【IT×業務自動化】中国bit-AgentでGUI操作を自動化

中国の九科信息が開発した企業級GUI智能体「bit-Agent」が国有・中央企業で商業化され、煙草行政の執法業務で案件作成が数日→数時間、保険業界で年1.1万時間節約を達成した、というChina Dailyの中国語版記事(2026-01-30)で報じられた事例です。

「中国の話でしょ」と流し読みしそうですが、ちょっと待ってください。

注目すべきは、ERP/CRMといったレガシー業務画面を、人間と同じように操作するエージェントが商業化されているという技術構造です。 日本の中小企業が抱える「古い業務システムから抜け出せない」課題に対する、海外先行事例として読む価値があります。

僕が注目したのは、bit-AgentがRPA+深層強化学習で画面要素を識別している点です。 従来のRPAが「決まった座標をクリック」だったのに対し、画面が変わっても人間と同じように要素を見つけて操作する。 ここは日本のレガシー業務にも応用が効く構造です。

レガシー画面が自動化を阻む構造

中小企業がDXを進めるときに、こんな壁に当たります。

  • 基幹のERP/CRMが古く、APIが提供されていない
  • 業務画面のレイアウトが複雑で、従来RPAでは安定動作しない
  • 画面の小さな変更でRPAスクリプトが壊れ、保守コストが嵩む
  • 「画面に向かって人間がやっている作業」をそのまま自動化する手段がない

このタイプの停滞は、APIがない・画面が変わるという前提でRPAを組まざるを得ない構造から生まれます。 bit-Agentが解こうとしているのは、まさにこの前提条件のところです。

bit-Agentの構成

公開情報(China Daily中国語版、2026-01-30)で報告されている構成は以下です。

  • 対象: 中国の国有・中央企業のレガシー業務画面(ERP/CRMなど)
  • 技術: RPA+深層強化学習を組み合わせ、画面要素を人間同様に識別
  • 特徴:
  • 画面のレイアウト変更に対しても要素を見つけて操作できる
  • 既存システムを改修せずに業務画面の上から自動化を被せる
  • 専用のシステム連携APIを必要としない
  • 適用業界: 煙草行政、保険、その他国央企

ポイントは「画面の上から人間と同じように操作する」というアプローチです。 基幹システム側に手を入れずに、ユーザー操作を自動化する側に知能を持たせる。 APIが整備されていない業務領域でも導入できる構造です。

成果の中身を冷静に見る

公開情報で確認できる主要な数字は以下です。

  • 煙草行政の執法業務: 案件作成(案卷作成)が数日→数時間に短縮
  • 保険業界: 年1.1万時間節約
  • 商業化: 国有・中央企業で導入実績あり

注意点として、これは中国市場の事例であり、日本での同等ツールの提供有無は公開情報の範囲では確認できません。 日本国内では、UiPath、Automation Anywhere、Power Automateなど既存RPAベンダーがAIエージェント化を進めている段階です。

「bit-Agentと同じツールを入れれば同じ成果」とは読めませんが、「画面操作×AIエージェント」という方向性は世界的なトレンドとして把握しておく価値があります。

数字そのものより、「APIなしのレガシー画面でも自動化できる時代に向かっている」という構造変化が、再現価値の本体です。

中小企業で再現するなら

ここからが本題です。日本の中小企業が同じ思想で画面操作の自動化に取り組むならどう削るか。

構成

項目 九科信息 bit-Agent 中小企業(社員30〜200名)
対象 国央企のERP/CRM画面 自社の基幹システム/業務画面のうち反復作業の多い1領域
ツール bit-Agent(中国国内) UiPath / Power Automate / Automation Anywhere 等のAIエージェント機能
月額費用 (公開情報なし) 推定 月数万円〜(エージェント数・契約形態で変動、要見積)
初期費用 (公開情報なし) 推定 100〜500万円(対象業務の選定+自動化スクリプト設計+運用設計)
体制 専門開発チーム 情シス兼任1〜2名+RPAベンダー支援
期間 (公開情報なし) 3〜6ヶ月でPoC、1年で本格運用

評価軸スコア

評価軸 スコア
ROI(投資対効果) ★★★☆☆
再現性(中小企業) ★★☆☆☆
難易度(低いほど簡単) ★★☆☆☆

(難易度=数字小さいほど簡単)

スコア根拠は以下です。

  • ROIは中程度。反復作業が大量にある業務でこそ効果が出る。少量の業務には合わない
  • 再現性は低め。日本国内でbit-Agent同等のツールが商業化されているかは要確認、既存RPAでの代替設計が必要
  • 難易度は高め。対象業務の選定・スクリプト設計・例外対応の運用設計に専門知識が要る

前提条件・必要データ

  • 反復作業が月数十時間以上発生している業務領域がある
  • その業務にAPI連携の選択肢がない、もしくはAPI連携の方が高コスト
  • 自動化対象画面の操作手順が明文化されている、または明文化できる
  • 例外発生時の人間オペレーターの介入フローを設計できる

失敗条件・適用しないケース

  • 反復作業の量が少なく、人間が片手間でやれる範囲に収まっている
  • 画面が頻繁に大きく変わるシステム(自動化が壊れ続ける)
  • 例外パターンが多すぎて、人間判断の比率が高い業務
  • 既存業務のAPI連携が現実的に組める

「中国でbit-Agentが成功したから日本でも同じ」とは読めません。

反復作業の業務領域を特定する→APIではなく画面操作で自動化する判断を下す→PoCで効果を測る→本格運用へ展開、の順序を踏んで初めて、画面操作×AIエージェントの方向性を中小企業で生かせます。

特に「APIがなくても画面の上から自動化できる時代になりつつある」という構造を把握しておくだけでも、中小企業のDX設計の選択肢が広がると思います。

出典・参考

※2026年4月時点の公開情報をもとに執筆。日本国内での同等ツール提供状況は各RPAベンダー公式サイトを確認のこと。


市野

市野

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愛知県岡崎市でAI活用支援を手がける一人社長。 中小企業の現場でAIを実装してきた経験から、他社事例を「うちで再現するには」の視点で読み解いて発信中。

市野 佑馬
執筆メンバー 市野 佑馬

愛知県岡崎市を拠点に、中小企業向けのAI活用支援を提供。ChatGPT・Claude Code等を活用した業務自動化やSEO・広告運用の内製化を支援。経営者が自らAIを使いこなせる体制づくりをサポートしている。

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