RPA 生成AI 違いの判断基準｜定型・非定型の切り分けと導入手順

定型業務の自動化にはRPA、文章作成や要約には生成AIを使う。ここまでは理解していても、実際の業務に当てはめると「この作業はどちらで自動化すべきか」「両方を組み合わせるべきか」で迷うことは少なくありません。「RPA 生成AI 違い」を調べている方の多くも、仕組みの違いそのものより、自社の業務にどう当てはめるかを知りたいのではないでしょうか。

本記事では、BtoB企業のマーケティング・DX推進の担当者向けに、業務を定型処理と非定型処理に分け、RPA・生成AI・併用のどれを選ぶかの判断基準を整理します。あわせて、対象業務の切り分けから導入・運用定着までの進め方を、チェックリストやつまずきやすい点も含めて解説します。

RPAと生成AIの違いは「手順が決まっているか」で考える

一言でいえば、RPAは「決められた手順を、決められたとおりに繰り返す」仕組みです。生成AIは「入力された内容を解釈し、文章などの出力をその都度組み立てる」仕組みです。どちらも業務の自動化や効率化に使われますが、得意な処理の性質は正反対といえます。

そのため「どちらが優れているか」ではなく、「その業務は手順とルールが決まっているか」で考えると判断しやすくなります。手順が決まっていればRPA、解釈や表現が必要なら生成AI、両方が混ざっていれば併用を検討する、というのが基本の考え方です。

RPAが得意な処理

RPA（Robotic Process Automation）は、人がパソコン上で行う画面操作やデータの転記を、あらかじめ定義したシナリオどおりに実行するツールです。手順が同じなら何度でも同じ結果を出せるため、次のような作業に向いています。

• システム間のデータ転記や、複数の画面にまたがる入力作業
• 決まった条件でのデータの抽出、照合、集計
• 定期的なファイルのダウンロード、保存、送付
• APIで連携できない既存システムの画面操作

一方で、RPAはシナリオにない状況に対応できません。入力の形式が変わる、画面のレイアウトが変わる、想定外の値が入るといった場合には、処理が止まったり誤った処理をしたりします。

生成AIが得意な処理

生成AIは、文章や指示を解釈して、要約、分類、下書き、言い換え、情報の抽出などを行います。入力の形式が毎回違っていても内容をくみ取って処理できる点が、RPAとの大きな違いです。

• メールや問い合わせ文の要約、内容による分類
• 議事録、提案書、記事構成案などの下書き
• 形式がそろっていない文章から必要な項目を抜き出す作業
• 文章のトーン調整や、読み手に合わせた言い換え

その反面、生成AIの出力は毎回同じとは限らず、事実と異なる内容を含むこともあります。そのため、出力をそのまま確定情報として扱う業務には、人の確認や検証の仕組みが欠かせません。

RPAと生成AIの比較表

両者の違いを、業務に当てはめるときに確認したい観点で整理しました。

表からわかるとおり、RPAは「正確に繰り返すこと」、生成AIは「揺れのある入力を扱うこと」に強みがあります。弱点も対になっているため、互いの弱点を補う形で組み合わせる「併用」という選択肢が生まれます。

定型処理と非定型処理の見分け方

判断の出発点は、対象の業務が定型処理なのか非定型処理なのかを見極めることです。ただし、業務全体を一括りにして判断すると誤りやすくなります。作業を細かい手順に分け、手順ごとに見極めるのがポイントです。

定型処理と判断できる条件

次の条件を多く満たす手順は、定型処理と考えてよいでしょう。

• 入力されるデータの形式や項目が決まっている
• 判断のルールを「この場合はこうする」と文章で書き出せる
• 例外のパターンが少なく、事前に想定できる
• 誰がやっても同じ結果になることが求められる
• 同じ作業が一定の頻度で繰り返される

非定型処理と判断できる条件

反対に、次のような特徴がある手順は非定型処理にあたります。

• 入力が自由記述のメールや文書で、形式が毎回違う
• 担当者の経験や文脈の理解に頼って判断している
• 文章の作成や要約など、出力の表現を組み立てる必要がある
• 「正解」が一つに決まらず、品質の良し悪しで評価される

