【業務効率化したい】RPAとAIの組み合わせ事例15選を業界別に解説
RPAとAIの組み合わせは、業務効率化の新たなブレイクスルーとして注目を集めています。実際の導入事例では、欠品率の90%削減や発注業務時間の95%削減など、驚くべき効果が報告されています。
しかし、「RPAが普及しない理由」や「RPA化できない業務」について疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。本記事では、金融・製造・公共機関など、様々な業界におけるRPAとAIの組み合わせ事例を詳しく解説。さらに、導入のポイントや将来の展望まで、徹底的に解説していきます。
RPAとAIを組み合わせることで、どこまでの業務効率化が実現できるのか、最新の成功事例とともにご紹介していきましょう。
- RPAとAIを組み合わせることで実現できる業務効率化の具体的な効果と導入事例
- RPA化が難しいとされる業務の特徴と、AIとの組み合わせによる解決方法
- 金融・製造・公共機関での具体的な活用事例と、導入による数値的な改善効果
- RPAとAIの組み合わせ導入を成功させるための具体的なステップと注意点
「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！
RPAとAIの組み合わせで実現できる業務効率化とは
メリットと期待される効果
RPAとAIを組み合わせることで、単純作業の自動化から高度な判断を要する業務まで、幅広い業務効率化が実現できます。従来のRPAだけでは対応できなかった非定型業務や、データの解析・予測などの複雑なタスクも、AIとの連携により自動化が可能になりました。
- 作業時間の大幅な削減（作業時間を1/4に短縮した事例あり）
- 人的ミスの低減（設定されたルールに従って正確に作業を実行）
- 24時間365日の業務対応が可能
- 従業員の付加価値の高い業務への集中
自動化の範囲と限界
RPAとAIの組み合わせは、定型業務から非定型業務まで幅広い自動化を実現できますが、すべての業務を自動化できるわけではありません。
- データ入力や転記作業
- 定期的なレポート作成、画像・音声解析
- データ分析と予測（開発中）
※創造的な思考や柔軟な判断が必要な業務は自動化が困難です。
導入による具体的な数値効果
RPAとAIの組み合わせによる導入効果は、業務効率化から経費削減まで、具体的な数値で示すことができます。実際の導入企業では、以下のような効果が報告されています。
従来の作業時間を75%削減し、1/4に圧縮。24時間365日の稼働が可能となり、年間1,900時間相当の業務削減を実現。
年間4,000万円の人件費削減を達成。大規模な導入企業では約6億6,000万円のコスト削減を実現。
エラー率を5.8%から2%未満に低減。データ入力や転記作業での精度が大幅に向上。
24時間365日の安定的なサービス提供により、対応スピードと品質が向上。問い合わせ対応の迅速化を実現。
RPAとAIの組み合わせパターン解説
RPA×AI-OCR連携の仕組み
RPA×AI-OCR連携は、紙文書やPDFなどのアナログ文書をデジタルデータに変換し、自動処理を行う革新的な仕組みです。
- AI-OCRによる文書スキャンとテキスト抽出
- AIによる文字認識と情報分類
- RPAによるデータ入力と処理自動化
- エラーチェックと品質管理
- データベースへの保存と活用
RPA×対話型AI連携の特徴
RPA×対話型AI連携は、自然な会話を通じて顧客対応を自動化しながら、バックエンド処理も同時に実行できる革新的なシステムです。
- 自然言語処理による高度な会話理解
- 24時間365日の自動応対
- 多言語対応による国際的なサポート
- 顧客情報との連携による個別化対応
- 問い合わせ内容の自動分析と報告
RPA×生成AI連携の可能性
RPA×生成AI連携は、従来のRPAの限界を超え、非定型業務の一部まで自動化できる新しい組み合わせです。この連携により、以下のような業務改革が実現可能になっています。
