RPA が止まる、直せない。その課題を、AI RPA で解く。
RPA は多くの定型業務を自動化してきました。一方で、画面の変更で止まる、作った人しか直せない、誰も把握していないロボットが増える、という課題も生まれています。このページでは、RPA のよくある課題とその原因、AI RPA でどう解けるかを整理します。
要点
- 多くの RPA は、記録した時点の画面を前提に動くため、画面の変更や想定外のポップアップで止まります。困るのは止まることより、作った人しか直せないことです。
- AI RPA は、AI が画面を読んで操作し、一度覚えた操作は AI を使わずに繰り返し、画面が変わったときだけ AI が覚え直します。RPA の速さを保ったまま、止まりにくく、直しやすくなります。
- すべてのロボットを一度に切り替える必要はありません。止まりやすく、止まったときの影響が大きいロボットから AI RPA に切り替えます。比べるときは、ライセンス費ではなく、直す手間まで含めた維持費の総額で比べます。まずは 1 本を 2 週間の PoC で確かめられます。
RPA のよくある 6 つの課題
RPA を使う現場でよく聞く課題と、AI RPA の Kitewell ではどうなるかを並べます。
画面が変わると止まる
課題
画面の座標や要素を記録して動くため、Web システムの小さな変更や想定外のポップアップでも、ロボットが止まります。
AI RPA の Kitewell では
手順を言葉で書き、AI が画面を読んで操作します。一度うまくいった操作は覚えて、次からは同じ手順で繰り返し、画面が変わったときだけ AI が操作を覚え直します。止まった場合も、理由がスクリーンショットとログに残ります。
作った人しか直せない
課題
シナリオの中身がわかるのは作った担当者だけ。異動や退職で、誰も直せないロボットが残ります。
AI RPA の Kitewell では
アシスタントが作業しながら、ワークフローの目的、作りの理由、壊れたときの直し方をナレッジに書き残し、答える前にそれを読みます。後任の方も、作った人と同じ所から始められます。手順自体も日常の言葉で書かれ、変更は差分を確認してから適用します。
誰も把握していないロボットが増える
課題
部門ごとに作られたロボットが、何をしているのか、いつ止まったのかを誰も把握していません。
AI RPA の Kitewell では
すべての実行、変更、承認が記録され、失敗や承認待ちは担当者に通知されます。ロボット管理台帳は、各ワークフローの定義とナレッジから Excel で書き出せます。
判断が要る業務は任せられない
課題
書式がばらばらの請求書を読む、内容を見て判断する、といった業務は、決めた操作を繰り返す RPA では自動化しにくく、手作業として残ります。
AI RPA の Kitewell では
AI が書類や画面から値を読み取り、読み取った値には根拠の引用が付きます。判断が要る所には承認のステップを置き、人が確かめてから先に進みます。
維持費が見えず、膨らむ
課題
ライセンス費のほかに、画面が変わるたびの修正、外部の保守会社への依頼、止まっている間の手作業がかかり、総額が見えにくくなります。
AI RPA の Kitewell では
覚えた手順で進めないときは AI が操作を覚え直し、手順の変更は会話で直せます。覚えた操作の繰り返しには AI の利用料がかからず、料金は PC の台数で決まり、利用者の人数では増えません。
価格改定やサポート終了に振り回される
課題
WinActor は 2025 年 1 月に価格を概ね 10% 引き上げ、UiPath も 2023 年に約 10% 引き上げました。Microsoft は VBScript を 2027 年ごろに既定で無効にする予定で、VBScript を使うシナリオは書き直しが要ります。
AI RPA の Kitewell では
手順は画面の作りではなく業務の言葉で書くため、画面の細部が変わっても書き直さずに済みます。土台のワークフローエンジン Dagu はオープンソースで、特定のベンダーに縛られません。
RPA が止まる仕組み
