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生成AI×RPAで業務改革を実現する方法｜よくある失敗と回避策とは

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公開日:2025.08.29　更新日:2025.09.03

生成AI×RPAで業務改革を実現する方法｜よくある失敗と回避策とは

1 なぜAIコンサルティングと業務プロセス自動化が急速に広がっているのか
2 成功する企業と失敗する企業の差はどこにあるのか
3 AIとRPAを活かす企業が実践する「成功プロセス」とは
4 生成AI×業務設計が生み出す、新しい自動化とは
5 自動化を「使える形」にするなら、GeNEEの一気通貫支援が最適
6 生成AI×自動化を軸に、持続可能な業務改革を進めよう

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、AIコンサルティングと自動化の成功に必要なステップ、ありがちな失敗とその回避策、そして改革を実現した企業に共通する実践知を見ていきましょう。

なぜAIコンサルティングと業務プロセス自動化が急速に広がっているのか

人材不足、業務の複雑化、コスト増――こうした課題に直面する中で、企業の業務改革における中心手段として「生成AI×RPA」が急速に定着しつつあります。

特に日本では、「DX＝IT導入」から一歩進み、業務プロセスそのものの再設計と自動化が求められています。AIコンサルティングを通じて業務全体を俯瞰し、本当に成果につながる自動化とは何かを見極める動きが加速しているのです。

業務改革の中心に「生成AI＋RPA」が据えられる時代

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。

例えば、自然言語によるメール作成、議事録生成、意思決定支援など、従来は人間が担っていた領域も、生成AIが一部代替可能になりました。そのため、RPAではカバーしきれなかった業務範囲を拡張し、より包括的な業務改革が実現可能になっています。

背景には、AI技術の進化だけでなく、「コスト削減」や「人材不足対応」といった喫緊の経営課題も。生成AIとRPAの組み合わせは、業務効率化に加えて、企業全体のスピードと競争力を向上させる手段として、実用フェーズに突入しているのです。

国内企業の多くが抱える「非効率な業務構造」の正体

生成AIやRPAの導入が注目されている背景には、多くの日本企業が抱える根深い業務構造の課題があります。単なる「作業の多さ」ではなく、仕組みとしての非効率さに起因するものです。

以下の表は、典型的な業務構造の課題を分類したものです。

課題分類	具体的な例	影響
属人化	特定の担当者でないと処理できない	担当者不在時の業務停止・引き継ぎ困難
多重チェック	二重・三重の確認プロセス	時間の浪費、責任不明確
アナログ依存	紙書類・手書き帳票・FAX	情報の断絶・データ活用の阻害
システム分断	部門ごとに異なるツールを利用	データ連携不能・一元管理困難
手作業多発	Excel手入力・集計・転記など	ヒューマンエラー、コスト増

上記は一見すると個別の課題に見えますが、実は「業務設計」の不在が共通要因です。

本来、業務プロセスは全体最適を目指して設計されるべきですが、現場主導・属人的判断によってバラバラに構築されてきた結果、構造的に非効率な業務が放置されているケースが多いのです。

属人化・手作業からの脱却は経営課題に直結している

非効率な業務構造の最大の問題は、単なる「現場の問題」ではなく、経営そのものの足かせになっている点です。

例えば、重要な判断材料が紙やExcelに分散していれば、経営層はリアルタイムで正確な意思決定ができません。属人化した業務が退職や異動でブラックボックス化すれば、業務継続性も失われるでしょう。

さらに、手作業中心の体制では、人的コストが高止まりし、スケーラブルな成長が困難です。変化に対応できない企業は、事業継続すら危うくなる時代が目前に迫っています。

だからこそ今、生成AIやRPAの導入は「効率化の手段」ではなく、「経営改革の一環」として捉えるべき段階に来ているのです。

下記の記事では、改善に向けたステップやITツールの活用法が具体的に解説されています。これから業務構造を見直したい方は、ぜひ併せてご覧ください。

属人化・非効率を解消する業務改善の進め方。業務可視化からツール導入までを支援するITコンサルティングの全体像

成功する企業と失敗する企業の差はどこにあるのか

AIやRPAといった先端技術を導入しても、「自動化が進まない」「効果が見えない」と悩む企業は少なくありません。成功企業とそうでない企業の違いは、単なるツールの有無ではなく、導入の姿勢と設計にあります。

