RPAは定型作業を高速・正確にこなす一方で、判断を伴う業務やイレギュラー対応には限界がありました。そこで注目されているのが、AIとの組み合わせによる“次世代の自動化”です。AIが判断や分析を担い、RPAが処理を行うことで、これまで自動化が難しかった非定型業務にも対応可能になります。
本記事では、RPAとAIの違いやなぜ今「RPA×AI」が注目されているのか、活かせる業務やメリットを解説します。弊社の知見を活かした導入する際のポイントも紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
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RPAとAIの違いとは？
業務の自動化を進める上で、RPAとAIの違いを正しく理解することが重要です。それぞれの特性を把握し、適切に組み合わせることで、業務効率化の効果を最大限に引き出すことができます。
まずはRPAやAIはどういったものなのかを解説していきます。
RPAとは
RPA（Robotic Process Automation）は、定型的な業務プロセスを自動化するためのソフトウェア技術です。人間が行うパソコン上の操作を模倣し、あらかじめ設定されたルールに従って作業を実行します。
例えば、データをエクセルに入力するように設定すれば自動で作業を行う、といった具合に動きます。主な活用場面はデータの入力・転記や定型的なレポート作成、システム間のデータ連携などが多いです。RPAは、迅速な導入が可能で人的ミスの削減や作業時間の短縮に寄与します。ただし、判断や事前に設定していない処理を伴う業務には対応が難しいため、適用範囲は限定的です。
ルールが明確で繰り返しの多い業務に適したシステムだと言えるでしょう。
AIとは
AI（Artificial Intelligence）は、人間の知的な判断や学習を模倣する技術です。膨大なデータを解析し、パターン認識や予測、自然言語処理などを行うことができます。
例えば、画像や音声の識別、チャットボットによる対話、過去のデータをもとにした需要予測などがAIの得意分野です。実務では、監視映像をもとにした万引きの監視や問合せ対応、会議内容の文字起こしなど幅広い分野で活躍します。
また、AIは人間の指示をもとに音声や文章、画像などを生成することができます。「若い男性の声でナレーションを作って」「広告用のバナーを作って」などの指示を出せば、音声や画像を生成してくれるのです。
AIは決められた動作をするというよりも、文字やデータなどの抽出に加え、人間の指示をもとに何かを生成するといった創造的な作業を得意とします。
「RPA×AI」の補完関係と連携の考え方
「RPA×AI」はそれぞれの特性を活かして補完し合うことで、業務の自動化範囲を大きく拡大することができます。RPAは、定型的な作業を高速かつ正確に処理することに適しており、AIは、判断や予測、画像や動画などのデータの解析など、より高度な処理を得意としているためです。
例えば、AIが紙の書類を読み取り（AI-OCR）、そのデータをRPAがシステムに入力することで、紙ベースの業務を自動化するといった使い方が考えられます。また、AIが問い合わせ内容を解析し、RPAが適切な対応を実行することで、カスタマーサポート業務の効率化も実現できます。
このように、RPAとAIを組み合わせることで、従来は自動化が難しかった業務にも対応できるようになるでしょう。
なぜ今「RPA×AI」が注目されているのか
近年、業務効率化の手段としてRPAが広く導入されてきましたが、定型業務の自動化には限界があります。そのため、AIとの連携による高度な自動化が注目され始めました。
ここでは、RPAの限界とAIとの組み合わせによる可能性について解説します。
DX推進の現場で見えてきたRPAの限界
RPAは、あらかじめルールが決められた定型業務の自動化には有効ですが、例外処理や判断を伴う業務には対応が難しいという制約があります。たとえば、入力ミスの修正やフォーマットの違いに柔軟に対応することは困難であり、想定外のケースではエラーが発生しやすくなります。
また、業務プロセスの変更があれば、RPAのシナリオを都度修正する必要があり、運用負荷やメンテナンスコストも無視できません。DXを推進する企業では、こうしたRPAの限界に直面し、「定型業務以上の自動化」への期待が高まっています。結果として、RPAだけでなくAIとの組み合わせによる柔軟な対応力が求められるようになっています。
“考える自動化”が求められる背景とは
近年、業務の多様化や顧客ニーズの複雑化により、単純な作業だけでなく判断力を要する業務が増えています。たとえば、問い合わせ対応、顧客対応、申請書の内容確認などは、単なる定型処理では対応できず、人の判断が必要です。
