UiPath
「パソコン仕事を自動化する、世界最大級のプラットフォーム」
- 業務自動化プラットフォーム
- 🇺🇸 ニューヨーク
- 📈 NYSE上場（PATH）
ARR
2,775億円
売上高成長率（前年比）
13%増
国内シェア1位
8年連続
UiPathとは？
国内シェア1位8年連続
RPA市場（ITR調べ）
RPAとは「社員が毎日こなすパソコン操作を、代わりにやってくれるソフト」のこと。そのカテゴリで、UiPathは日本でRPAが普及し始めた最初期からずっとトップを走り続けています。
なぜUiPathはこれほどまでに選ばれ続けるのか？ そして今、その会社は何を目指しているのか？
Timeline
沿革
エンジニアのダニエル・ダインズがブカレストで設立。当初はMicrosoft向けの外注ソフト開発を手がける小さな会社でした。
外注開発から自社プロダクトへ舵を切り、パソコン操作を自動化するソフトの開発を開始。この決断が後の急成長の起点になります。
RPA市場への本格参入に合わせてブランドを一新。ここから世界展開が加速します。
Accel主導で1.53億ドルを調達。同年、日本法人も設立され、カルビーや富士通など国内大手への導入が広がっていきます。
ティッカー「PATH」でNYSE上場。創業からわずか16年、ルーマニアの小さな外注会社が世界的なテック企業になった瞬間です。
一度は経営を後任に託したものの、AI時代の戦略転換を自ら指揮するため数か月で復帰しました。
Agent Builderを発表し、「手順どおりに動くロボット」から「自分で考えて動くAIアシスタント」への進化を宣言。現在の主軸戦略です。
About
UiPathを一言で
社員のPC作業を、ソフトが代わりにやる仕組みを作っている会社
- 入力・転記・処理——毎日繰り返すPC作業をロボットが代行
- カルビーではロボット200体が年間16,000時間分の作業を処理中
- 283億ドル市場で国内8年連続1位。Fortune 500の約60%が導入
- 「手順どおりのロボット」から「自分で考えるAI」へ進化中
「UiPathって何をする会社？」の問いに一言で答えるのは難しい——それ自体が、UiPathがすでに単なるRPAツールを超えた存在になっていることを示しています。では具体的に、従来の自動化と何が違うのでしょうか。
VS
何が違うのか？
業界の常識 vs UiPath
RPAの枠を超えてプロセス全体を自律させる
手順書どおりに繰り返すだけ。例外が来たら止まる。
AIが画面を見て判断し、想定外にも自分で対処する。
AIモデルを顧客に選ばせる
自社AIに囲い込み、他のモデルは使えない。
OpenAI・Google・Anthropicなど好きなAIを組み合わせられる。
自動化のサイロをMaestroで統合する
部署ごとにバラバラのロボットが動き、全体最適できない。
Maestroが指揮者となり、AI・ロボット・人間を一本の業務フローに束ねる。
「手順を覚えたロボット」の時代は終わりつつあります。
RPAの進化は止まっていない——むしろ、ここからが本番です。
この大転換を率いているのは誰か。次に、その人物を見ていきましょう。
Leadership
経営陣
創業者が一度去り、戻ってきた——技術者が率いる異例のチーム
Daniel Dines
ダニエル・ダインズ
RPAを作り、自ら壊しにきた創業者
ブカレスト大学 数学科 / Microsoft シアトル本社 エンジニア / UiPath 創業
ルーマニア出身のソフトウェアエンジニア。Microsoftの外注開発者として渡米した後、2005年に帰国してわずか10人で「DeskOver」を立ち上げました。これが後のUiPathです。
Ashim Gupta
アシーム・グプタ
攻めの投資と黒字化を同時にやる人
財務・戦略部門でのキャリア / UiPath CFO
エージェンティック戦略への大規模投資を進めながら、同時に収益性を大幅に改善させた財務の要です。
Graham Sheldon
グラハム・シェルドン
エージェンティック戦略を製品に落とし込む人
プロダクトマネジメント領域 / UiPath CPO
Maestro、Agent Builder、AI Trust Layerなど、UiPathのエージェンティック戦略を支える主要プロダクトの設計・統括を担っています。
