【業務効率化したい】AIとRPAの違いとは？組み合わせた事例と導入効果を解説

2025年2月19日

業務効率化のツールとして注目を集めているAIとRPA。生成AIの登場により、さらなる活用の可能性が広がっています。本記事では、AIとRPAの違いや組み合わせ事例、RPAツールの選び方まで、実践的な導入ノウハウをわかりやすく解説します。

「RPAとは何が違うの？」「AIと組み合わせるメリットは？」といった疑問にお答えしながら、業務改革を成功に導くためのポイントをご紹介。ITシステムの刷新を検討している方はもちろん、これからRPAやAIの導入を考えている方にも役立つ内容となっています。

この記事でわかること

AIとRPAの基本的な違いと特徴
RPAとAIの組み合わせによる具体的な活用事例
生成AIを活用した最新の業務改革手法
導入時の注意点とコスト管理のポイント

「AIで業務の自動化・効率化をしたい！だけど何から始めていいのかわからない・・・」という方はご気軽にご相談ください！

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AIとRPAの違いを徹底解説：基本機能と特徴

RPAの基本機能と特徴

RPAは、人間が行うパソコン操作を自動化するソフトウェアロボットです。定型的な業務を正確かつ効率的に処理することができ、主にデータ入力やファイル操作、システム間のデータ連携などで活用されています。

RPAの主な特徴

決められたルールに基づいて動作
24時間365日稼働可能
人的ミスを削減
既存システムを変更せずに導入可能

AIの基本機能と特徴

AIは人工知能の略称で、学習能力を持ち、データから傾向を分析して判断を行うことができる技術です。画像認識、自然言語処理、予測分析など、人間の知的作業を代替・支援する機能を持っています。

AIの主な特徴

データからパターンを学習
非定型業務にも対応可能
予測や判断が可能
継続的な精度向上

AIとRPAの役割の違い：『手』と『脳』の関係性

AIとRPAは、それぞれ「脳」と「手」の役割を担う補完関係にあります。AIが判断や分析を行う「脳」の役割を果たし、RPAがその判断に基づいて実際の操作を行う「手」の役割を担います。

項目	AI	RPA
役割	判断・分析（脳）	作業実行（手）
得意分野	複雑なデータ分析・予測	定型業務の自動化
学習能力	データに基づく学習可能	プログラムされた作業のみ
適用範囲	状況に応じた適応が可能	構造化された業務に特化

AIとRPAの組み合わせ活用で実現できる業務改革

RPAとAIを組み合わせるメリット

AIとRPAを組み合わせることで、より高度な業務自動化が実現可能となり、企業の生産性を向上させることができます。

メリット

高度な判断を要する業務の自動化

AIによる状況判断とRPAの実行力により、イレギュラーな事態にも対応可能な業務プロセスの自動化を実現します。

メリット

精度と効率の向上

24時間稼働による安定した処理能力
手書き文書の高精度な読み取りと処理
人的ミスのない正確な業務遂行

メリット

スケーラビリティの向上

データ入力から分析までの一貫した自動化
複数システム間のシームレスな連携
イレギュラー対応時の適切な処理選択

業界別：RPAとAI組み合わせ活用事例5選

AIとRPAの組み合わせが業務改革を加速させています。以下に、具体的な活用事例を紹介します。

製造業：在庫管理・品質管理の自動化

製造業では、AIによる需要予測とRPAによる発注業務の自動化を組み合わせることで、効率的な在庫管理を実現しています。

具体的な活用例

AIによる製品の需要予測
RPAによる自動発注処理
画像認識AIと連携した品質検査
不良品データの自動記録と分析

金融業：与信審査・不正検知の効率化

金融機関では、AIによる与信判断とRPAによる審査業務の自動化を組み合わせることで、迅速かつ正確な融資審査を実現しています。

主な活用ポイント

AIによる顧客の信用スコアリング
不正取引の自動検知と対応
RPAによる審査書類の自動作成
リスク評価の自動化

医療業界：診療記録の自動入力と分析

医療現場では、AIによる医療画像の分析とRPAによる電子カルテへの自動入力を組み合わせることで、医療従事者の業務負担を大幅に軽減しています。

医療分野での活用例

AIによる医療画像の診断支援

胸部レントゲン、MRI画像から異常を自動検出
大腸内視鏡検査での病変部位の自動通知
肺、胃、咽頭、乳房など多様な診断支援を実現

音声認識による診療記録の自動化

所見作成時間を4時間52分から2時間5分に短縮
医療用語に特化した高精度な音声認識を実現
診療時の会話を自動的にカルテ情報として整理

RPAによる保険請求業務の自動化

請求書類の自動作成によるエラー削減
データ収集から入力までの一連の作業を自動化
複数システム間のデータ連携を効率化

小売業：需要予測と発注の自動化

小売業では、AIによる需要予測とRPAによる発注業務の自動化により、適切な在庫管理と業務効率化を実現しています。

活用

需要予測の高度化

AIが気象データや過去の販売データを分析し、より正確な需要予測を行います。

活用

発注業務の自動化

予測に基づいてRPAが自動的に発注処理を行い、在庫の最適化を図ります。

活用

価格最適化

需要と在庫状況に応じて、AIが最適な価格を算出し、RPAが価格更新を自動実行します。

自治体：申請書類の自動処理

自治体では、AIによる文書認識とRPAによる申請処理の自動化を組み合わせることで、行政サービスの効率化を実現しています。

自治体での活用事例

住民票申請の自動処理
各種証明書の自動発行
問い合わせ対応の自動化
福祉サービスの申請処理効率化

AIとRPAの導入で得られる具体的な効果

業務効率化による時間削減効果

AIとRPAの導入により、従来人手で行っていた業務の大幅な時間削減が可能となります。具体的な効果として、以下のような事例が報告されています。

業務内容	削減時間（月間	削減率
データ入力業務	約80時間	90%
帳票作成業務	約60時間	85%
請求書処理	約40時間	75%
レポート作成	約30時間	70%