こうした業務は従来のRPAでは対応が難しいため、AIによる判断支援が注目されています。AIは膨大なデータを解析し、自然言語や画像の意味を理解することで、より柔軟で人に近い処理が可能です。このような“考える自動化”は、業務の正確性やスピードだけでなく、サービス品質や顧客満足度の向上にもつながるため、導入の検討が広がっています。
「RPA×AI」で解決できる業務課題
RPAとAIの連携により、これまで自動化が難しかった業務領域にも対応可能となります。ここでは、具体的な業務課題とその解決策について解説します。
- 紙業務の読み取りから登録まで一気通貫
- チャットボット×RPAによる問い合わせ対応の自動化
- レポート作成、データ集計〜配信までの自動化
- 申請・承認業務のAI判定＋ワークフロー自動化
それぞれ詳しく見ていきましょう。
紙業務の読み取りから登録まで一気通貫
紙の帳票や申請書など、アナログで運用されている業務は依然として多く存在します。こうした業務にAI-OCRとRPAを組み合わせることで、完全な自動化が可能です。
AI-OCRは手書き文字やさまざまなレイアウトの書類に対応しており、紙の内容を高精度で読み取れます。そして、読み取った情報をRPAが基幹システムや業務アプリケーションへ登録する、というのが自動化の流れです。
紙の情報をパソコンに打ち込む手入力作業をなくし、ヒューマンエラーを防止しやすくなります。また、1日数十件〜数百件の紙処理に追われていた現場担当者の負担を軽減でき、空いた時間を顧客対応や改善活動に充てることができるでしょう。
チャットボット×RPAによる問い合わせ対応の自動化
問い合わせ対応でも、AIチャットボットとRPAを組み合わせて活用できます。
AIが問い合わせ内容を自然言語で理解し、意図を判断したうえで適切な回答を返し、顧客情報の入力などをRPAが行います。例えば「商品の資料が欲しい」との問合せが合った場合には、AIが適切な案内を行った後に、RPAが顧客の名前や性別、年齢などの情報を基幹システムなどに自動登録します。
AIは社内の勤怠や経費精算、顧客からの製品仕様確認など、多岐にわたる問い合わせに柔軟に対応可能です。また、RPAはシステムやアプリへの自動入力を迅速に行えます。
問合せの対応フローに両者を活用することで、担当者の処理時間を減らしつつ、適切な対応をして、顧客満足度のアップにつながるでしょう。また、対応履歴のログ化やナレッジ蓄積も可能なため、継続的な業務改善も可能になります。
将来的にはVOC（顧客の声）分析との連携も視野に入ります。
レポート作成、データ集計〜配信までの自動化
レポート作成業務でもRPAとAIが活躍します。まず、RPAを使えば、各種システムからのデータ抽出、ExcelやBIツールでの整形、レポートの出力、関係者へのメール配信といった一連の作業を全自動化できます。さらにAIを組み合わせることで、グラフの傾向分析や異常値検出も可能となります。
より深くデータを分析しつつ、素早いレポートの作成が実現するはずです。人手では数時間かかっていた業務が数分で完了し、担当者は本来注力すべき分析や戦略立案に時間を割けるようになるでしょう。配信ミスの防止、テンプレート統一による見栄えの向上など、副次的なメリットも多数あります。正確性・スピード・再現性のすべてを向上できる領域です。
申請・承認業務のAI判定＋ワークフロー自動化
社内申請や承認業務は、処理の遅延や属人化が起きやすい領域です。AIを活用すれば、申請内容に対する妥当性の判断や不備の自動チェックが可能となり、RPAと連携することでその後のワークフローを自動で処理できます。
たとえば、経費精算においてはAIが金額や添付書類の整合性を確認し、RPAがシステムへ登録、通知、承認依頼を実行します。これにより、人が判断していた作業を効率化し、承認までのリードタイム短縮も可能です。
また、ルールが明確であればAIに例外処理の分岐も学習させることができ、複雑な承認ルートにも柔軟に対応できます。ログも自動で保存されるため、内部統制や監査対応にも有効です。申請業務の属人化防止と可視化に貢献し、業務の透明性を高める施策としても活用できるでしょう。
RPAとAIを組み合わせるメリット
RPAとAIを組み合わせることで、従来の定型業務の自動化にとどまらず、非定型業務や判断を伴う業務の効率化が可能になります。ここでは、その具体的なメリットについて4つ解説します。
- 非定型業務を自動化できる
- 正確に素早く業務を行える
- DXの土台として拡張性が高い
- 人的リソースを付加価値業務にシフトできる
それぞれ詳しく見ていきましょう。
非定型業務を自動化できる
RPAとAIと組み合わせることで、これまで人の介在が必要だった非定型業務の自動化が実現します。RPAの繰り返し業務の自動化と、AIによる高度な判断や例外処理により、いろいろな業務に柔軟な対応ができるでしょう。
たとえば、前の見出しでも触れた通り、AIがメール文面や問い合わせの意図を正しく把握し、それをRPAが基幹システムに連携することで業務を完了できます。また、画像認識による書類チェックや、AI-OCRによる非定型フォーマットの読み取りにも対応可能です。
