AIエージェント、特にComputer-Using Agent（CUA）の登場は、私たちのデジタル活動の前提を静かに塗り替えつつあります。画面上の要素を見分け、マウスやキーボードを使って、人が行ってきた複雑な操作を自律的にこなします。単純な自動化を超えて、状況に応じて判断しながら進められる点に強みがあります。
Computer-Using Agent（CUA）とは何か？
CUAは、大規模言語モデルと視覚認識を組み合わせ、人間と同じように画面を読み取り、目的に向けて手順を組み立て、操作を実行します。従来の自動化と違い、固定スクリプトに縛られず、ボタンや入力欄といったGUI要素を解釈しながら進められます。
従来のRPAは、決められた手順には強い一方で、想定外の画面変化に弱いという限界がありました。テキスト対話に特化したチャットボットも、GUI操作そのものは担えませんでした。CUAは、画面の理解と操作をつなぐことで、より人間に近い柔軟さを実現します。
CUAの中核は三つです。第一に、スクリーンショットや映像からボタンやテキストなどの要素を見分ける視覚認識です。第二に、与えられた目標に対して、次に何をするかを選ぶ推論です。第三に、選んだ方針に沿って、クリックや入力を正確に行う操作能力です。強化学習などの手法で、より良い手順を学び続けられる点も特徴です。
OpenAIは2025年1月に、ブラウザを自律的に操作してタスクを進める研究プレビュー「Operator」を発表しました。米国のChatGPT Proユーザー向けに段階的に提供され、CUAモデル（GPT-4oの視覚と強化学習による推論を組み合わせた基盤）が動作を支えます。Microsoft Azureでも2025年3月、Responses APIに「computer-use-preview」モデルを追加し、画面操作系の機能をプレビューとして提供し始めました。これらは、CUAの方向性を示す実装例です。
Computer-Using Agent（CUA）の誕生と進化
AIエージェントの発想自体は古くからありますが、画面を直接「見て」操作する流れは新しい潮流です。背景には、言語理解と生成、視覚認識の双方での進歩があります。テキストでの理解だけでなく、画面という現実のインターフェースを対象にできるようになったことで、AIは受動的な応答から、能動的な実行へと領域を広げました。
OpenAIのOperatorは、自然言語の指示を受けてブラウザでの検索・入力・確認といった一連の操作を実演し、CUAの実用像を具体化しました。Azureのcomputer-use-previewも同様に、エージェントがUIを安全に扱うためのAPIと実行環境の形で実装が進んでいます。RPAが「定義済みプロセスの自動化」だとすれば、CUAは「操作そのものの自動化」に近く、非定型や画面変化にも対応できる余地があります。
Computer-Using Agent（CUA）を取り巻く主要な論点
技術的な課題と安全性
最新のウェブや業務アプリは動的要素が多く、広告やモーダル、レイアウトの変化も頻繁です。こうした環境では、要素の誤認やタイミングのズレが起きやすく、意図しない操作につながる可能性があります。誤って「保存」と「削除」を取り違える、といった具体的なリスクに備え、要素特定の頑健性、リトライやロールバック、確認ダイアログなどのガードレールが欠かせません。
CUAは実際にシステムへ手を動かすため、権限の最小化、機密データへのアクセス制御、操作ログの完全記録、再現性の確保といった監査設計が前提になります。ユーザー承認の必須化や、支払い・認証などは必ず人の操作に切り替える、といった分岐も必要です。
社会的・倫理的側面
定型業務はCUAによって置き換わりやすく、一部の職務内容は見直しが進むでしょう。その一方で、AIと協働する設計・評価・監督のスキルや、創造性や対人能力が問われる領域の比重は高まります。プライバシーや知的財産の取り扱いでは、アクセス管理、データの最小化、ログの保全、説明可能性の確保が重要です。責任の所在（開発・運用・指示のどこにあるか）を事前に合意しておくことも欠かせません。
ビジネスへの影響と導入の現実
効果が見込みやすいのは、ブラウザやオフィスソフトをまたぐ反復作業です。初期設定や運用コストはかかりますが、対象業務を適切に選べば、投資対効果は見通しやすくなります。全社展開には、業務設計の見直し、従業員の学習機会、リスク管理の組み込み、経営からのコミットメントが必要です。現状は多くの組織で段階的導入が進んでおり、検証から本番への移行で、監査や内規整備がボトルネックになりやすい傾向があります。
Computer-Using Agent（CUA）がもたらす社会への影響
働き方の再定義
「人がPCを操作する」ことを前提に組まれてきた業務は、CUAの併用で分業が細かく組み直されます。人は目的設定や例外対応に集中し、CUAは操作と収集を担う形です。このとき評価されるのは、AIに伝わる指示の書き方、途中観察からの軌道修正、結果の検証といった新しい実務能力です。
雇用構造のダイナミズム
自動化で置き換えが起きる領域がある一方、エージェントの設計・運用・評価、セキュリティやガバナンス、プロンプト作成やワークフロー設計など、新しい職務も増えます。移行期には再教育とスキル転換が重要になり、企業は社内育成と職務再設計を同時に進める必要があります。
ビジネスモデルの変革
エージェントを前提に業務や顧客体験を設計し直すと、営業時間や人員配置、SLA（応答や処理の基準）が再定義されます。製品・サービス側に「操作可能なUI」「操作の監査性」「ユーザー承認のフック」を用意し、エージェントとの協調を前提に作る設計思想が普及していきます。
Computer-Using Agent（CUA）に関する現状の動向
市場動向の概観
ここ数年で、研究段階のデモから、限定提供のプロダクトへと移行が進みました。Operatorの研究プレビュー公開や、Azureのcomputer-use-preview提供の開始は、その節目を示します。現時点での提供範囲や制限は明示されており、対象地域や機能は段階的に拡張されています。
導入現場の手応え
導入企業では、ブラウザ操作を伴う収集・入力系の作業で効果が出やすいという声が多く、例外処理や承認の設計を合わせて行うと、定常運用に乗せやすくなります。教育面では、手順書を「人向け」から「エージェントにも通じる」表現に整える作業が実務として定着しつつあります。
日本における状況
国内でも実証や限定運用が増えていますが、規制や監査の要件、データ所在の制約から、段階導入が主流です。監査とセキュリティ設計を先に整えることで、現場の試行錯誤を加速しやすくなります。
FAQ
CUAはどのようなAIですか？
画面を認識し、マウスやキーボード操作を自律的に行い、目的に沿って一連の手順を進めるエージェントです。テキスト対話に限定されず、GUIを扱えます。
RPAとの違いは何ですか？
RPAは決められた手順の自動再生に強く、想定外の変化に弱い傾向があります。CUAは画面を見て判断しながら進められるため、非定型や変化にある程度対応できます。
CUAの核となる能力は何ですか？
視覚認識、推論、操作の三つです。画面を読み取り、次の一手を選び、クリックや入力を実行します。
どの分野で役立ちますか？
データ収集や入力、資料作成、各種ウェブ手続きなど、ブラウザやオフィスソフトをまたぐ反復作業で効果が出やすいです。
雇用への影響はどう考えるべきですか？
定型作業は自動化が進みやすい一方、AIと協働する設計・監督、創造的業務の比重が増します。移行期は学習と職務再設計が鍵になります。
安全に使うポイントは何ですか？
最小権限、操作ログの完全記録、人の承認を必須化する場面の明確化、誤操作時のロールバック手順の準備が重要です。