RPAとAIの違いと限界は？業務全体を変える“新たな選択肢”とは

業務の自動化を考えるとき、「RPAとAIのどちらを選ぶべきか」で悩んだことはありませんか？

本記事では、それぞれのテクノロジーの違いや得意分野、組み合わせの可能性、そして現場で“本当に業務改善を実現するには何が必要か”をわかりやすく解説します。

あわせて、RPAやAIなど複数のテクノロジーと人の知見を組み合わせ、業務全体を設計・運用・改善まで支援する新しい自動化の考え方「IPO（インテリジェント・プロセス・オーケストレーション）」と、それを具体的なサービスとして提供するBizteXの「インテリジェント フロー」についてもご紹介します。

RPAとAI、それぞれの得意分野とは？

業務効率化やDX推進を語るうえで、よく登場するのが「RPA」と「AI」です。どちらも業務自動化を可能にする技術ですが、担える役割や適した業務には違いがあります。

ここでは、それぞれの特徴を整理し、なぜ両者の使い分けや組み合わせが重要とされるのかを見ていきます。

RPAは「決まった手順」の反復に強い

RPA（Robotic Process Automation）は、定型的で繰り返し発生するバックオフィス業務や情報処理を自動化する技術です。

たとえば、請求書データの会計システムへの転記や、決まった形式での月次レポート作成といった、手順が明確な業務が該当します。あらかじめ設定したルールに基づいて処理を実行するため、精度の高い再現が可能であり、人手によるミスの削減にもつながります。

一方で、例外パターンが多い業務や、その都度判断が必要な業務への適用には限界があります。また、導入後には現場担当者がツールの操作やフロー設計を学ぶ必要があるため、想像以上に定着までの教育コストが発生する点も注意が必要です。

AIは「判断」や「分類」に強みを発揮

AI（人工知能）は、音声や画像の認識、自然言語の理解、将来の予測など、人の判断を必要とする業務に適した技術です。

たとえば、顧客対応メールを内容に応じて自動振り分けしたり、契約書の要点を抽出したりといった業務で活用されます。ルールベースでは処理しきれない曖昧な情報を補完し、判断や分類といった工程を効率化することで、業務全体の質とスピードを高める効果が期待できます。

一方で、学習済みAIであっても常に安定した出力が得られるとは限らず、細かな表現や文脈の違いによって意図と異なる結果になるケースもあります。こうしたリスクを抑えるには、業務に適したAIを設計・調整したうえで活用することが重要です。

RPAとAIの組み合わせには可能性があるが、実装にはハードルも多い

RPAとAIを組み合わせれば、入力から判断、次のアクションまでを一連の自動化フローにまとめることが可能になります。ただし、現場で実現しようとするとさまざまな課題が浮上します。

大きな要因は、業務全体を統合的に設計し、変化に応じて調整し続けるノウハウが不足している点です。RPAもAIも高度な技術であるため、適切な選定・連携・運用を行うには専門的な知見とリソースが欠かせません。

そのため、理想的な連携像は描けても、現実には思うように実装・定着しないケースも少なくありません。

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AIエージェント単独では難しい、現場実装と運用の壁

近年では、ChatGPTをはじめとする生成AIをベースにした「AIエージェント」によって、業務の自動化や効率化を試みる企業が増えています。自然言語での応答や柔軟な判断が可能なため、特定の業務領域においては従来にない革新をもたらしています。

一方で、AIエージェントを業務プロセス全体に本格的に組み込もうとすると、設計・開発・運用すべてにおいて高いハードルが立ちはだかります。特に中小企業やDXに不慣れな企業では、PoCで止まり、定着に至らないケースも多く見られます。

PoC止まりになりやすいAIエージェント開発による業務自動化

AIエージェント単体で業務自動化を試みる場合、多くはPoC（概念実証）まではスムーズに進むものの、実運用への定着には課題が残ります。業務フローへの影響や出力精度を事前に十分に想定しきれず、導入後に調整や設計の見直しが必要になることが多いためです。

さらに運用段階では、想定外の動作や細かな修正依頼が頻発し、社内からの相談が特定の担当者に集中する傾向があります。専任体制がないまま導入を進めてしまうと、負荷が偏り、社内リソースが疲弊しやすくなります。こうした状態が続くと、最終的に「現場で定着しなかった」という結果に至る可能性も高まります。

高コスト・専任人材の確保がボトルネックに

AIエージェントの活用には、モデルの開発・チューニングから、システムとの連携、運用保守までを一貫して担う体制が求められます。特に生成AIを業務に適応させるには、プロンプト設計やデータ整備、セキュリティ対応など、専門性の高いスキルが必要です。

しかし、多くの企業ではそのような人材を社内で確保するのは難しく、外部ベンダーへの依頼が前提となるケースが大半です。その結果、初期費用や継続的な運用コストが高額になり、社内展開に時間がかかるだけでなく、投資対効果（ROI）が見合わないと判断されるリスクも生じます。

内製型AIでは「業務全体の柔軟な最適化」が難しい

AIは特定の業務における判断や分類には有効ですが、部門をまたいだ業務全体の最適化までを単独で実現するのは困難です。現場では、ツール間の連携設計や例外処理、部門間の調整など、人の判断と調整が不可欠な場面が多く存在します。

内製でAIを導入する場合、それらの複雑な要素をすべて社内で管理し続ける必要があり、運用開始後も継続的な改善対応が求められます。そのため、柔軟かつ持続的に業務全体を最適化するには限界があり、現場に寄り添った支援体制や他ツールとの統合を前提としたソリューションが必要になります。

テクノロジーとプロの力で業務最適化を実現──IPOの本質とは

業務の自動化においては、RPAやAIといったツール単体で効果を出すのが難しいという現実があります。プロセス全体を本質的に変革するには、ツールの選定・導入に加えて、業務設計・構築・運用・改善を一貫して担う体制が必要です。

