(Salesforce、NetSuite、Workday、Jira、Slack)だ。その領域では RPA は最も非効率になる — API コールがセレクタクリックよりも 100 倍速くて安定する。

Workato/Tray.io/Boomi のメッセージは:「API がある場所に RPA ボットを置かないでください。API へ行ってください。本当に API が無い SAP GUI やレガシーメインフレーム画面にだけ RPA を使ってください」。これが UiPath/AA に最も痛いメッセージだ。

8. NICE · Pega · Kofax · Nintex — 隣接領域の RPA

NICE — イスラエル。コールセンター/金融トレーディングを本業とし、RPA(Real-Time, Advanced Process Automation)を併売。Attended に強い。NICE CXone とバンドルされコールセンターエージェントの PC 自動化に強い。

Pega Systems — 米国。BPM(ビジネスプロセス管理)が本業、Pega Robotic Process Automation(以前 OpenSpan 買収)がアドオン。保険・銀行のコアシステムと一緒に売られる。

Kofax (Tungsten Automation) — 2024 年に Tungsten Automation に社名変更。本業は ABBYY と並ぶ IDP(Intelligent Document Processing)2 強だが、Kofax RPA も販売。文書が多い業界(保険、銀行、政府)で IDP + RPA セットとして強い。

Nintex — オーストラリア。SharePoint/M365 ワークフロー自動化から始まり、RPA(Nintex RPA、旧 EnableSoft Foxtrot 買収)へ拡張。M365 親和性で中堅市場に採用。

これら 4 社はいずれも「RPA が本業ではない会社」で、本業領域(コールセンター、BPM、IDP、M365 ワークフロー)導入とセットで RPA を併売する。

9. 韓国 · サムスンSDS Brity Works · LG CNS Aircuvate · 現代オートエバー

韓国 RPA 市場はグローバルと違う道を歩いた。2017-2020 年頃にグローバル Big 3(UiPath、AA、Blue Prism)が国内参入し、同時に SI Big 4(サムスンSDS、LG CNS、SK C&C、現代オートエバー)が各自の RPA プラットフォームを作った。

サムスンSDS Brity Works(旧 Brity RPA) — サムスングループ社 + 外部顧客。Brity Works は RPA + ChatBot + AI を束ねた統合ワークプレイスブランド。Brity Works 内の RPA エンジンはユーザーが画面を録画してボットを作る方式。グループ標準ツール。

LG CNS Aircuvate — LG グループ社 + 外部。自社開発 + UiPath OEM 併用。Aircuvate Studio がデザイナー役。

現代オートエバー (HMG ITS) RPA — 現代自動車グループ標準。UiPath と自社ソリューション併用。

新韓銀行 · KB国民銀行 · ウリィ銀行 · ハナ銀行 RPA — 大手 4 行はいずれも数百〜数千ボット規模で RPA を運用。新韓銀行は UiPath、KB は UiPath + 自社、ウリィは Blue Prism 比率が大きかったが UiPath へ漸進移行中、ハナは UiPath。カカオバンク/トスバンク/Kバンクのようなネット専業銀行は API ファーストで RPA 比率が低い。

対象業務: 与信申請データ入力、コールセンター後処理、外貨送金 SWIFT 入力、決算作業、KYC/AML 画面収集、債権回収案内状出力など。「人が PC の前で画面をクリックする全ての仕事」。

韓国 RPA の特殊性: HR/会計が SAP と韓国 ERP(Douzon Bizon、Younglimwon)に二分されており、後者の API カバレッジが弱い。そのため RPA 依存度がグローバル平均より高い。

10. 日本 · NTT WinActor · 富士通 RPA Express · BizteX cobit · ロボパットDX

日本の RPA 市場は韓国よりさらに深い。日本企業のバックオフィス IT 依存度、紙/FAX 文化、EUC 伝統が合わさって RPA が爆発的に広がった。

WinActor (NTT-AT) — 日本国産 RPA の圧倒的1位。NTT アドバンステクノロジが開発し、NTT データが営業/配備。日本語 UI、日本企業フレンドリー、富士通/日立/NEC が SI として導入。大企業の標準に近い。