経歴
| 学歴 | ブカレスト大学 数学科 |
|---|---|
| 前職 | Microsoft シアトル本社 ソフトウェアエンジニア |
| 現職 | UiPath 共同創業者・CEO（2024年復帰） |
注目ポイント
2023年にCEOを後任に託して退任しましたが、AIエージェント時代への戦略転換を自ら指揮するため、2024年後半にCEOへ復帰しています。「決定論から確率論へ」——つまり「決まった手順を繰り返すロボット」から「状況を見て自分で判断するAI」へとUiPathを再定義しようとしている張本人です。RPAという市場を作った人物が、その市場を自ら壊して次を作りにきた。この復帰劇そのものが、UiPathの現在地を象徴しています。
経歴
| 学歴 | — |
|---|---|
| 前職 | 財務・経営戦略領域でのキャリア |
| 現職 | UiPath CFO |
注目ポイント
AI時代の戦略転換には巨額の投資が必要です。グプタはその投資を実行しつつ、純利益を前年比102%増と大幅に伸ばしました。「成長か利益か」の二択ではなく両方を取りにいく——ダインズの大胆な戦略を財務面で支えるキーパーソンです。
経歴
| 学歴 | — |
|---|---|
| 前職 | プロダクトマネジメント領域でのキャリア |
| 現職 | UiPath CPO（最高プロダクト責任者） |
注目ポイント
UiPathが「RPAツールの会社」から「AIオーケストレーション基盤の会社」へ転換できているのは、シェルドンがプロダクトレベルでそれを形にしているからです。CEO・CFO・CPOいずれも技術寄りの人物で固められた経営陣——UiPathが営業主導ではなくプロダクト主導の会社であることをよく表しています。ダインズが「エージェンティック」という言葉で語るビジョンは、シェルドンのチームによって実際に動くプロダクトとして世に出されています。
ひとこと補足
エージェンティック・オートメーションとは何か
「手順どおりに動くロボット」と「自分で考えて動くアシスタント」の違い
これまでのRPAは「手順書を渡されたロボット」でした。決められた手順を正確に繰り返すのは得意ですが、想定外のポップアップが出たり、書式が変わったりすると、そこで止まってしまいます。エージェンティック・オートメーションは、ここが根本的に違います。「請求書を処理しておいて」と頼んだら、画面を見て状況を判断し、予想外のことが起きても自分で対処しながら最後まで仕上げてくれる——「頼んだら自分で考えて完了まで持っていくアシスタント」です。CEOのダインズはこの変化を「決定論から確率論へ」と表現しています。
これは遠い未来の話ではなく、もう始まっています。IDCの調査によると、日本の大手企業の40%がすでにAIエージェントを導入済み。NTTデータ・ウィズは、BPO（企業から業務を受託して代行する事業）の現場で、AIエージェント・RPA・人間の三者が連携する新しいワークフローを実際に動かし始めています。「AIが全部やる」のではなく、「AIとロボットと人間が、それぞれ得意なことを分担する」——これがエージェンティック・オートメーションの現実の姿です。
この概念を支える具体的な技術要素が、UiPathのプラットフォームに組み込まれています。
Technology
コア技術
「設計する・動かす・読み取る」——3つの柱がひとつのプラットフォームで繋がっている
Excelマクロやスクリプトは「ひとつのアプリの中」で完結しますが、RPAは「複数のアプリをまたいで」操作できます。メールを開いて添付ファイルを保存し、別のシステムにデータを入力して、結果をチャットで報告する——「人間がマウスとキーボードでやっていた一連の流れ」をそのまま自動化できるのがRPAの本質です。その中核を担う3つの技術要素を紹介します。
コードを書けなくても、ロボットが作れます
Studio（開発ツール）
ロボットの動きを設計する道具
Studioは、自動化したい操作の手順をフローチャートのように組み立てていく開発ツールです。「このボタンを押す」「この値をコピーする」といった操作をドラッグ&ドロップで並べていくだけなので、プログラミング経験がなくても使えるローコード仕様になっています。もちろんPythonなどのコードを直接書くこともでき、現場の担当者と開発者が同じワークスペースで協業できる設計です。カルビーでは、このStudioで作ったロボットが200以上稼働し、年間1万6,000時間分の作業を自動処理しています。
