RPAはオワコンなのか？そう言われる理由とAI時代の活用法・将来性を解説

「RPAはもうオワコンなのでは？」。生成AIやAIエージェントの台頭により、こうした疑問を持つ企業が増えています。

実際に、RPAを導入したものの「期待したほどの効果が出なかった」「運用の負担が大きい」と感じている企業は少なくありません。一方で、RPA市場は2026年も拡大を続けており、AIと組み合わせた新しい活用法が注目されているのも事実です。

本記事では、RPAがオワコンと言われる理由を整理したうえで、市場データに基づく将来性の分析、AI時代におけるRPAの立ち位置、そして既存のRPA資産を活かすための具体的な方針までを解説します。

確認したいポイント	結論	詳細
RPAは本当にオワコンなのか？	オワコンではないが、単体での限界は見えている	定型業務の自動化としては現役だが、生成AIの登場でRPA単独の存在意義が問われ始めています。AIとの連携で役割が変化している段階です
オワコンと言われる理由は？	導入の失敗体験と生成AIの台頭が背景にある	運用設計の不備による失敗、保守コストの高さ、生成AIが非定型業務まで対応し始めたことで「RPAは不要」という印象が広がっています
RPA市場は縮小しているのか？	市場規模は拡大を続けている	世界のRPA市場は2026年に約352億ドル規模に成長する見込みです。日本国内でもDX推進や人手不足を背景に年20%超の成長が予測されています
既存のRPA資産はどうすべきか？	残す・置き換える・AIと併用するの3択で判断する	定型処理で成果が出ているRPAは維持、AIが得意な非定型処理は段階的に移行、両者を組み合わせた運用が現実的な選択肢です

この記事でわかること

・RPAがオワコンと言われる3つの理由とその背景

・市場データから見るRPAの将来性と成長予測

・生成AI・AIエージェントとRPAの違いと補完関係

・既存RPA資産を「残す・置換・併用」で判断する方法

・AI時代にRPAを活かすための具体的な運用方針

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RPAとは ─ 改めて押さえておきたい基本

RPAとは「Robotic Process Automation」の略で、パソコン上で行う定型的な業務をソフトウェアロボットが自動で実行する技術です。データ入力、帳票作成、システム間のデータ転記など、手順とルールが明確な繰り返し作業を人間に代わって処理します。

日本では2017年ごろから注目を集め、2019年にはブームと言えるほど多くの企業で導入が進みました。既存システムを改修せずに導入できる点が評価され、大規模なIT投資が難しい中小企業でも採用が広がった技術です。

RPAが得意な業務は、入力ルールが固定されたデータの転記、定期的なレポートの出力、Webサイトからの情報収集といった定型業務です。逆に、判断や例外対応が必要な業務、手順が毎回変わる業務にはそのままでは対応できません。この「得意・不得意」の理解が、オワコン議論の出発点になっています。

RPAがオワコンと言われる3つの理由

RPAがオワコンと言われる背景には、技術そのものの問題だけでなく、導入企業側の期待とのズレや、外部環境の変化が影響しています。ここでは代表的な3つの理由を整理します。

1. 導入したが期待通りの効果が出なかった企業が多い

RPAをオワコンと感じる企業の多くに共通しているのは、導入すれば自動的に業務が効率化されるという期待を持っていたケースです。実際には、RPA導入の前に業務フローの整理やルールの明文化が必要であり、この事前準備を省いたまま導入すると成果が出にくくなります。

「ツールを入れれば解決する」という認識のまま導入した結果、ロボットが正常に動作しない、対象業務が少なすぎて投資対効果が見合わない、といった問題が発生しています。これはRPAの技術的な限界というよりも、導入設計の問題です。

2. 保守・運用コストが想定以上にかかる

RPAは一度作ったロボットが永続的に動き続けるわけではありません。業務システムの画面変更やアップデートが行われるたびに、ロボットの修正が必要になります。この保守作業にかかる工数とコストが、導入前の想定を超えてしまうケースが少なくありません。

特に、RPAの開発・保守を特定の担当者に依存していると、その人が異動や退職した際にロボットの管理が滞り、「動かないロボットが放置されている」という状態に陥ることもあります。この属人化の問題が、RPAへの信頼低下につながっています。

3. 生成AIの登場でRPA単独の存在意義が揺らいでいる

2023年以降、ChatGPTをはじめとする生成AIが業務領域に本格的に入り込んできたことで、「RPAでやっていた作業をAIのほうが柔軟にこなせるのでは？」という認識が広がりました。

RPAが「決められた手順の繰り返し」しか処理できないのに対し、生成AIはメールの要約、文書の分類、非構造データの処理など、これまでRPAでは対応できなかった業務もカバーし始めています。さらに2024年以降はAIエージェントが画面操作や判断を含む処理をこなせるようになり、RPA単体の役割が相対的に縮小しているように見える状況が生まれています。

