・
RPA×AIの連携でできること｜違い・活用事例・比較・導入手順まで解説
「RPAを導入したが、対象業務が定型作業に限定されていて効果が頭打ちになっている」
「少しの画面変更でシナリオが止まってしまい、メンテナンスが負担だ」。
このような課題を解決するのが、AIとRPAの連携です。
2026年現在、自動化の領域では、従来の指示通りに動くRPAに加えて、AIエージェントが目的に応じて判断や計画立案を行うエージェント型オートメーション（Agentic Process Automation）への関心が高まっています。
本記事では、AI連携によってRPAがどう変わるのか、市場動向や活用事例を交えて詳しく解説します。
🔍RPAとAIの決定的な違いと連携のメリット
RPAとAIは、自動化における役割が根本的に異なります。
RPAとAIの役割分担
👉RPA（実行の腕）
あらかじめ定めた手順やルールに基づき、ブラウザやアプリを操作します。同じ処理を繰り返し実行できる安定性が強みです。
👉AI（判断の脳）
機械学習や大規模言語モデルなどの技術を用いて、データの分類・抽出・生成・推論などを行います。入力内容や利用するモデルによって、文脈を踏まえた処理にも対応できます。
連携で進むIPA（インテリジェント・プロセス・オートメーション）
両者が連携することで、単なる作業の代行にとどまらず、データの読み取りや分類、条件に応じた処理を含む業務プロセスの自動化を目指せるようになります。
デロイト トーマツ ミック経済研究所の『RPAソリューションサービス市場動向 2025年度版』によると、国内のRPAソリューションサービス市場は2024年度実績の999.6億円から、2026年度には1,242.2億円へ拡大すると予測されています。
生成AI連携を含むRPAの活用領域は、定型的なバックオフィス業務だけでなく、ドキュメント作成支援などフロントオフィス業務にも広がりつつあるのです。
あわせて読みたい：RPA・生成AI・AIエージェントの役割分担表
🦾RPAとAIの連携で解決できる具体的な課題
これまでのRPA単体では突破できなかった壁が、AI連携によって解消されます。
［1］非構造化データの解釈・処理
請求書（PDF）やメール本文、チャットの内容など、決まったフォーマットがない非構造化データはRPAの苦手分野でした。
しかし、AI（OCRやLLM）がこれらを構造化データに変換することで、RPAが基幹システムへ正確に入力できるようになります。
［2］シナリオの自動修復
Webサイトのレイアウトがわずかに変わっただけでRPAが停止する問題も、AIが解決します。
一部のRPA製品では、AIが画面要素や操作対象を再認識し、変更された画面への対応を支援する機能が提供されています。
こうした機能を適切に利用できれば、シナリオの修正やメンテナンスにかかる工数を削減できる可能性があります。
［3］例外処理の自律判断
従来のRPAでは停止していた「1円の金額差異」などのイレギュラーについても、AIを使って差異の原因候補を整理し、あらかじめ定めた条件に基づいて処理を続行したり、人間による確認へ振り分けたりできます。
ただし、金額や契約に関わる処理では、AIの判断だけで処理を完了させず、承認や照合などの確認工程を設けることが重要です。
🏢部門別のRPA × AI活用事例
AIとRPAの連携は、特定の定型業務だけでなく、企業のあらゆる部門においてその真価を発揮します。
✔️経理部門｜請求書処理と仕訳の自動化
経理部門では、フォーマットがバラバラな書類の処理にAIが活用されています。
- 非構造化データの抽出
異なる請求書や領収書から、日付・金額・取引先名をAIが自動で読み取り。
- 勘定科目の自動推論
過去の仕訳データや品名をAIが学習し、最適な勘定科目を提案して会計システムへ入力。
- 不備の自動検知
請求金額と発注データに差異がある場合、AIが文脈から原因を推測し、担当者へ通知。
従来のRPAでは対応できなかった「レイアウトの揺らぎ」をAIが吸収することで、入力作業の大半を自動化できます。
✔️人事労務部門｜採用候補者のスクリーニングと入社手続きの自動化
人事部門では、属人化しやすい選考業務や、多岐にわたる入社手続きのワークフローにAI連携RPAが導入されています。
- レジュメの自動精査
応募書類からスキルや経験に関する情報をAIが抽出・要約し、採用担当者による一次確認を支援。
- 入社手続きの一括実行
内定者が提出したバラバラな形式の書類をAIが読み取り、労務システム・チャット・ID管理システムへ一括登録。
- FAQの自動対応
社員からの「住所変更の方法は？」といった細かな問い合わせに、AIが規程を参照して自動回答。
AIによる抽出・登録を活用しながら、採用判断や重要な登録内容については担当者が確認する、効率的なオペレーションを構築できます。
✔️営業・マーケティング部門｜精度の高いリサーチとリード選別
