RPAとAIの違いとは？組み合わせで可能な業務効率化や 活用事例も紹介

RPAとAIは、業務の自動化・効率化に有効なものとして注目されている技術です。RPAは定型的な作業を自動化することが得意ですが、判断を要する作業はできません。

一方、AIはパターン認識や判断を行うことが得意ですが、AIだけでは実際の作業を行うことはできず、何らかの作業を行うにはロボットなどと連携させる必要があります。そこで両者を組み合わせることで技術を補完し、業務を大きく効率化することが可能です。

本記事では、RPAとAIの概要や違い、その組み合わせによる効果、そして組み合わせてできることなどを幅広くご紹介します。

RPAとAIとは？それぞれの概要

RPAとAIはどちらもDX推進によく利用される技術です。その役割と特徴はどのようなものでしょうか。

AIとは

AI（Artificial Intelligence：人工知能）とは、人間の知能をコンピューターで人工的に再現したものです。大量のデータをもとに学習し、ルール（処理のパターン）を発見していきます。それにより自ら「判断基準」を作成し、指示を出すことが可能です。

AIは次の2つに分かれます。

特化型AI：特定の分野に特化した知能や知識を持つAIを指します。現在利用されているAIはほぼ特化型AIです。
汎用型AI：分野を限らずさまざまな問題に対応できるAIです。AGI（Artificial General Intelligence、人工汎用知能）とも言います。

AIが単体でできるのは判断までで、実際の作業を行うことはできません。そのため、産業用ロボットなどほかのツールと連携してAIの判断を実行するように、組み合わせて利用されることが多くなります。

AIについて詳しくは、次の記事をご覧ください。

AIとIoTを組み合わせると何ができる？活用方法とその注意点

機械学習とは？定義や仕組み、活用例などを紹介

RPAとは

RPA（Robotic Process Automation）とは、PCで行う作業を自動化できるソフトウェアロボットのことです。

RPAはPC上の異なるソフトウェアやシステムをまたぐ業務プロセスを自動化することが可能です。日々のルーチンワーク（定型業務）を自動化し、業務を大きく効率化できます。

ただし、RPAは基本的には決まったルールでしか動きません。そのため、イレギュラーな事態や判断が必要な業務には向いていません。また、最初に人間がルールを教える（自動化シナリオを作成する）必要があります。

RPAについて詳しく知りたい方は、次の記事をご覧ください。

DX推進に大きく貢献するRPA―導入メリットや注意点・事例まで

RPAの導入効果やメリット、自動化できる業務の具体例を徹底解説！

RPAのクラス

RPAの自動化レベルは3つのクラスに分けることができます。

クラス1：RPA（Robotic Process Automation）
定型業務の自動化です。人間が決めたルールに従い、判断や分岐のないルーチンワーク（データ入力や給与計算、在庫管理、注文処理など）を自動化します。現在はこのクラスが主流になります。
クラス2：EPA（Enhanced Process Automation）
RPAとAIとの組み合わせにより、ルーチンワークだけでなく、一部非定型業務の自動化もできます。言語や画像、音声などの解析ができ、必要なデータの収集・分析も可能です。
クラス3：CA（Cognitive Automation）
EPAより高度な自動化を実現するクラスです。ディープラーニングや自然言語解析技術などにより自ら成長し、分析や提案、意思決定までも自動化が可能となります。

参考：情報通信統計データベース｜RPA（働き方改革：業務自動化による生産性向上）｜総務省

現在はクラス2が進行している段階で、クラス3はほとんど実用化されていないといわれています。

RPAのクラスについては、次の記事でも紹介しています。ぜひ参考にしてください。

事例あり！RPA×AIは自動化を進化させDX推進にもつながる

【最新】RPAとは？メリットや自動化できる業務の具体例について詳しく解説

IA

IA（Intelligent Automation）は、最近出てきた概念です。RPAとAIを組み合わせて業務プロセス全体を自動化するもので、判断が必要な部分も含まれます。CAに近いものと言えるでしょう。

