【生成AI×RPA】職場で神扱いされるAIを活用した業務自動化の方法

みなさんの会社では、DX（デジタルトランスフォーメーション）が進んでいますか？DXの一環で、定型業務を自動化する「RPA」を導入されている企業様は多いはず。ですが、「生成AI×RPA」を取り入れている企業様はまだ少ないのではないでしょうか？

生成AIとRPAの組み合わせは、お互いの弱点を補い合える可能性に満ちたソリューション。実際、市場もそちらへ動いています。AIエージェントソリューション市場は2025年度2,130億円から2026年度4,140億円（前年比194.4%）へ急拡大し、2027年度には8,400億円に達する見通しです。

さらに近年は「AIエージェントが登場したら、RPAはもう不要なのでは？」という声も聞こえてきます。しかし結論からいえば、両者は置き換えの関係ではありません。

当記事では、そんな「生成AI×RPA」でできること・事例を紹介。完読いただくと、1兆円超えの市場に成長しうるAI関連技術のベストな活用法が見つかるかもです。

生成AI×RPAとは？

ここでは、業務自動化でのポテンシャルを秘めた組み合わせ「生成AI×RPA」の概要をご紹介します。まずは、生成AIの概要から詳しくみていきましょう！

生成AIの概要

「生成AI」はAI（人工知能）の一種で、テキスト / ソースコード / 画像 / 動画…etc.新しいコンテンツの生成が行えるものを指します。

従来「AI」といえば、単一のタスクに特化していて単純な予測にしか適さないとされてきました。対して、この生成AIは命令をもとにある程度柔軟な判断・処理が可能。

自然言語処理特化型の生成AI（LLM / 大規模言語モデル）を搭載したChatGPTの登場以降、「人間の知的労働を代替しうる技術」として各業界からの注目を集めています。

RPAの概要

一方「RPA / Robotic Process Automation」は、パソコン上で人間が行う定型業務・ルーチンワークの一部を代行する技術の総称です。

こちらはルールベースや機械学習に基づいて、GUIの操作を自動化するものとなっています。人手不足解消や業務効率化の観点から、生成AIの登場以前より、各業界の注目を集め続けてきました。

そんなRPAは「自動化の初歩」にあたる技術です。RPA関連の技術は自動化の進み具合・範囲に応じて3つのクラスに分けられているのですが、そのうちRPAはクラス1。

下表のとおり、より自動化が進んだクラスも存在します。（※1）

	大まかな業務範囲	具体的な作業範囲
クラス1：RPA （Robotic Process Automation）	定型業務	・データベースからの情報取得 ・入力作業 ・検証作業
クラス2：EPA （Enhanced Process Automation）	一部非定型業務	・RPAまでの作業範囲 　＋ ・非構造化データの読み取り ・知識ベースの活用
クラス3：CA （Cognitive Automation）	業務全般の高度な自律化	・EPAまでの作業範囲 　＋ ・プロセスの分析 ・プロセスの改善 ・意思決定

生成AIとRPAの違い

生成AIとRPAは、ともに業務自動化で使われる技術なのですが、得意分野が大きく異なっています。

生成AIが得意とするのは、新しいアイデアの生成や命令に基づく解釈・判断。人間でいうところの「頭脳労働」にあたります。生成AI単体の場合、そのアイデアや判断を実務に反映するところまではできません。

対して、RPAの得意分野は、スプレッドシートの操作やメール送信といった「単純作業」になります。生成AIが苦手とする実務能力に強みがある反面、イレギュラーへの対応力では引けを取っています。

AIエージェントとRPAの違い

ここ1〜2年で「AIエージェント」という言葉が急速に広まったことで、「AIエージェントとRPAは何が違うのか」「どちらを導入すべきか」と迷われる方も増えているのではないでしょうか。