営業現場では、AIが「デジタルなリサーチアシスタント」として機能し、商談準備や見込み客の優先順位付けをサポートします。
- 自律的な企業リサーチ
ターゲット企業の最新ニュースやIR情報をAIが収集・分析し、商談に役立つレポートを自動作成。
- リードの優先順位付け
問い合わせ文面に含まれる課題や検討状況に関する情報をAIが整理し、あらかじめ定めた基準に基づいて営業対応の優先順位付けを支援。
- 議事録作成とCRM登録
オンライン商談の録画から要点を抽出し、商談結果をCRM（顧客管理システム）へ自動反映。
営業担当者は準備や事務作業に追われることなく、顧客との対話という「本来の営業活動」に集中できるようになります。
✔️カスタマーサポート部門｜高度な自動応答とフィードバック分析
カスタマーサポートでは、AIが顧客の感情や意図を汲み取った柔軟な対応を行い、人間とのスムーズな連携（ハイブリッド運用）を実現します。
- 文脈を汲み取った自動回答
過去の対応履歴やマニュアルを参照できるよう設定したAIが、問い合わせ内容に応じた回答案を生成。
- エスカレーションの自動判断
クレームや緊急度の高い問い合わせをAIが検知し、即座に担当者へ引き継ぎ。
- 顧客の声（VOC）の構造化
膨大な問い合わせ内容をAIがポジティブ・ネガティブ別に要約・分類し、サービス改善案としてレポート化。
サポート担当者の精神的な負担を軽減しつつ、顧客満足度を高めるという、対立しやすい二つの課題を同時に解決できるのが魅力です。
🛠主要なRPAツールにおけるAI機能の比較
主要なRPAツールも、急速にAIエージェント化を進めています。
UiPathはAIモデルや機械学習機能を管理するAI Centerを提供し、Power AutomateはCopilotを通じた自然言語によるフロー作成を支援しています。
Automation Anywhereも、AIエージェント、RPA、API、オーケストレーションなどを組み合わせたプラットフォームを展開しています。
※対応機能や利用条件は製品のエディション、契約プラン、提供地域によって異なるため、導入時には各社の公式情報を確認する必要があります。
あわせて読みたい：🏆主要なRPAツール11選とポジショニングマップ
📊RPA × AI導入のステップ
知的な自動化を成功させるためには、AI特有の不確実性を前提とした導入アプローチが必要です。
［1］業務の切り分け
判断が不要な「定型作業」と、AIが必要な「判断業務」を切り分けます。
［2］スモールスタートでの検証
特定の部署や業務でAIの判断精度を検証し、徐々に範囲を広げます。
［3］Human-in-the-Loopの設定
最終的な承認は人間が行うよう、ワークフローに「確認ステップ」を組み込みます。
👀RPAツール選びのポイント
RPAとAIを組み合わせたツールを選ぶ際は、単なる自動化の速さだけでなく、運用フェーズを見据えた柔軟性と継続性を重視することが成功の鍵です。
✔️AI連携の深さと操作性
まず第一に、「AI連携の深さと操作性」を確認してください。
プログラミングの知識が乏しい現場担当者が主導する場合、ノーコードやローコードで直感的にAI（LLMやOCRなど）を組み込めるインターフェースが不可欠です。
どれほど高度なAI機能を備えていても、シナリオ作成に高度な専門スキルを要するツールでは、現場での活用が広まりません。
✔️例外処理への対応力
次に、「例外処理への対応力」をチェックしましょう。
AIを導入する最大のメリットは、従来RPAが苦手としていたイレギュラーなデータへの対応にあります。
不備のあるデータに直面した際、AIがどの程度自律的に判断し、あるいは人間に確認を求めるプロセス（Human-in-the-Loop）をスムーズに構築できるかを重視してください。
✔️セキュリティ・ガバナンスの観点
最後に、「セキュリティとガバナンス」の観点です。
AIに機密情報を処理させる以上、データの取り扱いに関する透明性や、管理者が各プロセスの判断基準を監視できる体制が整っているかを確認しましょう。
🤖YoomはAIワーカーやAPI、ワークフローなどを組み合わせた自動化を実現できます
RPAは便利な一方、Webサイトのレイアウト変更でロボットが停止したり、手書き文字や画像といった非構造データの処理に苦戦したりする課題があります。
しかしYoomなら、AIとRPAを組み合わせることでこうした課題を解決できます。
RPA単体では難しかった「判断」を伴う業務まで自動化することが可能です。
OCRとAIでログ画像の内容を確認し、確認対象の絞り込みや見逃しリスクの低減を支援します。
■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
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
口コミ収集からネガポジ分析、Slack通知までを自動化し、リサーチ工数を削減します。