市場データから見るRPAの将来性

「オワコン」と言われる一方で、RPA市場の統計データを見ると、縮小どころか拡大が続いていることがわかります。感覚と数字のギャップを正しく把握しておきましょう。

世界のRPA市場規模は拡大を続けている

市場調査会社Precedence Researchによると、2025年の世界のRPA市場規模は約283億ドルと推定されており、2026年には約352億ドルに成長すると予測されています（参照：ITトレンド「RPAの市場規模」）。2035年には約2,473億ドル規模まで拡大する見込みで、年平均成長率は約24%に達します。

この成長を支えているのは、業務プロセスの自動化ニーズ、コスト削減の圧力、人的ミスの低減といった企業の根本的な課題です。金融、製造、医療、小売など幅広い業界で導入が進んでおり、クラウド型RPAの採用も世界的に増加しています。

日本国内の市場も年20%超の成長が予測されている

日本のRPA市場も堅調な成長を見せています。IMARC Groupの調査では、日本のRPA市場は2025年に9億1,120万ドルに達し、2034年には57億8,370万ドル規模に成長すると予測されています。年平均成長率は22.79%です。

DX推進や人手不足への対応を背景に、特に中堅・中小企業での新規導入が増えています。「RPAはオワコン」という声がある一方で、市場全体としては成長フェーズにあるという事実は、冷静に押さえておくべきポイントです。

成長の中身はAI連携型RPAにシフトしている

市場拡大の中身を見ると、従来型のルールベースRPAだけでなく、AI-OCR、生成AI、プロセスマイニングと連携した「インテリジェントRPA」へのシフトが顕著です。RPA単体で完結するのではなく、AIと組み合わせることで自動化の範囲を広げる方向に進化しています。

つまり、RPAが「終わる」のではなく、「形を変えて生き残っている」というのが市場データから読み取れる実態です。

生成AI・AIエージェントとRPAは何が違うのか

RPAがオワコンと言われる最大の要因は、生成AIやAIエージェントとの比較です。しかし、これらは「代替」の関係ではなく、「補完」の関係にあります。それぞれの特性を整理しましょう。

RPAと生成AIの役割の違い

RPAは「決まった手順の実行」、生成AIは「判断と生成」が得意です。RPAはデータの転記やシステム間の連携など、手順が固定されたタスクを高速・正確に処理します。一方、生成AIはメールの文面作成、文書の要約、問い合わせ内容の分類など、文脈を理解して出力を生成する業務に強みを持ちます。

たとえば、請求書の処理を考えてみましょう。請求書の画像からデータを読み取る部分はAI-OCRと生成AIが担い、読み取ったデータを会計システムに転記する部分はRPAが担う。このように、それぞれの得意領域を組み合わせることで、一連の業務プロセスを効率化できます。

AIエージェントはRPAを置き換えるのか

AIエージェントとは、データをもとに最適な意思決定を下し、タスクを適応的に遂行するAIの仕組みです。RPAが「固定ルールに従う実行者」であるのに対し、AIエージェントは「状況に応じて判断する意思決定者」としての役割を持ちます。

2026年現在、AIエージェントが画面操作まで含めた業務処理を行える段階に入りつつありますが、安定性や再現性の面ではRPAのほうが優れるケースもあります。「AIエージェントがすべてを置き換える」という見方は時期尚早であり、現時点では両者を組み合わせた運用が現実的です。

ハイパーオートメーションという考え方

AI、機械学習、RPA、プロセスマイニングなど複数の技術を連携させ、業務プロセス全体を自動化する考え方を「ハイパーオートメーション」と呼びます。RPAはこの中で「実行レイヤー」を担う存在として位置づけられます。

AIが判断を下し、RPAがその判断に基づいて定型処理を実行し、プロセスマイニングが全体の最適化を図る。この連携構造の中で、RPAは「消える技術」ではなく「他の技術を支える基盤」として機能し続ける見通しです。

RPAがオワコンにならない企業の共通点

RPAを効果的に活用し続けている企業には、いくつかの共通する取り組みがあります。ここでは、RPAをオワコンにしないための3つの運用ポイントを整理します。

対象業務を「定型・反復・大量」に絞っている

RPAで成果を出している企業は、自動化する業務を「手順が明確」「繰り返し発生する」「処理量が多い」業務に厳選しています。判断が入る業務や例外対応が多い業務にRPAを無理に適用しないことで、ロボットの安定稼働と投資対効果の最大化を実現しています。

「何を自動化し、何を自動化しないか」の線引きが明確であることが、RPA活用の成否を分ける最大の要因です。

保守・運用体制を組織として整備している

RPAが属人化してオワコン化する企業の多くは、ロボットの開発・保守を特定の個人に依存しています。成果を出し続けている企業は、ロボットの仕様書を標準化し、複数人で保守できる体制を構築しています。

