【2025年】RPA開発のおすすめ11社をユーザーレビューで徹底比較！

RPA開発の基礎知識

RPA開発とは、業務プロセスを自動化するロボットを構築・運用することです。

人間が行っていた定型業務や繰り返し作業を、ソフトウェアロボットが代行することで、作業効率の向上や人的ミスの削減を実現します。

業務効率化や生産性向上が可能となる点が大きな利点です。例えば、経理部門での請求書処理、営業部門でのリード情報登録、人事部門での入退社手続きといった定型的かつルールベースの作業がRPAによって自動化されることで、従業員はより付加価値の高い業務に集中できます。

RPA開発は、銀行や保険などの金融業界はもちろん、製造、物流、医療、小売、自治体など、あらゆる業界で導入が進んでいる業務効率化施策の一つです。中でも、中堅企業や大企業での全社的な業務改革において、その効果が顕著に現れています。

RPA開発の提供メニュー一覧

基本メニュー

トレーニング

RPA開発の比較ポイント

①：対応する業務範囲と汎用性で比較する

②：開発の難易度と習得コストで比較する

③：導入形態（オンプレミス／クラウド）で比較する

④：他システムとの連携性で比較する

⑤：サポート体制やベンダーの信頼性で比較する

RPA開発の選び方

①：自社の解決したい課題を整理する

②：必要な機能や選定基準を定義する

③：定義した機能から製品を絞り込む

④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ

⑤：無料トライアルで使用感を確認する

RPA開発の価格・料金相場

オンプレミス型RPAの料金相場

クラウド型RPAの料金相場

RPA開発の導入メリット

業務の自動化による工数削減

人的ミスの削減と品質の安定化

従業員の業務満足度向上

RPA開発の導入デメリット

想定以上の開発・運用コストが発生する

業務プロセスの見直しが必要になる

属人化やブラックボックス化のリスクがある

RPA開発の導入で注意すべきポイント

開発・運用体制の構築を怠らない

小規模導入から段階的に拡大する

自動化に向かない業務を見極める

RPA開発の最新トレンド

Generative AIとの融合による「Intelligent Automation」

ローコード/ノーコード開発の本格普及

RPA×プロセスマイニングによる自動化精度の向上

サーバレス・API駆動型RPAの台頭

ガバナンス重視のCoE（Center of Excellence）体制整備

RPA開発の提供メニュー一覧

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基本メニュー

メニュー	解説
要件定義代行	RPA開発における要件定義フェーズの代行
設計代行	RPA開発における設計フェーズを代行
構築・設定代行	RPAの開発・構築を代行する
サポート・ヘルプデスク	運用時などのサポート対応を請け負うサポート・ヘルプデスクを提供する

トレーニング

メニュー	解説
管理者向けトレーニング	管理者向けの運用トレーニングを提供する
ユーザートレーニング	ユーザー向けの活用トレーニングを提供する

RPA開発の比較ポイント

RPA開発の比較ポイント

• ①：対応する業務範囲と汎用性で比較する
• ②：開発の難易度と習得コストで比較する
• ③：導入形態（オンプレミス／クラウド）で比較する
• ④：他システムとの連携性で比較する
• ⑤：サポート体制やベンダーの信頼性で比較する

①：対応する業務範囲と汎用性で比較する

RPA開発の比較ポイントの1つ目としては「対応する業務範囲と汎用性で比較する」というものが挙げられます。

RPAツールによっては、デスクトップ業務のみ対応しているものから、WebアプリケーションやERP、クラウドサービスまで幅広く自動化可能なものも存在します。

この比較を怠ると、導入後に「自社業務に対応できない」「ロボット開発を追加でカスタマイズしなければならない」といった問題に直面するリスクがあります。たとえば、UiPathはExcelやSAP、Salesforceなどの業務にも対応しており、高い業務汎用性を持つことで知られています。

②：開発の難易度と習得コストで比較する

RPA開発の比較ポイントの2つ目としては「開発の難易度と習得コストで比較する」というものが挙げられます。

RPAには、ノーコードで操作可能なツールもあれば、プログラミングスキルが求められる高度なツールも存在します。

たとえば、Power AutomateやBizRobo!はドラッグ＆ドロップで直感的に開発できるため、非エンジニアでも扱いやすいのが特徴です。一方、Automation AnywhereやBlue Prismは業務フローが複雑な場合には、一定の開発スキルが求められるため、IT部門との連携が必要になります。

