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生成AI×RPAでできる業務自動化と成功させるための3ステップ

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公開日:2026.02.04　更新日:2026.02.05

生成AI×RPAでできる業務自動化と成功させるための3ステップ

監修者

コンテンツマーケティングディレクター飯嶋シロ

1 生成AI×RPAとは？従来の業務自動化との違い
2 生成AI×RPAで実現できる業務自動化の具体例
3 なぜ今、生成AI×RPAが注目されているのか
4 生成AI×RPAを導入するメリット
5 生成AI×RPA導入時の注意点／失敗しやすいポイント
6 生成AI×RPA導入を成功させるために重要な視点
7 生成AI×RPA導入を成功させる基本の3ステップ
8 生成AI×RPA導入にお悩みの方へ｜まずはご相談ください

属人化や手作業に依存した業務体制は、今や大きな経営リスクです。「生成AI×RPA」による業務プロセス自動化は、企業の生産性を飛躍的に高める手段として注目されています。しかし、ツール導入だけで成果が出るわけではありません。

本記事では、生成AIとRPAを組み合わせることで実現できる業務自動化と、導入する際の注意点と成功させるために必要なステップを解説していきます。

生成AI×RPAとは？従来の業務自動化との違い

かつて業務自動化といえば、定型業務に限定されたRPAが主流でした。しかし現在は、生成AIの登場によって「非定型業務」にも自動化の波が広がっています。

ここでは、生成AIとRPAの違いと、生成AIとRPAが組み合わさったら何が変わるのかをご紹介します。

RPAとは何か｜定型業務を自動化する仕組み

RPA（Robotic Process Automation）は、人が手作業で行う繰り返しの作業やルール化されたいわゆる定型業務をロボットが代わりに自動で実行することです。

定型業務の中でも、以下のような特性があると、RPAが向いています。

毎日/毎週/毎月のように、同じ処理を繰り返す
「AのときはBを実行」のように処理や分岐が明確になっている
単純でも処理件数が多く、人手だと時間がかかる

具体的には、経理の請求書や入金処理、従業員の勤怠データを集計し、給与システムに転記、Webサイトなどから情報を収集などがあげられます。

もし、RPAを導入しても成果が得られないと感じた場合は、以下の記事を参考にしてください。

生成AIとは何か｜非定型業務を処理できる理由

生成AI（ジェネレーティブAI）は、学習した大量のデータを基に、テキスト、画像、動画、音楽などのオリジナルコンテンツを自動的に生成する人工知能です。

従来のAIはデータ分析や分類が主な用途でしたが、生成AIは新たな情報を生み出す（新たな文章や要約、回答文を生成できるなど）能力を持っています。

また、RPAとの違いとして、非定型業務ができることです。非定型業務を処理できる理由は、生成AIが文章や文脈を確率的に理解し、過去の学習データを基に最適解を推定できるためです。

具体的には、文章の作成や画像の生成、アイデアの壁打ちなどがあげられます、とはいえ、複雑な計算や、時事ニュースやリアルタイムな情報を拾うことは苦手です。

なお、効率的に生成AIを活用してみたい方は以下の記事を参考にしてください。

生成AIとRPAの違い比較

ここまで、生成AIとRPAそれぞれで解説してきましたが、生成AIとRPAの違いをここでは表で示します。

比較項目	生成AI	RPA
得意領域	非定型業務、クリエイティブ、判断・要約	定型、ルーティン、手順が明確な業務
苦手領域	正確な計算、事実の担保	柔軟な判断、非定型への対応
判断能力	学習・状況に基づき自律判断	ルール・手順に従うのみ
処理の安定性	出力にばらつきが出る場合がある	常に同じ結果を返す
データ構造	非構造化データ（自然言語・画像等）	構造化データ（Excel・DB等）
強み	柔軟性、新しい情報の生成	正確性、処理スピード
主な用途例	メール作成、要約、アイデア出し	データ入力、請求書処理、転記

生成AIもRPAも単体では万能ではありません。それぞれの弱点を補完する形で役割分担することで、初めて業務自動化の適用範囲が大きく広がります。

次章では、生成AIとRPAを組み合わせたらどうなるのかを解説します。

生成AIとRPAを組み合わせると何が変わるのか

業務自動化といえば、これまでRPAによる「定型業務の効率化」が中心でした。しかし、今や生成AIの進化により、非定型で判断や言語処理を伴う業務までも自動化の対象になっています。

