本記事では、LLMエージェントとRPAを比較したケーススタディを紹介します。

検証は、処理速度・信頼性・開発のしやすさという3つの観点から行われました。使用ツールはUiPathとAnthropicのLLMエージェントで、実際の業務に近い3つのタスクで比較しています。

導入を検討する現場にとっての判断材料として、結果とポイントを整理してお伝えします。

背景

LLMエージェントによる自動化は、従来のRPAと比べてどこまで実用に耐えるのか。そうした関心が高まっています。

これまで業務自動化の主役を担ってきたのはRPAです。明確なルールや手順に基づき、繰り返し作業を安定して処理する仕組みとして、多くの現場で成果を上げてきました。コスト削減やエラーの防止といった効果も実証されています。ただ、設定が手作業に依存しており、変更や例外処理には弱いという課題があります。

そうした中で、LLMエージェントによる自動化が期待を集めています。細かなスクリプトを書かなくてもタスクを実行できる点は、導入のハードルを下げる要素と見なされています。

とはいえ、LLMエージェントへの期待に対しては実証的な裏付けはまだ少ないのが実情です。RPAと同等にタスクをこなせるのか、あるいは性能や扱いやすさの面で上回るのかは、十分に検証されていません。

そこで本記事では、ケーススタディをもとにLLMエージェントの実力を明らかにし、RPAとの違いや強み・限界を整理する取り組みを紹介します。エージェントの導入を検討する現場にとって、過度な期待を避けるための判断材料となることを目指します。