ChatGPTとRPAを組み合わせる企業が増えている理由とは？活用事例も紹介

ChatGPTの登場以降、生成AIを業務に取り入れる動きが急速に広がっています。

文書作成、要約、企画のたたき台づくりなど、業務のさまざまな場面でChatGPTを使う方が増えてきました。

一方で、

「ChatGPTを試してみたものの、結局現場の業務改善にはつながらなかった」

というお悩みもよく耳にします。

この壁を越えるために、いま注目されているのが、ChatGPTとRPAを組み合わせる業務自動化の進め方です。

ChatGPTが得意とする判断や言語処理の力に、RPAの確実な実行力を組み合わせることで、これまで自動化が難しかった業務にも改善の手が届くようになってきました。

実際に、両者を組み合わせて成果を出している企業が、業界や規模を問わず増えています。

この記事では、なぜChatGPTとRPAを組み合わせる企業が増えているのか

その理由を整理したうえで、現場での具体的な活用事例、導入時に押さえておきたいポイントについてお伝えします。

「ChatGPTを業務に活かしたいが、どこから手をつければよいかわからない」という方や、「RPAと生成AIの組み合わせの全体像を知りたい」という方のヒントになれば幸いです。

ChatGPT単独では業務改善が止まりやすい理由

ChatGPTを業務に取り入れた多くの企業が、最初の段階で同じような壁に突き当たります。「便利な道具なのは確かだが、業務全体の効率化にはつながらない」という壁です。なぜこうした状況が起きるのでしょうか。

１．ChatGPTはあくまで「対話の中で答えを返す仕組み」であるため

大きな理由のひとつは、ChatGPTはあくまで「対話の中で答えを返す仕組み」だという点にあります。

質問を投げかけて回答を得る、文章を入力して要約してもらう、こうした単発のやり取りは得意ですが、業務として動かすためには「次に何をするか」「結果をどこに反映するか」という部分が必要です。

ここが人間の手作業に残ったままだと、せっかくAIに作業を任せても、業務全体としての時短効果は限定的になってしまいます。

２．複数のシステムとの行き来を自動連携するわけではない

もうひとつの理由は、現場の業務システムとの距離感の問題です。

企業の業務は、会計システム、顧客管理システム、社内ファイルサーバーなど、複数のシステムを行き来しながら進めるケースが多々あります。

ChatGPTはこれらの社内システムと自動的に連携するわけではないため、AIが出した答えを担当者がコピーして業務システムに貼り付ける、といった作業が結局必要になってしまいます。

３．結果の確認と反映の工程が曖昧

3つ目は、出力結果の確認と反映の工程です。

ChatGPTの出力は便利ですが、そのまま業務に使うには確認が欠かせません。確認後の結果を誰がどこに反映するのかが曖昧なままでは、業務として組み込めません。「結果は出るが、業務には流れていかない」状況が起きやすいのです。

ChatGPTとRPAを組み合わせるとなぜ効果が出るのか

ChatGPTとRPAを組み合わせることで、業務改善の効果が一気に高まる理由は、両者の役割が「判断」と「実行」という形できれいに補完し合うことにあります。

ChatGPTとRPAがそれぞれ担う工程は以下の通りです。

この2つを組み合わせることで、「ChatGPTが判断し、RPAが実行する」という業務フロー全体の自動化が可能になります。

たとえば、

という流れが組めるわけです。

片方だけでは止まっていた業務が、両者を組み合わせることで「入口から出口までつながる」状態になります。

もうひとつ大切なのが、ChatGPTの確率的な性質を、RPAの確実性で補える点です。

ChatGPTの出力には、ばらつきや誤りが含まれる可能性があります。RPAが業務システムに反映する直前に、ルールに従ったチェックを挟む設計を組み込めば、AIの出力ミスがそのまま業務に流れ込むことを防げます。

2026年の現場で広がる具体的な活用事例

ChatGPTとRPAを組み合わせた業務自動化は、すでに多くの企業で実用化されています。ここでは、2026年の現場で広がっている具体的な活用事例をいくつかご紹介します。

問い合わせメールの一次対応

社内外から届く問い合わせへの一次対応の自動化です。

社内外から届く問い合わせメールをChatGPTが内容ごとに分類し、緊急度と必要な対応をまとめます。一次回答の候補文もChatGPTが生成し、RPAがメールシステムにドラフトとして自動保存します。

担当者は最終確認だけ行えばよくなり、対応時間が大きく短縮されます。

これにより、これまで対応に追われていた時間を、複雑な案件の対応等に充てられるようになります。

請求書の自動処理

次に紹介したいのが、取引先から届く請求書を自動で処理する事例です。

取引先から届く請求書PDFをChatGPTが読み取り、品名、金額、支払期日といった情報を構造化したデータとしてまとめます。続いてRPAが、会計システムに自動で入力していきます。