BizteX cobit — 日本初のクラウド RPA。ブラウザベース。SMB/中堅市場ターゲット。SaaS 型価格。

RPA ロボパットDX(FCE Process & IT) — 「現場部門が自分で作る RPA」を掲げる。UI が日本語で親切と評価。中堅企業/地方企業に多く導入。

富士通 RPA Express — 富士通の自社 RPA(WinActor の営業も併行)。自社クライアント中心。

NEC Software Robot Solution — NEC 自社。

UiPath Japan — 日本に別法人。トヨタ、日本生命、ソフトバンクなど大企業が採用。

Automation Anywhere Japan / Blue Prism Japan — シェアは低め。

代表事例:

三菱UFJ銀行 — WinActor + UiPath 混在運用。バックオフィス決済処理、為替画面、融資審査画面の自動化。報道ベースで使用シナリオ数千件。
損保ジャパン — 保険金請求画面 + 約款検索 RPA。
パナソニック — 経理 / 人事バックオフィス。
三井住友海上 — 業務 RPA で社内表彰を受けた事例多数。
ANA / JAL — 航空券発券後処理、マイル精算。

日本 RPA の特殊性: 日本企業の画面デザインは韓国/米国より保守的で安定している(レガシー画面が 10 年単位で変わらない)。これは RPA のセレクタが壊れにくいことを意味し、RPA の寿命が長くなる。同時に LLM エージェントへの乗り換え動機が弱い。

11. Attended vs Unattended — ボットの 2 つのモード

RPA の最も基本的な区分は Attended と Unattended だ。

Attended ボット: 人の PC で、人がトリガーすると動くボット。コールセンターエージェントが顧客情報を照会している間に横で ERP に自動入力するパターン。人の Windows ログインを共有する。
Unattended ボット: 人なしで、別の VM/マシンでスケジュール実行されるボット。毎日午前 3 時に SAP から前日売上を抜き出して BI に入れるパターン。専用ボット ID で Windows ログイン。

価格は Unattended が Attended の 3 〜 5 倍(UiPath 基準で Attended 1,500 USD/年、Unattended 6,000 〜 8,000 USD/年)。理由は (1) Unattended の方が処理量が多い、(2) 人が見ていない状態で動くためガバナンスコストが大きい、(3) ベンダーの売上比重がここに偏っている、ため。

エンタープライズ RPA の 80% が Unattended、20% が Attended。コールセンターのように Attended 比重が大きい産業では NICE が強い。

12. セレクタの悲劇 — なぜ RPA は頻繁に壊れるか

業界で最も頻繁に聞く RPA への不満は 「ボットがよく壊れる」。原因はセレクタだ。

セレクタは UI 要素を指す文字列。例: <wnd app='chrome.exe' cls='Chrome_WidgetWin_1'/><html name='SAP'/><input id='customer_id'/>。このセレクタが指す要素が消えたり属性が変わったりするとボットが止まる。

セレクタが壊れるよくある原因:

SAP/Salesforce/Workday といった SaaS の UI アップデート(四半期ごと)。
Windows ダイアログの位置変更、フォント変更、DPI 変更。
ボットが走るマシンの解像度変更、モニター数変更。
ログイン画面に広告バナー、セキュリティ警告、パスワード期限切れ通知などの例外画面が現れる。
同時ログインによる画面ロック。

この問題のため、RPA 運用チームは「人を減らすボット」を作って「ボットを修理する人」を新たに雇うパターンを繰り返す。社内 RPA CoE(Center of Excellence)人員が 5 〜 50 人にのぼる大企業も珍しくない。

LLM ベースのコンピュータビジョンセレクタ(UiPath AI Computer Vision、Microsoft Power Automate Vision、Anthropic Computer Use)がこの問題を解く方向だ。セレクタの代わりに「顧客 ID 入力欄を探せ」と自然言語で指示する。2026 年時点で精度が 95% 台まで上がり、急速に標準化している。

