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RPAとAIの違いとは？役割・比較表・連携事例をまとめて解説
RPAとAIはどちらも業務を自動化する便利なツールですが、その役割は「手」と「脳」という決定的な違いがあります。
RPAは決められた作業を正確に代行する手であり、AIはデータから学習し自ら判断を下す脳です。
本記事では、RPAとAIの根本的な違いや共通点に加え、生成AIを含めた最新連携トレンドまでを分かりやすく解説します。
🧐RPAとは？AIとは？基礎からおさらい
RPAとAIを正しく使い分けるためには、まずそれぞれの定義と仕組みを整理しておくことが重要です。
✔️RPAの定義と仕組み
RPA（Robotic Process Automation）は、パソコン上で行われる定型的な作業をソフトウェアのロボットが代行する技術です。
仕組みとしては、あらかじめ決められた「もしAならBをする」という明確なルールに従って動きます。
そのため、Excelデータの転記や決まった形式のレポート作成など、手順が変わらない繰り返し作業において、スピードと正確性を発揮します。
✔️AIの定義と仕組み
AI（Artificial Intelligence）は、人間の知的な活動の一部をコンピュータで実現する技術の総称です。
RPAとの大きな違いは、あらかじめ決められた手順を実行するだけでなく、機械学習などを用いてデータの特徴を捉え、分類や予測、文章・画像の生成などを行える点にあります。
例えば、画像に何が写っているかを判定したり、音声から文字を起こしたり、過去の傾向から将来の売上を予測したりといった処理が可能です。
✔️生成AIと従来型AIの違い
本記事では、従来から広く利用されてきた、分類・予測・異常検知などを行うAIを「識別・予測型AI」として扱い、生成AIをChatGPTに代表されるような、新しい文章や画像、音声などのコンテンツを生成するAIとして説明します。
生成AIの登場により、これまで人間にしかできなかった「メールの草案作成」や「複雑なドキュメントの要約」といった非定型業務までが自動化の対象となりました。
この違いを理解しておくことで、どの業務にどのAIを適用すべきかが明確になります。
👉あわせて読みたい：【図解】生成AIとAIの違いとは？仕組み・使い分け・ビジネス活用例を解説
🧐RPAとAIの根本的な違い
RPAとAIの最大の違いは、その役割が「実行（アクション）」にあるのか、それとも「判断（インテリジェンス）」にあるのかという点に集約されます。
決められた手順を繰り返す「手」としてのRPA
RPAの役割は、まさに人間の「手」を代行することです。
一度設定されたルール通りに、疲れることなく正確に作業を続けます。
得意とするのは、構造化されたデータ（Excelやデータベースの数値など）を扱う、例外の少ない定型業務です。
ただし、RPAは「考える」ことができません。
例えば、システムのボタンの位置が少し変わったり、予期せぬエラーが出たりすると、自ら対処できずに停止してしまいます。
手順の確実な遂行においては無類の強さを誇りますが、変化には弱いという性質を持っています。
データを学習し自ら判断する「脳」としてのAI
AIの役割は、まさに人間の「脳」を代行することです。
インプットされた膨大な情報を分析し、そこから特徴を見つけ出すことで、RPAには不可能な「非定型な処理」や「高度な判断」を担います。
例えば、手書き文字の認識や、問い合わせ内容に応じた回答案の作成などが挙げられます。
ただし、AIは「おそらくこれが正解だろう」という確率的な判断を下すため、100%の正確性を保証するものではありません。
しかしながら、状況に応じて柔軟に対応できる点が、RPAにはない唯一無二の強みです。
【比較表】一目でわかる両者の特徴
両者の共通点
両者は異なる技術ですが、どちらも「人間の負担を減らし、生産性を高める」という同じ目的を持っています。
また、どちらもデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進するための武器であるという点も共通しています。
現代のビジネス現場では、業務の特性に応じて、RPAで「作業」を自動化し、AIで「判断」を支援するなど、両者の長所を組み合わせた運用も広がっています。
👉あわせて読みたい：RPAとAIの活用事例5選｜導入企業10社の実績データ付き
🚀新常識｜生成AIと自律型エージェントの台頭
自動化の技術は、生成AIの進化によって新たなフェーズに突入しました。もはや「あらかじめ決められたことをやるだけ」の自動化は、見直されつつあります。
✔️自動化の境界線が消える理由
