【決定版】AI vs RPA｜違いと使い分けを徹底解説｜自動化の最適解
はじめに
業務自動化を検討する際、「AIを導入すべきか、RPAを導入すべきか」という疑問を持つ企業は少なくありません。AI vs RPAは頻繁に比較されるテーマですが、実はこの2つは競合関係ではなく、それぞれ異なる領域で力を発揮する補完的な技術です。
本記事では、AI vs RPAの違いを明確にし、業務自動化における最適な使い分けと連携方法を解説します。Harmonic Societyは、AIとRPA双方の導入支援実績を持っており、両技術を組み合わせたハイパーオートメーションの知見をお伝えします。
AIとRPAの基本的な違い
まず、AIとRPAの定義と基本的な違いを整理しましょう。
RPA（Robotic Process Automation）とは
RPAは、人間がPC上で行う定型的な操作をソフトウェアロボットが模倣・自動化する技術です。あらかじめ設定されたルールに従い、マウス操作、キーボード入力、データのコピー&ペーストなどを自動で行います。
AI（Artificial Intelligence）とは
AIは、人間の知的能力をコンピュータで実現する技術の総称です。自然言語処理、画像認識、予測分析、意思決定支援など、判断や理解を伴うタスクを処理できます。
根本的な違い
| 項目 | RPA | AI |
|---|---|---|
| 処理の性質 | ルールベース（決められた手順を実行） | 判断ベース（データから学習・判断） |
| 対応できる業務 | 定型業務・構造化データ | 非定型業務・非構造化データ |
| 学習能力 | なし（ルール変更は手動） | あり（データから自動学習） |
| 柔軟性 | 低い（例外に弱い） | 高い（未知のパターンにも対応可能） |
| 導入の容易さ | 比較的簡単（ノーコード対応多い） | 専門知識が必要な場合がある |
| 導入コスト | 低〜中 | 中〜高 |
| 効果が出るまでの期間 | 短い（数週間〜） | やや長い（数ヶ月〜） |
RPAが得意な業務
RPAは以下のような定型的で大量の反復作業に最適です。
- データ入力・転記: システム間のデータ移行、Excelへの転記
- 帳票処理: 請求書の作成、経費精算の処理
- レポート生成: 定期レポートの自動生成・配信
- メール送信: 定型メールの一括送信
- Webスクレイピング: Webサイトからの定期的なデータ収集
- システム間連携: APIがないレガシーシステム間のデータ連携
RPAの代表的なツール
| ツール名 | 特徴 | 価格帯 |
|---|---|---|
| UiPath | 世界シェアトップクラス、日本語対応充実 | 中〜高 |
| Automation Anywhere | クラウドネイティブ、AI統合 | 中〜高 |
| Power Automate | Microsoft連携、低コスト | 低〜中 |
| BizRobo! | 国産、日本企業向け | 中程度 |
| WinActor | 国産、NTT系列 | 中程度 |
AIが得意な業務
AIは以下のような判断・理解・予測が必要な業務に最適です。
- 自然言語処理: 文書の分類、感情分析、要約、翻訳
- 画像・動画認識: 品質検査、顔認証、OCR（手書き含む）
- 予測分析: 需要予測、売上予測、故障予測
- 意思決定支援: レコメンデーション、リスク評価
- 対話: チャットボット、音声アシスタント
- コンテンツ生成: 文章作成、画像生成、コード生成
AI vs RPA：業務別の使い分けガイド
AI vs RPAの最適な使い分けを、具体的な業務シーンで解説します。
請求書処理の場合
| 処理ステップ | 最適な技術 | 理由 |
|---|---|---|
| 請求書メールの受信・仕分け | RPA | ルールベースで振り分け可能 |
| 請求書PDFの読み取り | AI（OCR） | 手書きや多様なフォーマットの認識が必要 |
| データの会計システムへの入力 | RPA | 定型的なシステム操作 |
| 異常値の検知・承認判断 | AI | パターンからの異常検知が必要 |