現場の判断を必要としていた工程までも含めた自動化が可能になり、担当者の負担軽減につながるはずです。業務量が減れば、労働時間も短くなるでしょう。また、自動化を進めることで対応品質の均一化にもつながります。従業員のスキルや経験に関わらず、一定のレベルで対応できるようになります。
正確に素早く業務を行える
RPAは作業の高速処理に優れ、AIは判断や予測の精度に強みがあります。この両者を連携させることで、スピードと正確性の両立が可能です。
AIが入力内容の誤りや異常値を検出し、RPAがそれに応じた修正を自動で実行することで、ヒューマンエラーを防ぎやすくなります。同時に、手作業による確認や入力作業が減るため、業務スピードの向上も期待できます。
例えば、エクセルに入力したデータをAIが分析し、間違いに応じてRPAが修正するような形で運用すれば、データの監査時間を減らしつつ、見落としを少なくできるはずです。
金融・医療・製造など正確性が求められる業界では、特にこのメリットは大きく、ミスの削減がそのままコスト削減や信頼性向上につながるでしょう。人手では難しかった「迅速かつ正確」な処理を実現できる点が、RPA×AIの大きな強みです。
DXの土台として拡張性が高い
RPAとAIの連携は、企業が段階的にDXを進めていくうえで極めて柔軟な基盤となります。
RPAが業務の処理を、AIが判断や分析を担う役割分担により、様々な業務領域への応用が可能です。判断が伴う場面や決まった処理が発生する業務では両者が活躍し、活用できる場面は数多くあると言えるでしょう。ここまでに上げてきた場面以外でも、柔軟な使い方をすれば業務効率化につながるケースがあるはずです。
また、RPAとAIは、ERP・SFA・CRM・ワークフロー管理ツールなど外部システムとの連携も容易です。自社で導入しているツールに関わらず、データの共有やプロセスの自動化を行えるでしょう。
加えて、AIは業務データを学習・分析し、継続的に改善提案を行えるため、RPAによる実行とあわせて「自律的な業務改善サイクル」を構築することも可能です。
AIとRPAをうまく活用すれば、さまざまな場面でDXが進むでしょう。
人的リソースを付加価値業務にシフトできる
RPAとAIの活用によって、従業員が日々費やしていた反復的・単調な作業を自動化すれば、本来注力すべき戦略的・創造的な業務への時間を確保できるようになります。
記事内で触れた通り、両者を組み合わせれば様々な業務を自動化できます。空いた時間で戦略立案やリードへの適切な提案など、より付加価値の高い業務に集中しやすくなるでしょう。また、AIはデータの分析が得意なので、インサイトをもとに新たな施策を企画・提案できます。
従業員一人ひとりがより価値を創造しやすくなり、顧客のエンゲージメントの向上にもつながります。組織全体としても、限られた人材で最大限の成果を出せる体制へとシフトしやすくなるでしょう。経営を最適化するうえでも大きな力を発揮するはずです。
現場で成果を上げる「RPA×AI」活用例
RPAとAIを活用した業務自動化は、実際の現場で着実に成果を上げています。ここでは、異なる業種における具体的な導入事例を通じて、その効果や活用のポイントを紹介します。
それぞれ見ていきましょう。
日野興業株式会社｜月170時間の工数削減
仮設トイレなどのレンタル事業を展開する日野興業株式会社では、各種帳票の作成やシステムへの転記作業など、事務業務の煩雑さが課題となっていました。そこで、RPAツール「RoboTANGO」を導入し、業務の一部を自動化。AI-OCRとも連携することで、手書き書類からのデータ抽出も可能とし、正確かつスピーディーに処理できるようになりました。
その結果、毎月約170時間分の工数削減を実現し、社員の残業削減や業務品質の向上にもつながっています。また、業務フロー全体の見直しとともに導入したことで、定着率も高く、社内のDX意識向上にも寄与しています。
出典：日野興業株式会社、RPA活用でシステム間のデータ連携や転記などの単純作業を自動化し、会社全体で月170時間の作業工数削減を実現
株式会社廣済堂ビジネスサポート｜応募受付〜面接設定の自動対応
人材ビジネスを手がける廣済堂ビジネスサポートでは、採用代行業務の効率化が課題でした。大量の応募者情報の受付から面接日程の調整、帳票出力に至るまで、煩雑な業務が発生していました。そこで、クラウドRPA「BizteX cobit」を導入。これにより、応募データの自動取得や面接調整作業、帳票作成などを自動化しました。
業務の標準化と負担軽減が実現しただけでなく、ミスの削減や業務スピードの向上も実感されています。現場社員の声を取り入れた柔軟な導入で、現場主導のDXを推進しています
出典：株式会社廣済堂ビジネスサポート、採用代行業務エントリー受付業務を自動化
株式会社デジタル・クリエイティブ・ネット｜請求書チェックと記帳作業の自動連携
