生成AIで業務効率化はどこまでできる？活用例・注意点・RPAとの違いを解説
生成AIは、2022年のChatGPT登場以降、急速に普及しました。現在では多くのサービスが提供され、文章作成や要約、翻訳、画像生成など、さまざまな用途で活用が進んでいます。
こうした生成AIは、業務効率化にも役立つ技術です。中でもRPAと組み合わせることで、定型業務と非定型業務の両方をカバーしやすくなり、より実務に即した効率化を実現できるケースがあります。
本記事では、生成AIの概要、RPAとの違い、組み合わせるメリット、活用例、導入時の注意点、事例をわかりやすく紹介します。自社での業務効率化を検討する際の参考としてご活用ください。
生成AIとは、ユーザーの入力内容に応じて、学習済みデータをもとに文章、画像、音声などを生成するソフトウェアやサービスの総称です。質問への回答、要約、翻訳、文案作成、画像生成など、幅広い用途で活用されています。
近年はビジネスシーンでも利用が広がっており、情報整理や文書作成、問い合わせ対応の下書き作成など、人が行ってきた業務の一部を支援し、効率化する手段として注目されています。
生成AIでできること
生成AIは、文章や画像、音声、動画などのデータをもとに、新しいコンテンツを生成できる技術です。あらかじめ決められた処理を実行する従来型のソフトウェアとは異なり、ユーザーの指示内容に応じて柔軟に出力を変えられる点が大きな特徴です。
たとえば、テキスト生成AIでは次のようなことが可能です。
- メール本文や提案文の下書き作成
- 会議メモや長文資料の要約
- 問い合わせ文への回答案作成
- 翻訳や言い換え
- アイデア出し
- プログラムコードの生成支援
また、音声データの文字起こし、テキストから画像を生成する作業、画像の修正などにも活用できます。
生成AIの仕組み
生成AIは、大量のデータからパターンやルールを学習する機械学習の技術を活用しています。特に文章を扱う生成AIでは、LLM（大規模言語モデル）が使われることが多く、人が使う自然な言葉をもとに文章を生成できます。
そのため、自然な表現で文章を作成したり、質問に対して会話的な回答を返したりできる点が特徴です。
生成AIの制限事項
生成AIは、学習済みデータのパターンや関連性をもとに、質問への回答や文章の生成を行う仕組みです。ただし、出力内容の正確性が常に保証されるわけではないため、重要な用途では人による確認が必要です。
学習データに十分な情報が含まれていないテーマでは、回答の妥当性が下がることがあります。また、学習データに偏りがあれば、出力内容にも偏りが生じる可能性があります。
さらに、生成AIの出力は100％の正確性が保証されるものではありません。高い精度で使える場面は多い一方で、生成AIは、事実と異なる内容を自然な文章で出力してしまうことがあります。こうした現象は「ハルシネーション*」と呼ばれ、あたかも正しい情報のように見えるため注意が必要です。
また、クラウド型サービスでは従量課金制が採用されている場合も多く、利用量によってはコストが増える点にも注意が必要です。
代表的な生成AIサービス
業務効率化の文脈で活用されやすい代表的なテキスト生成AIサービスとしては、以下のようなものがあります。
このほか、画像生成やデザイン支援に活用できる生成AIサービスもありますが、本記事では業務文書の作成や要約など、文章生成を中心に扱います。
RPAとは、あらかじめ決めたルールに沿って、パソコン上の定型作業を自動化するソフトウェアロボットです。人が日常的に行っているクリック、入力、転記、集計といった作業を再現し、自動で処理できます。
設定した手順どおりに動作するため、繰り返し発生する業務や定型処理を得意とします。導入により、作業時間の削減、入力ミスの防止、業務品質の安定化、人手不足への対応などが期待できます。
既存の基幹システムやExcelなどを大きく改修せず、人の作業部分を置き換える形で導入しやすい点も、RPAの特徴のひとつです。
RPAでできること
RPAで効率化しやすい業務の例としては、次のようなものがあります。
- データ入力や転記
- 定型レポートの作成
- 勤怠データの集計
- 請求書や経費精算に関わる定型処理
- Webサイトからの情報収集
- 定型メール送信
- 文書管理に関わるルールベースの処理
これらを組み合わせたシナリオを作成することで、一連の業務フロー全体を自動化できるケースもあります。タイマー起動やメール受信をきっかけに処理を開始させることも可能です。
生成AIとRPAは、どちらも業務効率化に役立つ技術ですが、得意分野が異なります。
生成AIは、要約、分類、文案作成、言い換え、アイデア出しなど、ルール化しにくい非定型業務の支援に向いています。一方で、同じ指示でも出力が一定にならない場合があり、厳密な再現性が求められる処理には注意が必要です。
RPAは、決められた手順を正確に繰り返す定型業務の自動化に向いています。一方で、想定外の入力や、文脈を踏まえた判断が必要な処理は苦手です。
