業務効率化に取り組む中で、労働力不足の解消や、働き方改革とDXの推進方法に頭を悩ませていることでしょう。RPAとAIなどの選択肢があり、何をどうしたらいいのか見当もつかなくなることも多いです。

RPAとAIは、それぞれ単純作業の自動化と高度な判断を可能にする技術です。そして、双方を連携させることで、さらなる業務効率化が実現できます。

本記事では、RPAとAIの基本からその連携方法、導入のメリットとデメリット、さらには具体的な活用例まで、初心者にもわかりやすく解説します。ぜひ最後までお読みいただき、業務効率化への第一歩を踏み出しましょう。

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なぜ今、RPAとAIが注目されているのか

RPAとAIが注目を集めている背景には、企業における直面する様々な課題があります。その中でも、以下の3つの要因が、特に重要な役割を果たしています。

• 中小企業の7割近くが人手不足

• 8割強が求める仕事と育児の両立

• 業務効率化による競争力の向上

この課題に対応するため、多くの企業がRPAとAIの導入を検討しています。実際、2017年の調査では、国内企業の14.1%が導入済み、6.3%が導入中、19.1%が導入を検討中でした。

現在では、さらに高い割合で導入が進んでいると考えられます。もう少し、それぞれを詳しく見ていきましょう。

中小企業の7割近くが人手不足

日本商工会議所の調査によると、中小企業の約68%が人手不足を感じており、この数字は調査開始以来最大となっています。さらに懸念すべきは、そのうちの64.1%が「深刻」または「事業運営に支障がある」と回答していることです（※1）。

この状況に対応するため、多くの企業が様々な対策を講じています。

• 賃上げの実施、募集賃金の引き上げ（72.5%）

• ワークライフバランスの推進（38.1%）

しかし、この対策だけでは十分ではありません。

そこで注目されているのが、RPAとAIの活用です。限られた人材でも効率的に業務を遂行し、人手不足の問題に対応しようと動いているわけです。

8割強が求める仕事と育児の両立

同調査によると、84.1%の企業が両立推進の必要性を感じていますが、その半数近くが十分に取り組めていないと回答しています。

主な課題として挙げられているのは、「人手不足のため、子育て中の社員の仕事のカバーが難しい」（44.2%）や「専門的・属人的な業務が多く、子育て中の社員の仕事のカバーが難しい」（37.5%）といった点です。

この課題に対しても、定型的な業務をRPAで自動化し、複雑な判断を要する業務をAIでサポートすることで、子育て中の社員の負担を軽減し、より柔軟な働き方を実現できます。

業務効率化による競争力の向上

グローバル化が進む中、企業の競争力向上も喫緊の課題となっています。特に日本では、生産労働人口の減少に伴い、労働力を維持しつつ国際競争力を強化することが求められています。

RPAとAIの導入は、この課題に対する有効な解決策ともなるものです。

• 定型作業の自動化で作業時間を削減

• 機械による正確な作業でミスを最小限に

• 長期的には人件費の削減が可能

• 単純作業から解放され、創造的な業務に集中できる

実際、RPAの市場規模は急速に拡大しており、2017年度の31億円から2021年度には100億円規模になると予測されています（※2）。以上の理由から、RPAとAIは今後ますます注目を集め、多くの企業で導入が進むと予想されます。

ここからは、そもそもRPAとは何か、AIはどのような存在かを再確認しましょう。

RPAとAIの基本を初心者にもわかりやすく解説

まず、業務効率化の鍵となるRPAとAIについて、初心者の方にもわかりやすく解説します。以下の項目に分けて再確認しましょう。

• RPAとは：単純作業の自動化ロボット

• AIとは：人間のような判断力を持つ頭脳

• RPAとAIの違い

RPAとは：単純作業の自動化ロボット

RPA（Robotic Process Automation）は、人間が行う定型的なパソコン操作やデータ入力などの単純作業を、ソフトウェアロボットによって自動化する技術です。