Web・システム開発を行う株式会社デジタル・クリエイティブ・ネットでは、経理部門における請求書処理の負担が大きな課題でした。特に、紙やPDFで届く請求書の内容を目視で確認し、会計ソフトへ手入力する作業は時間とミスの原因となっていました。
そこで、AI‐OCR「SmartRead」とRPAを連携させ、請求書の読み取りからシステム登録までを自動化。作業時間の90％を削減するとともに、属人化の解消やデータの一元化も実現しました。定型業務を削減し、より戦略的な経理体制への移行が進んでいます。
出典：株式会社デジタル・クリエイティブ・ネット、SmartRead×RPAで請求書処理を完全自動化！経理業務の時間は毎月わずか3時間に
RPA×AI導入を成功に導く5つのポイント
RPAとAIの導入を成功させるには、技術だけでなく、組織全体の戦略や体制が重要です。ここでは、導入を円滑に進めるための5つのポイントを紹介します。
課題を事前に把握しておく
RPA導入の最初のステップは、現場の業務を正確に把握し、どこにムダや非効率があるかを洗い出すことです。業務棚卸しによって、各作業の担当者・所要時間・発生頻度を可視化することで、ボトルネックや自動化に適した業務が明確になります。また、属人化していたり、ブラックボックス化している作業の把握にも役立ちます。
適切な場面でRPAとAIを使うことで、より効果的に活用できるようになるはずです。何も考えないままツールを導入しても、思った効果が得られないかもしれません。どこの課題があるか明確にしつつ、そこを解消する形で導入を進めましょう。
小さく始めてスケーラブルに広げる
RPAとAIの導入は、いきなり大規模に展開するよりも、限られた業務で小さく始める方が成功確率が高くなります。
1部門・1業務に限定し、効果や運用課題を見極めながらノウハウを蓄積するのが理想的です。小さく始めることで従業員にしっかりとツールの使い方を伝えられ、うまく活用が進みます。初期導入で得られた成功体験を社内で共有することで、他部門への展開もスムーズになるでしょう。また、スモールスタートすることで万が一失敗しても、損失を少なく抑えられるはずです。
まずは試験的な形で導入を進め、社内でうまく活用するノウハウが溜まってから徐々に広げていくのがいいでしょう。
部門横断で業務が進む体制を構築する
RPAとAI導入を「業務改善の一環」として成功させるためには、IT部門だけでなく業務部門も巻き込んだ部門横断のチーム体制が欠かせません。
まずは、RPAやAIに詳しい担当者からツールの使い方の説明などを行い、フローを構築していきましょう。従業員が機能やフローをわかった上で導入していくことで、活用がスムーズに進みます。特に今回はAIとRPAを2つ導入することになるため、より丁寧な説明や研修期間が必要になるかもしれません。
また、部門間の協力があると、導入後の運用やトラブル対応もスムーズになります。どこかの部門に導入を丸投げするのではなく、協力しながら課題を解決できる体制を整えていきましょう。チームには推進責任者や運用管理者などを配置し、プロジェクト全体を統括できる体制を整えることが理想的です。
導入時は外部パートナーを活用する
RPAやAIの導入時には、初期設計やツール選定において外部の専門家に支援を受けることでスムーズに進行できます。理想は、初期フェーズで外部パートナーから知見やスキルを吸収し、段階的に内製化していく運用モデルです。
たとえば、導入時に外部の研修サービスを使い従業員にツールの使い方をわかりやすく教える、活用が進みやすい体制になるようアドバイスしてもらう、といった形で準備したうえで、活用を進めていくという手があります。導入で躓かないように必要な知識や体制を整え、その後は社内で徐々にRPAとAIを活用していきましょう。
導入後は効果検証をする
RPAやAIの導入は、導入して終わりではなく、継続的な運用と改善が重要です。ツールの運用を続けながら、より効果を最大化できるように定期的に運用方法を見直しましょう。。PDCAを回しながら、業務の見直し→自動化→効果測定→改善を繰り返すことで、全社的な業務最適化が進んでいきます。具体的には、シナリオ作成や改修を行う担当者の育成、ナレッジ共有の仕組み、改善要望を吸い上げるフローなどを導入初期から設計しておくことが重要です。
まとめ：「RPA×AI」で業務効率化を進めよう
RPAとAIを組み合わせることで、単純作業の自動化にとどまらず、判断や分析を含む複雑な業務まで効率化できます。実際の導入事例からもわかるように、業種を問わず大きな成果が得られており、DX推進の一環として有効です。中長期的に自走できる運用体制を整えることで、継続的な業務改善と企業価値の向上が実現します。
SHIFT AIはAIの導入から運用、教育までを一貫してサポートします。実践的な研修と伴走型支援により、内製化と継続改善を可能にする現場主導のDXを支援しています。「RPA×AI」で業務効率化を進めたい方はぜひご相談ください。
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