AIエージェントだけでは、業務は終わらない—「判断するAI」と「確実に実行する仕組み」の役割分担

AIエージェントの進化によって、「AIに仕事を任せる」という言葉が現実味を帯びてきました。
メールを読み、必要な情報を調べ、内容を比較し、状況に応じて次に何をするかを考える。さらに、ツールやシステムを操作して、その判断を実際のアクションにつなげる。
少し前まで「AIに相談する」と言っていたものが、いまでは「AIに仕事を任せる」へと変わりつつあります。

これは大きな変化です。

ただ、ここで普段の仕事を少し思い浮かべてみてください。例えば、取引先から届いた請求書を確認する仕事は、

内容を読んで、
「問題なさそうだ」
「金額に差異がある」
「担当者への確認が必要だ」
と判断できれば、それで仕事は終わるでしょうか。

実際には、その後があります。

確認が必要なら担当者へ依頼する。
回答が返ってくるまで待つ。
承認されたら基幹システムへ登録する。
登録結果を確認する。
必要な相手へ通知する。
そして、誰がどのように処理したのかを記録する。
途中で問題が起きれば、別の担当者へ引き継ぐこともあります。

つまり、私たちが普段「一つの業務」と呼んでいるものは、

一回の判断ではなく、判断・実行・確認・待機・例外対応といった複数の仕事の連続

でできています。
AIエージェントが得意になってきたのは、この中でも特に、

状況を理解し、次に取るべき行動を考えること

です。

一方、企業にとって重要なのは、その判断を受けて必要な処理が進み、最終的に業務が完了した状態になることです。
ここでいう「確実な実行」とは、決して「失敗しない」という意味ではありません。

決められた処理を再現性高く実行し、処理の状態や例外を管理しながら、業務を次へ進められること

を指します。

AIが「次に何をすべきか」を判断できることと、その判断を起点に業務全体が最後まで正しく進むことは、分けて考える必要があります。

これはAIエージェントの能力が足りない、という話ではありません。
むしろAIが判断できる範囲が大きく広がったからこそ、その前後にある仕事をどうつなぐのかが、これまで以上に重要になってきたということです。

企業の仕事は、すべて同じ性質ではない

先ほどの請求書処理をもう少し分解してみます。
メール本文を読んで、何を意味しているのか理解する。
添付された請求書と発注情報を比べて、問題がありそうか判断する。
こうした仕事では、状況に応じて考え方を変える柔軟性が求められます。

一方で、

決められた項目を基幹システムへ登録する。
承認済みならステータスを更新する。
指定された宛先へ通知する。

といった処理では、自由な判断よりも、

決められた条件や手順に沿って再現性高く処理すること

が重要です。

AIエージェント時代の業務設計では、この違いを意識することが重要になります。

AIに自由に判断させるところと、流れを決めるところ

この違いを整理する考え方として参考になるのが、AgentとWorkflowの区別です。
Anthropicは「Building effective agents」で、

Workflowを、あらかじめ定義された経路に沿ってLLMやツールを動かす仕組み、
Agentを、LLM自身が状況に応じて行動や利用するツールを動的に決める仕組み

として区別しています。

つまり、

予測可能性や一貫性を重視するならWorkflow、
状況に応じた柔軟な判断が必要ならAgent

という使い分けです。

企業業務に当てはめると、これは非常に自然です。
すべてをAIに自由に判断させる必要はありません。
逆に、すべてを事前のルールだけで処理しようとすれば、例外や曖昧な状況に対応しにくくなります。