例えば、RPAが苦手な「判断」を生成AIが補い、生成AIが苦手な「実作業（システムへの入力）」をRPAが担うといった生成AI×RPAの連携による自動化が進みます。

例えば、メールやドキュメントの内容を生成AIが解釈・要約し、返信文案を作成します。その結果を受けて、RPAがメール送信やシステムへの入力、データ登録といった実作業を自動で実行します。

このように、生成AIが「考える・判断する」役割を担い、RPAが「手を動かす」役割を担うことで、業務効率化や人的ミスの削減が大きく進みます。

生成AI×RPAで実現できる業務自動化の具体例

ここでは生成AIとRPAを組み合わせることで自動化できる業務を3つご紹介します。

問い合わせ対応のフルオートメーション

顧客からの自由記述の問い合わせメールを生成AIが解析し、意図（質問、苦情、見積依頼など）を判定・分類します。その結果をもとに、RPAが業務フローを分岐させ、生成AIに回答文作成を指示します。

1.メール受信トリガーの検出：RPA
2.メールを件名・本文・添付ファイルを抽出：RPA
3.あらかじめ作成したカテゴリや分類に応じて生成AIにメール本文作成プロンプトを投げる：RPA
4.問い合わせ内容を理解して分類：生成AI
5.業務ルールなどに沿って返信文を生成（トーンや言語も調整）：生成AI
6.問い合わせ内容の意図が曖昧な場合は確認文の生成：生成AI
7.生成AIで生成されたメール本文を差し込み・送信：RPA

請求書対応の自動化

PDFや画像など形式がバラバラな請求書から、生成AIが必要な情報（金額、日付、取引先名、但し書きなど）を抽出・構造化し、RPAで、構造化されたデータをシステムに登録し支払処理を実行します。

それぞれの役割を以下に記載していきます。

1.メール等で受信した請求書ファイルを収集：RPA
2.形式がバラバラなレイアウトから必要な情報を抽出し構造化：生成AI
3.内容と発注書を突合し、差異の有無を判定（最終確認は人）：生成AI
4.基幹システム（ERP）へのデータ登録：RPA
5.支払処理の実行：RPA

採用の書類選考対応の自動化

こちらも、請求書と同様にPDFやエクセルなど形式がバラバラな応募書類から、生成AIが必要な情報（職務経歴書、スキル、経験、志望動機など）を抽出・構造化し、RPAで、構造化されたデータをシステムに登録し、メール送信します。

それぞれの役割を以下に記載していきます。

1.AI-OCRで文字情報を抽出し、その内容を生成AIが解析してスキル・経験・志望動機を構造化：生成AI
2.募集要項と照らし合わせ、候補者のスキルをスコアリングして合否の一次判定：生成AI
3.生成AIで構造化されたデータを自社の採用システムに登録：RPA
4.募集要項と照らし合わせ、候補者のスキルをスコアリングし、一次選考の判断材料を作成：RPA

これらの事例に共通しているのは、生成AIが「非構造な情報を理解・判定・構造化」し、RPAが「構造化されたデータをもとに確実な処理を実行」している点です。
両者を役割分担させることで、従来は人手に頼らざるを得なかった業務も安定して自動化できるようになります。

なぜ今、生成AI×RPAが注目されているのか

生成AIとRPAの組み合わせが注目されている理由は、単なる「流行」ではなく、現場が抱える課題と技術進化がちょうど重なったタイミングであることが挙げられます。

RPAだけでは自動化できない業務が増えてきた

RPAは、決まったルール通りに処理を実行することが得意な一方で、以下のような業務には対応が難しいという課題があります。

自由記述のメールや文章の理解
レイアウトが統一されていない書類の処理
判断基準が曖昧な業務（例：一次判定、分類）

こうした「人が考えて対応していた業務」は、従来のRPAだけでは自動化が進まなかった領域です。

生成AIの進化で“判断・理解”が自動化できるようになった

生成AIの登場により、文章の意味理解や情報抽出、簡易的な判断が可能になりました。
これにより、メール内容の意図を理解、バラバラな形式な書類から必要な情報を読み取る、ルールに沿って自然な文章を作成するといった処理をシステム側で担えるようになりました。

