基礎知識
RPAとAIの違いとは？業務効率化のためのAI活用事例をご紹介
働き方改革を背景に普及したRPAは、単純作業の自動化に一定の効果を上げてきました。しかし、「エラーで停止しやすい」「複雑な判断ができない」といった制約も明らかになりつつあります。こうした限界を乗り越える手段として、AIとRPAを組み合わせた次世代の自動化「AI搭載RPA（IPA）」が注目を集めています。この記事では、RPAとAIの違いを整理しながら、両者の融合によって実現される業務効率化のメリットと具体的な活用事例とともに紹介します。
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RPAとAIの決定的な違い
RPAは手順が決まった作業を正確に繰り返すことを得意とし、ＡＩは状況に応じた判断や曖昧な情報の処理を担えるという点で役割が大きく異なります。両者の特徴を理解することは、自動化の範囲を適切に見極め、業務効率化の成果を高めるうえで欠かせません。ここでは、RPAとAIがそれぞれ得意とする領域についてお伝えします。
- RPAが得意な領域（定型業務）
- AIが得意な領域（非定型業務・判断）
RPAが得意な領域（定型業務）
RPAは、与えられた手順を正確に繰り返すロボットとして設計されています。人間が毎日同じように行う作業を、ミスなく効率的にこなせる点が強みです。
代表的な適用例としては、システムへのデータ入力、ファイルの保存・移動、定刻のメール送信、Webサイトからの情報収集などが挙げられます。いずれも手順が決まっており、例外処理を必要としない作業です。24時間365日稼働が可能で、ヒューマンエラーが起きないため、正確性を求められる業務に特に適しています。
AIが得意な領域（非定型業務・判断）
AIは、与えられた情報をもとにパターンを学習し、状況に応じて判断する頭脳の役割を担います。柔軟な対応が求められる場面で力を発揮します。
例えば、画像内の手書き文字を識別する画像認識、膨大な文章を要約する自然言語処理、音声データからのテキスト変換といった非構造化データの処理に強みがあります。加えて、AとBのどちらかを選ぶといった判断を伴う業務にも向いています。明確なルールがない場合でも、データから学習したパターンをもとに答えを導き出すことが可能です。曖昧さを含む状況でも対応できる柔軟性が、大きな利点といえます。
AI搭載RPA（IPA）が注目される背景と市場動向
RPA市場は近年、着実に拡大を続けており、2019年度には約530億円、2020年度には約730億円へと成長しています。コロナ禍でテレワークが普及したことや、業務の省人化・効率化ニーズの高まりが背景にあり、大手企業ではすでにRPA導入が進んでいます。
しかし現場では、導入後の「シナリオ作成の煩雑さ」や「頻繁なメンテナンス負担」が課題となり、RPA単体では自動化の限界を感じる企業も増えています。特に地方自治体では、実証実験段階の団体も多く、どの業務に活用できるか不明という声も挙がっています。
こうした中、近年はAI、特に生成AIとの連携により、より柔軟かつ高度な自動化を実現する「IPA（Intelligent Process Automation）」への移行が進んでいます。シナリオ作成の自動化や、異常検知、自然言語での操作など、AIとの融合がRPAの新たな価値を生み出しています。
矢野経済研究所の調査でも、2023年度のRPA市場規模は1,520億円に達するとされており、今後はAIを標準搭載したRPAが主流となる流れは確実です。業務自動化の未来は、RPA単体から「AI×RPA」への転換期を迎えているといえるでしょう。
出典：矢野経済研究所 RPA市場に関する調査を実施（2020年）
出典：総務省 地方自治体におけるAI・RPAの実証実験・導入状況等調査
AIを搭載したRPAを活用するメリット
営業現場では、従来のRPAだけでは対応しきれなかった紙書類の処理や判断業務の自動化といった課題が残されていました。こうした状況を打開する手段として、AIを組み込んだRPAの活用が注目されています。ここでは、AI搭載RPAによって実現できる具体的なメリットをご紹介します。
- 紙書類や手書き文字のデータ化（AI-OCR連携）
- 判断を伴うフローの自動化
- RPAシナリオ作成の自動化
紙書類や手書き文字のデータ化（AI-OCR連携）
AI-OCRを組み合わせることで、これまで人が手入力していた請求書や申込書の内容を読み取り、自動でデータ化してRPAに渡す一連の処理が可能になります。従来型OCRでは難しかった手書き文字の認識精度も大きく向上しており、実務で活用できる水準に到達しています。その結果、紙業務を起点とした自動化の範囲が大きく広がります。
判断を伴うフローの自動化
RPAでは「AならB」といった明確な条件が必要ですが、AIを組み合わせれば文章の内容や感情を解析し、クレーム対応の振り分けや問い合わせの分類などを自動で判断できます。これまではRPAがエラーとして処理を止めていた場面でも、AIが判断を補完することで継続処理が可能になり、停止回数の削減にもつながります。
RPAシナリオ作成の自動化
