生成AI×RPAの活用法とは？できることやメリットを徹底解説
生成AIとRPAを組み合わせることで、業務の自動化と効率化をさらに高いレベルで実現できます。従来の手作業や時間のかかるタスクを自動化し、より戦略的かつ創造的な業務に集中できる環境を整えることは、自社の成長や従業員の業務負担軽減など、さまざまなメリットをもたらします。
本記事では、生成AIとRPAをどのように組み合わせて活用できるのか、実現可能な業務プロセスの自動化や効率化、具体的な事例について詳しく解説します。この記事を通じて、生成AIとRPAの可能性を最大限に活用する方法を学べます。
生成AIとは
生成AI（Generative AI）は、人工知能技術の一種であり、テキスト、画像、音声などさまざまなコンテンツを自動的に生成する能力を持ったAIサービスです。
生成AIはユーザーが投入した多様なデータパターンを学習し、新しいコンテンツを創造することで、クリエイティブなプロセスや意志決定をサポートします。近年ではマーケティング、芸術、エンターテインメント、教育などビジネスに関わる分野でも広く利用されており、その応用範囲は日々拡大しています。
新しく広がりつつある生成AI技術は、人間の創造性を補ったり業務効率を高めたりする用途で利用されるのが一般的です。
RPAとは
RPA（Robotic Process Automation）は、ソフトウェアを活用して定型業務を自動化する技術です。「シナリオ」と呼ばれる形式で作業のルールをRPAに記憶させることで、繰り返し行われる単純作業を自動化し、業務効率を大幅に向上させられます。
RPAの導入により、企業はこれまで定型業務に割いていた人的リソースをより生産性の高い業務に集中させることが可能となるため、生産性の向上につながります。また、ヒューマンエラーの削減も期待できるため、さまざまなビジネス分野での採用が進んでいます。
少子高齢化による労働力不足や業務負担の軽減が多くの企業で課題に掲げられる中、RPAの需要はますます増加していくと考えられます。
生成AI×RPAのメリット
生成AIとRPAを組み合わせて活用することで、より業務効率を高めたり、クリエイティブな使い方が可能になったりします。データ分析などに応用すれば、戦略的な意思決定の推進にも大きく寄与するでしょう。
ここでは、生成AI×RPAの4つのメリットについて詳しく解説します。
業務効率化
生成AIとRPAの組み合わせにより、単純なタスク実行だけでなく、より高度で精密な作業の実現が可能になります。生成AIを取り入れることで、より複雑なデータ分析や経営層の意思決定支援も自動化の範囲に入ってきます。
生成AIはデータ分析を得意としているため、収集済みのデータから有益な結果を導き出し、ビジネスを進める上で新しいアプローチを提案可能です。一方、RPAは生成AIが導き出したアプローチを具体的な業務プロセスに組み込み、効率的に実行できます。
両者の活用により、人間は創造的な業務や戦略的なタスクに集中でき、業務効率が向上します。
新たなビジネスモデルの創出
生成AIとRPAを組み合わせることで、従来のビジネスモデルを超えた新しいサービスや製品の開発も可能です。
生成AIが提案した新しいアイデアやソリューションは、RPAを通じて速やかに自動化されます。この一連のプロセスにより、企業は市場において新たな価値を創造するだけでなく、これまで参入が難しかったまったく新しい市場の開拓も可能になります。
また、顧客ニーズに対応する革新的な製品やサービスを提供できるようになれば、市場における競争力をさらに高められます。
戦略的な意思決定の推進
生成AIは、パターン認識や予測分析を通じて具体的な戦略の立案やリスク管理に貢献します。一方、RPAは定型的な事務作業を自動化し、戦略的な意思決定に必要な時間とリソースを確保する上で役立ちます。
生成AIとRPAを組み合わせて活用することで、ビジネスの意思決定プロセスをより迅速かつ効率化できます。データ駆動型の意思決定を通じて、市場の変化に迅速に対応し、リスクを最小限に抑えることにもつながります。
工数削減
生成AIとRPAの組み合わせにより、コンテンツ作成やカスタマーサポートなど、さまざまな業務で工数削減が期待できます。
生成AIで生み出されたクリエイティブなコンテンツは、RPAによって自動的に適切なチャネルで配信できます。また、カスタマーサポートにおいては、生成AIのデータ分析能力を活かすことで、顧客の問い合わせに対してよりニーズに即してカスタマイズされた応答を自動的に提供可能です。
これにより、従業員はより価値の高い業務に注力でき、全体的な生産性の向上に寄与します。
生成AI×RPAの導入でできること
生成AI×RPAの導入でできることとして、シナリオ作成の補助や音声データの文字起こし、自動カスタマーサポートの実現などが挙げられます。また、ワークフローの自動生成やデータ収集・分類業務などにも活用できます。
ここでは、生成AI×RPAの5つの活用例を紹介します。
シナリオ作成の補助
生成AIとRPAを組み合わせることで、RPAのシナリオ作成をより効果的にサポートできます。
初めてRPAのシナリオを作成する方にとって、効率的な使い方のイメージがすぐに湧かないという悩みを抱える場面もあるでしょう。このような場面において、テキスト生成AIを活用して自動化のシナリオ案を提案してもらうことで、初心者でも最適な手順を設計することが可能です。