ここでは、実際に現場で起きている失敗パターンと、その背景にある構造的な問題を明らかにしていきましょう。

ツール導入ありきの自動化が招く落とし穴

多くの企業が「とりあえずRPAを使ってみよう」「生成AIが話題だから導入してみよう」と、明確な目的や業務設計がないままツール導入に踏み切ってしまうケースが後を絶ちません。こうした「ツールありき」の導入アプローチは、むしろ混乱と失敗を招く原因になりがちです。

ツールはあくまで課題解決の手段であり、何をどう改善したいのかが明確になっていなければ、そもそも活用の方向性が定まりません。さらに、業務内容や職種ごとのワークフローを十分に理解せずに導入を進めてしまうと、既存の業務プロセスとのミスマッチが発生し、かえって作業負担や運用トラブルが増えるという逆効果にもつながるでしょう。

また、現場からのヒアリングや運用の巻き込みが不十分なまま導入すると、「使いにくい」「勝手に導入された」などのネガティブな声が現場で広がり、定着しないままフェードアウトするリスクもあります。成果を出すには、「なぜこのツールが必要か」「どの業務に適用すべきか」を事前に設計し、関係者と合意形成を図った上での導入が欠かせません。

業務全体を俯瞰できないまま部分最適に陥る

RPAや生成AIは、一部の業務に適用するだけでも目に見える効果が得られるため、まずは特定の業務で使ってみる、という入り方が一般的です。

確かに、請求処理や勤怠集計、問い合わせ対応など、単独の業務改善で成果を出すことは可能です。しかし、特定業務にとどまると「部分最適」に陥るリスクが高くなります。

例えば、経理業務でRPAを使って請求処理を自動化しても、その前後の営業部門や購買部門の業務が手作業のままでは、データの受け渡しに人の手が必要になり、結局非効率な部分が残ってしまいます。プロセスの一部だけを改善しても、全体の業務負荷やコストは思うように下がらず、「思ったほど効果が出ない」と評価されてしまうのです。

本来、業務自動化の最大の目的は、企業活動全体の生産性を底上げすることです。そのためには、部門横断的な視点を持ち、業務全体を俯瞰して設計できる体制が欠かせません。

成功している企業は例外なく、業務プロセス全体の構造を見直し、データや人の流れを再構成した上で、最も効果的な部分にAIやRPAを適用しています。

内製化と運用定着の支援が不足している

多くの企業がAIやRPAを導入する際に直面するのが、「導入はできたが、その後の運用が続かない」という問題です。原因の一つは、導入後の内製化やスキル継承の視点が欠けていることです。

外部ベンダーに開発を依頼することで一定の成果は出せても、運用に関わる担当者が社内に育たなければ、エラーや仕様変更に対応できず、数カ月後にはツールが放置されてしまうという事態にもなりかねません。

例えば、RPAのロボットが想定外のデータに遭遇して停止してしまったとき、それを復旧できる人材が社内にいなければ、業務は即座にストップします。同様に、生成AIのプロンプトが時代遅れになったまま更新されなければ、誤った出力や誤解を招く対応が継続され、信頼性の低下にもつながるでしょう。

成功企業は、こうした課題を事前に見越し、運用フェーズでのスキルトランスファーやマニュアル整備、さらには現場向けのトレーニングまで含めた体制構築を重視しています。自動化の価値は、導入時ではなく、その後の「継続的な改善と活用」で真価を発揮するという前提を持つことが、持続可能な改革への第一歩です。

自動化導入の成否を分けるのは、現場レベルだけの工夫ではなく、経営レベルでの意思決定と整合した設計です。戦略的な判断にAIをどう活かすべきかを検討されている方は、以下の解説記事も参考になるでしょう。より上流からの自動化戦略設計が可能になるはずです。

経営判断を支えるAIコンサルティング：経営分析・経営予測の実践知

AIとRPAを活かす企業が実践する「成功プロセス」とは

AIやRPAを活用して業務改革を実現している企業には、共通する「プロセスの型」があります。単にツールを導入するだけでなく、現場の業務構造を丁寧に理解し、段階的に自動化を進めている点です。