RPAとAIの違い

RPAとAIは、どちらも「これまで人間が行っていた作業をルールにもとづいて自動化・効率化」することに役立ちます。しかし、「作業のルールを設定するのは誰か」「自分で判断することが可能か」の2点において、両者は大きく異なります。

RPA

ルールはソフトウェアを用いて人間が設定します。
RPAは設定されたルールに従って動作するのみで、自分で判断することは基本的にはありません。

AI

与えられたデータをもとに、AIが学習・分析してルールを作成します。
分析結果にもとづき、AIが自分で判断して作業を進めることができます。

すなわち、RPAは人間の「手」、AIは人間の「脳」のような役割を果たすと考えるとイメージしやすいかもしれません。両者の主な違いをまとめると、以下のようになります。

	RPA	AI
得意分野	定型的な作業の自動化	パターン認識・判断・予測
ルール設定	人間が設定	膨大なデータを元に自ら学習
判断能力	設定されたルールに従う	状況に応じて判断
適用範囲	主に定型業務	非定型業務（複雑な分析や意思決定など）

RPAとAIの違いについては、次の記事もご参照ください。

IoTとDXはどう違う？ICT・AI・RPAとの違いも紹介

ユーザックシステムでは、RAG技術と生成AIを組み合わせることにより、RPAでは困難だった「非定型業務」の自動化を実現する「受注AIエージェント」のPoCサービスを提供しています。気になる方は、以下のリンクより詳細をご確認ください。

ユーザックシステム｜受注AIエージェント

RPAとAIを組み合わせるメリットと効果

RPAとAIを組み合わせることで、大きなメリットを得られます。RPAによって自動化された業務にAIを組み合わせると、AIがRPAの短所を補い、より高度な処理や分析が可能になるのです。例えば、次のような応用が可能です。

適用範囲の拡大

RPAだけでは決まった動作しかできず、適用範囲は限られます。そこに、状況に応じて複数の処理から最適な処理を自分で判断し、動作を変えることが可能なAIを組み合わせることで、適用できる範囲が広がります。

イレギュラーな処理の実現

RPAにAIを組み合わせることで、結果が不確実な処理も可能になります。かりにイレギュラーな事態が起きても、AIがより適切な処理を選んで実行させることで、RPAが停止せずに処理を続けることができるのです。

これらの技術的なメリットにより、次のような効果が期待できます。

業務自動化・効率化の推進
前述のとおり、RPA単体ではできなかった、イレギュラーな事態への対応や自律的な判断を要する作業も、ある程度自動化が可能になります。自動化できる業務の幅が広がると同時に質も向上し、業務の自動化・効率化を大きく推進することが可能です。
生産性・効率性の向上
RPAとAIを組み合わせることで、人の手に頼ることなく、データ入力や売上予測などさまざまな作業を自動化できます。RPAとAIは人と違って24時間休みなしに稼働させることができ、生産性・効率性が向上します。
人手不足の解消になる
業務の自動化・効率化が進むことで人の作業負担を削減でき、少ない人手でも業務の遂行が可能になります。RPAとAIにルーチンワークを任せられるため、人はより高度な判断や創造的な業務、コア業務に専念することもできます。それにより一層生産性・効率性が高まることも期待できます。
作業品質の向上
RPAとAIにより作業の多くを自動化することで、人的ミスを大きく削減でき、品質のバラつきを抑えます。これによって作業品質の向上につながります。

以上のように、RPAとAIの組み合わせはさまざまな効果を生みます。

また、RPAとAIの組み合わせにより業務プロセスのデジタル化（デジタライゼーション）が進むことで、DX推進にもつながっていきます。

RPAとAIの組み合わせのポイントやDXとの関連性については次の記事をご覧ください。

生成AIとRPAとを組み合わせてどう使う？導入の課題やメリットも紹介

デジタイゼーション、デジタライゼーション、DXの違いについては次の記事をご覧ください。

【徹底解説】DX(デジタルトランスフォーメーション)とは？必要性から成功事例まで

デジタイゼーションとは？デジタライゼーション・DXとの違いや具体例を解説

デジタライゼーションとは？効果や業種別の具体例と推進のステップ

RPAとAIの組み合わせパターン

RPAとAIの組み合わせのパターンとしては、主に以下の2つがあります。

RPA×AI-OCR

AI-OCR（Optical Character Recognition）とは、AIを活用して文字認識の精度を高めた技術です。従来のOCRと異なり、AIの学習機能により、手書き文字や歪んだ文字、さまざまなフォーマットの帳票でも高精度で読み取ることができます。

