ChatGPT×RPAで業務自動化を促進！具体的な活用法や導入ステップを解説

業務自動化の領域では、RPAによる定型作業の自動化が広く普及していますが、近年では生成AIとの連携によって、より高度な判断や応答が可能な「ハイパーオートメーション」への進化が注目されています。
ChatGPTは人間のように自然言語処理を行い、柔軟な応答や文書生成を得意とします。一方、RPAはシステム間の操作やデータ入力など、PC業務の自動化に特化しており、定型的な作業を効率化することに強みを持っています。
この2つを組み合わせることで、業務全体の一貫した自動化が実現され、従来のツールでは難しかった複雑な判断を伴う業務や多様なシステムとの連携も効率化の対象となります。

ChatGPTはOpenAIが提供する生成AIツールで、業務の質とスピードを革新し得る生成AIとして急速に注目を集めています。

自然言語処理に優れ、業務上の質問応答や文書作成、翻訳、要約など、これまで人手が必要だった知的作業を自動化できる点が強みです。

近年ではAPI連携によって既存システムに組み込まれることも増え、業種・業界問わず導入が進んでいます。単体でも高機能なChatGPTですが、RPAと組み合わせることで、判断と処理を連携させた高度な自動化が可能になります。

ChatGPTの基本機能

ChatGPTは、ユーザーの入力内容に対して自然な言語で返答を行う対話型AIです。質問応答や文章の要約、翻訳、コード生成、アイデア出しといった幅広いタスクに対応しており、過去の対話履歴を加味して応答する文脈理解能力も備えています。

さらに、APIを通じてSlackやGoogle Sheetsなどの外部サービスとも連携可能なため、既存の業務ツールと組み合わせて利用することができます。高い柔軟性により、ChatGPTは個人の作業効率だけでなく、組織全体の業務プロセスにも革新をもたらします。

ChatGPTが注目されている背景

ChatGPTが注目を集めている背景には、生成AI技術の進化と社会全体の業務効率化ニーズの高まりがあります。特に、従来は人間でなければ対応できなかった知的作業をAIが代替できるようになった点が革新的です。

ChatGPTはその中でも、高い自然言語処理能力と適応性を兼ね備えており、低コストかつ迅速に業務へ導入できることから、多くの企業が導入を進めています。教育、医療、製造などあらゆる業種での活用が始まり、今後さらに用途は広がっていくと考えられます。

ChatGPTの業務利用はセキュリティ面で問題ない？

ChatGPTの業務利用において、セキュリティを懸念する声は少なくありませんが、適切な対策を講じればリスクは最小限に抑えられます。
特に注意すべき脅威の一つにプロンプトインジェクションがあります。これは、悪意のあるユーザーが巧妙に設計した入力を与えることで、AIの応答を意図しない形で操作したり、制御を乗っ取ったりする攻撃手法です。

例えば、プロンプトインジェクション対策として、入力内容の制限やフィルタリングを実施することが有効です。また、個人情報の取り扱いにおいては、データのマスキング処理や送信ログの監視体制を整えることで、安全性を確保できます。
API連携時には、アクセス権限の制御や暗号化通信を導入し、外部からの不正アクセスを防ぐことが重要です。

RPAは「自動化技術により、人が行う操作を再現し効率化するツール」として普及しましたが、今や単純作業の自動化にとどまらず、AIとの連携を前提とした次世代型へと進化しています。

最近では、AIによる判断を取り入れた「AIオーケストレーション」や、従来の画面操作ではなくAPIによるシステム連携が主流となりつつあります。

ここでは、RPAの最新トレンドについて解説します。

RPAは“シナリオ型”から“判断型”へ運用が変化しつつある

従来のRPAは「決められたシナリオ通りに動く」という、ルールベースの自動化に特化していましたが、近年ではAIや生成AIとの連携により、状況に応じて柔軟に動作する「判断型の運用」が可能になりつつあります。

例えば、問い合わせ内容をAIが分類・分析し、それに応じてRPAが対応方法を切り替えたり、エラー内容に応じて処理ルートを変更したりすることで、人手を介さずに非定型業務にも対応できるようになっています。