多くの RPA は、記録した時点の画面を前提に、画面の座標、画像、要素の ID や名前を手がかりに操作の対象を探します。そのため、画面のデザインや項目の変更、想定していないポップアップ、表示の遅れ、ブラウザや解像度などの環境の変化で、対象を見つけられずに止まります。
止まったあとにも課題が続きます。シナリオの中身がわかるのは作った担当者だけで、直すには専用の開発画面の知識が要ります。担当者の異動や退職、外部の保守会社への依存が重なると、小さな修正にも時間と費用がかかります。
一方で、RPA を AI と組み合わせる動きも広がっています。MM総研の 2024 年の調査では、RPA を使う会社の 31% が、生成 AI と RPA を本格的に、または一部で組み合わせていました。AI RPA は、この組み合わせを、作るところから直すところまで一つの仕組みにしたものです。
出典は MM総研「RPA 国内利活用動向調査 2024」（2024 年 7 月）です。製品の価格とサポートの変化は、製品別ガイドに出典つきで記載しています。
AI RPA への切り替えを検討すべきサイン
- 毎月のように止まるロボットがあり、直すたびに作った人や保守会社に頼っている
- 作った人が異動・退職し、中身のわからないロボットが動き続けている
- ロボットがいくつあり、どれが何をしているかを一覧で説明できない
- ライセンスの更新や価格の改定、VBScript やブラウザのサポート終了への対応が近い
- 請求書の読み取りなど、判断が要るために自動化を諦めていた業務がある
- 監査や内部統制で、ロボットの管理状況を説明する必要が出てきた
RPA、AI エージェント、AI RPA の違い
画面を自動で操作する方法は、大きく 3 つに分かれます。違いは、AI をいつ使うかです。
| 観点 | RPA | AI エージェント | Kitewell（AI RPA） |
|---|---|---|---|
| 動き方 | 記録した操作を、そのとおりに再生する | 実行のたびに、AI が画面を読んで考えながら操作する | AI が一度覚えた操作を繰り返し、画面が変わったときだけ AI が覚え直す |
| 画面が変わったとき | 操作の対象を見つけられずに止まりやすい | その場で探し直すため、止まりにくい | 覚えた手順で進めないとき、AI が画面を読み直して操作を覚え直す |
| 速さ | 速い | 1 操作ごとに AI の応答を待つため遅い | 覚えた操作は AI を待たずに繰り返す。覚えるとき、覚え直すときは時間がかかる |
| AI の利用料 | かからない | 実行のたびにかかる | 覚えた操作の繰り返しにはかからない |
| 結果の再現性 | 毎回同じ | 毎回同じとは限らない | 覚えた操作は毎回同じ手順で繰り返す |
| 直す人 | シナリオを作った人や開発者 | AI がその場で対応するが、誤りに気づく仕組みが別に要る | 業務の担当者がアシスタントとの会話で直す。覚え直した操作は実行の記録に残る |
Gartner は、高い頻度で実行するプロセスでは、AI エージェントの費用が RPA のロボットの 30 倍に上る可能性があるとしています（＠IT、2026 年 1 月 16 日）。
従来の RPA と AI RPA の違い
どちらも、うまくいった操作を毎回同じ手順で繰り返します。違いが出るのは、画面が変わったとき、担当者が替わったとき、判断が必要なときです。
| 観点 | 従来の RPA | Kitewell（AI RPA） |
|---|---|---|
| 画面の操作 | 座標や画面の要素を記録して再生 | 手順を言葉で書き、AI が画面を読んで操作。一度うまくいった操作は覚えて、次からは同じ手順で繰り返す |
| 画面が変わったとき | シナリオの修正が必要になることが多い | 覚えた手順で進めないときだけ、AI が画面を読み直して操作し、新しい手順を覚え直す。AI が直した操作は実行の記録でわかる |
| 作成と修正 | 専用の開発画面で担当者が作成 | アシスタントとの会話で作成・修正し、差分を確認して適用 |
| 途中で止まったとき | 最初からやり直すか、手作業で補う | 止まったステップから再開 |