まずは、混同されやすい3つの技術を整理します。

技術	性質	得意なこと	苦手なこと
生成AI（LLM単体）	入力に応じてテキストなどを生成するモデル	要約・翻訳・文案作成・情報の解釈	実システムの操作、継続的なタスク遂行
AIエージェント	目的を与えられると自ら計画・判断・実行する	複数ツールの組み合わせ、例外対応、条件分岐	精度が求められる大量の繰り返し処理（コスト効率）
RPA	人間が作ったルール・手順を正確に繰り返す	画面操作・データ入力・高速処理	イレギュラー・曖昧な判断

AIエージェントは「何をすべきか、どの手段が最適か」を自ら考え、複数のツールや情報源を組み合わせて柔軟に対応。一方のRPAは、人間が事前に設計したルールと手順を、寸分違わず再現する技術です。

そして、この2つを組み合わせたものが「APA（Agentic Process Automation）」です。

APAは、単一作業の効率化にとどまらず、計画立案・意思決定を含む複数ステップのプロセス全体を自律的に実行する点が特徴。2026年時点では「AIエージェントが判断し、RPAが実行し、人間が統制する」という3層のアーキテクチャが標準になりつつあります。

生成AIとRPAを組み合わせると

生成AIとRPAの組み合わせは、お互いの弱点が補い合えるようになっているため、ポテンシャルを秘めています。具体的には、下記の強みをあわせもったソリューションが実現可能です。

項目	内容
生成AIの強み	アイデア出しの能力、臨機応変な判断力
RPAの強み	GUIを操作する能力、処理の正確さ、処理速度

すでに生成AIとRPAを組み合わせた技術が登場していて、その代表例の自律型AIエージェントでは、タスクから手順を考えて遂行&改善するところまでが自動化できています。

おすすめの自律型AIエージェントについて詳しく知りたい方は下記の記事をご確認ください。

生成AI×RPAでできること

生成AI×RPAの組み合わせによって、以下のような業務自動化が達成できます。

• 手書き書類の電子データ化
• 音声のテキスト化
• 自然言語から自動化ワークフローを生成
• データの収集・選別
• 問い合わせへの対応
• メールマガジンの自動生成

まずは、DX達成の第一歩「手書き書類の電子データ化」から、詳しくみていきましょう！

手書き書類の電子データ化

生成AIとRPAの組み合わせなら、これまで人力で行っていた手書き書類の転記・電子データ化が自動で行えます。

例えば、紙媒体から電子媒体への転記には下記の手順が必要です。

1. 紙の書類を目視で確認
2. スプレッドシートに転記
3. スプレッドシートを分類別にフォルダに収納

うち、スプレッドシートへの転記とフォルダへの収納は、従来のRPA単体でも可能でした。

ただ、手書きの内容を確認する工程については、RPAと組み合わせるOCR光学式文字認識）機能だけでは不十分。OCR単体の場合、誤認識や抜け漏れが生じてしまいます。

そこで活躍するのが生成AIです。テキストの予測能力に優れた生成AI（LLM）なら、OCRが誤認識した箇所も一部復元可能。あらかじめファインチューニングしておくことで、専門用語や型番にも対応できます。

手作業から生成AI×RPAへの乗り換えで、ミスの頻度や作業時間の大幅カットが狙えそうです。

音声のテキスト化

生成AI×RPAのコンビネーションであれば、会議音声を文字起こしして議事録にまとめるまでの工程も全自動化できます。

まず、文字起こしまでの工程では、RPAと音声認識モデル（AIの一種）が活躍します。RPAが音声データを無音箇所で区切ったあと、音声認識モデルがフィラー（「えーと」「あのー」「そのー」などのつなぎの言葉）の除去・漢字変換を含む文字起こしを実行。この時点でも、ミスや作業時間が大幅にカットできます。

そこからさらに、生成AIが要約・議事録作成も全自動化。社内データに基づく補足（RAG）や特定のフォーマットに則った文書生成（ファインチューニング）まで可能です。

自然言語から自動化ワークフローを生成

作業を自動化するまでの工程が思い描けない場合も、生成AI×RPAにお任せあれ！「○○を××してほしい」と自然言語で指示するだけで、生成AIがワークフローを考えてくれます。

