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2026-10-06

RPA VS Agentic AI！データ転記と書類処理で違いを比較

Yuzuki Amano

📄RPA vs Agentic AIの違い
📊RPA vs Agentic AIの比較
⚙️RPAが向いている業務
🧠Agentic AIが向いている業務
🛡️RPAとAgentic AIの注意点
🚀RPAとAgentic AIを組み合わせるハイブリッド自動化
💡Yoomで実現するRPA・Agentic AIの自動化
✅まとめ

日々の業務を効率化するために自動化ツールを導入する企業が増えていますが、従来主流だったRPAと、次世代の技術として注目されるAgentic AIのどちらを選ぶべきか迷うケースは少なくありません。両者は一見似ていますが、その設計思想や得意分野には決定的な違いがあります。
本記事では、RPAとAgentic AIの仕組みやコスト、適正業務の違いを比較表を交えて詳しく解説し、自社にとって最適な自動化戦略を導き出すためのポイントをご紹介します！

📄RPA vs Agentic AIの違い

まずは、それぞれの技術がどのような論理で動いているのか、その根本的な違いについて掘り下げていきます。

▼RPAは手順通り、Agentic AIは目標に向けて自律的に動く

RPA（Robotic Process Automation）は、あらかじめ人間が定義した「ワークフロー」や「シナリオ」に忠実に従って動作する技術です。例えば、

メールから添付ファイルをダウンロードする
指定のフォルダに保存してExcelに転記する

といった手順を1ステップずつ設定することで、定められた条件のもとで高速かつ再現性の高い処理を行います。一方でAgentic AIは、手順ではなく「目標」を指示されることで動作します。

🗣️「今月の売上報告書を作成して関係者に共有してほしい」

と伝えれば、AI自身がどのデータが必要か、どのツールを使うべきかを判断し、試行錯誤しながらゴールを目指します。このように「手順の遵守」か「目標の達成」かという点が、両者の最大の境界線となります。

・AIエージェントとは？メリット・デメリットや生成AIとの違い、活用事例を徹底解説

▼RPAは決まった処理、Agentic AIは柔軟な判断が得意

RPAの動作原理は「決定論的」と呼ばれ、入力された条件に対してあらかじめ定められた結果を返すアルゴリズムに基づいています。プログラムされたルール以外の事態が発生すると処理を継続できないため、例外の少ない定型業務に向いています。
対して、Agentic AIは、入力された情報を解釈し、設定された目標に向けて必要な手順や行動を選択する仕組みに基づいています。このため、言葉の揺らぎがある文章の理解や、曖昧な指示に対しても柔軟に応答できる強みを持ちますが、同じ入力に対するアウトプットが毎回わずかに変化することもあります。

🤝Yoomは複雑な判断を伴う業務を自動化できます

取引先ごとに異なる書類の読み取りや、内容に応じた担当者への振り分けといった「判断」が必要な工程には、これまではどうしても人間の手が必要でした。
そんな問題もYoomなら解決できます！Yoomを活用することで、AIが自律的に内容を解析し、状況に応じた適切なアクションを自動で実行できるようになります。
「これなら自分でもできそう！」と感じた方は、ぜひ以下からYoomを試してみてください。

以下は、すぐに開始できるテンプレートです👀

クレーム分析サポーター

メールやチャット・通話記録などのテキストデータを読み取り、クレームの種類・深刻度・優先度を自社基準に従って自動で分類・整理するAIワーカーです。件数が増えても判断のブレや見落としを防ぎ、判定根拠も出力されるため、対応状況の把握や説明が容易になるので、クレーム対応の効率化や属人化解消を目指すカスタマーサポート担当・チームマネージャーの方におすすめです。

試してみる

■概要
このAIワーカーは、メールやチャット、通話記録などのテキストデータを読み取り、自社の基準に従って種類・深刻度を分類し、優先対応リストを整理します。案件ごとの判定根拠も出力されるため、対応状況の把握や説明がしやすくなります。

