AIの能力が急速に向上する一方、企業の業務をすべてAIに任せられるわけではない。11月6日に開催された「UiPath FUSION TOKYO 2026」で、UiPathの創業者兼CEOであるダニエル・ディネス氏は、AIと人間の学習の違いや、意思決定に伴う責任、企業文化の継承などを挙げ、人間が果たす役割の重要性を強調した。UiPath Japanの長谷川氏は、AI、人間、RPAを組み合わせて企業の業務を変革する「BOAT」戦略と、その実現に向けた新たな取り組みを紹介した。

AIの導入を目的にしない、UiPathが提唱する「BOAT」とは

長谷川氏は、企業におけるAI活用の課題として、個人の生産性向上と組織全体の生産性向上の違いを指摘した。

  • UiPath 会長CEO 長谷川康一氏

    UiPath 会長CEO 長谷川康一氏

生成AIを使えば、会議の要約や資料作成、営業活動の準備といった作業を効率化できる。一方、企業の業務プロセス全体にAIを組み込み、本番環境で継続的に運用することは容易ではない。

こうした課題に対応するため、UiPathが提唱する新たなコンセプトが「BOAT（Business Orchestration and Automation Technologies）」だ。

  • UiPathが提唱する新たなコンセプト「BOAT（Business Orchestration and Automation Technologies）」

    UiPathが提唱する新たなコンセプト「BOAT（Business Orchestration and Automation Technologies）」

同氏は、BOATという名称にあえてAIという言葉を入れていないことを説明した。AIは自動化を実現する技術の一つであり、重要なのはAIを導入すること自体ではなく、企業の課題を解決して成果につなげることだという。

さらに、同氏は企業でAIを活用する際に重要な視点として、「確実性」「責任」「エンド・ツー・エンドの分業とオーケストレーション」を挙げた。

例えば、生成AIは柔軟に情報を処理できる半面、同じ入力に対して常に同じ結果を返すとは限らない。企業の業務には、定められたルールに従って確実に処理しなければならない作業も多い。

そこで、判断や提案をAIが担う一方、決められた処理を実行する部分ではRPAなどのルールベースの自動化技術を活用することで、確実性を担保する。

次に、AIが提示した結果をそのまま採用するのではなく、必要な場面では人間が判断し、その結果に責任を持つ仕組みが求められる。

さらに、企業の業務は単独のタスクで完結しない。AI、人間、RPAがそれぞれの役割を担い、複数の工程を連携させる必要がある。

同氏は、こうした考え方を「AIが提案し、人が判断し、ロボットが実行する」と説明した。

その連携を管理する中核製品が「UiPath Maestro」だ。AIエージェント、人間、ロボットによる業務を組み合わせ、エンド・ツー・エンドのプロセスとして管理する。

同氏は、企業での本番運用にはガバナンスとモニタリングも不可欠だと強調した。業務の進行状況を把握できること、実行履歴を残せること、必要に応じて処理を停止できることが重要になる。

AIの能力を活用しながらも、企業が業務を管理できる状態を維持する。UiPathは、こうしたBOATの考え方を実際の業務に組み込むため、業務プロセスの設計・実装を支援する製品や、業種別・業務別のソリューションを拡充している。

日本企業の声を起点に、BOAT実現に向けた2つの解決策

BOATをどのように実現するのか。長谷川氏は、その取り組みの背景として、日本企業の経営者から寄せられたフィードバックを紹介した。

昨年のUiPath FUSIONの後、長谷川氏とディネス氏がある日本企業の経営者と面会した際、各社が似た課題を個別に解決している現状について、UiPathがユースケースを集約し、ソリューションとして提供できないかという提案を受けたという。

この意見を踏まえ、ディネス氏が経営陣との議論を主導し、UiPathは2つの解決策を検討した。

一つは、AIによる業務プロセスの設計と実装だ。企業がAIを前提に業務を見直そうとしても、どの工程をAIエージェントに任せ、どこで人間が判断し、何をRPAで自動化するのかを設計することは容易ではない。

そこでUiPathは、新製品「Cartographer」によって業務プロセスの理解と再設計を支援し、その結果を「Coding Agents」に引き継ぐことで、ワークフローやAIエージェントなどの実装につなげる仕組みを用意した。

