生成AIの普及により、多くの企業で「まずAIを導入しよう」という流れが加速しています。
議事録作成や文章作成、問い合わせ対応に加え、業務システムへAIを組み込んだ自動化も広がっています。
一方で、「AIを導入したものの、思ったより費用対効果が出なかった」という声も少なくありません。
その理由は、AIの性能が低いからではありません。AIにはAIが得意な仕事があり、それ以外の仕事では別の方法のほうが効率的なケースがあるためです。
特に近年は、業務システムへ生成AIを組み込んで利用する場合、多くのサービスでは従量課金制を採用しています。
利用回数やトークン数（処理した文字数）によって費用が増えるサービスも多く、「毎日大量に繰り返す業務」をAIで処理すると、想定以上のコストになることがあります。
その点、毎日同じ操作を繰り返す業務であれば、他の自動化ツールのほうが、結果として費用を抑えられるケースもあります。
重要なのは、業務内容に合わせて最も費用対効果の高い手段を選ぶことであり、「AIか〇〇か」の二者択一ではありません。
本記事では、AIを否定するのではなく、「AIの強みを使わない業務では、AIが最適とは限らない」という視点から、費用対効果を考えるポイントを解説します。
AIを導入すれば、すべての業務が効率化するのか
生成AIの進化によって、「AIで業務を自動化する」という選択肢は、多くの企業にとって身近なものになりました。
実際に、文章作成や要約、翻訳、問い合わせ対応などでは、AIを活用することで作業時間を大幅に短縮できるケースも少なくありません。
しかし、「AIでできる業務」と「AIを使うべき業務」は必ずしも一致しません。
例えば、会議の議事録を要約し、顧客からの問い合わせ内容を分類する業務では、その場の状況を理解し、最適な答えを導き出す必要があります。このような業務では、AIの判断能力が大きな力を発揮します。
一方で、毎朝決まった時間にレポートをダウンロードする、Excelへ決まった項目を入力する、社内システムへ同じ内容を登録するといった業務では毎回同じ手順で処理できるため、人が考えながら作業する場面はほとんどありません。
つまり、「AIでもできる」ものの、AIが得意とする能力をほとんど使っていない業務です。
たとえば、高性能なスポーツカーは優れた性能を備えていますが、近所への買い物だけに使うのであれば、その性能を十分に活かせるとは言えません。これはAIも同様です。
このように高度な判断能力が必要な業務では大きな価値を発揮しますが、判断が不要な業務では、その能力を使わないまま処理しているケースもあります。
だからこそ、「AIが使えるか」ではなく、「AIを使う必要があるか」という視点が重要になります。
なぜAIでは費用対効果が合わない業務があるか
AIで費用対効果が合わなくなる理由の一つが、「課金の仕組み」です。
現在、業務システムへ生成AIを組み込んで利用する場合、多くの生成AIサービスでは処理量に応じて料金が決まる従量課金制が採用されています。そのため利用回数や入力・出力するトークン数（文字数）が増えるほど、コストも増えていく仕組みです。
もちろん、文章生成や要約、分析など、AIならではの判断能力を活かせる業務であれば、そのコストには十分な価値があります。
一方で、
といった「決められた操作をそのまま繰り返すだけ」の業務では毎回AIに考えてもらう必要がありません。
ここで整理したいのが、
業務は大きく「判断する仕事」と「実行する仕事」の2つに分けられるという考え方です。
| 業務の種類 | 内容 | 相性が良い自動化 |
|---|---|---|
| 判断する仕事 | 要約・分類・分析・文章作成など | AI |
| 実行する仕事 | 転記・入力・ダウンロード・保存など | 定型業務向けの自動化ツール |
重要なのは、AIと他の自動化ツールを競わせることではありません。
「判断が必要な業務にはAI」「決められた操作を繰り返す業務には定型自動化」というように、
業務内容に応じて使い分けることが、結果として費用対効果を高めることにつながります。
どんな業務ならAI以外の方法も検討した方がよいのか
ここから紹介する業務もAIで自動化すること自体は可能です。
しかし、「AIでもできる」と「AIが最適」は別の話です。
もし、次のような業務が多い場合は
AIだけでなく、定型業務に適した自動化手段も比較してみる価値があります。
① システム間のデータ転記は？
受発注管理システム、販売管理システム、CRM、会計システムなど、複数のシステムを利用している企業では、同じ情報を何度も入力する業務が発生しがちです。
例えば、
といった作業です。
これらは入力ルールや転記先が決まっているため、毎回内容を考える必要はほとんどありません。
もし入力項目やルールが頻繁に変わるのであればAIが役立つ場面もありますが、
多くの企業では同じ操作を繰り返すケースが少なくありません。
②毎日のレポート取得・配信は？