RPAは、人間が行う作業を正確に模倣し、24時間365日休むことなく作業を続けることができます。具体的には、以下の決められたルールに基づいて行われる作業の自動化がメインです。

• データの入力や転記

• ファイルの保存や移動

• メールの送受信

• Webサイトからの情報収集

RPAの導入により、人間は単純作業から解放され、より創造的で付加価値の高い業務に集中できます。

RPAの特徴は、既存のシステムを大きく変更することなく導入できる点にあります。結果、比較的低コストで業務効率化を実現できるため、多くの企業で注目されています。

AIとは：人間のような判断力を持つ頭脳

AI（Artificial Intelligence：人工知能）は、人間の知能を模倣し、学習、推論、判断、そして問題解決を行うコンピューターシステムです。大量のデータを分析し、パターンを見つけ出し、そこから新しい知見を導き出す能力を持っています。

AIの応用範囲は広く、以下の技術を活用して、様々な分野で活用されています。

• 画像認識

• 自然言語処理

• 音声認識

• 機械学習

• 深層学習

このAIの特徴は、経験を積むほど性能が向上する点です。大量のデータを学習し、人間では処理しきれない複雑な問題解決や意思決定支援を行うことができます。

RPAとAIの違い

RPAとAIは、どちらも業務効率化に貢献する技術ですが、その特性と得意分野には大きな違いがあります。以下の比較表で、RPAとAIの主な違いを見てみましょう。

RPAは「定型作業の自動化」に特化しており、明確なルールに基づいて正確かつ高速に作業を行います。導入が容易で低コストという利点がありますが、想定外の状況への対応は苦手です。

一方、AIは「人間のような判断や学習」を行い、複雑な状況下でも柔軟に対応できます。AIは高度な判断と学習能力を持ちますが、導入には専門知識が必要で、コストも高くなる傾向があります。

この両者の特性を理解し、適材適所での活用が業務効率化のポイントです。では、どっちもという選択肢はあるのでしょうか？

次では、RPAとAIの連携の可能性について探っていきましょう。

そもそもRPAとAIの連携は可能？

RPAとAIの連携は可能であり、むしろ業務効率化の観点から効果的です。RPAが定型的なタスクを自動化する一方で、AIは複雑な判断や予測を行うことができます。

この2つの技術を組み合わせることで、より高度で柔軟な自動化が実現できます。

RPAとAIの連携には、主に以下の2つのアプローチがあります。

• インテリジェントオートメーション

• コグニティブオートメーション

インテリジェントオートメーションとは

インテリジェントオートメーション（IA）は、RPAとAIを統合して、より高度な自動化を実現する技術です（※3）。IAは、単純な作業の自動化だけでなく、データ分析、意思決定支援、予測分析などの複雑なタスクも処理できます。

IAの特徴は、以下の点にあります。

• RPA、AI、ビジネスプロセス管理（BPM）を組み合わせる

• 機械学習や深層学習を活用し、複雑な状況下でも利用できる

• 環境の変化や新しいデータに応じて、自動的に処理を最適化できる

• 製造、金融、医療など、様々な業界で活用できる

インテリジェントオートメーションの導入により、企業は業務プロセスを効率化し、人的エラーを減らし、コストを削減できるのが大きなポイントです。

コグニティブオートメーションとは

コグニティブオートメーションは、インテリジェントオートメーションとほぼ同義で使われることが多い概念です（※4）。この技術は、人間の認知能力を模倣し、より高度な自動化を実現します。

コグニティブオートメーションの主な特徴は以下のとおりです。

1. テキストや音声を理解し、適切に応答する能力を持つ

2. 大量のデータから意味のあるパターンを見つけ出す

3. 経験から学習し、パフォーマンスを向上する

4. 与えられた情報から論理的な結論を導き出す

コグニティブオートメーションを活用できれば、複雑な業務プロセスの自動化、より高度な意思決定支援などの利点を得られます。

とはいえ、RPAとAIの導入はメリットばかりではありません。次では、デメリットも紹介します。

RPAとAIを導入する際の2つのデメリット

RPAとAIの導入には多くのメリットがありますが、同時にデメリットも存在します。企業が導入を検討する際には、このデメリットを十分に理解し、対策を講じなければなりません。