ロボットの稼働状況をモニタリングする仕組みや、エラー発生時の対応フローを事前に定めておくことも、安定運用には欠かせません。「作って終わり」ではなく「運用し続ける」前提で体制を組むことが重要です。

AIとの組み合わせを段階的に進めている

RPAをオワコンにしない企業は、既存のRPAをAIと連携させることで自動化の範囲を拡張しています。たとえば、RPAで処理していた請求書データの転記業務に、AI-OCRによる読み取りを追加することで、手入力の工程そのものをなくすといった改善です。

全面的なAIへの置き換えではなく、RPAで成果が出ている業務はそのまま維持し、AIが得意な領域を段階的に追加していく。この「漸進的なアプローチ」が、既存のRPA投資を無駄にしない現実的な方針です。

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既存のRPA資産をどうするか ─ 3つの判断軸

すでにRPAに投資している企業にとって、「このまま使い続けるべきか」「AIに切り替えるべきか」は切実な問題です。ここでは、既存RPA資産の扱い方を3つの判断軸で整理します。

残す：定型処理で安定稼働しているRPAはそのまま維持する

データの転記や定期レポートの生成など、手順が固定された定型処理で安定して成果を出しているRPAは、無理に置き換える必要はありません。動いているものを壊すリスクのほうが大きいケースもあります。

ただし、保守コストが収益効果を上回っていないかは定期的に検証しましょう。「動いているから放置する」のではなく、費用対効果を定量的に評価したうえで「残す」判断を下すことが重要です。

置き換える：RPAが苦手な業務はAIへ段階的に移行する

非構造データの処理（PDF・メール・画像の読み取り）、判断を伴う分類作業、例外対応が頻繁に発生する業務は、RPAよりも生成AIやAIエージェントのほうが適している可能性が高い領域です。

これらの業務については、RPAを維持し続けるよりもAIへの移行を検討したほうが、長期的なコスト削減と業務品質の向上につながります。ただし、一度にすべてを切り替えるのではなく、業務単位でPoCを実施し、効果を検証しながら段階的に移行する進め方が堅実です。

併用する：AIが判断しRPAが実行する連携モデルを構築する

最も現実的な選択肢は、AIの判断力とRPAの実行力を組み合わせた併用モデルです。AIがデータを分析・分類し、その結果に基づいてRPAが定型処理を実行する。この連携により、どちらか一方では対応できない複雑な業務プロセスの自動化が可能になります。

たとえば、AIが受信メールの内容を分類し、種類ごとに異なる処理フローをRPAが実行するといった運用です。「AIかRPAか」という二者択一ではなく、「AIもRPAも」使いこなすことが、AI時代の業務自動化における最適解です。

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RPAの導入・運用で失敗しやすい3つのパターン

RPAがオワコンだと感じる企業の多くは、導入や運用の進め方に共通した問題を抱えています。同じ失敗を繰り返さないために、典型的なパターンを確認しておきましょう。

業務整理をせずにツールを導入してしまう

RPAの導入を検討する際、現状の業務フローを整理しないまま「とりあえずツールを入れてみよう」と進めてしまうのは最も多い失敗パターンです。業務のどこに無駄があり、どの工程が自動化に適しているかを把握しないままロボットを作っても、効果は限定的です。

導入前に「この業務の手順は何ステップあるか」「例外パターンはどれくらい発生するか」「月間の処理件数はどの程度か」を数値化しておくだけで、自動化の優先順位とROIの見積もりが大幅に精緻になります。この業務整理の工程を省略すると、結果的に「導入したけれど使われない」ロボットが量産されることになります。

自動化の対象を広げすぎてしまう

RPAの導入初期に成果が出ると、「他の業務にも展開しよう」と対象範囲を急速に広げたくなります。しかし、判断や例外対応が多い業務や、手順が頻繁に変わる業務にまでRPAを適用すると、ロボットのエラー頻度が上がり保守コストが急増します。

RPAで自動化すべき業務は「手順が固定されている」「処理量が多い」「変更頻度が低い」という3条件を満たすものに限定するのが鉄則です。条件に合わない業務は、AIや他のツールとの連携、あるいは業務プロセスそのものの見直しで対応するほうが合理的です。

効果測定をせずに「成果が出ない」と判断してしまう

RPAを導入した後、具体的な数値で効果を測定しないまま「あまり変わらない」と感じてしまうケースも少なくありません。削減できた時間、処理件数の変化、エラー率の推移などを定量的に記録していないと、RPAの貢献度を正しく評価できません。

