2025.10.19
AIとRPAを組み合わせた“次世代情シス運用”
- DX支援
- IT_MITENA
- 業務効率化
- 生成AI
- 自動化
企業のIT運用は、これまで「人が手作業で対応する」ことを前提に設計されてきました。
しかし、クラウド化・SaaS化・リモートワークの普及によって、対応範囲が急速に拡大し、情シスの負担は年々増加しています。
こうした中で注目されているのが、「RPAによる定型業務の自動化」と「AIによる判断支援」の融合です。
この2つを組み合わせることで、単なる省力化にとどまらない“次世代の情シス運用”が可能になります。
1. RPAとAI、それぞれの役割
まずは、RPAとAIの違いを整理しておきましょう。
-
RPA（Robotic Process Automation）
→ 定められたルールに従って、繰り返し作業を自動で実行する仕組み。
例：アカウント発行、レポート作成、データ転記、バックアップ処理など。 -
AI（Artificial Intelligence）
→ 人の判断や推論を模倣し、「データに基づいた意思決定」をサポートする仕組み。
例：トラブル分類、問い合わせ自動応答、異常検知、リスク予測など。
この2つを組み合わせることで、「考えて動く自動化」が実現します。
たとえば、AIが“どの申請を優先すべきか”を判断し、RPAが“実際の処理を実行する”という流れです。
2. AI × RPA連携で実現できる主な領域
AIとRPAを連携させると、情シス業務の幅広い領域で効率化と品質向上が期待できます。
-
アカウント管理の自動最適化
-
AIが利用傾向を分析し、休眠アカウントを検出
-
RPAが自動で削除・権限変更を実施
-
-
問い合わせ対応の自動分類と初期回答
-
AIが内容を解析し、優先度や担当部署を判断
-
RPAがチケット化・返信テンプレート送信
-
-
インシデント対応の予兆検知
-
AIがログや監視データを分析し、異常パターンを検出
-
RPAが自動で通知・一次対応を実行
-
-
ライセンス利用の最適化
-
AIが使用率を学習し、不要なアカウントを特定
-
RPAが管理台帳と突合してコスト削減を提案
-
このように、AIが「判断」、RPAが「実行」を担うことで、情シス業務を止めずに高度化できます。
3. 実際の導入ステップ
AI × RPA連携を導入する際は、いきなりすべてを自動化するのではなく、段階的に構築するのが現実的です。
ステップ1：自動化可能な業務の洗い出し
-
Excel・メール・申請処理など、繰り返し作業をリストアップ
-
処理時間・発生頻度をもとに優先順位をつける
ステップ2：RPAによるルール自動化
-
ルーチン処理（発行・削除・転記など）をRPAで実装
-
成功率や例外発生率を定期的にモニタリング
ステップ3：AIによる判断ロジックの導入
-
自然言語処理（NLP）を使って問い合わせ内容を自動分類
-
ログデータを機械学習モデルで解析し、異常を予測
ステップ4：AIとRPAの統合
-
AIの分析結果をRPAにトリガーとして渡す設計
-
例：AIが「緊急度高」と判断 → RPAが即チケット発行
ステップ5：ダッシュボード化・モニタリング
-
自動化の稼働状況を可視化
-
処理時間削減・エラー率・対応満足度などをKPI化
こうしたプロセスを通じて、AI × RPA運用を「改善しながら育てる」文化を定着させます。
4. 導入に向けたツール構成の一例
実際の情シス代行や企業運用でよく採用される構成例を紹介します。
-
AIパート
-
ChatGPT API / Vertex AI / Azure OpenAI などによる自然言語処理
-
BigQuery / Power BI / Looker Studio でのデータ分析
-
-
RPAパート
-
Power Automate / UiPath / WinActor / n8n などの自動化基盤
-
Google Apps Script / Zapier / Make を用いた軽量RPA
-
-
統合設計
-
API連携によるAI→RPAトリガー制御
-
Slack・Chat通知、ステータス管理、自動報告機能
-
これらを無理なく組み合わせることで、既存環境でも「AI連携RPA」を実現できます。
5. 成功させるためのポイント
AI × RPAの導入を成功させるには、次の3つのポイントを意識することが重要です。
-
目的を明確にする：削減したい工数、改善したい指標を定義
-
人と仕組みの連携を設計する：完全自動ではなく、人が監視する工程を残す
-
データを育てる：AIの精度は学習データで決まるため、最初は簡単な分類から始める
AIが人の代わりに考え、RPAが人の代わりに動く。
その両輪を設計できるかが、次世代情シスの鍵になります。
まとめ：AI × RPAで“動く情シス”を実現する
AIとRPAを組み合わせることで、情シス業務は単なるサポート部門から「デジタル運用の中枢」へと進化します。
自動化によって時間を生み出し、AIによって判断の質を高める。
その結果、企業全体のITリソースを最大化することができます。
lanitechの IT MITENA では、RPA構築やAI活用の企画・設計・導入支援を行うケースがあります。
「自動化の次のステップに進みたい」「AIを情シス業務に活かしたい」とお考えの場合は、ぜひお気軽にご相談ください。