RPAを動かすシナリオ作成は専門的な知識が求められてきましたが、生成AIを使えば自然言語で意図を伝えるだけで必要なコードを自動生成できます。修正も同じ手順で行えるため、作成工数が大幅に縮小します。さらに、エラー発生時には原因の特定や修正案の提示までAIが支援するため、運用の負担を大きく軽減できます。
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AI搭載RPAの具体的な活用事例
AI搭載RPAの導入はさまざまな部門で実績を上げています。手作業の削減にとどまらず、部門ごとの課題に応じた自動化が進み、業務品質や対応スピードの向上にもつながっています。ここでは、AI搭載RPAが具体的に活用されている事例をご紹介します。
- 経理・財務部門
- 人事・総務部門
- カスタマーサポート（CS）
経理・財務部門
経理業務ではこれまで、紙やPDF形式の請求書を目視で確認し、内容を会計システムに手入力する作業が一般的でした。入力時には勘定科目の判断に迷ったり、金額の打ち間違いといったミスが起きたりすることも多く、特に月末などの繁忙期には負荷が集中しがちでした。
AI-OCRを活用することで、紙書類の情報を高精度で読み取り、AIが過去の仕訳パターンなどを参照して勘定科目を推論します。そのうえで、RPAが自動的に会計システムへ入力を行い、処理の手間を大幅に削減します。また、AIは入力された金額が過去データと比較して不自然である場合にアラートを出すことも可能です。入力ミスの防止や業務の平準化、不正の早期検出といった複数の効果が得られ、経理・財務部門全体の生産性が高まります。
人事・総務部門
採用活動をはじめとする人事・総務業務でも、AI搭載RPAの活用が進んでいます。従来は、応募者から届いた紙やPDFの履歴書を人が一件ずつ確認し、内容を採用管理システムへ転記する必要がありました。さらに、面接官の予定を確認しながら候補者と調整し、個別に日程調整メールを送る手間もかかっていました。
AIを活用すれば、履歴書の内容を自動的に解析し、スキルセットや経験、評価すべきポイントを抽出したレポートを生成できます。その情報をもとに、RPAが候補者の空き日程と面接官の予定を照らし合わせ、日程調整メールを自動作成・送信することが可能です。採用担当者の事務作業が大幅に軽減されるだけでなく、選考のスピードが上がり、候補者にとってもスムーズで好印象な体験につながります。
カスタマーサポート（CS）
カスタマーサポート業務では、日々大量に届く問い合わせメールへの対応に時間と労力がかかっています。従来はオペレーターが内容を読み取って分類し、それぞれに適した回答を一から作成する必要がありました。さらに、対応後の履歴をCRMに登録する手間も発生していました。
AIを導入することで、メール本文を自動的に要約し、感情分析によってクレームや質問の内容を判別します。適切な回答案をドラフトとして生成し、担当者が確認したうえで、RPAが送信処理および履歴登録までを自動で行います。対応スピードが大きく向上し、回答の品質も一定水準で保たれます。また、オペレーターが感情的に重たい内容に都度対応する必要が減るため、心理的負担の軽減にも寄与します。
AI搭載RPAツールの選び方と導入ポイント
AI搭載RPAの効果を最大限に引き出すためには、自社の業務に適したツールを選定することが不可欠です。単に機能が多いだけではなく、現場での運用や導入後のサポートまでを見据えた比較検討が求められます。ここでは、AI搭載RPAツールを選ぶ際に押さえておきたい具体的なポイントをご紹介します。
- AI機能の内蔵有無と連携性
- UI/UXと現場での使いやすさ
- サポート体制とコストパフォーマンス
AI機能の内蔵有無と連携性
AI搭載RPAを選ぶ際は、ツール自体にOCRやチャットボットなどのAI機能が内蔵されているか、それとも外部のAIサービスと連携する仕組みかを見極めることが重要です。前者は「オールインワン型」として導入の手間が少なく、後者は「コネクタ型」として柔軟な拡張性が魅力です。自社にエンジニアやITリソースがあるかどうかも含め、技術的な体制に応じた選定が求められます。
UI/UXと現場での使いやすさ
導入したRPAが実際に活用されるかどうかは、現場の担当者が直感的に操作できるかにかかっています。情報システム部門だけでなく、経理や総務といった非エンジニア層がシナリオの作成や修正を行えるよう、「GUIが分かりやすく、操作がシンプルであるか」が重要な選定基準となります。運用が属人化しないためにも、使いやすさは軽視できません。
サポート体制とコストパフォーマンス
RPAは対象システムの画面仕様が変わるだけで処理が止まることもあり、トラブル時の対応スピードが安定運用に直結します。そのため、ツール選定では価格の安さだけでなく、導入後のサポート体制を必ず確認すべきです。仮にライセンス費が安くても、社内での復旧対応に工数がかかれば、総合的な運用コストはかえって高くつきます。費用対効果は「導入価格＋サポート体制」の両面で判断しましょう。
AI搭載RPA導入時の注意点
AI搭載RPAを効果的に運用するには、導入前の準備や運用設計が非常に重要になります。どれだけ高度な自動化が可能になっても、土台となる業務プロセスが整理されていなければ効果を十分に発揮できません。また、AI特有の判断プロセスを踏まえ、人による確認をどの範囲で残すかといった運用面の設計も欠かせません。ここでは、AI搭載RPAを導入する際に押さえておきたい注意点についてお伝えします。