13. OCR + ドキュメント理解(IDP) — Document Understanding · Hyperscience · Rossum · ABBYY · Tegaki

RPA の弱点の一つは 人が PDF/画像を見てから入力するステップだ。これを解こうと IDP(Intelligent Document Processing)が RPA に接続する。

主要 IDP プレーヤー:

UiPath Document Understanding — UiPath 内蔵。Form recognizer + Layout Extractor + Intelligent Form Extractor + LLM extractor。
Hyperscience — IDP 専業。保険/銀行で最もよく見る。Human-in-the-loop 検証が強い。
Rossum — チェコ発。請求書 IDP に特化。SAP との深い連携。
ABBYY FlexiCapture / Vantage — 最古参 OCR 企業。ABBYY OCR エンジンは業界標準の一つ。
Tegaki (Cogent Labs) — 日本発の手書き OCR。日本の紙文書処理の事実上の標準。
Kofax (Tungsten) IDP — ABBYY と並ぶ 2 強。
Microsoft AI Builder / Azure Document Intelligence — Microsoft 陣営。
Google Document AI — Google Cloud 陣営。
AWS Textract — AWS 陣営。

2024-2026 年で最も大きな変化は LLM ベース抽出が標準化されたことだ。従来は「この請求書フォームの invoice_number は左上 2 行目」のように座標ベースのテンプレートを作る必要があった。いまは LLM に PDF を渡して「必要なフィールドを JSON で抽出して」と頼めばいい。UiPath は自社 Document Understanding を急速に LLM モードへ移している。

14. Process Mining · Task Mining — 「何を自動化するか」を見つける段階

RPA のもう一つの弱点は 「どのプロセスを自動化すれば ROI が最大か」を人が推測していることだ。これを解くのが Process Mining と Task Mining。

Process Mining — ERP/CRM/MES のログから実際のプロセスフローを再構築する。標準プロセスと実フローの差(variant)を見つけ、非効率区間を可視化する。代表ツール:

Celonis — ドイツ。Process Mining の絶対王者。2024 年シリーズ D 時点で時価総額 13B USD 付近。Siemens、Vodafone、サムスン電子、Bosch などで標準。
ABBYY Timeline — ABBYY 買収。
Microsoft Process Mining (旧 Minit 買収) — Power Automate Process Advisor + Process Mining。
UiPath Process Mining — UiPath 買収(旧 ProcessGold)。
Apromore (OSS) — オーストラリア。
Pafnow / IBM Process Mining — IBM。
SAP Signavio — SAP 買収、ERP データとの深い連携。

Task Mining — ユーザーの PC 画面を録画して作業パターンを分析する。Process Mining がシステムログベースなら、Task Mining はユーザー行動ベース。UiPath Task Mining、Microsoft Task Mining、Celonis Task Mining いずれも存在。

この 2 つが RPA 導入前段階の標準ツールになった。「どのボットを作るか」を人が推測せず、データで答える。

15. シチズンデベロッパー + RPA CoE

RPA のガバナンスモデルは 2 つに分かれる。

シチズンデベロッパーモデル(UiPath / Microsoft 推奨) — 業務部門の人が直接ボットを作る。デザイナーツールが no-code/low-code であることが条件。早い ROI、部門の自律性。欠点はボットが爆発的に増えてガバナンスが崩れること。

RPA CoE モデル(Blue Prism / エンタープライズ推奨) — 社内 RPA 専任チームがすべてのボットを作り運用する。ガバナンス/品質/セキュリティが強い。欠点はボトルネックになり ROI が遅いこと。

2026 年に実際にうまく回るモデルは ハイブリッド — 単純なボットはシチズンデベロッパーが作り、複雑なものやミッションクリティカルなボットは CoE が作り、CoE がシチズンが作ったボットのガバナンス(セキュリティレビュー、シークレット管理、ボット ID 管理、モニタリング)を担う。

16. ボット ID · シークレット · ガバナンス

RPA ガバナンスの核心問題の一つは ボット ID だ。ボットが SAP にログインするには ID/パスワードが必要で、その認証情報を誰が管理するかがセキュリティ問題になる。

