【感想】生成AIがもたらす未来の働き方 11の成功例から見るRPAの現在地とエージェンティックオートメーションの可能性

1. エグゼクティブサマリー

本資料は、「生成AIがもたらす未来の働き方 11の成功例から見るRPAの現在地とエージェンティックオートメーションの可能性」と題された文書から、主要なテーマ、重要なアイ…デア、および事実をレビューしたブリーフィングドキュメントである。収集された情報源は、RPAおよび生成AIの導入・活用事例、それらが働き方、生産性、組織文化にもたらす変化、そして今後の自動化の進化について、様々な企業の担当者や有識者へのインタビュー、および関連論述を通じて深掘りしている。

主要なテーマとして、以下の点が挙げられる：

RPAの普及と課題: 業務効率化の有効なツールとしてのRPAの普及、導入推進における現場主導とトップダウンのアプローチ、そしてユーザー開発におけるセキュリティや標準化の課題。
生成AIのインパクトと可能性: 生成AIがRPAを補完・強化する存在としての可能性、特に非定型業務や判断を伴う業務の自動化への貢献、プロンプトエンジニアリングの重要性、そして教育・研修への活用。
エージェンティックオートメーションの未来: 生成AIによって実現される、自律的にタスクを遂行し、複数のアプリケーションや情報源を連携させるエージェンティックオートメーションの概念と、それが働き方や業務プロセスに与える変革の可能性。
働き方とキャリアの変化: 自動化ツールがもたらす労働時間の削減、人間がより創造的・付加価値の高い業務に注力できる機会の創出、そしてRPA開発経験が新しいキャリアパスや多様な働き方を可能にしている現状。
組織文化と人材育成: 自動化推進における組織全体を巻き込む重要性、成功事例の共有による浸透、そしてユーザー開発を支援するための教育・研修体制の必要性。
最も重要なアイデアや事実は、RPAがDXの入り口として機能し、非効率な業務を可視化し改善する契機となっていること、生成AIが従来の自動化では難しかった非定型業務への対応を可能にし、さらにエージェンティックオートメーションへと進化していく可能性を秘めていること、そしてこれらの技術の導入が単なる効率化に留まらず、人間の働きがいやキャリア形成に大きな影響を与えている点である。

2. 主要テーマのレビュー

2.1. RPAの普及と課題

多くの事例において、RPAはすでに業務効率化のための有効なツールとして広く認識され、導入されている。特に定型的な繰り返し作業の自動化において大きな効果を発揮しており、いくつかの企業では年間数千時間規模の工数削減を実現している。

中外製薬株式会社: RPA推進はトップダウンのアプローチで行われ、「まずやってみよう！」から始まり、全社に展開された。「RPAがDXの入り口になっている」と感じており、「普段使い慣れたExcelの画面を操作しているけれどもこれもDXなのか」という感覚で、DXを自分ごととして捉えるきっかけとなっている。
東京電力エナジーパートナー株式会社: DX推進室が中心となり、RPA導入による効率化で「5年間で延べ400万時間、コストに置き換えると85億円以上の削減効果」を創出している。成功事例を積み重ねることで、現場の意識変革を促し、全社的な自動化の輪を広げている。
日清食品ホールディングス株式会社: 経営トップ自らが「デジタルを武装せよ」というメッセージを発信し、現場主導でDXを推進している。RPA導入により、紙の書類のペーパーレス化や決裁時間の短縮を実現している。「最初『RPAって何？』『なんでIT部門じゃなくて業務部門がやるの？』という状態だったのが、今は新しい技術を積極的に学び、活用するという文化が現場に根付いている」。
三井住友カード株式会社: 「現場に寄り添う」形でユーザー開発を始めた結果、全社的な従業員開発へと発展した。ユーザー開発の推進においては、セキュリティ面や標準化などの課題も発生したが、ユーザー開発の検証環境を構築し、段階的に進めることで解決を図った。
丸喜産業株式会社: RPA導入は、業務の可視化や課題抽出から始まり、「ここにロボットを入れて自動化すると楽になります」という具体的なイメージを持つことが重要であった。
たにあい糖尿病・在宅クリニック: 複数のICTツールを組み合わせることで単純作業を削減し、患者対応に注力できるようになった。これにより患者満足度や収益が向上し、さらにスタッフにサバティカル休暇を取得できる余裕が生まれた。
長野県塩尻市: RPA導入により、窓口業務の効率化や市民の負担軽減を実現している。「『システムに入力することが仕事』から発想を切り替える」ことで、業務の標準化が進み、RPAでの自動化が可能となった。ユーザー開発を進める上での課題として、人材育成やOJTの重要性が挙げられている。
2.2. 生成AIのインパクトと可能性