③：導入形態（オンプレミス／クラウド）で比較する

RPA開発の比較ポイントの3つ目としては「導入形態（オンプレミス／クラウド）で比較する」というものが挙げられます。

RPAは企業のセキュリティポリシーにより、クラウド型とオンプレミス型の選択が求められる場面が多くあります。

たとえば、金融機関など機密性の高い業務を扱う企業では、社内ネットワークで完結するオンプレミス型のRPAが選ばれる傾向があります。逆に、柔軟なスケーラビリティを求める場合はクラウド型が適しています。Automation Anywhereは両方に対応しており、拡張性の観点からも多くの企業に選ばれています。

④：他システムとの連携性で比較する

RPA開発の比較ポイントの4つ目としては「他システムとの連携性で比較する」というものが挙げられます。

RPAツールを選定する際、既存の業務システム（SFA、CRM、ERPなど）と連携できるかどうかは非常に重要な要素です。

例えば、SalesforceやSAPとの連携が公式にサポートされているツールを選ぶことで、システム間のデータ連携がスムーズになり、手動でのデータ移行などの手間を省けます。Microsoft Power Automateは、Microsoft 365との親和性が非常に高く、Office製品との連携に強みを持っています。

⑤：サポート体制やベンダーの信頼性で比較する

RPA開発の比較ポイントの5つ目としては「サポート体制やベンダーの信頼性で比較する」というものが挙げられます。

開発から運用・保守に至るまで、ベンダーの支援があるかどうかは、特にITに不慣れな部門にとって大きな安心材料になります。

例えば、UiPathは日本国内でも導入実績が多く、日本語のドキュメントやトレーニング環境も充実しています。技術的なトラブルが発生した際に迅速に対応してくれるパートナーがいるかどうかを確認しておくことで、長期的な運用リスクを軽減できます。

RPA開発の選び方

RPA開発の選び方

• ①：自社の解決したい課題を整理する
• ②：必要な機能や選定基準を定義する
• ③：定義した機能から製品を絞り込む
• ④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ
• ⑤：無料トライアルで使用感を確認する

①：自社の解決したい課題を整理する

RPA開発の選び方の1つ目のステップとしては「自社の解決したい課題を整理する」というものが挙げられます。

どの業務を自動化したいのか、なぜRPAが必要なのかという目的を明確にすることが最初のステップです。

具体的には、「月末の請求書処理に時間がかかっている」「人事手続きが属人化している」など、ボトルネックとなっている業務を可視化することから始めましょう。この整理が不十分だと、RPA導入後に期待していた効果が得られず、投資対効果が低下するリスクがあります。

②：必要な機能や選定基準を定義する

RPA開発の選び方の2つ目のステップとしては「必要な機能や選定基準を定義する」というものが挙げられます。

自動化対象業務に必要な機能や、導入後の運用体制に合ったツールを選定するためには、具体的な要件を事前に整理することが重要です。

例えば、データベースとの連携が必要か、OCR機能で紙帳票を読み取る必要があるか、開発者以外でも運用可能なノーコード設計が必要かなど、実運用に直結する要件をリストアップすることが欠かせません。また、セキュリティや内部統制の観点からもログ取得機能や権限管理が必要かどうかも選定基準に含めるべきです。

③：定義した機能から製品を絞り込む

RPA開発の選び方の3つ目のステップとしては「定義した機能から製品を絞り込む」というものが挙げられます。

前段階で定めた機能要件をもとに、各RPAツールを比較検討し、候補製品を絞り込んでいくことが重要です。

たとえば、「OCR機能＋クラウド対応＋ノーコード開発」という条件を設定した場合、Power AutomateやBizRobo! miniなどが候補に挙がるかもしれません。優先順位をつけたうえで評価軸を設定し、マッチ度の高い製品を選別することで、導入後のギャップを防ぐことができます。

④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ

RPA開発の選び方の4つ目のステップとしては「レビューや事例を参考に製品を選ぶ」というものが挙げられます。

製品の公式サイトだけでは見えない実際の運用状況や効果を知るには、ユーザーレビューや他社の導入事例を参考にすることが効果的です。

例えば、ITreviewなどのレビューサイトでは、実際に運用している企業の満足度や不満点がリアルに記載されています。特に、「サポートの対応が遅い」「定期的なバグが多い」などのネガティブな意見にも目を向けることで、想定外のリスクを回避しやすくなります。

⑤：無料トライアルで使用感を確認する

RPA開発の選び方の5つ目のステップとしては「無料トライアルで使用感を確認する」というものが挙げられます。

実際にツールを使ってみることで、開発のしやすさや運用の手間、UIの使いやすさなど、カタログスペックでは見えない要素を確認できます。

たとえば、UiPathやAutomation Anywhereは一定期間の無料試用が可能で、実業務を模したテスト導入がしやすいです。現場部門やIT部門など、関係者で共同評価することで、導入後の定着率向上にもつながります。

