RPAとAIを組み合わせた事例｜業界ごとの自動化＆業務効率化ポイントを徹底解説

「RPAだけでは対応できない複雑な業務をどう自動化するか」と悩んでいませんか。RPAとAIを組み合わせることで、データ分析や判断が必要な作業も効率的に進められます。

本記事では、RPAとAIの違いから、OCRや対話型AI、生成AIとの組み合わせ事例までを徹底解説。各業界での導入効果や具体的な自動化パターンも紹介します。

RPAとAIとは？違いと特徴

業務効率化や自動化の現場でよく聞く「RPA」と「AI」。どちらも自動化に関わる技術ですが、その役割や特徴は異なります。ここでは、それぞれの概要と違いを分かりやすく解説します。

RPAとは

RPA（Robotic Process Automation）は、コンピューター上で行われる定型的な作業やルール化された業務を自動化する技術です。RPAは「人の作業をそのまま自動化」することができ、たとえばデータの入力やコピー＆ペースト、集計作業などをソフトウェアのロボットが代行します。

特に、ルールが明確で繰り返し作業が多い業務に向いており、手作業によるミスの削減や作業時間の短縮に大きく役立ちます。

実際の活用例としては、Excelのデータ集計やシステムへの入力、請求書や伝票の処理、定期的なレポート作成などがあります。RPAは「決まった手順」を忠実に実行するのが得意ですが、考える作業や判断を必要とする業務には向いていない点が特徴です。

AIとは

AIは大量のデータを学習し、その情報をもとに判断・予測・生成を行うことができます。RPAが定型作業を自動化するのに対して、AIはルールが明確でない複雑な作業や判断を支援するのが得意です。

たとえば、手書き文字や紙文書を読み取るAI-OCR、顧客からの問い合わせに自動で応答するチャットボット、製造ラインでの欠陥品判定や生産量予測など、さまざまな業務に活用されています。

AIは「考えて判断する」作業を得意とし、RPAだけでは対応できない複雑な業務もサポートできる点が大きな特徴です。

RPAとAIの違い

	RPA	AI
主な役割	定型作業の自動化	データ分析・判断・生成
得意な作業	手順が明確で繰り返しの作業	画像・文章・音声の認識、予測、判断
判断能力	なし（ルール通りに実行）	あり（データをもとに判断・予測）
代表的な活用例	データ入力、集計、報告書作成	AI-OCR、チャットボット、製造ラインの検査

RPA×AIを組み合わせるメリット

RPAとAIを組み合わせることで、単独では対応できない業務の自動化や効率化が可能になります。ここでは、代表的な4つのメリットを詳しく解説します。

自動化適用範囲の拡大

RPA単体では、ルールが明確な作業しか自動化できませんが、AIを組み合わせることで、イレギュラーな処理や判断を伴う業務も自動化可能になります。

たとえば、書式が異なる申請書や手書きの伝票でも、AI-OCR（AIを活用した文字認識技術）で文字や内容を読み取り、RPAがシステムに入力するといった複雑な処理が実現できます。AI-OCRは手書き文字や帳票レイアウトの違いにも対応できるため、従来は手作業でしか対応できなかった業務も自動化でき、業務範囲が大きく広がります。

業務効率化の促進

AIがデータの分析や判断を行い、RPAがその結果に基づく作業を自動化することで、作業時間を大幅に短縮できます。

たとえば、受発注データの自動処理や売上データの集計をAIとRPAで連携させると、人手で行う場合と比べて短時間で正確に作業が完了します。このように、AIとRPAが連携して一連の作業を自動で進められるため、業務効率が飛躍的に向上します。

人手不足問題の解決

少子高齢化や人材不足が進む中、従来は熟練者しか対応できなかった作業も、RPAとAIを組み合わせることで自動化できます。単純作業だけでなく、データ分析や判断を伴う業務も自動化できるため、少人数でも多くの業務を効率的にこなすことが可能です。

たとえば、金融機関の審査業務や物流業の在庫管理では、AIが分析や判断を行い、RPAが必要な処理や通知を実行することで、人手に頼らず業務を回せます。これにより、人材不足や過重労働の問題解決に繋がります。