書式が異なる請求書でもAIが柔軟に内容を読み取れるため、これまで担当者が一枚ずつ確認していた作業が大幅に減ります。

議事録の作成と関連タスクの登録

会議業務でも、議事録の作成からタスクの登録までを一気通貫で支援する事例が広がっています。

会議の音声をChatGPTが文字起こしして要約し、議事録として整えます。会議で決まったタスクを抽出し、担当者と期限を整理する作業もChatGPTが担当します。

その後RPAが、社内のタスク管理システムに各タスクを自動で登録し、担当者に通知メールを送るところまでを処理します。会議終了後の事務作業がほぼ自動化され、現場の負担感が大幅に下がります。

営業活動の支援

営業の現場でも、商談前の情報収集から商談後のフォローまでを支援する取り組みが進んでいます。

商談相手の企業情報をChatGPTがWeb上から集め、最近のプレスリリースや業界トピックを整理して、商談用のメモを作成します。

RPAは、このメモを社内のCRM（顧客関係管理システム）に登録し、商談予定日にメンバーへ通知します。

営業担当者は、準備にかけていた時間を、お客様との対話に振り向けられるようになります。

レポート作成業務

最後に挙げたいのが、定期的に発生するレポート作成の自動化事例です。

週次や月次のレポートのもとになる数値データをRPAが各業務システムから収集し、ChatGPTが内容を分析して、ハイライトと示唆を含むレポート文章を作成します。

フォーマットに整える作業もRPAが担当するため、レポート提出までの工程が大幅に短縮されます。

ChatGPTとRPAの連携を実現するための仕組み

ChatGPTとRPAを連携させる仕組みは、技術的には決して難しいものではありません。いくつかの構成パターンを知っておくと、自社での導入イメージが描きやすくなります。

RPAが司令塔となる構成

もっとも一般的に採用されているのが、RPAを司令塔として配置し、必要に応じてChatGPTを呼び出すかたちです。

RPAが日々の業務を処理する中で、文章の解釈や分類などの「判断」が必要な工程が出てきたら、API経由でChatGPTにデータを送り、結果を受け取ります。受け取った結果をRPAが業務システムに反映する流れです。

RPAを中心に据えるため、業務全体の流れが管理しやすいというメリットがあります。

ChatGPT側を入り口に置く構成

逆に、ChatGPTを業務の入り口に据えてRPAを呼び出すかたちもあります。

担当者がChatGPTに自然言語で指示を出し、それをChatGPTが内容を理解したうえで、必要なRPAシナリオを呼び出して業務を実行させる、という流れです。

最近のChatGPTには関数呼び出しの機能が備わっているため、特定の処理を行うRPAシナリオを「ツール」として登録しておけば、AIが状況に応じて適切なシナリオを選んで動かしてくれます。

担当者の操作感が自然になる反面、AIの判断に依存する範囲が広くなるため、運用設計には注意が必要です。

両者を仲介するシステムを置く構成

もうひとつ選択肢として挙げられるのが、ChatGPTとRPAの間に仲介役のシステムを置くかたちです。

業務管理システムや、専用の連携基盤がChatGPTとRPAを橋渡しし、それぞれに指示を出していく流れになります。大規模な業務で、複数のAIサービスと複数のRPAを組み合わせる場合に向いた構成です。

どのパターンが向いているかは、自動化したい業務の特性、社内のシステム環境、運用体制によって変わります。

成功させるための社内体制づくりで大切なこと

ChatGPTとRPAを組み合わせた業務自動化を社内に定着させるためには、ツール選びだけでなく、体制づくりが大きな鍵を握ります。実際に成果を出している企業に共通するポイントを整理してみましょう。

まず大切なのが、推進役を明確にすることです。

業務自動化の取り組みは、ともすると「誰の仕事でもない」状態に陥りがちです。プロジェクトオーナーを決め、現場・IT部門・経営層の橋渡し役となる存在を置くことで、検討から導入、運用までを一貫して進められるようになります。

次に、現場担当者を巻き込むことです。ChatGPTとRPAの組み合わせは、現場業務の理解があってこそ効果を発揮します。日々の業務をいちばんよく知っている担当者の声を、自動化の設計段階から取り入れることで、現場で実際に使われる仕組みが作れます。導入後の運用ルールも、担当者と一緒に決めていく方が定着しやすくなります。