RPA開発の価格・料金相場

RPA開発にかかる費用は、導入規模や機能範囲、サポートの有無によって大きく異なります。以下に、導入形態別の価格帯と特徴をまとめた表を記載します。

導入形態	初期費用	月額費用相場	特徴
オンプレミス型	100万円〜500万円	なし（保守は別途）	セキュリティ重視、初期費用が高額
クラウド型	10万円〜100万円	5万円〜20万円	柔軟性とスピード重視、サブスク型が主流

オンプレミス型RPAの料金相場

オンプレミス型のRPA開発ツールの料金相場としては初期費用が100万円〜500万円程度となるのが一般的です。

サーバ構築やライセンス購入、保守契約費用などがかかるため、特にセキュリティ要件が厳しい企業に向いています。

このタイプは、金融業界や官公庁など、データを外部に出せない業界で多く採用されています。一度構築すれば長期的に安定運用できる反面、アップデートの手間や保守負担が重くなる傾向があります。

クラウド型RPAの料金相場

クラウド型RPA開発ツールの料金相場としては月額5万円〜20万円程度が主流で、初期費用も比較的低く抑えられることが多いです。

サブスクリプションモデルでの提供が一般的で、スモールスタートしやすいことから中小企業でも導入が進んでいます。

特に、Power Automateは月額数千円から利用可能で、部門単位でのスピーディな導入に適している点が魅力です。スケーラビリティやメンテナンス性の高さもあり、近年はクラウド型を中心に選定される傾向があります。

RPA開発の導入メリット

RPA開発の導入メリット

• 業務の自動化による工数削減
• 人的ミスの削減と品質の安定化
• 従業員の業務満足度向上

業務の自動化による工数削減

RPA開発のメリットの1つ目としては「業務の自動化による工数削減」が挙げられます。

特に、定型的で繰り返しが多い業務に対してロボットを構築することで、人手で行っていた作業時間を大幅に短縮できます。

例えば、1日2時間かかっていた帳票作成業務をRPAで自動化することで、年間500時間以上の削減が見込まれる事例もあります。企業全体での生産性向上や残業時間の削減にもつながります。

人的ミスの削減と品質の安定化

RPA開発のメリットの2つ目としては「人的ミスの削減と品質の安定化」という点が挙げられます。

ロボットは決められた処理を正確に実行するため、入力ミスや集計ミスなどのヒューマンエラーを根本的に排除することが可能です。

特に、経理・財務業務やマスタデータ更新などの「1桁のミスが命取りになる業務」においては、RPAによる品質の均一化が大きなメリットとなります。

従業員の業務満足度向上

RPA開発のメリットの3つ目としては「従業員の業務満足度向上」が挙げられます。

単純作業から解放されたことで、従業員が本来のクリエイティブな業務や顧客対応に集中できるようになり、働きがいのある環境づくりにもつながります。

導入企業では「従業員満足度調査でのスコア改善」や「離職率の低下」など、定量的な効果も多数報告されています。

RPA開発の導入デメリット

RPA開発の導入デメリット

• 想定以上の開発・運用コストが発生する
• 業務プロセスの見直しが必要になる
• 属人化やブラックボックス化のリスクがある

想定以上の開発・運用コストが発生する

RPA開発のデメリットの1つ目としては「想定以上の開発・運用コストが発生する」という点が挙げられます。

導入当初は小規模な自動化から始めた場合でも、適用範囲が広がるにつれてライセンス費用や保守コストが増加していくケースが多く見られます。

また、ロボットのメンテナンスや障害対応にIT部門のリソースを割く必要が生じたり、外部ベンダーへのサポート依存度が高まったりすることも、コスト増加の一因となります。

業務プロセスの見直しが必要になる

RPA開発のデメリットの2つ目としては「業務プロセスの見直しが必要になる」という点が挙げられます。

RPAは既存の業務フローをそのままロボットに置き換えるだけでは効果を最大化できないため、非効率な業務プロセス自体の改善が求められます。

その結果、部門間での調整や関係者の合意形成に時間がかかり、スムーズな導入が難航することも少なくありません。プロセスマイニングなどのツールを併用して現状業務の棚卸しから着手するのが理想的です。

属人化やブラックボックス化のリスクがある

RPA開発のデメリットの3つ目としては「属人化やブラックボックス化のリスクがある」という点が挙げられます。

特定の担当者のみがロボットの構成や挙動を把握している場合、その担当者が異動・退職した際に運用が停滞する危険性があります。

とくに中小企業ではドキュメント整備やナレッジ共有が十分に行われないまま運用が進んでしまう例も多く、結果としてロボットのメンテナンス性が著しく低下します。開発プロセスの標準化やソースの可視化が必要不可欠です。