■概要自社サービスや競合の口コミ、評判を手作業で検索し、内容を分析する業務は多くの時間を要するのではないでしょうか。また、膨大な情報の中から重要な意見を見落としてしまう可能性もあります。このワークフローを活用すれば、スケジュールに合わせて定期的にWeb上の口コミ情報を収集し、AIエージェント（AIワーカー）が自動で口コミ分析を実行、その結果をSlackに通知するため、効率的な情報収集と評判管理を実現できます。
■このテンプレートをおすすめする方- 自社や競合サービスの評判を定期的に把握したいマーケティングや広報担当者の方
- AIエージェントを活用した効率的な口コミ分析の仕組みを構築したいと考えている方
- 手作業での情報収集や分析業務の工数を削減し、戦略立案に集中したい方
■このテンプレートを使うメリット- 指定したスケジュールで自動的に情報収集と分析が実行されるため、これまで手作業で行っていたリサーチ業務の時間を短縮することができます。
- 手作業での情報収集時に起こり得る検索漏れや確認漏れを防ぎ、常に一定の基準で客観的な情報を収集し続けることが可能になります。
■フローボットの流れ- はじめに、SerpApiとSlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでスケジュール起動を選択し、「毎週月曜の午前9時に起動」など、定期的にフローを起動するよう設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、指定のキーワードでSerpApiによるGoogle検索を実行し、最新の口コミを収集後、その内容をポジティブ・ネガティブで分析して、結果をSlackの特定チャンネルに通知するマニュアル（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- AIワーカーに与える指示（プロンプト）は自由にカスタムが可能です。口コミを収集したい自社サービス名や競合のサービス名などをキーワードとして指定してください。
- 分析の観点として「ポジティブ・ネガティブ」だけでなく、「機能に関する言及」や「価格に関する言及」といった特定のテーマで要約させることも可能です。
- Slackへの通知内容や通知先のチャンネルも、チームの運用に合わせて任意で設定することができます。
■注意事項- SerpApi、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。
- 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。
- 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。
- 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。
■このテンプレートをおすすめする方
- 自社や競合サービスの評判を定期的に把握したいマーケティングや広報担当者の方
- AIエージェントを活用した効率的な口コミ分析の仕組みを構築したいと考えている方
- 手作業での情報収集や分析業務の工数を削減し、戦略立案に集中したい方
■このテンプレートを使うメリット
- 指定したスケジュールで自動的に情報収集と分析が実行されるため、これまで手作業で行っていたリサーチ業務の時間を短縮することができます。
- 手作業での情報収集時に起こり得る検索漏れや確認漏れを防ぎ、常に一定の基準で客観的な情報を収集し続けることが可能になります。
■フローボットの流れ
- はじめに、SerpApiとSlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでスケジュール起動を選択し、「毎週月曜の午前9時に起動」など、定期的にフローを起動するよう設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、指定のキーワードでSerpApiによるGoogle検索を実行し、最新の口コミを収集後、その内容をポジティブ・ネガティブで分析して、結果をSlackの特定チャンネルに通知するマニュアル（指示）を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- AIワーカーに与える指示（プロンプト）は自由にカスタムが可能です。口コミを収集したい自社サービス名や競合のサービス名などをキーワードとして指定してください。
- 分析の観点として「ポジティブ・ネガティブ」だけでなく、「機能に関する言及」や「価格に関する言及」といった特定のテーマで要約させることも可能です。
- Slackへの通知内容や通知先のチャンネルも、チームの運用に合わせて任意で設定することができます。
■注意事項
- SerpApi、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。
