生成AIとRPAの組み合わせでできることとは？活用例・注意点を解説

生成AIは、テキスト、画像、音声などのコンテンツを生成するAI技術です。ビジネスでは、文章作成、要約、分類、回答案の作成、問い合わせ内容の整理などに活用されています。

RPAは、人がパソコン上で行う定型的な操作をソフトウェアロボットが代行する技術です。あらかじめ設定したシナリオに沿って、データ入力、転記、ファイル操作、メール送信などを自動実行します。

両者の違いを簡単に整理すると、生成AIは「情報を読み取り、整理し、文章化すること」が得意で、RPAは「決められた手順を正確に実行すること」が得意です。

そのため、生成AIとRPAはどちらか一方を選ぶものではなく、業務の中で役割を分けて活用することで、自動化できる範囲を広げられます。

生成AIとRPAを組み合わせることで、これまでRPAだけでは自動化しにくかった業務にも対応しやすくなります。

従来のRPAは、手順が決まっている定型業務の自動化を得意としてきました。たとえば、システムからデータを取得する、Excelに転記する、メールを送信する、フォルダにファイルを保存するといった作業です。一方で、メール本文の内容を読み取る、問い合わせ内容を分類する、文章を要約する、対応方針のたたき台を作るといった処理は、RPA単体では対応が難しい領域でした。

そこで生成AIを組み合わせると、RPAが取得した情報を生成AIが読み取り、要約・分類・文章化し、その結果をもとにRPAが次の定型処理を実行する、といった流れを作ることができます。

たとえば、次のような活用が考えられます。

• 問い合わせメールを取得し、生成AIが内容を分類して回答案を作成する
• 受注メールや添付ファイルの内容を要約し、担当者が確認しやすい形に整理する
• 議事録や報告書の内容を生成AIが要約し、RPAが所定のフォルダやシステムに保存する
• 書類や申請内容の確認ポイントを生成AIが整理し、RPAが後続の登録作業を実行する
• Webシステムや社内システムから取得した情報をもとに、生成AIがレポート文案を作成する

このように、生成AIは「情報を読み取り、整理し、文章化する役割」、RPAは「決められた操作を正確に実行する役割」を担います。

ただし、生成AIの出力には誤りや表現のばらつきが含まれる可能性があります。そのため、重要な判断や社外への回答を伴う業務では、生成AIの出力をそのまま自動実行するのではなく、担当者が確認・承認したうえでRPAが後続処理を行う設計が現実的です。

生成AIとRPAを組み合わせるポイントは、すべてを完全に自動化することではありません。人が確認すべき部分を残しながら、情報整理や入力・転記・登録といった作業を効率化することで、業務全体の負担を軽減しやすくなります。

生成AIとRPAを組み合わせることで、自動化できる業務の幅は広がります。ただし、すべての業務に向いているわけではありません。

生成AIは、文章の要約や分類、回答案の作成など、情報を読み取り整理する処理に向いています。一方、RPAは、あらかじめ決められた手順に沿って、システム操作やデータ入力などを正確に実行することに向いています。

そのため、生成AIとRPAの組み合わせに向いているのは、「一定の手順がありながら、一部に文章の読み取りや内容の整理が含まれる業務」です。

たとえば、問い合わせメールの内容を分類して担当部署へ振り分ける業務や、受注メールの内容を要約して基幹システムへの入力を補助する業務、申請書類の確認ポイントを整理して後続処理につなげる業務などが該当します。

一方で、判断基準があいまいで、都度人の判断が大きく変わる業務や、例外対応が多く手順化しにくい業務は、生成AIとRPAを組み合わせても自動化しにくい場合があります。また、生成AIの出力を確認せずにそのまま外部へ送信するような業務は、誤回答や情報漏えいのリスクがあるため慎重な設計が必要です。

向いている業務と向いていない業務を整理すると、以下のようになります。

導入を検討する際は、まず業務全体を「生成AIに任せる部分」「RPAに任せる部分」「人が確認すべき部分」に分けて整理することが重要です。

特に、生成AIの出力には誤りや表現のばらつきが含まれる可能性があるため、社外への回答、金額に関わる処理、契約・法務・個人情報を含む業務では、人の確認を前提にした運用設計が欠かせません。