Python連携で高度な自動化も対応
何百台ものロボットを、1つの画面で管理できます
Orchestrator（管理ツール）
動いているロボット全体を見渡すコントロールパネル
Studioで作ったロボットを実際に動かし始めると、「いま何台が稼働しているのか」「どこかでエラーが起きていないか」を把握する必要が出てきます。Orchestratorはそのコントロールパネルです。ロボットのスケジュール管理、実行状況のモニタリング、エラー発生時の通知まで一元管理できます。部署ごとにバラバラにロボットが動いて全体最適できない——いわゆる「自動化のサイロ化」を防ぐための中枢にあたります。
エラー検知・スケジュール制御を自動化
請求書や契約書、手書きメモまでAIが読みます
Document Understanding
紙の書類をAIが読み取って処理する機能
業務の自動化で最もやっかいなのが「紙の書類」です。Document Understandingは、請求書・契約書・申込書などの書類をAIが読み取り、必要な情報を自動で抜き出してシステムに入力する機能です。レイアウトがバラバラでも、AIが文書の構造を理解して処理してくれます。RPAだけでは「画面上のデジタルデータ」しか扱えませんが、この機能があることで、紙が残る現場——経理・総務・医療など——でも自動化の恩恵を受けられるようになります。
紙が残る現場のデジタル化を加速
ひとこと補足
Screen AgentとOSWorld
AIが「パソコン画面を見て人間みたいに操作できるか」を測るテストで、UiPathが世界1位を取った話
OSWorldというベンチマーク（国際的な性能テスト）があります。「AIが人間のようにパソコンの画面を見ながら、どこまで自律的に作業をこなせるか」を測る試験で、ブラウザを開いてファイルをダウンロードしたり、設定画面を操作したり——人間なら目で見てマウスで操作する一連の動作を、AIがどれだけ正確にやれるかを評価します。2026年1月、UiPathの「Screen Agent」がこのOSWorldのエージェンティックAI部門で世界第1位を獲得しました。Screen AgentにはAnthropic社のClaude Opus 4.5が搭載されていて、画面に何が映っているかを理解し、自分で判断して操作を進められます。
「世界1位」が意味するのはシンプルです。「UiPathのAIが、画面を見て自分で考えて作業する力で、いま世界で最も優れている」ということ。画面操作の自動化を20年追いかけてきた会社だからこそ到達できた地点でしょう。すでにアメリカのタイヤ販売企業SimpleTireがScreen Agentを早期導入し、自動化できる業務の範囲を広げながらロボットのメンテナンスコストを削減し始めています。
Partnerships
パートナーシップ
AIモデルを選ばない設計が、巨大パートナーを引き寄せる
UiPathの強みのひとつは、「どのAIとも組める」という設計思想です。OpenAIのGPT、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなど、複数のAIモデルを自由に組み合わせて使えます。特定のAIに縛られないからこそ、パートナー企業も自社の環境に合わせてUiPathを採用しやすい——この「AIモデル非依存」の姿勢が、結果的にエコシステムを広げています。
Azure AI Foundryと統合しており、多くの企業がMicrosoftのクラウド上でUiPathを動かしています。ジョンソンコントロールズはこの組み合わせで1万8,000時間の業務時間を削減し、500%のROIを達成しました。
SAPの自動化基盤にUiPathが直接組み込まれる提携（SOLEX）を結んでいます。企業の会計・在庫・人事などを動かす基幹システムとシームレスに繋がるのは大きな強みです。
IT部門の問い合わせ対応や承認フローなど、ServiceNow上の業務プロセスをUiPathのロボットが自動処理できます。
2017年のシリーズAを主導し、UiPathの急成長期を資金面で支えたベンチャーキャピタルです。