- 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。
- 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。
- 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。
あわせて読みたい：📦RPAと生成AIを連携！Yoomの自動化テンプレート紹介
📉導入前に知っておきたい失敗パターン・つまずきポイント
RPAとAIの連携は、従来の自動化の限界を打ち破る強力な手段ですが、魔法の杖ではありません。
抽出AIの誤り、RPAへの引き継ぎリスク
請求書処理では、AIやOCRが請求書番号、金額、支払期日などを抽出し、RPAが照合・承認・ERP登録といった後続処理を進める構成が利用されます。
こうした処理では、AIの抽出値が誤っていても、RPAは与えられたデータをルールどおりに処理するため、検証工程がなければ誤ったデータが後工程へ渡るおそれがあります。
そのため、
- 抽出信頼度が低いデータを人による確認へ回す
- 発注データや契約情報と照合する
- 明細の合計と請求総額が一致するかを確認すると
といった対策が重要です。
RPAプラットフォームを提供するUiPathも、抽出データに100%の正確性が必要な場合には人手による検証を推奨しており、整合性チェックの例として明細と総額の照合を挙げています。
ハルシネーションによる誤処理
AI、特に生成AIを利用する上で避けて通れないのが、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」のリスクです。
従来のRPAは、設定されたルールに従って同じ処理を一貫して実行することを得意としていましたが、AIは文脈を読み取る過程で、存在しないデータを作成したり、誤った解釈を事実のように出力したりすることがあります。
AIの出力をそのまま実行させるのではなく、必ず人間が内容を確認して承認する「Human-in-the-Loop」のプロセスを組み込むことが不可欠です。
運用コストの膨張
「自動化すればコストが下がる」という安易な考えも、失敗を招く要因の一つです。
AI連携RPAの場合、従来のRPAライセンス費用に加えて、AIモデルの利用料（トークン課金やAPI使用料）が発生します。
特に大量のデータを処理する業務や、頻繁にAIを呼び出すシナリオでは、従量課金コストが予想を上回り、投資対効果（ROI）が悪化するケースが少なくありません。
また、機械学習モデルを業務データに適用する場合は、時間の経過とともに入力データの傾向が変化し、予測や分類の精度が低下する「ドリフト」が起こることがあります。
一度構築して終わりにせず、定期的に出力結果を確認し、必要に応じてプロンプト、参照データ、業務ルール、モデル設定を見直すことが重要です。
💡Yoomが提唱する「AIワーカー」という選択肢
「自動化はしたいけれど、設定が難しそう」「例外が多すぎてRPAでは対応できなかった」。
そんな悩みを解決するのが、Yoom独自の機能である「AIワーカー」です。
✔️手順を教えるのではなくスキルを授ける自律性
これまでのRPAや自動化ツールは、いわば「決められた手順通りに動く機械」でした。
これに対し、YoomのAIワーカーは「自律して働くチームメイト」です。
人間が教えるのは細かなクリックの手順ではなく、「この業務では何をゴールとし、どう判断すべきか」というスキルです。
例えば請求書の確認に必要なスキルや使用ツールを設定すれば、AIワーカーは請求書の内容を読み取り、指定した条件に沿って不備の確認や情報整理を行えます。
必要に応じて、過去のデータとの照合や担当者への通知などを組み込むことも可能です。
請求書下書き作成サポーター
営業担当者からの依頼内容を解析し、自社の運用ルールに基づきfreee会計へ請求書の下書きを自動作成するAIワーカーです。事務作業の負担軽減やデータの正確性向上により、請求業務をスムーズに進められるので、転記ミスを防ぎたい方や仕訳判断を標準化したい方におすすめです。
試してみる
■概要営業担当者からの請求書発行依頼が曖昧で、内容の確認や転記作業に苦労していませんか？依頼内容の解釈や自社の運用ルールに基づいたデータの補完は、属人化しやすくミスも発生しやすい業務です。このAIワーカーは、営業担当者からの依頼内容を自ら解析し、取引先情報や品目、金額などを的確に抽出します。さらに、自社で定義した勘定科目や区分設定などの運用ルールを照らし合わせ、freee会計へ請求書の下書きを自動で作成します。これにより、事務作業の負担を抑えつつ、正確なデータ登録をスムーズに行うことが可能です。
■このAIワーカーをおすすめする方- 営業担当者からの請求依頼の内容がバラバラで、整理や確認に時間を取られている経理担当者の方
