この記事のポイント
AIとRPAは対象業務・仕組み・柔軟性が異なる- AIは「判断・学習」が可能な非定型業務向け技術
- RPAは「決まった手順」の定型業務を高速に処理
- AI×RPAの連携で「判断＋実行」を両立
- 導入時は目的・業務特性に応じた選定が重要
Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。
業務自動化の文脈でよく比較される「AI」と「RPA」は本質的に異なる技術です。
AIはデータを学習し、予測や判断を行う技術であり、RPAはルールに基づいて定型業務を自動化する技術です。
AIは非定型業務の自動化に向いており、RPAは定型業務の自動化に特化しています。
本記事では、AIとRPAの定義、得意な領域、仕組みの違いをわかりやすく整理し、適切な使い分けや組み合わせ活用のヒントを提供します。
AIとRPAの違いとは？
AIとRPAの違いは、AIは“判断や予測といった知的作業”を自動化する技術であり、RPAは“定型的な作業手順”を自動で実行する技術です。そのため、AIは非定型業務の自動化に向いており、RPAは定型業務の自動化に特化しています。
どちらも“自動化”に関わる技術ではありますが、目的も仕組みもまったく異なるアプローチを持っています。
簡単に言えば、
- RPAは、人間が画面上で行う定型作業を“手順通り”に自動実行するツール
- AIは、人間のように“考えたり判断したり”して業務を自律的に処理する技術
という違いがあります。
AIとRPAの違い【一覧表付き比較】
AIとRPAはともに業務効率化に寄与する技術ですが、その適用領域や仕組みの違いを理解しておくことが重要です。以下の比較表に、両者の代表的な違いを整理しました。
| 比較項目 | RPA | AI（人工知能） |
|---|---|---|
| 対象業務 | 定型業務（ルール化された作業） | 非定型業務（判断・予測・自然言語処理など） |
| 処理の仕組み | ルールベース（決まった手順の再現） | データドリブン（機械学習や統計モデル） |
| 学習能力 | なし | あり（使えば使うほど精度向上） |
| 柔軟性 | 低い（例外に弱い） | 高い（例外や未知の入力にも対応しやすい） |
| 導入ハードル | 比較的低い（短期間・小規模でも導入可能） | 中〜高（データ整備・検証が必要な場合が多い） |
| 代表的なツール例 | UiPath、Power Automate、BizRobo! | Azure OpenAI、ChatGPT、SageMaker、Vertex AI |
このように、RPAはルールが明確な作業の自動化に適し、AIは判断を伴う業務での支援に優れています。
AIとは？（人工知能の概要）
AI（Artificial Intelligence／人工知能）とは、人間の知的活動を模倣・拡張する技術です。近年はディープラーニングや自然言語処理の進展により、画像認識、音声理解、文書生成、異常検知など、より高度で柔軟な判断が可能になっています。
AIの大きな特徴は、以下のような点にあります：
- 学習能力がある：過去のデータからパターンを抽出し、将来の予測や判断に活用
- 非定型業務に強い：決まったルールが存在しないケースでも対応可能
- “考える”プロセスの自動化：たとえば問い合わせ対応や画像診断など、従来は人間の判断が必要だった領域も自動化できる
主な活用例：
- 顧客対応：自然文を理解して自動応答するAIチャットボット
- マーケティング：顧客行動データから購入確率を予測
- 医療：画像診断AIによる異常検知やリスク評価
AIは思考・判断・予測を含む非定型な作業の支援・自動化に適しており、複雑で変化の多い業務に対して力を発揮します。
RPAとは？（ロボティック・プロセス・オートメーションの概要）
RPA（Robotic Process Automation）は、人間がPC上で行う“繰り返し作業”をルールに従って自動化する技術です。Excelのコピー＆ペースト、社内システムへのデータ入力、メール送信など、決まった手順のある業務に最適です。
RPAの特徴は以下の通りです：
- ルールベースの自動化：あらかじめ決めた操作手順に従って作業を再現
- 判断はしない：入力や出力のパターンが明確であることが前提
- 比較的導入が容易：専門的なAI技術や大量のデータを必要としない
主な活用例：
- 請求書PDFからのデータ抽出とERPへの自動入力
- 定型レポートの作成と自動送信
- Webフォームへの自動入力、メール処理
RPAは単純かつ反復的な作業を“高速・正確・休まず”実行する仮想ロボットのような存在で、業務の自動化による時間削減や人的ミスの防止に貢献します。
活用シーンごとの適切な使い分け
業務の種類や目的によって、AIとRPAのどちらを導入すべきかは変わります。
では、どのような業務に対してどちらを選ぶべきなのでしょうか？
以下に、代表的な業務シーンにおける適切な使い分けの例を紹介します。
RPAが適している業務（定型・反復）
- 社内申請処理の自動転記（例：勤怠や経費申請）