RPA単体では対応できなかった複雑な業務にも、AIと組み合わせることで業務の質とスピードを両立できる運用が現場で実現され始めています。

画面操作からAPI連携への切り替えが進む

かつてのRPAは、画面上の要素を検知して操作を再現する方法が主流でしたが、これにはブラウザやUIの変更に弱いという課題がありました。しかし現在では、安定性と保守性の観点からAPI連携を活用した運用へと切り替えが進みつつあります。

APIを用いることで、データの受け渡しが明確で高速化され、UIの変化にも影響されずに安定した動作が可能になります。また、セキュリティやログの管理もしやすくなるため、大規模な自動化環境でも安心して活用できるのが大きなメリットです。

ガバナンス強化とCoE（自動化推進組織）の役割

全社でのRPA展開を成功させるには、ガバナンスの強化と組織的な推進体制が欠かせません。その中核を担うのが「CoE（Center of Excellence）」と呼ばれる自動化推進組織です。

CoEは、ツール選定や開発ルールの策定、人材育成、セキュリティ管理などを一元的に担うことで、部門間のバラつきや属人化を防ぎます。また、ナレッジ共有や改善サイクルの運用も支援し、自動化の定着と拡張を同時に推進できる体制を築くことが可能です。

ChatGPTとRPAはいずれも業務の自動化に役立つツールですが、その役割や得意領域は大きく異なります。

ChatGPTは自然言語の理解・生成を担う「対話型AI」として、人間の思考を補完する機能に優れています。一方、RPAは決まった手順を忠実に繰り返す「操作ロボット」として、定型業務の自動処理に特化しています。

ここでは、両者の違いと組み合わせ方のポイントを詳しく解説します。 

ChatGPTとRPAの主な用途

ChatGPTは、質問応答や要約、文書作成などの言語処理を得意とし、人間の思考やコミュニケーションを代替する役割を担います。自然言語でのやりとりをベースに、柔軟な応答が可能なため、顧客対応や議事録の生成といった業務で活用されています。

一方、RPAは手順が定まった業務プロセスの自動化に適しており、データ入力やファイル操作、システム間連携といった定型作業に力を発揮します。

つまり、ChatGPTは“考える”領域、RPAは“動かす”領域を担当するツールと考えると分かりやすいでしょう。

ChatGPTとRPAの業務適用範囲

ChatGPTは文書の要約や分類、判断を必要とする業務に向いており、RPAは手順の決まった繰り返しの作業に適しています。

それぞれの強みを活かして組み合わせることで、例えばChatGPTが問い合わせの意図を判断し、RPAがその情報をもとに社内システムに処理を実行するといった連携が可能になります。

両者の連携により、従来は人間が手作業で行なっていた判断と入力の連続作業を、AIとロボットで分担できるようになり、業務スピードと品質が同時に向上します。

ただし、ChatGPTは定型化された判断や文脈に基づく情報処理はサポートできますが、倫理的な判断や複雑な意思決定は難しいのが現状です。そのため、最終的な判断は人間が行う必要があるでしょう。

ChatGPTとRPAの活用例

ChatGPTとRPAの代表的な活用例として、例えば、メールやチャットで届く問い合わせに対してChatGPTが内容を分類・要約し、その情報をRPAがもとに処理を実行するという連携が考えられます。

請求書に関する問い合わせなら会計システムへ、パスワードリセット依頼ならID管理ツールへと、自動的に振り分けと処理を行うことで、担当者の確認作業や手動入力の負担を大幅に削減できます。

また、日報の要約やFAQの自動生成といった業務でも、ChatGPTとRPAの組み合わせは高い効果を発揮します。

ChatGPTとRPAを組み合わせると、業務プロセスの上流から下流までを一気通貫で自動化することが可能になります。特に、情報の判断や生成をChatGPTが担い、その結果をもとにRPAが実行処理を行う構成が効果的です。

ここでは、現場で実際に活用されている代表的な3つの組み合わせパターンを紹介します。

RPAからChatGPTへ：文書生成の自動化

RPAが社内システムから必要なデータを取得し、そのデータをChatGPTへ渡すことで、自動的に報告書やメール、議事録などの文書を生成するプロセスが実現できます。

例えば、売上データをもとに月次報告書を作成したり、問い合わせ履歴から自動で対応メールを作成したりといった使い方が可能です。

ChatGPTの自然言語生成能力と、RPAの情報収集・データ操作能力を組み合わせることで、日常的に発生する文章作成の業務負担を大幅に軽減できます。

ChatGPTを活用したRPA制御：自然言語による指示

ChatGPTのような生成AIインターフェースとして利用し、ユーザーが「今月の売上集計をして」などと自然文で指示を出すと、その意図をAIが解釈してRPAに具体的な命令を伝達する構成が可能になります。