生成AIは、自然言語（人間が話す言葉）を自在に操ることができるため、システム間の橋渡しを「言葉」で行えるようになりました。
これにより、従来のRPAでは構築が困難だった「曖昧な指示による自動化」が可能になっています。
「このメールの添付ファイルから金額を抜き出して、支払期限と一緒にチャットで報告して」といった指示も、生成AIとメール・ファイル・チャットなどの外部サービスを連携させることで、必要な情報の抽出から通知までを自動化できます。
自動化できる業務の範囲が、ホワイトカラーの知的作業全般へと広がっています。
✔️指示待ちから目標達成型へ進化するAIエージェント
最新のトレンドは、単に応答するだけのAIから、自ら計画を立てて実行する「AIエージェント」への移行です。
AIエージェントは、目標に応じて必要な手順を計画し、連携されたツールやアプリを使ってタスクの実行を支援する仕組みです。
例えば、検索機能やデータベース、チャットなどのツールと連携していれば、データを収集・整理し、関係者への報告までを一連の流れとして実行できます。
✔️RPA不要論の真相と役割の変化
「AIがあればRPAはいらない」という議論もありますが、現実は異なります。
AIは判断に長けていますが、特定の業務システムや古いソフトウェアを「確実に操作する」という点では、依然としてRPAに一日の長があります。
現場で起きているのは、RPAの淘汰ではなく「役割の再編」です。
AIが「何をすべきか」を判断し、RPAがその指示を受けて「確実にシステムに入力する」。
この組み合わせこそが、堅牢で効率的な自動化モデルとされています。
👉あわせて読みたい：RPAは日本だけ？海外の現状とオワコン説の真実、AI時代の自動化戦略
🧠【Yoom視点】RPAを「AIの部下」として再定義する自動化戦略
これからの自動化戦略においてもっとも重要なのは、RPAを単なるツールとしてではなく、AIの指示を受けて動く「実行部隊（部下）」として位置づける視点です。
✔️「考えるAI」と「動くRPA」の理想的な分業モデル
このモデルでは、まずAIがフロントに立ち、届いた情報（メール、書類、チャットなど）の内容を解析します。
「これは至急の対応が必要か？」「どの担当者に振り分けるべきか？」といった判断を下した後、その結果をRPAに伝えます。
RPAはその確定した情報を受け取り、社内システムへの登録やファイルの保存といった「定型操作」を確実に行います。
✔️AIがRPAのエラーを自ら解決する自律型ワークフローの仕組み
従来のRPAにおける最大の課題は、小さな仕様変更でシナリオが止まってしまうことでした。
しかし、エラー情報をAIに渡す仕組みを構築すれば、RPAが停止した際に、AIで原因を分析したり、修正案や代替手段を提示したりすることが可能になります。
止まらないワークフローは、現場の信頼を獲得するための必須条件です。
✔️ハイブリッド型自動化が管理コストを下げる理由
RPAだけで複雑な業務を自動化しようとすると、膨大な数の条件分岐（If文）を作成しなければならず、開発と保守のコストが跳ね上がります。
一方、AIに「柔軟な判断」を任せることで、RPA側のシナリオをシンプルに保つことが可能です。
シンプルな仕組みは修正しやすいため、AIとRPAを適切に使い分けることで、導入・運用にかかる負担を抑えられる可能性があります。
💡「AIの部下」モデルを、専門知識なしで実現するには
AIとRPAの分業モデルは理想的な一方、AIの判断結果をRPAに渡し、システム操作まで繋げるには本来、API連携や専門的な開発知識が必要でした。
「思考は分かったが、自社で構築できるのか」と感じた方も多いはずです。
しかし、Yoomなら、AIとRPAの連携をノーコードで設定できます。
専門知識がなくても「考えるAI」と「動くRPA」による自律型ワークフローを構築できます。
以下のようなテンプレートを活用して、ぜひYoomを試してみてください。
■概要
RPAの運用において、実行ログの監視は安定稼働のために不可欠ですが、人の手による確認作業は手間がかかり、異常の見逃しリスクも伴います。特に、エラー発生時のスクリーンショットを目視で確認する作業は、担当者にとって大きな負担ではないでしょうか。このワークフローは、そうした課題を解決するために、RPAとAIの連携を自動化します。Googleフォームに送信されたログ画像をOCRで読み取り、AIが異常を自動で検知してNotionに記録するため、監視業務の効率化と高度化を実現できます。
■このテンプレートをおすすめする方
- RPAの実行ログを目視で確認しており、監視業務を自動化したいと考えている運用担当者の方
- RPAとAIを連携させ、より高度な業務自動化やDX推進を検討している情報システム部の方