役割分担が明確になり、現実的な自動化が可能になった

生成AIが登場した当初は「すべてをAIに任せる」イメージが先行していましたが、現在は 「AIが判断・抽出し、RPAが実行する」 という役割分担が現実的な形として定着しつつあります。

生成AI：理解・判断・構造化
RPA：システム操作・登録・実行

この分業により、業務自動化の精度と安定性が大きく向上しました。

人手不足・業務効率化のニーズが一気に高まっている

慢性的な人手不足や業務の属人化を背景に、「できるところはなるべく自動化したい」という企業は年々増えています。

生成AI×RPAは、人がやらなくてもよい業務を減らし、本来注力すべき業務に時間を使うための手段として、今まさに導入検討が進んでいる領域と言えるでしょう。

生成AI×RPAを導入するメリット

生成AIとRPAを組み合わせることで、従来のRPA単体では難しかった業務領域まで自動化が可能になります。ここでは、企業が実感しやすい代表的なメリットをご紹介します。

定型・非定型業務をまたいだ自動化が実現できる

生成AIは、文章理解や情報抽出などの「非定型処理」が得意です。一方でRPAは、システム操作やデータ登録などの「定型処理」を安定して実行できます。この2つを組み合わせることで、前章の事例のように、非定型データの理解・整理や定型業務の確実な実行を一気通貫で自動化できるようになります。

業務品質のばらつきを抑えられる

人が対応していた業務では、担当者ごとの判断の違いや忙しさによる対応品質の低下といった課題が発生します。生成AI×RPAを導入することで、ルールに基づいた一定品質の処理が可能となり、業務の属人化を解消し、一定品質での処理が可能です。

人手不足の解消と、コア業務への集中が可能になる

問い合わせ対応や書類処理など、「時間はかかるが付加価値は高くない業務」を自動化することで、担当者の作業負荷が軽減され、より付加価値の高い業務に集中することができます。

段階的にスモールスタートできる

生成AI×RPAは、全社一括導入だけでなく、特定業務のみ部署単位での導入といったスモールスタートが可能です。効果を確認しながら対象業務を広げられる点も、導入しやすさの一つです。

このように、生成AIとRPAを組み合わせることで、時間はかかるものの、付加価値が相対的に低い業務を任せることができます。

ただし、安易に自動化を進めると想定外のリスクが発生するため、業務設計や最終的なアウトプットの確認は人が担うことが重要です。

生成AI×RPA導入時の注意点／失敗しやすいポイント

前述したように、生成AI×RPAは「入れれば自動化できる」万能な仕組みではありません。失敗の多くは、技術選定ではなく導入設計や進め方に原因があります。

ここでは導入時の注意点を4つご紹介します。

生成AIに“すべてを任せよう”としすぎない

生成AIは柔軟な判断が可能ですが、業務ルールや例外処理を完全に理解しているわけではありません。判断基準が曖昧なままAIに任せ、人の確認工程をすべて省略するといった設計は、かえってトラブルの原因になります。

そのため、判断・抽出はAI、実行はRPA、人は最終確認という役割分担を意識することが重要です。

業務フローを整理せずに導入してしまう

現行業務が整理されていない状態で自動化を進めると、例外処理が多すぎる、手戻りが頻発するといった問題が起こりやすくなります。

導入前に、業務の棚卸を行い、そのうえで業務ルールの明文化、判断ポイントの洗い出しをすることが成功の鍵となります。

業務改善に必要なステップは以下の記事で解説しています。

精度ばかりを求めすぎて進まなくなる

生成AIの精度を100％に近づけようとすると、プロンプト設計やチューニングに時間がかかり、導入が進まないケースも少なくありません。

最初は、人の確認を前提とした設計や一部工程のみ自動化など、スモールスタートかつ間違ってもよいラインから始めることが重要です。

セキュリティ・情報管理の検討が後回しになる

問い合わせメールや履歴書、請求書など、生成AI×RPAが扱うデータには機密情報が含まれることが多くあります。

そのため、導入初期段階でデータの取り扱いルールや、利用するAIサービス・RPAツールのセキュリティ要件を必ず確認しておく必要があります。

生成AI×RPA導入を成功させるために重要な視点

生成AI×RPAの導入を成功させる企業には、いくつか共通する視点があります。
それは「ツール選定」や「最新技術の採用」そのものではなく、業務設計・体制・運用までを含めて考えているという点です。