| 承認後の支払い処理 | RPA | 定型的なシステム操作 |
カスタマーサポートの場合
| 処理ステップ | 最適な技術 | 理由 |
|---|---|---|
| 問い合わせの受付 | AI | 自然言語理解が必要 |
| チケットの自動分類 | AI | テキスト内容の理解が必要 |
| 定型回答の送信 | RPA | テンプレートに基づく処理 |
| CRMへの記録 | RPA | システムへの定型入力 |
| 感情分析・優先度判定 | AI | テキストの感情理解が必要 |
人事・採用の場合
| 処理ステップ | 最適な技術 | 理由 |
|---|---|---|
| 応募書類の収集・整理 | RPA | 定型的なファイル操作 |
| 履歴書のスクリーニング | AI | テキスト内容の理解・評価が必要 |
| 面接スケジュール調整 | RPA | カレンダー操作の自動化 |
| 面接結果の分析 | AI | 評価データの分析・パターン抽出 |
| 入社手続きの処理 | RPA | 各種システムへの定型入力 |
AIとRPAの連携：ハイパーオートメーション
AI vs RPAという二択ではなく、両者を組み合わせたハイパーオートメーションが、2026年の自動化戦略のトレンドです。
ハイパーオートメーションとは
ハイパーオートメーションは、RPA、AI、機械学習、プロセスマイニングなど複数の技術を組み合わせて、エンドツーエンドの業務プロセスを自動化するアプローチです。Gartnerが提唱した概念で、単一技術では実現できない高度な自動化を可能にします。
連携のパターン
- AIがRPAにデータを渡す: AIがメールを解析し、抽出した情報をRPAがシステムに入力する
- RPAがAIにデータを集める: RPAが複数のシステムからデータを収集し、AIが分析する
- AIがRPAの例外を処理する: RPAが処理できない例外パターンをAIが判断する
- AIがRPAのルールを最適化する: AIがプロセスデータを分析し、RPAのワークフローを改善提案する
導入効果の比較
| 自動化方式 | 自動化率の目安 | コスト | 導入期間 |
|---|---|---|---|
| RPAのみ | 40〜60% | 低〜中 | 1〜3ヶ月 |
| AIのみ | 30〜50% | 中〜高 | 3〜6ヶ月 |
| AI + RPA連携 | 70〜90% | 中〜高 | 3〜6ヶ月 |
AI + RPAの連携により、単独導入では実現できない高い自動化率を達成できます。
導入判断のフローチャート
自社の業務にAIとRPAのどちらを導入すべきか、以下の判断フローで検討してください。
- 自動化したい業務はルールが明確か？ → はい → RPAが最適
- 非構造化データ（テキスト、画像、音声）を扱うか？ → はい → AIが最適
- 判断・予測が必要か？ → はい → AIが最適
- 大量の定型反復作業か？ → はい → RPAが最適
- 上記の複数に該当する？ → はい → AI + RPAの連携が最適
今後の展望
AI vs RPAの境界はますます曖昧になっています。UiPathやAutomation Anywhereなどの主要RPAベンダーがAI機能を統合し、AIプラットフォームもRPA的な自動化機能を取り込んでいます。将来的には、「AIかRPAか」という選択ではなく、統合された自動化プラットフォームの中で最適な技術が自動的に適用される時代になるでしょう。
まとめ
AI vs RPAは対立関係ではなく、補完関係にある技術です。RPAは定型業務の高速・正確な自動化に、AIは判断・理解・予測を伴う高度な自動化に適しています。最も効果的なのは、両者を組み合わせたハイパーオートメーションにより、エンドツーエンドの業務プロセスを自動化するアプローチです。
Harmonic Societyでは、AIとRPAの両方に精通したコンサルタントが、御社の業務プロセスを分析し、最適な自動化戦略を提案します。「AIとRPA、どちらから始めるべきか」というご相談から承っておりますので、ぜひお気軽にお問い合わせください。