さらに生成AIなら、考えたワークフローをもとに各種ソースコードの生成も可能。あとはRPAが、生成物をもとにフローチャートの描画や各種作業を代行してくれます。

こちらなら、DXに難航している現場でも活躍してくれるかもしれません。

データの収集・選別

Web記事や口コミのリサーチも、生成AIとRPAの組み合わせで全自動化が目指せます。

従来のRPAで自動化できていたのは、ブラウザ上からデータを収集する工程のみ。膨大なデータのなかから必要な情報のみを選別する作業は、人の手で行う必要がありました。

対して生成AI×RPAなら、集めたデータの分類・要約までが自動化できます。口コミを高評価or低評価で仕分けさせたり、集めた記事本文をもとにレポートを作成させたりといった活用が可能です。

問い合わせへの対応

生成AIとRPAの活用で、メールや電話等での問い合わせ対応が高度に自動化できます。

問い合わせ対応自体は、RPA単体でも自動化が可能。ただ、想定外の質問やスパムメール、いたずら電話に弱いという欠点がありました。

対して、生成AI×RPAの組み合わせであれば、問い合わせを分類して最適な対応を決める工程の自動化も図れます。

問い合わせ対応に生成AI×RPAを導入することで、これまで以上に顧客満足度と業務効率の向上が目指せそうです。

メールマガジンの自動生成

メールマガジンの作成・送信も、生成AIとRPAの組み合わせで自動化できる業務です。

自社のWebサイト&資料から知識を収集する工程はRPAで可能。あとは、生成AIが集めた知識をもとにメール文を生成して、RPAがメールを送信するという流れで自動化が図れます。

生成AI×RPAの課題

これまで以上に自動化の範囲が増える生成AI×RPAの組み合わせですが、苦手分野やリスクも抱えています。ここからは、生成AI×RPAの課題を4つ紹介。解決のヒントとあわせてみていきましょう！

機密情報流出のリスク

生成AIのなかには、ChatGPTのように、入力内容を学習して今後の回答へ反映するモデルも存在します。こちらに機密情報や個人情報を入力してしまうと、情報漏えいが起こり得ます。

その対策としては、機密情報や個人情報を入力しないというのが最重要。どうしても、機密情報・個人情報を扱う必要がある場合は、

• オプトアウト（学習を避ける設定）を選択する
• APIを経由する等、規約に則って対処する
• ローカルで稼働するモデルを活用する

以上の手立てが有効です。

そして、RPAについても、セキュリティ対策がなされているものを選びましょう。

生成AIの回答による各種リスク

生成AIの回答はあくまでも、学習データに基づく予測にすぎません。したがって、

• ハルシネーション（誤情報を含む回答）
• 差別的・攻撃的な回答
• 偏見を含む回答

といった不適切な回答のリスクが付きまといます。

そのうち、ハルシネーションについては諦めが必要。現状、RPAでの検閲は不可能で、人間の確認が必要なケースがあります。ただ、差別的・攻撃的な回答や偏見を含む回答については、専用のAIモデルで検閲が可能です。ChatGPTでおなじみOpenAIからは、検閲専用の「Moderation API」が登場していますので、適宜ご検討ください。

著作権侵害のリスク

RAG・ファインチューニング込みで生成AIを活用する場合、読み込み・学習用データの著作権には注意が必要です。著作権侵害とならないよう使用するデータの確認は徹底し、ガイドラインも策定しておきましょう。

導入時のハードル

生成AIやRPAを導入する際、「思ったような結果が出ない」「使いこなせる人がいない」等の壁に直面することがあるかもしれません。生成AI・RPAの導入を難航させないためにも、以下の点を押さえておきましょう。

