RPA × 生成AI × 業務の可視化 ― 組織の生産性を最大化する新アプローチ

兎澤直樹
9月11日
読了時間: 5分

更新日：9月29日

はじめに

企業のデジタル化が加速するなかで、「どの業務を効率化すべきか」「どこにムダが潜んでいるか」といった課題は経営層・現場問わず常に意識されています。これまで業務効率化の切り札として導入されてきたのがRPAです。しかし、導入効果が期待通りに出なかったり、対象業務の選定に悩んだりするケースも少なくありません。

そこで近年注目を集めているのが、生成AIとの組み合わせによる「業務の可視化」です。業務プロセスを見える化し、適切な自動化ポイントを発見することで、RPA活用の精度を高め、組織全体の生産性向上を実現できます。本記事では、その具体的な考え方と活用方法を解説します。

業務の可視化がなぜ重要なのか

業務の可視化とは、日々の作業を「誰が、どこで、どのように行っているか」を定量・定性の両面で把握することです。これにより以下のメリットが得られます。

ムダの特定：手戻りや二重入力など、業務フロー上の非効率を発見。
自動化候補の抽出：単純反復的な作業を明確化し、RPA導入の優先度を判断可能。
属人化リスクの低減：個人依存のタスクを見える化することで、引き継ぎや標準化が容易に。
意思決定の迅速化：可視化データを元に、経営層が迅速に判断できる。

従来はコンサルタントによるヒアリングやフローチャート作成に頼っていたこの作業を、生成AIとRPAが自動で支援する時代が到来しています。

RPAの限界と生成AIの補完

RPAは定型的な業務には非常に強力ですが、「どこを自動化すべきか」を判断する段階では課題が残ります。なぜなら、RPAはルールが明確でない業務を扱うことが苦手だからです。

一方、生成AIは膨大なデータを解析し、自然言語で要約や分類を行う能力を持っています。これを業務ログやチャット履歴、Excel操作履歴などに適用することで、以下のような分析が可能になります。

頻繁に行われているタスクをランキング化
作業時間の長い業務を自動でハイライト
属人化している業務をテキスト解析で特定
手順の冗長さを指摘し、改善案を提示

つまり、生成AIが業務の可視化を担い、その結果を基にRPAが自動化を実行するという「役割分担」が、両者の強みを最大限に引き出す鍵となります。

RPA × 生成AIで実現できる業務可視化のプロセス

次に、RPAと生成AIを組み合わせて業務可視化を実現するプロセスを整理します。

1. データ収集（RPAが担当）

PC操作ログ、システム利用履歴、メール送受信、Excel入力履歴などを自動収集
ユーザーへの負担を最小限にし、日常業務を妨げずにデータを蓄積

2. データ解析（生成AIが担当）

自然言語処理を活用し、業務内容をタスク単位で自動分類
頻度・所要時間・担当者分布を解析し、ボトルネックを特定
業務フローを可視化し、無駄や属人化ポイントを自動抽出

3. 改善提案（生成AIが担当）

「このExcel集計は週に10時間発生しているため、自動化候補」
「請求書確認業務は複数人で重複対応しているため、ワークフロー標準化を推奨」
といった形で改善提案を生成

4. 自動化実装（RPAが担当）

生成AIの提案に基づき、優先度の高い業務からシナリオを作成
自動化後もログを継続収集し、改善サイクルを回す

この流れを確立すれば、PDCA型の業務改善サイクルをAIとRPAが自動で回していく仕組みが実現できます。

活用事例のイメージ

ここでは、実際の企業で想定される活用事例を紹介します。

経理部門
- AIが伝票処理や仕訳業務の操作ログを解析
- 「仕訳入力の大部分が定型パターン」であることを発見
- RPAで自動入力シナリオを構築し、作業時間を半減
営業部門
- AIがメール送信内容を解析し、定型返信を分類
- 「30％はよくある問合せへの同一回答」と可視化
- RPAで自動メール返信フローを構築
人事部門
- AIが人事システムへの入力操作を解析
- 入社手続きの多くが重複作業であることを発見
- RPAで入力フォームを自動化し、人的ミスを削減