- メール添付ファイルの分類・保存
- Excelデータの集計と定型レポート出力
- 複数システム間のデータ転記やコピー操作
➡ 「作業の流れが一定で、判断が不要な処理」に最適
AIが適している業務（非定型・判断が必要）
- チャットボットによる顧客問い合わせ対応
- 画像からの不良品検出やOCR処理
- 売上予測やリスクスコアリング
- 社内文書の分類や要約
➡ 「人間の思考を必要とするような処理」「パターンが曖昧な処理」に有効
このように特徴を理解した上で、業務の特性に応じてAIとRPAを使い分けることが重要です。
AIとRPAのメリット・デメリット
AIとRPAはそれぞれ異なる特性を持っており、導入する際にはそのメリット・デメリットを理解しておくことが重要です。
🔷 RPAのメリット・デメリット
メリット
- 導入が比較的容易：ルールが決まっている作業であれば、短期間・小コストで導入可能
- ミスの削減：人為的な入力ミスや作業漏れを自動化で防止
- 既存システムのままでも導入可能：システム改修不要で自動化できるケースが多い
デメリット
- 柔軟性がない：ルール変更や例外処理に弱く、メンテナンスが必要になりやすい
- 判断ができない：イレギュラーな処理や文脈判断には対応できない
🔷 AIのメリット・デメリット
メリット
- 高度な判断力：非定型データにも対応し、柔軟な自動化が可能
- 継続的な学習と精度向上：使えば使うほど成果が改善される（自己改善的）
- 多言語対応・自然言語理解：チャットや要約、音声認識などに強い
デメリット
- 導入・運用の難易度が高い：モデル学習やデータ準備が必要
- 意図しない結果のリスク：判断ロジックがブラックボックス化しやすい
- コストや人的リソースの確保が必要：専門人材やPoC実施など
AIとRPAの組み合わせ・連携【具体的ユースケース付き】
AIとRPAの組み合わせ・連携
AIとRPAは本来競合するものではなく、それぞれの強みを生かして“判断と実行”を分担する構成にすることで、より高度かつ実用的な自動化が可能になります。以下に、代表的な連携パターンを紹介します。
① 問い合わせ業務の自動処理
AI（自然言語処理） × RPA（転送・入力自動化）
- AIがチャットやメール文を解析し、問い合わせの内容を分類（例：請求／契約／技術サポートなど）
- RPAがその分類結果に応じて、適切な部門の管理画面に内容を入力 or 転送
📌 導入効果： 対応部門の選定ミス防止／振り分け作業の削減
② 書類・帳票の自動処理
AI（OCR・画像解析） × RPA（業務システム入力）
- AIがPDFやスキャン画像から文字情報を読み取り（OCR）
- 読み取った値をRPAが、経費精算システムやERPなどに自動で転記
📌 導入効果： 紙の帳票処理をペーパーレス化／入力ミスゼロ
③ 音声記録から議事録作成
AI（音声認識・要約） × RPA（ファイル保存・配信）
- AIが会議の音声データをテキストに変換＋要約
- 要約結果をRPAがメールで参加者へ配信、ファイルとして共有フォルダに保存
📌 導入効果： 会議後の作業工数削減／記録の標準化
④ 商品レビューの感情分析＋アラート
AI（テキスト分析） × RPA（通知・レポート化）
- AIがECサイト上のレビューを解析し、「ポジティブ／ネガティブ」の傾向を抽出
- 一定のネガティブ傾向が出た場合、RPAがSlackやTeamsにアラート送信
📌 導入効果： 顧客の声を即座に検知し、商品・サービス改善につなげる
導入時の注意点とよくある誤解
AIやRPAの導入を検討する際には、次のような誤解や過度な期待に注意する必要があります。
よくある誤解
-
「AIを入れればすべて自動化できる」
→ 実際には、AIは判断を補助するものであり、業務フローの見直しや人間との連携が不可欠です。 -
「RPAだけでDX化が完了する」
→ RPAは作業効率化には効果的ですが、意思決定や柔軟な処理には限界があります。 -
「AIとRPAはどちらかを選ぶもの」
→ 実は両者は補完関係にあり、組み合わせることで真価を発揮します。
導入時のポイント
- 業務を棚卸しし、“定型／非定型”を切り分けることが第一歩
- RPAは小さく始めて即効果を出す、AIは育てながら価値を伸ばす
- 現場担当者の協力と理解が不可欠。ブラックボックス化を避ける運用が重要
まとめ
AIとRPAは、ともに業務自動化を実現する強力な手段ですが、目的や業務内容に応じて役割が異なります。
- 単純・反復的な定型業務には、RPAを使って高速かつ正確に処理を自動化
- 判断・予測・自然言語処理が求められる非定型業務には、AIを使って人間の思考を補完
- “判断はAI・実行はRPA”という連携構成により、高度かつ現実的な自動化が実現
最も重要なのは、「どちらを使うか」ではなく、「どの業務に、どの技術を、どう使うか」という視点です。
AI総合研究所では、AIとRPAの導入支援や活用方法についてもご相談を承っております。業務の特性に応じた最適なソリューションをご提案いたしますので、お気軽にお問い合わせください。