MicrosoftとUiPathの「協競」関係
競合でもあり、パートナーでもある
Microsoftは自社でも「Power Automate」という自動化ツールを持っています。つまりUiPathとは競合関係でもあるわけです。それでもセキュリティやクラウド基盤の領域では深く連携している——「単純な自動化はMicrosoft、複数のシステムをまたぐ複雑なオーケストレーションはUiPath」という棲み分けで成り立っています。AIモデルに依存しないUiPathの設計思想は、競合であるMicrosoftすらパートナーに変えてしまう構造的な強みになっています。
市場調査と業界メディアが裏づける、UiPathの現在地
Voices
業界の声
市場調査と業界メディアが裏づける、UiPathの現在地
市場調査
UiPathは2024年度および2025年度予測において国内RPA市場シェア第1位を獲得。8年連続での首位維持となる。
8年連続というのは、日本でRPAが本格的に広まり始めた時期からずっとトップを走り続けているということです。競合がひしめく中でこの数字を維持できているのは、現場で使い続けられている証拠でしょう。
出典: UiPath、国内RPA市場シェア8年連続第1位を獲得
企業調査
日本の大手企業の40%がすでにAIエージェントを導入済み。92%が今後12か月以内にAIエージェントを導入する予定と回答。
AIエージェントはもう「先進企業が試している段階」ではなく、「ほぼ全社が動き出す段階」に入っています。RPAで国内最大のユーザー基盤を持つUiPathにとって、この波は強烈な追い風です。
出典: UiPath、AIエージェントに関する最新調査を発表
業界メディア
NTTデータ・ウィズがUiPathと協業し、BPO環境に「エージェンティック・オートメーション」を導入。AIエージェント・RPA・人間が連携する新ワークフローで生産性向上を図る。
BPO——企業から業務をまるごと受託して代行する事業——の現場でこの技術が採用されたのは象徴的です。RPAとAIの融合が「コンセプト」から「現場の実装」に移ったことを、BPO大手の動きが証明しています。
出典: NTTデータ・ウィズ、エージェンティック・オートメーションの活用を推進
外部からの評価は高い。しかし、UiPathは万能の道具ではありません。導入を検討するなら、知っておくべきリスクがあります。
⚠ Risk Assessment
光と影——冷静に見るリスク
導入して終わりではない。知っておくべき4つの落とし穴
画面が変わるとロボットが止まる
RPAのロボットは画面上の座標や要素を頼りに動いています。業務システムのアップデートでボタンの位置やデザインが変わると、ロボットはそれを見つけられず止まってしまいます。UiPathのAI Computer Visionなど画像認識ベースの技術で改善は進んでいますが、完全には解消されていません。ロボットが止まるたびに担当者が手作業で設定を直す「メンテナンスコスト」が発生します。カルビーのように200体以上が稼働する環境では、システム更新のたびに大量の修正作業が発生するリスクがあります。UiPathに限らずRPA全体の構造的な弱点ですが、導入規模が大きいほど深刻になる点は正直に知っておくべきです。
AIの判断ミスが業務にそのまま影響する
「AIが自分で考えて動く」仕組みになった分、AIが間違えたときの影響も大きくなります。手順書どおりに動く従来のRPAなら、ミスは「手順書の間違い」に限定されていました。でも、AIが状況を判断して自律的に動くようになると、「なぜその判断をしたか」が人間にはわかりにくい。請求書の金額を読み間違えたまま処理が最後まで走ってしまう——そんなリスクが現実的にあります。UiPathは「AI Trust Layer」というAIの出力を監視・検証する仕組みを用意していますが、最終的には人間がチェックする体制が不可欠です。「AIに任せたから大丈夫」ではなく、「AIがやった結果を人間が確認する」フローを組み込めるかどうかが、導入の成否を分けます。
自動化する業務の選定を間違えると効果が出ない
