【2025年対応】生成AI×WinActorの可能性と現実的な活用例
はじめに：RPAだけでは限界？今こそ生成AIの導入タイミング
近年、生成AI（Generative AI）の活用が加速しており、ChatGPTやClaudeなどの対話型AIツールが日常業務に浸透し始めています。
一方、業務自動化ツールとして長年の実績を持つWinActorは、決められたルールに従ってタスクを正確に実行する“定型業務”の自動化に特化したRPAツールです。
この2つを組み合わせることで、「定型＋非定型」業務の幅広い自動化が可能になります。この記事では、生成AIとWinActorを連携させた業務効率化の可能性と、現実的な活用例を紹介します。
生成AIとWinActorの違いと役割分担
| 項目 | 生成AI（ChatGPT等） | WinActor |
| 得意分野 | 非定型・創造的な業務（文章作成・要約等） | 定型・繰り返し業務（入力・操作・転記等） |
| 処理の柔軟性 | 柔軟だが曖昧な回答を含むことがある | 指示通り正確に処理 |
| 学習・調整 | プロンプト調整により最適化可能 | シナリオ作成で業務手順を構築 |
つまり、AIは考える・生成する役割、WinActorは“手を動かす”実務担当として活躍します。
活用例①：FAQ対応の自動化
従来の課題：
問い合わせメールから内容を抽出し、マニュアルを参照して返信文を作成する手間がかかる。
生成AI＋WinActorでの解決：
- WinActorが問い合わせメールを受信・分類
- ChatGPT APIを使って要約・初期回答文を生成
- WinActorが社内フォーマットに整形し送信
ポイント：
社員の判断が必要だった非定型部分（要約・文案作成）をAIが代行し、WinActorが自動送信まで一貫処理。
活用例②：議事録作成の省力化
- 音声データをテキスト化（音声認識APIを使用）
- ChatGPTで要約・議題別に分類
- WinActorがフォーマットに入力・保存・共有
**効果：**議事録の精度とスピードを両立し、従来1時間かかっていた作業が10分以下に。
活用例③：社内レポートの生成補助
売上データやKPIの変化をもとに、「上司に提出する月次報告文」をAIが生成し、WinActorが提出処理を実行。
今までの手順：データ集計→分析→報告書作成→提出
これから：データ取得→AI要約→WinActorがPDF化・アップロード
実装のポイント：生成AIは“使いすぎない”
生成AIは便利な反面、「誤った情報をもっともらしく出力する」リスクもあります。
したがって、業務の中でも「人の判断が必要ない部分」「誤差が許容される領域」から導入するのが現実的です。
まとめ：RPAと生成AIは“競合”ではなく“共創”
今後、業務の効率化は「自動化＋創造性」の掛け算が鍵になります。
WinActorの強みである“ルールベース”の正確な処理に、生成AIの柔軟な文脈理解や創造的出力を組み合わせることで、
これまで人手が必要だった業務領域にも自動化の光が差し込みます。
2025年の今こそ、AIとRPAを融合させた“次の業務効率化”へ踏み出すタイミングです。