- システムが出力する画像ベースのログを、テキストで管理・分析したいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット
- フォームへのログ送信を起点に、内容の読み取りから異常検知、記録までが自動化されるため、これまで監視業務に費やしていた時間を短縮できます。
- AIがテキストデータから異常の有無を判定するため、人間による確認漏れや判断のばらつきといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、Google Drive、Googleフォーム、NotionをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。
- 続いて、オペレーションでGoogle Driveの「ファイルをダウンロードする」アクションを設定し、フォームに添付されたログファイルを取得します。
- 次に、OCR機能の「任意の画像やPDFを読み取る」アクションで、ダウンロードしたファイルをテキストデータに変換します。
- そして、AI機能の「テキストを生成する」アクションで、OCRで読み取った内容に異常がないかを判定させます。
- 最後に、Notionの「レコードを追加する」アクションを設定し、AIによる判定結果をデータベースに記録します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- Googleフォームのトリガー設定では、RPAの実行ログを受け取る対象のフォームIDを任意で設定してください。
- Notionへレコードを追加するアクションでは、判定結果を記録したいデータベースのIDを任意で設定してください。
■注意事項
- Googleフォーム、Google Drive、NotionのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- OCRまたは音声を文字起こしするAIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリやAI機能（オペレーション）を使用することができます。
- Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は下記を参照ください。
https://intercom.help/yoom/ja/articles/6807133
■概要Slack上での情報収集や共有に手間を感じていませんか。特定のメッセージに関連する情報を手動で検索し、要約して共有する作業は、時間がかかるだけでなく見落としのリスクもあります。このワークフローを活用すれば、Slackの特定メッセージをきっかけに、Webサイトの情報を自動で収集し、DeepSeekが要約した内容をスレッドへ返信するため、一連の情報収集・共有業務を効率化できます。
■このテンプレートをおすすめする方- Slackでの情報共有やWebからの情報収集を手作業で行っている方
- Webサイトの情報をチーム内に効率的に共有したいと考えている方
- DeepSeekなどの生成AIを活用して、情報収集業務を自動化したい方
■このテンプレートを使うメリット- Slackへの投稿をトリガーにWebサイトの情報収集から要約、共有までを自動化し、手作業でのリサーチ業務にかかる時間を短縮します。
- 手作業による情報検索の漏れや、要約内容のコピペミスといったヒューマンエラーを防ぎ、情報共有の正確性を高めることができます。
■フローボットの流れ- はじめに、DeepSeekとSlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでSlackを選択し、「指定のテキストを含むメッセージがチャンネルに投稿されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションで「ブラウザを操作する」を選択し、指定したWebサイトの情報を取得（スクレイピング）するアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでDeepSeekの「テキストを生成」アクションを設定し、取得した情報を要約します。
- 最後に、オペレーションでSlackの「スレッドにメッセージを送る」アクションを設定し、要約したテキストを元のメッセージのスレッドに投稿します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- Slackのトリガー設定では、ワークフローを起動させたい対象のチャンネルIDを任意で設定してください。
■注意事項- DeepSeek、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- ブラウザを操作するオペレーションは、ご利用のWebサイトに合わせてカスタマイズしてください。
