近年、多くの企業がAI（人工知能）を活用した業務改善に取り組み始めています。
その背景には、少子高齢化による人手不足の深刻化や、働き方改革の推進、そしてDX（デジタルトランスフォーメーション）への対応といった、企業を取り巻く環境の急速な変化があります。
AIによる業務改善とは、これまで人が判断や分析を行っていた業務にAI技術を取り入れることで、業務の質とスピードを向上させる取り組みのことです。たとえば、大量のデータからパターンを見つけ出したり、過去の実績をもとに将来の需要を予測したりといった作業は、AIが得意とする分野です。
ここで大切なのは、AIの技術そのものに注目するのではなく、あくまで「業務をどう改善するか」という視点でAIを捉えることです。AIは万能なツールではありませんが、適切な業務領域に導入することで、企業全体の生産性向上やコスト削減、さらには競争力の強化にも大きく貢献します。
AI業務改善のメリット
AIを業務改善に活用することで得られるメリットは、主に4つあります。
業務効率化
AIはデータの集計や分析、文書の要約といった作業を短時間で処理できるため、従来は数時間かかっていた業務を大幅に短縮することが可能なケースがあります。担当者はその分、より創造的な業務や意思決定に集中できるようになります。
人的ミスの削減
手作業によるデータ入力や確認作業では、どうしてもヒューマンエラーが発生します。AIを活用することで、チェック漏れや転記ミスといったリスクを減らし、業務の正確性を高めることができます。
データ活用の高度化
AIは大量データを分析し、人では見つけにくいパターンや傾向を見つけ出すことができます。これにより、経験や勘に頼っていた判断をデータに基づいた意思決定へと進化させることが可能です。
人材不足への対応
限られた人員でも、AIに任せられる業務を切り出すことで、少ない人数でこれまでと同等、あるいはそれ以上の成果を出すことが期待できます。
AIで業務改善できる業務例
AIは特に「大量のデータ処理」や「パターン分析」が求められる業務において効果を発揮します。具体的な業務例を通じて、AIがどのような場面で力を発揮するのかをイメージしていきましょう
データ分析
売上データや顧客データなどの大量の情報を読み解き、傾向や変化の兆しを見つけ出す作業は、AIの最も得意とする分野です。これまで担当者がExcelを使って数時間かけていた分析作業も、AIを活用することで短時間で実施できるケースがあります。さらに、人では見落としがちな傾向やパターンを抽出できるため、分析精度の向上も期待できます。
問い合わせ対応
社内外からの問い合わせに対し、AIがFAQやマニュアル、過去の対応履歴をもとに、問い合わせ内容に応じた回答候補を提示します。これにより、対応にかかる時間を短縮できるだけでなく、回答の品質を一定に保つことにもつながります。特に、よくある質問への対応をAIが担うことで、担当者の負担を大きく軽減できます。
文書作成支援
報告書や議事録、提案書の下書きなど、定型的な文書作成にAIを活用する企業が増えています。AIが文章の骨格を作成し、担当者がそれを確認・修正するという流れにすることで、ゼロから作成する場合と比べて大幅な時間短縮が実現します。
需要予測
過去の販売データや季節要因、市場の動向などをAIが分析し、将来の需要を予測する取り組みも広がっています。適切な需要予測ができれば、在庫の過不足を防ぎ、仕入れや生産計画の最適化につなげることが可能なケースがあります。これまで担当者の経験と勘に頼っていた領域を、データに基づいた客観的な判断へと切り替えることで、より安定した業務運営が期待できます。
このように、AIは「大量のデータを扱う業務」や「パターンの発見が求められる業務」において特に効果を発揮します。自社の業務のなかにこうした特徴を持つ作業がないか、まずは身近なところから確認してみることが、AI活用の第一歩となるでしょう。
AI業務改善の事例
ここからは、AIを活用した業務改善の具体的な事例を、営業・バックオフィス・カスタマーサポートの3つの部門に分けてご紹介します。
営業業務
営業部門では、顧客情報の整理や営業資料の作成、顧客分析などに多くの時間がかかるケースがあります。特にデータの収集や整理は手作業で行われることが多く、担当者の負担が大きい業務のひとつです。
AIを活用することで、顧客データの分析や営業資料の作成を効率化することが可能です。たとえば、顧客データをAIが分析することで、購買傾向やニーズを把握しやすくなります。また、過去の商談履歴をもとに、受注確度の高いリードを自動で抽出することもできるため、営業活動の優先順位付けにも役立ちます。