ここで重要なのは、

AgentかWorkflowかを選ぶことではなく、業務のどこにどちらの性質を使うかを設計すること

です。

また、ここでいうWorkflowの役割は、システム操作そのものではありません。

「次に何を行うか」「どこで待つか」「どの条件で分岐するか」といった、業務全体の流れや状態を管理すること

です。

例えば、請求金額が発注内容と違っていたら

取引先から、こんなメールが届いたとします。

単純なルールだけなら、

「発注金額と請求金額が一致しない＝エラー」

と判断するかもしれません。
しかし、メール本文には差額の理由が書かれています。

ここでは、

• メール本文を理解する

• 添付資料を確認する

• 発注情報と照合する

• 金額差異の理由を考慮する

• 人への確認が必要か判断する

といった処理が必要です。

こうした文脈理解や判断は、AIエージェントが力を発揮しやすい領域です。ではAIが、

と適切に判断したとします。
しかし、ここから先も業務は続きます。

担当者へ確認を依頼する。
回答を待つ。
承認されたら基幹システムへ登録する。
処理結果を確認する。
ステータスを更新する。
関係者へ通知する。

つまり、

AIの判断は非常に重要ですが、それは業務を前に進めるための一つのステップです。

「柔軟な判断」と「確実な実行」

ここまでを整理すると、大きく二つの性質が見えてきます。

柔軟な判断が必要な仕事

• メールの意図を理解する

• 文書を分類する

• 複数の情報から状況を判断する

• 例外を検知する

こうした仕事では、AIの柔軟性が強みになります。

決めた通りに進めたい仕事

• 基幹システムへ値を登録する

• 指定されたAPIを呼び出す

• ステータスを更新する

• 決められた宛先へ通知する

• 処理結果を記録する

こちらでは、再現性や確実性が重要です。

ただし、実際の企業業務では、この二つだけで完結するわけではありません。

業務として考えると、

判断するAI
流れや状態を管理するWorkflow
システムを操作するAPIやDigital Worker
承認や例外対応、責任を担う人

という役割に分けて考えることができます。

つまり、

AIが判断し、Workflowが業務の流れを管理し、APIやDigital Workerが必要な処理を実行する。そして、必要なところでは人が判断や責任を担う。

この組み合わせによって、AIの柔軟性を活かしながら、業務全体の安定性も保ちやすくなります。

AIの「確率性」を前提に、業務を設計する

生成AIやその基盤となるLLMは、確率的な性質を持つ技術です。

NISTの「Generative Artificial Intelligence Profile」でも、生成AIが事実と異なる内容や一貫しない内容を生成する可能性は、「Confabulation」というリスクとして整理されています。

ただし、これは、

「AIは業務に使えない」

という意味ではありません。

むしろ、ある程度の柔軟性があるからこそ、従来のルールベースの自動化だけでは扱いにくかった仕事にも対応できるようになりました。

重要なのは、

AIの確率性をなくそうとすることではなく、その性質を前提に業務を設計すること

です。

判断にはAI。
業務の流れや状態管理にはWorkflow。
システムへの実行にはAPIやDigital Worker。
影響の大きい判断には人。

それぞれの特性に応じて役割を分けることで、AIの強みを活かしやすくなります。

人を残すのは、AIの精度が低いからだけではない

人を途中に入れるというと、

「AIの精度がまだ十分ではないから、人が確認する」

という印象を持つかもしれません。
しかし、それだけではありません。

OpenAIの「A practical guide to building agents」でも、支払いや高額な返金など、影響が大きい操作ではHuman Interventionを組み込む考え方が紹介されています。

重要なのは、

AIが間違える確率だけではなく、間違えたときの影響

です。

例えば、

「問い合わせメールを分類する」

ことと、

「高額な支払いを実行する」

ことでは、同じAI精度であっても、間違えたときの影響は異なります。
つまり、人を業務に残すことはAIの失敗対策だけではなく、

業務リスクに応じた役割分担

でもあります。
AIができるから任せるのではなく、

その判断をAIに任せることが業務として適切か

まで考える必要があります。

AIとRPAは、本当に競合するのか

では、ここまで「実行」と呼んできた役割を、具体的な技術に置き換えるとどうなるでしょうか。
そこで登場するのが、APIやDigital Worker（RPA）です。AIエージェントが進化すると、