生成AIとRPAの組み合わせは、業務を完全に無人化するためのものではなく、人が判断すべき部分を残しながら、情報整理や定型操作の負担を減らすための手段です。自社業務に適用する際は、自動化する範囲を見極めたうえで、小さな業務から段階的に試すとよいでしょう。

生成AIとRPAを組み合わせる場合は、すべての業務を完全に自動化するのではなく、「生成AIが内容を整理し、人が確認し、RPAが決められた操作を実行する」という役割分担で考えることが重要です。ここでは、業務現場で検討しやすい活用ケースを紹介します。

受注メール・添付ファイルの確認と入力補助

受注業務では、メール本文や添付ファイル、Webシステムから取得した注文情報を確認し、基幹システムへ入力する作業が発生します。

このような業務では、RPAがメールやWebEDIからデータを取得し、生成AIがメール本文や添付文書の内容を要約・分類します。担当者が内容を確認したうえで、RPAが基幹システムへの入力やステータス更新を行うことで、確認作業と入力作業の負担を軽減できます。

特に、定型フォーマットのデータだけでなく、メール本文や備考欄など、人が読んで判断していた情報が含まれる業務では、生成AIとRPAを組み合わせることで自動化の範囲を広げやすくなります。

問い合わせ対応の一次処理

問い合わせ対応では、内容の確認、担当部署への振り分け、回答案の作成、対応履歴の登録など、多くの作業が発生します。

生成AIを活用すると、問い合わせ内容を要約し、内容に応じて分類したり、回答案を作成したりできます。RPAは、問い合わせフォームやメールから情報を取得し、担当者の確認後にCRMや管理システムへ対応履歴を登録します。

この場合、生成AIの回答をそのまま顧客に送るのではなく、担当者が確認・修正する運用にすることで、回答品質や情報漏えいのリスクを抑えながら、対応スピードの向上を目指せます。

請求書・申請書類の確認業務

請求書や申請書類の処理では、書類の取得、内容確認、社内規程との照合、システム登録といった作業が発生します。

RPAがメールやフォルダから書類を取得し、OCRやIDPで必要項目を抽出します。そのうえで、生成AIが内容の要約や確認ポイントの整理、例外理由の文章化を支援します。担当者が確認した後、RPAが会計システムやワークフローシステムへ登録することで、書類確認から入力までの作業を効率化できます。

このように、生成AIとRPAを組み合わせる場合は、生成AIに判断を任せきるのではなく、人の確認を挟みながら、RPAで定型操作を実行する設計が現実的です。

生成AIとRPAを組み合わせることで、自動化できる業務の幅は広がります。一方で、生成AIの出力には誤りや表現のばらつきが含まれる可能性があり、RPAは設定された手順に沿って処理を実行する仕組みです。

そのため、導入時には「生成AIが出力した内容を、RPAがそのまま実行してよいのか」を慎重に見極める必要があります。特に、顧客対応、金額に関わる処理、個人情報を含む業務では、人の確認や承認を挟む運用設計が重要です。

ここでは、生成AIとRPAを組み合わせて導入する際に確認しておきたい注意点を解説します。

業務範囲と役割分担を明確にする

まず重要なのは、生成AI、RPA、人がそれぞれ担う範囲を明確にすることです。

生成AIは、文章の要約、分類、回答案の作成、確認ポイントの整理などに向いています。一方、RPAは、システムへの入力、ファイル保存、メール送信、データ転記など、手順が決まった操作の実行に向いています。

導入前には、対象業務を以下のように分解して整理するとよいでしょう。

• 生成AIに任せる部分：要約、分類、回答案作成、確認ポイントの抽出
• RPAに任せる部分：データ取得、転記、登録、通知、ファイル保存
• 人が確認する部分：判断、承認、例外対応、社外への回答内容の確認

この整理が不十分なまま導入すると、生成AIに任せるべきではない判断まで自動化してしまったり、RPAで処理しにくい例外対応まで含めてしまったりするおそれがあります。

