RPAとAIの違いは何か？組み合わせによる効果や活用事例を紹介

RPAとAIはいずれも業務効率化に活用される技術ですが、役割が異なります。RPAは定型作業の自動化、AIはデータをもとに判断や分析を行うのが得意です。それぞれの特徴を理解することが適切な活用につながります。それぞれの違いは次のとおりです。

RPA (ロボティック・プロセス・オートメーション) とは、これまで人間がパソコン上で行っていた定型的な作業を、ソフトウェアの「ロボット」が代行して自動化する仕組みのことです。

AIは、日本語では「人工知能」と呼ばれます。人間が行っている判断や認識といった知的な作業を、コンピューターで再現する技術です。従来のシステムはあらかじめ決められたルールに沿って処理を行っていましたが、AIは大量のデータを学習することで、状況に応じた判断や分類ができる点に特徴があります。

例えば、画像から文字を読み取る処理や、問い合わせ内容を自動で分類する仕組み、過去データをもとに需要を予測する分析などに活用されています。このように経験を重ねるほど精度が高まる仕組みを「機械学習」と呼びます。

AI単体では作業そのものを実行する機能は限定的ですが、RPAと組み合わせることで、判断から処理実行までの自動化が可能です。業務の高度化や省力化を実現する技術として、多くの企業で導入が進んでいます。

RPAはすべてが同じ機能を持つわけではなく、そのスペックによって対応できる業務範囲が異なります。一般的には「RPA」「EPA」「CA」という3つの段階に分類されており、それぞれ自動化できる内容が変わってきます。

従来のRPAは決められた操作の自動実行が中心でしたが、AIとの連携によって判断を含む業務にも対応できるようになっています。自社の業務内容に合わせて適切なレベルを選ぶことが、導入効果を高めるポイントになります。

また、高度な判断を伴う業務の自動化も大きな利点といえるでしょう。過去のデータからAIが需要予測や異常検知を行い、その予測に基づいた発注作業やアラート通知をRPAが実行します。これにより、これまで人間にしかできなかった「考えて動く」プロセスを、自動化のサイクルに組み込めるようになりました。

単なる作業の置き換えを超え、ミスの削減と意思決定の迅速化を同時に達成できるのがこの連携がもたらす大きな相乗効果といえるでしょう。

RPAとAIを組み合わせることで、これまで人の判断が必要だった業務も自動化が可能になりました。帳票処理や問い合わせ対応、経費精算など、さまざまな業務で活用が進んでいます。

ここでは、KDDIのソリューションを活用した、RPAとAIの組み合わせによる業務改善事例を詳しく紹介します。

手書き書類や多種多様なフォーマットの請求書を扱う現場では、入力作業の膨大な工数と転記ミスが長年の課題でした。そこで、AI-OCRを用いて文字情報を高精度にデータ化し、その結果をRPAが会計システムへ自動入力する仕組みを構築しました。

この連携により、従来は人間が行っていた「読み取り・判断・入力」という一連のプロセスから手作業を排除し、業務時間を大幅に短縮しています。AI-OCRが非定型な書類にも柔軟に対応するため、複雑な帳票業務でも高い自動化率を維持できるのが大きな強みです。正確かつスピーディーな処理が実現し、現場の心理的負担も大きく軽減されました。

情報システム部門や総務部門に寄せられる膨大な問い合わせへの対応が、本来のコア業務を圧迫するケースが増えています。そこで、生成AI (大規模言語モデル：LLM) が質問の意図を汲み取って最適な回答案を作成し、さらに複雑な手続きが必要な場合は、RPAが裏側で申請処理までを完結させる仕組みを導入しました。

生成AIが「自然な対話」を担当し、RPAが「実務」を代行することで、社員の自己解決率が大幅に向上しています。担当者の回答負担を減らすだけでなく、24時間365日の即時対応が可能になったことで、組織全体の意思決定と行動のスピードアップにも大きく貢献しています。

会員登録時の本人確認や契約審査において、膨大な情報の照合作業がボトルネックとなっていました。そこで、画像認識AIが身分証の画像や与信サイトの情報を解析・判断し、RPAがその結果に基づいたシステムへの登録作業を代行するワンストップのフローを構築しました。 

これにより、従来は数週間かかっていた一連の審査・登録作業をわずか数日に短縮するなど、バックオフィス業務の劇的な効率化に寄与しています。AIの確かな「眼」とRPAの正確な「手」を組み合わせることで、ヒューマンエラーを最小限に抑えつつ、顧客を待たせない迅速なサービス提供が可能になりました。

ある教育機関では、編入学手続きに伴う情報登録やデータ転記を職員が手作業で行っており、以下の課題を抱えていました。

• 複数システムへの同一情報入力による作業時間の増大
• 入力ミス発生リスクの増加
• 職員の業務負担の拡大

KDDIの支援によりUiPathを導入し、申請情報の取得から複数システムへの登録までを自動化しました。これにより、

• 手作業による入力作業を大幅削減
• 処理時間を短縮
• 入力精度が向上し業務の正確性が改善

といった成果が得られています。

また、作業状況が可視化されたことで進捗管理が容易になり、職員が児童・保護者対応など、より価値の高い業務へ時間を振り向けられる環境が整い、学校運営全体の効率化につながりました。

ある日系企業の海外拠点では、輸出入申請や在庫管理に関するデータ入力を手作業で行っており、以下が課題となっていました。

• 業務量増加に伴う処理遅延
• 手作業による人的ミス
• 複数システム間の転記に伴う担当者の負荷増大

KDDIはUiPathを活用したRPA導入を支援し、申請データの入力や更新作業を自動化しました。その結果、

• 作業時間を削減
• 入力精度が向上し業務品質が安定
• 業務の標準化により引き継ぎ負担が軽減

といった効果が得られています。

さらに、これまで人手に依存していた作業が自動化されたことで処理スピードが向上し、業務量が増えても安定した運用を継続できる体制を構築することができました。

RPAとAIはそれぞれ異なる役割を持つ技術ですが、組み合わせて活用することで業務自動化の可能性は大きく広がります。RPAが作業を自動で実行し、AIが判断や分析を担うことで、これまで人手に依存していた業務にも対応できるようになりました。実際の導入事例からも、作業時間の削減や業務品質の向上といった効果が確認されています。自社の業務課題を整理し、適切な技術を組み合わせることが、効率的な業務改革を進める重要なポイントといえるでしょう。