生成AIは、従来のRPAでは難しかった非定型業務や判断を伴う業務の自動化に大きな可能性をもたらしている。特に、自然言語での指示理解や、様々な情報源からの情報収集・分析においてその能力を発揮する。

慶應義塾大学 AI・応用プログラミングコンソーシアム (石山氏): 「生成AIが生成する成果物を組み合わせて次の段階を自律的にすでに行うエージェントが登場し始めており、それがエージェンティックオートメーションにつながっていく」と述べている。生成AIは、単に指示通りに動くRPAとは異なり、状況判断や柔軟な対応が可能になるため、より複雑な業務の自動化を可能にする。
東京電力エナジーパートナー株式会社 (野間氏): 生成AIを活用することで、営業リスト作成やアウトプットの精度向上を実現している。特に、プロンプトの共有を通じてチーム全体の業務効率を向上させている。
日清食品ホールディングス株式会社 (山本氏): グループ全体で「Copilot for Microsoft 365」や「AI Chat」を導入し、生成AIの活用を進めている。生成AIは研修カリキュラムの作成などにも活用されており、大幅な省力化に繋がっている。「便利はわかるけど、業務の中でどのように使えばいいのか、使い方gイメージが湧かない」という課題に対して、活用事例を共有し、利用を促している。
慶應義塾大学 AI・応用プログラミングコンソーシアム (矢向氏): 生成AIは、画像認識や3Dモデル生成の研究だけでなく、RPAの文脈においても大きな変革をもたらす。自然言語で指示するだけで自動化が実現できるようになり、より多くの人が自動化に取り組めるようになる。
2.3. エージェンティックオートメーションの未来

生成AIの進化は、RPAの先の「エージェンティックオートメーション」という概念を現実のものとしつつある。これは、AIエージェントが自律的に目標を設定し、複数のツールやアプリケーションを連携させてタスクを遂行するものである。

慶應義塾大学 AI・応用プログラミングコンソーシアム (石山氏、矢向氏): エージェンティックオートメーションは、様々なアプリケーションや情報源を「接着剤」のように繋ぎ、自動化を実現するコンセプトである。特に、非定型業務や例外処理への対応において、エージェンティックなアプローチが有効である。
エージェンティックオートメーションに関する論述: エージェンティックオートメーションは、人間が「助けてほしいこと」を助けてくれる自動化へと進化する可能性がある。これにより、人間はより創造的で付加価値の高い業務に集中できるようになる。
2.4. 働き方とキャリアの変化

自動化ツールの導入は、労働時間の削減だけでなく、人々の働き方やキャリアにも変化をもたらしている。RPA開発経験は、新しいキャリアパスや多様な働き方を可能にし、特に女性やシニア層の活躍にも繋がる可能性が示唆されている。

パーソルテンプスタッフ株式会社: RPA開発経験が、フリーランスや多様な働き方を可能にしている。「ロボットに出会ってキャリアが変わり、細く長く人を見るのが心地よい」という声や、「働く時間も収入も増え、子育てとの両立が圧倒的に楽になった」という事例が紹介されている。
長野県塩尻市: RPAによる自動化により、業務の無駄が減り、職員が本来注力すべき業務に時間を使えるようになった。
Teach For Japan 認定NPO法人: RPAによる業務効率化により、本来の目的である教育活動に集中できる時間が増えた。
2.5. 組織文化と人材育成

自動化推進には、組織全体の意識改革と人材育成が不可欠である。トップダウンと現場主導のアプローチを組み合わせ、成功事例を共有し、ユーザー開発を支援するための教育・研修体制を整えることが重要である。

中外製薬株式会社: 全社を巻き込むために、全部門長を招集し、RPAによる時間削減計画を提出させるなどの取り組みを行った。
東京電力エナジーパートナー株式会社: DX推進室が伴走支援を行い、成功事例を共有することで、全社的なDX推進を促している。
日清食品ホールディングス株式会社: 経営トップからのメッセージや、現場での成功事例の共有が、組織全体の意識改革に繋がっている。
長野県塩尻市: RPA開発のための研修やOJTを通じて、ユーザー開発を支援している。
3. 重要なアイデア・事実の抜粋