生成AIとRPAを組み合わせる際は、すべてを自動化するのではなく、業務のどこを効率化し、どこに人の確認を残すのかを明確にすることが大切です。

生成AIの出力を確認する運用を設計する

生成AIは便利な一方で、常に正しい情報を出力するとは限りません。もっともらしい文章を作成していても、内容が誤っていたり、社内ルールに合わない表現が含まれていたりする場合があります。

そのため、生成AIの出力をそのままRPAで送信・登録する運用には注意が必要です。特に、以下のような業務では、人の確認を挟む設計が望ましいでしょう。

• 顧客への回答文を作成する業務
• 金額、契約、納期などに関わる業務
• 個人情報や機密情報を扱う業務
• 法務・医療・金融など、誤った判断の影響が大きい業務
• 社外に送信する文書やメールを作成する業務

生成AIは、最終判断者ではなく、担当者の作業を支援するものとして位置づけると安全です。回答案や要約文を生成AIが作成し、担当者が確認・修正したうえで、RPAが後続処理を実行する流れにすると、効率化とリスク管理を両立しやすくなります。

セキュリティとデータ管理を確認する

生成AIを業務で利用する場合は、入力するデータの取り扱いにも注意が必要です。

問い合わせ内容、受注情報、顧客情報、契約書、請求書などには、個人情報や機密情報が含まれる場合があります。これらを生成AIサービスに入力する際は、利用しているサービスの規約や管理設定を確認し、自社のセキュリティポリシーに沿った運用にする必要があります。

確認しておきたい主な項目は以下のとおりです。

• 入力データが学習に利用されるか
• 入力データや出力データが保存されるか
• 保存期間や削除方法は明確か
• 管理者側で利用範囲を制御できるか
• 個人情報や機密情報を入力してよい契約・環境か
• 社内の利用ルールが整備されているか

また、RPA側でも、接続先システムのID・パスワード管理、実行ログの保存、権限管理などを確認しておく必要があります。

生成AIとRPAを組み合わせる場合は、生成AIに入力するデータと、RPAが操作するシステムの両方で、セキュリティ管理を行うことが重要です。

例外処理とエラー対応を想定しておく

生成AIとRPAを組み合わせた業務では、想定外の入力や例外処理が発生する可能性があります。

たとえば、問い合わせ内容があいまいで分類できない、添付ファイルの形式が異なる、生成AIの要約結果に不足がある、RPAの操作対象画面が変更される、といったケースです。

導入時には、正常に処理できるパターンだけでなく、処理できなかった場合の対応も決めておく必要があります。

• 生成AIが分類できない場合は、担当者確認に回す
• 必須項目が不足している場合は、処理を停止する
• RPAの実行エラーが発生した場合は、担当者に通知する
• 生成AIの出力に自信度や確認フラグを設ける
• 例外パターンを蓄積し、運用改善に活かす

特にRPAは、システム画面やファイル形式の変更によってエラーが発生することがあります。生成AIの出力品質だけでなく、RPAの実行結果も確認できるようにしておくことで、安定した運用につなげやすくなります。

小さく始めて、効果とリスクを確認する

生成AIとRPAの組み合わせは、いきなり大規模な業務に適用するのではなく、小さな範囲から始めることが重要です。

最初から顧客対応や基幹業務の完全自動化を目指すと、出力品質、例外対応、セキュリティ、運用負荷などの課題が一度に発生しやすくなります。

まずは、以下のような業務から試すとよいでしょう。

• 社内向け文書の要約
• 問い合わせ内容の分類
• 回答案の下書き作成
• 受注メールの内容整理
• 報告書や議事録の要約
• 登録前の確認リスト作成

小さな業務で効果を確認しながら、生成AIの出力精度、担当者の確認負荷、RPAの安定性、削減できた工数などを検証します。そのうえで、対象業務を段階的に広げることで、無理のない導入がしやすくなります。

コストと運用体制を確認する

生成AIとRPAは、費用体系や運用に必要な体制が異なります。

生成AIは、利用量に応じた従量課金やユーザー単位の料金が発生する場合があります。一方、RPAは、ライセンス費用、開発費用、保守費用、運用管理の工数などが必要になる場合があります。

