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この記事に関するスライドがこちらです！
はじめに
「UiPath の自動化を作るのに、Studio を開かずに会話だけで完成させられたら？」
そんな体験を実現するのが UiPath for Coding Agents です。
本記事では、総務省が公開している手順書 PDF から Maestro Flow を自動生成してクラウドにデプロイするまでを、実際の手順とスクリーンショット付きで解説します。
UiPath for Coding Agents とは？
一言でいうと、「自然言語で要件を伝えるだけで、UiPath プロジェクトの実装・検証・デプロイを一貫して実行してくれる AI エージェント」 です。
従来の UiPath 開発は Studio を使ったGUI操作が中心でした。Coding Agents を使うと：
- 日本語で要件を伝える → AI がプロジェクトを生成
- ビルドエラーが出ても AI が自分で修正して再検証
- デプロイまで CLI 経由で自動完結
UiPath の知識が浅い方でも、業務要件さえ整理できれば動くオートメーションが作れます。
動作原理 — 自己修復ループ
Coding Agents の核心は 自己修復ループ です。
「検証」でビルド失敗やバリデーションエラーが出ると、AI が自動でエラー内容を読んで修正し、再度検証を走らせます。このループを人間が介在せずに繰り返すことで、品質を担保します。
全体アーキテクチャ
UiPath Skills — 汎用 AI を UiPath 専門家に変える
Coding Agents を支えるもう一つの重要な概念が Skills です。
Claude Code や Codex などの汎用 AI は、そのままでは UiPath の知識を持っていません。Skills を使うことで、AI が UiPath の専門家として振る舞えるようになります。
Skills = UiPath 専門家の知識をパッケージ化した指示セット
- 製品コンテキスト・CLI コマンド・検証ルールを内包
- インストールすれば起動時に自動ロード
- 開発者は要件だけに集中できる
現在公開中の Skills
| Skill 名 | 用途 |
|---|---|
uipath-maestro-flow |
Flow オートメーションの作成・編集 |
uipath-agents |
Agent の作成・デプロイ |
uipath-coded-apps |
Web アプリを UiPath ホスティングで配信 |
uipath-manage |
Orchestrator リソース管理 |
uipath-rpa |
RPA ワークフローの作成・編集 |
uipath-diagnose |
失敗ジョブ・エラーのトラブルシュート |
近日追加予定: test-automation / planner / operate / architect
Skills は GitHub で公開されています → github.com/UiPath/skills
uip CLI — AI の「手」
Skills が AI の「知識」なら、uip CLI は AI の「手」 にあたります。
# 基本構文
uip <tool> <command>
# 例
uip rpa build
uip maestro flow validate
uip or jobs list
Tool prefix 一覧
| コマンド | 用途 |
|---|---|
uip rpa |
RPA プロジェクト (init / analyze / build / pack) |
uip maestro flow |
Maestro Flow (init / node add / validate / debug) |
uip maestro case |
Maestro Case |
uip maestro bpmn |
BPMN |
uip agent |
Low-code Agent (init / publish / deploy / run start) |
uip codedagent |
Coded (Python) Agent |
uip codedapp |
Coded Apps |
uip solution |
ソリューション パッキング・公開・デプロイ |
uip or |
Orchestrator (folders / processes / jobs / packages) |
uip df / tm / insights |
Data Fabric / Test Manager / Insights |
セットアップ — 5分で始める
Step 1: Node.js LTS をインストール
nodejs.org から LTS 版をインストール。
node --version
# 例: v20.x.x
Step 2: UiPath CLI をインストール
npm -g install @uipath/cli
uip --version
Step 3: Skills をインストール
claude plugin marketplace add https://github.com/UiPath/skills
claude plugin install uipath@uipath-marketplace
# 再起動で自動ロード
Step 4: UiPath にログイン
uip login
# ブラウザで OAuth 認証
uip login status
# "Logged in" を確認
以上で準備完了です。
デモ — PDF手順書から Maestro Flow を生成する
やること
以前Xに投稿したClaudeCode×UiPath Skillsを使ったら、UiPath開発が10倍速くなった話では、UiPath Coding Agentsを使ってRPAワークフロー開発を爆速で進める話をしました。今回はさらに上流の、業務整理やフロー設計のデモをお見せします。
総務省が公開している手順書 PDF → Maestro Flow 自動生成 → UiPath Cloud デプロイ
総務省手順書.pdf：
作成されたUiPath Maestro Flow：
Step 1: セットアップ確認
Claude Code を起動し、Skills がロードされていること、uip login 済みであることを確認します。
Step 2: CLI 確認
uip rpa
ヘルプが表示されれば OK です。
Step 3: 自然言語で指示
Claude Code に以下のように伝えました：
私はこれから手順書のPDF（総務省手順書.pdf）をベースにして、
