RPA（Robotic Process Automation）を導入したものの、「ルール通りの単純作業しか自動化できない」「少しフォーマットが変わるとエラーで止まる」という壁にぶつかっている方も多いのではないでしょうか。
そこで今注目されているのが、Power Automate AIを活用した次世代の業務自動化です。MicrosoftのRPAツールであるPower Automateに、AIが文書を読み取り、内容を判断し、適切な処理を実行するAI Builderの機能を組み合わせることで、従来のRPAでは対応できなかった非定型業務まで自動化できるようになりました。
本記事では、Power Automateの使い方からAI Builderとの連携方法、具体的な業務自動化事例、フロー構築手順、料金プラン、他ツールとの比較まで、RPA AI 自動化の実践に必要な情報を網羅的に解説します。
Power Automate × AIとは？RPAと生成AIの融合が変える業務自動化
Power Automateの基本：クラウドフローとデスクトップフローの違い
Power Automateは、Microsoftが提供するローコード／ノーコードの業務自動化プラットフォームです。プログラミングの知識がなくても、ドラッグ&ドロップの操作で業務フローを構築できるのが最大の特長です。
Power Automateには大きく分けて2種類のフローがあります。
クラウドフローは、クラウド上で動作する自動化フローです。「メールが届いたら」「Excelに行が追加されたら」「Teamsにメッセージが投稿されたら」といったトリガーをきっかけに、事前に設定した一連の処理を自動実行します。Microsoft 365のアプリケーション間の連携はもちろん、Salesforce、Slack、Google Workspaceなど1,000種類以上のコネクタを通じて外部サービスとも接続可能です。
デスクトップフローは、PC上のアプリケーション操作を自動化するRPA機能です。ブラウザ操作、Excelマクロ、レガシーシステムへのデータ入力など、クラウド連携に対応していないアプリケーションの操作を記録・再生できます。人間が画面上で行うマウスクリックやキーボード入力を忠実に再現するため、APIが提供されていない古い業務システムの自動化にも対応できます。
この2つを組み合わせることで、「クラウド上のトリガーで処理を開始し、ローカルPCのアプリケーション操作まで一気通貫で自動化する」ハイブリッド型の自動化が実現します。
AI Builderとは？Power Automateに搭載されたAI機能
AI Builderは、Power Automate内で利用できるAI機能群です。機械学習やディープラーニングの専門知識がなくても、GUIの操作だけでAIモデルを構築・利用できます。
AI Builderが提供する主要なAIモデルは以下の通りです。
- Document Processing（ドキュメント処理）：請求書、領収書、名刺、契約書などの書類からデータを自動抽出する。事前学習済みモデルに加え、自社固有の帳票を学習させるカスタムモデルも構築可能
- Text Classification（テキスト分類）：メール、問い合わせ、レビューなどのテキストを自動でカテゴリ分類する。学習データを用意してカスタムモデルを作成するか、GPT連携で柔軟に分類可能
- Prediction（予測）：過去のデータに基づいて将来の結果を予測する。顧客の離脱予測、売上予測、在庫需要予測などに活用
- Object Detection（物体検出）：画像内の特定のオブジェクトを検出・カウントする。在庫管理や品質検査に応用
- GPT連携（Copilot Studio）：Azure OpenAI Serviceと連携し、テキスト生成、要約、翻訳などの生成AI機能をフロー内で利用可能
従来のRPAとAI搭載RPAの決定的な違い
従来のRPAは、「事前に定義されたルールに従って画面操作を記録・再生する」技術です。決まったセルに決まった値を入力する、決まったボタンをクリックする、といったルール固定型の自動化には威力を発揮しますが、以下のような限界がありました。
- 書類のフォーマットが少しでも変わるとエラーで停止する
- 手書き文字や非定型のデータを読み取れない
- 「この請求書は承認すべきか否か」といった判断ができない
- 例外的なケースに対応できず、結局人間の介入が必要になる
- 文書の理解：請求書のレイアウトが変わっても、AIが金額・日付・取引先名などのフィールドを自動認識してデータを抽出する
- 内容の判断：メールの内容を読み取り、問い合わせの種類（技術的質問・料金に関する質問・クレームなど）を自動判別する
- 例外への対応：予期しないパターンが出現した場合も、AIが類似ケースから推測して処理を継続するか、人間にエスカレーションするかを判断する
- 自然言語での指示：Copilot機能により、「毎朝9時に前日の売上データをExcelからまとめてTeamsに投稿して」のように日本語で指示するだけでフローを生成できる
Power Automate × AIで自動化できる業務7選
ここからは、Power AutomateとAI Builderの組み合わせで実現できる具体的な業務自動化事例を7つ紹介します。