このようにAIを活用することで、営業担当者はデータ整理にかかる時間を削減でき、顧客対応や提案活動などの本来の業務に集中できるようになります。
なお、AIはデータ分析や文章生成などの業務には強みがありますが、実際の業務プロセスを自動化するためには、RPAなどのツールを組み合わせることが重要です。
バックオフィス業務
バックオフィス部門では、データ入力や書類の整理、社内規定の検索など、正確さが求められる定型業務が日々大量に発生します。これらの業務は繰り返しの頻度が高いにもかかわらず、担当者が一つひとつ手作業で対応しているケースが少なくありません。
AIを活用すれば、たとえば経費精算のデータを自動で分類・集計したり、社内からの問い合わせに対して関連する規定やマニュアルをAIが検索して回答候補を提示したりすることが可能です。書類のフォーマットチェックや不備の検出にもAIを活用できるため、確業にかかる工数の削減が期待できます。
こうした取り組みにより、バックオフィスの担当者は単純作業から解放され、より付加価値の高い業務に時間を充てられるようになります。
AIはデータの分類や情報検索といった分析・判断を伴う業務には強みを発揮しますが、システムへの入力操作やファイルの移動といった「実行」の部分については、RPAなどの自動化ツールとの組み合わせが効果的です。
カスタマーサポート
カスタマーサポート部門では、日々多くの問い合わせが寄せられ、対応スピードと品質の両立が求められます。問い合わせの内容は多岐にわたるため、担当者の経験やスキルによって対応品質にばらつきが出やすいという課題もあります。
AIを活用することで、問い合わせ内容を自動で分類し、緊急度や対応部署の振り分けを効率化できます。また、過去の対応履歴やFAQをもとに、AIが回答候補を提示することで、オペレーターの対応時間を短縮しながら、一定の品質を維持することが可能です。
このようにAIを取り入れることで、カスタマーサポート全体の対応時間が短縮され、顧客満足度の向上にもつながります。
ただし、AIが得意なのはあくまで問い合わせ内容の分析や回答候補の生成といった意思決定を支援する領域です。チケットの自動起票やシステム間のデータ連携など、業務プロセスそのものを自動化するためには、RPAなどのツールを組み合わせることが重要です。
このように、AIはさまざまな業務で活用されていますが、実際に導入したすべての企業が成果を出せているわけではありません。
AI業務改善でよくある失敗と導入時の課題
AIやRPAを活用した業務改善は、多くの企業で進められている一方で、思うように効果が出ないケースも少なくありません。その多くは、ツールそのものではなく、導入の進め方や運用体制に課題があることが原因です。
まず多いのが、「AI導入が目的になっている」ケースです。本来は業務改善の手段であるはずのAIが、導入そのものをゴールとしてしまい、結果として現場で活用されないまま終わってしまうことがあります。
また、「AIだけ務を自動化できる」と考えてしまう誤解もよく見られます。AIはデータ分析や予測といった“判断”を支援するツールであり、業務の実行まで自動化するものではありません。この前提が共有されていないと、導入後に期待とのギャップが生まれやすくなります。
さらに、「業務整理をせずに導入している」ケースも大きな課題です。どの業務のどの工程にAIやRPAを適用するのかが明確でないまま進めてしまうと、効果が出にくいだけでなく、かえって業務が複雑化してしまうこともあります。
こうした課題は、RPA導入の場面でも同様に発生します。特に、「どの業務を自動化すべきか分からない」「シナリオ作成が難しい」「運用が定着しない」といった課題は、多くの企業が直面するポイントです。
たとえば、自動化する業務の選定が曖昧なまま進めてしまうと、効果が出にくい業務にRPAを適用してしまい、期待した成果が得られないことがあります。また、シナリオ作成には業務手順の整理が必要となるため、現場担当者にとってはハードルになるケースもあります。さらに、運用フェーズでは業務変更やシステムアップデートに応じたメンテナンスが求められ、体制が整っていないと定着しないまま終わってしまうことも少なくありません。
このように、AI業務改善を成功させるためには、「目的設定」「業務整理」「運用体制」の3つを適切に設計することが重要です。
AIだけでは業務改善が進まない理由
ここまでご紹介してきたように、AIはデータの分析や予測、文章の生成といった「断」に関わる業務において大きな力を発揮します。しかし、AIだけでは業務改善が十分に進まないケースも少なくありません。