- ブラウザを操作するオペレーションはサクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・パーソナルプラン・ミニプラン・チームプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
- サクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリやブラウザを操作するオペレーションを使用することができます。詳しくは、料金プランのページをご参照ください。
- ブラウザを操作するオペレーションの設定方法は「『ブラウザを操作する』の設定方法」をご参照ください。
■概要
RPAの運用において、実行ログの監視は安定稼働のために不可欠ですが、人の手による確認作業は手間がかかり、異常の見逃しリスクも伴います。特に、エラー発生時のスクリーンショットを目視で確認する作業は、担当者にとって大きな負担ではないでしょうか。このワークフローは、そうした課題を解決するために、RPAとAIの連携を自動化します。Googleフォームに送信されたログ画像をOCRで読み取り、AIが異常を自動で検知してNotionに記録するため、監視業務の効率化と高度化を実現できます。
■このテンプレートをおすすめする方
- RPAの実行ログを目視で確認しており、監視業務を自動化したいと考えている運用担当者の方
- RPAとAIを連携させ、より高度な業務自動化やDX推進を検討している情報システム部の方
- システムが出力する画像ベースのログを、テキストで管理・分析したいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット
- フォームへのログ送信を起点に、内容の読み取りから異常検知、記録までが自動化されるため、これまで監視業務に費やしていた時間を短縮できます。
- AIがテキストデータから異常の有無を判定するため、人間による確認漏れや判断のばらつきといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、Google Drive、Googleフォーム、NotionをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。
- 続いて、オペレーションでGoogle Driveの「ファイルをダウンロードする」アクションを設定し、フォームに添付されたログファイルを取得します。
- 次に、OCR機能の「任意の画像やPDFを読み取る」アクションで、ダウンロードしたファイルをテキストデータに変換します。
- そして、AI機能の「テキストを生成する」アクションで、OCRで読み取った内容に異常がないかを判定させます。
- 最後に、Notionの「レコードを追加する」アクションを設定し、AIによる判定結果をデータベースに記録します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- Googleフォームのトリガー設定では、RPAの実行ログを受け取る対象のフォームIDを任意で設定してください。
- Notionへレコードを追加するアクションでは、判定結果を記録したいデータベースのIDを任意で設定してください。
■注意事項
- Googleフォーム、Google Drive、NotionのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- OCRまたは音声を文字起こしするAIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリやAI機能（オペレーション）を使用することができます。
- Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は下記を参照ください。
https://intercom.help/yoom/ja/articles/6807133
- Slackでの情報共有やWebからの情報収集を手作業で行っている方
- Webサイトの情報をチーム内に効率的に共有したいと考えている方
- DeepSeekなどの生成AIを活用して、情報収集業務を自動化したい方
- Slackへの投稿をトリガーにWebサイトの情報収集から要約、共有までを自動化し、手作業でのリサーチ業務にかかる時間を短縮します。
- 手作業による情報検索の漏れや、要約内容のコピペミスといったヒューマンエラーを防ぎ、情報共有の正確性を高めることができます。