「半定型」の業務は分解して考える

実務で最も多いのは、定型と非定型が混ざった「半定型」の業務です。たとえば問い合わせ対応は、「フォームの内容をシステムに登録する」部分は定型ですが、「問い合わせの意図を読み取って担当部署を決める」部分は非定型です。

こうした業務を無理にどちらか一方の手段で自動化しようとすると、RPAでは例外処理が増えすぎて止まりやすくなり、生成AIだけでは登録作業の正確性を担保しにくくなります。手順単位に分解し、定型部分と非定型部分を切り分けることが、適切な手段選びの前提になります。

RPA・生成AI・併用を選ぶ判断基準

手順を分解したら、次の判断基準に照らして、RPA・生成AI・併用のどれが合うかを考えます。複数の問いに答えていくと、向いている手段が見えてきます。

表の各行で答えが分かれる場合は、その業務が半定型である可能性が高く、併用を検討する価値があります。判断に迷うときは、次の順で考えると整理しやすくなります。

1. 手順をすべてルールとして書き出せるなら、RPAを第一候補にする
2. ルールにできない部分が、解釈・要約・文章作成なら、生成AIを候補に加える
3. 生成AIの結果を別のシステムへ登録・送信する必要があるなら、併用を検討する
4. どの手順も頻度が低く、手作業でも負担が小さいなら、自動化を見送ることも選択肢に入れる

4つ目は見落とされがちですが重要です。自動化には構築と保守の手間がかかるため、頻度が低い作業や、近いうちに手順が変わる作業は、まず業務そのものを見直すほうが効果的な場合があります。

併用が向いている業務の型

RPAと生成AIを併用する場合、組み合わせ方はおおむね次の3つの型に分けられます。自社の業務がどの型に近いかを考えると、設計のイメージがつかみやすくなります。

型1：生成AIで整えてRPAで流す

形式がばらばらな入力を生成AIで決まった項目に整理し、その結果をRPAがシステムへ登録する型です。自由記述のメールから会社名や要望の種類を抜き出して顧客管理システムに入力する、といった業務が該当します。非定型の入力を「定型化」してからRPAに渡すのがポイントで、生成AIが出力する項目と形式をあらかじめ固定しておくと、RPA側の処理が安定します。

紙の帳票や画像から文字を読み取る工程がある場合は、AI-OCRとの組み合わせも候補になります。読み取り精度の確かめ方はAI-OCRで非定型帳票の精度を検証するPoCの進め方で解説しています。

型2：RPAで集めて生成AIでまとめる

複数のシステムやWebページからRPAで定期的にデータを集め、生成AIで要約やレポートの下書きを作る型です。定例会議用の数値集計と所感の下書き、社内外の情報の定期収集と要点整理などが該当します。数値の集計はRPAや既存の集計機能に任せ、生成AIには文章化だけを担わせると、数値の誤りが入り込むリスクを抑えられます。

型3：生成AIの出力を人が確認してからRPAで登録する

顧客への回答文や、外部に出す文書を扱う業務では、生成AIの出力を人が確認・修正してから、RPAで送信や登録を行う型が適しています。生成AIは下書き、人は判断と承認、RPAは確定した内容の処理、と役割を分けることで、効率化と品質管理を両立しやすくなります。誤りが顧客や取引先に影響する業務では、この型を基本にするのが安全です。

マーケティング・DX部門の業務に当てはめた切り分け例

マーケティング・DX推進の担当者が扱うことの多い業務を例に、定型部分と非定型部分を切り分けた場合の考え方を示します。あくまで一般的な想定例のため、実際には自社の業務フローやシステム構成に合わせて見直してください。

この表で注目したいのは、どの業務にも「人が担う部分」が残ることです。自動化の目的は人の作業をゼロにすることではありません。人が判断や確認といった価値の高い作業に集中できる状態をつくることです。また、RPAを新たに導入しなくても、すでに使っているマーケティングツールや顧客管理システムの機能で自動化できる場合もあります。新しいツールの導入を決める前に、既存ツールで対応できないかを確認しておきましょう。