| 判断が必要な場面 | ロボットの外で人が対応 | 承認ステップで人が判断し、記録に残る |
| 運用の把握 | ロボットごとに管理が分かれがち | 実行履歴、変更履歴、通知を一か所で。ロボット管理台帳を Excel で書き出し |
| 担当者が替わったとき | 手順書をシナリオとは別に人が作り、更新が追いつかないことが多い | アシスタントが作業しながらナレッジを書き、答える前に読む。台帳にも反映 |
| 改善の共有 | 管理サーバーから配布するか、シナリオのファイルを端末ごとに配る | 直した版とナレッジが、チーム全員の端末に自動で届く |
| Excel の処理 | Excel を開いた画面を操作し、最終行の検出や型の変換をシナリオで組む | ブックをファイルとして直接読み書きし、行ごとの処理を言葉で指示。結果は元のブックに書き戻し、元に戻せる |
| デスクトップアプリの操作 | Windows のデスクトップアプリや Excel も操作できる | Web ブラウザに加え、macOS と Windows のデスクトップアプリも AI が画面を読んで操作。覚えた操作は、画面の見た目が同じなら同じ手順で繰り返す |
| メールの処理 | メールソフトのマクロや専用の連携製品で対応 | 接続したメールボックスの検索・整理・送信をステップとして扱い、承認を挟める |
| 起動のきっかけ | 定時の実行か手動での起動が中心。外部の出来事で起動するには、管理サーバーや連携製品の設定が要ることが多い | スケジュールに加え、kintone やフォームなどからの Webhook で起動。中継サーバーを経由して届くため、ポートの開放は不要 |
| 1 操作あたりの費用 | ライセンスの範囲内 | 覚えた操作の繰り返しには、AI モデルの利用料がかからない。かかるのは、初めて覚えるとき、画面が変わって覚え直すとき、画面から情報を読み取るとき |
| 処理の速さ | 決まった操作を高速に再生 | 覚えた操作は、AI の応答を待たずに繰り返す。初めて覚えるときと、画面が変わって覚え直すときは、AI が画面を読む分の時間がかかる |
RPA 製品によって機能は異なります。一般的な傾向を比較しています。
手順は文で書き、止まったらその場で直す
ロボットの設定画面ではなく、業務の言葉でワークフローを書きます。止まったときは、止まったステップの画面からアシスタントに相談できます。
RPA 製品の AI 自己修復との違い
UiPath と Power Automate Desktop は、画面の変更で止まりそうな操作を AI で回復させる機能を提供しています。仕組みと条件は製品によって異なります。
| 観点 | UiPath の Healing Agent | Power Automate Desktop の自己修復 | Kitewell（AI RPA） |
|---|---|---|---|
| 提供の状態 | 提供中 | プレビュー | 提供中 |
| 回復のしかた | 実行中に AI が回復させる。既定は修復の提案だけで、自動の回復は管理者が有効にする | 要素が見つからないとき、実行中だけ AI が探し直す | 覚えた手順で進めないとき、AI が画面を読み直して操作を覚え直す |
| 次の実行では | 修復は引き継がれない。恒久的な修正は開発者が Studio で適用する | フローは直らない。後で人が修正する | 覚え直した操作を保存し、次からはその操作を繰り返す |
| 必要な契約・設定 | Enterprise プランは年 5,000 回分を含む。Basic・Standard では追加購入 | 組織の Premium アカウント。米国以外では地域間でデータを移動する設定が要る | AI モデルは、クラウドの API か社内・ローカルのモデルから選ぶ |
各社の公開資料（2026 年 10 月時点）によります。詳しくは製品別ガイドをご覧ください。
残す・直す・AI RPA に切り替える：ロボットごとの判断基準
すべてのロボットを一度に切り替える必要はありません。1 体ずつ、次の基準で判断します。
| ロボットの状況 | 判断 | 理由 |
