RPAとAI（生成AI）の違いと活用方法を徹底解説！業務効率化を実現する具体例とメリット

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）とAI（人工知能）、生成AI（ジェネレーティブAI）は、業務効率化のための強力なツールです。

これらは、業務の効率化や負担軽減、正確性の向上、作業スピードの向上といった点で共通していますが、それぞれ異なる特性と役割を持っていますので活用の範囲が異なります。

また、RPAとAI（生成AI）を組み合わせることで、従来はできないと思われていた自動化が実現したりなど活用の幅は広がりつつあります。

本稿では、混同されがちなRPAとAI（生成AI）の特徴を解説したうえで、その連携についても詳しく紹介します。

RPAとAI（生成AI）の違いと役割

RPAの得意なこと

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、企業が業務を効率化するためのツール。

特に決まった手順で行う作業、つまり「定型業務」を自動化するのが得意です。

「決められたことを、決められた通りに実行する」のが得意であり、逆にいうと「決められていないこと」を適切に理解して処理を実行する、といったことはできません。

RPAの大きな利点は、その正確さと信頼性。

決められたルールに従わない場合、RPAはエラーになりますが、それゆえに、ルールに沿って処理されているかを確実に確認することができます。

「この手順で行うことが絶対」「ルールに沿っていなければ必ずエラーを返す」といった場合には、RPAはとても信頼できるといえます。

具体的には、データ入力や、在庫管理、請求書の処理など、手順が明確に決まっている業務が挙げられます。

RPAを使うことで、ミスが起きやすい手作業をなくし、処理のスピードと正確性を大幅に向上させることができます。

AIと生成AIの得意なこと

AI（人工知能）は、さまざまなデータをもとに、判断や予測をサポートしてくれる技術です。

AIは大量のデータをもとにパターンを見つけ出したり、予測を立てたりするのが得意で、RPAとは対照的に、「決められたルール」がなくても、法則性やパターンを自分で見つけ出し、そこから処理を進めていくことができます。

マーケティングのデータ分析や顧客の購入傾向の予測といった複雑で多様な情報を扱う場面で活用が進められています。

また、生成AIは、AIの中でも特に「新しいデータを生み出す」能力が高く、文章や画像の作成などに活用されています。

生成AIは、多くのデータを参考にして新しい情報を生み出すため、予測の枠を超えてクリエイティブな作業を任せることもできますので、レポートの作成や自動応答の改善など、多くのシーンで活用されています。

ただ、AIには「ブラックボックス化」という特徴もあります。

これは、AIがどのように判断しているかが人間にはわかりづらいということです。

そのため、手順・ルールがしっかりと決まっている作業をAIに任せると、予想外の処理をする可能性があり、手順やプロセスが見えづらくなります。

したがって、手順が明確に決まっている場合には、AIよりもRPAを使った方が信頼できる場面が多いのです。

RPAとAI（生成AI）の違いと使い分け

これまでみてきたように、RPAとAI（生成AI）は、それぞれ異なる強みを持っていますので、どういった業務を自動化したいか？ によって使い分けが必要となります。

○RPA

決まった手順やルールに従って、正確に業務を実行することが得意。

エラーになってもルールが原因であることが分かりやすいため、業務プロセスを透明に保ちたい場合に最適。

○AI（生成AI）

データからパターンを見つけ出して処理を進めるため、柔軟性のある対応や複雑な分析が求められる場合に最適。

ただし、AIの判断プロセスはブラックボックス化されやすいため、プロセスの透明性が求められる業務には向かないこともある。

たとえば、顧客データの分析や購入パターンの予測はAIの得意分野であり、生成AIを使って顧客に合わせた提案文を自動で生成するといった活用が可能です。

一方、正確なデータ入力が求められる業務はRPAに任せることで、確実にルール通りの結果を得ることができます。

以下に、RPA、AI、生成AIの違いを一覧にまとめます。

RPA×AIの組み合わせでできること（事例紹介）

RPAとAIを組み合わせて使うことで相乗効果を発揮し、個別に利用するよりも高い成果を出すことができますので、さまざまな活用が進められています。

以下に、RPA×AIの具体的な活用事例を二つご紹介します。

1.AI-OCRで帳票読み取り

紙文書やPDFで大量に届く請求書や発注書などを手作業で処理している場合に、AI-OCRでデジタル化し、そのデータをRPAが自動的に処理することで、手作業による入力ミスを防ぎ、業務のスピードを向上させることができます。

従来のOCR技術は、印刷された文字をデジタルデータに変換するものでしたが、AI-OCRはAIの力を借りることで、手書き文字や複雑なレイアウトの文書も高精度で読み取ることが可能となっています。

2.非定型作業の定型化

非定型なフォーマットでデータが集約される場合には、RPA化に向かない業務とされてきました。

たとえば、バラバラな仕様のエクセルデータや、それぞれの文章で書かれているメールなどがこれにあたります。

従来これらのデータは、RPAでは処理が難しいとされてきましたが、AIを活用することで、非定型データを定型化することが可能になります。

AIは、自然言語処理や機械学習を用いて、非定型データのパターンを認識し、必要な情報を抽出して定型フォーマットに変換します。

これにより、RPAがその後のプロセスを自動的に処理できるようになり、業務の自動化範囲が大幅に広がります。

生成AI（ChatGPT）とRPAを組み合わせた事例についての詳細は以下をご覧ください。

RPAとAIの活用のポイント

業務別にみるRPAとAIの有効活用事例

RPAとAIの活用は、業種や業務内容によって、いろいろなパターンで進められています。

ここでは、業務別の活用事例をご紹介します。

・人事・総務
RPAを使って給与計算や勤怠管理の自動化を実現することで、高い正確さと効率を向上。
また、AIを活用して従業員データを分析し、業務を適正に行えていない社員を予測することで、事前のフォローやサポート体制、異動の打診が可能になります。

・営業・マーケティング
AIが顧客データを分析し、購買傾向や行動パターンを予測。

AIが得た分析結果をもとに、RPAがターゲットに合わせたキャンペーンメールの下書きをセットします。

・カスタマーサポート
AIチャットボットを使って、顧客からの問い合わせに自動で対応することで、一次対応の負担を軽減。

AIチャットボットで対応できない質問をRPAが適切な担当者に振り分け、顧客対応のスピードを向上させます。

RPAとAIの導入ガイド

RPAやAIは、一度導入して終わりではなく、継続的な改善と運用が必要になります。

ここでは、継続的に活用し続けるためのポイントをまとめます。

まとめ

RPAやAIの技術は日々進化しており、新しいソリューションやアップデートが続々と登場しています。

RPAとAIはそれぞれの役割を持ちながらも連携することも多く、業務効率化に大きな可能性を秘めています。

これからRPAとAIを導入する場合には、小規模な自動化からスタートし継続的な改善と効果測定を行うこと、また新しい技術を貪欲に取り込むことも大切です。