メールマガジンやレポートの自動生成が可能。RPAがデータを収集し、生成AIが文章を作成、最終確認は人間が行います。
Webサイトから情報を自動収集し、セミナー情報やイベント情報などのコンテンツを生成・配信。RPAとAIの連携で効率化を実現。
自然言語による指示からワークフローを自動生成。UiPath Autopilotなどで開発効率を向上。
RPAによるデータ収集と生成AIによる分析・レポート作成の自動化。販売予測などの意思決定支援に活用。
RPAとAIの組み合わせ事例9選
金融業界での活用事例
融資審査業務の自動化
金融機関における融資審査業務では、RPAとAIの組み合わせにより、審査時間の大幅な短縮と精度向上を実現しています。
- 申請書類のAI-OCRによるデータ化
- 信用情報の自動収集と分析
- AIによる審査スコアリング
- RPAによる審査レポート作成
- 結果通知の自動送信
不正検知システムの構築
AIによる不正パターンの学習とRPAによる監視の自動化により、リアルタイムでの不正取引検知が可能になっています。
通常とは異なる取引パターンをAIが検知し、RPAが即座に調査プロセスを開始します。
不正の可能性が高い取引を検知した場合、担当者へ即時通知を行います。
検知した不正取引に関する詳細な調査レポートを自動生成します。
顧客対応の効率化
AIチャットボットとRPAの連携により、24時間365日の顧客対応と関連業務の自動化を実現しています。
- 問い合わせ対応時間の90%削減
- 顧客満足度の30%向上
- 対応品質の標準化実現
- マルチ言語対応の実現
製造業での活用事例
品質検査の自動化
製造ラインにおける品質検査では、AIによる画像認識とRPAによる検査プロセス自動化の組み合わせにより、高精度な品質管理を実現しています。
高性能カメラによる製品画像の自動撮影と収集を行います。1秒間に最大1000枚の処理が可能です。
ディープラーニングを活用した画像認識により、微細な傷や歪みまで検出。検出精度は99.9%を実現。
RPAによる検査結果の自動記録と不良品の仕分け指示を実行。日次レポートも自動生成します。
在庫管理の最適化
AIによる需要予測とRPAによる在庫管理の自動化により、最適な在庫水準の維持と発注の自動化を実現しています。
- 在庫保有コストの30%削減
- 欠品率の90%削減
- 発注業務時間の95%削減
- 季節変動への適応性向上
設備保全の予測分析
AIによる故障予測とRPAによる保守計画の自動立案により、予防保全の効率化を実現しています。
IoTセンサーからのリアルタイムデータをAIが分析し、異常の予兆を検知します。
RPAが予測結果に基づき、最適な保守スケジュールを自動で作成します。
必要な保守部品の在庫確認から発注までを自動で実行します。
公共機関での活用事例
申請書類処理の自動化
公共機関における申請書類処理では、AI-OCRとRPAの連携により、大量の書類処理を効率的に自動化しています。
AI-OCRによる高精度な文字認識で、手書き文書を含む各種申請書をデジタルデータ化。認識精度は99%以上を実現。
AIによる内容確認と自動分類を行い、必要な情報を適切なカテゴリーに振り分け。
RPAによる基幹システムへのデータ入力と関連処理の自動実行。処理時間を従来の1/10に短縮。
給付金審査の効率化
給付金審査業務では、AIによる申請内容の妥当性チェックとRPAによる処理自動化により、迅速かつ正確な審査を実現しています。
審査処理時間：80%削減
エラー率：95%低減
申請から給付までの所要日数：5日→1日に短縮
市民満足度：40%向上
問い合わせ対応の自動化
AIチャットボットとRPAの連携により、24時間365日の市民問い合わせ対応と関連する事務処理の自動化を実現しています。
AIによる自然言語処理で、複雑な問い合わせにも的確に回答。回答精度は95%以上を達成。
RPAによる証明書発行申請や各種手続きの自動処理を実現。処理時間を90%削減。