その理由は、企業の業務プロセスには「判断」だけでなく「実行」の工程が数多く含まれているためです。たとえば、データを社内システムに入力する作業、請求書を所定のフォルダに振り分ける作業、あるいは毎月決まった手順で行うレポートの作成や送信といった定型業務は、AIの得意分野ではありません。
AIが分析結果や判断を出力しても、その後の業務を人が手作業で行っている限り、業務全体の効率化には限界があります。分析から実行までの一連の流れを効率化するためには、AIによる分析・予測と、それをもとに業務を自動で処理する仕組みの両方が必要です。
そこで注目されているのが、RPA（Robotic Process Automation）をはじめとする業務自動化ツールです。RPAは、パソコン上で人が行っている定型的な操作を、ソフトウェアのロボットが代わりに実行してくれる仕組みです。
AIによって業務の分析や意思決定は効率化できますが、実際の業務プロセスを自動で実行するためには、RPAなどの自動化ツールを組み合わせることが重要です。
AIの「判断力」とRPAの「実行力」、この2つを掛け合わせることで、業務改善の効果はさらに大きくなります。
AI×RPAによる業務自動化
AIとRPAは、それぞれ異なる役割を持つツールです。この違いを理解することで、より効果的な業務自動化を実現できます。
AIの役割は「判断」です。大量のデータを分析し、パターンを見つけ出し、予測や分類を行うことに優れています。たとえば、受信したメールの内容を解析して重要度を判定したり、売上データから将来の需要を予測したりといった作業が、AIの担う領域です。
一方、RPAの役割は「業務実行」です。RPAは、パソコン上で人が行っている定型的な操作を、ソフトウェアのロボットが代わりに実行する仕組みです。データの入力やファイルの転送、システム間のデータ連携など、決まった手順で繰り返し行う作業を正確かつ高速に処理します。
この2つを組み合わせることで、「AIが判断し、RPAが実行する」という一連の業務フローを構築できます。たとえば、AIが請求書の内容を読み取って仕訳を判断し、その結果をRPAが会計システムに自動で入力するという流れが実現します。
また、AIが受信メールの内容を分類し、その分類結果に基づいてRPAが担当部署へ自動で転送するといった活用も可能です。
このように、判断から実行までを一気通貫で自動化することで、業務のスピードと正確性が大幅に向上します。人が介在する工程を減らすことで、処理の遅延やヒューマンエラーのリスクも最小限に抑えられます。
AI×RPAの組み合わせは、業務全体の最適化を目指すうえで、非常に有効なアプローチといえるでしょう。
AI業務改善を進めるためのステップ
AIを活用した業務改善を効果的に進めるためには、段階的なアプローチが有効です。ここでは、一般的な導入の流れを4つのステップに分けてご紹介します。
最初のステップは「業務の整理」です。まずは自社の業務を洗い出し、どの業務に時間がかかっているのか、どの作業が繰り返し発生しているのかを把握します。この段階で業務フローを可視化しておくことが、後のステップをスムーズに進めるための土台となります。
次のステップは「AI活用領域の特定」です。整理した業務のなかから、AIで効率化できそうな領域を選定します。データ分析や文書作成の支援、問い合わせ対応の自動化など、AIが得意とする分野に該当する業務があるかどうかを確認し、「どの業務にAIを使うか」を明確にすることがポイントです。すべての業務にAIを適用する必要はなく、効果の高い業務から優先的に取り組むことが大切です。
3つ目のステップは「自動化フローの設計」です。ここでは、「どのように業務を自動化するか」を具体的に設計します。AIによる判断と、RPAなどによる業務実行を組み合わせた全体の流れを整理し、業務フローのどの部分をAIが担い、どの部分をRPAが実行するのかを明確にすることがポイントです。業務の流れを分解しながら設計することで、無理のない自動化が可能になります。
最後のステップは「運用と改善」です。実際に運用を開始した後も、定期的に効果を検証し、必要に応じてシナリオや設定を見直していきます。小さな範囲から始めて段階的に対象業務を広げていくスモールスタートの進め方が、失敗のリスクを抑えながら着実に成果を出すコツです。
AI業務改善ツールの選び方
AI業務改善に取り組む際には、自社の課題や目的に合ったツールを選ぶことが重要です。業務改善に活用されるツールには、主に「AIツール」「RPAツール」「その他の自動化ツール」の3種類あります。