- はじめに、DeepSeekとSlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでSlackを選択し、「指定のテキストを含むメッセージがチャンネルに投稿されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションで「ブラウザを操作する」を選択し、指定したWebサイトの情報を取得（スクレイピング）するアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでDeepSeekの「テキストを生成」アクションを設定し、取得した情報を要約します。
- 最後に、オペレーションでSlackの「スレッドにメッセージを送る」アクションを設定し、要約したテキストを元のメッセージのスレッドに投稿します。
■このワークフローのカスタムポイント
- Slackのトリガー設定では、ワークフローを起動させたい対象のチャンネルIDを任意で設定してください。
- DeepSeek、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- ブラウザを操作するオペレーションは、ご利用のWebサイトに合わせてカスタマイズしてください。
- ブラウザを操作するオペレーションはサクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・パーソナルプラン・ミニプラン・チームプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
- サクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリやブラウザを操作するオペレーションを使用することができます。詳しくは、料金プランのページをご参照ください。
- ブラウザを操作するオペレーションの設定方法は「『ブラウザを操作する』の設定方法」をご参照ください。
🏢【事例】「RPA単体」「AI単体」の限界を超えた2社の自動化ストーリー
「RPAとAIの連携」は、決して机上の理論ではありません。
実際に、RPA単体・AI単体それぞれの限界に直面し、両者を組み合わせることで課題を解決した企業が数多く存在します。
［事例1］RPA単体の限界を超えた例｜株式会社ウェルパーク
首都圏を中心にドラッグストアチェーンを多店舗展開する同社の総務部では、店舗の修繕管理や契約管理の自動化にRPAを活用していました。
しかし、同社では「マウスの右クリックか左クリックか」といった細かな操作設定に加え、専用PCやVDI環境の準備も必要となり、担当者によると、1つのロボットの完成までに約1ヶ月を要していたといいます。
その後、ノーコード自動化ツール「Yoom」を導入したところ、同社の事例では、初めて触るメンバーでも約2時間で実用的な自動化フローを構築できました。
「やりたいことの業務ロジック」をそのまま設定できる仕組みにより、月1,000件規模の店舗修繕連絡における手配漏れをゼロにするなど、現場主導のDXを加速させています。
👉あわせて読みたい：「RPAで1ヶ月」かかった構築が、「わずか2時間」で実装｜株式会社ウェルパークがYoomを導入
［事例2］AI単体の限界を超えた例｜アトム法律グループ
全社員の9割以上がAIツールを日常的に活用する同グループでは、生成AIの導入自体は早くから進んでいました。
しかし、AIツール単体では、「AIが作った文章を別のツールに手作業でコピー&ペーストする」「必要な情報を別のサービスから手作業で取得する」といった、AIと他システムの間をつなぐ中間作業が数多く発生していたといいます。
この「AI単体の限界」を解消するためにYoomを導入。
SNS上の最新情報を自動収集してAIが要約し、社内チャットへ自動通知するフローや、会議の文字起こしから議事録を自動生成するフローなどを、非エンジニアの現場社員自らが構築しています。
結果として、開発部門に頼らずとも現場発のアイデアをその場で自動化できる体制が整い、削減できた時間を「依頼者との対話」など本来注力すべき業務に再配分できるようになりました。
👉あわせて読みたい：「AI単体」の限界から、非エンジニアがAXを実現｜アトム法律グループがYoomを導入
2社に共通するポイント
一見異なる業種・課題に見える2社ですが、共通しているのは「RPAだけ」「AIだけ」では自動化に限界があり、両者を柔軟に組み合わせる仕組みが突破口になったという点です。
これは、本記事で解説してきた「AIが判断し、RPAが実行する」というハイブリッド型自動化の考え方を、実際のビジネス現場が証明している好例といえるでしょう。
🛠️RPAとAIを連携させる3つのメリット
RPAとAIを組み合わせることは、単なる足し算ではなく、掛け算の効果を生み出します。