作業品質向上

RPAとAIを連携させることで、人間が行う作業で起こりやすいミスを大幅に減らすことができます。AIがデータを正確に分析・判断し、RPAがその結果をシステムに忠実に反映するため、入力ミスや判定ミスを最小限に抑えられます。

たとえば、請求書の金額や納品書のデータ入力、製造ラインの欠陥判定などでは、AIが異常値や不一致を検知し、RPAが自動で修正や報告を行います。これにより、業務全体の品質が向上し、顧客対応の精度や生産管理の正確性も高まります。

RPA×AIの組み合わせパターン

RPAとAIを組み合わせると、業務の自動化や効率化の幅が大きく広がります。ここでは、代表的な3つの組み合わせパターンを紹介します。

RPA×AI-OCR

AI-OCRは、手書き文字や紙の書類、PDFなど、形式が決まっていない非構造データをAIが解析してデジタル化する技術です。RPAと組み合わせることで、読み取ったデータをそのままシステムに登録したり、承認フローに自動で回したりできます。単純な手入力作業や紙作業を大幅に減らすことができるため、業務効率化やミス防止に非常に効果的です。

たとえば、製造業では納品書や伝票をAI-OCRで読み取り、RPAがシステムへ自動登録することで、入力作業にかかっていた時間を大幅に削減できます。流通業では、発注書や請求書のデータを自動で入力・集計できるため、在庫管理や受発注処理の正確性も向上します。

RPA×対話型AI

対話型AIは、チャットボットや音声認識など、人間の言葉や指示を理解して自動応答するAIです。RPAと連携させることで、問い合わせ対応や社内手続きなど、人的対応が必要な業務も自動化できます。

具体例として、流通・物流業では、在庫や受注に関する問い合わせを自動応答することで、オペレーターの負担を減らしつつ24時間対応が可能です。公共機関では、市民からの申請や手続きに関する質問に自動応答することで、窓口業務の負荷を軽減し、サービス品質を向上させることができます。

RPA×対話型AIは、人手不足や問い合わせ対応が多い業務に特に有効で、業務の効率化と正確性の向上を同時に実現できます。

RPA×生成AI

生成AIは、文章や画像、レポートなどを自動で作成するAIです。RPAと組み合わせることで、生成した情報をシステムに反映したり、承認フローに組み込んだりでき、手作業での入力や転記を減らすことが可能です。これにより、従来時間がかかっていた資料作成やレポート作成の工数を大幅に削減できます。

たとえば、製造業では生産レポートや検査報告書を自動生成し、RPAがシステムに登録することができます。流通業では、売上の分析レポートや発注の予測を自動で作成することで、必要な情報をすぐに確認でき、スピーディーな判断がしやすくなります。

RPA×AIの導入事例

RPAとAIを組み合わせることで、業務の自動化や効率化は従来の枠を超えて大きく進化します。単純作業の自動化だけでなく、判断や解析を伴う複雑な業務にも対応できるようになり、さまざまな業界で導入が進んでいます。

ここでは、代表的な業界ごとの導入事例を紹介し、それぞれの業務改善の具体的な方法や効果を見ていきます。

製造業

• 製造ラインの最適化

製造業では、AIが生産データを解析し、稼働状況や設備負荷をリアルタイムで最適化します。RPAはその結果をもとに、スケジュール調整や作業指示の自動化を実行します。

たとえば、AIが機械の稼働データから「特定ラインの稼働率が低下している」と判断した場合、RPAが自動で生産計画を修正したり、保全担当に通知を送信したりします。これにより、生産効率の最大化とダウンタイム削減が実現します。

• 部品検査・欠陥判定の自動化

画像認識AIを活用することで、製品や部品の検査工程を自動化できます。AIがカメラ映像から欠陥や異常を検出し、RPAが検査結果をシステムに記録、さらに不良品の仕分けや報告書の作成までを自動で行います。これにより、検査品質の均一化と作業スピードの向上を両立し、人手による目視検査の負担を大幅に軽減します。