「RPAやWorkflowは不要になるのでは？」

という議論も出てきます。
しかし、ここまでの役割分担で考えると、少し違った見方ができます。

AI：理解・推論・判断
Workflow：業務の流れ・状態・分岐の管理
実行手段：API / Digital Worker
・API：APIを通じたシステム操作
・Digital Worker：UIや既存システムを含む操作
人：例外・承認・責任を伴う判断

どれか一つですべてを処理するのではなく、

それぞれが得意な仕事を担当する

という考え方です。

従来の自動化では、人による判断が必要になると処理を止めざるを得ないケースも少なくありませんでした。

AIによって、その「判断」の一部まで自動化できるようになれば、その先にある既存の自動化まで業務をつなげられる可能性があります。

つまり、AIによって判断できる範囲が広がったからこそ、

その判断結果を確実に実行する仕組みの価値も高まっている

と見ることができます。

WorkHQをこの視点で見る

2026年10月7日、SS&C Blue PrismはWorkHQ日本語版の提供開始を発表しました。

公式発表では、人、AIエージェント、API、Digital Worker(RPA)を、ガバナンスされた環境でオーケストレーションする基盤としてWorkHQを説明しています。

今回の発表を報じたTECH+でも、

「判断はAI、実行はDigital Worker、例外は人」

という役割分担が紹介されています。

これは、ここまで見てきた考え方を端的に表した言葉だと思います。
実際の企業業務では、さらにWorkflowがその間をつなぎます。

AIに何を判断させるのか。
どこをWorkflowで制御するのか。
何をAPIやDigital Workerで実行するのか。
どこで人に戻すのか。

そして、こうした一連の動きをどのように管理し、確認できる状態にするのか。

つまり重要なのは、

AIだけに仕事を任せるのではなく、AIを業務プロセスの適切な場所に組み込む

という考え方です。

「AIに何ができるか」から、「どこをAIに任せるか」へ

これまでの生成AIでは、

AIに何ができるようになったのか

が注目されてきました。

文章が書ける。
情報を検索できる。
データを分析できる。
ツールを操作できる。

そしてAIエージェントによって、「仕事を任せる」というところまで進んできました。

これから企業利用が進むほど、問いは少し変わっていくのではないでしょうか。

この業務の、どこをAIに任せるべきか。

どこをルールで制御するのか。
どこを確実な自動化に任せるのか。
どこで人が責任を持つのか。

「AIエージェントだけでは、業務は終わらない」というのは、AIの限界を指摘する言葉ではありません。

むしろ、

AIが業務の中でできることが増えたからこそ、その力をどう業務全体につなげるかが重要になった

ということです。

AIエージェント単体の能力を競うだけではなく、

AIが最も力を発揮できる場所を業務の中に設計し、その前後を人や既存の自動化とつなぐ。

これが、AIエージェントを「便利なツール」から「企業の仕事を担う存在」へ変えていくための、次のテーマなのではないでしょうか。

参考文献

[1] Anthropic, “Building effective agents”
AgentとWorkflowの違い、予測可能性と柔軟性に応じた使い分けについて参照。
https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents

[2] OpenAI, “A practical guide to building agents”
Human InterventionやGuardrails、高リスク操作の考え方について参照。
https://openai.com/business/guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-ai-agents/

[3] NIST, “Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile”
生成AIのConfabulationを含むリスク管理について参照。
https://www.nist.gov/publications/artificial-intelligence-risk-management-framework-generative-artificial-intelligence

[4] SS&C Blue Prism「WorkHQ日本語版を提供開始」
WorkHQにおけるAI、人、API、Digital Workerのオーケストレーションについて参照。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000159.000028912.html

[5] TECH+「Blue Prism、AIエージェントとRPAを統合する『WorkHQ』日本語版を発表」
2026年10月7日の記者発表における役割分担の説明について参照。
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20261007-5090627/

※本稿は公開情報をもとに、AIエージェント時代の業務設計について筆者の考察を整理したものです。実際の適用にあたっては、業務要件、セキュリティ、リスク、法令・社内規程などに応じた個別の判断が必要です。