もう一つが、業種別・機能別ソリューションの提供だ。金融業のローン申請・審査や金融犯罪対策、製造業の在庫管理、調達管理、請求書管理、人事業務などを対象に、UiPathが顧客と培ってきた知見を活用したソリューションを展開する。

長谷川氏は、業務の設計から実装、実行、分析、継続的な改善までをつなぐ仕組みを「Map of Work」として紹介した。まず、Cartographerが業務プロセスを理解・再設計し、その結果をUiPath for Coding Agentsに引き継いで実装する。続いて、Maestroを通じて業務を実行・管理し、検証・分析することで、継続的な改善につなげる。

さらに、今後提供予定の「Decision Ledger」では、業務の中で人間が下した判断や例外処理の基準などを蓄積し、次の業務設計に活用する構想だ。

このように、業務を運用しながら改善を繰り返す仕組みによって、BOATを実際の企業活動に組み込むことを目指している。

  • 業務の設計から実装、実行、分析、継続的な改善までをつなぐ仕組みを「Map of Work」

    業務の設計から実装、実行、分析、継続的な改善までをつなぐ仕組みを「Map of Work」

AIは人間のように学べない、企業の暗黙知と責任の壁

一方、ディネス氏は、AIの能力が向上しても、人間を完全に置き換えることは難しいとの見方を示した。

  • UiPath 創業者兼CEO ダニエル・ディネス氏

    UiPath 創業者兼CEO ダニエル・ディネス氏

同氏は、基調講演後の説明会で、AIと人間では学習の仕組みが異なることを指摘した。人間は仕事を通じて経験を積み、周囲とのやり取りや失敗から学ぶ。一方、AIは大量の情報を処理できるものの、人間と同じように経験を重ね、組織の中で知識や判断力を身に付けるわけではないという。

企業の業務には、マニュアルやシステムに明文化されていない知識も多い。例えば、顧客との関係性や過去の経緯を踏まえた判断、状況に応じた例外対応などだ。こうした「暗黙知」をAIが理解し、適切に活用することは容易ではない。

また、同氏は、AIには人間のような主体性がないことも指摘した。AIは与えられた指示に従って作業を進めることはできても、組織の目的を自ら引き受け、責任を持って行動する存在ではない。

企業活動では、単に正しい答えを出すだけでなく、何を優先するかを決め、その結果に責任を持つことが求められる。AIの能力が高まっても、こうした役割は人間が担う必要があるという。

AIによって変わる働き方、人材育成にも新たな課題

ディネス氏は、AIが人間を置き換えられない理由として、企業文化の継承も挙げた。

企業文化は、従業員が日々の仕事や人間関係を通じて身に付け、次の世代へ受け継いでいくものだ。AIが業務を遂行できるようになっても、企業文化の担い手にはなれないという。

こうした変化は、企業の人材育成にも新たな課題を突き付けている。

従来、経験の浅い従業員は比較的単純な業務や定型的な作業を担当しながら、仕事の進め方を学んできた。しかし、そうした業務をAIが担うようになれば、従来と同じ方法では若手社員を育成できなくなる。

同氏は、ソフトウェア開発を例に、若手エンジニアに簡単なプログラムを書かせることよりも、上司がなぜ特定の技術を選び、どのような理由で意思決定したのかを教えることが重要になると説明した。

そのためには、経験豊富な社員が若手の指導者となり、早い段階から意思決定の過程に参加させる必要があるという。

一方、若手社員には、AIを使いこなす能力を組織にもたらす役割も期待できる。同氏は、若手の採用を続けながら、育成方法と管理職の意識を変えていく必要性を強調した。

また、AIエージェントの活用によって、エンジニアの仕事も変わりつつあることも紹介された。UiPathでは、1人のエンジニアが多数のAIエージェントを活用し、開発を進める取り組みも行われているという。

ディネス氏は、AIによって仕事の多くが自動化されても、人間には意思決定や責任、主体性、企業文化の継承といった役割が残ると指摘した。AIと自動化が進むほど、こうした人間ならではの能力を育てることが重要になるとの考えを示した。