業務自動化の言葉を 6 役に整理する — 66 製品はどの役に収まるか

調査の詳細

このページの答えは、以下の調べで出しました。対象・確認時期・出典を並べます。

① ChatAI＝天井の指令モニター💬

工場の天井に浮かぶ指令モニターです。段取りを相談すれば図面も答えも返してくれます。中身は LLM（大規模言語モデル）— それを会話画面で使えるようにした製品群がこの分類です。ただし モニターは床に降りてきません。答えを読んで動くのは、あくまで人か、別の道具です。

Microsoft は Microsoft 365 Copilot の公式資料で「生成 AI によって生成される応答は、100% 事実であるという保証はありません。」と明記しています。

当てはまる言葉（13 製品）

② AI エージェント＝人型ロボット🤖

①との違いはただ 1 つ、実際に手を動かすことです。操作台の前に座り、機械のデータを読み、書き換え、注文まで出せます。

この人型ロボット専用に整えられた操作台が MCP（Model Context Protocol・公式規格）です。人間用の画面ではなく、AI が確実に操作できるように作られた操作口で、その先は配線（API）で各機械につながっています。つまり 操作台が置かれている機械にしか、ロボットは触れません。

「委任状」の範囲を決めるのは、絵の中で唯一の人間 — タブレットを持った現場の担当者です。Kiro（AWS）は、まかせきりの設定を自動運転は既定でオフ（公式ドキュメント）— 既定では切ってある設計にしています。委任状の範囲を広げるほど速くなり、同じ速さで危険も増えます。

当てはまる言葉（13 製品）

③ 生産ライン＝ワークフロー🔁

「受付 → 確認 → 記帳 → 通知」のように、仕事が流れる順番を作るのがワークフローです。ラインを流れるのは部品ではなくデータで、各工程に道具（①〜⑥のどれでも）を配置できます。

ラインの良さは 失敗が目に見えることです。たとえば Yoom は「エラーが発生するとフローボットが途中で停止し、「エラー」履歴に表示されます。」（ヘルプ）と明記しています。止まって、記録が残る。工場らしい、行儀のよい壊れ方です。

この役の製品は ⑤ 配線盤と共通です（1 つの製品が「ライン」と「配線盤」の 2 役を兼ねます）。23 製品のうち、流れの組み立てと、エラー時の進退（止める・続ける・別経路へ）まで公式資料で確認できた 14 製品をここに挙げます。残る 9 製品は ⑤ に載せます。

ワークフローとして確認できた製品（14 製品）

④ ラインの機械腕＝RPA🦾

RPA は Robotic Process Automation（ロボットによる業務自動化）の略です。絵の中では、ラインに据え付けられて決められた動きを正確に繰り返す機械腕です（台車にも RPA と書いてあります）。

腕は考えません。人がやっていた手作業を、教えられたとおりに、教えられた位置でなぞるだけです。だから 接続口の無い機械が相手でも働けます — 配線が挿せない古いシステムを動かす唯一の方法が、人と同じ手順の再現だからです。その代わり、部品の置き場所が少し変われば掴み損ねます。画面の模様替えで RPA が止まるのは、この宿命です。

Microsoft の Power Automate は「既定では、デスクトップ フローはエラーが発生すると実行を停止します。」（公式）。アシロボは「アシロボ実行中、画面解像度を変更すると誤動作する可能性がございます。」（製品ページ）と、壊れ方を正直に書いています。

当てはまる言葉（12 製品）

②の AI エージェントとの違いは「考えるか、なぞるか」。腕は速くて安く、間違え方も想定どおり。考える仕事は腕には任せられません。

⑤ 配線盤＝iPaaS、電線＝API🔌

iPaaS は Integration Platform as a Service（つなぐ機能だけを提供するクラウド）の略。機械の接続口から来た線を束ね、どのデータをどこへ送るかを一枚の盤で決めます。配線の正体は API（Application Programming Interface — 機械同士が呼び合うための接続口の総称）と、その先の MCP です。

線が挿せるのは、機械の側に接続口が用意されているときだけ — 別に調べた日本の業務システム 68 件では、API があるのは 51 件、MCP で直結できるのは 18 件、そして 16 件は接続口が見つかりませんでした（2026-08-26 時点。56 件を公開度 × 契約条件の 2 軸で分けた詳細は「「APIあります」の実態を調べてみた」に）。配線盤がどれだけ立派でも、挿す口が無ければ線は届きません。接続口の無い機械に残された道が、④ の機械腕です。