ここでは、生成AI×RPAを“使える仕組み”として定着させるために重要なポイントをご紹介します。

業務起点で設計し、ツールは手段と捉える

生成AI×RPA導入でよくある失敗の一つが、「何ができるか」から考え始めてしまうことです。重要なのは、「どの業務に、どんな課題があり、どこを自動化すべきか」という業務起点の視点です。

業務内容や判断ルールを整理し、そのうえで、判断・抽出は生成AIでシステム操作や登録はRPAといった役割分担を設計することで、無理のない自動化が実現します。

ツールはあくまで手段であり、目的ではないという認識が重要です。

PoCで終わらせず、運用・定着まで見据える

生成AI×RPAは、PoC（検証）までは順調でも、本番運用に入ると止まってしまうケースが少なくありません。理由の多くは、運用体制や改善フローが設計されていないことにあります。

例えば、

精度が落ちたときに誰が修正するのか
業務ルールが変わった場合、どこを見直すのか
利用部門からの改善要望をどう反映するのか

といった点をあらかじめ決めておくことで、導入後も継続的に活用できる仕組みになります。

内製・外注のバランスを考えた体制づくり

すべてを内製化しようとして負荷が高くなりすぎたり、逆に外注に任せきりでブラックボックス化してしまったりするのも、失敗しやすいパターンです。

初期設計や難易度の高い業務は外部の支援を活用しつつ、運用や改善は社内で回せる状態を目指すなど、段階的な内製化を前提とした体制づくりが現実的です。

業務設計・AI活用・開発を分断しない

生成AI×RPA導入では、業務を理解する人、AIやRPAの技術を扱う人、実際にシステムを開発・運用する人が分断されると、期待した成果が出にくくなります。

業務設計からAI活用、RPA開発、運用改善までを一気通貫で考えることで、「使われない自動化」ではなく、「現場に定着する自動化」を実現することができます。

小さく始めて、成果を見ながら広げていく

生成AI×RPAは、一度に全社導入する必要はありません。まずは特定の業務・部署から小さく始め、効果を確認しながら対象範囲を広げていくことが成功への近道です。

スモールスタートで成功体験を積み重ねることで、現場の理解も得やすくなり、結果として全社的な業務改革につながります。

生成AI×RPA導入を成功させる基本の3ステップ

生成AIとRPAを組み合わせて業務改善を進めている企業には、共通するプロセスの型があります。

ここでは、成功企業が実践する3つのステップをご紹介します。

この3ステップは、「業務を理解する → あるべき姿を描く → 小さく試して広げる」という流れで構成しています。

Step1：業務の可視化とボトルネック抽出

自動化を成功させるための最初のステップは、業務の「見える化」です。

単なる業務一覧の作成ではなく、業務の流れ・役割・処理時間・使用システム・関係者・ルールなどをすべて棚卸しし、可視化することです。

可視化によって初めて、「どの業務がボトルネックになっているか」「どこに人手が集中しているか」のような課題を客観的に把握することができます。

特に属人化している業務、頻度が高いが非効率な業務、複数部門にまたがる業務は、自動化の優先候補です。

業務可視化の基本アプローチ

部門ごとの業務フローを、フローチャートや業務棚卸シートで体系的に整理する
担当者インタビューや業務日報などから、現場での“実際のやり方”を明らかにする
属人化、紙・Excel依存、確認・承認プロセスの多重構造といった非効率ポイントを抽出する
業務量・頻度・処理時間・エラー率・関係者数などの定量データを併せて記録する
業務ごとの優先度（負荷・改善インパクト・リスク）をスコアリングする