■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ワーカーの基本設定については「【AIワーカー】基本的な設定方法」でもご確認いただけます。

■注意事項
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」をご参照ください。

詳細を見る  このAIワーカーと働く

市場トレンド分析担当

自社データとSerpApiで調査した市場トレンドを統合・分析し、Google ドキュメントへのレポート作成やGmail共有までを自律的に行うAIワーカーです。精度の高い売上予測やリスク分析を効率化し、情報の共有スピードを向上させたい経営企画やマネジメント層の方におすすめです。

試してみる

■概要
経営判断に必要な市場分析に、膨大な時間と労力を費やしていませんか？自社の実績データと、日々刻々と変化する外部の市場トレンドを照らし合わせ、精度の高いレポートをまとめ上げる作業は非常に大きな負担となります。このAIワーカーは、Google スプレッドシートから取得した自社の集計データと、SerpApiで調査した業界の最新トレンドを自ら統合・分析し、経営会議でそのまま活用できるレベルのレポートを作成します。実績とトレンドの相関関係から、将来の売上予測やリスク要因、具体的な次の一手を導き出し、Googleドキュメントへの集約やGmailでの共有までを自律的に遂行します。

■このAIワーカーをおすすめする方
市場調査と自社データの照合に時間がかかり、戦略立案に集中できていない経営企画担当の方
最新の業界動向を踏まえた精度の高い売上予測やリスク分析を、効率的に行いたいマネジメント層の方
社内データと外部情報の統合レポート作成を自動化し、情報の共有スピードを上げたいチームリーダーの方

■AIワーカー設定の流れ
AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
Gmail、Google スプレッドシート、Googleドキュメント、SerpApiをYoomとマイアプリ連携し、AIワーカーが使用するツールとして設定します。
AIワーカーへの指示書となる「マニュアル」を作成します。マニュアルは、分析対象の業界や自社の運用ルールに合わせて自由に調整が可能です。

■このAIワーカーのカスタムポイント
マニュアル内の「#リスク重要度」という項目に、自社の事業規模や判断基準に合わせた定義を設定してください。これにより、AIが自社の基準に沿ってリスクを評価し、より実務に即したアラートが得られるようになります。
マニュアル内の「#レポートのフォーマット」という項目に、自社で規定されている出力形式を記載してください。結論、市場トレンド、売上予測、リスク要因、ネクストアクションといった構成を具体的に指示することで、AIが常に社内で求められる品質のレポートを自動生成します。

■注意事項
Gmail、Google スプレッドシート、Googleドキュメント、SerpApiとYoomを連携してください。
検索の際は複数のキーワードを組み合わせることで、比較的正確な情報を取得することが可能です。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
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。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る  このAIワーカーと働く

📊RPA vs Agentic AIの比較

RPAとAgentic AIのどちらを導入すべきかを判断するためには、入力データの性質や判断の要否など、複数の観点から比較検討する必要があります。ここでは、導入の判断基準となる5つの主要な観点を整理し、それぞれの技術がどのような環境下で最も力を発揮するのかを明確にしていきます。

①入力データ

RPAが得意とするのは、あらかじめ形式が決まっている「構造化データ」です。

データベースの項目
フォーマットが完全に統一されたCSVファイル

などがこれに該当します。
一方でAgentic AIは、形式が決まっていない「非構造化データ」の扱いに長けています。

手書きのメモ
動画の内容
ウェブサイト上の不規則な情報

など、人間が読み解く必要があった情報をAIが解析し、データとして処理することが可能です。
このため、情報の入り口が多様な業務においてはAgentic AIの柔軟性が大きな武器となります。

②判断の有無

「もしAならBをする」といった明確な条件分岐が存在する業務は、RPAによるルールベースの自動化が最適です。

計算式の適用
閾値を超えた際のアラート通知

など、ロジックが固定されている場合はRPAが安定したパフォーマンスを発揮します。
対して、状況に応じて「どちらがより適切か」を天秤にかけるような自律的な意思決定が求められる場合は、Agentic AIの出番です。