業務の可視化とボトルネック抽出
As-Is / To-Beで変革の道筋を設計する
生成AI＋RPAによるPoC→拡大導入へ

ここでは、成功企業が実践する3つのステップを整理しましょう。

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。これは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、可視化することを意味します。

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」「どこにエラーや手戻りが多いか」といった課題を客観的に把握することができるでしょう。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

各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。

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。

AIコンサルティングで変わる需要予測システムの導入戦略。在庫・生産・販売の精度を劇的に向上させる

生成AI×業務設計が生み出す、新しい自動化とは

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。さらに、ただAIを導入するだけでなく、業務設計・UX・運用体制と一体化させることで、継続的に効果を発揮する“使える自動化”が実現できる時代が到来しています。

ここでは、生成AIによって可能になる新たな業務自動化の姿と、実現に必要な体制について解説します。

生成AIは「非定型業務」をカバーする新たな主役

従来の業務自動化では、明確なルールと手順がある「定型業務」に限って効果を発揮してきました。しかし、生成AIの登場によって、判断や創造、文書作成などを伴う「非定型業務」まで自動化の対象が広がっています。

業務領域の拡大だけでなく、従業員の知的労働負担を軽減し、より価値の高い業務へ集中できる環境をつくる大きな転換点です。

以下の表に、RPAと生成AIの自動化対象領域の違いを比較しました。

自動化手法	主な対象業務	特徴	限界
RPA	・データ転記・定型レポート作成・経費精算など	操作手順を記録して再現する	ルールの変化に弱く、非定型対応不可
生成AI	・メール文作成・議事録生成・社内QA対応・レポート下書きなど	自然言語処理による柔軟な出力	出力の正確性・一貫性に注意が必要

このように、RPAが担っていた「作業の自動化」に対して、生成AIは「判断や文章の生成」といった高度な処理に強みを発揮します。これからの業務改革は、RPAと生成AIを組み合わせ、定型と非定型の両面をカバーするハイブリッドな自動化設計が不可欠となるでしょう。

UX・運用設計と一体化したAI活用が求められている

生成AIを業務に取り入れるうえで重要なのは、「導入すること」そのものではなく、「実際に使われ続ける設計」がなされているかどうかです。いくら高性能なAIモデルを選定しても、使い勝手が悪ければ現場に定着せず、プロジェクトは形骸化してしまいます。

特に生成AIは、出力内容に確認・調整が必要な場面も多く、ユーザー体験と運用の流れに自然に組み込む設計が欠かせません。例えば、出力された文書をワンクリックで修正・再生成できるUI、社内承認フローと連携した操作導線などがあるだけで、活用率は大きく変わるでしょう。

また、導入後もプロンプト改善や辞書の更新、業務ルール変更への対応など、継続的な運用改善が求められます。そのため、単発的なPoCや試験導入ではなく、中長期的な利用設計・改善体制を前提とした導入計画が必要です。

つまり、生成AIは「単体で完結するツール」ではなく、「業務フローの中で価値を発揮するサービス」として設計・運用されるべきものなのです。

コンサルティングと開発を分断しない体制が成否を分ける

生成AIやRPAを活用した業務自動化プロジェクトの現場では、「構想・要件定義はコンサル会社」「開発・実装はシステム会社」と分業するケースが多く存在します。しかし、こうした体制は、戦略と現場のズレ、仕様の曖昧化、導入後のギャップといった問題を生み出す原因にもなっています。

以下の表に、分業体制と一気通貫体制を比較しました。

体制	特徴	メリット	リスク
分業体制	コンサルと開発を別会社で実施	専門性が分かれることで深掘り可能	要件伝達ミス、目的のズレ、責任の所在不明瞭
一気通貫体制	同一チームが構想～開発～運用まで対応	意思決定が早く、現場と開発が密接に連携	専門人材の確保が前提条件となる

特に生成AIのように業務文脈やユーザー体験が重要な技術では、「誰が使うか」「どう使うか」まで深く理解した上での設計が必要です。構想段階と実装段階で分断が起きれば、本来意図した業務効果を実現できず、「とりあえず動くが使われないAI」が生まれてしまうでしょう。