生成AIは過去のデータとユーザーの要件から、より効果の高いシナリオを自動的に導き出せます。これにより、複雑な業務プロセスでも簡単かつ迅速に自動化のためのシナリオを構築でき、業務効率の大幅な向上が見込まれます。
音声データの自動文字起こし
生成AIとRPAを併用することで、音声データの自動文字起こしも実現可能です。
生成AI×RPAによる音声データ文字起こしは、AIが音声データを認識して内容を要約し、その後、RPAがテキスト化するというプロセスを採用しています。
例えば、会議の議事録作成において、AIが会議の録音データをテキストに変換し、RPAがそれを整理してテキスト化するなどの使い方が可能です。生成AI×RPAによる文字起こしを効率的に活用することで、手作業による時間の消費やヒューマンエラーを減らし、効率的な資料作成を実現できます。
自動カスタマーサポートの実現
RPAと生成AIの組み合わせによって、システムを活用した自動カスタマーサポートも実現できます。RPAだけでの自動化も可能ですが、生成AIを追加することで、より複雑な顧客の問い合わせに対応できるようになります。
AIが顧客の要望を理解して適切な応答を生成し、その内容をRPAが自動的に顧客へ提供します。両者の組み合わせにより、顧客満足度を高めながら、サポート業務の負担を軽減できます。
ワークフローの自動生成
生成AIとRPAの組み合わせにより、ワークフローの自動生成を実現できます。
ワークフローの自動生成では、生成AIがユーザーからの自然言語指示を分析し、それに基づいてRPAが実行可能なワークフローを作成します。例えば、営業レポートの作成プロセスや顧客管理タスクなど、日常的に行われる業務において、AIは過去のデータや作業パターンを学習し、最適な作業フローを提案します。
一方、RPAは生成AIが示した提案に基づいて、必要なデータの収集、整理、レポート作成などの作業を自動化します。このプロセスにより、業務の効率化だけでなく、ヒューマンエラーの削減や作業の標準化も達成できます。
データ収集・分類作業の自動化
データ収集・分類作業の自動化においては、RPAが複数の情報源からデータを自動的に収集し、生成AIがその中から重要な情報を選別します。
例えば、市場調査や顧客フィードバックの分析などにおいて、RPAは関連するデータをネットワーク上から収集し、生成AIは集めたデータの中から有益な情報を抽出します。
AIはパターン認識や機械学習アルゴリズムを使用して、データの重要性や関連性を評価し、目的に沿った情報のみを選択可能です。これにより、データ収集と分析が高速かつ正確に行われるようになり、意思決定の速度と品質が向上します。
生成AI×RPAの具体事例
最後に、生成AI×RPAの3つの具体事例を紹介します。
工場の製造ラインの不具合検知やカスタマーサービス改善による顧客満足度向上、書類入力処理の自動化など、これから新たに生成AI×RPAの導入を検討している方にも役立つ内容となっていますので、ぜひ参考にしてください。
工場の製造ラインの不具合検知
工場の製造ラインでは、RPAとAIを組み合わせることで、効率的な不具合検知を実現している事例があります。
AIが機械の検査に関するノウハウを事前に学習し、不具合の兆候を検知すると自動的にアラートを発生させる仕組みです。これにより、機械の異常を早期に検知し、自動的に対処法を提示するシステムが構築されました。
従来は経験豊富な技術者による手作業で行われていた検査が、AIとRPAの導入によって効率化され、検査速度と品質が向上しました。このシステムは、不具合による生産停止のリスクを大幅に低減し、製造ラインの稼働率と品質の維持に大きく貢献しています。
カスタマーサービスの改善による顧客満足度向上
生成AIとRPAの組み合わせにより、カスタマーサービスの質を向上させた事例もあります。
AIが顧客からの問い合わせを自動的に分析し、ニーズに寄り添った適切な応答を生成します。生成された応答は、RPAによって効率的に顧客に届けられます。
この一連の自動化プロセスにより、迅速かつ一貫したカスタマーサービスが実現し、顧客満足度を高められます。特に、人間のオペレーターを確保することが難しい繁忙期や深夜の問い合わせ対応も安定的に維持できるようになり、24時間365日の高品質なサービス提供が可能になりました。
書類入力処理の自動化
AI-OCRの導入により、書類入力処理の自動化も実現できます。例えば、銀行業務において手作業で行っていた非定型な口座振替依頼書などの処理が、RPAとAIを連携させたシステムによって自動化された事例があります。
AIを組み込んだOCRを活用することで、書式や表記揺れが目立つ書類や、癖のある手書きの文字でも正確に情報を読み取り、データ入力を行うことが可能になりました。
この自動化により、銀行は大幅な事務作業の効率化を実現し、業務の迅速化とエラーの削減に成功しました。また、従業員は煩雑な入力作業から解放され、より顧客対応やコンサルティングなどの高付加価値業務に集中できるようになりました。
まとめ
生成AIとRPAの組み合わせにより、業務自動化と効率化をより高いレベルで実現することが可能になります。音声データの自動文字起こしやカスタマーサポートの自動化、データ収集・分類の効率化など、アイデア次第で活用の道は広がっています。
手作業に依存するプロセスから解放されることで、企業は革新的なビジネスモデルの構築や、より創造的な作業にリソースを集中させることができます。自社のビジネスに上手く取り入れて、より競争力の高い企業へと成長させていきましょう。