- 業務プロセスの可視化と整理
- 人間による最終チェック
業務プロセスの可視化と整理
AI搭載RPAを導入する際、まず見直すべきは「その業務が本当に必要かどうか」という根本的な問いです。既存のプロセスをそのまま自動化すると、非効率な作業を高速で処理してしまい、かえってムダが増える結果になりかねません。
そのため、導入前には現行の業務フローを可視化し、不要な手順を省くとともに、業務内容の標準化を図ることが重要です。BPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）の視点を取り入れた設計が、AI搭載RPAの効果を最大限に引き出す前提となります。
人間による最終チェック
AIは高精度な判断を行える一方で、完全な精度は保証されていません。特に、OCRによる文字認識や自然言語での生成処理では、誤認識や意図と異なる出力が起こる可能性があります。
そのため、支払い処理や外部送信のような重要な処理を自動で完結させるのではなく、最終的な確認を人間が担う「Human in the loop（人の関与）」の仕組みを組み込む必要があります。これはリスク低減の基本的な対策であり、安全性の確保に不可欠です。
従来のRPAでは難しかった対応も柔軟に自動化できる「JAPAN AI AGENT」
従来のRPAは、決められたルールに基づいて処理を繰り返す仕組みであり、状況に応じた判断や柔軟な対応を必要とする業務には適していませんでした。判断ロジックの複雑さや入力情報の曖昧さにより、自動化の対象外となる業務も多く存在していたのが実情です。
そうした課題に対し、近年はAIの進化によって解決の道が開かれつつあります。中でも「JAPAN AI AGENT」は、RPAとAIの機能を高度に統合した実行エージェントとして、従来のRPAでは扱えなかった業務にも対応可能です。文脈を理解して判断し、動的に処理を分岐させるようなフローでも安定した自動化が実現できるため、業務効率化を強力に後押しします。貴社の業務改善に向けた新たな選択肢として、ぜひご検討ください。
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AI搭載RPAに関してよくある質問
AI搭載RPAは業務自動化の可能性を広げる一方で、導入を検討する段階では多くの疑問や懸念が生まれがちです。特に、既存のRPAとの関係や導入順序、コスト面の違いなどについては明確な情報を求める声が多く寄せられています。ここでは、AI搭載RPAに関してよくある質問への回答をまとめてお伝えします。
- 既存のRPAにAIを追加できますか？
- RPAとAI、どちらを先に導入すべきですか？
- 導入コストはどのくらい変わりますか？
既存のRPAにAIを追加できますか？
RPAにAPI連携機能が備わっていれば、ChatGPTなどの外部AIサービスと接続することで、機能を拡張することは可能です。例えば、自然言語処理による分類や要約といった処理を組み合わせることで、従来のRPAでは難しかった処理も対応できるようになります。ただし、外部サービスとの通信が発生するため、セキュリティポリシーやデータの取り扱いに関しては十分な検討と設定が必要です。
RPAとAI、どちらを先に導入すべきですか？
定型的な反復作業が多く残っている場合は、まずRPAを導入することで大きな効果が得られます。一方、業務上の判断や知的処理の支援が求められる場合には、AIによる補助が効果的です。理想は両者を連携させて活用することですが、導入にあたっては業務全体を棚卸しし、自動化の優先順位を見極めることが先決です。
導入コストはどのくらい変わりますか？
AIとの連携を行う場合、RPA単体の導入費用に加えて、API接続に関する利用料や追加開発費などが発生します。クラウド型AIを利用するケースでは、使用量に応じた従量課金となることもあるため、導入前に試算しておくことが重要です。目的に応じた機能の選定と費用対効果の見極めが、無駄のない導入につながります。
RPAの限界を感じたら複雑な業務の自動化を実現する「JAPAN AI AGENT」
ここまで、RPAとAIの違いや、それぞれの得意領域、AIを組み込んだRPAの活用方法、導入事例、ツール選定のポイントなどを通じて、AI搭載RPAの全体像を解説してきました。業務効率化の手段として、RPA単体では対応しきれない業務が明らかになる場面も増えており、次のステップを模索する企業も少なくありません。
もし、RPAのメンテナンス頻度や対応範囲の限界にお悩みであれば、AIエージェントとの併用や移行を検討する価値があります。「JAPAN AI AGENT」は、従来の定型処理にも対応しつつ、自然言語処理や文脈判断などの高度な処理も可能とする、次世代型の自動化ツールです。
資料にて従来のRPAとの違いをぜひご確認ください。業務自動化の新たな可能性がきっと見えてくるはずです。
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