［1］曖昧なデータの処理が可能になる
RPAは、ExcelやCSVのような構造化データを扱う処理を得意とします。
一方、自由記述のメール文面や手書きのメモなど、意味の解釈が必要な非構造データを扱う場合は、OCRやAIによる解析機能との連携が必要になります。
AIが非構造データから必要な項目（会社名、金額、日付など）を抽出し、構造化されたデータに変換。それをRPAに渡すことで、あらゆる入り口からの情報を自動で処理できるようになります。
［2］条件分岐や例外処理の自動化範囲が広がる
業務フローの中には、「基本はこの通りだが、場合によっては〇〇する」といった、人間の経験則に基づく判断が必要な場面が多く存在します。
これらすべてをRPAのロジックで組むのは困難です。
しかし、AIを連携させれば、過去の対応履歴やあらかじめ設定した基準をもとに、案件の分類や対応方針の候補を提示できるようになります。
業務に適した判定基準を設定できれば、人間が確認する範囲を絞り、自動処理できる件数を増やせる可能性があります。
［3］業務フロー全体のボトルネックが解消される
自動化を進めても、どこかに「人間による手作業の判断」が残っていると、そこが全体のスピードを遅らせるボトルネックになりがちです。
AIとRPAを連携させることで、情報の取得から処理、通知までをつなぐ「エンドツーエンド」の自動化を目指せます。
手作業による情報の停滞を減らし、リードタイムの短縮や業務品質の向上につなげられる可能性があるのです。
連携前にリスクを見極める
まず「AIの判断は100%ではない」という前提に立ち、誤判断が起きた際のリカバリー策（人間への通知フローなど）を設計に組み込むことが不可欠です。
また、AIに機密情報を読み込ませる際のセキュリティ対策や、導入初期の構築コストも見極めが必要です。
最初からすべてを自動化しようとせず、影響の少ない範囲からテスト導入することをおすすめします。
🏢業界別｜RPA × AI活用の実践イメージ
RPAとAIの連携は、具体的にどのようなシーンで役立つのでしょうか。主要な部門ごとの活用イメージをご紹介します。
✔️経理・バックオフィス業務での連携例
経理部門では、AI-OCRで請求書をデータ化し、RPAやAPI連携で会計システムに登録する方法が代表的です。
バラバラな書式で届く紙やPDFの請求書をAI-OCRで解析し、そのデータを会計システムへ自動登録することで、入力作業を効率化できます。
月初・月末の残業代削減に直結する、効果の高い活用例です。
✔️人事・採用業務での連携例
採用業務では、大量の応募書類（履歴書・職務経歴書）のスクリーニングにAIを活用できます。
募集要項に合致するスキルを持つ候補者をAIがピックアップし、面接の候補日調整メールの送信や、採用管理システム（ATS）への登録をRPAが担当します。
✔️カスタマーサポートでの連携例
問い合わせ対応では、メールやチャットの内容をAIが感情分析し、緊急度や重要度を判定します。
FAQから適切な回答案をAIが作成し、最終的な返信と対応履歴のCRMへの記録をRPAが行うことで、迅速かつ質の高い顧客対応を実現します。
🎯どちらを導入すべき？業務別の判断基準
RPAとAI、どちらから導入すべきか迷った際の判断基準を整理しました。
RPAが向いている定型業務の特徴
以下の条件に当てはまる業務は、RPAの導入が適しています。
- 作業手順が完全に決まっており、例外がほとんどない
- 使用するデータがExcelやCSVなどの構造化データである
- 処理件数が多く、人間が行うとミスが発生しやすい
- システムのログインやボタンクリックなど、定型的な操作が中心である
AIが向いている非定型・判断業務の特徴
以下のような要素を含む業務は、AIの活用を検討してみてください。
- 文章の要約や翻訳、画像の内容判断が必要である
- 「AかBか」の判断に、過去の経験や複雑な条件が必要になる
- 扱うデータがメール本文や音声など、形が決まっていない
- 数値の傾向から将来の予測を立てたい
コスト・期間の目安比較
失敗しないための「スモールスタート」の進め方
いきなり全社的な自動化を目指さず、まずは「部署内の特定の5分作業」から始めるのが鉄則です。
RPAで小さな成功体験を積み、周囲の理解を得たうえで、AIを組み合わせた高度な自動化へとステップアップしていくことで、プロジェクトの挫折を防げます。
❓よくある質問（FAQ）
RPAとAIに関して、検討段階によくある質問をまとめました。
Q. RPAはAIに含まれますか？
厳密には、RPAはAIではありません。
RPAは「指示された手順を実行する」ツールであり、AIは「学習して判断する」技術です。
ただし、近年はAIを搭載したRPAが増えているため、混同されやすくなっています。