悪いパターン(よく見る):

ボットが「共有 ID」を使い、複数の人がその ID を知っている。
ボットスクリプトの中にパスワードが平文で埋め込まれている。
ボット ID が 90 日ごとに失効し、変更のたびに全ボットが止まる。

良いパターン:

ボットごとに専用 ID(例: bot_finance_close_01)を作り、人と分離する。
パスワードは CyberArk / HashiCorp Vault / UiPath Credentials / Power Automate Connection Reference に保管。
ボット ID は人 ID と別の有効期限ポリシー(例: 有効期限なし + 強力なローテーションポリシー)。
すべてのボット実行ログが SIEM(Splunk / Sentinel)に入り監査可能。

金融機関の RPA インシデントの大半はボット ID 管理の失敗から来る。2023 年の韓国某都市銀行ではボット ID で 1,000 件以上の不正取引が試みられた事件があった(報道ベース)。

17. コストの経済学 — ライセンス + インフラ + 保守

RPA の本当のコストはライセンスではなく保守だ。平均的なエンタープライズ RPA 導入のコスト構造:

ライセンス: 30 〜 40%
ボットが走る VM/マシンインフラ: 10 〜 15%
構築(SI 費用): 20 〜 30%
保守(ボット修理、セレクタ更新、新画面対応): 30 〜 40%

保守費用がライセンスと同等に大きいことが RPA の ROI を削る。100 人がやっていた仕事をボット 100 体に減らしたが、ボット 100 体を維持するために新たに 20 人が雇われる構造はよくある。その 20 人は RPA 開発者であり、一般事務職より人件費が高い。

このコスト構造が「RPA は死んだ」というナラティブの経済的根拠だ。どうせ 20 人雇うなら、その 20 人をデータエンジニア/AI エンジニアとして雇って API 統合と LLM エージェントを作るほうがいいという計算になる。

18. エージェント AI の侵攻 — UiPath Agent Builder · AA Agent Studio · Power Automate AI Agents

2024-2026 年に RPA Big 3 はそろって「エージェント AI」へのピボットを宣言した。

UiPath Agent Builder (2025-) — 既存 UiPath ワークフローをツール(tool)として公開し、LLM がそのツール群を呼び出す。LangChain/LangGraph の上に RPA ツールを乗せた構造に近い。「顧客がメールを送ってきたから返信して、システムに登録して、マネージャーに通知して」のような自然言語タスクを受け取る。

Automation Anywhere Agent Studio (2024-) — 似た構造。AA は自社ボット + 外部 API + LLM を 1 つのエージェント内で束ねる方向。

Microsoft Power Automate AI Builder Agents + Copilot Studio — Microsoft は Power Automate と Copilot Studio を統合する方向。M365 Copilot から自然言語で呼ばれたエージェントが Power Automate フローを実行する。

Anthropic Computer Use / OpenAI Operator — RPA Big 3 の外から来た脅威。モデルが直接スクリーンを見てマウス/キーボードを動かす。セレクタを作らなくていい。2026 年 5 月時点で信頼性は RPA より落ちるが、急速に追い上げている。

誰が勝つか?

単純な反復デスクトップ作業 → Computer Use / Operator が徐々に勝つ。
ミッションクリティカル + ガバナンス必須 → UiPath / AA / Blue Prism がしばらく耐える。
M365 内の自動化 → Power Automate AI Agents が勝つ。
API がある SaaS の自動化 → Workato/Zapier が勝つ。

19. 「RPA は死んだ」ナラティブの正確な位置

業界でよく聞く「RPA is dead, long live agents」スローガンの意味を正確に見る。

正しい部分:

新規 RPA 導入は鈍化。UiPath の NRR(Net Retention Rate)が 2023 年の 121% から 2025 年に 105% へ低下。
LLM エージェントの方が柔軟。セレクタ破損問題がない。
シチズンデベロッパーよりも「Claude/ChatGPT に頼む」方が簡単になった。

間違っている部分:

