なぜUiPath AI Agentこそが、エンタープライズ AI エージェントの「最適解」なのか

昨年から急速に注目を集めている大規模言語モデル（以下、LLM）の応用分野として、AIエージェントが新たな関心を集めています。

なかでも最近、中国発の自律型AIエージェント「Manus」が登場し、その高度な自律動作が大きな話題となっています。

アップされている動画を見る限り、リサーチ、資料作成、ウェブサイト構築など、さまざまなタスクを人間の代わりに実行できており、Manusはまるで人間のように行動する自律型AIエージェントとして注目を集めています。

📝 これって本当にエンタープライズ環境で通用するか?

上記のような多くのAI エージェントが登場してはいるものの、その多くは資料作成やチケット予約などの軽量な業務に対応しています。
これって、本当にエンタープライズ環境で安心して使えるかと問われれば、疑問が残ります。

なぜなら、エンタープライズにおいてはセキュリティ、ガバナンス、安定性、既存システムとの連携性が極めて重要であり、企業内の複雑で連携の多い業務プロセスは、単なる技術デモや個人向けツールでは対応が困難だからです。

本記事では、これらの視点を踏まえ、なぜUiPath AI Agentが現時点での最適解なのかを、Manusとの比較を交えて具体的に解説していきます。

ご注意：
本文におけるManus関連の分析は、公開資料（2025年3月時点）に基づいており、実際の製品仕様とは異なる可能性があります。
また、UiPathの製品仕様や機能は今後変更される場合もありますので、あらかじめご了承ください。

📝 AIエージェントとは?

AIエージェント（AI Agent）とは、人工知能（AI）を活用し、ユーザーの指示や意図を理解したうえで、自律的にタスクを遂行するソフトウェア型のエージェントです。

以下の図は、AIエージェントの思考・行動モデルを示したものです。

（出典：Park et al., “Generative Agents: Interactive simulacra of human behavior”）

🔄 AIエージェントのプロセス:感知→判断→行動

上記の図のように、AIエージェントは以下のように、自律的に一連のプロセスを繰り返して動作します：

• 感知（Perception）：環境から情報を受け取る
• 脳（Brain）：状況を理解・記憶・判断・計画
• 行動（Action）：アプリケーションやツールを操作して、実際の処理を行う

この仕組みは、自動運転の基本構造と非常によく似ています。以下に比較してみましょう。

🚗 自動運転の仕組みとの比較

自動運転は、人間による自動車の運転の4要素、すなわち目や耳による「認知」、脳での「予測」及び「判断」、ハンドルやアクセル制御などの「操作」 を、運転者に代わり、システム（制御プログラム）が行う運転です。

（出典：政府広報オンライン ホームページ）

車につけたカメラやセンサー、人工衛星の位置情報システムなどを使い、周囲の状況を認知し、自動車をどう動かすかを人工知能（AI）が予測・判断して、ハンドルやアクセル制御の指示を出すことにより自動で動かします。

⚖️ AI エージェント と 自動運転の構造比較

AI エージェントと自動運転を比較すると、以下の通りです。

観点	自動運転システム	AI Agent
Environment（環境）	実世界の道路、信号、車両、歩行者、GPSなど	ユーザーの指示、Webページ、業務アプリ、API、データなど
Perception（感知）	カメラ、センサー、GPSにより周囲を認識	テキスト、画像、音声、GUIの構造、APIレスポンスなどを解析
Brain（脳）	状況をAIが判断し、進行方向・速度・危険を予測	LLMやツールでタスクを分解・計画、記憶や知識を活用し判断
Action（行動）	アクセル、ブレーキ、ハンドル操作による車両制御	アプリ操作、テキスト出力、API実行、ファイル処理など

✅ まとめ

AI エージェントは、自動運転の仕組みと同様に、「感知」「判断」「行動」という一連のプロセスを自律的に実行することで、従来は人間が行っていた複雑な作業を代替・支援する技術です。
物理空間を対象とする自動運転が実世界を走るAIドライバーであるように、AIエージェントは情報空間を自在に操作する業務オペレーターとも言える存在です。