日本のRPA導入で最も多い失敗パターンが「対象業務の選定ミス」です。月に数回しか発生しない業務や、毎回判断が異なる複雑な業務を自動化しても、かけたコストに見合う効果は出ません。逆に、毎日何百件と繰り返される定型作業——データ入力、請求処理、レポート転記——こそがRPAの本領です。導入前に「どの業務を、どれくらいの頻度でやっているか」を棚卸しする工程が不可欠ですが、ここを飛ばして「とりあえず入れてみよう」でスタートした企業が、効果を実感できずに撤退するケースが後を絶ちません。
ライセンス費用は規模に比例して膨らむ
Community Edition（個人・小規模向け）は無料で使えますが、企業向けの有償プランはロボットの台数やユーザー数に応じた従量課金モデルです。全社展開してロボットの数が増えると、ライセンス費用もそのまま膨らみます。メンテナンスコスト・人材育成コスト・AI機能のオプション費用を合算した「総所有コスト（TCO）」で試算しないと、「思ったより高くついた」という事態になりがちです。まずは1〜2業務で小さく始めて効果を確認し、数字で投資対効果を実証してからスケールする——この段階的アプローチが現実的です。
導入前の「業務の棚卸し」が全てを決める
4つのリスクの根っこはひとつ
4つのリスクの根っこはひとつです。「導入前の準備が足りないと、どんなに良いツールでも期待した効果は出ない」ということ。画面変更リスクも、業務選定のミスも、コストの膨張も、事前に「どの業務を、どんな体制で、いくらまでかけて自動化するか」を整理しておけば大幅に軽減できます。UiPathは強力なプラットフォームですが、それを活かすも殺すも導入前の設計次第です。
What’s Next
今後の展望
「自動化ツールの会社」から「AIエージェント時代のインフラ企業」へ
IDCの予測によると、アジア太平洋・日本地域（APJ）のAI関連支出は2025年の約900億ドルから2028年に約1,760億ドルへとほぼ倍増する見通しです。その投資の多くがエージェンティックAIの領域に集中していきます。UiPathがどこへ向かおうとしているのか、3つの方向性を見ておきましょう。
業種特化ソリューションへの深掘り
「汎用の自動化プラットフォーム」から、業種ごとの課題に合わせた専門ソリューションへと展開を広げています。医療分野では診療録の要約や保険請求の自動化、金融では決済処理のエージェント化、製造では品質検査データの自動連携など——業種別の入口を作ることで「何に使えばいいかわからない」問題を解消し、導入のハードルを下げる狙いです。
Maestroで「エージェントのOS」を目指す
UiPathの中期戦略の核心は、「RPAの会社」から「AIと人間とロボットが協働するプラットフォームの会社」への転換です。その中心にあるのがMaestroという仕組みです。UiPathのロボットだけでなく、AnthropicのClaudeやOpenAIのGPTなど外部のAIエージェントもまとめて指揮する「オーケストラの指揮者」にあたります。どのAIベンダーのエージェントでも受け入れる「エージェント・アグノスティック」な設計で、かつてVMwareが仮想サーバーの基盤になったように、AIエージェントが動く環境そのものを提供しようとしています。
日本の人手不足が自動化需要を構造的に押し上げる
日本市場に限って言えば、自動化へのニーズは今後も構造的に強まり続けます。少子高齢化による人手不足は年々深刻化する構造的な課題で、IDCの調査では日本企業の92%が今後12か月以内にAIエージェントの導入を予定しています。UiPathは国内RPA市場8年連続シェア1位という既存の顧客基盤を持っており、この基盤の上にエージェンティックAIの機能を載せていけるのは、競合にはない大きなアドバンテージです。
UiPathの本当の賭け——「エージェントのインフラ」になれるか
Maestroとエージェント群が現場で「使いものになる」と証明できるか
Maestroで外部AIも含めたエージェントを統合管理し、AI Trust Layerでその判断を監視・検証する——「AIエージェントが安全に動く環境そのもの」を提供するインフラ企業になろうとしています。ただし、Automation AnywhereやMicrosoft Power Automateも本気で参入してきています。UiPathの強みは20年かけて蓄積した画面操作の知見とOSWorld世界1位の技術力、そして既存の大規模ユーザー基盤ですが、この賭けが成功するかどうかは、Maestroとエージェント群が実際の企業現場で「使いものになる」と証明できるかにかかっています。
