テックタッチと東京科学大学、業務システム操作を代行する次世代AIエージェントを共同研究──“RPA2.0”へ

テックタッチ株式会社

2025年10月30日 11時00分

テックタッチ株式会社は、東京科学大学船越研究室（所在地：東京都目黒区、代表：東京科学大学総合研究院未来産業技術研究所准教授船越孝太郎）と連携し、業務システム上の操作を人に代わって遂行できる次世代AIエージェントの共同研究を開始しました。本研究の核となるのは、人とAIが協力しながらタスクを進める「協調的Webエージェント」の実装です。

大規模言語モデル（LLM）依存型アプローチの課題を克服し、非定型業務にも対応可能な”RPA2.0”（自律型AIエージェント）の実現を目指し、テックタッチが提供するDAP技術の更なる進化に繋げることを企図しています。

■背景と目的

DXの進展に伴い、多くの企業で業務効率化を目的とした自動化技術への期待が高まっています。これまで自動化の中心を担ってきたのはRPA（Robotic Process Automation）ですが、主に定型的な繰り返し作業に限られ、状況判断を伴う非定型業務には対応が難しいという課題がありました。

近年、大規模言語モデル（LLM）の登場によって、こうした非定型の業務の自動化、すなわちAIエージェントによる「RPA2.0」への道が開かれつつあります。しかし、現在主流であるクラウドベースの巨大LLMを活用したアプローチには、以下の課題が存在します。

　・セキュリティリスク：顧客情報や社内システムの操作など、機密性の高い情報を外部API経由で送信することへの懸念

　・コストとパフォーマンス：API利用料や通信遅延による全社展開のハードル。

　・ドメイン適合性の不足：汎用モデルでは企業特有の専門用語や複雑な業務フローに対応しきれず、一定以上の精度から先に進めない「ラストワンマイル問題」が発生

これらの課題を克服するため、本共同研究では人とAIが協力してタスクを遂行する「協調的Webエージェント」を核とします。東京科学大学の先端的なモデル学習技術と、当社が蓄積してきた業務データを組み合わせ、非定型業務にも対応可能な自律型AIエージェントの実現を目指します。

■共同研究の概要

本共同研究では、大規模言語モデル（LLM）依存の限界を克服するため、比較的小規模で高効率な「小型言語モデル（SLM）」を活用するアプローチを採用します。テキスト・HTML・画面など、当社独自のマルチモーダルデータ（※1）を用いて、特定業務に特化したファインチューニングを行う学習パイプラインを構築。これにより、企業のセキュリティポリシーに準拠したローカル／オンプレミス環境で動作可能でも高精度に動作する軽量AIエージェントの実現を目指します。

この研究の特徴は、人とAIが協力しながらタスクを遂行する「協調的Webエージェント」の実装にあります。これにより、従来のRPAでは難しかった状況判断を伴う非定型業務にも対応でき、真に実用的な「RPA2.0」を実現します。

＜東京科学大学船越研究室の強み＞

船越研究室は自然言語処理とヒューマンマシンインタラクションを専門とし、特に人とAIの協調対話やマルチモーダル情報処理の分野で国内外から高い評価を得ています。大規模言語モデルに依存しない効率的な学習技術や、人間の意図理解を組み込んだ対話設計に強みを持ち、今回の研究において「協調的Webエージェント」を形にするための中核的な役割を担います。

※1　マルチモーダルデータ：テキスト、画面キャプチャ、操作ログなど複数種類の情報を組み合わせた学習データのこと。AIが人間と同じように“見て・読んで・操作する”処理を可能にする基盤となる。

期間

2026年3月31日まで（予定）

実施内容

1. マルチモーダル・データセットの構築：当社プロダクトから得られるインタラクションデータ等を活用し、ワークフローデータや独自のLLM学習用データを作成

2. ドメイン特化型ファインチューニングの実施：オープンソースの小型言語モデルを基盤に、特定業務に特化した追加学習を行い、軽量かつ高精度なモデルを開発

3. 評価と改善：国際的なWebタスク評価ベンチマーク「WebArena」及び実業務シナリオに基づいた検証を実施し、精度と汎用性を検証・改善。業務利用に耐えうるサービスレベルへの高度化

共同研究における役割

・テックタッチ：独自データの準備、業務フロー知見の提供、学習パイプライン設計、モデル評価
・東京科学大学船越研究室：先端的な自然言語処理・モデル学習技術の提供、対話・マルチモーダル処理の知見を応用、基盤モデル最適化

■期待される効果

本共同研究により、社会に対して以下のような効果が期待されます。

　・企業のDX推進と生産性向上：これまで自動化が困難だった基幹システムや機密性の高い業務の自動化を実現し、従業員はより付加価値の高い業務へシフト。企業全体の生産性向上に直結。

　・AI導入のハードル低減：特定の大企業だけでなく、中小企業や公共機関にも活用が広がり、幅広い組織がAIのメリットを享受。

　・新たなDAP市場の創出：従来の操作案内型から代行型へと進化することで、ソフトウェア利用の概念そのものが変わり、人とシステムの関わり方を再定義。

この取り組みは、単なる業務効率化に留まらず、社会全体でAIの恩恵を安全かつ低コストで享受できる「AIの民主化」を加速する基盤となるものです。

■今後について

本共同研究で得られた成果は、次世代デジタルアダプションプラットフォーム（DAP）の中核技術として段階的に実装していきます。まずは特定の業務領域に限定した環境での実証実験（PoC）を進め、2026年中の製品化を目指します。

将来的には、本研究で確立した学習パイプラインを汎用化し、企業ごとの専用AIエージェントを容易に構築できるプラットフォームへと発展させることも視野に入れています。

東京科学大学船越研究室との強固な連携のもと、人とAIが協働する未来のスタンダードを築き、日本発の新しいAI活用モデルを世界に発信してまいります。

■東京科学大学船越研究室について

船越研究室は自然言語処理とヒューマンマシンインタラクションを専門とし、テキストや対話をコンピュータが理解・活用するための研究と、その技術を応用したシステムの開発を行っています。これらの研究を通じて、人間とAIがより円滑にコミュニケーションし、協力できる未来の実現を目指しています。

代表：東京科学大学総合研究院未来産業技術研究所准教授船越孝太郎

東京科学大学船越研究室：https://www.lr.first.iir.isct.ac.jp/wp/

■AI型デジタルアダプションプラットフォーム（DAP）「テックタッチ」について

「テックタッチ」はノーコードで製品画面上にナビゲーションを実装でき、従業員のシステム誤入力・誤操作をなくすことが可能で、DX実現の妨げとなっていた要因を解決し、生産性向上・業務効率化を実現します。近年では、Web上でシームレスに生成AIを活用できるAIエージェント機能「AI Hub」をリリースするなどAI機能の開発を強化しています。

＜テックタッチで設定したナビゲーションの例＞