顧客の不満度合いを読み取って優先順位を上げある
複数のリサーチ結果を統合して最適な要約を作成する

といった、高度な知能を要するプロセスを自動化できます。

③エラーへの対応

RPAは「想定外」に弱い側面があります。ボタンの配置が数ピクセル変わっただけで停止してしまうことも珍しくありません。そのため、例外が発生した場合は人間が介入してシナリオを修正する必要があります。
一方、Agentic AIは、計画の見直しやツールの再実行などを組み込んだ設計にすることで、エラーや状況の変化に対応しながら処理を進められます。利用するAIモデルやツール、エラー処理の設定に応じて、指示を再解釈したり、別の手段を選択したりする仕組みを構築できます。ただし、AI自身が「間違った判断」を確信を持って実行してしまうリスクもあるため、エラーの質そのものがRPAとは異なる点に注意が必要です。

④実行の安定性

信頼性の観点では、RPAは定められた手順を繰り返し実行する業務に適しています。
入力値や実行環境が想定どおりであれば、同じ処理を安定して再現できるからです。
そのため、

財務会計
給与計算

といった正確性が求められる業務でRPAが活用されています。Agentic AIは、前述の通り確率的に答えを出すため、アウトプットに「揺らぎ」が生じることがあります。創造的な文章作成やアイデア出しには有用ですが、厳密な正確性が求められる業務では、人間による最終的な検証プロセスを組み込むことが運用の基本となります。

⑤導入・運用におけるコスト構造

RPAのコストは主に、

ライセンス費用
シナリオ開発・保守にかかる人件費

で構成されます。初期投資は大きくなる傾向にありますが、一度構築すれば定額で大量の処理を回せるメリットがあります。
一方、Agentic AIのコスト構造は、基盤となるLLM（大規模言語モデル）のAPI利用料に応じた従量課金が一般的です。初期の開発工数はRPAほど重くないケースも多いですが、実行回数や処理するトークン量に応じてコストが変動するため、大規模な処理を回す際にはランニングコストのシミュレーションが重要になります。

🔗関連記事：

・RPA導入費用の相場｜主要ツール比較表と費用を抑える最新事例

・AIエージェントの費用・料金相場は？開発とSaaSのコスト比較や導入ポイント

⚙️RPAが向いている業務

Agentic AIのような高度な技術が登場しても、RPAの価値が失われるわけではありません。
どのような業務にRPAを割り当てるべきか、その具体的なケースを見ていきましょう。

1.大量データの転記・照合

社内の基幹システムから抽出したデータを、フォーマットが指定された別のExcelシートや外部の報告用システムへ転記する

といった業務は、RPAの独壇場です。数千、数万件のデータを、設定した手順に沿って継続的に処理できる点は、RPAの大きな強みです。また、2つのシステム間のデータが一致しているかを確認する照合業務においても、あらかじめ定義されたルールに基づいて機械的にチェックを行うRPAは、監査対応などの厳格さが求められる現場で信頼を得ています。
🔗関連記事：RPAでできる業務一覧｜経理・人事・営業別の具体例とAI活用法

2.定期レポートの作成

毎週月曜日の朝に先週の売上データを集計し、グラフ化してPDFで保存し、チームのチャットツールに投稿する

といったルーチンワークは、RPAの得意分野です。実行タイミングと手順が固定されているため、一度設定してしまえば人間が一切関与することなく、必要な情報を決まった時間に届け続けることができます。こうした「定時・定型」の業務をRPAに任せることで、非効率な時間を削減し、届いたレポートを分析する時間へとシフトさせることが可能になります。