つながった後の話 — 両側に API があっても項目の形が合わずに変換が要る、という現実は「「両方にAPIがあれば繋がる」は本当か調べてみた」で扱っています。

当てはまる言葉（③の 14 製品に加えて 8 製品）

⑥ 紙の受入口＝AI-OCR📄

OCR は Optical Character Recognition（光学文字認識）の略で、AI-OCR はその読み取りに AI を使う製品群。紙や PDF を読み取ってデータにする、工場の搬入口です。搬入口が詰まればラインは全部止まるので、紙が入口の業務では、ここを最初に整えるのが定石です。

調べた 5 社に共通していたのは、全社が「読み違いは起こる前提」で作っていることでした。DX Suite（AI inside）は「もっとも、生成AIを用いるか否かにかかわらず、OCRが誤った出力・不適切な出力をする可能性は否定できません。必要に応じて、人の目によるチェック及び修正をフローに入れていただくことをご検討ください。」（注意事項）と正面から書いています。複数人で確かめる工程には「ベリファイ」と名前まで付いています。

当てはまる言葉（5 製品）

壊れ方が、いちばん違う

道具を選ぶとき、カタログは「できること」を教えてくれますが、失敗したときに何が起きるかはなかなか教えてくれません。66 製品の公式資料を探すと、54 製品でベンダー自身の記述が見つかりました。並べると、はっきり 2 つの世界に分かれます。

**ライン側（③ワークフロー・④RPA・⑤iPaaS）の失敗は、設計の範囲内で起きます。**止まるか、続けるかは人が決めた設定どおりに動き、多くは既定で止まります。生産ラインが止まるのは目に見える失敗で、対処も設計できます。

ただし注意が 2 つ。第一に、止まらない設定を持つ製品もあり、AUTORO はエラーを無視して先へ進む設定について「この設定は、デフォルトではONの状態になっています。」（サポート）と書いています。第二に、記述が見つかった 24 製品のうち 8 製品は、何も設定しなかったときにどちらになるかを書いていませんでした。「エラーなら止まりますよね？」は、契約前に確かめる価値のある一問です。

操作台のロボット（② AI エージェント）の失敗は、設計者の認知の外に出ることがあります。Google は Gemini の代行機能について「Gemini は誤った判断を下し、予期せぬ購入やサードパーティとのデータ共有を行う可能性があるため、これらの機能を使用する際はご注意ください。」（公式）と書き、Cline は控えが無いまま自動承認にすると、問題に気づく前に多くの変更が積み上がるので不安が残る— 気づく前に多くの変更が加わりうる（公式）と警告しています。

つまりこうです。

ラインの失敗は「止まる」。操作台のロボットの失敗は「間違えたまま働き続ける」ことがある。 前者は設計で潰せる。後者は 委任状の範囲（どこで人の承認を挟むか）で抑える。 そして委任状を書くのは、絵の中でただ一人の人間の仕事です。

これはどちらが優れているという話ではなく、管理のしかたが別物だという話です。ベンダー各社が自分でそう書いています。

ただし、ここまでは絵の話です。 ベンダーの記述を「止まるか、そのまま進むか」で実際に割った調査では、 止まるか進むかは製品の種類では決まりませんでした — ※ライン側にも「止まらない」が、 ロボット側にも「既定で止まる」が在ります**。そして **そもそもその問いに答える記述が無い製品が、 いちばん多い※ という結果でした。 絵は管理のしかたの違いを掴むためのもので、自社が使う製品の既定値は 1 件ずつ読むしかありません。 件数の内訳は次の記事にあります。

調べた範囲と、調べていないこと

対象は、業務自動化に使われている 66 製品を同じ様式で 1 つずつ調べたもの、2026-08-26 時点の公式資料です。6 つの役に分けたのは編集部で、ベンダーの自称カテゴリではありません（自称と違う製品もあります）。本文の 68 件・56 件は業務システム側の別の調査の分母です（それぞれの記事に対象と時期があります）。調べていないのは、海外で使われていて日本に入っていない製品と、社内の自作ツールです。