- freee会計への請求書登録作業を効率化し、入力ミスや漏れをなくしたい事務スタッフの方
- 自社の複雑な仕訳ルールや区分設定を、AIの判断によって標準化したいと考えているチームリーダーの方
■AIワーカー設定の流れ- まず最初に、AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
- 次に、AIワーカー内で使用するfreee会計をYoomとマイアプリ連携します。必要に応じて、普段お使いの他のアプリを連携することも可能です。
- 最後に、AIワーカーへの指示書である「スキル」を、自社の運用ルールや品目区分に合わせて作成・編集します。
■このAIワーカーのカスタムポイント- スキル内の「#品目ごとの区分設定」に、自社の事業内容に合わせた品目名と税区分を設定してください。これにより、AIが品目に応じた適切な区分を自動で判定できるようになります。
- スキル内の「#勘定科目・セグメントの紐付けルール」に、管理したい勘定科目や部署・プロジェクトごとのセグメント情報を定義してください。自社の管理体系に即した精度の高い下書き作成が可能になります。
■注意事項- freee会計とYoomを連携してください。
- 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。
営業担当者からの依頼内容を解析し、自社の運用ルールに基づきfreee会計へ請求書の下書きを自動作成するAIワーカーです。事務作業の負担軽減やデータの正確性向上により、請求業務をスムーズに進められるので、転記ミスを防ぎたい方や仕訳判断を標準化したい方におすすめです。
■このAIワーカーをおすすめする方
- 営業担当者からの請求依頼の内容がバラバラで、整理や確認に時間を取られている経理担当者の方
- freee会計への請求書登録作業を効率化し、入力ミスや漏れをなくしたい事務スタッフの方
- 自社の複雑な仕訳ルールや区分設定を、AIの判断によって標準化したいと考えているチームリーダーの方
■AIワーカー設定の流れ
- まず最初に、AIワーカーの「名前」や「役割」などの基本設定を行います。
- 次に、AIワーカー内で使用するfreee会計をYoomとマイアプリ連携します。必要に応じて、普段お使いの他のアプリを連携することも可能です。
- 最後に、AIワーカーへの指示書である「スキル」を、自社の運用ルールや品目区分に合わせて作成・編集します。
■このAIワーカーのカスタムポイント
- スキル内の「#品目ごとの区分設定」に、自社の事業内容に合わせた品目名と税区分を設定してください。これにより、AIが品目に応じた適切な区分を自動で判定できるようになります。
- スキル内の「#勘定科目・セグメントの紐付けルール」に、管理したい勘定科目や部署・プロジェクトごとのセグメント情報を定義してください。自社の管理体系に即した精度の高い下書き作成が可能になります。
■注意事項
- freee会計とYoomを連携してください。
- 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。
✔️「正確な処理」と「柔軟な判断」をいいとこ取り
AIワーカーの大きな特徴は、システムの正確さと、人間のような柔軟さをハイブリッドで持っている点です。
API連携による「正確さ」
画面上での転記ではなく、システム間でデータを受け渡せるため、手作業による転記ミスを抑えやすくなります。
ただし、連携先の仕様や入力データに誤りがある場合もあるため、必要に応じてエラーチェックや重複確認を設定することが重要です。
LLM（大規模言語モデル）による柔軟さ
「このメールはクレームかな？それともお礼かな？」といった、これまで人間にしかできなかった文脈の理解や判断をAIが行います。
2つが組み合わさることで、ミスのない事務作業を行いながら、状況にあわせた臨機応変な対応を一つの流れで完結できるようになります。
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。
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。
- 「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」をご参照ください。
✔️自ら調べ・考え・報告する自走力
AIワーカーは、ただ指示を待つだけのツールではありません。
設定したスキルや使用ツールに基づき、「外部から情報を集め、分析し、結果を報告する」という一連の処理を実行できるデジタルな同僚です。
例えば、対応する検索・収集ツールや通知先を設定すれば、SNSなどから情報を収集し、あらかじめ定めた基準に沿って内容を整理したうえで、チャットツールへ通知できます。
SNS炎上検知コンシェルジュ