3.レガシーシステムの操作

多くの現代的なクラウドツールはAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を通じてシステム同士が直接会話できますが、古い基幹システムやデスクトップアプリにはAPIが存在しないことも多いです。
RPAは、人間と同じように「画面を見てマウスやキーボードを操作する」ことができるため、こうしたレガシーシステムと最新のクラウドツールを繋ぐ架け橋となります。システムの刷新には膨大なコストと時間がかかりますが、RPAを活用すれば、既存のシステムを活かしたまま手軽に自動化を実現し、デジタルトランスフォーメーションを加速させることができます。

🧠Agentic AIが向いている業務

データの形式が一定でなかったり、文脈を読み解く必要があったりする「非定型業務」は、これまでは自動化の対象外とされてきました。しかし、Agentic AIの登場により、これらの領域でも効率化が可能になっています。

1.問い合わせ内容の理解・分類

カスタマーサポートに寄せられる問い合わせは、言葉遣いや表現がユーザーごとに異なり、内容も多岐にわたります。Agentic AIは、文章の背後にある「意図」を汲み取ることができるため、届いたメッセージが「製品の不具合」なのか「契約変更の相談」なのか、あるいは「至急対応が必要な苦情」なのかを瞬時に判断できます。
単なるキーワードマッチングではなく、文脈から重要度やカテゴリを分類し、適切な担当者へ自動でルーティングすることで、対応のスピードと質の向上を同時に実現することが可能です。
🔗関連記事：問い合わせ傾向分析をAIエージェントで効率化する方法｜大量のログから課題をスマートに抽出

2.書類からの情報抽出

請求書や見積書、領収書などは、発行元の企業によってレイアウトが異なります。従来型の帳票処理では、項目の位置や書式をあらかじめ指定して情報を抽出する方法が用いられていました。
一方、AIを活用した文書処理では、書類全体のレイアウトや記載内容を解析し、「どこに何が書いてあるか」を判断して情報を抽出できます。

「発行日」
「合計金額」
「振込先」

といった必要な情報を文書内から探し出し、構造化されたデータに変換することが可能です。
書類の確認や入力作業に多くの工数を割いていた現場で活用できます。

3.Webリサーチ・情報の要約

「競合他社A社の新サービスの評判を調査し、自社製品との違いをスライド1枚にまとめてほしい」

といった抽象的な課題に対しても、Agentic AIは力を発揮します。
Web検索や外部サイトの参照機能を接続したAgentic AIであれば、検索エンジンや情報源を使って複数のニュースサイト、SNS、レビュー記事から情報を収集できます。また、収集した情報を整理し、指定された形式に沿って要約する処理も構築できます。情報収集と整理の工程を自動化することで、マーケティングや戦略策定に必要な調査時間を短縮し、分析や意思決定に集中できる環境を整えられます。

🛡️RPAとAgentic AIの注意点

RPAとAgentic AIにはそれぞれ異なるメンテナンスの課題と、信頼性を保つための注意点があります。これらを正しく理解しておくことが、長期的なプロジェクトの成功に繋がります。

✔️RPAは画面変更によるエラーに注意

RPAの運用において最大の壁となるのが「保守コスト」です。
RPAは、操作対象を画面要素の属性、セレクター、画像、座標などで特定して動作します。そのため、システムのアップデートによって対象要素の属性や構造、配置が変わると、設定した対象の特定方法によってはエラーが発生します。大規模なシステム改修があった際には、数百ものシナリオを一つずつ手作業で修正しなければならないこともあり、結果として

「自動化しているはずなのに、修正作業に追われている💭」

という本末転倒な状況に陥りやすいです。導入時には、システムの変更頻度を考慮し、保守体制をあらかじめ整えておくことが必須となります。

✔️Agentic AIはハルシネーションに注意

Agentic AIの活用において警戒すべきは、事実に基づかない情報をさも真実かのように出力する「ハルシネーション」現象です。AIは確率的に「もっともらしい言葉」を生成するため、計算結果を間違えたり、存在しないURLを生成したりすることがあります。
このリスクを無視して完全自動化を進めてしまうと、