• 導入する目的を明確にする
• スモールスタートで導入する
• 根本のワークフローから見直す
• 社内でもIT人材の育成に力をいれる

さて、次項からはすでに生成AI×RPAの組み合わせを達成しているツールの事例をご紹介します。

生成AIのリスク対策について詳しく知りたい方は下記の記事をご確認ください。

生成AI×RPAの組み合わせ事例

ここからは生成AIとRPAを組み合わせたソリューションの事例を紹介していきます。今回お見せするのは、こちらの3例です！

• Autoジョブ名人×生成AI
• UiPath×生成AI
• WinActor×生成AI

まずは「受注業務の完全自動化」を目指す、Autoジョブ名人×Knowfa受注AIエージェントの事例からご覧ください。

Autoジョブ名人×Knowfa受注AIエージェント

ユーザックシステム株式会社がリリースした「Knowfa受注AIエージェント」は、同社のRPA技術・Autoジョブ名人と生成AIを組み合わせた受注業務向けのソリューションです。

最大の特徴は、単なるAI-OCRによる文字認識に留まらない点。業務ルール・過去実績・商品マスタ・得意先ごとの処理ルールをもとにAIが判断を支援する仕組みで、そのAI判断ロジックはユーザックシステムの特許として取得されています。

「Knowfa受注AIエージェント」の機能	RPA（Autoジョブ名人）の役割	生成AIの役割
受注データの整形	・注文書・発注書の受け取り・整形した注文書・発注書の基幹システムへの登録	RAGで参照した社内データと、注文書・発注書の内容の前後関係から省略箇所（いつもの / 略称 /…etc.）を補完
パーソナライズされた自動顧客対応	顧客対応の自動化	過去の取引履歴をRAGで参照し、顧客ごとの特色・傾向を抽出
受注処理の最適化	多チャネル（FAX / メール / LINE / 電話…etc.）からの受注データの統合	過去のデータに基づく受注処理の最適化・判断・実行

専用のUIとロジックにより、99%の精度で受注業務を再現。得意先固有のルールを柔軟に登録でき、AIに業務ノウハウを「教育」することで属人化の解消にもつながります。

さらに2026年8月からは、PoCの対象業務が大幅に拡大しました。

1. 見積り作成業務（情報抽出・商品候補特定・条件確認・見積データ作成）
2. 見積り内容を含む受注入力業務（注文書と見積回答の一致・差異確認）
3. 複数書類をもとにした受注入力業務（注文書・見積書・仕様書・図面・納品指示書・メール本文を横断）
4. 受注から出荷までの判断業務（商品マスタ作成・代替品確認・相見積もり・仕入先確認・出荷可否判断）

UiPath×生成AI

米国発で世界的なシェアを誇るRPAツールの「UiPath」からは、生成AI機能のシリーズ「UiPath Autopilot」が登場しています。（※2）こちらでは下記機能が提供されていて、効率化の過程まで効率化が進められます。

そして2026年に入り、その中身は大きく刷新されました。

項目	変更前	変更後（Autopilot 2026.3.1、4月15日適用）
メインモデル・画像モデル	Claude Sonnet 3.7	Claude Sonnet 4.5
高速モデル	GPT-4o mini	GPT-4.1 mini
出力トークン上限	8,000トークン	16,000トークン

加えて、2026年3月からは「Autopilot for Agents」が段階的にロールアウト。Agent Builder内にAutopilotチャットが統合され、自然言語だけでAIエージェントの構築・設定・調整が行えます。

帳票・書類の読み取りを自動化したい方は、以下の記事もご覧ください。

WinActor×生成AI

NTTアドバンステクノロジ株式会社が送るRPAツール「WinActor」も生成AI機能をリリース。従来の機能群に追加する形で、下記の生成AI機能を実装しています。（※3、4）

