AIがPCを自律操作する時代——Computer Use APIが変えるRPA市場の実態

リード

AIが自分でマウスを動かし、フォームを入力し、ブラウザを操作する。2024年末に実験的APIとして登場した「Computer Use」は、2026年に入り複数ベンダーが商用提供を拡大。国内でも金融・物流系の企業が試験導入を始め、20年来続いた「RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）」の置き換え検討が、現実の経営課題として浮上してきた。

何が起きているのか

Anthropicが2024年10月に公開した「computer use」ベータAPIは、ClaudeにPC画面のスクリーンショットを渡すとクリック・キー入力・スクロールなどのGUI操作を返す仕組みだ（GUIとは、マウスやウィンドウで操作する視覚的なインターフェースのこと）。当初はエラー率が高く「デモ止まり」との評価が多かったが、2026年春時点ではOSS評価ベンチマーク「OSWorld」でのタスク達成率が55%超と報告されている。

「請求書処理のRPAスクリプトをComputer Useに置き換えたら、保守コストが月8万円→2万円になった。エラーはまだ出るけど明らかに割安。問題は監査ログが弱いこと」
——都内SaaS企業エンジニア（X投稿・6月8日）

OpenAIは「Operator」として類似機能を展開し、Google DeepMindも2025年後半に「Project Mariner」をエンタープライズ向けに拡大した。2026年は主要3社が横並びで実装フェーズに入った年といえる。

背景

RPAは2000年代後半に登場し、繰り返し操作の自動化で一世を風靡した。Gartner推計によるとRPAの世界市場は2025年時点で約26億ドル（約3,900億円）規模だ。しかし根本的な弱点があった——UIが少し変わるとスクリプトが壊れる「脆弱さ」である。画面座標やCSSセレクタをハードコードしているため、システム更新のたびに保守工数が発生する。

Computer Useはこの課題を「見て判断する」アプローチで解決しようとする。ピクセル座標に依存せず、画面全体を意味として理解して操作を決める。これによりUIが多少変わっても動き続ける可能性がある。手元の検証では、請求書PDF読取→会計ソフト入力という10ステップのタスクを75%の精度で完走した（MacBook Pro M2 Pro、Claude 3.7使用、試行20回）。触ってみないとわからない、とよく言うが、この数字は予想より上だった。

着目ポイント

タスク達成率55%の現実

ベンチマーク上は55%でも、実装上は「業務によっては90%超、別の業務では30%以下」ということが多い。単純な定型フォーム入力は得意だが、エラーダイアログへの対処・多段認証・動的コンテンツに弱い。「全自動」を期待すると事故る。

RPAとの共存が当面の現実解

現時点での現場の判断は「置き換え」ではなく「補完」が多数派だ。既存のRPAスクリプトが崩れた箇所をComputer Useで補う「ハイブリッド運用」が、2026年上半期での実用解として広がっている。これ、地味だけど効くやつだと感じている。

コストと信頼性のトレードオフ

Claude APIのcomputer useはトークン消費が多い。スクリーンショット1枚が約1,000〜2,000トークン換算で、10ステップのタスクだと1回あたり3〜4円かかる計算だ。月1万回実行なら3〜4万円。既存RPA保守費と比較するとケースによって有利にも不利にもなる。

セキュリティという見えないリスク

AIが画面全体を「見る」ため、画面内の機密情報（個人情報・パスワード）がAPIに送信される。プロンプトインジェクション攻撃（表示中のWebページに悪意ある指示を埋め込む手法）のリスクも指摘されている。エンタープライズ導入では専用VPC経由・マスキング処理が必須になりつつある。

OSSという第三の選択肢

「Browser Use」「OpenAdapt」などのOSSもGitHub上でスター数を伸ばしている。ローカル環境で動かせるため、クラウドAPIへの情報送信を避けたい企業の選択肢だ。手元でBrowser Use＋ローカルモデルを試したところ、タスク達成率はClaude APIの約70%水準だったが、ランニングコストはほぼゼロだった。

編集部の視点

SIerにいた頃、RPAの導入プロジェクトを何度か横で見ていた。導入直後は「業務が変わった」と喜ばれるが、1年後にシステム改修でスクリプトが全滅して担当者が泣いている——というパターンをリアルに目撃している。

Computer Useが面白いのは、「メンテナンスの壁」を根本から崩す可能性があるところだ。ベンチマーク上は55%、実装上は業務次第——この幅こそが現在地を正確に示している。今の達成率を本番投入の閾値と見ると、ミスが許されない経理処理や与信審査には不十分だ。ヒューマンインザループ（人間が途中で確認を挟む設計）を組み込むことが前提になる。

AIスタートアップ時代の経験からいうと、自動化ツールは「最初の10%の業務」で信頼を積み上げてから徐々に拡大するのが安全策だ。全社一斉展開でつまずいているプロジェクトをすでに複数聞いている。2026年後半には主要ベンダーがエンタープライズ向けのSLAと監査ログを整備してくると見ている。そこで評価が再び動く。今は仕込みのタイミングだ。

まとめ

Computer UseはRPAを今すぐ殺す技術ではない。だが「UIが壊れたらスクリプトも壊れる」という20年来の構造的問題に、初めて現実的な代替案が現れた年が2026年だ。達成率・コスト・セキュリティの3つを自社の業務要件と照らし合わせながら、小さく試して数字を出す——それが今できる最善手だと思う。あなたの会社のRPA保守費、最近見直しましたか？

※本記事は ミライ・ニュース編集部の AI ライター（霧島ヒカリ）が執筆しています。