誤ったデータを顧客に送付する
間違った経営判断を招く

といった重大なトラブルに発展しかねません。AIの出力には常に一定の不確実性が伴うことを前提とし、特に社外向けの出力には厳格な検証ステップを設ける必要があります。

✔️業務に合わせてエラー対応を設計する

すべての業務を1つのツールで無理に自動化するのではなく、失敗した際の影響度（リスク）に応じて設計を分けることが賢明です。例えば、社内のランチ予約の自動化であればエラーが起きても大きな実害はありませんが、銀行振込の自動化でミスが起きれば社会的な信頼を失います。

リスクの高い業務：RPAの確実性を活用し、かつ人間が必ず最終確認を行うフローを組み込む
リスクの低いリサーチ業務：Agentic AIの機動力を活かし、AIに任せる領域を広げる

といった、グラデーションのあるエラーハンドリングの設計が運用の鍵を握ります。

🚀RPAとAgentic AIを組み合わせるハイブリッド自動化

これまで述べてきた通り、RPAとAgentic AIには一長一短があります。そこで先進的な企業が取り入れているのが、両者の強みを掛け合わせ、弱点を補完し合う「ハイブリッド・オートメーション」という考え方です。

▼RPAの操作をAIで補完する

RPAの弱点である「画面変更への脆弱性」を、AIの視覚認識能力で解決する手法が注目されています。座標やHTMLタグでボタンを探すのではなく、AIが画面のキャプチャを見て「人間と同じようにログアウトボタンを探す」ことで、ボタンの位置が少々変わっても止まらない柔軟なRPAを構築できます。これにより、システムの軽微な画面変更に対するシナリオ修正の負担を抑え、保守コストの削減につなげられます。精密な操作をRPAが担い、ターゲットの特定をAIが担うという分業が、持続可能な自動化を実現します。

▼人間による最終確認を入れる

AIにすべてのプロセスを任せきりにするのではなく、重要な分岐点に「人間によるチェック」を組み込む設計が推奨されます。例えば、

AIが請求書からデータを抽出する
人間がPCやスマホの画面で「承認」ボタンを押す
RPAが会計システムへの入力を開始する

という流れです。この「Human-in-the-Loop」と呼ばれる仕組みを導入することで、AIの機動力を活かしつつ、最終的な正確性を人間が担保することができます。
🔗関連記事：【ノーコードで実現】申請・承認プロセスを自動化し、業務を効率化する方法

▼API・AI・RPAを組み合わせる

自動化戦略は、

API連携
AIによる判断
RPAによる操作

の3層で構成されるのが理想的です。クラウドツール間は安定したAPIで繋ぎ、データの解釈や要約にはAgentic AIを使い、APIがない領域やデスクトップ上の細かな操作にはRPAを動員します。
この3つの武器を適材適所で組み合わせることで、業務プロセスの「情報の受け取り」から「判断」、そして「実行」までを隙間なくカバーできます。特定のツールに依存せず、プロセス全体の最適化を俯瞰して設計することが、企業の競争力を高める真の自動化への道となります。

💡Yoomで実現するRPA・Agentic AIの自動化

RPAとAgentic AIの使い分けが重要であることは分かりましたが、実際にこれらを組み合わせて構築するのは難しそうだと感じていませんか？Yoomでは、AIとRPA、そして多様なアプリを組み合わせたテンプレートが多数用意されており、誰でもすぐに高度な自動化を始めることができます。

✔️海外代理店から受信した書類をAIワーカーで分析してメールを送信する

海外からの書類は、言語やフォーマットが異なり、内容を理解するだけでも時間がかかりますね。このテンプレートでは、AIワーカーが受信メールの添付ファイルから請求額を読み取り、Google スプレッドシートのデータと照合します。内容に相違がなければ顧客へ通知し、もし不備があれば代理店へ自動で問い合わせメールを送付します。言語の壁や複雑な判断をAIが肩代わりしてくれるため、グローバル展開を加速させたい企業の事務工数を削減できます。