人的ミスの削減とコスト削減効果

AIとRPAの導入により、人的ミスを大幅に削減でき、それに伴うコストの削減も実現できます。特に以下の分野で顕著な効果が表れています。

効果

データ入力ミスの削減

RPAによる自動入力により、給与システムへの入力ミスを99%削減。作業効率が大幅に向上し、人的負担を軽減した事例があります。

効果

チェック作業の効率化

RPAによるデータチェックにより、データベース確認作業で年間40時間以上、データ登録作業で年間約50時間以上の工数を削減できました。

効果

業務品質の向上

定型業務の自動化により、手順不遵守を9割削減し、作業ミスによる品質不良を大幅に改善。また、請求書処理では62%の自動照合を実現しています。

24時間稼働による生産性向上

AIとRPAは24時間365日稼働が可能であり、人間の労働時間の制約を超えた生産性向上を実現できます。

24時間稼働のメリット

夜間バッチ処理による業務効率化
時差のある海外拠点とのデータ連携の自動化
システムメンテナンス時間の有効活用
繁忙期の業務負荷分散

AIとRPA導入における注意点とデメリット

導入・運用コストの考え方

AIとRPAの導入には初期投資と継続的な運用コストが必要となります。以下のポイントを考慮した費用対効果の検討が重要です。

コスト項目	概算費用	考慮すべきポイント
初期導入費用	クラウド型：10～50万円サーバー型：100～1000万円	システム規模・種類による変動
ライセンス費用（月額）	クラウド型：0.5～2万円/ユーザーサーバー型：30～120万円	ユーザー数・システム種類による変動
保守・運用費用（月額）	60～150万円	エンジニア常駐有無による変動
トレーニング費用	3～30万円/人	研修内容・期間による変動

システム障害のリスクと対策

AIとRPAのシステムが停止した場合、業務全体に大きな影響を及ぼす可能性があります。以下のような対策を講じることが重要です。

対策

バックアップ体制の構築

定期的なデータバックアップと、システム障害時の手動対応手順を整備します。

対策

監視体制の確立

システムの稼働状況を24時間監視し、異常を早期発見できる体制を整えます。

対策

定期的なメンテナンス

システムの定期点検とアップデートを実施し、安定稼働を維持します。

セキュリティ対策の重要性

AIとRPAは機密性の高いデータを扱うため、強固なセキュリティ対策が不可欠です。以下のような対策を実施する必要があります。

必須のセキュリティ対策

アクセス権限の厳密な管理
データの暗号化
通信経路の暗号化
定期的なセキュリティ監査
従業員のセキュリティ教育

生成AIとRPAの最新動向と将来性

生成AIを活用した次世代の業務自動化

生成AIの登場により、より高度な業務自動化が可能になっています。特に以下の分野で革新的な進展が見られます。

生成AIによる革新

自然言語による業務指示の実現
文書作成の自動化
画像・動画コンテンツの自動生成
プログラミングコードの自動生成

AI開発による新規ビジネスの可能性

AI開発は新たなビジネスチャンスを生み出し、企業の競争力強化に貢献しています。以下のような分野で新規ビジネスの創出が期待されています。

分野

AIコンサルティングサービス

企業のAI導入支援や戦略立案、導入後のサポートなど、包括的なコンサルティングサービスの提供が可能です。

分野

カスタムAIソリューション開発

業界特化型のAIソリューションや、企業独自の要件に応じたカスタマイズ開発サービスを展開できます。

分野

AIプラットフォームサービス

AIの機能をAPI形式で提供し、他社のシステムやサービスと連携可能なプラットフォームを構築できます。

RPAと生成AIの組み合わせによる革新的なソリューション

RPAと生成AIを組み合わせることで、より高度で柔軟な業務自動化が実現可能になっています。以下のような革新的なソリューションが登場しています。

主要ソリューション

インテリジェント文書処理

特徴：生成AIによる文書理解とRPAによる処理の自動化
効果：非構造化データの自動処理と業務改善を実現

対話型業務自動化

特徴：自然言語による指示でRPAを制御
効果：請求書処理や会計システム登録の自動化を実現

予測型業務最適化

特徴：AIによる予測とRPAによる自動対応
効果：将来予測に基づいた意思決定による経営管理の高度化

これらの組み合わせにより、RPAの自動化能力と生成AIの判断能力を活かした、より効率的な業務プロセスが実現可能です。

よくある質問

RPAが普及しない理由は？

RPAの普及を妨げる主な要因として、導入コストの高さや、運用・保守の複雑さが挙げられます。以下の課題が指摘されています。

普及における課題

初期投資の負担が大きい
専門知識を持った人材の不足
業務プロセスの標準化が必要
システム更新への対応コスト

RPAの弱点とは？

RPAは定型業務の自動化には強みを発揮しますが、以下のような弱点があります。

RPAの主な弱点

画面レイアウトの変更に弱い
例外処理への対応が難しい
非定型業務の自動化が困難
判断を要する業務には不向き

ITとRPAの違いは？

ITとRPAは、それぞれ異なる特徴と役割を持っています。以下の表で主な違いを比較します。

項目	IT（従来のシステム）	RPA
導入期間	数ヶ月～数年	数週間～数ヶ月
開発方法	プログラミング必須	ノーコード/ローコード
システム変更	大規模な改修が必要	比較的容易に変更可能
適用範囲	基幹業務全般	定型的な業務処理