|---|---|---|
| 画面がほとんど変わらない社内システムで、決まった操作を大量に速く繰り返している | RPA のまま残す | RPA の速さが生き、止まることも少ない |
| 相手のシステムに API や CSV の連携がある | 公式の連携に置き換える | 画面操作より変更に強く、速く、確実 |
| 止まる原因がはっきりしていて、直せる人が社内にいる | 直して残す | 置き換えるより早く、費用もかからない |
| 社外の Web システムを操作し、予告なく画面が変わる | AI RPA に切り替える | 直すたびに作った人や保守会社に頼る状態から抜け出せる |
| 請求書の読み取りなど、内容の判断や人の確認が要る | AI RPA に切り替え、AI の読み取りと人の承認を組み合わせる | 判断は人、操作は AI と分けられる |
| 作った人がいない、中身が誰にもわからない | まず調べて台帳に載せ、そのうえで判断する | 判断の材料がないまま移すと、業務の抜けが出る |
| 業務がなくなった、使われていない | 廃止する | ライセンスと動かす環境の費用が浮く |
ライセンス費ではなく、維持費の総額で比べる
RPA の費用は、ライセンス費だけでは見えません。直す手間、直るまでの手作業、ブラウザやスクリプト言語のサポート終了に合わせた改修まで含めて比べます。
| 費用の項目 | 従来の RPA で起きやすいこと | AI RPA の Kitewell では |
|---|---|---|
| ライセンス | 開発用・実行用のライセンスを PC やロボットごとに契約する。価格改定の影響を受ける | 法人向けの Team と Enterprise は PC の台数に応じたお見積りで、利用者の人数では増えない |
| 作る手間 | 専用の開発画面を扱える担当者が作る | 業務の担当者が、アシスタントとの会話で作り、差分を確かめて適用する |
| 直す手間 | 画面が変わるたびにシナリオを直す。作った人や外部の保守会社に頼ることが多い | 覚えた手順で進めないときは、AI が画面を読み直して操作を覚え直す。手順の変更は会話で直す |
| 止まった間の手作業 | 気づくまで処理が滞り、直るまで手作業で補う | 止まったら担当者に知らせ、止まったステップから再開する |
| 改修 | ブラウザやスクリプト言語のサポート終了に合わせて、ロボットをまとめて改修する | 手順は画面の作りではなく業務の言葉で書くため、画面の細部が変わっても書き直さずに済む。画面の流れが変わる大きな刷新では見直す |
| 管理と監査 | 台帳や手順書を手で作り、更新が追いつかない | 実行・変更・承認が記録に残り、ロボット管理台帳を Excel で書き出せる |
| AI の利用料 | なし（AI の機能を使う場合は別のライセンスや契約） | 覚えた操作の繰り返しにはかからない。かかるのは、初めて覚えるとき、覚え直すとき、画面や書類から情報を読み取るとき |
AI RPA に切り替えたあと、貴社の手元に残るもの
切り替えた先が、また作った人しかわからない箱にならないように。Kitewell では、次のものが貴社の手元に残ります。
読める手順
ワークフローは、業務の言葉で書いた手順として、人が読める YAML ファイルに残ります。土台のワークフローエンジン Dagu はオープンソースで、ソースコードは誰でも確認できます。
ナレッジ
アシスタントが作業しながら、目的、作りの理由、壊れたときの直し方をナレッジに書き残します。担当者が替わっても、同じ所から始められます。
ロボット管理台帳
すべてのワークフローを、FISC の管理項目に沿った台帳として Excel に書き出せます。責任者など人が決める欄は空けてあります。
実行と変更の記録
いつ何が動き、ワークフローがどう変わり、どのステップで止まり、どの操作を AI が覚え直したかが記録に残ります。
AI RPA への切り替え方
すべてを一度に切り替える必要はありません。止まりやすく効果の大きい業務から切り替え、今の RPA が得意な業務は残すことをおすすめします。
1
棚卸し