Q. RPAとAI、今後どちらが主流になりますか？
どちらか一方だけでなく、業務に応じてAIとRPAを組み合わせる運用も広がると考えられます。
AIで情報の分類や判断を支援し、RPAやAPI連携で定型処理を実行するなど、目的に応じた役割分担が重要になります。
Q. AI-OCRとRPAは何が違いますか？
AI-OCRは「画像から文字を読み取ってデータ化する」ためのAI技術です。
一方、RPAはその読み取ったデータを「別のシステムに入力する」ためのツールです。
書類の自動処理では、AI-OCRで読み取ったデータをRPAやAPI連携で後続システムに登録する構成がよく利用されます。
👉あわせて読みたい：RPAとAI-OCRとは？意味の違いから連携メリット・業務自動化のポイントまで解説
Q. 中小企業でもRPAとAIの連携は可能ですか？
はい、十分に可能です。
以前は専門的な開発が必要なケースもありましたが、現在はYoomのような月額制のクラウドサービスを利用することで、専門のエンジニアがいない企業でも連携フローを構築しやすくなっています。
ただし、利用料金や構築にかかる工数は、対象業務や利用するプランによって異なります。
✅まとめ
RPAとAIは、それぞれが異なる強みを持つ「手」と「脳」の関係です。
- RPA：定型作業を正確・高速にこなす実行のスペシャリスト
- AI：曖昧な情報を読み解き、結論を出す判断のスペシャリスト
- 最新トレンド：AIが上司として指示を出し、RPAが部下として動くAIエージェント型の自動化
まずは小さな業務から、この最強のタッグを試してみることから始めましょう。
🔗Yoomでできること
AIを活用しているものの、情報を一件ずつ手入力したり、要約結果をチャットに転記したりといった手作業に時間を取られていませんか？
そんな悩みもYoomなら解決できます！
Yoomの「AIワーカー」なら、AIによる高度な判断結果を、そのまま次のアクションへ自動で繋げられます。
💡自律的に働く「AIワーカー」が、あなたのチームの仲間に
転記や報告といった付随作業から解放され、意思決定やコミュニケーションといった人にしかできない業務に集中できるようになります。
これらのテンプレートを起点にして、ぜひ業務の効率化を体験してみてください。
文章要約担当
入力された長文を解析し、5W1Hのフレームワークで要約から通知メッセージの作成までを行うAIワーカーです。情報整理や共有のプロセスを効率化し、精度の高い構造的な報告を可能にするため、議事録や資料の読み込みに時間を取られているマネージャーや事務担当者の方におすすめです。
試してみる
■概要日々の会議や打ち合わせが増えるにつれ、膨大な議事録やテキストデータを読み解き、重要な情報を整理する作業は大きな負担になりがちです。必要な情報を探すために何度も読み返したり、要点のまとめに時間がかかったりと、本来集中すべき業務を圧迫してはいないでしょうか。このAIワーカーは、入力された長文テキストを自ら解析し、5W1Hのフレームワークに沿って要点を簡潔にまとめます。さらに、共有先に合わせた通知メッセージまで作成するため、情報の整理から共有までのプロセスをスムーズに効率化できます。
■このAIワーカーをおすすめする方- 会議の議事録や長文の資料を読み込む時間が不足しており、短時間で内容を把握したいと考えているマネージャーやリーダーの方
- 情報の整理や共有作業を効率化し、より付加価値の高い業務に時間を割きたいと考えている事務・管理部門の担当者の方
- 5W1Hを用いた構造的な報告を自社で推奨しており、要約の精度とフォーマットを統一したいと考えているチームの方
■AIワーカーの設定方法
チャットで指示を出すだけで自社の運用に合わせて自動で設定・アップデートされていきます。まずは、AIワーカーが処理を正しく実行できるよう「スキル」と「使用ツール」をカスタマイズしましょう。- 「スキル」とは：
- AIワーカーが処理を行うための手順書です。詳しい設定方法は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
- 「使用ツール」とは：
- AIワーカーが処理を行う際に使用するツールです。自社で普段使っているツールをAIに指示するだけで、データの取得先や出力先を自由に組み替えることができます。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
データ抽出担当
多様な形式のデータから必要な項目を抽出し、数値の整合性を検証した上で構造化データへ変換するAIワーカーです。入力業務の自動化とデータの正確性向上を同時に実現できるため、領収書や名刺などのデータ化に時間を費やしている事務担当者や、精度の高いデータ管理を目指す方におすすめです。