このAI-OCRとRPAを組み合わせることで、

紙の帳票や申請書をAI-OCRでデジタルデータ化
RPAが自動的にそのデータを基幹システムに入力
一連の作業を人手を介さず自動処理

という流れが実現できます。

AI-OCRについては、以下の記事で詳しく解説しています。

AI-OCRを業務に導入するとどのような効果がある？DXへの効果や活用シーンも紹介

AI-OCRでペーパーレス化や業務効率化を進めてDXの土台を作ろう！

RPA×対話型AI

対話型AIとは、人間との自然な対話を通じてコミュニケーションを行うAI技術です。音声による対話が可能な「Siri」や「Googleアシスタント」、テキストでの対話を行う「ChatGPT」などが代表的な例です。

この対話型AIとRPAを組み合わせることで、

対話型AIが顧客とのコミュニケーションを担当
会話から得た情報をRPAが自動的にシステムに入力
必要な処理を自動的に実行

といった活用が可能になります。

RPAとAIの連携による業務自動化の事例

RPAとAIを組み合わせてできる自動化の事例を、業種別でいくつか紹介します。

流通業

伝票処理
RPAとAI-OCRを組み合わせることで、顧客からの伝票を自動的に読み取ってデータ化し、自動的にシステムに入力して、受注管理を行うことができます。
問い合わせ対応
入力フォームを通した顧客からの問い合わせテキストデータを抽出し、RPAで定型文の回答をすることができます。
さらにAIの音声認識機能を組み合わせることで、音声通話による問い合わせをデータ化、AIで回答文を生成し、RPAで対応することが可能になります。
入庫管理
AIによる画像認識で、出入庫管理、検品、仕分けが可能です。さらに、RPAがそのデータを自動的にシステムに入力することができます。

製造業（食品、部品）

売上予測
RPAにより気象、イベントなどの条件のデータを収集し、業務システムから過去の販売データを取得します。それらを組み合わせてAIで分析することで、素早く正確に商品の売上予測を行うことが可能です。
また、それをもとに在庫管理やシフト調整なども行うことができます。
設備・機械の保守点検
工場のラインで、AIにより設備に異常を検知したら、RPAがアラートを出して知らせます。点検の自動化が可能です。
異常検知の自動化
AIの画像分析やセンサーによるデータ分析により、製造ライン上に異常な製品があれば検知します。それをもとにRPAがアラートを出し、製造ラインを止めることが可能です。
食品製造工程の自動化
RPAにより、その日の温度や湿度などのデータを取得します。それをもとに材料の配合や調理時間をAIが調整し、そのデータをもとに、RPAにより計量や調理時間を設定することが可能です。効率化だけでなく、品質向上にもつながります。
設計図の管理
AI-OCRによって紙の設計図を電子データ化し、設計図に記載された文字をテキストデータ化します。それをもとにRPAが自動的に管理情報をシステムに入力し、適切なフォルダに保存することが可能です。

そのほかの業種

さまざまな業種や企業で、RPAとAIを組み合わせて次のような処理を自動化しています。

既存の書類のペーパーレス化
取引先からの書類の多くは、画像やPDFで送られます。改変防止のためですが、このままではデータ入力に不便です。そこでAI-OCRで内容を読み取り、RPAでデータを入力することで、それ以降の処理を効率化しています。
チャットボットによる問い合わせ対応
現在、多くの企業ではLINEやWeb上で、AIチャットボットによる問い合わせ対応の自動化を行っています。AIチャットボットにRPAを組み合わせれば、ただ内容を記録するだけでなく、会話から必要な情報を取得して必要なデータを入力できます。それによって、対応しながらさまざまな申し込みを受け付けることも可能です。