今動いているロボットを洗い出し、止まった回数と直すのにかかった時間、止まったときの影響を集めます。結果はロボット管理台帳の土台になります。
2
選定
止まりやすさ、止まったときの影響、直す手間で点数をつけ、点数の高い 1〜3 件を選びます。API の連携がある業務は、連携に置き換えます。
3
PoC
本番と同じ画面とデータで Kitewell のワークフローを作り、成功の基準に照らして効果を確かめます。
4
切り替えと定着
繁忙期を含めて並行稼働し、結果を突き合わせてから切り替えます。残りの業務も点数の順に切り替え、社内で直せる体制をつくります。
よくある失敗
- すべてを一度に置き換えようとして、PoC が終わらない
- シナリオを 1 操作ずつ写し、古い画面の前提まで持ち込む
- 成功の基準を決めずに始め、導入の判断ができない
- 並行稼働を飛ばし、繁忙期に初めて出る例外で止まる
- ライセンスの更新日から逆算せず、更新に間に合わない
- 作る人だけで進め、業務の担当者が関わらない
製品別ガイド：今の RPA から AI RPA へ
使っている RPA 製品ごとに、最近の価格やサポートの変化と、残す業務・切り替える業務の見分け方をまとめています。
RPA の課題を掘り下げるコラム
AI RPA に切り替えやすい業務の例
よくある質問
- RPA の課題は何ですか？
- 画面の変更で止まりやすいこと、作った人しか直せなくなりやすいこと、部門ごとに作られたロボットが増えて全体を把握しにくくなること、判断が要る業務を任せにくいこと、ライセンス費のほかに直す手間と保守の費用がかかることです。
- AI RPA とは何ですか？
- AI が画面を読み、人と同じように Web やデスクトップアプリを操作する RPA です。Kitewell は、AI が一度覚えた操作を次からはそのまま繰り返し、画面が変わって進めないときだけ AI が操作を覚え直します。RPA の速さと再現性を保ったまま、画面の変更に強く、会話で直せます。
- RPA がよく止まる原因は何ですか？
- 多くの RPA は、記録した時点の画面を前提に、座標、画像、画面の要素の情報で操作の対象を探します。そのため、画面のデザインや項目の変更、想定していないポップアップ、表示の遅れ、データの例外、ブラウザや解像度などの環境の変化で、対象を見つけられずに止まります。
- RPA に向いている業務は何ですか？
- 画面がほとんど変わらない社内システムで、決まった操作を大量に速く繰り返す業務です。こうしたロボットは、今の RPA のまま残すのが合理的です。予告なく画面が変わる社外の Web システムや、判断が要る業務は、AI RPA に向いています。
- RPA に向かない業務は何ですか？
- 予告なく画面が変わる社外の Web システムの操作、例外や判断が多い業務、件数が少なく作る手間に見合わない業務、形式がばらばらの書類を読む業務です。API や CSV の連携がある業務も、画面操作より連携を使うほうが確実です。判断や書類の読み取りが要る業務は、AI の読み取りと人の承認を組み合わせる AI RPA なら対象にできます。
- WinActor がうまく動かないのはなぜですか？
- 多くは WinActor に固有の問題ではなく、記録した時点の画面を前提に操作する仕組みに共通する理由です。操作する画面の変更、想定外のポップアップ、表示の遅れ、環境の変化で止まります。あわせて、2025 年からの価格改定や、VBScript の廃止方針への対応も、見直しのきっかけになっています。
- UiPath や Power Automate の AI による自動修復と、Kitewell は何が違いますか？
- UiPath の Healing Agent や Power Automate Desktop の自己修復（プレビュー）は、止まりそうな操作を実行中に AI で回復させる機能です。修復は次の実行に引き継がれず、恒久的な修正は人が行います。Power Automate では、米国以外でデータを地域の外に移す設定も必要です。Kitewell は、覚え直した操作を保存し、次からはその操作を繰り返します。どの操作を覚え直したかは実行の記録に残ります。