このような仕組みを整えることで、非エンジニアや現場スタッフでも専門的な知識を必要とせず、業務自動化を簡単に活用できるようになります。ChatGPTはこの構成の中で「自然言語のインターフェース」として機能し、RPAの制御を補助する役割を担います。従来は開発者にしか扱えなかったRPA操作を、現場主導で柔軟に実行できるようになる点が大きなメリットです。

ChatGPTで判断してRPAで処理：問い合わせ分類と対応の自動化

社内チャットやメールで寄せられる問い合わせ内容をChatGPTが分類・要約し、その結果に応じてRPAが自動処理を実行する構成は、実務への適用効果が非常に高い事例のひとつです。

例えば、「請求書の再発行をお願いします」という問い合わせをChatGPTが分類し、RPAが会計システムへログインして再発行処理を行うといった流れです。

両者の連携により、対応の属人化を防ぎつつ、迅速で正確な応答を実現でき、顧客満足度と業務効率の双方を高められます。

ChatGPTとRPAの組み合わせを実際の業務へ導入する際には、段階を踏んだ戦略的なアプローチが不可欠です。特にPoC（概念実証）を通じた検証や、スモールスタートからのスケールアップが成功のカギを握ります。

ここでは、導入の全体像を「整理・検証・導入・定着」という4つのステップに分けて解説します。

STEP1:アイデアの棚卸しと適用できる業務の整理

最初に行なっておきたいのは、業務上の課題や非効率なプロセスを洗い出すことです。どの業務に時間を取られているのか、どの作業が属人化しているのかを現場ヒアリングや業務フロー分析を通じて明確にしましょう。

そのうえで、ChatGPTが得意な判断・文章生成業務、RPAが得意な繰り返し処理業務に分けて棚卸しを行います。この段階で、両者を組み合わせたら効果が出そうな業務をリストアップしておくと、導入フェーズでの選定がスムーズに進みます。

STEP2:PoC（概念実証）で効果を見える化

業務候補を絞り込んだら、次はPoC（Proof of Concept）を実施します。PoCでは、対象業務にChatGPTとRPAを実装し、実際にどれほどの業務時間が短縮されるか、ミスが減るかといった効果を可視化します。

一般的には、1〜2か月程度の短期スパンで実施され、効果・運用負荷・担当者の受け入れ度合いなどを評価項目に設定します。この段階で「導入してよかった」と思える実感を得られれば、本格導入に向けた社内説得や他部門展開も行いやすくなります。

STEP3:スモールスタートから展開していく

PoCで成果が確認できたら、次は実際の業務への導入フェーズです。この段階では、対象業務を限定して「スモールスタート」するのが鉄則です。

いきなり全社展開を目指すのではなく、少人数・単一部門から始め、成功体験を積み重ねていくほうがリスクは低く、現場の協力も得やすくなります。

小さく始めることで、技術的課題や業務上の懸念点にも柔軟に対応でき、効果を社内にアピールしながら自然なかたちでスケール展開が可能になります。

STEP4:継続的な改善を実施する

導入後に重要なのが「継続的な改善」です。運用が軌道に乗ったら終わりではなく、実績をもとにルールやシナリオを改善し続けることが、安定した活用につながります。

そのためには、部門横断の運用チームを設け、ツール選定・権限設計・ガバナンス管理・セキュリティ対応などを一元管理する体制が望ましいです。また、ユーザー教育や活用事例の共有を継続することで、全社的な自動化推進の文化醸成にも寄与します。

ChatGPTとRPAの連携は、単なる省力化にとどまらず、業務の質・スピード・柔軟性を高める「攻めの改革」を実現するためのカギとなります。

文章生成や判断といった知的作業をChatGPTが、処理と操作をRPAが担うことで、属人化を解消し、再現性の高い業務運用が可能になります。

導入時はPoCやスモールスタートから始め、改善を重ねながら段階的に全社へ拡大していくのが成功の近道です。まずは、無料トライアルを活用し、自社に合った活用方法を検討してみましょう。