📝 AIエージェントの種類は？

では、AIエージェントにはどのような種類があるでしょうか。AIエージェントは日々進化しており、またさまざまな定義の仕方がありますが、大きく以下の２つのタイプに分類されていると考えています。

• Computer Use Agent（Manus型）：LLM と APIを組み合わせた構成です。
• RPA融合型（UiPath型）：RPAなどの業務プロセス自動化ツールを基盤に、AIエージェントのアーキテクチャを融合させたタイプで、RPA プロセスを「ツール」として活用します。

Computer Use Agent（Manus型）と RPA融合型（UiPath型）は、AIエージェントとしてよく比較されますが、その動作の仕組みには根本的な違いがあります。

• Manus型は、LLMが画面キャプチャを元にその場で判断を生成し即時的に動作します。
• UiPath型はあらかじめ作成されたRPAプロセスをAIが呼び出して実行するため、動作の安定性や再現性が高くなります。

具体的な仕組みの違いを以下の表で比較してみましょう。

観点	Computer Use Agent（Manus型）	RPA融合型（UiPath型）
動作の仕組み	LLMが画面のスクリーンショットをもとにリアルタイムで動作を判断し、API経由でツールを操作	あらかじめ設計されたRPAプロセスを、LLMが状況に応じて呼び出し、安定実行
自動化ロジック生成	プロンプトごとに即席で生成されるため、同じ操作でも動作にばらつきが生じる可能性がある	事前定義されたロジックを基に動作。LLMが動的にプロセスの動きを調整可能
例外処理（エラー対応）	リアルタイム生成のため、エラー発生時のリカバリーが難しい	事前定義された例外処理・Healing Agentにより、自動リカバリー可能
外部連携方法	主にAPI経由。画面認識に依存する部分はUI変更の影響を受けやすい	API・UI操作・DB接続など多様な連携方法に対応

まとめると、Manus型は「毎回新しく判断を生成する即時性重視」、UiPath型は「事前に設計されたプロセスをAIが呼び出す安定性重視」という違いがあります。

📝 UiPathのRPA融合型 AI エージェント

UiPath AI エージェントとは、自然言語による指示を理解し、RPAや各種システムと連携して、自律的に業務を実行するエンタープライズ向けAIエージェントです。

人間の業務判断と操作を一体化し、考える＋動くを実現する次世代の業務自動化ソリューションです。以下のような特徴を備えています：

• LLM＋RPAの融合によって構築されており、単なる回答生成にとどまらず、実際に業務を実行できる
• 部品のドラッグアンドドロップや自然言語の指示 により、非エンジニアでも業務エージェントの作成・実行が可能
• Action Center・Orchestrator・Integration Service・MaestroといったUiPath製品群と統合され、業務プロセスに適切に組み込める
• 社内のナレッジや業務ルール（ドキュメント、FAQなど）のドキュメント と連携し、エージェントが自社のルールを理解した上で必要な判断・応答・操作を自律的に行う

UiPath AI エージェントの導入と活用は、利用者のニーズや技術レベルに応じて、大きく3つのパターンに分類されます。

1️⃣ UiPathが予め用意したAI エージェント

​Autopilot for Everyoneは、UiPathが予め用意したAIエージェント（APIベース）であり、ユーザーの日常業務を支援することを目的としています。 ​
これらは、生成AI アクティビティを活用したコンテンツ作成、UiPath Document Understandingによる画像解析、UiPathのコンテキストグラウンディング（RAG、検索拡張生成） の活用、そして オートメーションの実行など、幅広いタスクをシームレスに行うことが可能です。

業務内容やチームの役割ごとに特化した以下の4種類が提供されており、それぞれが日常的に使用するアプリケーションと連携し、現場の具体的な課題を解決します。

以下は、UiPathの「Autopilot for Everyone」の4種類のオートメーションのまとめです。

種類	概要	連携可能な主なツール例
Productivity	日常業務の効率化を目的とした自動化セット	Outlook、Teams、Concur、DocuSign、GSuite、OneNote、Slack、Zoom
Product and Engineering	プロダクト・エンジニアリングチーム向けの業務自動化セット（プロジェクト・コード管理など）	Confluence、GitHub、Jira、ServiceNow
Sales	営業チーム向けの業務効率化・顧客情報管理のための自動化セット	Salesforce、ZoomInfo
Admin App	Autopilotの設定やプロパティ管理を行うためのツール（プロンプトやワークスペースをカスタマイズ）	UiPath Autopilot内の管理・設定ツール