すでに敷かれた数千のボットを誰が止めるか。止めない。
ミッションクリティカルなバックオフィスは LLM の非決定性を受け入れられない。「仕訳を 99% 正解」では通らない。
ガバナンス/監査/監督官庁要件は RPA 側の方が遥かに成熟している。

正確な表現は「RPA の成長は終わった。だが RPA は消えない。新しい自動化は LLM エージェントが奪う」。

20. ベンダー比較マトリクス 2026

ベンダー	本社	配備モード	Attended/Unattended	エージェント AI ロードマップ	価格帯	強み
UiPath	NYC	クラウド + オンプレ	両方	Agent Builder	中〜上	IDP 統合、知名度
Automation Anywhere	San Jose	クラウド優先	両方	Agent Studio	中〜上	Web IDE、Bot Store
Blue Prism (SS&C)	London	オンプレ寄り	Unattended 中心	Decipher / SS&C AI	上	ガバナンス、金融
Microsoft Power Automate	Redmond	クラウド + デスクトップ	Attended 無料	Copilot Studio	低〜中	M365 統合、無料参入
IBM RPA	Armonk	オンプレ + IBM Cloud	両方	watsonx Orchestrate	中	CP4BA 統合
Workato	Mountain View	iPaaS	API ファースト + 補助 RPA	Workato Agent	中	API 統合
NICE	Israel	コールセンター	Attended 強	NEVA AI	中	コールセンター
Pega	Cambridge MA	BPM	両方	Pega GenAI Blueprint	中〜上	BPM 統合
Kofax (Tungsten)	Irvine	オンプレ	両方	TotalAgility AI	中	IDP 統合
Nintex	Bellevue	M365	両方	Nintex AI	中	M365 ワークフロー
Brity Works	Seoul	グループ標準	両方	Brity AI	中	韓国語/グループ社
Aircuvate	Seoul	韓国 SI	両方	LG AI Connect	中	韓国 SI
WinActor	Tokyo	日本	両方	NTT tsuzumi 連携	中	日本語/日本 SI
BizteX cobit	Tokyo	クラウド	Attended 中心	BizteX AI	中低	日本 SMB
ロボパットDX	Tokyo	デスクトップ	Attended	FCE AI 連携	低	日本現場

21. 何を選ぶべきか — 意思決定ツリー

組織規模/状況別の選択:

グローバル大企業 + 既存 UiPath 導入 → UiPath 維持 + Agent Builder パイロット。
グローバル大企業 + 新規導入 → Microsoft Power Automate(M365 セット)または UiPath。
ミッドマーケット SMB + M365 環境 → Microsoft Power Automate Desktop。
ミッドマーケット SMB + Google Workspace → Workato または Zapier(RPA 比重を下げる)。
金融機関(韓国)+ 保守的 → 既存 UiPath/Blue Prism 維持。
コールセンター中心 → NICE。
日本の大企業 + 保守的 → WinActor 維持。
日本の SMB → BizteX cobit / ロボパットDX。
韓国の大企業 + グループ社 → Brity Works(サムスン)/ Aircuvate(LG)/ 現代オートエバー(現代)。
「API があらゆる場所にある」企業 → Workato + 最小限の RPA。
「いきなり LLM エージェントへ行きたい」 → Anthropic Computer Use / OpenAI Operator + 既存 RPA の段階的廃止。

22. アンチパターン — RPA を壊す 11 のやり方

「EUC(Excel + マクロ)をそのまま RPA に移す」 — 元のコードの負債を RPA に転送する行為。
ボットパスワードを平文で保管する。
1 つのボットが多すぎる仕事をする — 1 つのシナリオに 50 ステップ入っている。
CoE 無しでシチズンデベロッパーを野放しにする — ボット爆発後にガバナンス崩壊。
CoE しかなく業務協業がない — 使い所を間違える。
ボット ID = 人 ID — 人が辞めるとボット停止。
ボット監視なし — 壊れたかどうかも分からない。
セレクタに座標(x=120, y=340)を埋め込む — 解像度変更で即死。
API があるのに RPA で迂回する — 100 倍遅くて 100 倍壊れる。
ROI 計算をボット導入コストだけで計算 — 保守を無視。
LLM エージェントパイロットを先延ばしする — 2 年後に追いつくのは難しくなる。