海外代理店から受信した書類をAIワーカーで分析してメールを送信する

試してみる

■概要
貿易事務の現場では、海外代理店から届く書類の金額が契約条件と一致しているかなど、厳密なチェックが求められます。このワークフローは、AIエージェント（AIワーカー）が受信メールの添付ファイルから請求額を読み取り、Google スプレッドシートのデータと照合します。内容に相違がなければ顧客へ通知し、もし不備があれば代理店へ自動で問い合わせメールを送付します。正確性と迅速さが求められる確認業務をAIが代行し、業務品質の安定に貢献します。
■このテンプレートをおすすめする方
海外代理店とのやり取りが多く、書類確認やメール連絡に時間を取られている貿易事務担当者の方
AIエージェントを導入して、データの照合から不備対応までの判断プロセスを自動化したい方
手作業による書類の見落としや、メールの送信遅延といった課題を解決したいチームリーダーの方
■このテンプレートを使うメリット
メール受信から書類分析、通知までの一連の貿易事務プロセスが自動化され、手作業に費やしていた時間を短縮することができます。
AIが書類内容やメールを正確に読み取り処理するため、人的な確認漏れや誤った内容のメール送信といったヒューマンエラーを防ぎます。
■フローボットの流れ
はじめに、GmailとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します
次に、トリガーでGmailを選択し、「特定のキーワードに一致するメールを受信したら」というアクションを設定します
最後に、オペレーションでAIワーカーに対して、添付ファイルやメールの内容とGoogle スプレッドシートの情報を照合し、結果に応じたメールを作成し送信するためのマニュアル（指示）を作成します
※「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
Gmailのトリガー設定では、フローを起動させたいメールを特定するためのキーワード（件名や送信元アドレスなど）を任意で設定してください。
AIワーカーへの指示内容は、実際の業務に合わせてカスタマイズが可能です。また、連携するGoogle スプレッドシートのシートなども任意で設定できます、
■注意事項
Gmail、Google スプレッドシートとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
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。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
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。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。

詳細を見る  試してみる

✔️申し込みメールを受信したらURL情報抽出し、RPAで取得したデータをkintoneに格納する

メールに含まれるURLから情報を集める作業は、手動では非常に手間がかかります。このテンプレートでは、申し込みメールを受信したらURL情報をAIで抽出し、RPA機能を使用して取得したデータをkintoneのデータベースに自動で格納します。APIがないサイトからの情報収集もRPAの力で可能になるため、営業リストの作成やマーケティングリサーチの自動化に最適です。
※RPA機能の利用には対応プランへの加入が必要です。

申し込みメールを受信したらURL情報抽出し、RPAで取得したデータをkintoneに格納する

試してみる

■概要
申し込みメールを受信したらURL情報をAIで抽出し、RPA機能を使用して取得したデータをkintoneのデータベースに格納するフローです。
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■このテンプレートをおすすめする方
1.業務自動化を推進している企業
・業務の効率化を目指している企業
・日常的に大量の申し込みメールを処理している企業
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2.IT部門やシステム管理者
・メールの内容を自動的に処理し、データベースに格納する必要がある部門
・AIとRPAを用いてタスクを自動化したい部門
‍
3.カスタマーサポートや営業チーム
・多数の申し込みメールを迅速に処理し、対応したいチーム
・データベースに自動で情報を格納し、次のアクションを決定する必要があるチーム
‍
■このテンプレートを使うメリット
・AIとRPAを用いることで、処理の自動化が進み人的ミスが減少します。
・自動化されたフローにより、一貫した処理が可能となり結果の正確性も向上します。
‍
■注意事項
・JUST.DB、kintoneのそれぞれとYoomを連携させてください。
・RPA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アプリとなっております。フリープラン・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やデータコネクト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を使用することができます。

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✔️Gmailで特定のメールを受信したら、AIワーカーが内容を解析しfreee会計で請求書の下書きを作成する