詳細に関しては、以下のページよりご参照ください。

UiPath Cloud環境でAutopilot for Everyoneを利用するには、事前に設定が必要です。以下のページを参照して、必要な設定を行ってください。

UiPathが予め用意しているAIエージェント（マイクロオートメーション）を利用するには、以下のページ内の「マイクロオートメーションの追加方法」を参照して、設定を行ってください。

2️⃣ 既存のRPA資産を活かす「プロセス呼び出し型」AIエージェント

先ほどご紹介した4つのタイプの「Autopilot for Everyone」は、すべてUiPathが予めAPIベースで用意した自動化ツールを活用するものでした。

しかし、実際の業務現場ではAPI経由では対応できない業務や、すでに構築済みのRPAプロセスを有効活用したいニーズが数多くあります。

そこで重要になるのが、既存のRPA資産をそのままAIエージェントから呼び出す「プロセス呼び出し型」 の活用法です。

「プロセス呼び出し型」では、既存のRPAプロセスを直接AIエージェントから呼び出し、API非対応のレガシーシステムや複雑な業務も柔軟に自動化できます。

これにより、過去の自動化資産を活かしながら、業務範囲を広げることが可能です。

「プロセス呼び出し型」を利用するためには、以下の記事内の「カスタムオートメーションの設定方法」を参照して、必要な設定を行ってください。

UiPathのAI エージェント（パターン1️⃣ 2️⃣）の動作について、以下の記事をご参照ください。

3️⃣ UiPath Agent Builderで作った カスタムAI エージェント

さらに柔軟で高度な業務の自動化が必要な場合、 UiPath Agent Builderを活用したカスタムAI エージェントの作成がおすすめです。

UiPath Agents及び関連UiPath製品を利用することで、従来のRPAだけでは実現が難しかった業務判断を生成AIが行い、より複雑な業務をエンドツーエンドで自動化できます。

人間による検証ステップをプロセスに組み込んだり、外部ファイルの取り込み、既存のRPAプロセスを自由に呼び出すことも可能です。

このように、UiPath Agent Builderを活用すれば、自社の業務に特化した柔軟で高度な自動化を、簡単に実現できるようになります。

カスタムAI エージェントの作成方法は以下の記事をご参照ください。

📝 エンタープライズが本当に必要としているAIエージェントとは？

多くのエンタープライズがAIエージェントの導入を検討していますが、実際に導入を進めてみると、現場ではさまざまな課題に直面することが少なくありません。

前述の通り、エンタープライズ環境においては、特に以下の4つの要素が導入成功のカギを握ります：

• セキュリティ：情報漏洩のリスクやコンプライアンス違反を防止できること
• ガバナンス：業務プロセスの透明性、操作履歴の追跡、監査対応が可能であること
• 安定性：障害発生時でも処理を中断せず、確実に稼働し続けられること
• 既存システムとの連携性：レガシーシステムやAPI未対応システムとも柔軟に統合できること

これらの条件を満たせないAIエージェントを導入してしまうと、業務の効率化どころか、むしろ現場の混乱やトラブルの原因となってしまう可能性があります。

だからこそ、企業がAIエージェントを本格的に導入・活用するには、これらの課題をしっかりと認識し、それらを仕組みとして解決できる製品・プラットフォーム を選ぶ必要があるのです。

📝 UiPathだからこそできること

では、こうしたエンタープライズが直面する課題に対して、どのようなAIエージェントが最適解となるのでしょうか。

その答えのひとつが、UiPathが提供するRPA融合型のAIエージェントです。

UiPathは、エンタープライズ環境で求められる「セキュリティ」「ガバナンス」「安定性」「システム連携」のすべてに対して、実績あるプラットフォームと機能群で応えてきました。