そのため、コンサルティングと開発が連携し、プロジェクト初期から運用までを一体的に設計・実行できる体制こそが、成功を左右する決定的な要素になります。

自動化を「使える形」にするなら、GeNEEの一気通貫支援が最適

業務自動化において、本当に重要なのは「ツールを導入したかどうか」ではありません。

自動化が現場に定着し、継続的な業務改善につながっているかどうかが、成功・失敗の分かれ目です。

しかし現実には、RPAや生成AIを導入したものの、「使い方が定まらない」「定着しない」「効果が出ない」といった課題に直面している企業が少なくありません。こうした課題の根本原因は、業務全体を見据えた設計や、導入後の支援が不足していることにあります。

GeNEEは、そうした自動化の“落とし穴”を回避し、成果に直結する業務改革を実現するための一気通貫支援を提供しています。単なる開発ベンダーでも、戦略コンサルティングだけの会社でもなく、「構想設計」から「現場実装・運用」までを一貫して伴走できる点が、他社との大きな違いです。

GeNEEの支援は、以下のような業務ニーズに特にフィットします。

生成AIとRPAを組み合わせて、属人化した業務を抜本的に見直したい
スモールスタートから始めて、PoCの結果を見ながら段階的に導入範囲を広げたい
AIの導入効果を定量的に測定し、社内で展開するための実績をつくりたい
開発後も継続的に改善できる体制を社内に構築したい
コンサルと開発の分断ではなく、現場に根差した形で業務を変えていきたい

このようなニーズに対して、GeNEEは業務の可視化・再設計・開発・運用改善までをワンチームで支援します。さらに、UX設計やAIプロンプトの最適化、運用チューニングなど、導入後の活用フェーズに強い点も、企業の長期的な成長に貢献する理由の一つです。

成果が定着する自動化を実現したい企業にとって、GeNEEは「AI技術×業務設計×組織定着」を同時に支援できる、数少ないパートナーです。生成AIやRPAを活かした本質的な業務改革を目指すなら、まずはGeNEEの無料相談をご活用ください。

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生成AI×自動化を軸に、持続可能な業務改革を進めよう

業務の効率化や生産性向上は、もはや一部の先進企業だけのテーマではありません。人材不足や市場変化が加速する今、すべての企業が「変わり続ける力」を持つことが求められています。

その鍵となるのが、生成AIとRPAを活用した業務自動化です。

ただし、自動化の本質は単なる技術導入ではなく、業務構造そのものを見直し、人の役割を再定義し、組織全体の動きを変えることです。生成AIは、これまで自動化が難しかった非定型業務にまでアプローチ可能にし、RPAとの組み合わせによって、定型・非定型の両面をカバーする新しい業務設計が実現できるようになりました。

その一方で、自動化の導入には多くの落とし穴があるのも事実です。目的が曖昧なままのツール導入、業務全体を俯瞰しない部分最適、定着を見据えない導入など、よくある失敗例から学ぶべきことは多くあります。成功企業が共通して実践しているのは、段階的な導入プロセスを踏み、現場と密に連携しながら、成果が出る自動化を丁寧に設計・運用していることです。

今後、自動化は「業務改善の手段」から「組織の競争力を支える基盤」へと進化していきます。その波に乗るためには、構想と実装、戦略と現場、AIと人の協働を一体として捉える視点が欠かせません。

GeNEEは、まさにそのような視点で、業務改革を本気で実現したい企業のパートナーとして並走しています。

「自動化」は、導入して終わるものではなく、進化し続ける経営資源です。生成AIをきっかけに、貴社の業務改革はこれから本当の意味で動き出すはずです。

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DX/ITコンサルティングからその後のシステム開発・アプリ開発。さらには新規事業立ち上げでお困り事はありませんか？

日本全国には無数のコンサルティングファームや開発会社が存在しますが、企画構想のコンサルティングフェーズからその後の実行支援、そしてシステムの品質（堅牢性や可用性）を意識した設計力・技術力を合わせ持つ会社は、全国で見ても多くはなく、弊社は数少ないその一つ。お客様のご要望通りに開発することを良しとせず、お客様のビジネス全体にとって最適な解を模索し、ご提案ができるビジネス×テック（技術力）×デザインの三位一体型のシステム開発/アプリ開発会社です。ITやDX全般に関して、何かお困りのことがございましたら下記の「GeNEEへのお問合せ」フォームからお気軽にご連絡いただけたらと思います。

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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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