2026年時点で最も注目すべきは、MCP対応によるAIエージェント連携です。ここ2年の動きを時系列で整理します。

時期	リリース	内容
2025年7月	Ver.7.6.0	画像認識AIとの連携に対応。生成AIへの指示で画像内データの理解・抽出が可能に。運用支援機能も拡充
2025年10月	AI連携ライセンス販売開始	生成AI連携機能を標準搭載。NTT-ATがAzure OpenAIを契約・管理するため別途契約が不要。シナリオ内での生成AI応答利用、対話によるシナリオひな形作成、帳票操作の簡単化に対応
2026年2月	WMC（WinActor Manager on Cloud）Ver.4.0	MCPサーバー機能を搭載。AIエージェントからの自然言語指示でWinActorシナリオを実行可能に
2026年9月	Ver.7.7.0リリース予定	操作・エラー対応をチャットで解決する「AIヘルプ」、VBScript→Python移行のAI支援、Microsoft 365対応Outlook操作ライブラリを追加

特筆すべきは2026年2月のMCP対応。NTT-ATはこの構成を「AIエージェント（頭脳）が判断し、RPA（手足）が実行する」と表現しており、既存のシナリオ資産をそのまま活かしながらAPAへ移行できる点が強みです。

もともと、非IT人材でも直感的な操作が可能なWinActorですが、生成AI機能の獲得でさらに操作性が向上しています。

RAGの効果を高める方法について詳しく知りたい方は下記の記事をご確認ください。

受注業務AIエージェントについて

こちらはRPAツール「Autoジョブ名人」を手がけるユーザックシステム株式会社とWEELが、受注業務の効率化を目指す、「受注業務AIエージェントのPoCサービス」を開始しました！

生成AIの得意分野や周辺技術を活かした下記の機能がお使いいただけます。

「受注業務AIエージェント」の機能	RPA（Autoジョブ名人）の役割	生成AIの役割
受注データの整形	・注文書・発注書の受け取り ・整形した注文書・発注書の基幹システムへの登録	RAGで参照した社内データと、 注文書・発注書の内容の前後関係から 省略箇所（いつもの / 略称 /…etc.）を補完
パーソナライズされた自動顧客対応	顧客対応の自動化	過去の取引履歴をRAGで参照し、 顧客ごとの特色・傾向を抽出
受注処理の最適化	多チャネル（FAX / メール / LINE / 電話…etc.）からの 受注データの統合	過去のデータに基づく受注処理の最適化・判断・実行

定型業務から非定型業務まで、24時間365日体制での自動化がご期待いただけるはずです。

現在、こちらの「受注業務AIエージェント」につきましては、PoCサービスのご予約を承っております。ご興味がございましたらぜひ、こちらからお問い合わせください。

生成AI×RPAのよくある質問

ここでは生成AI×RPAのよくある質問について回答していきます。導入を検討している場合には、ぜひ参考にしてみてください。

生成AI×RPAを活用し、業務を自動化しよう！

定型業務を正確かつスピーディーに自動化できるRPAに、自然言語の理解と柔軟な判断を得意とする生成AIが合わさることで、これまで以上の業務自動化が期待できます。

2026年、押さえておきたいのは定型業務はRPA、判断はAIエージェント、そしてその統合がAPAという3層構造です。どちらか一方を選ぶのではなく、業務の性質に応じて使い分け、MCPのような標準規格でつなぐ。これが、これからの自動化の基本設計になっていくのではないでしょうか。

なお、弊社・株式会社WEELからもユーザックシステム株式会社と共同で、生成AI×RPAの「Knowfa受注AIエージェント」をリリース中！こちらは「テキストの補完」や「社内暗黙知の反映」等、生成AIならではのギミックが満載です。「受注業務の完全自動化」を目指されているお客様はぜひ、下記フォームから気軽にお問い合わせください。

最後に

生成AIとRPAを組み合わせれば、定型作業だけでなく、判断を伴う業務まで自動化の範囲を広げられます。WEELでは、業務フローの整理からAIエージェント・RPAを活用したシステム開発、PoCまで一貫して支援しています。