インテリジェントオートメーション（Intelligent Automation）

技術用語
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RPAの実行力とAIの判断力を組み合わせることで、単純な定型業務を超えて、複雑な意思決定や非構造化データの処理を自律的に実行する技術です。

別名
iaai-powered rpa

詳しい説明

2026年現在、インテリジェントオートメーション（IA）は、単なるルールベースの自動化（RPA）を超え、生成AIとエージェント型AI（Agentic AI）が結合した形態を意味します。機械学習、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョンを活用して非構造化文書を解釈し、自ら学習しながら最適なワークフローを導き出します。最近では、複数のAIエージェントが協調するマルチエージェントオーケストレーションへと進化し、複雑なビジネスプロセス全体をエンドツーエンド（End-to-End）で管理し、例外的な状況にも柔軟に対応します。

ツール選定において重要な理由

単純なRPAツールは、定められたルールが変更されると動作を停止しますが、インテリジェントオートメーションツールは、変化するデータや環境に合わせて自ら判断します。2026年のビジネス環境においては、ツールが「自律的判断（Agentic）」機能を備えているかどうかが、人的介入の最小化と長期的なコスト削減を左右する重要な基準となります。

確認すべき点

  • PDF、電子メール、音声などの非構造化データを95%以上の精度で認識できるか？
  • 例外的な状況が発生した際に、自ら代替案を提示したり学習して修正したりできるか？
  • 生成AI（LLM）と連携し、人間レベルの推論に基づく意思決定が可能か？
  • 既存のレガシーシステムおよび最新のAPIベースのSaaSと円滑に統合できるか？

例

サプライチェーン管理において在庫不足の兆候を検知すると、AIが自律的に複数のサプライヤーの単価を比較し、過去の納期信頼性を分析して最適な発注案を作成した上で、担当者に承認申請を送るプロセス。

関連用語

RPAAIオーケストレーション