以下に、RPAとAIを導入する際の主な2つのデメリットを挙げます。

• 初期コストがかかる

• セキュリティリスクが高まる

初期コストがかかる

RPAとAIを導入する際のデメリットの1つは、初期コストの高さです。特にAIの導入には、RPAよりもさらに高額な費用が必要となります。

具体的な費用はピンキリで、おおよそ数十万円から大規模だと1,000万円以上はかかるでしょう。実際にどの程度の規模感で行うか、これによって非常に差がある分野だからです。

なお、この初期コストには、以下のような項目が挙げられます。

特にAIの導入には、大量のデータ処理や複雑な計算を行うための高性能なハードウェアが必要となり、このコストは無視できません。また、AIモデルの開発や調整には専門的な知識と経験が必要であり、外部の専門家を雇う必要がある場合も多いです。

しかし、長期的な視点で見れば、RPAとAIの導入による業務効率化や人件費削減などのメリットが初期コストを上回ります。

セキュリティリスクが高まる

RPAとAIの導入に伴い、セキュリティリスクが高まることもデメリットの1つです。特にAI側でのセキュリティリスクの増大が懸念されます。

主なセキュリティリスクには、以下のようなものがあります。

• データ漏えい

• システムへの侵入

• データ改ざん

• プライバシー侵害

• 意図しない動作

特にAIシステムは、大量のデータを扱い、複雑な処理を行うため、従来のシステムよりもセキュリティ対策が難しくなります。加えて、ブラックボックス化しやすいため、セキュリティ上の問題を発見しにくいという課題もあります。

このことから、セキュリティ対策にかかるコストも初期投資の一部として考慮し、長期的な視点で導入を検討してください。

RPAとAIを導入する5つのメリット

RPAとAIを導入する5つのメリットは、以下のとおりです。

• 作業時間を削減できる

• ヒューマンエラーを防止できる

• データ分析の精度を向上できる

• 本業に集中できる

• 業務コストを削減できる

作業時間を削減できる

RPAとAIの導入により、作業時間を削減できることは、もっとも顕著なメリットの1つです。定型的な作業を24時間365日休むことなく高速で処理できるため、人間が行うよりも遥かに短時間で作業を完了できます。

例えば、データ入力や請求書処理などの定型業務では、RPAの導入により作業時間を最大90%削減できたという事例もあります（※5）。

また、AIによる自然言語処理を活用することで、メールの仕分けや顧客問い合わせへの対応などの自動化も可能です。

この作業時間の削減は、単に業務効率を上げるだけでなく、従業員のワークライフバランスの改善にもつながります。残業時間の削減や休暇取得の促進など、働き方改革の推進にも大きく貢献するのです。

ヒューマンエラーを防止できる

RPAとAIの導入によるもう1つの重要なメリットは、ヒューマンエラーの防止です。人間が行う作業では、疲労や集中力の低下、単純なミスなどによるエラーを避けられません。

しかし、RPAとAIは、プログラムされた通りに正確に作業を行うため、このようなエラーを減少できます。例えば、金融機関での取引処理、医療機関での患者データの管理など、ミスが許されない重要な業務においても、RPAとAIの導入によりエラー率を限りなくゼロに近づけることができます。

AIの機械学習機能を活用すれば、過去のデータからパターンを学習し、異常値や不自然なデータを自動的に検出することも可能です。ヒューマンエラーの防止は、業務の質の向上だけでなく、エラーによる損失や信用低下のリスクの軽減にもつながります。

データ分析の精度を向上できる

RPAとAIの導入により、データ分析の精度を向上できます。特にAIの機械学習や深層学習の技術を活用することで、人間では処理しきれない大量のデータを高速かつ正確に分析し、有意義な洞察を導き出すことが可能です。