UiPathのMaestroのFlowを作りたいです。
あなたはこのPDFとUiPathのmaestroに関するツールやSKILLSを
チェックして、適切なプロンプト文をまず出してください。
分からない時に、勝手に決めないで、私に聞いてください。
ポイント：「わからないとき聞いてください」
AI に丸投げするのではなく、不明点は人間が判断するという協働スタイルが重要です。
するとすぐに AI から確認の質問が返ってきました。
Step 4: 対象業務の確認
AI が「どの業務を対象にしますか」と聞いてきます。
PDF の中に複数の手順があったので、今回は 「戸籍届出（婚姻届）」 の業務を選択しました。
Step 5: 確定
業務の詳細を確認して確定します。
Step 6: 生成されたプロンプトを確認・確定
AI が PDF の内容を解析して、以下のような詳細なプロンプトを生成しました：
UiPath Maestro Flowを作成してください。
## 業務概要
市区町村窓口での「戸籍届出（婚姻）」業務をMaestro Flowで実装します。
## フローの全体構成（手順書に基づく）
以下のステップを順番に実装してください：
1. **受付**（Human-in-the-Loop）
- 婚姻届の書類確認（記載漏れチェック）
- 来庁者の本人確認書類受領
- 妻の戸籍謄本の取り寄せ確認（非本籍地の場合）
2. **本人確認・審査**（Human-in-the-Loop）
- 届出人の本人確認
- 婚姻要件の確認（年齢・重婚禁止等）
- 審査結果の記録
3. **戸籍データ入力**（RPA）
- 戸籍システムへの婚姻届情報入力
- 入力内容の自動検証
4. **審査・承認**（Human-in-the-Loop）
- 審査担当者による内容確認
- 承認 or 差し戻し判定
5. **受理通知**（RPA）
- 届出人への受理通知書発行
- 整理番号の採番・通知
6. **関係機関への通知**（RPA）
- 住民基本台帳システム連携
- マイナンバーシステムへの変更反映
7. **書類保管**（Human-in-the-Loop）
- 届出書類のスキャン・電子保存
- 紙書類の分類・保管処理
8. **届書類の保存・法務局送付**（完了）
- 届書の保存・目録作成
- 法務局への月次送付
## 技術要件
- .flow ファイルとして作成
- Human-in-the-Loopノードには適切なフォームスキーマ（入力項目）を設定
- RPA自動化ステップはRPAノードとして設定
- 審査NGの場合は差し戻し（ループバック）フローを含める
- 変数: applicationId（受付番号）、applicantName（届出人氏名）、
isApplicantPresent（本人来庁フラグ）、isNonHomeMunicipality（非本籍地フラグ）を定義
## プロジェクト
カレントディレクトリに新規Flowプロジェクトとして作成してください。
自分でここまで書くのは大変ですが、AI が PDF を読んで業務フローを整理し、技術要件まで自動生成してくれました。内容を確認して「OK」と返すだけで、次のステップに進みます。
Step 7: Coding Agent が作業中
プロンプトを確定すると、Coding Agent が自律的に作業を開始します。
-
uip maestro flow initでプロジェクト作成 -
.flowファイルにノードを追加 -
uip maestro flow validateで検証 - エラーがあれば自動修正してループ
途中で「このノードの Human-in-the-Loop フォームの項目はどうしますか？」のように確認を求められることもあります。その場合は回答するだけで、あとは AI が完成させます。
Step 8: 作成完了
.flow ファイルが生成されました。
Step 9: Studio Web へアップロード
アップロードしてください。
Step 10: UiPath Cloud Studio で確認
UiPath Cloud Studio で確認すると、Maestro Flow として正しく作成されていました。
PDF を読み込んでから、ここまでほぼ会話だけで完成しました。
CLAUDE.md で AI の挙動を統一する
リポジトリ直下に CLAUDE.md を置くと、Claude Code が自動で参照します。プロジェクト固有のルールを書いておくと、毎回説明しなくても AI がそのルールで動いてくれます。
# このプロジェクトの方針
## 開発エンドポイント言語
日本語。アクティビティ・変数・引数・ワークフロー・説明はすべて日本語で記述する。
## 実装方針
- 標準アクティビティを `Invoke Code` より優先する
- ハードコードされた絶対パス (`C:\Users\...` 等) は使わず、構成可能な入力で渡す
- `targetFramework` は要件に応じて選択する (Excel / Mail 等は Windows 専用)
## 検証ルール
コード生成完了とは「`uip rpa analyze` または `uip maestro flow validate` が Success」
を返した状態を指す。失敗時は自己修復を反復する。
## 完了報告に含める情報
- ビルド結果 (Success / 警告サマリ)
- 生成・修正したファイルパス
- Orchestrator にデプロイした場合は Job key と実行結果
まとめ
| 項目 | 従来の開発 | Coding Agents |
|---|---|---|
| 開発環境 | Studio (GUI) | ターミナル + 自然言語 |
| 検証 | 手動デバッグ | 自動自己修復ループ |
| デプロイ | 手動操作 | CLI で自動 |
| 必要な知識 | UiPath の操作知識 | 業務要件の整理力 |
UiPath Coding Agents は「UiPath を使いこなすスキル」ではなく、「業務を言語化するスキル」 が重要になるパラダイムシフトです。
利用シーン（考えられるもの）
- 📄 手順書・仕様書からのフロー自動生成（今回のデモ）
- 🔧 既存 RPA のリファクタリング・修正
- 📊 Orchestrator の運用管理自動化
- 🧪 テストシナリオの自動生成
- 🌐 複数プロジェクトの一括デプロイ・管理
参考リンク
- Skills Marketplace: github.com/UiPath/skills
- uipath-python SDK: github.com/UiPath/uipath-python
本記事は UiPath Friends コミュニティイベントでの発表をもとに作成しました。