試してみる
■概要画像やテキストから必要な情報を手作業で抜き出し、システムに合わせた形式に整える業務は、時間がかかるだけでなく入力ミスのリスクも伴う地道な作業です。特に、形式が定まっていない領収書やメモなどのデータ化は大きな負担となりがちです。このAIワーカーは、インプットされた多様な形式のデータから必要な項目を特定して抽出し、数値の整合性を検証した上で、指定のフィールドに適合する構造化データへと変換します。正確性を重視したデータ処理をAIが担うことで、入力業務の効率化を支援します。
■このAIワーカーをおすすめする方- 領収書や名刺などの紙媒体やテキストデータからの抽出・入力作業に時間を費やしている事務担当者の方
- OCRの誤認識による計算ミスを防ぎ、抽出データの正確性を厳密に担保したいと考えているデータ管理担当者の方
- 異なる形式のデータを自社のデータベース仕様に合わせて整形・マッピングする作業を効率化したいエンジニアの方
■AIワーカーの設定方法
チャットで指示を出すだけで自社の運用に合わせて自動で設定・アップデートされていきます。まずは、AIワーカーが処理を正しく実行できるよう「スキル」と「使用ツール」をカスタマイズしましょう。- 「スキル」とは：
- AIワーカーが処理を行うための手順書です。詳しい設定方法は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
- 「使用ツール」とは：
- AIワーカーが処理を行う際に使用するツールです。自社で普段使っているツールをAIに指示するだけで、データの取得先や出力先を自由に組み替えることができます。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
入力された長文を解析し、5W1Hのフレームワークで要約から通知メッセージの作成までを行うAIワーカーです。情報整理や共有のプロセスを効率化し、精度の高い構造的な報告を可能にするため、議事録や資料の読み込みに時間を取られているマネージャーや事務担当者の方におすすめです。
- 会議の議事録や長文の資料を読み込む時間が不足しており、短時間で内容を把握したいと考えているマネージャーやリーダーの方
- 情報の整理や共有作業を効率化し、より付加価値の高い業務に時間を割きたいと考えている事務・管理部門の担当者の方
- 5W1Hを用いた構造的な報告を自社で推奨しており、要約の精度とフォーマットを統一したいと考えているチームの方
チャットで指示を出すだけで自社の運用に合わせて自動で設定・アップデートされていきます。まずは、AIワーカーが処理を正しく実行できるよう「スキル」と「使用ツール」をカスタマイズしましょう。
- 「スキル」とは：
- AIワーカーが処理を行うための手順書です。詳しい設定方法は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
- 「使用ツール」とは：
- AIワーカーが処理を行う際に使用するツールです。自社で普段使っているツールをAIに指示するだけで、データの取得先や出力先を自由に組み替えることができます。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
多様な形式のデータから必要な項目を抽出し、数値の整合性を検証した上で構造化データへ変換するAIワーカーです。入力業務の自動化とデータの正確性向上を同時に実現できるため、領収書や名刺などのデータ化に時間を費やしている事務担当者や、精度の高いデータ管理を目指す方におすすめです。
- 領収書や名刺などの紙媒体やテキストデータからの抽出・入力作業に時間を費やしている事務担当者の方
- OCRの誤認識による計算ミスを防ぎ、抽出データの正確性を厳密に担保したいと考えているデータ管理担当者の方
- 異なる形式のデータを自社のデータベース仕様に合わせて整形・マッピングする作業を効率化したいエンジニアの方
チャットで指示を出すだけで自社の運用に合わせて自動で設定・アップデートされていきます。まずは、AIワーカーが処理を正しく実行できるよう「スキル」と「使用ツール」をカスタマイズしましょう。
- 「スキル」とは：
- AIワーカーが処理を行うための手順書です。詳しい設定方法は「【AIワーカー】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
- 「使用ツール」とは：
- AIワーカーが処理を行う際に使用するツールです。自社で普段使っているツールをAIに指示するだけで、データの取得先や出力先を自由に組み替えることができます。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