営業レポートや売上レポート、アクセス解析レポートなどを毎日取得している企業も多いかと思います。
例えば、
といった業務です。
ここで必要なのは、「分析すること」ではなく、「決められた時間に決められた操作を行うこと」です。
レポートを読んで改善案を考えるのであればAIが力を発揮しますが、「取得して配布する」だけであれば、毎回AIに判断を求める必要はありません。
③ Excelへの定型入力・加工は？
Excelは今でも多くの職場で業務の中心となっています。
例えば以下の業務。
AIはデータの分析や要約、異常値の発見などでは大きな効果を発揮します。
しかし、毎回同じセルへ値を入力し、同じ形式で保存するだけであれば、AIが判断する場面はほとんどありません。
④ ファイル整理・バックアップは？
ファイル管理も、多くの企業で毎日発生している業務です。
例えば、
こうした作業は、ルールさえ決まっていれば毎回同じように処理できます。
もちろん、ファイル内容を分析して分類するのであればAIが適していますが、一方で保存場所や命名規則が決まっているだけであれば、人が判断する必要はほとんどありません。
⑤ 定型メールの送信
毎日決まった相手へ、 以下を送信している企業も少なくありません。
メール本文が毎回変わるのであればAIが活躍します。
一方で、「件名も本文も毎回同じで、添付ファイルだけが変わる」というようなケースでは、文章を生成する必要はありません。
ここまでの5つの業務に共通すること
ここまで紹介した5つの業務には、共通点があります。
| 業務 | 判断が必要か | AIとの相性 |
|---|---|---|
| システム間のデータ転記 | ほとんど不要 | △ |
| レポート取得・配信 |
不要 |
△ |
| Excelへの定型入力 | 不要 | △ |
| ファイル整理 | 不要 | △ |
| 定型メール送信 | ほとんど不要 | △ |
これらはいずれも、「何をするか」があらかじめ決まっている業務です。
そのため、AIを活用すること自体は可能でも、「判断」というAI本来の強みを十分に活かせる場面は多くありません。
だからといってAIが不要というわけではありません。
例えば、
といった業務では、AIは非常に高い効果を発揮します。
重要なのは、「AIを使うこと」ではなく、「AIを使うべき業務を見極めること」です。
料金の考え方：AIは従量課金＝使うほど料金が増える仕組み
生成AIを業務システムへ組み込んで利用する場合、多くのサービスではAPIを利用します。
APIでは、入力・出力するトークン数（文字数）や実行回数に応じて料金が発生する従量課金制が一般的です。
つまり、
ほどコストも増えていきます。
もちろん、AIが得意な文章生成や分析などでは、そのコスト以上の価値が得られることも少なくありません。
一方で、「決められた操作を大量に繰り返すだけ」の業務では、
毎回AIへ判断を依頼する必要がないため、従量課金のメリットを活かしにくいケースがあります。
従量課金メリットが生かしにくいケース① 毎月数万件規模のデータ転記（コピペ）をする場合
例えば、以下の業務を毎月2万件行うとします。
入力ルールが決まっているため、AIの「判断力」は不要な業務です。
この業務をAIで行う場合、最大のネックは「AIは100％正確に入力するとは限らない（ハルシネーションのリスク）」という点です。数万件のデータにミスがないかを人間が目視でチェックするとなれば、膨大な人件費（工数）が結局発生してしまいます。
一方で、ルール通りに動くRPAであれば、指示した通りにミスなく正確に転記を実行するため、「確認のための人件費（コスト）」をほぼゼロに抑えることが可能です。
さらに、毎月必ず大量に発生することが分かっている業務であれば、
「使った分だけ費用が膨らむ従量課金（AI）」よりも、「どれだけ使っても費用が変わらない定額制（RPA）」の方が、
中長期的なコストの予測が立ちやすく、費用対効果が高くなります。
従量課金メリットが生かしにくいケース② 毎日大量のレポートを取得・配信する場合
例えば、以下の業務を300部署分、毎営業日（月に約6,000回）実施するとします。
この業務で重要なのは、「決められた時間に、決められた操作をミスなく繰り返すこと」です。
分析や要約が必要な場合はAIが適していますが、
「取得・保存・配信」といった手順が決まりきった操作だけであれば、人が考える場面（判断）は一切ありません。
このような「判断が不要な業務」であるにもかかわらず、
開発のしやすさなどの理由から「AI（API連携）を組み込んだシステム」で自動化してしまうと、毎月6,000回の実行回数の掛け算で、APIの従量課金コストが無駄に膨らみ続けてしまいます。
一方、最初から「定額制のRPA」で配信処理だけを行うようにすれば、どれだけ実行回数が増えてもコストは一定のまま、劇的に費用を抑えることができます。
従量課金メリットが生かしにくいケース③ 毎日大量のExcelファイルを処理する場合