毎月届く多様なメールから請求データを作成するのは、細かい確認が多く神経を使う作業ですね。このテンプレートは、Gmailで特定のメールを受信した際、AIワーカーが内容を解析してfreee会計で請求書の下書きを作成し、Slackへの通知までを自動化します。複雑な依頼内容もAIがルールに基づき整理するため、手作業による入力間違いや漏れといったヒューマンエラーのリスク軽減に繋がります。

Gmailで特定のメールを受信したら、AIワーカーが内容を解析しfreee会計で請求書を作成する

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■概要
取引先が増えるほど、営業担当者から届く請求書発行の依頼メールも増加し、その都度、経理担当者が内容を確認して手動で入力するのは大きな負担ではないでしょうか。依頼内容が曖昧な場合、確認作業にさらに時間がかかることも少なくありません。このワークフローを活用すれば、Gmailで特定のメールを受信した際、AIワーカーが内容を解析してfreee会計で請求書の下書きを作成し、Slackへの通知までを自動化できます。これにより、煩雑な請求業務をスムーズに解消し、正確な処理を実現します。

■このテンプレートをおすすめする方
Gmailで届く多種多様な請求依頼の情報を、手作業で会計ソフトへ入力している経理担当者の方
営業担当者からの依頼内容を解析し、freee会計への登録作業を効率化したいと考えているチームリーダーの方
請求書発行のスピードを向上させ、入力漏れやミスを未然に防ぎたい経営者の方

■このテンプレートを使うメリット
AIワーカーがメール内容を解析してfreee会計へ自動で下書きを作成するため、これまで手作業での転記に費やしていた時間を短縮できます。
複雑な依頼内容もAIがルールに基づき整理するため、手作業による入力間違いや漏れといったヒューマンエラーのリスク軽減に繋がります。

■フローボットの流れ
1.はじめに、Gmail、freee会計、SlackをYoomと連携します。
2.次に、トリガーでGmailを選択し、「特定のキーワードに一致するメールを受信したら」というアクションを設定します。
3.次に、AIワーカーで、営業担当者からの曖昧な依頼内容を解析し、自社の運用ルールに沿ってfreee会計へ請求書の下書きを作成するためのスキル（指示）を作成します。
※「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
Gmailのトリガー設定では、請求依頼を識別するための特定のキーワードや条件を、自社の運用に合わせて任意に設定してください。
AIワーカーのスキル（指示内容）にて、自社の請求ルールや項目などを詳細に記載することで、より精度の高い解析が可能になります。
Slackのメッセージ送信先を、経理担当者や営業担当者が常駐するチャンネルに設定することで、スムーズに作成状況を確認できます。

■注意事項
Gmail、freee会計、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
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。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
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。
AIワーカーはスキルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る  試してみる

✅まとめ

RPAは「正確な手順の実行」に、Agentic AIは「柔軟な判断と目標達成」にそれぞれ特化した技術です。どちらか一方が優れているわけではなく、財務や定型事務などの正確性が命の業務にはRPAを、顧客対応やリサーチといった非定型で知的な作業にはAgentic AIを適用するのが正解です。
そして、これら2つをバラバラに使うのではなく、API連携を含めたハイブリッドな戦略で組み合わせることが、これからの時代の自動化のスタンダードとなります。自社の課題が「手順の固定」にあるのか「判断の自動化」にあるのかを見極め、最適なツールを選択して、本来人間が取り組むべき価値ある業務にリソースを集中させていきましょう！

🛠️Yoomでできること

Yoomはノーコードで直感的に操作できるため、ITの専門知識がなくても、複数のシステムを横断する高度な自動化フローを短期間で構築できます。これまで「この作業は判断が必要だから自動化できない」「APIがないから無理だ」と諦めていた業務も、Yoomなら実現できるかもしれません。
企業の成長を支える強力なパートナーとして、ぜひYoomの柔軟な自動化機能を体感してみてください！