対象業務の切り分けから導入までの進め方

ここからは、対象業務の選定から導入・定着までを5つのステップで解説します。最初から大きく始めず、小さく試して確かめながら広げることが、手戻りを減らす基本です。

ステップ1：業務を洗い出し、手順を書き出す

最初に、自動化の候補となる業務を洗い出します。担当者へのヒアリングで「繰り返しが多い」「時間がかかる」「ミスが起きやすい」作業を挙げてもらい、業務ごとに次の情報を整理します。

• 作業の手順（どの画面で、何を見て、何をするか）
• 発生する頻度と、1回あたりのおおよその作業時間
• 入力データの形式と、出力先のシステム
• 例外が起きたときの対応方法

この段階で手順が人によって違うことが判明するケースも多くあります。その場合は、自動化より先に手順の標準化を行うほうが効果的です。

ステップ2：定型部分と非定型部分に分解する

書き出した手順を一つずつ見て、前述の条件に照らして定型か非定型かを判定します。手順ごとに「ルールにできる」「解釈が必要」「人の判断が必要」の3つに色分けすると、業務全体の構造が見えやすくなります。ここで判断基準の表を使い、RPA・生成AI・併用のどれが合うかを手順単位で仮決めします。

ステップ3：手段を仮決めし、小さく試す

優先度の高い業務を一つか二つに絞り、限られた範囲で試験的に導入します。優先度は、頻度と作業時間が大きいこと、誤りの影響が比較的小さいこと、手順が安定していることを目安に決めるとよいでしょう。生成AIを使う場合は、この段階で指示文の設計と出力形式の固定を行い、実際の業務データに近いサンプルで出力を確かめます。

ステップ4：評価基準を決めて検証する

試験導入の前に、何をもって「効果あり」とするかを決めておきます。作業時間の削減、ミスの減少、対応までの時間短縮など、業務の目的に合った指標を選びます。生成AIの出力については、正確さ、必要な項目が抜けていないか、修正にかかる手間なども評価に含めます。導入前の状態を記録しておかないと比較できないため、検証の前に現状の数値を把握しておくことが大切です。

ステップ5：運用ルールと体制を整えて広げる

検証で効果を確認できたら、本格運用に向けて次の項目を整えます。

• RPAのシナリオや生成AIの指示文を誰が管理・修正するか
• エラーや想定外の出力が起きたときの連絡先と対応手順
• 生成AIに入力してよい情報と、入力してはいけない情報の線引き
• 出力を確認する担当者と、確認の基準

体制が整ったら、同じ型で自動化できる別の業務へ展開します。一度つくった型や指示文を再利用すると、二つ目以降の導入をスムーズに進められます。

導入前に確認したいチェックリスト

導入を判断する前に、次の項目を確認しておくと、検討漏れによる手戻りを防げます。未整備の項目があっても導入を見送る必要はありませんが、対処の方針は決めておきましょう。

なかでも見落としやすいのは「情報の取り扱い」と「保守の担当」です。導入時は推進担当者が対応できても、運用が続くうちに担当者が異動すると、誰も修正できなくなることがあります。導入の段階から、運用を引き継げる形にしておくことが大切です。

つまずきやすい点と対処

RPAや生成AIの導入では、よく似たところでつまずく傾向があります。代表的な例と対処の考え方を紹介します。

RPAが頻繁に止まる

操作対象の画面が変わったり、想定外のデータが入ったりすると、RPAは止まります。例外が多い業務をRPAだけで自動化しようとしていないか見直しましょう。例外の判定に解釈が必要なら、その部分を生成AIや人に任せる設計に変えると安定しやすくなります。対象システムの更新予定を事前に共有してもらう体制づくりも有効です。

生成AIの出力品質がばらつく

指示があいまいだったり出力形式が決まっていなかったりすると、生成AIの結果は毎回変わりやすくなります。指示文に目的、前提、出力形式、禁止事項を明記し、良い出力の例を添えると安定しやすくなります。それでも誤りは起こり得るため、確認の工程を省かないことが前提です。