例えば、顧客の購買行動データを分析する場合、AIは膨大な過去のデータから複雑なパターンを見出し、高精度な需要予測や個別化されたレコメンデーションを提供できます。

この点、RPAを活用してデータの収集や前処理を自動化することで、分析に使用するデータの質と量を向上できます。

より信頼性の高い分析結果を得ることができ、データドリブンな意思決定の精度まで向上できるでしょう。

本業に集中できる

定型的な作業や時間のかかる分析作業をRPAとAIに任せることで、従業員は創造的で付加価値の高い業務に注力できます。

営業部門では、データ入力やレポート作成などの事務作業をRPAに任せることで、顧客との直接的なコミュニケーションや戦略立案により多くの時間を割くことができます。

また、研究開発部門では、AIによるデータ分析や情報収集のサポートを受けることで、よりアイデアの創出に集中できるなどです。

業務コストを削減できる

RPAとAIの導入による業務コストの削減は、多くの企業にとって魅力的なメリットです。初期投資は必要ですが、長期的には以下のコスト削減効果が期待できます。

例えば、ある大手金融機関では、RPAの導入により1,500人分の余力捻出を実現したという事例もあります（※6）。業務コストの削減は、企業の収益性向上に直結し、競争力の強化につながります。

RPAとAIの連携・活用例

RPAとAIの代表的な連携・活用例を紹介します。

• RPA×AI-OCR：文書処理の完全自動化

• RPA×自然言語処理：高度な情報分析と対応

• RPA×機械学習：予測分析と意思決定支援

RPA×AI-OCR：文書処理の完全自動化

RPA×AI-OCRの連携は、紙文書やPDFなどの非構造化データを自動的にデジタル化し、処理する仕組みです。AI-OCRが文書を読み取り、データを抽出し、RPAがそのデータを基幹システムに入力します。

この連携により、請求書処理や契約書管理などの業務を自動化できます。金融機関、官公庁、製造業など、大量の文書処理が必要な業界で特に有効です。

導入により、作業時間の大幅削減、ヒューマンエラーの防止、コスト削減が実現できます。

RPA×自然言語処理：高度な情報分析と対応

RPA×自然言語処理の連携は、テキストデータを自動的に理解し、適切な対応を行う仕組みです。自然言語処理AIがメールや問い合わせ内容を解析し、RPAが適切な返答や処理を実行します。

この連携により、カスタマーサポートの自動化や、大量の文書からの情報抽出が可能になります。コールセンター、メディア企業、法務部門など、大量のテキストデータを扱う業界で効果的です。

結果として、応対品質の向上、処理時間の短縮、人的リソースの最適化が図れます。

RPA×機械学習：予測分析と意思決定支援

RPA×機械学習の連携は、大量のデータから将来の傾向を予測し、最適な意思決定を支援する仕組みです。機械学習AIがデータを分析して予測モデルを構築し、RPAがその結果に基づいて自動的に業務を実行します。

この連携により、需要予測、リスク分析、設備保全などの高度な業務を効率化できます。この場合、小売業、製造業、金融業など、データ駆動型の意思決定が重要な業界で特に有効です。

導入により、予測精度の向上、迅速な意思決定、競争力の強化が期待できるでしょう。

RPAとAIを導入する基本の流れ

RPAとAIを導入する基本の流れは、以下のとおりです。

1. 現状分析と課題の特定

2. 導入目的の明確化

3. 適用可能な業務領域の選定

4. RPA/AIツールの選定

5. 小規模なパイロットプロジェクトの実施

6. 結果の評価と改善点の洗い出し

7. 本格的な導入計画の策定

8. システム構築と従業員教育

9. 段階的な展開

10. 継続的な監視と最適化

とはいえ、RPAとAIの導入は、多くの企業にとって未知の領域であり、独自に進めるには様々な課題があります。解決には、技術の選定、業務プロセスの再設計、従業員の教育など、専門的な知識と経験が必要です。

そこで、専門のコンサルタントの活用をおすすめします。

NOVELのAIコンサルティングサービスは、豊富な導入実績と専門知識を持つコンサルタントが、基礎知識や事例の共有から始まり、業務フローの分析、適用領域の特定、コスト削減効果の試算まで、包括的なサポートを提供します。