RPA開発の導入で注意すべきポイント

RPA開発の導入で注意すべきポイント

• 開発・運用体制の構築を怠らない
• 小規模導入から段階的に拡大する
• 自動化に向かない業務を見極める

開発・運用体制の構築を怠らない

RPA開発の導入で注意すべきポイントの1つ目としては「開発・運用体制の構築を怠らない」というものが挙げられます。

RPA導入は単なるツールの導入ではなく、全社的な業務改革に繋がるプロジェクトです。そのため、情報システム部門や業務部門を横断した体制づくりが重要です。

役割の明確化、ガバナンス体制の整備、ナレッジ管理などを進めないまま導入を進めると、属人化やロボットの乱立、セキュリティリスクの増大といった問題に発展しかねません。

小規模導入から段階的に拡大する

RPA開発の導入で注意すべきポイントの2つ目としては「小規模導入から段階的に拡大する」という点が挙げられます。

最初から全社展開を目指すのではなく、特定部門や業務に限定したスモールスタートが推奨されます。

この方法により、開発ノウハウの蓄積や運用ルールの確立が可能となり、成功体験をもとに他部署へと展開しやすくなります。失敗リスクを最小化し、導入効果を検証しながら進めることで、社内での信頼性も高まります。

自動化に向かない業務を見極める

RPA開発の導入で注意すべきポイントの3つ目としては「自動化に向かない業務を見極める」という点が挙げられます。

RPAはあくまでルールベースの定型業務に最適化された技術であり、判断を伴う業務や非構造化データを多く含む業務には向いていません。

無理にRPAを適用してしまうと、処理エラーやユーザー混乱を引き起こし、結果的に手戻りが発生することになります。対象業務の選定には、業務フローの可視化と、処理手順の一貫性・標準性の確認が欠かせません。

RPA開発の最新トレンド

RPA開発の最新トレンド

• Generative AIとの融合による「Intelligent Automation」
• ローコード/ノーコード開発の本格普及
• RPA×プロセスマイニングによる自動化精度の向上
• サーバレス・API駆動型RPAの台頭
• ガバナンス重視のCoE（Center of Excellence）体制整備

Generative AIとの融合による「Intelligent Automation」

RPA開発の最新トレンドの1つ目としては「Generative AIとの融合による『Intelligent Automation』」というものが挙げられます。

近年、ChatGPTやCopilotのような生成AIとの連携により、業務フローの自動生成や意思決定支援が可能となる次世代型RPAが注目を集めています。

例えば、非構造化データをAIが要約・分類し、それをRPAが処理フローとして自動化するなど、従来の「定型業務限定」から一歩進んだ業務適用が実現しつつあります。

ローコード/ノーコード開発の本格普及

RPA開発の最新トレンドの2つ目としては「ローコード/ノーコード開発の本格普及」というものが挙げられます。

開発リソースが限られる企業でも、業務部門が主体となってロボットを構築できる「市民開発者（Citizen Developer）」の育成が進んでいます。

Power PlatformやAppian、Kintone連携型のRPAなどは、視覚的な操作性でスピーディにロボット開発が可能で、IT部門の工数負担を軽減しながら自動化範囲を広げることができます。

RPA×プロセスマイニングによる自動化精度の向上

RPA開発の最新トレンドの3つ目としては「RPA×プロセスマイニングによる自動化精度の向上」というものが挙げられます。

プロセスマイニングとは、実際の業務ログを解析し、業務プロセスの可視化やボトルネック分析を行う技術です。

これにより、本当に自動化すべき業務をデータドリブンに特定できるようになり、無駄なロボット開発やメンテナンスを減らすことが可能になります。Celonisなどのツールが代表的です。

サーバレス・API駆動型RPAの台頭

RPA開発の最新トレンドの4つ目としては「サーバレス・API駆動型RPAの台頭」というものが挙げられます。

従来の画面操作ベースのRPAではなく、API連携を活用して直接データをやり取りする「安定性の高いロボット構築」が増加しています。

特に、クラウドネイティブなサービスではAPI利用が前提となっているため、これに対応したRPAが今後の主流になると予測されています。

ガバナンス重視のCoE（Center of Excellence）体制整備

RPA開発の最新トレンドの5つ目としては「ガバナンス重視のCoE（Center of Excellence）体制整備」というものが挙げられます。

RPAの乱立や品質不安を防ぐため、企業内にRPAの設計・運用ガイドラインを管理する専門組織を設置する動きが強まっています。

CoE体制の構築により、開発ルールやドキュメント整備、運用監査などが統一され、全社での安定運用が可能になります。特にグローバル展開している企業では標準化が重要な成功要因となっています。