調査によれば、RPA推進側の5割以上が「判断を伴う非定型業務への対応ができないこと」を運用拡大上の壁として認識しており、この壁を打破する鍵として自律的に判断・実行するAIエージェントへの期待が高まっている。実際に、回答者の8割以上がAIエージェントの内容を理解しており、うち半数近くはすでに業務で活用している段階にある。
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RPA導入企業の「AIエージェント」 現場運営のリアル調査2026
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懸念されるコスト管理やスキル空洞化の課題
導入済・検討中の企業では、推進側の60.8%が「利用量に応じた課金体系によるコスト管理の難解さ」を障壁として捉えている。これに対し、現場担当者側では51.6%が「AIに頼ることによる専門スキルの空洞化」を最も懸念しており、推進側と現場側で課題認識にギャップが見られる。
また、技術面では既存RPAとAIを連携させる際の課題として67.2%が「AIが出力した結果の精度検証・修正フローの構築」を挙げている。不確実性を伴うAI出力への対応として、業務プロセスの見直しが必要になる可能性が示唆されている。
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リンク先のコンテンツでは、AIエージェントの導入におけるコスト管理やスキル空洞化といった、推進側・現場側双方のリアルな懸念を調査データと共に明らかにしている。それらを踏まえてAIエージェントの導入を成果につなげるには、技術的な実装だけでなく運用プロセスの整備、セキュリティ・ガバナンス設計が重要であることを解説しているので、ぜひ参考にしてもらいたい。
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