そのため、生成AIとRPAは競合する技術というより、役割を分担して組み合わせることで相乗効果を発揮しやすい関係にあります。
生成AIとRPAを組み合わせることで、定型処理と非定型処理をひとつの流れとしてつなげやすくなります。たとえば次のような活用が考えられます。
- 生成AIによる問い合わせ内容の要約・分類と、RPAによる管理システムへの登録
- 会議音声を生成AIで文字起こし・要約し、RPAで関係者へ展開
- メールやフォームの内容をRPAが取得し、生成AIで回答案を作成
- 問い合わせ履歴をもとに生成AIがFAQ案を作り、RPAが登録作業を実施
- 受信メールをRPAで収集し、生成AIで要約して記録
- 画像やPDFの内容を生成AIやOCRで読み取り、RPAが業務システムへ転記
このように、RPAの実行力と生成AIの柔軟性を組み合わせることで、従来は自動化しにくかった業務にも対応しやすくなります。
生成AIとRPAの組み合わせによる主なメリットは次の通りです。
業務効率化を進めやすい
生成AIは、文章の要約や分類、文案作成などの柔軟な処理を担当できます。RPAは、その前後にあるデータ取得、登録、通知、転記などの定型処理を安定して実行できます。
両者を組み合わせることで、人が都度対応していた作業を減らし、業務全体の流れを効率化しやすくなります。
対応できる業務範囲が広がる
RPA単体では難しかった「文脈を踏まえた整理」や「自然文の処理」が、生成AIを組み合わせることで扱いやすくなります。これにより、自動化の対象を定型業務だけでなく、その周辺業務まで広げやすくなります。
情報整理や分析を迅速化できる
RPAが必要なデータを収集し、生成AIが要約や傾向整理を行うことで、担当者や管理者が状況を把握しやすくなります。経営、営業、マーケティング、カスタマーサポートなど、さまざまな部門で活用余地があります。
工数削減と人手不足対策につながる
業務効率化が進めば、作業時間の削減やミスの防止につながります。限られた人員でも業務を回しやすくなり、担当者はより重要な業務に集中しやすくなります。
新たな業務価値やサービス創出につながる
生成AIとRPAを組み合わせることで、既存業務の効率化にとどまらず、新しいサービスや業務プロセスの検討にもつなげやすくなります。たとえば、問い合わせ内容の分析結果を商品改善やFAQ拡充に活用したり、顧客対応の履歴をもとに提案文案を自動生成したりすることで、業務改善と顧客価値向上を同時に進めやすくなります。
データ活用による意思決定を支援できる
RPAが社内外のデータを収集・整形し、生成AIが要約や傾向分析を行うことで、担当者や管理者は必要な情報を把握しやすくなります。大量の情報を短時間で整理しやすくなるため、現場判断の迅速化や、会議資料作成の負荷軽減にもつながります。
より詳しくメリットや具体事例などを知りたい方は、こちらの記事もご参考ください。
生成AI×RPAの活用法とは？できることやメリットを徹底解説
生成AIとRPAのサービス・プロダクトは数多く存在します。自社組織に適した選択のポイントを見ていきましょう。
対象業務との適合性を確認する
まず重要なのは、効率化したい業務に生成AIやRPAが適しているかどうかです。生成AIとRPAにはそれぞれ得意・不得意があるため、対象業務との適合性を確認し、FIT&GAPを整理しておくことが大切です。
セキュリティとガバナンスを整える
生成AIは、利用するサービスや設定によっては入力データの取り扱いに注意が必要です。学習への利用有無、保存期間、外部送信の有無などはサービスごとに異なるため、事前に確認し、自社のセキュリティポリシーに沿って利用する必要があります。
費用対効果を見極める
生成AIは従量課金型、RPAはライセンス型など、コストの発生の仕方が異なる場合があります。初期費用だけでなく、運用費用、サポート費用、利用量に応じた追加費用も含めて、費用対効果を検討することが重要です。
製品ごとの特長を比較する
生成AIでは、文章生成、要約、分類、コード生成など、得意分野に違いがあります。RPAでは、現場で設定・運用しやすいか、サポートが充実しているか、自社の業務に合わせて拡張しやすいかなどが選定のポイントになります。
生成AI、PRAともに業務効率化・自動化に便利なツールです。それぞれの注意点を確認します。
得意領域の違いを理解する
生成AIは、文章の要約や分類、文案作成などの非定型業務支援に向いています。一方で、同じ指示でも出力がぶれることがあるため、厳密な再現性を求める処理には注意が必要です。
RPAは、定型業務を正確に繰り返すことに向いていますが、想定外のパターンには弱い傾向があります。両者の役割を明確にしたうえで組み合わせることが大切です。
コスト構造の違いを把握する
生成AIは利用量によってコストが増える場合があります。大量処理や常時利用を想定する場合は、料金体系の確認が必要です。