RPAとAIの導入で業務を革新し、競争力を高めたいとお考えの方は、詳細な資料をご用意しておりますので、お気軽にお問い合わせください。

まとめ：RPAとAIで実現する次世代の業務効率化

RPAとAIの連携は、単純作業の自動化から高度な意思決定支援まで、幅広い業務領域で変化をもたらします。

初期コストやセキュリティリスクといった課題はありますが、作業時間の大幅削減、ヒューマンエラーの防止、データ分析精度の向上など、メリットは計り知れません。

この技術を効果的に活用するためには、小規模なパイロットプロジェクトから始め、段階的に展開していくアプローチを行いましょう。RPAとAIの導入で業務を革新し、競争力を高めたいとお考えの企業の方は、お気軽にお問い合わせください。

よくある質問（FAQ）

RPAとAIの違いは何ですか？

RPAは定型的な作業を自動化するツールで、決められたルールに基づいて動作します。一方、AIは人間のような学習能力と判断力を持ち、複雑な状況に対応できます。

RPAは単純作業の効率化に適しており、AIは高度な分析や意思決定支援に活用可能です。両者を組み合わせることで、より幅広い業務の自動化と効率化もできます。

RPAソフトとは何ですか？

RPAソフトは、人間が行う定型的なパソコン操作を自動化するためのツールです。データ入力、ファイル操作、Webサイトからの情報収集など、様々な作業を自動化できます。

主な機能は、画面認識、キーボード・マウス操作の再現、データの抽出と加工などです。。導入が比較的容易で、プログラミングの知識がなくても使用できるものが多く、業務効率化に大きく貢献します。

RPAとAI-OCRとは何ですか？

RPAとAI-OCRは、文書処理の自動化を実現する技術の組み合わせです。AI-OCR（Optical Character Recognition）は、AIを活用して高精度で文字認識を行う技術です。

RPAがAI-OCRで読み取ったデータを基幹システムに入力するなど、両者を連携させることで、請求書処理や契約書管理などの業務を自動化できます。

RPAは誰でもできる？

RPAは、プログラミングの専門知識がなくても導入・運用できるツールが多くあります。ただし、効果的に活用するには、自動化する業務プロセスの深い理解と、RPAツールの基本的な操作スキルが必要です。

多くの場合、業務担当者とIT部門が協力して導入を進めます。また、複雑な自動化や大規模な導入には、専門家のサポートが有効です。

RPAとマクロの違いは何ですか？

RPAとマクロは、どちらも作業の自動化を目的としていますが、適用範囲と柔軟性に違いがあります。

マクロは主に特定のアプリケーション内での作業を自動化し、比較的単純な操作に限られます。一方、RPAは複数のアプリケーションやシステムを横断して作業を自動化でき、より複雑な処理が可能です。

RPAとAIはどのように連携できますか？

RPAとAIの連携には、主に3つの方法があります。

この連携により、より高度で柔軟な業務の自動化が可能になります。

RPAとAIの導入にはどのくらいのコストがかかりますか？

RPAとAIの導入コストは、企業の規模や導入範囲、選択するツールによって大きく異なります。一般的に、RPAの導入コストは比較的低く、小規模な導入なら数百万円程度から始められます。

一方、AIの導入は高額になる傾向があり、数千万円から数億円のコストがかかることもあります。ただし、クラウドベースのサービスを利用すれば、初期コストを抑えることも可能です。

【この記事の参考文献・サイト】

- ※1：https://www.jcci.or.jp/news/jcci-news/2023/0928140000.html
- ※2：https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/02tsushin02_04000043.html
- ※3：https://www.ibm.com/jp-ja/topics/intelligent-automation
- ※4：https://www.automationanywhere.com/jp/company/blog/automation-as-it-s-best-ally/what-is-cognitive-automation
- ※5：https://www.jops.co.jp/cases/p536/
- ※6：https://kn.itmedia.co.jp/kn/articles/1805/25/news156.html