問い合わせ内容の傾向分析と自動レポート作成により、サービス改善に活用。
RPAとAIを組み合わせた開発のメリット
システム開発コストの削減
RPAとAIを組み合わせた開発により、従来のシステム開発と比較して大幅なコスト削減が実現できます。
開発工数：従来比40-60%削減
保守運用コスト：年間30%削減
システム改修費用：50%削減
人件費：年間40%削減
保守運用の効率化
AIによる異常検知とRPAによる自動対応により、システムの保守運用を効率化し、安定稼働を実現します。
AIによる異常検知とRPAによる自動復旧により、システムダウンタイムを80%削減。
AIによる障害予測により、事前対応が可能となり、重大障害の発生を90%防止。
日次・月次レポートの自動生成により、報告業務の工数を95%削減。
スケーラビリティの向上
RPAとAIの組み合わせにより、ビジネスの成長に合わせた柔軟なシステム拡張が可能になります。
- 処理能力の柔軟な調整（1日1000件→10000件への対応も容易）
- 新規業務への迅速な対応（導入期間を従来の1/3に短縮）
- マルチテナント対応による効率的な横展開
- クラウドリソースの最適活用による運用コスト削減
RPAとAIの組み合わせによる業務改革事例6選
カスタマーサービスの改革事例
チャットボット連携による24時間対応
AIチャットボットとRPAの連携により、24時間365日の顧客対応を実現し、問い合わせ処理の効率化と顧客満足度の向上を達成しています。
最新の自然言語処理AIにより、複雑な問い合わせにも的確に応答。理解精度は95%以上を実現。
RPAによる顧客情報の検索、更新、各種手続きの自動処理により、即時対応を実現。
チャット、メール、SNSなど複数のチャネルでの一貫した対応を提供。
顧客データ分析の自動化
AIによる顧客データの分析とRPAによるアクション自動化により、パーソナライズされたサービス提供を実現しています。
- 購買パターンの予測と自動レコメンド
- 離反リスクの早期検知と防止策の自動実行
- 顧客セグメント別の最適なアプローチ設計
- VOC分析による商品・サービス改善提案
応対品質の向上
AIによる会話分析とRPAによる品質管理の自動化により、一貫した高品質なカスタマーサービスを提供しています。
導入前と比較して平均30%向上。特に複雑な問い合わせでの改善が顕著。
NPS（顧客推奨度）が40ポイント上昇。リピート率も25%向上。
平均応対時間を50%短縮しながら、解決率は95%以上を維持。
バックオフィス業務の改革事例
経理業務の自動化
AIによる請求書の読み取りとRPAによる仕訳・入力の自動化により、経理業務の効率化と正確性向上を実現しています。
AI-OCRによる高精度な文字認識で、様々な形式の請求書から必要情報を抽出。認識精度99.9%を実現。
AIによる取引内容の分析と適切な勘定科目の自動選択。判断精度95%以上。
RPAによる会計システムへの自動入力と照合作業の実行。月次決算作業を70%効率化。
人事業務の効率化
採用から評価、労務管理まで、AIとRPAを活用した人事業務の包括的な自動化を実現しています。
採用業務：書類選考の80%自動化、面接調整時間90%削減
勤怠管理：入力作業の95%削減、異常値の自動検知
評価管理：評価データの収集・分析時間を70%短縮
給与計算：計算ミス0件、処理時間85%削減
契約書管理の最適化
AIによる契約書の分析とRPAによる管理業務の自動化により、契約書管理の効率化とリスク低減を実現しています。
AIによる契約内容の自動チェックにより、レビュー時間を90%削減。リスク条項の見落としを防止。
RPAによる更新期限の監視と自動通知により、更新忘れを完全に防止。管理工数を80%削減。
電子契約システムとの連携により、紙の保管コストを100%削減。検索時間を95%短縮。
RPAとAIの組み合わせ導入のポイント
適切なツール選定の基準