導入前の業務にかかっていた時間を基準値として記録し、導入後の変化を月次で追跡する仕組みを整えましょう。数値で効果を示せなければ、社内での評価も投資判断も曖昧になり、「RPAは役に立たない」という結論に至りやすくなります。

AI時代にRPAを活かすために企業がすべきこと

RPAをオワコンにするかどうかは、企業の取り組み方次第です。ここでは、AI時代にRPAを資産として活かし続けるために押さえておきたい3つのアクションを紹介します。

業務プロセス全体を可視化する

RPAの効果を最大化するためには、自動化する業務だけでなく、その前後の業務プロセスも含めた全体像を可視化することが出発点です。プロセスマイニングツールなどを活用し、どの業務にどれだけの時間と工数がかかっているかを定量的に把握しましょう。

全体を俯瞰することで、RPA、AI、手作業のそれぞれが担うべき領域が明確になります。部分最適ではなく全体最適の視点で自動化を設計することが、投資対効果を高める鍵です。

AI人材の育成と組織体制の整備を進める

RPAとAIを組み合わせて活用するには、両方の技術特性を理解し、業務に適用できる人材が社内に必要です。RPAの開発・保守だけでなく、AIツールの選定や運用設計ができる人材を育成することが、今後の自動化推進に不可欠です。

外部のコンサルティングや研修サービスを活用しながら、社内に知見を蓄積していく進め方が現実的です。属人化を防ぐためにも、特定の個人ではなくチーム単位でスキルを持つ組織体制を目指しましょう。

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自動化の効果測定を仕組み化する

RPAもAIも、導入して終わりではありません。削減できた時間、コスト、エラー率などの指標を定期的に測定し、投資対効果を定量的に評価する仕組みを設けましょう。

効果が出ている領域には追加投資を行い、効果が薄い領域は見直す。この改善サイクルを回し続けることが、RPAをオワコンにしないための最も確実な方法です。四半期に一度の振り返りを定例化するだけでも、運用の質は大きく変わります。

RPAとAIの連携で成果が出ている業種別の活用事例

RPAがオワコンかどうかを判断するうえで参考になるのが、実際にRPAとAIを組み合わせて成果を上げている業種の事例です。ここでは代表的な3つの業種について、どのような連携が行われているかを紹介します。

金融・保険業：審査業務の効率化

金融機関では、融資や保険の審査業務にRPAとAIの連携が活用されています。AIが申込書類の内容を読み取り・分類し、RPAが審査システムへのデータ入力や照会業務を実行することで、申込みから審査完了までのリードタイムを大幅に短縮しています。

従来は担当者が一件ずつ書類を確認し、手動でシステムに入力していた作業が自動化されることで、ヒューマンエラーの削減と処理速度の向上を同時に実現しています。コンプライアンス対応が厳格な業界だからこそ、正確性の高いRPAの実行力が重宝されています。

製造業：受発注業務と在庫管理の自動化

製造業では、取引先ごとに異なるフォーマットの注文書を処理する業務にAIとRPAの連携が進んでいます。AI-OCRが多様なフォーマットの注文書から品番・数量・納期を読み取り、RPAが基幹システムへの受注登録を自動実行するフローが構築されています。

在庫データの定期集計やサプライヤーへの発注書作成も、RPAが定型処理として自動化しやすい業務です。AIによる需要予測と組み合わせることで、在庫の過不足を減らし、調達コストの最適化にもつなげている事例が増えています。

バックオフィス：経理・人事の定型業務

業種を問わず、経費精算の処理、給与明細の作成、勤怠データの集計といったバックオフィス業務は、RPAが最も効果を発揮しやすい領域です。これらの業務は手順が固定されており、処理量も多いため、自動化の投資対効果が高くなります。

生成AIとの連携では、社員からの問い合わせ対応をAIチャットボットが担い、その結果に基づく処理（書類の発行、データの更新など）をRPAが実行するといった分業体制が構築されています。「AIが受付、RPAが処理」という連携モデルは、バックオフィスの人員削減が求められる中で今後さらに広がる見通しです。

まとめ

「RPAはオワコン」という声の背景には、導入時の期待とのギャップ、保守コストの問題、生成AIの台頭という3つの要因があります。しかし、市場データを見る限り、RPA市場は2026年も拡大を続けており、AIとの連携によって新しい活用法が広がっている段階です。

RPAは「終わった技術」ではなく、「役割が変わりつつある技術」です。定型処理の実行基盤としてのRPAの価値は健在であり、AIの判断力と組み合わせることで、これまで自動化できなかった業務領域にもアプローチできるようになっています。

既存のRPA資産をどう扱うかは、「残す」「置き換える」「AIと併用する」の3つの判断軸で業務単位に評価するのが現実的な進め方です。RPAをオワコンにするかどうかは、技術の問題ではなく、企業の運用設計と改善の姿勢にかかっています。

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