ここでは、エンタープライズにとって重要な4つの観点から、これまでに紹介した Computer Use Agent（Manus型） と RPA融合型（UiPath型） の違いを比較します。

比較観点	Computer Use Agent（Manus型）	RPA融合型（UiPath型）
セキュリティ	API・LLM に依存するため情報漏洩リスクが高く、セキュリティ管理が困難	UiPath CloudやAI Trust Layerによるアクセス管理、暗号化、ログ記録などの企業レベルのセキュリティを標準装備
ガバナンス	- LLMの出力に依存しており、予測不可能な誤動作が発生する可能性がある - ブラックボックス型のため、操作の追跡や監査が困難	- ビジネスルールとAIによる二重検証が可能 - UiPath Cloudによりすべての実行がログに記録され、操作履歴の完全なトレーサビリティを確保 - Action Centerを活用して人による承認フロー（例：一定金額以上の承認申請）を追加可能
安定性	- 複雑なマルチステップタスクの成功率が低く、外部システム連携時に失敗しやすい - 例外処理・エラー処理が弱く、フローが中断されやすい - エラー時は人手での介入が必要になる	- リトライ／例外処理により業務安定性を担保 - Healing Agent（自動復旧機能）により、業務タスクの高い成功率を実現可能
既存システムとの連携性	- 限られたAPI連携やUI要素に依存 - 新規システム連携のたびに専用API開発が必要	- UiPath Integration ServiceやConnectorにより迅速に各種システムへ接続可能 - 豊富に用意された公式アクティビティにより、ERP・CRM・BIなど複数システムと柔軟に連携可能 - UiPathの高度なGUI自動化技術と豊富なアクティビティ群を発揮して、多様なPCアプリケーションの自動化に対応

では次に、UiPathのRPA融合型AIエージェントが、具体的にどのようにこれらの要件を満たしているのかを詳しく見ていきましょう。

1️⃣ セキュリティ

企業の情報資産を守るセキュリティ対策は、AIエージェント導入における絶対条件です。
UiPathはエンタープライズグレードのセキュリティ機能を各層で提供しており、以下のような仕組みが用意されています：

• UiPath Cloud Platform は、ISO 27001、SOC 2 Type II、GDPR等に準拠したクラウド環境を提供。データは転送時・保存時ともに暗号化されます。
• AI Trust Layer により、LLMの出力内容の検査・検証・フィルタリングが可能。生成AIのリスク（誤出力・不適切表現など）を最小限に抑えます。
• アクセス制御： シングルサインオン（SSO）、IP制限、アクセス制限どのアクセス管理機能が組み込まれています。

UiPath Cloud Platformのセキュリティに関しては以下のページよりご参照ください。

UiPath AI Trust Layerは、企業のデータプライバシーポリシーと責任あるAI原則にソフトウェア定義のガバナンスを追加することで、ユーザーが生成AIによる自動化を責任を持って拡大できるよう支援するものです。
詳細については、以下のページよりご参照ください。

2️⃣ ガバナンス

AIが業務を自動実行する環境では、「誰が・いつ・何をしたか」を正確に記録・管理するガバナンス機構が不可欠です。

UiPathでは、以下のようにガバナンス機能が全体にわたって統合されています：

• UiPath Orchestrator による完全な実行ログ管理・監査ログの出力で、すべてのプロセスの実行が記録され、トレーサビリティを担保。
• Action Center により、人間の判断を要するプロセスに承認フローやレビューを組み込むことが可能。例：金額が一定以上の支払は人が承認。
• Automation Ops によるポリシー管理：AI Agentの使用を部門単位で制御したり、特定のユーザーだけ許可することも可能。
• AI Trust Layer による生成AIの利用監査ログの出力で、AIに関する製品、機能、モデル、および場所の詳細をモニタリングすることが可能