このステップを曖昧に済ませると、効果の薄い業務を自動化してしまったり、現場の理解を得られないまま導入が進んで失敗したりする可能性が高まります。

可視化は自動化のスタート地点であり、今の業務を疑うところからすべてが始まります。

Step2：As-Is / To-Beで変革の道筋を設計する

業務の可視化とボトルネックの把握ができたら、次に進むべきは「あるべき姿（To-Be）」の設計です。ここでは、現状の業務（As-Is）をどのように再構成し、AIやRPAが最大限に効果を発揮できるプロセスに組み替えるかを考えます。単なる作業の置き換えではなく、そもそも必要のない業務を削減したり、複数の工程を統合したり、プロセス自体を再定義することが重要です。

また、RPAや生成AIが担う業務と、人間が担う業務の役割分担を明確にする設計思考も欠かせません。

業務再設計の主なポイント

現在の業務を「残す」「減らす」「やめる」「自動化する」に分類する
定型・反復・ルールベースの業務はRPAへ、非定型・言語処理・判断業務は生成AIへ再配置する
人間が担う業務の価値（判断・創造・関係構築など）を再定義する
他部門との情報連携やデータ共有を前提に、プロセス全体を再設計する
フロー図・役割分担表・データ連携図などを用いて、全体像を視覚的に共有する

この段階で現場との合意形成を行い、「誰が、何の目的で、どのように自動化を進めるのか」が明確になっていれば、PoCや本導入の成功確率は格段に高まるでしょう。

特に、どこまでを自動化し、どこからを人が担うのかという判断基準を明確にすることが重要です。

Step3：生成AI＋RPAによるPoC→拡大導入へ

業務を再設計し、自動化の方向性が定まったら、いよいよ導入フェーズへと進みます。

ここでのポイントは、いきなり全社展開を目指すのではなく、まずは小規模なPoC（概念実証）を実施し、効果を見極めることです。

特に生成AIは出力結果が安定しないケースもあるため、業務にフィットするかどうかの現場検証が欠かせません。

また、PoCでは、実際の処理結果や作業時間の変化だけでなく、現場ユーザーの負担や運用定着のしやすさもあわせて評価する必要があります。

PoCから本格展開への実践ステップ

検証する業務と目的（例：処理時間短縮、ミス削減）を明確にする
定量指標（KPI）と定性指標（現場の声）を事前に設定しておく
エラーや例外処理への対応方針を整理し、保守体制も試験的に組み込む
PoCの成果を社内でドキュメント化し、次フェーズへの意思決定に活かす
成功事例を社内展開し、他部署・他業務への水平展開を計画する

PoCの目的は「導入できるか」ではなく、「拡大しても運用できるか」を検証することにあります。ここでスモールサクセスを積み重ねることで、社内の信頼と推進力を獲得し、段階的かつ持続可能な自動化の展開が実現するのです。

特に「予測」を含む業務へのAI活用は、導入方針を誤ると期待とのギャップが生まれがちです。下記の記事の具体的な考え方は、PoCから本格運用に進むうえでの参考になるはずです。

生成AI×RPA導入にお悩みの方へ｜まずはご相談ください

生成AI×RPAは、正しく設計すれば大きな効果を生み出しますが、業務内容や体制によって最適な進め方は大きく異なります。

そのため、「自社の業務に本当に合うのか」「どこから着手すべきか分からない」と感じる方も多いのではないでしょうか。GeNEEでは、ツール導入ありきではなく、業務理解を起点にした生成AI×RPA活用を重視しています。

「生成AI×RPAが自社に合うのか分からない」
「まずは話だけ聞いてみたい」
「今やるべきかどうかを含めて相談したい」

現状の業務や課題を整理したうえで、導入すべきかどうか、どの業務が適しているかを一緒に考えるところからご支援しています。

まずは業務の整理や方向性の確認だけでも構いませんので、「失敗しないための壁打ち相手」として、お気軽にご相談ください。

監修者

飯嶋シロ
コンテンツマーケティングディレクター

＜略歴＞
慶應義塾大学卒業後、日系シンクタンクにてクラウドエンジニアとしてシステム開発に従事。その後、金融市場のデータ分析や地方銀行向けITコンサルティングを経験。さらに、EコマースではグローバルECを運用する大企業の企画部門に所属し、ECプラットフォームの戦略立案等を経験。現在は、IT・DX・クラウド・AI・データ活用・サイバーセキュリティなど、幅広いテーマでテック系の記事執筆・監修者として活躍している。

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