UiPathは、「パソコン作業を自動化するソフト（RPA）」の世界最大級の企業であり、日本でも8年連続で国内シェア1位を維持しています。カルビーの200体超のロボット稼働、富士通の全社DX、ジョンソンコントロールズの500%ROI——すでに数多くの企業が具体的な成果を出しているプラットフォームです。
そして今、UiPathは「手順どおりに動くロボット」から「自分で考えて動くAIアシスタント」へと進化の真っ最中にあります。この転換は、RPAという枠を超えて、私たちの働き方そのものを変える可能性を持っています。ただし、画面変更でロボットが止まるリスクやAIの判断ミス、コストの見積もりなど、知っておくべき課題も確実にあります。魔法の道具ではなく、正しく使いこなすための準備が不可欠です。
もしこの記事を読んで「うちの職場でも使えるかも」と思ったら、まずは自分の周りの繰り返し作業を書き出してみてください。毎日やっているデータ入力、転記、コピー＆ペースト——「これ、毎回同じことやってるな」と感じる作業が、自動化の第一歩になります。UiPathには無料で使えるCommunity Editionもあります。大きな投資の前に、小さく試すところから始められます。
Takeaway
この記事のポイント
- UiPathは「パソコン操作を自動化するソフト（RPA）」の最大手。日本では8年連続シェア1位で、カルビーでは200体超のロボットが年間1万6,000時間分の作業を処理している
- いま「手順どおりに動くロボット」から「自分で考えて動くAIアシスタント」への転換期にある。AIベンチマークOSWorldで世界1位を取った技術力が、その進化を裏づけている
- 導入の成否は「どの業務を自動化するか」の選定で決まる。月に数回の作業より、毎日繰り返すデータ入力や転記から始めるのが鉄則
- 無料のCommunity Editionがあるので、大きな投資の前に小さく試せる。まずは自分の職場で「毎回同じことやってるな」と感じる作業を書き出すところが第一歩
- 画面変更でロボットが止まるリスクやAIの判断ミスなど課題もある。魔法の道具ではなく、正しく準備して使いこなすツールだと知っておくことが大事
— 読了お疲れさまでした。この企業の最新動向は、AI産業通信で随時更新します。
編集部コラム
RPAを作った人が、RPAを壊しにいく面白さ
「RPAはオワコン」——ここ数年、こういう声をよく目にします。AIが自分で考えて動く時代に、手順書どおりに繰り返すだけのロボットなんて要らなくなるだろう、と。気持ちはわかります。でも、現場を見ていると実態は逆です。RPAは今も現役で動いていて、むしろAIと組み合わさることで「これまで自動化できなかった作業」にまで手が届くようになっている。道具は使い方次第で、消えるどころか用途が広がっているのが実情です。
そして何より面白いのは、RPAという市場を自ら作った創業者ダインズが、一度退任してまで戻ってきて、今度はその市場を自分で壊しにいっていること。普通、創業者は自分の作品を守りたがるものです。それを「次」に進化させるために自ら再定義しようとする姿勢は、UiPathという会社の現在地をいちばんよく表していると思います。AIエージェントとRPAの境界線がどう変わりつつあるのか気になった方は、こちらの記事も参考にしてみてください。
AI産業通信 編集部
Company Data
基本情報
| 正式名称 | UiPath Inc. |
|---|---|
| 設立 | 2005年1月（ルーマニア・ブカレスト） |
| 創業者 | Daniel Dines（ダニエル・ダインズ） |
| 代表者 | Daniel Dines（共同創業者・CEO） |
| 本社 | 米国ニューヨーク |
| 日本法人 | UiPath株式会社（2017年設立） |
| 上場 | 2021年4月 NYSE（ティッカー: PATH） |
| 主要製品 | UiPath Platform（Studio、Orchestrator、Document Understanding、Agent Builder等） |
| 公式サイト | https://www.uipath.com/ja/ |