RPAの失敗から学ぶべきこと
導入ハードルの高さとコスト増
RPAは「ノーコードで簡単に業務自動化」と言われたが、実際には開発やメンテナンスに高度なスキルが必要だった。
AIエージェントも、モデルのカスタマイズや業務への適用に相当な調整コストがかかる可能性がある。
実際の運用が想定通りに進まない
RPAは業務フローの変更に弱く、システムの更新や例外処理が発生するたびに動作が破綻することが多かった。
AIエージェントも、学習データや環境に依存するため、想定外の状況では正しく機能しないリスクがある。
ROI（投資対効果）が見合わない
RPAのROIが低かった理由は、期待したほどの業務削減効果が出なかったこと。
AIエージェントも「すべての業務が自動化できる」と思い込むと、結局は人の手を入れる必要があり、費用対効果が薄れる可能性がある。
ベンダーロックインと依存リスク
RPAは特定のツールに依存しすぎた結果、ベンダーの価格変更やサポート終了に翻弄された。
AIエージェントも、特定のLLM（大規模言語モデル）やプラットフォームに依存しすぎると、技術の陳腐化や価格高騰の影響を大きく受けるリスクがある。
AIエージェント導入は慎重に
RPAの失敗を振り返らずにAIエージェントを導入すれば、**「結局人手が必要だった」「運用コストがかかりすぎる」「期待ほど業務効率化しない」**といった問題が再燃する可能性が高い。
「AIだからすべて解決できる」と安易に考えるのではなく、どこまで自動化できるのか、どのような運用負荷が発生するのかを事前に精査することが不可欠。ブームに乗る前に、まずは冷静な評価が求められる。
