生成AIとRPAの組み合わせ｜判断を伴う業務まで自動化する

RPAは手順が決まった作業には強い一方、文章を読む、要約する、分類するといった判断を含む作業は苦手でした。生成AIと組み合わせることで、この壁を越えられます。本セミナーでは、両者の役割分担と、実際に自動化できる業務の範囲、そして人の確認をどこに残すかを解説しました。

セミナー概要

RPAは、画面の決まった位置にある値を取り出し、決まった手順で処理することが得意です。逆に、メール本文から必要な情報を読み取る、内容に応じて振り分ける、文章を要約するといった作業は不得意でした。多くの企業で自動化が途中で止まったのは、この「読む・判断する」工程が挟まっていたためです。

生成AIがその工程を担えるようになったことで、RPA単体では対象外だった業務が視野に入ってきました。ただし出力が常に正しいとは限らないため、どこに人の確認を残すかの設計が前提になります。本セミナーは、この設計に焦点を当てて構成しました。

• RPAを導入したが、対象にできる業務が尽きてしまった
• 紙やメールを読み取る作業が自動化できずに残っている
• 生成AIをどの業務に使えばよいか判断できていない
• 人の確認をどこに残すべきか整理したい

セミナー内容

当日は、役割分担・適用業務・導入設計の3部構成で解説しました。まず、工程ごとにどちらが担当するかを整理します。

【第一部】RPAが苦手だったことを生成AIが埋める

これまで自動化の検討が止まっていた業務の多くは、途中に「人が読んで判断する」工程が入っていました。この工程があると、RPAでは分岐を作り込めず、例外対応で破綻します。

生成AIは、決まった形式でない文章から必要な情報を取り出し、内容に応じた分類や要約ができます。RPAが手足、生成AIが目と頭という分担で考えると、設計がしやすくなります。

【第二部】組み合わせやすい3つの業務

当日は、取り組みやすい業務として問い合わせメールの一次仕分け、請求書や注文書の読み取りと入力、定例報告書の作成の3つを紹介しました。

いずれも共通しているのは、件数が多く、判断のルールが説明できる業務だという点です。逆に、判断の根拠を言葉で説明できない業務は、まだ人が担うべき領域です。

【第三部】人の確認をどこに残すか

生成AIが関わる以上、出力が常に正しいとは限りません。金額、契約条件、社外に出る文面。この3つが絡む工程には、必ず人の確認を残します。

あわせて、入力してよい情報の範囲と、処理の記録をどこに残すかも合意しておきます。あとから「何を根拠にそう処理したのか」を追えない状態は、業務としてのリスクになります。

業務別に見た自動化の設計例

実際に相談の多い3業務について、工程の分け方を具体的に示します。

導入前に決めておく4項目

技術の検証よりも先に、社内で合意しておくべきことがあります。

入力してよい情報の範囲

顧客名や金額を含むデータを扱うのか、社内文書に限るのか。契約しているサービスの条件と合わせて決めます。

確認者と確認のタイミング

誰が、どの段階で確認するのかを業務フローに明記します。「気づいた人が見る」は運用として成立しません。

記録の残し方

いつ、どの入力に対して、どんな出力が返り、誰が承認したか。追跡できる形にしておきます。

止まったときの代替手順

サービス障害時に手作業へ戻せるよう、従来の手順を残しておきます。

投資対効果の見立て方

効果は削減時間だけで測らないほうが実態に合います。読み取りや分類の工程は、時間だけでなくミスの減少という効果が大きいためです。

当日は、削減時間・ミス発生率・対応リードタイムの3つを導入前に記録しておき、3か月後に比較する方法をおすすめしました。導入前の数字がないと、効果を説明できません。

セミナー開催日・場所

よくある質問