SNSの投稿を分析してリスク判定を行い、Google スプレッドシートへの記録とSlackへの通知を自ら判断して実行するAIワーカーです。監視業務の自動化により、炎上の兆候やネガティブな反応を早期に把握できるので、SNS運用の効率化やブランドイメージを守るための体制を構築したい方におすすめです。
試してみる
■概要SNS上の膨大な投稿から自社に関連する情報を収集し、一つひとつ内容を精査してリスクを判断する業務は、担当者にとって非常に大きな負担となります。このAIワーカーは、SNSの投稿内容を読み取って文脈や感情を分析し、自社の運用ルールに基づいたリスク判定を行います。「批判的」や「炎上の兆候」と判断した場合には、Google スプレッドシートへの記録とSlackへの通知を自ら判断して実行します。これにより、担当者が常にSNSを監視し続ける必要がなくなり、自社のブランドイメージを守るための体制構築をサポートします。
■このAIワーカーをおすすめする方- SNS上のネガティブな反応を早期に把握し、迅速な広報対応を行いたい広報・マーケティング担当の方
- 膨大な投稿の精査を効率化し、対応が必要な情報のみを確認したいと考えているSNS運用チームの方
- 自社のガイドラインに基づいた一貫性のあるリスク判定を、AIに任せて運用したいと考えているマネージャーの方
■AIワーカー設定の流れ- AIワーカーの基本設定で、名前や役割を登録します。
- 使用するアプリであるGoogle スプレッドシートとSlackをYoomとマイアプリ連携します。
- AIワーカーのスキルを作成します。スキルの内容は、自社の運用ルールに合わせて柔軟に編集・調整が可能です。
- Google スプレッドシートの書き込み先や、Slackの通知先チャンネルIDなどの詳細情報をスキル内に設定します。
■このAIワーカーのカスタムポイント- スキル内の「# 分類・判定基準」という項目に、「【批判的・炎上兆候】：誹謗中傷、不当な権利侵害、デマの拡散、公序良俗に反する批判、または短時間での急激なネガティブ反応」のように、自社の基準に合わせた内容を設定してください。業界特有のワードや、注意すべき特定の状況を詳細に記述することで、AIの判定精度が向上し、より実務に即した結果を得られるようになります。
- スキル内の「# Slack通知先」のチャンネルIDを変更することで、案件や内容に応じて報告するチームを柔軟に調整することが可能です。
- スキル内の「# 使用するスプレッドシート」の「項目一覧」を運用に合わせて任意で編集し、記録したい情報を自由に追加・変更することもできます。
■注意事項- Google スプレッドシート、SlackとYoomを連携してください。
- 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」をご参照ください。
- 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】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
SNSの投稿を分析してリスク判定を行い、Google スプレッドシートへの記録とSlackへの通知を自ら判断して実行するAIワーカーです。監視業務の自動化により、炎上の兆候やネガティブな反応を早期に把握できるので、SNS運用の効率化やブランドイメージを守るための体制を構築したい方におすすめです。
- SNS上のネガティブな反応を早期に把握し、迅速な広報対応を行いたい広報・マーケティング担当の方
- 膨大な投稿の精査を効率化し、対応が必要な情報のみを確認したいと考えているSNS運用チームの方
- 自社のガイドラインに基づいた一貫性のあるリスク判定を、AIに任せて運用したいと考えているマネージャーの方
- AIワーカーの基本設定で、名前や役割を登録します。
- 使用するアプリであるGoogle スプレッドシートとSlackをYoomとマイアプリ連携します。
- AIワーカーのスキルを作成します。スキルの内容は、自社の運用ルールに合わせて柔軟に編集・調整が可能です。
- Google スプレッドシートの書き込み先や、Slackの通知先チャンネルIDなどの詳細情報をスキル内に設定します。
- スキル内の「# 分類・判定基準」という項目に、「【批判的・炎上兆候】：誹謗中傷、不当な権利侵害、デマの拡散、公序良俗に反する批判、または短時間での急激なネガティブ反応」のように、自社の基準に合わせた内容を設定してください。業界特有のワードや、注意すべき特定の状況を詳細に記述することで、AIの判定精度が向上し、より実務に即した結果を得られるようになります。
- スキル内の「# Slack通知先」のチャンネルIDを変更することで、案件や内容に応じて報告するチームを柔軟に調整することが可能です。
- スキル内の「# 使用するスプレッドシート」の「項目一覧」を運用に合わせて任意で編集し、記録したい情報を自由に追加・変更することもできます。
- Google スプレッドシート、SlackとYoomを連携してください。