中外製薬株式会社: 「RPAがDXの入り口になっている」「普段使い慣れたExcelの画面を操作しているけれどもこれもDXなのか」 (p.162)
東京電力エナジーパートナー株式会社: 「5年間で延べ400万時間、コストに置き換えると85億円以上の削減効果」を創出 (p.176)
日清食品ホールディングス株式会社: 「『RPAって何？』『なんでIT部門じゃなくて業務部門がやるの？』という状態だったのが、今は新しい技術を積極的に学び、活用するという文化が現場に根付いている」 (p.213)
三井住友カード株式会社: 「現場に寄り添う」ことで、自動化推進の課題を解決 (p.28)
たにあい糖尿病・在宅クリニック: 「自動化がITツールを使うための時間を患者様と向き合う時間に変える」 (p.56)
長野県塩尻市: 「『システムに入力することが仕事』から発想を切り替える」 (p.98)
パーソルテンプスタッフ株式会社: 「ロボットに出会ってキャリアが変わり、細く長く人を見るのが心地よい」 (p.82)
慶應義塾大学 AI・応用プログラミングコンソーシアム (石山氏): 「生成AIが生成する成果物を組み合わせて次の段階を自律的にすでに行うエージェントが登場し始めており、それがエージェンティックオートメーションにつながっていく」 (p.308)
エージェンティックオートメーションに関する論述: 「人間が助けてほしいこと」を助けてくれる自動化へ (p.310)
慶應義塾大学 AI・応用プログラミングコンソーシアム (矢向氏): 「生成AIによって自動化は大きく変わりつつある」 (p.280)
4. 今後の展望

本資料で紹介された事例や論述からは、RPAが業務効率化の重要なツールとして定着しつつある一方で、生成AIの登場が自動化の可能性を大きく広げ、エージェンティックオートメーションへと進化していく未来が示唆されている。今後の展望として、以下の点が重要となる。

生成AIとRPAの連携強化: 生成AIの判断能力や自然言語処理能力と、RPAの定型作業自動化能力を組み合わせることで、より複雑で高度な業務の自動化が進む。
エージェンティックオートメーションの実現: 複数のアプリケーションや情報源を横断的に連携させ、自律的にタスクを遂行するAIエージェントの開発・普及が進むことで、働き方やビジネスプロセスが大きく変革する。
人材育成と組織文化の変革: 自動化技術の進化に対応できる人材の育成や、組織全体で自動化を推進する文化の醸成がさらに重要となる。特に、生成AIを活用するためのプロンプトエンジニアリングなどのスキル習得や、ユーザー開発を支援する体制強化が必要となる。
人間とAIの協働の進化: AIが人間をサポートする存在として、「人間が助けてほしいこと」を支援することで、人間はより創造的で付加価値の高い業務に集中できるようになる。これにより、働きがいや生産性のさらなる向上に繋がる。続きを読む

これなら自分でも使える、という点がいちばんの革新ポイントであることが色々な会社の色々な人が使う話の中でよく表現されていた。

どんな使い方をすればよいのかなと考えているけれども、身近なところだとやはり…文章理解の観点なんだな。まずは助かると実感するところからみんな入っていくのかもしれない。その一方で、自分で探求して理解を深めていくプロセスからしか得られない要素もあると思うので、記載の通り「技術」に振り回されない「技巧」を高める意識は持ち続けないといけないということも再実感した。
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　いま、ビジネスにおける生成AIの活用事例の多くは、文書の理解や作成を助けるものが主です。長文の論文や資料の内容を、生成AIはあっという間に理解し、要約を作成してくれます。文書の作成も生成AIは得意です。メールやプレゼンテーション資料を作成する時は、箇条書きで要点を伝えるとたたき台を短時間で作成し、ブラッシュアップのための"壁打ち”の相手も務めてくれるので、完成までの時間が圧倒的に短縮されます。音声も理解できるので、会議に生成AIを参加させれば、その場で内容を理解し、議事録を作成してくれます。英文メールのやりとりも、生成AIの助けを借りれば楽にこなせます。（p.228）

　文化人類学的に言うと「技術」と「技巧」という概念があって、人間は道具を使いこなす「技巧」を高めないといけない。なのに、スマートフォンという「技術」に多くの人が使われているのが現状です。（p.305）続きを読む