3つ目は、IT部門との連携です。AIサービスを業務に組み込む際は、データの取り扱いやセキュリティ、社内システムへの接続方法など、IT部門の協力が欠かせません。早い段階から情報共有を行い、セキュリティポリシーに沿った設計を一緒に進めることが、後々のトラブルを防ぐ近道になります。

4つ目は、評価指標を決めておくことです。導入の効果をどう測るのかを最初に決めておくと、関係者の認識が揃いやすくなります。削減できた時間、処理件数、エラーの発生率といった指標を設定し、定期的にレビューする習慣を作りましょう。数字で語れるようになると、社内での理解が広がり、次の取り組みへの後押しにもなります。

5つ目は、知見の共有と教育です。ChatGPTやRPAの基本的な使い方を、社内の関係者が一定レベルで理解しておくことが、長期的な活用には欠かせません。社内勉強会、業務手順書、相談窓口の整備など、知見が組織に蓄積される仕組みを少しずつでも作っていきましょう。

こうした体制が整っていれば、

ChatGPTとRPAを組み合わせた業務自動化は、現場に根づく取り組みとして長く成果を出し続けます。

セキュリティと情報管理で押さえるべきポイント

ChatGPTを業務に取り入れる際、もっとも気をつけたいテーマがセキュリティと情報管理です。便利な反面、情報の扱い方を誤ると、思わぬリスクを招くことがあります。

ChatGPTで自身が加入しているプランのデータ取り扱いポリシーを確認する

まず確認したいのが、利用するChatGPTサービスのデータ取り扱いポリシーです。

一般向けのサービスと、法人向けのサービスでは、入力データの扱いが大きく異なります。社内情報を扱う場合は、入力されたデータが学習に使われない契約形態のサービスを選び、社内ルールとして「業務情報はこのサービス経由でのみ利用する」と明示しておくことが大切です。

入力するデータの種類を制限する

次に、入力データの種類を制限するルールを設けることです。

個人情報、契約金額、未公表の経営情報など、社外に出してはいけない情報の範囲をあらかじめ定義し、ChatGPTに直接入力しない運用ルールを共有しておきましょう。

必要に応じてマスキング処理を挟む、あるいは社内に閉じたAIサービスを利用するといった選択肢も検討する価値があります。

操作ログを記録

3つ目に、操作ログの記録です。

誰がいつ、どんな入力を行い、どんな結果を業務に反映したのかを記録しておくと、トラブル発生時の調査がスムーズになります。RPAを介して連携する場合は、RPA側の実行ログを活用することで、業務の流れが追跡しやすくなります。

社内システムへの接続権限の管理

4つ目に、社内システムへの接続権限の管理です。

RPAがアクセスする業務システムには、必要最小限の権限だけを与えるのが基本です。

RPA専用のアカウントを発行し、操作可能な範囲を限定しておくことで、想定外の操作が起きた場合にも被害を最小限に抑えられます。

定期的なセキュリティ点検

5つ目に、定期的なセキュリティ点検です。AIサービスやRPAの利用範囲は時間とともに変化していきます。

半年に1回程度の頻度で、利用状況と権限設定を見直し、不要なアクセスや古いシナリオを整理するサイクルを作っておくと、安心して使い続けられます。

失敗しない進め方とよくある落とし穴

ChatGPTとRPAを組み合わせる取り組みは、ポイントを押さえれば現実的な成果につながる一方で、いくつかの落とし穴が存在します。先に知っておくことで、回避できる失敗が多いのです。

「とりあえずAIを入れてみる」発想で進める

いちばん多く目にするのが、業務フローの整理を後回しにしてAIを導入することが目的になってしまうケースです。

業務フローを整理しないまま、ChatGPTやRPAを単発で導入しても、業務全体の改善にはつながりません。導入前に、対象業務の棚卸しと、AIとRPAそれぞれの役割分担を必ず明確にしてから着手することが、失敗を防ぐ最初のステップです。

自動化の対象を広げすぎる

次に陥りやすいのが、最初から多くの業務を一気に自動化しようと欲張ってしまうことです。

最初から多くの業務を一気に自動化しようとすると、設計が複雑になり、運用負荷が一気に高まります。スモールスタートのアプローチで、1つの業務から始めて効果を確認し、横展開していく順序を心がけましょう。

AIの出力をそのまま使ってしまう

もうひとつ見逃せないのが、AIが出した結果を確認せずに業務へ流してしまうやり方です。

ChatGPTの出力には、事実と異なる内容が含まれることがあります。確認の工程を組み込まず、出力結果をそのまま業務に流してしまうと、信頼性を損なう事態を招きかねません。