効果が見えず、社内で評価されない

導入前の状態を記録していないと、効果を説明できません。ステップ4で触れたとおり、導入前に現状を把握し、指標を決めてから試験導入を始めましょう。時間の削減だけでなく、ミスの減少や対応の早さなど、業務の目的に合った指標で評価することが大切です。

特定の担当者しか運用できない

シナリオや指示文の中身を推進担当者だけが把握している状態は、運用の継続にとってリスクです。設計の意図や修正方法を文書に残し、複数人で運用できるようにしておきましょう。社内の理解を広げるために、生成AIの基本的な使い方を学ぶ機会を設けることも有効です。

社内で進めるか、外部の支援を受けるか

RPAや生成AIの活用は、社内で進めることも外部の支援を受けることもできます。業務の洗い出しや手順の分解は、業務を最もよく知る社内の担当者が主導するのが基本です。一方で、システムとの連携、生成AIを組み込んだ仕組みの開発、運用体制づくりなどは、社内に経験者がいなければ外部の支援を検討する価値があります。

判断の目安は、継続的に改善していく体制を社内に持てるかどうかです。内製と外注の比較については生成AIの内製化の判断基準と必要な体制で詳しく解説しています。社員の活用スキルを底上げしたい場合は生成AI研修の選び方と定着支援の比較軸が、複数の工程を自律的に処理する仕組みまで検討している場合はAIエージェント開発費用の内訳と要件の決め方が参考になります。

ハイ・ヴァーチュ・ラボは、AI駆動開発・システムインテグレーション・マーケティングを一気通貫で提供するテクノロジーパートナーです。業務の切り分けから仕組みの開発、マーケティング施策への活用までを一貫して相談できます。開発や保守の相談はシステムインテグレーション（開発・保守）のページで紹介しています。また、ハイ・ヴァーチュ・ラボでは、法人向け生成AI研修を提供しているため、社内で活用を広げるための人材育成についても相談できます。

よくある質問

RPAと生成AIはどちらから導入すべきですか？

どちらが先かではなく、自動化したい業務の手順が定型か非定型かで決めます。手順をすべてルールとして書き出せる業務が多ければRPAから、文章の要約や下書きの負担が大きければ生成AIから始めるのが自然です。

生成AIがあればRPAは不要になりますか？

同じ入力に対して毎回同じ結果を求める処理や、正確な転記・登録が必要な処理では、RPAのような決まった手順を再現する仕組みが引き続き役立ちます。生成AIは解釈や文章作成を担い、確定した処理は決まった手順で行う、という役割分担で考えるのが現実的です。

RPAと生成AIの併用はどんな業務に向いていますか？

自由記述の問い合わせを分類してシステムに登録する業務や、定期的に集めたデータをもとにレポートの下書きを作る業務など、定型と非定型の手順が混ざった業務に向いています。業務を手順単位に分解し、解釈が必要な部分を生成AI、決まった処理をRPAに任せる形で設計します。

生成AIの出力をそのまま業務システムに登録しても問題ありませんか？

生成AIの出力には誤りが含まれることがあるため、誤りの影響が大きい業務では、人が確認してから登録する工程を挟むことをおすすめします。出力の形式を固定し、必須項目の抜けや値の範囲を確認する仕組みを組み合わせると、確認の負担を減らせます。

まとめ

RPAと生成AIの違いは、「決められた手順を正確に繰り返す」か「内容を解釈して出力を組み立てる」かにあります。業務全体を一括りにせず手順単位に分解し、定型処理はRPA、非定型処理は生成AI、両方が混ざる半定型の業務は併用、という基準で考えると判断しやすくなります。

• 手順をルールとして書き出せるかどうかが、判断の出発点になる
• 併用には「生成AIで整えてRPAで流す」「RPAで集めて生成AIでまとめる」「人が確認してからRPAで登録する」の3つの型がある
• 導入は業務の洗い出し、分解、試験導入、検証、運用体制づくりの順に、小さく始めて広げる
• 情報の取り扱いルールと保守の担当を、導入前に決めておく

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