猿でもわかるAIビジネス活用シリーズ 🐵📊 AIとRPAの違いとは？業務自動化ツールの使い分けガイド



## AIとRPAの違いとは？業務自動化ツールの使い分けガイド

### 🧩 1. はじめに：業務自動化の波に乗れてますか？

DX（デジタルトランスフォーメーション）が加速する中、企業では「業務の自動化」が喫緊の課題となっています。
最近では「AIで業務を自動化しよう！」「RPAで人手作業を削減しよう！」といった声をよく耳にしますが、実際の現場ではこんな疑問が多く聞かれます。

* AIとRPAってどう違うの？
* 自分の会社にはどっちが適してるの？
* そもそも、何をどうやって導入すればいいの？

本記事では、**ソフトウェアエンジニアの視点から、AIとRPAの違い・共通点・選び方を徹底解説**し、さらに**PythonとUIベースのツールを使った具体例**を紹介します。読み終わる頃には、「うちの業務、まずはここから自動化できそう！」と思えるはずです。

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### 🧠 2. AIとRPAの違いを正しく理解しよう

#### ✔️ RPA（Robotic Process Automation）とは？

> **定型的なルールベースの作業をソフトウェアロボットが自動で実行する仕組み。**

RPAはExcel処理、社内システムのクリック操作、帳票出力など「決まりきった手順」を高速かつ正確に代行してくれるツールです。代表的なツールには以下があります：

* **UiPath**
* **Automation Anywhere**
* **WinActor（日本企業向け）**

#### ✔️ AI（Artificial Intelligence）とは？

> **人間の知的行動（判断、推論、予測など）を模倣する技術。**

AIは主に「非定型業務」に強みがあります。たとえば：

* 顧客の文章から感情を判定（NLP）
* 画像から製品の不良を検出（画像認識）
* 営業成約率を予測（機械学習）

#### 🆚 RPAとAIの違いを図で整理！

| 項目      | RPA                    | AI                                   |
| ------- | ---------------------- | ------------------------------------ |
| 主な用途    | 定型業務の自動化               | 非定型業務の支援                             |
| 処理方法    | ルールベース                 | 統計・学習ベース                             |
| 導入難易度   | 低～中（ノーコード可）            | 中～高（学習とデータ前処理が必要）                    |
| 拡張性     | 低（決まった範囲）              | 高（学習次第で進化）                           |
| 代表的なツール | UiPath, Power Automate | TensorFlow, scikit-learn, OpenAI API |

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### 💻 3. 具体例で理解する：RPAとAIの役割分担

#### ケーススタディ：請求書処理業務の自動化

##### 🛠️ 手順1：RPAでPDF請求書の保存・ファイル名整理

例：Power Automate Desktop や UiPath で「請求書PDFをダウンロード → 顧客名ごとにリネームしてフォルダに格納」などの操作を記録。

```plaintext
・トリガー：受信メールの添付PDF
・アクション：
　1. 添付ファイルを保存
　2. ファイル名から日付・会社名を抽出
　3. 所定フォルダにリネームして移動
```

##### 🧠 手順2：AIで請求書の内容を解析・CSVに変換

ここでAIの出番です。たとえば、**OCR + 自然言語処理**で請求書の中身を読み取り、金額や項目を抽出してCSVに変換します。

```python
import pytesseract
from PIL import Image
import re

image = Image.open("invoice_sample.png")
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='jpn')

# 金額などを正規表現で抽出
amounts = re.findall(r'¥[\d,]+', text)
for amt in amounts:
    print(f"抽出金額: {amt}")
```

> 📝 ポイント：pytesseractはGoogleのTesseract OCRをPythonから使えるライブラリです。

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### 🧪 4. 実務に役立つTipsと落とし穴

#### ✅ 現場で気をつけたいポイント

| 課題          | 回避策                       |
| ----------- | ------------------------- |
| RPAがUI変更に弱い | セレクターの安定性に注意。IDやクラス名で取得する |
| AIが学習データに依存 | トレーニングデータの質・量が最重要         |
| 部門間連携が複雑になる | 業務フローの可視化と要件定義をしっかりと      |

#### ✅ 導入時のおすすめステップ

1. **業務の洗い出し**（属人作業・繰り返し作業を優先）
2. **RPAから導入**して「自動化体験」を得る
3. その後、**AIで高度化**して判断系タスクへ展開

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### 🚀 5. 応用例：AI × RPA のハイブリッド活用

AIとRPAは競合ではなく、**補完関係**です。

#### 💡 例：AIによる顧客のメール内容分類 + RPAによる応答テンプレ送信

* AI（BERTなど）でメールを「苦情・問い合わせ・注文」などに分類
* RPAがテンプレメールを自動選択＆送信

```python
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="cl-tohoku/bert-base-japanese")

text = "商品が届かないのですが…"
result = classifier(text)
print(result)  # [{'label': '苦情', 'score': 0.92}]
```

このように組み合わせれば、**人的判断＋実行まで自動化**できます。

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### 🧭 6. まとめ：AIとRPA、どう付き合うか？

#### ✅ メリット・デメリット

|       | RPA            | AI         |
| ----- | -------------- | ---------- |
| 👍 強み | 手軽に始められる、ノーコード | 柔軟な判断、拡張性  |
| 👎 弱み | ルール外は対応不可      | 導入に専門知識が必要 |

#### ✅ 今後の展望

* **RPAツールにもAIが統合される**（例：UiPathのAI Center）
* **ローコード/ノーコードの進化**で現場活用が一層加速
* **AIエージェント化**が進み、意思決定支援から実行まで可能に

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### 📌 最後に

RPAは現場の即効薬、AIは長期的な競争力強化。
どちらも**適材適所で使い分けることが鍵**です。

> まずはRPAで「やってみる」。次にAIで「考えさせてみる」。
> それが、自動化の第一歩になります。

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