23. 実戦チェックリスト — RPA CoE 0/30/90 日ガイド

0 〜 30 日:

自動化候補プロセス 5 〜 10 件をインタビューで収集。
候補の中から(反復度高 × ルールベース明確 × システム変更少 × API 無し)でスコアリングし、上位 3 件を選定。
Task Mining(または人インタビュー)で step by step マッピング。

30 〜 60 日:

パイロットボット 2 〜 3 件を実装。Attended から始めることを推奨。
ボット ID ポリシー策定(専用 ID + Vault + SIEM ログ)。
シチズンデベロッパー vs CoE モデル決定。

60 〜 90 日:

最初の無人ボットを本番投入。
運用ダッシュボード(Orchestrator / PA Cloud / CoE Console)を整備。
ボット変更管理プロセス策定(セレクタ変更 → ボット影響分析 → 再デプロイ)。
翌四半期バックログ整理、LLM エージェントパイロット 1 件を並行で試す。

24. 結論 — 2026 年に RPA とどう付き合うか

2026 年春時点の正確な推奨:

既に敷かれた RPA は止めず、これ以上増やすな。 稼働中のボットは ROI が検証済みの資産。新規ボットを足すときは「これを LLM エージェントで作ったらどうか」を先に問う。
シチズンデベロッパーモデルは危険だ。 ボット爆発とガバナンス崩壊を見た組織が多すぎる。CoE を先に立て、シチズンには明確なガードレールを与える。
ボット ID + シークレット管理は RPA のセキュリティ最弱点。 ここに最初に投資する。
Process Mining は RPA より先に入れるべきだった。 遅れたなら今からでも。何を自動化するか分からないままボットを作るのは自傷だ。
LLM エージェントパイロットを 2026 年中に 1 件はやる。 その結果で 2027 年の RPA 戦略全体が変わる。
ベンダーロックインを最小化する。 UiPath/AA/Blue Prism いずれも IPO 後の株価/業績が良くない。1 ベンダーに全賭けしない。
保守人件費を初日から計算する。 「ボット 1 体 = 人 1 人削減」ではなく「ボット 1 体 = 人 0.5 人削減 + RPA 運用者 0.1 人追加」が現実。

RPA は死なない。ただし 自動化の定義が変わっている。RPA はその変化の 1 章にすぎない。

References

UiPath Platform Documentation — Studio · Robot · Orchestrator · Document Understanding · Agent Builder 公式ドキュメント。
Automation Anywhere Documentation — Automation 360 · Document Automation · Agent Studio。
Blue Prism Documentation (SS&C) — Object Studio · Process Studio · Hub · Interact。
Microsoft Power Automate Documentation — Power Automate · Power Automate Desktop · AI Builder。
IBM Robotic Process Automation — IBM RPA(WDG 系譜)公式。
Workato Documentation — iPaaS + RPA 統合。
Celonis Process Mining — Execution Management System。
ABBYY Vantage / FlexiCapture — IDP / OCR。
Hyperscience — IDP 専業。
Rossum — 請求書 IDP。
NICE Robotic Automation — コールセンター RPA。
Pega Robotic Process Automation — BPM + RPA。
Kofax (Tungsten Automation) — IDP + RPA。
Nintex RPA — M365 ワークフロー。
WinActor (NTT-AT) — 日本 1 位 RPA。
BizteX cobit — 日本のクラウド RPA。
RPA ロボパットDX — 日本の現場フレンドリー RPA。
サムスンSDS Brity Works — サムスングループ標準 RPA。
LG CNS Aircuvate — LG グループ RPA。
Anthropic Computer Use — コンピュータビジョンベースの自動化。
OpenAI Operator — OpenAI 自律エージェント。
Forrester Wave: Robotic Process Automation Q1 2025 — 市場分析レポート。
Gartner Magic Quadrant for RPA 2024 — ベンダー評価。
Everest Group RPA PEAK Matrix 2024 — RPA 市場分析。

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