重要な業務には、必ず人間によるレビューや、ルールベースのチェックを組み込んでください。

コストの可視化ができていない

運用面で見落とされがちなのが、利用料金の見える化が後手に回ってしまう状況です。

ChatGPTは利用量に応じた費用が発生するため、業務量が増えるとコストが膨らみます。まだ使いたい業務がたくさんあるのに上限に達してしまい、しばらく利用できないなどという事もあります。

利用上限の確認、コストを抑えるためのプロンプト改善といった取り組みを継続的に行うことが、安心して使い続けるためのポイントです。

運用フェーズの設計が抜けている

最後に取り上げたいのが、導入後の運用を誰がどう支えるかを描き切れないまま走り出してしまう状態です。

導入時には盛り上がっても、運用フェーズでメンテナンスを誰が行うかが決まっていないと、半年後には誰も触らない仕組みになってしまいます。シナリオの保守、AIの設定見直し、トラブル時の対応窓口を、導入の段階で必ず決めておきましょう。

これらの落とし穴を回避できれば、ChatGPTとRPAの組み合わせは、現場に着実に根づく業務改善の手段になります。

社内浸透を加速させるコミュニケーションの工夫

ChatGPTとRPAを使った業務自動化を社内に浸透させるためには、技術面だけでなく、関係者へのコミュニケーションも欠かせません。「便利そうだけど、自分の仕事には関係ない」と思われてしまうと、せっかくの取り組みも広がっていきません。

成功事例を社内で共有する

まず取り組みやすいのが、現場で生まれた小さな成功体験を社内に発信していくことです。

導入の早い段階で小さな成功体験を作り、その内容を社内報や勉強会で紹介していくと、関心を持つメンバーが少しずつ増えていきます。数字で語れる成果と、現場の体験談をセットで共有するのがコツです。

現場担当者の声を取り入れる場

あわせて整えたいのが、日々業務に向き合うメンバーの声を吸い上げられる仕組みです。

「自分たちの業務にこんな自動化を入れたい」というアイデアを募集する仕組みを作ると、自分ごととして取り組む人が増えてきます。社内アイデアコンテストや、ヒアリングセッションといった形で、現場の声を集めて反映する流れを作りましょう。

専門用語をかみ砕いて伝える

もうひとつ意識したいのが、技術用語をできるだけ平易な言葉に置き換えて伝える姿勢です。

ChatGPTやRPAは技術的な背景を持つツールですが、現場の方にとっては難しく感じられることがあります。「これによってこの作業がどれだけ楽になるのか」「自分の仕事にどう影響するのか」という視点で、わかりやすい言葉で伝える努力が大切です。

不安に応える姿勢

導入を進めるうえで欠かせないのが、現場の不安にきちんと向き合おうとする姿勢です。

AIの導入は、「自分の仕事がなくなるのではないか」という不安と隣り合わせです。「単純作業から解放されて、より付加価値の高い業務に集中できるようになる」というメッセージを、具体的な事例とともに伝え続けることで、現場の安心感が広がります。

経営層への定期的な報告

最後にお伝えしたいのが、会社全体を見るリーダー層へ取り組みの進捗を定期的に共有することの大切さです。

経営層が業務自動化の進捗を把握し、その意義を理解していると、現場での取り組みも進めやすくなります。月次の進捗レポート、四半期ごとの成果報告など、定期的なコミュニケーションの場を設けておきましょう。
こうしたコミュニケーションを丁寧に重ねることで、ChatGPTとRPAは一部の担当者だけが使うツールではなく、全社で活用される共通の道具へと育っていきます。

ChatGPTとRPAを組み合わせた活用のための、外部パートナー選びと活用のコツ

ChatGPTとRPAを組み合わせる取り組みは、自社だけで進めようとすると、想像以上に手間がかかることがあります。外部パートナーをうまく活用することで、推進のスピードと品質を両立できるケースが少なくありません。

業務理解の深さ

はじめにチェックしておきたいのが、自社の業務をどれだけ丁寧に読み解いてくれるかという点です。

ChatGPTやRPAの技術知識はもちろん必要ですが、それ以上に「現場の業務をどれだけ丁寧に読み解けるか」が成果を左右します。初期の打ち合わせで、現場の業務フローを質問してくる姿勢、現場担当者と直接対話する姿勢があるかどうかをよく観察してみてください。

組み合わせ提案ができるかどうか

続いて見極めたいのが、AIとRPAを掛け合わせた設計を提案できる引き出しを持っているかどうかです。

AIとRPAの両方を扱える、あるいは両者を組み合わせた設計の経験が豊富なパートナーであるほど、業務全体の自動化を見据えた提案を期待できます。片方だけの専門家ですと、結局もう片方は別のパートナーに依頼することになり、調整コストや手間が増えがちです。