RPAでは、導入後の保守やシナリオ修正、運用担当者の負荷も見落とせません。サポート体制まで含めて比較することが重要です。
生成AIの出力をうのみにしない
生成AIは、事実と異なる情報や不正確な表現を出力することがあります。特に、ハルシネーションと呼ばれる現象には注意が必要です。
そのため、次のような高い正確性や説明責任が求められる用途では、人による確認を前提に運用することが重要です。
- 人命や安全に関わる判断
- 金額計算や法務・会計など厳密性が求められる業務
- 対外的な重要文書の最終判断
- 企業としての正式見解が求められる回答
導入自体を目的にしない
生成AIやRPAは、あくまで業務改善のための手段です。導入そのものが目的になると、効果の出にくい使い方になりがちです。どの業務で、何を、どれだけ改善したいのかを明確にしたうえで導入を進めることが重要です。
人が確認するポイントを明確にする
生成AIもRPAも万能ではありません。たとえば、生成AIが作成した回答案をそのまま利用するのではなく、最終確認を人が行うべき場面があります。RPAについても、例外処理や手順外のデータに対しては、人が介在する設計が必要です。
自動化と人の確認の境界を明確にしておくことで、安全で実務的な運用につながります。
生成AIとRPAを導入し業務の効率化を図る場合のステップ例を紹介します。
＜Step1＞ 生成AIとRPAでできることを知る
まずは、それぞれの技術の特徴と得意分野を理解します。
＜Step2＞ 自社組織の課題を洗い出す
効率化したい業務や作業を整理し、優先順位をつけます。
＜Step3＞ 対象業務とのFIT&GAPを確認する
生成AIとRPAをどう組み合わせれば効果が出るかを検討し、対象業務との適合性を確認します。
＜Step4＞ 小規模で実証実験を行う
いきなり全社展開するのではなく、小さな単位で実証実験（PoC）を実施し、成果と課題を確認します。
＜Step5＞ 展開・評価・改善を繰り返す
実証結果を踏まえて適用範囲を広げ、改善サイクルを回しながら精度や効果を高めます。
ここでは、公開情報をもとにした活用事例を紹介します。自社業務に置き換えて考えることで、導入のヒントが得やすくなります。
別府市：市民からのご意見メールの要約・分類を効率化
別府市では、市民から寄せられる意見メールの処理において、RPAと生成AIを組み合わせた取り組みを実施しています。RPAでメールを一覧化し、個人情報や機密情報を除いたうえで生成AIが要約や分類を行うことで、対応業務の効率化を図っています。
従来は約10日かかっていた2,600件のメール対応を、約2日まで短縮した事例として紹介されています。
「生成AI」×「RPA」を試験的に使ってみました【BEPPU×AI vol.2】｜別府市デジタルファースト推進室
物流分野：社内カメラ映像解析の自動化
物流分野では、車内カメラ映像から安全上の懸念がある場面を抽出する業務に、生成AIとRPAを活用した事例があります。RPAで録画データを収集し、生成AIが確認対象となる映像を絞り込むことで、安全管理担当者の確認負荷を減らしています。
建設分野：ドキュメントの法令チェックを効率化
建設分野では、法令に関わる文書チェックを効率化するために、RPAと生成AIを組み合わせた取り組みが見られます。AI－OCRでRPAや生成AIが読み取り可能なPDFにし、RPAが文書を読み取りチェックが必要なものにフラグを自動で立てます。その後に生成AIが文書内容を確認する流れを構築することで、担当者の負担軽減につなげています。
メールマガジン作成の工数削減
イベントやセミナー情報をもとにメールマガジンを作成する業務でも、生成AIとRPAの組み合わせが活用されています。RPAでセミナーやイベント情報を収集し、生成AIで要約や文案作成を行い、担当者が最終編集することで、作成工数を削減しやすくなります。
生成AIとRPAは、どちらも業務効率化に役立つ有力な技術です。ただし、得意分野は同じではありません。
生成AIは、要約、分類、文案作成などの非定型業務の支援に強みがあります。RPAは、入力、転記、集計、通知といった定型業務を正確に繰り返すことに強みがあります。両者を組み合わせることで、従来は自動化しにくかった業務にも対応しやすくなります。
重要なのは、導入そのものを目的にするのではなく、自社のどの業務をどう改善したいのかを明確にすることです。小さく始めて効果を確認しながら広げていくことで、無理のない業務効率化につなげやすくなります。
ユーザックシステムのRPA「Autoジョブ名人」は、定型業務の自動化に加え、生成AI機能を活用した業務支援にも対応しています。生成AIとRPAを組み合わせた業務効率化を検討している企業にとって、実務に落とし込みやすい選択肢のひとつです。
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