RPAとAIの組み合わせを成功させるためには、業務要件に合った適切なツールの選定が重要です。
- 処理速度と安定性（1日の処理可能件数、エラー率）
- 拡張性（新規機能の追加のしやすさ）
- 他システムとの連携容易性
- セキュリティ対策の充実度
- コストパフォーマンス（初期費用、運用コスト）
段階的な導入プロセス
RPAとAIの組み合わせは、段階的な導入アプローチを取ることで、リスクを最小限に抑えながら確実な成果を上げることができます。
自動化による効果が高い業務を特定し、優先順位付けを行います。
限定された範囲でパイロット導入を行い、効果検証と課題抽出を実施。
成功事例を基に、対象業務を徐々に拡大。ノウハウを蓄積しながら展開。
全社的な展開を行い、継続的な改善と最適化を実施。
成功のための組織体制
RPAとAIの組み合わせを成功させるためには、適切な組織体制の構築が不可欠です。
推進チーム：全体戦略の立案と進捗管理
技術支援チーム：ツールの導入・運用支援
業務改革チーム：業務プロセスの見直しと最適化
現場リーダー：部門での導入推進と教育
外部パートナー：専門的な技術支援とコンサルティング
RPAとAI連携の今後の展望
技術革新による可能性
RPAとAIの技術は急速に進化しており、より高度な自動化と知的処理が可能になっています。以下に主な技術革新とその影響を説明します。
業務パターンを自動的に学習し、最適な処理手順を自己構築する次世代RPAの登場。設定工数を90%削減。
複雑な意思決定を行えるAIの実用化。人間の判断が必要だった業務の95%を自動化可能に。
現場でのリアルタイム処理が可能に。応答時間を従来の1/10に短縮。
新たな活用シーン
技術の進化により、これまで自動化が困難だった領域での活用が可能になっています。
- 創造的業務の支援（企画立案、デザイン制作）
- 高度な専門業務（法務相談、医療診断支援）
- 感情認識を活用したカスタマーサービス
- 予測型メンテナンスの完全自動化
将来の発展性
RPAとAIの連携は、ビジネスモデルそのものを変革する可能性を秘めています。
人間の介入なしで業務プロセス全体を最適化・実行する自律システムの実現。
異なる業界間でのデータ連携と自動処理を実現する共通プラットフォームの確立。
自動化技術を核とした新しいサービスや事業モデルの展開。
FAQ
RPAが普及しない理由とは
RPAの普及を妨げる主な要因は、導入コスト、技術的な課題、組織的な抵抗にあります。
- 初期導入コストの高さ（システム構築、ライセンス費用）
- 専門知識を持つ人材の不足
- 業務プロセスの標準化が不十分
- システム更新への対応コスト
- 従業員の変化への抵抗感
RPA化できない業務の特徴
RPA化が困難な業務には、以下のような特徴があります。ただし、AIとの組み合わせにより、一部の制限は解消されつつあります。
複雑な状況判断や創造的な思考が必要な業務は、現状のRPAでは対応が困難です。
プロセスが標準化されていない、または頻繁に変更が発生する業務は自動化が困難です。
感情的な配慮や柔軟なコミュニケーションが必要な対人業務は、完全な自動化が難しい領域です。
RPAが苦手な作業の種類
RPAには特定の作業タイプに対する技術的な制限があります。
- 画像認識が必要な複雑な作業（AIとの連携で改善可能）
- 動的に変化するWebサイトでの操作
- 複数システム間の複雑な連携
- 例外処理が多い作業
- 物理的な操作が必要な作業
RPAでできる具体的な業務例
RPAは特に定型的な業務処理において高い効果を発揮します。以下に代表的な活用例を示します。
複数システム間のデータ転記、定期レポートの作成、マスターデータの更新など
在庫確認、価格チェック、スケジュール管理、アラート通知など
データバックアップ、ファイル整理、一括メール送信、システムメンテナンスなど
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・・・
＼AIコンサルReAliceに無料相談する／