AIツールは、データの分析や予測、文章の生成といった「判断」を支援するものです。業務データから傾向を読み解いたり、問い合わせ内容を分類したりする用途に適しています。ただし、AIツール単体では、実際の業務操作を自動化することはできません。
RPAツールは、パソコン上の定型的な操作を自動化するツールです。データの入力やファイルの移動、システム間の連携など、決まった手順で繰り返し行う作業を効率化します。
AIツールと組み合わせることで、判断から実行までの一連の業務を自動化できる点が大きな強みです。
その他の自動化ツールとしては、ワークフローの管理やタスクの自動振り分けなどを行うものがあります。業務プロセス全体の可視化や改善に役立ちますが、個々の操作を自動化する機能はRPAほど柔軟ではありません。
ツールを選ぶ際には、自社の課題が「判断」にあるのか「実行」にあるのか、あるいはその両方なのかを見極めたうえで、必要な機能を備えたツールを選定することがポイントです。
業務改善を成功させるには導入支援が重要
AIやRPAを活用した業務改善を成功させるためには、ツールを導入するだけでは十分ではありません。どの業務を自動化すべきかの選定、自動化シナリオの設計、そして運用が社内に定着するまでのサポートを含めた「導入支援」が、成果を左右する大きな要素となります。
特にRPAの導入においては、現場の業務フローを正確に理解したうえで、最適なシナリオを構築する必要があります。
しかし、自社だけでこれらの工程を進めようとすると、業務選定に迷ったり、シナリオ作成でつまずいたりして、導入が途中で止まってしまうケースも少なくありません。
また、導入後の運用フェーズにおいても、業務フローの変更やシステムのアップデートに合わせた継続的なメンテナンスが不可欠です。社内にRPAの運用スキルを持つ人材がいない場合には、外部の導入支援サービスを活用することで、安定した運用を実現しやすくなります。
そのため、ツールの機能だけでなく、導入支援やサポート体制が充実しているかどうかも、ツール選びにおいて重要な判断基準です。業務改善を確実に成功させたい企業にとっては、手厚い支援が受けられるツールを選ぶことが、もっとも効果的なアプローチといえるでしょう。
マクロマンで実現する業務改善
業務自動化を検討している企業にとって、「導入のしやすさ」と「サポート体制の充実度」は非常に重要なポイントです。
ここでは、RPAツール「マクロマン」の特徴をご紹介します。
マクロマンは、無料で始められるRPAツールです。利用人数に制限がないため、部署やチームの規模を問わず導入しやすい点も特徴です。また、オフラインでも利用できるため、セキュリティポリシーの関係でクラウド型ツールの導入が難しい企業でも安心して使用できます。
さらに、スタンダードプランでは、ベーシックプランの機能に加えて、業務自動化をより効率的に進めるための機能が充実しています。画面操作を記録して自動化シナリオを作成できるUIレコーダーや、業務フローを視覚的に確認できるフローチャート機能、処理の流れをひとつずつ確認しながら進められるステップ実行、指定した時間に自動で処理を実行する計画実行、Googleスプレッドシートとの連携操作、さらには外部のシステムからマクロマンを実行する機能などが利用可能です。
導入支援の面でも、マクロマンは手厚いサポート体制を整えています。月1回のオンラインミーティングで導入の進捗確認やアドバイスを受けられるほか、専用チャットでの相談（回数制限なし）が利用できます。導入初期のシナリオ作成を支援する初期開発支援や、他のRPAツールからの乗り換えを検討している企業に向けた乗り換え診断なども提供されています。
このように、マクロマンはツールの機能だけでなく、導入から運用定着までを一貫してサポートする体制が整っているため、初めてRPAを導入する企業でも安心して業務自動化に取り組むことができます。
まとめ
AI時代の業務改善では、AIだけでなくRPAなどの自動化ツールとの組み合わせが重要です。AIによる分析・意思決定の効率化と、RPAによる業務処理の自動化を掛け合わせることで、業務プロセス全体の最適化が実現します。
業務自動化を検討されている企業は、導入支援が充実したツールを活用することも有効な選択肢です。
「マクロマン」では、業務改善に役立つ情報をまとめた案内資料をご用意しています。
ぜひお気軽にダウンロードしてご活用ください。
＼ AI×RPAの導入をご検討中の方へ ／
料金やサポート内容の詳細はこちらからご確認いただけます。
この記事の監修者
コクー株式会社
MACROMANノート編集部
MACROMANノートは、RPAをはじめ業務効率化に関する情報サイトです。RPAで毎日の業務効率化を後押しするメディアを目指しています。