運用支援の体制

もうひとつ重要なのが、導入後に運用を支えてくれる体制を備えているかどうかです。導入後の運用フェーズでこそ、パートナーの真価が問われます。トラブル時の対応スピード、定期的なメンテナンス、業務やシステムの変化に合わせたシナリオの見直しなど、運用に関わるサービスの内容を契約前に確認しておきましょう。

社内ナレッジへの還元

そして忘れたくないのが、伴走するなかで自社にもノウハウが蓄積されていく関わり方かどうかです。すべてをパートナー任せにすると、社内に知見が蓄積されません。一緒に運用する形を取れるパートナーは、社内担当者のスキル育成も同時に進められるため、長期的に見て価値の高い選択になります。

コスト感の透明性

最後に確認しておきたいのが、費用の前提や想定利用量を明示してもらえるかという点です。

AIサービスは利用量に応じてコストが変動するため、見積もりの内訳が不透明だと、思わぬ請求につながりかねません。料金の前提条件と、想定される利用量を明示してくれるパートナーを選びましょう。

コクーでは、RPA・Excel・生成AI活用までを含めた業務改善の伴走型支援を行っており、企業の状況に合わせた組み合わせ設計から運用定着までを一貫してサポートしています。「どこから手をつければよいかわからない」という段階のご相談から対応していますので、まずは気軽にお問い合わせいただければと思います。

ChatGPTとRPAを業務改善のサイクルに組み込むロードマップ

ChatGPTとRPAの組み合わせを一過性のプロジェクトで終わらせず、業務改善のサイクルとして社内に定着させるためには、段階的なロードマップを描いておくことが効果的です。1年先、3年先まで見通したうえで、目の前の半年で何に取り組むのかを考える姿勢が、継続的な成果を生み出します。

導入直後の1〜3か月

対象業務を1〜2件に絞って、確実な成功体験を作る時期です。

問い合わせメールの一次対応、定型書類の処理など、効果が見えやすい業務から始めることをおすすめします。

この期間は、ChatGPTのプロンプト設計、RPAのシナリオ作成、両者の連携手順を実際に手を動かしながら学び、社内に基本的なノウハウを蓄える期間と位置づけましょう。成果を社内に共有し、関心を持つ部門を増やしていくことも、次のステップにつなげる準備として欠かせません。

3〜12か月の中期

自動化の対象業務を計画的に広げていく段階に入ります。

各部門から候補業務を集め、効果と難易度を整理したうえで、優先順位を付けて取り組んでいきます。

この時期には、シナリオの保守体制、プロンプトの管理ルール、社内ガイドラインといった運用面の仕組みを並行して整えていくことが大切です。複数の自動化が同時並行で進むため、属人化させない管理体制が、品質を保ち続けるための鍵になります。

1年以上の長期

ChatGPTとRPAを業務改善のサイクルに組み込んだ「学習する組織」を目指します。

AIや自動化技術は日々進化しており、半年前にはできなかったことが今は可能になっているケースも珍しくありません。最新動向を継続的にキャッチアップし、自社の業務に取り入れ続ける仕組みを社内に育てることが、長期的な競争力につながります。

社内に推進事務局を設置し、定期的に対象業務を見直すサイクルを回し続けることで、自動化の取り組みが企業文化として根づいていきます。

ロードマップを実行可能なものにするためには、進捗を可視化する仕組みも欠かせません。

月次の進捗会議、四半期ごとの成果報告、年次の振り返りと次年度計画策定といったマイルストーンを最初に設定し、関係者全員が同じ地図を見ながら歩める状態を作りましょう。

短期の成果を積み上げながら、中長期の理想像に近づいていくサイクルが、ChatGPT×RPAの取り組みを継続的な業務改善のエンジンへと育てます。

まとめ

ChatGPTとRPAを組み合わせる企業が増えている背景には、AI単独では届かなかった「業務全体の自動化」という領域に、両者の組み合わせが手を伸ばせるようになったという事情があります。判断はChatGPTに、実行はRPAに、という役割分担を意識した設計を行えば、これまで人手に頼ってきた業務の多くが大きく効率化していきます。

2026年の現場では、問い合わせ対応、請求書処理、議事録作成、営業支援、レポート作成といった幅広い業務で、ChatGPTとRPAの組み合わせが成果を生み出しています。一方で、成功するためには、業務フローの整理、適切な役割分担、運用体制の構築、セキュリティ対策、社内コミュニケーションといったポイントを丁寧に押さえることが欠かせません。

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