導入前には、初期費用だけでなく、運用開始後に発生する費用も含めて確認しておくことが大切です。

• 生成AIの利用料金
• RPAツールのライセンス費用
• シナリオ作成・改修にかかる工数
• 例外対応や確認作業にかかる工数
• セキュリティ管理やログ確認の工数
• 効果測定に必要な指標や運用体制

また、導入後は、業務フローやシステム画面の変更に合わせて、RPAシナリオの修正が必要になることもあります。生成AIについても、プロンプトや確認ルールを見直すことで、出力品質を改善していく必要があります。

生成AIとRPAを組み合わせる際は、導入して終わりではなく、運用しながら改善していく前提で体制を整えておきましょう。

生成AI×RPAに関するよくある質問をQ&A形式でまとめました。

生成AIとRPAの違いは何ですか？

生成AIは、文章の作成、要約、分類、回答案の作成など、情報を読み取り整理する処理に向いています。一方、RPAは、システムへの入力、データ転記、ファイル保存、メール送信など、手順が決まったパソコン操作の自動化に向いています。

生成AIは「内容の理解・整理」、RPAは「決められた操作の実行」と考えるとわかりやすいでしょう。

生成AIとRPAを組み合わせると、何ができるようになりますか？

RPAだけでは対応しにくいメール本文、備考欄、問い合わせ文などの非定型な情報を、生成AIで要約・分類し、その後の登録や通知などの定型操作をRPAで実行できます。

たとえば、問い合わせメールの分類、回答案の作成、受注メールの内容整理、書類確認結果の要約、対応履歴の登録などに活用できます。

RPAシナリオを生成AIだけで作成できますか？

一部のRPA製品や自動化ツールでは、自然言語の指示からワークフローのたたき台を作成できる機能が提供されています。ただし、すべてのRPAツールで利用できるわけではありません。

実際の業務で使う場合は、生成AIに任せきるのではなく、業務手順の整理、分岐条件の洗い出し、テスト観点の作成など、シナリオ作成の前工程を支援する使い方から始めると現実的です。

AI-OCRと生成AIは同じですか？

AI-OCRと生成AIは同じものではありません。AI-OCRは、紙やPDFなどの文字情報を読み取り、データ化する技術です。一方、生成AIは、読み取った情報を要約したり、分類したり、文章として整理したりする処理に向いています。

書類処理では、AI-OCRで文字を読み取り、生成AIで内容を整理し、RPAでシステムへ登録する、といった役割分担が考えられます。

社外秘の情報を生成AIに入力しても大丈夫ですか？

生成AIサービスに業務データを入力する場合は、利用しているサービスの規約、データの保存期間、学習利用の有無、管理者設定を事前に確認する必要があります。

個人情報や機密情報を扱う場合は、無料版や個人アカウントでの利用を避け、企業向けプランや自社のセキュリティポリシーに沿った利用環境を整えることが重要です。

AIエージェントとRPAは何が違いますか？

RPAは、あらかじめ設定されたシナリオに沿って定型操作を実行する仕組みです。一方、AIエージェントは、目的に応じて複数のツールや処理を組み合わせながらタスクを進める仕組みです。

ただし、AIエージェントがRPAの上位互換というわけではありません。安定した定型処理にはRPAが向いており、判断や調整を伴う複合的な処理にはAIエージェントが検討対象になります。

生成AIとRPAは、どちらも業務効率化に役立つ技術ですが、得意な領域は異なります。生成AIは、文章の要約や分類、回答案の作成など、情報を読み取り整理する処理に向いています。一方、RPAは、システムへの入力、データ転記、ファイル保存、通知など、手順が決まった操作を正確に実行することに向いています。

両者を組み合わせることで、RPAだけでは対応しにくかったメール本文や問い合わせ内容、書類の確認ポイントなども整理しやすくなり、その後の登録・通知・保存といった定型処理まで効率化しやすくなります。

ただし、生成AIの出力には誤りや表現のばらつきが含まれる可能性があります。重要な判断や社外への回答を伴う業務では、生成AIが内容を整理し、人が確認したうえで、RPAが後続処理を行う設計が現実的です。

生成AIとRPAを組み合わせる際は、すべてを完全に自動化するのではなく、生成AIに任せる部分、RPAに任せる部分、人が確認すべき部分を明確にしながら、小さな業務から段階的に導入することが大切です。

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