流通・物流業

在庫管理・受発注処理の自動化
流通・物流業では、AIが需要予測や販売データを分析し、RPAがその結果に基づいて在庫補充や発注処理を自動化します。

たとえば、AIが「特定商品の販売数増加」を検知すると、RPAが自動で在庫数を確認し、発注書を生成・送信します。これにより、欠品リスクの低減と在庫過多の防止が実現します。

売上データ集計
複数店舗やオンライン販売チャネルの売上データをAIが集約・分析し、RPAが自動でレポートを作成します。従来は人手で時間をかけて行っていた日次・週次の集計を、AIとRPAが自動で処理します。 経営判断に必要なデータを即時に共有できるため、対応や戦略立案のスピードが大幅に向上します。

建設業

• 工事進捗管理の自動化

建設業では、AIが現場の写真やセンサー情報を解析し、工事の進捗状況をリアルタイムで把握します。RPAはその解析結果を基に、進捗報告書の作成や関係者への通知を自動化します。

たとえば、AIが「予定より作業が遅れている」と判断した場合、RPAが自動でスケジュールを修正したり、担当者に注意喚起を送信したりします。これにより、工期遅延のリスクを早期に把握でき、現場管理の効率化と精度向上が実現します。

• 安全管理・異常検知

現場のカメラ映像やセンサー情報をAIが分析し、安全リスクや異常行動を検出します。RPAは検知結果をもとにアラートを関係者へ自動送信したり、必要な作業停止指示を通知します。

たとえば、作業員が危険な行動をした場合や設備の異常が発生した場合に、AIが検知し、RPAが即座に管理者に通知します。これにより、事故の早期防止と安全管理の精度向上が可能になります。

農業

• 作物の生育状況の監視・分析

農業では、AIがドローンやセンサーから取得した作物の画像・気象データ・土壌情報を解析し、生育状況や異常を把握します。RPAは解析結果を基に、必要な水や肥料の投入量や管理記録を自動でシステムに反映します。

たとえば、AIが「特定区画の作物が水不足で成長が遅れている」と判断した場合、RPAが自動で灌水計画を作成したり、担当者に通知を送信します。これにより、作物の生育管理の効率化と品質向上が実現します。

• 収穫・出荷計画の最適化

AIが生育データや需要予測を分析し、最適な収穫時期や出荷スケジュールを算出します。RPAはその結果をもとに、出荷指示書や配送スケジュールを自動で作成・関係者へ通知します。

たとえば、AIが「来週は需要が増加する」と予測した場合、RPAが自動で収穫作業員への作業指示や物流手配を行います。これにより、収穫・出荷業務の効率化と食材ロスの削減が可能になります。

金融・公共機関

• 給付金支給業務の自動化

AI-OCRが申請書の内容を読み取り、RPAがシステムへの登録・審査・支給処理を自動で行います。入力作業の負担を減らすとともに、審査から支給までの時間の短縮が可能になります。

特に自治体や金融機関では、申請件数が多い繁忙期でも迅速な対応が可能となり、市民サービスの品質向上につながります。

• 審査業務のAI補助

AIが申請データや取引履歴を分析し、リスクスコアや不正の兆候を自動で検出します。RPAはその結果を基に承認フローを自動で進行させます。これにより、入力・確認作業を削減しつつ、審査の公平性とスピードを向上できます。AIの学習により判断精度も高まります。

まとめ

RPAとAIを組み合わせることで、単純作業の自動化だけでなく、イレギュラー業務への対応や高度なデータ処理も可能になります。 これにより、製造業や流通、建設、農業、金融・公共機関など、さまざまな業界で業務効率化や作業品質向上が期待できます。

特に人手不足の課題を抱える現場では、RPA×AIの活用が生産性向上やミス削減に直結します。OCRや対話型AI、生成AIと組み合わせた具体的なパターンも多数存在し、現場のニーズに応じた柔軟な自動化が可能です。

ASTINAでは、RPAとAIを組み合わせた現場の自動化・省人化ソリューションの企画から開発、導入支援まで一貫して対応しています。ご相談いただければ、最適なRPA×AI活用プランをご提案可能です。