そこで注目されているのが、複数のテクノロジーと人の力を組み合わせ、業務最適化の実行まで支援する外部委託型ソリューション「インテリジェント・プロセス・オーケストレーション（IPO）」です。BizteXはこの思想をサービス化した形として「インテリジェント フロー」を展開しています。

業務に合わせて“最適な技術と人”を組み合わせるオーケストレーション型

IPOは、単なるツールの導入ではなく、「業務全体をどのように自動化すべきか」という視点から設計に入るソリューションです。RPAやAI、OCR、iPaaSなど多様なテクノロジーを業務ごとに最適な形で組み合わせ、人的な判断も含めた“業務オーケストレーション”を構築します。

どの業務にどのテクノロジーをどう使うか、そして人はどこで関与すべきかをあらかじめ定義することで、ツールごとの部分最適にとどまらず、業務全体の最適化が可能になります。テクノロジーの選定よりも、業務設計そのものが成果の分かれ目になります。

導入して終わらせない、“継続的な改善”を前提とした仕組みづくり

IPOは、一度自動化を設計したら終わりではなく、業務や組織、外部環境の変化に合わせてフローを継続的に見直し、再構築していくことを前提としています。運用フェーズにおいても、定期的な業務分析やプロセスの棚卸しを通じて、成果を維持・向上させるための改善を重ねていく考え方です。

この“継続的なプロセス進化”まで支援のスコープに含めている点が、単なるツール提供型のソリューションとは異なる大きな特長です。

内製やAI単体では実現しづらい、柔軟で実行力のある業務変革

業務の自動化を内製で推進しようとすると、設計・構築・改善のすべてを自社内で担う必要があります。また、AIエージェントや単一ツールに依存すると、スモールな業務には適応できても、複雑な業務全体の再構築までは手が回りにくいのが実情です。

IPOは、こうした“部分最適止まり”を防ぎ、テクノロジーと人の役割を組み合わせることで、柔軟性と実行力の両立を図ります。変化対応力が求められる今、再現性と継続性を兼ね備えた業務変革の基盤として機能します。

IPOの詳しい解説や、RPAとの違いについては下記記事をご覧ください。
 インテリジェント・プロセス・オーケストレーション（IPO）とは？概要・メリット・活用方法
 RPAとIPOの違いとは？現場負担のない業務プロセス最適化

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インテリジェント フローとは？IPOを“実行可能な業務改革”として提供

＞＞インテリジェント フローのサービスページはこちら

BizteXが提供する「インテリジェント フロー」は、RPAやAI、iPaaS、そして人の判断を最適に組み合わせ、業務の設計・構築・運用・改善までを一気通貫で支える、IPOサービスです。

単なるツールの導入ではなく、業務全体の流れを見直し、継続的に改善される仕組みとして業務プロセスに根付かせることを目的としています。

「自社だけでは設計・運用まで手が回らない」「現場に負荷をかけずに進めたい」といった企業にも対応可能な、実行力と柔軟性を兼ね備えたソリューションです。

インテリジェント マイニングで業務の可視化と自動提案を実現

インテリジェント フローの導入は、AIによる業務分析「インテリジェント マイニング」から始まります。業務ログや操作履歴をもとに、属人化しがちな業務プロセスを自動で可視化・整理。業務フロー上のボトルネックや改善ポイントをデータに基づいて把握できます。

さらに、抽出されたプロセスに最適な自動化テンプレートが自動で提案されるため、業務可視化から改善設計までを短期間でスムーズに進めることが可能です。

テンプレート活用で定型業務から複雑業務まで柔軟に対応

インテリジェント フローでは、あらかじめ構築された「Standard」と「Professional」の2種類の自動化テンプレートを用意しており、業務内容に応じて最適なフローを迅速に設計できます。

請求処理や勤怠集計などの定型業務は、最小限の設定で導入できる一方、複数システムをまたぐ業務や人の判断を含む非定型業務にも対応可能です。RPA・iPaaS・AI-OCRなどを柔軟に連携させ、業務全体を効率化することができます。

また、無料プランから始められるため、大規模な初期投資が難しい企業でもスモールスタートで導入し、段階的に拡張していくことが可能です。

導入から改善までを専任チームがワンストップで代行

インテリジェント フローの大きな特長は、BizteXの専任チームが導入から継続運用・改善提案までを一貫して担う点にあります。要件定義、設計、構築、運用、保守、改善までを丸ごと任せられるため、IT人材が不足している企業や、運用の属人化に悩む企業でも安心して導入できます。

累計30,000件以上の業務自動化ノウハウをもとに、業務ごとの課題に最適な形で伴走する仕組みが整っています。

業務自動化で本当に成果を出すには？──“設計と継続運用”がカギになる

RPAとAIは、それぞれに明確な強みを持つテクノロジーですが、どちらか一方を導入するだけでは業務全体の最適化にはつながりません。実際の現場では、業務の変化や例外処理、人の判断が介在する場面が多く、ツール単体では対応しきれない課題が立ちはだかります。

そこで求められるのが、複数のテクノロジーと人の知見を組み合わせ、業務設計から構築・運用・改善までを一気通貫で担う「IPO（インテリジェント・プロセス・オーケストレーション）」という考え方です。BizteXが提供する「インテリジェント フロー」は、そのIPOを実行可能な形で提供するソリューションとして、スモールスタートから業務全体の変革までを柔軟に支援します。

「業務は改善したいが、自社内だけでは難しい」「部分最適で止まっている」という企業こそ、ツールに頼るのではなく“業務全体を見直すためのパートナー”として、インテリジェント フローの導入を検討する価値があります。