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■RPA活用は進んだが、未だ多く残る繰り返し作業
大企業では、部門単位で導入された RPA が一定の成果を上げてきたものの、ルール化しやすい単純工程のみが対象となり、請求処理・受発注・マスタ更新など実務に紐づく多段工程では依然として人手が介在し続けています。特に、複数システム間で情報の整合性を確認したり、例外パターンを判断したりする作業は RPA 単体では扱えず、現場は「自動化を進めたいがルール化できない」領域を抱えたまま運用しています。
■判断や例外処理が残存し業務自動化が頭打ちに
RPA は定型処理に強い一方、文脈判断・データ補完・非定型入力といった“例外発生が前提”の工程には対応しづらく、多くの企業で自動化の対象範囲が伸び悩んでいます。OCR の読み取り精度の揺らぎや、マスタ不備の解消、属人的な確認判断など、人間が都度判断してきた処理がボトルネックとなり、業務全体の自動化率が半分程度で停滞するケースも少なくありません。また、複数の部門・拠点にまたがる大企業では、RPA と AI ツールが分断して導入されることで、管理負荷や保守コストが大きくなり全社標準基盤としての統合ができていないという課題も顕在化しています。
■AIエージェント統合で例外対応も含めたAPA基盤を解説
本セミナーでは、RPA と AI エージェントを単一基盤として統合管理する APA（Agentic Process Automation）という新たなアプローチをRPAとの比較を踏まえて紹介し、判断・例外・非定型処理を含めた一連のプロセスを自律的に実行できる仕組みを解説します。従来のRPAで実施していたルール化された操作とAIを組み合わせることで、様々な複合業務を“分断なく”自動化する方法を事例とともに紹介します。
■主催・共催
株式会社システムサポート
■協力
株式会社オープンソース活用研究所
マジセミ株式会社
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