- RPA と AI エージェントの違いは何ですか？
- RPA は、決めた操作を記録どおりに速く繰り返します。AI エージェントは、実行のたびに AI が画面を読んで考えながら操作するため、画面の変更に柔軟な一方、時間と AI の利用料がかかり、結果が毎回同じとは限りません。Kitewell は、AI で一度覚えた操作を次からはそのまま繰り返し、画面が変わったときだけ AI が覚え直します。
- Power Automate の「30 日の壁」とは何ですか？
- クラウドフローの実行に期限があることを指す言葉です。Microsoft の資料では、1 回の実行は最長 30 日で、過ぎると保留中のステップはタイムアウトします。承認は 28 日まで待つことができ、それを超えるとフローは失敗します。承認者が長く応答しないだけでフロー全体が止まる、という形で問題になります。
- ロボット管理台帳には何を書けばいいですか？
- ロボット名称、稼働周期、業務内容、入力と出力、管理責任者と担当者、エラー時の対応方針、接続するシステム、関連するドキュメントなどです。金融情報システムセンター（FISC）が示すロボット管理項目が参考になります。Descarty は、そこから選んだ 15 項目の Excel テンプレートを無料で提供しています。
- RPA の保守を外部の会社に委託していても、切り替えられますか？
- できます。保守会社が持っている設計書、修正の記録、止まった履歴は、棚卸しと書き直しの材料になります。切り替えたあとは、業務の担当者がアシスタントとの会話で直せるため、小さな修正のたびに外部に頼む必要が減ります。
- 作ったワークフローは手元に残りますか？
- 残ります。ワークフローは業務の言葉で書いた手順として、人が読める YAML ファイルで貴社の手元に保存されます。土台のワークフローエンジン Dagu はオープンソースで、ソースコードは誰でも確認できます。
- よく使われている RPA ツールは何ですか？
- 世界では、UiPath、Automation Anywhere、Blue Prism が三大 RPA と呼ばれてきました。国内の中堅・大手企業では、MM総研の 2024 年の調査で、Power Automate（24%）、WinActor（21%）、UiPath（16%）の順に多く使われています。売上金額のシェアでは、ITR の調査で UiPath が 8 年連続の 1 位です。
- 自動化の効果はどう測ればいいですか？
- 1 件あたりの処理時間と担当者の作業時間、処理できた件数の割合、止まった回数とその理由、止まってから再開までの時間、人の確認に回った件数、誤った処理の件数、AI の利用料を、切り替えの前後で同じ物差しで測ります。Descarty の PoC では、処理件数、1 件あたりの時間、AI の利用料、止まった回数と理由を結果のレポートにまとめます。
- 今の RPA のロボットは、すべて切り替える必要がありますか？
- ありません。画面がほとんど変わらない社内システムで決まった操作を大量に繰り返すロボットは、今の RPA のまま残すのが合理的です。止まりやすく、止まったときの影響が大きいロボットから順に、AI RPA に切り替えます。
- 切り替えにはどのくらいの期間と費用がかかりますか？
- 止まりがちなロボット 1 本なら、2 週間・30 万円（税別）の PoC で Kitewell への置き換えを確かめられます。合意した成功基準を満たさなければ、費用はいただきません。複数の業務をまとめて確かめる場合は、合計 4〜6 週間が目安です。
- 業務データは社外に送られますか？
- Kitewell は、貴社の PC、社内のサーバー、貴社のクラウド、閉域網で動きます。AI モデルはクラウドの API のほか、社内やローカルのモデルも選べ、社内のモデルを使えばデータは外部に送られません。ただし、小さなローカルモデルでは、通常、画面を操作できません。Descarty が業務データを受け取ることはありません。
切り替える業務の選定から相談する
今のロボットの状況をうかがい、AI RPA に切り替える業務の選定から PoC まで支援します。