Computer Use

以下では、①従来型 RPA と ②LLM を活用した Operator（Computer-Using Agent）／MCP ベース自動化、という二つのアプローチが今後どのように進化・棲み分け・統合される可能性があるかを考察します。

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1. 現状の自動化アプローチ

従来型RPA

• 画面操作（GUI）を記録・再生し、人間のマウス操作やキーボード入力を模倣して定型業務を自動化する技術。
• 高速でミスなく大量処理できる反面、想定外の画面変化や非定型業務には弱く、シナリオの保守負荷が高い。
• 「GUI 上の操作をそのまま自動化する」という手法ゆえ、すべての業務を API やバッチ処理に対応させる必要がない一方で、変更管理・例外対応が煩雑。
  (Robotic process automation)

LLM Operator（Computer-Using Agent）／MCP

• GPT-4o 系モデルをベースにブラウザを自律的に操作する「Operator」は、自然言語プロンプトからフォーム入力や予約、データ取得などを実行可能。UI の細部を理解しながら画面遷移を推論で補完できる。
• さらに一歩進んだ「MCP（Multi-Component Provider）」「CUA（Computer-Using Agent）」パラダイムでは、画面ではなく API や内部コンポーネントを直接呼び出すことで、より堅牢かつ高速にエンドツーエンド処理を実現しようとしている。
  (Operator – OpenAI Help Center, OpenAI Operator)

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2. 移行を促す主要ドライバー

1. 保守・運用コストの削減
   • RPA シナリオは UI 変更ごとに手作業で修正が必要。LLM ベースでは「UI 解釈 → 操作指示」の自然言語プロンプトを微調整するだけで済む可能性がある。
2. 非定型タスクへの対応
   • 従来 RPA は定義済みフロー外の例外処理が苦手。LLM は動的に推論し、複雑な判断や分岐を自然言語で実現できる。
3. SaaS／クラウドサービスのエコシステム化
   • 各 SaaS が API 利用前提で機能を公開し、MCP 化（サービス間のシームレス連携）が進むと、UI 層を介さずに直接データや機能を呼び出す方式が主流に。

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3. 将来シナリオ

シナリオ	特徴
1. RPA と Operator の共存	– 定型処理は RPA、例外対応や非定型は LLM Operator でカバー- 両者のハイブリッド運用が主流化
2. MCP／API-ファーストへ移行	– SaaS・PaaS が API やイベント駆動型で連携可能に。LLM は UI 操作レスで内部連携を担う- 「画面操作」はレガシー対応やごく少数ケースに限定
3. フル AI-ネイティブ自動化	– 大規模言語モデルがビジネスロジックと UI ＝ API 呼び出しを一元管理- “シナリオ定義も Prompt” で完結し、開発／保守負荷が従来比で大幅低減

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4. 課題と留意点

1. 信頼性／安定性
   • LLM が誤解釈して誤操作を行うリスク。RPA のような「確定的フロー」とは異なり、推論ベースゆえのブレをどう管理するかが鍵。
2. セキュリティ／ガバナンス
   • API トークンや認証情報を画面越しに扱う場合、情報漏洩リスクが高まる。Operator／MCP でも Vault や IAM の適切な連携が必須。
3. スキルセットの変化
   • RPA 開発者から「プロンプトエンジニア」や「AI オペレーション担当」への役割シフトが進む。プロンプト設計・チューニングのノウハウが新たな必須スキルに。
4. コストモデルの変化
   • RPA は初期ライセンス＋保守費用。LLM ベースは API 利用料やサブスクリプション課金。利用パターンに応じたトータル TCO 評価が必要。

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5. 結論

• 当面は「定型×大量処理」には従来型 RPA、「非定型・複雑判断」には LLM Operator が強みを発揮し、両者をハイブリッド運用するフェーズが続くと予想されます。
• 長期的には、SaaS や PaaS が API／MCP 化を加速し、LLM が UI レイヤーを介さずにビジネスロジックを呼び出す「AI-ネイティブ自動化」へと移行。画面操作による自動化はレガシー移行期のつなぎとなるでしょう。
• 企業は、既存 RPA との共存戦略を取りつつ、MCP やプロンプト技術の習得・インフラ整備を並行推進することで、次世代自動化基盤を早期に構築することが望まれます。

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ご要望に応じて、具体的なユースケース別シナリオや技術検証のガイドラインも追加でご提供いたします。