Excelを利用した定型業務は、多くの企業で日常的に行われています。
例えば、
という処理を、毎日数百件実施するケースです。
これらの業務では、「どのセルへ入力するか」「どのファイルへ保存するか」といったルールが決まっていることがほとんどであるため、人もAIも毎回考える必要はなく、「決められた操作を正確に実行すること」が求められます。
もし、Excelデータを分析して異常値を見つけたり、コメントを生成したりするのであればAIが適しています。
しかし、単純な加工や集計にAIを使う場合、AIが「関数の設定を間違える」「集計ミスをする」リスクが常に伴うため、
結局すべてのセルを人間がダブルチェックする手間が発生します。
さらに、手順が決まった定型処理が中心であれば、業務量が増えるほど、従量課金よりも定額課金のほうが費用対効果が高くなるケースもあります。
使う量だけでは判断できません。組織では「利用人数」による課金も確認を
企業などの組織で自動化ツールを導入する際には、もう一つ見落としやすいポイントがあります。
それが、利用するPC台数や実行拠点数（ライセンス）による課金体系です。
AIをシステムへ組み込むAPI連携は、処理する文字数や実行回数（トークン数）が増えるほど従量課金が跳ね上がります。 対して、一般的なRPAはインストールして実行するPCの台数分だけ、固定のライセンス料が掛け算で膨らんでいく仕組みが主流です。
つまり、どちらの方法をとっても「自動化の規模を広げて社内展開しようとすると、コストが膨大になる」というジレンマが存在するのです。
しかしRPAツールのなかにはこうしたコストの壁をクリアできるライセンス体系を採用している製品も存在します。
処理量もPC台数も無制限！このジレンマを解決するRPA「マクロマン」
「AIを組み込むと年間数百万円の従量課金がかかるし、
かといって一般的なRPAは年間1,000万円を軽く超えるライセンス料がかかる……」
このコストのジレンマを解決するのが、国産RPAツールの「マクロマン」です。
一般的なRPAツールが「PC1台ごとにライセンス契約が必要」であるのに対し、「マクロマン」は
1ライセンス（契約）だけで、社内のPC何台にインストールして実行しても追加のライセンス費用が一切発生しない
「PC台数無制限」であることが最大の特徴です。
さらに、「マクロマン」はどれだけロボットを実行しても、シナリオを何本作成しても料金が変わらない
「実行回数・作成シナリオ数もすべて無制限」。
なおかつ、インストール後はオフライン（※ご希望の場合）で利用することも可能であるため、社外にデータや機密情報が送信されるセキュリティリスクもありません。
「毎日大量の定型業務を、複数の部署やPCで一斉に自動化したい」というスケールアウト（社内横展開）の場面において、「マクロマン」はコストを気にせず社内全体へ展開できる圧倒的なコストパフォーマンスを発揮します。
また、RPAは「どの業務を自動化するか」の業務選定や、RPAツール自体を扱うための一定の知識が必要になります。そのため、サポートをいかに受けながら進めていけるかが重要です。
「マクロマン」なら、業務選定等の相談や操作方法の質問をお受けするヘルプデスクはもちろん、
最初のシナリオ（自動化プログラム）を10時間分当社が作成してお渡しするため、
0から作る挫折リスクもありません！
さらに、プランによってはRPA×AIを掛け合わせた業務改善支援も行っています。
AIだけでもRPAだけでもない、貴社にとって本当に最適な「費用対効果最大」の効率化をトータルで支援します。
よくある質問
Q1. AIとRPAは、どちらか一方だけ導入すればよいのでしょうか？
A.いいえ。
役割が異なるため、どちらか一方だけを選ぶ必要はありません。
例えば、AIでメール本文や提案内容を作成し、その結果をRPAでシステムへ登録したり、メールを送信したりと、それぞれの得意分野を組み合わせて活用している企業も多くあります。
Q2.社員全員に生成AIのライセンスを付与したほうがよいのでしょうか？
A.業務内容によって異なると考えています。
文章作成や要約、情報収集など、一人ひとりが日常的にAIを活用する業務であれば、ライセンスを付与する価値は十分にあります。
一方で、レポート取得やデータ転記など、共通の定型業務が中心であれば、社員全員へライセンスを付与する前に、自動化できる業務がないかを整理してみることをおすすめします。
Q3.AIとRPAのどちらを優先すべきか判断できません。
A.迷ったときは、まず対象業務を「判断」と「実行」に分けてみましょう。
- 内容を考える、文章を作る、分析する業務ならAI
- 決められた手順を繰り返す業務ならRPAなどの自動化ツール
というように整理すると、自社に合った選択肢が見えやすくなります。
この記事の監修者
コクー株式会社
ノート編集部
MACROMAN
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。
