生成AI活用研究
AI時代におけるRPAとVBAの位置づけ - 補完技術としての役割と未来 -

近年、生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）に代表されるAI技術の進化は目覚ましく、情報の要約、分類、文章生成といった高度なタスクが可能になり、これまで人間にしか担えなかった業務領域へのAI活用が進んでいます。これにより、「AIが全てを自動化するのではないか」「従来の自動化ツールであるRPA（Robotic Process Automation）やVBA（Visual Basic for Applications）は不要になるのではないか」といった議論が生じています。
しかしながら、多くの企業や組織の現場では、AIが注目される一方で、RPAやVBAが依然として活発に活用され続けています。本レポートでは、なぜAI時代においてもRPAやVBAが必要とされ続けるのか、その理由を具体的な業務環境の視点から掘り下げ、AIを含む様々な自動化ツールがどのように連携し、業務効率化と変革に貢献していくべきか、その補完技術としての位置づけを再評価することを目的とします。

業務の自動化は、その対象となる処理の性質によって、大きく以下の3つのレイヤーに分けて捉えることができます。それぞれのレイヤーで得意とするツールや技術が異なります。

• 操作自動化レイヤー:
  PC上のアプリケーション操作、ファイル操作、データ入力・抽出、整形といった、比較的定型的で反復性の高い操作を自動化する領域です。
  
  • 主要ツール: VBA, RPA
  • VBAは主にMicrosoft Office製品内の操作自動化に特化しています。RPAはOffice製品だけでなく、Webブラウザやその他の多様なアプリケーション間の操作自動化に広く対応し、UIを認識して操作することで自動化を実現します。
    
    
    
• プロセス自動化レイヤー:
  複数のアプリケーションやシステムを跨いだ一連の業務フロー全体を自動化する領域です。ある操作の結果を受けて次の操作を開始するなど、業務プロセス全体の整合性や流れを制御します。
  
  • 主要ツール: RPA, BPM（Business Process Management）ツール
  • RPAは個別の操作の自動化を組み合わせることでプロセスの自動化を実現します。BPMツールは、より複雑で承認フローなどを含む業務プロセス全体の設計、実行、監視、改善を目的とし、組織全体のビジネスプロセス最適化を目指します。
    
    
    
• 判断自動化レイヤー:
  構造化されていない情報（自然言語の文書、画像、音声など）の解釈、データからの傾向分析、予測、状況に応じた最適な意思決定といった、人間が行ってきた高度な判断を自動化する領域です。
  
  • 主要ツール: 生成AI, 機械学習（ML）モデル, AI-OCRなど
  • このレイヤーは、AI技術の最も得意とする領域であり、近年急速に進化しています。AIは、データに基づく学習や推論により、非定型的な情報からの意味抽出や複雑なパターンの認識を可能にします。
    
    
    

これらのレイヤーは独立しているのではなく、相互に連携して機能することで、より高度な自動化を実現できます。例えば、AIが非構造化データから必要な情報を判断・抽出した結果を、RPAやVBAが受け取り、既存システムへの入力や定型レポート作成といった実際の「実行」を担う、という連携が一般的です。この関係において、AIは「頭脳」として判断を、RPAやVBAは「手足」として実行を担うと捉えることができます。

AI技術が進化した現在でも、多くの現場でRPAやVBAが重要なツールとして活用され続けているのには、以下のような現実的かつ構造的な理由が存在します。

(1) 既存（レガシー）システムの限界と対応の難しさ

(2) 現場主導での迅速かつ柔軟な業務改善ニーズ

(3) 「判断」だけでなく「実行」が必要な業務（AIとの連携）

(4) コスト、導入の容易さ、適用範囲の明確さ

(5) データの品質とセキュリティに関する考慮事項

VBA、RPA、そして現在のAIは、それぞれ異なる技術レイヤーに位置づけられますが、その本質においては「既存の業務プロセスやシステム構成における非効率や制約を補い、現実的な範囲で改善を図るための手段」という共通点を持っています。これは、情報システムが常に理想的な状態にあるわけではなく、ビジネスの変化や現場の多様なニーズに完全に追随しきれないという現実に基づいています。

補完と継ぎ足しの歴史的文脈

技術融合の動向：Low-Code/No-Codeプラットフォームの台頭

RPAやVBA、さらにはAIといった個別のツールを単に導入するだけでは、業務改革や生産性向上には限界があります。これらのツールはあくまで強力な「手段」であり、それ自体が目的ではありません。真に求められるのは、ツールありきではなく、業務そのものの本質的な見直しと再設計です。

業務再設計の重要性

実装パターンとベストプラクティス

技術の進化と将来の展望

AI技術の目覚ましい進化は、業務自動化のフロンティアを大きく広げましたが、それはRPAやVBAの価値を無効化するものではありませんでした。むしろ、AIが「判断」という新たな領域の自動化を可能にしたことで、RPAやVBAによる「操作・実行」は、AIの判断結果を現実の業務に反映させるための重要な「手足」として、その役割と価値を再定義し、高めています。
VBA、RPA、そしてAIは、それぞれ異なる進化段階にある技術ですが、いずれも「現実の業務が抱える非効率や既存システムの制約を補い、改善を図るための道具」という共通の本質を持っています。これらのツールは今後も共存し、それぞれの得意分野を活かした補完関係を維持・深化させていくでしょう。
しかし、これらのツールを単なる個別の「継ぎ足し」として利用するだけでなく、真の業務改革、すなわちインテリジェント・オートメーションの実現を目指すのであれば、まずは現状の業務プロセスそのものを深く問い直し、再設計することから始める必要があります。最適化された業務プロセスに対して、AI、RPA、VBA、LCNCプラットフォームといった多様なツール群を、ハイブリッドなアプローチや段階的な高度化戦略に基づき、適材適所に配置・連携させることが、自動化の効果を最大化するための鍵となります。
組織が直面する課題は技術的な側面に留まりません。変化を受け入れ、新しい技術を積極的に活用する組織文化の醸成、従業員のスキルギャップを解消するためのリスキリング／アップスキリング、そして継続的な業務改善を促すための仕組みづくりやガバナンス体制の確立など、多岐にわたる課題に包括的に取り組む必要があります。これらの要素が揃って初めて、AI時代におけるRPAやVBAが、単なる自動化ツールを超え、組織全体の競争力強化と持続的な成長に貢献する戦略的な資産となり得るでしょう。真の意味での「インテリジェント・オートメーション」は、技術と人、そして組織文化が一体となって実現されるのです。

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