3️⃣ 安定性

AIエージェントには「賢さ」だけでなく、「安定して動き続けること」が現場運用では何よりも求められます。

UiPathでは、運用現場で求められる高い安定性を実現するため、以下のような機能が提供されています：

• 例外処理・リトライ機能：業務エラーが発生した際にも、事前に設計された処理で自動復旧が可能。プロセスの途中停止を防ぎ、継続実行を担保します。
• キュー：トランザクション単位でジョブを管理できるため、一部処理の失敗が全体に影響せず、非同期で安定的な業務処理が可能です。
• Healing Agent：AIを活用して、UiPath Robots、Orchestrator、Studioに、画面の変更や予期せぬポップアップに対応し、ロボットが自動で自己修復する仕組みを提供します。
• 監視とアラート：Orchestratorによりジョブの実行状況をリアルタイムで監視可能。エラー検知時にはメール通知やWebhookで即時対応が可能です。

これらの機能は、UiPathがRPAベンダーとして長年培ってきた安定運用のノウハウを凝縮したものです。詳細は、UiPath StudioやOrchestratorなど各製品ページをご参照ください。

Healing AgentはUiPathの新しい機能であり、詳細に関しては以下のページよりご参照ください。

4️⃣ 既存システムとの連携

AIエージェントが企業内で実運用されるためには、社内の既存システムとシームレスに連携できる柔軟性が不可欠です。

筆者の見解ではありますが、この 「既存システムとの連携力」 こそが、エンタープライズ向けAIエージェントにおけるUiPath最大の強みだ と考えています。

UiPathは豊富な接続オプションと強力なGUI自動化機能を持ち、以下のような連携が可能です：

• UiPath Integration Service：Salesforce、SAP、ServiceNow、Slack、Outlookなど、100種類以上のSaaS/業務システムとノーコードで接続可能。
• 公式コネクタ＆アクティビティ：ERP・CRM・BIなど、業務ごとに特化したアクティビティを事前提供。プログラミング不要で操作可能。
• 高度なGUI自動化技術：レガシーなWindowsアプリやWebアプリ、仮想環境（Citrixなど）でも正確に操作可能。APIがなくても問題なく業務を自動化できます。
• ファイル・データベース連携：Excel、CSV、PDF、SQL Server、Oracleなどともシームレスに連携。

ここで改めて以下の図をご覧ください。

AIエージェントが実際に業務アプリケーションを操作する（Action）には、それを支える豊富なツールが不可欠です。

特に、企業で使われている多くの業務アプリケーションには、そもそもAPIが存在しないか、提供されていても限定的であることが少なくありません。このような環境では、APIベースのエージェントでは対応しきれず、自動化が実現できないケースが多いです。

その点、UiPathはRPAの強みを活かし、画面操作ベースであらゆるアプリケーションを操作できるGUI自動化技術を備えているため、APIがないシステムやレガシー環境でも確実に業務を自動化することが可能です。

さらに、過去に作成されたRPAプロセスはそのままAIエージェントから呼び出して再利用できるため、一から新たにAPIやプロセスを開発する必要がなく、コストや導入スピードの面でも大きなメリットがあります。

このように、UiPathはAIエージェント時代においても、企業の現実的なIT環境に即した自動化を実現できる、数少ないプラットフォームです。

🏁 最後に

AIエージェントは今、急速に進化しており、様々なベンダーから魅力的な製品が次々と登場しています。中でもManusのようなComputer Use Agentは、そのインパクトとデモンストレーションの派手さで注目を集めています。

しかし、本当に企業の現場で「実運用に耐えるか」と問われれば、セキュリティ、ガバナンス、安定性、そして既存システムとの連携という、エンタープライズならではの厳しい要件を満たせるかが重要な分岐点になります。

本記事で見てきた通り、UiPathのRPA融合型AIエージェントは：

• 企業のセキュリティポリシーやガバナンス要件に対応し、
• 既存のRPA資産や業務プロセスをそのまま活用でき、
• エラー耐性やリカバリー能力にも優れており、
• さらにAPI非対応の業務システムにも柔軟に対応できる仕組みを備えています。

つまり、「派手なデモができるAIエージェント」ではなく、「実際に企業の複雑な業務を任せられるAIエージェント」 であること。
それこそが、エンタープライズが本当に必要としているAIエージェントの姿です。

そして、その要件を満たしているのが──

🎯 UiPath AI Agentなのです。

まさに今、UiPath AI Agentこそが、エンタープライズAIエージェントの「最適解」 と言えるのではないでしょうか。