- 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」をご参照ください。
- 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】スキル（旧マニュアル）の作成方法」をご参照ください。
✅まとめ
AIとRPAの連携は、これまでの「決められた手順を繰り返す」だけの自動化を、自ら考え判断する「知的な自動化」へと進化させました。
非構造化データの解釈や例外処理の自律判断が可能になったことで、人間が介在せざるを得なかった複雑な業務プロセスも一気通貫で自動化できる時代が到来しています。
しかし、その強力な力を最大限に引き出すためには、AI特有の不確実性を理解し、人間による適切な確認工程を組み込むといった、リスク管理と共生のデザインが欠かせません。
まずは身近な業務のボトルネックを見極め、小さな成功体験を積み重ねながら、AI連携による生産性向上を目指しましょう。
🌟Yoomでできること
RPAとAIをそれぞれ別々に運用していると、ツールの管理が煩雑になるだけでなく、メール対応やデータ集計といった判断を伴う業務は結局人の手が必要になりがちです。
しかし、Yoomの「AIワーカー」なら、AIによる判断とRPA的な実行を一つのワークフローでシームレスに完結できます。
メール分類ワーカー
届いたメールをAIが要約・カテゴリ分けし、重要度を評価したうえで、対応が必要なメールを優先対応リストにまとめます。メールの見落としや対応漏れの防止を支援します。
メール分類ワーカー
受信メールを1通ずつ読み取り、内容の要約・カテゴリ判定・重要度の評価を行い、適切なラベルを付与したうえで優先対応リストを自動作成するAIワーカーです。メールの振り分けや優先順位の整理にかかる手間を省き、対応すべき案件を素早く把握できるので、重要メールの見落としや対応漏れをなくしたい方におすすめです。
試してみる
■概要受信ボックスに大量のメールが溜まり、どれを優先して対応すべきか判断するのが大変、という方も多いのではないでしょうか。このAIワーカーは、受信したメールを1通ずつ読み取り、内容の要約・カテゴリ判定・重要度の評価を行ったうえで、適切なラベルを付与します。さらに、対応が必要な重要メールを抽出して優先対応リストにまとめるため、メールの見落としや対応漏れを防ぐことができます。
■このAIワーカーをおすすめする方- 毎日大量のメールを受け取っており、重要なメールの見落としや対応漏れをなくしたいと感じている担当者の方
- メールの振り分けや優先順位の整理に追われ、本来集中すべき業務の時間が削られてしまっている方
- 受信メールを効率よく整理して、対応すべき案件を一目で把握できる環境を整えたい管理部門やチームリーダーの方
■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。
受信メールを1通ずつ読み取り、内容の要約・カテゴリ判定・重要度の評価を行い、適切なラベルを付与したうえで優先対応リストを自動作成するAIワーカーです。メールの振り分けや優先順位の整理にかかる手間を省き、対応すべき案件を素早く把握できるので、重要メールの見落としや対応漏れをなくしたい方におすすめです。
- 毎日大量のメールを受け取っており、重要なメールの見落としや対応漏れをなくしたいと感じている担当者の方
- メールの振り分けや優先順位の整理に追われ、本来集中すべき業務の時間が削られてしまっている方
- 受信メールを効率よく整理して、対応すべき案件を一目で把握できる環境を整えたい管理部門やチームリーダーの方
- 「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」をご参照ください。
アクセス解析担当
サイトのアクセスデータをAIが集計・分析し、レポート作成まで支援します。手動での集計や分析にかかる工数の削減につなげられます。
アクセス解析担当
Google アナリティクスからデータを収集し、CVRの算出や要因分析、改善案の提案までを行うAIワーカーです。データ集計や分析に費やす時間を削減し、スムーズな意思決定と具体的なアクションへの移行を支援するため、効率的にWebサイトのパフォーマンスを向上させたいマーケティング担当者の方におすすめです。
試してみる
■概要アクセス解析は、ビジネスの成長に欠かせない重要な業務ですが、Google アナリティクスから膨大なデータを取得し、自ら計算や要因分析を行うのは時間と労力がかかる作業です。 このAIワーカーは、Google アナリティクスから必要なデータを収集し、コンバージョン率（CVR）の算出からチャネルごとの好不調の要因分析、さらには具体的なアクションプランの提案までを担います。データに基づいた的確な改善策を提示することで、スムーズな意思決定を支援します。
■このAIワーカーをおすすめする方- Google アナリティクスのデータ集計や分析作業に多くの時間を費やしているマーケティング担当者の方
- 各チャネルのパフォーマンスを把握し、具体的な改善アクションへ繋げたいと考えているWebディレクターの方
- データに基づいた論理的な要因分析をチームやクライアントへスピーディに共有したいと考えている経営層の方
■AIワーカー設定の流れ- AIワーカーの「名前」や「説明」といった基本設定を行い、AIに持たせる役割を明確にします。
- 使用ツールとしてGoogle アナリティクスを選択し、Yoomとのマイアプリ連携を行います。普段お使いの他の解析ツール等に変更して設定することも可能です。
- AIワーカーへの指示書となる「スキル」を、自社の目標や解析したい期間などの運用ルールに合わせて作成・編集します。
■このAIワーカーのカスタムポイント- スキル内の「#パフォーマンス判定基準」という項目に、自社のKPIに合わせたCVRのしきい値を設定してください。これにより、AIが自社にとっての「好調」「不調」を正確に分類できるようになります。
- スキル内の「#改善施策の方向性」という項目を、自社のマーケティング戦略やリソースに合わせて調整してください。SNS運用や広告運用の具体的な手法を追記することで、より実務に即したアクションプランが提案されます。
■注意事項- Google アナリティクスとYoomを連携してください。
- 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。
Google アナリティクスからデータを収集し、CVRの算出や要因分析、改善案の提案までを行うAIワーカーです。データ集計や分析に費やす時間を削減し、スムーズな意思決定と具体的なアクションへの移行を支援するため、効率的にWebサイトのパフォーマンスを向上させたいマーケティング担当者の方におすすめです。
■このAIワーカーをおすすめする方
- Google アナリティクスのデータ集計や分析作業に多くの時間を費やしているマーケティング担当者の方
- 各チャネルのパフォーマンスを把握し、具体的な改善アクションへ繋げたいと考えているWebディレクターの方
- データに基づいた論理的な要因分析をチームやクライアントへスピーディに共有したいと考えている経営層の方
■AIワーカー設定の流れ
- AIワーカーの「名前」や「説明」といった基本設定を行い、AIに持たせる役割を明確にします。
- 使用ツールとしてGoogle アナリティクスを選択し、Yoomとのマイアプリ連携を行います。普段お使いの他の解析ツール等に変更して設定することも可能です。
- AIワーカーへの指示書となる「スキル」を、自社の目標や解析したい期間などの運用ルールに合わせて作成・編集します。
■このAIワーカーのカスタムポイント
- スキル内の「#パフォーマンス判定基準」という項目に、自社のKPIに合わせたCVRのしきい値を設定してください。これにより、AIが自社にとっての「好調」「不調」を正確に分類できるようになります。
- スキル内の「#改善施策の方向性」という項目を、自社のマーケティング戦略やリソースに合わせて調整してください。SNS運用や広告運用の具体的な手法を追記することで、より実務に即したアクションプランが提案されます。
- Google アナリティクスとYoomを連携してください。
- 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。
よくあるご質問
Q：既存のRPAをすべてAI連携に置き換えるべきですか？
A：
いいえ。確実性が求められる定型作業は従来のRPAがコスト面でも優れています。
判断が必要な「例外処理」や「非構造化データの処理」に限定してAIを活用するのが効率的です。
Q：AI連携によって、メンテナンスの手間は本当になくなりますか？
A：
AIによる画面認識や処理補助に対応した製品では、条件によってメンテナンスの負担を軽減できる場合があります。
ただし、処理対象の変更やAIへの指示、判断基準の更新は定期的に必要です。
Q：導入にあたって、データサイエンティストなどの専門家は必要ですか？
A：
近年のツールにはノーコードでAI連携ができるものもあり、現場の担当者が構築を進められるケースがあります。
ただし、個人情報や機密情報を扱う場合は、情報システム、セキュリティ、法務などの担当者と連携し、適切な権限設定や運用ルールを整えることが重要です。
Q：AIが間違った判断をした場合、誰が責任を負いますか？
A：
AIを業務に利用する場合でも、最終的な業務上の判断や運用責任は、導入企業側で明確に定めておく必要があります。
提供事業者との契約や利用規約、関係法令によって責任の範囲が異なるため、重要な業務では事前に確認してください。
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