自動化例1. 請求書の受信→内容読取→経理システム入力
経理部門で最も効果が大きい自動化パターンです。
従来の請求書処理は、メールで届いたPDFを開き、目視で金額や取引先名を確認し、経理システムに手入力するという流れでした。1件あたり5〜10分、月に数百件処理する企業では膨大な工数がかかっています。
Power Automate × AI Builderによる自動化フローは以下の通りです。
- トリガー：請求書メールが受信トレイに届く
- AI Builder Document Processing：添付PDFから請求金額、振込先口座、支払期日、取引先名、明細情報を自動抽出
- データ検証：抽出データをDataverse（データベース）に自動登録し、マスターデータと照合して不整合がないか自動チェック
- 承認フロー起動：金額に応じて適切な承認者にTeams通知を送信。承認者はスマホからワンタップで承認可能
- 経理システム連携：承認完了後、デスクトップフロー（RPA）が経理システムにデータを自動入力
自動化例2. メールの自動分類→担当者への振り分け→返信ドラフト作成
カスタマーサポートや営業部門で威力を発揮する自動化パターンです。
日々大量に届く問い合わせメールを手動で読み、内容を判断し、適切な担当者に転送する作業は、属人化しやすく、対応漏れや遅延の原因にもなります。
Power Automate × AI Builderによる自動化フローは以下の通りです。
- トリガー：共有メールボックスに新規メールが受信される
- AI Builderテキスト分類：メール本文をAIが分析し、「技術的な質問」「料金に関する問い合わせ」「クレーム」「契約変更依頼」「その他」にカテゴリ分類
- 条件分岐：分類結果に基づいて、対応する担当チーム・担当者に自動振り分け
- GPT連携で返信ドラフト生成：Azure OpenAI Service連携により、受信メールの内容に応じた返信ドラフトを自動生成。FAQデータベースを参照して正確な情報を含めた文面を作成
- 担当者に通知：Teamsで担当者に通知。返信ドラフトを確認・修正して送信するだけで対応完了
自動化例3. 名刺のスキャン→CRMへの自動登録
展示会やセミナー後に大量の名刺をCRM（顧客管理システム）に手入力する作業は、営業担当者にとって大きな負担です。
Power Automate × AI BuilderのBusiness Card Reader機能を使えば、スマートフォンで名刺を撮影するだけで、氏名、会社名、役職、メールアドレス、電話番号などの情報を自動抽出し、Dynamics 365やSharePointリスト、Excelに自動登録できます。
さらに、登録と同時に「お礼メールを翌営業日に自動送信」「担当営業に新規リードとしてTeams通知」「CRMの商談パイプラインに自動追加」といった後続アクションも自動化可能です。名刺1枚あたりの処理時間を約3分から10秒に短縮できます。
自動化例4. 社内問い合わせの自動回答（AIチャットボット連携）
情報システム部門や総務部門には、「パスワードのリセット方法を教えてほしい」「有給休暇の申請手順は？」「経費精算のフォーマットはどこにある？」といった定型的な問い合わせが日々大量に届きます。
Power AutomateとCopilot Studio（旧Power Virtual Agents）を組み合わせることで、AIチャットボットが社内問い合わせに自動回答する仕組みを構築できます。
具体的には、社内FAQデータベースやSharePoint上のマニュアルをナレッジソースとして登録し、GPTベースの生成AIが質問内容を理解して適切な回答を生成します。AIが回答できない複雑な質問は、自動的に担当者にエスカレーションされます。
導入企業の実績では、社内問い合わせの60〜70%をチャットボットが自動回答し、担当部門の対応工数を大幅に削減しています。
自動化例5. レポート・報告書の自動生成と配信
週次や月次のレポート作成は、多くの企業で担当者が手作業で行っている業務です。複数のシステムからデータを収集し、Excelで集計・グラフ化し、PowerPointに貼り付けてメールで送付する――この一連の作業をPower Automateで完全自動化できます。
自動化フローの一例を示します。
- スケジュールトリガー：毎週月曜朝8時に自動実行
- データ収集：SharePoint、Dynamics 365、SQL Databaseなどから売上データ、KPIデータを自動取得
- データ加工・集計：Power Automateの式と変数操作で集計処理を実行
- GPT連携でサマリー生成：数値データをもとに、AIが「先週のハイライト」「注目すべき変化」「推奨アクション」をテキストで自動生成
- レポート出力・配信：Excel／PDFでレポートを生成し、関係者にメールまたはTeamsで自動配信
自動化例6. 採用応募書類のAIスクリーニング
人事部門では、採用シーズンに数百〜数千件の応募書類を確認・スクリーニングする必要があります。この初期スクリーニング業務をPower Automate × AI Builderで効率化できます。
応募フォーム（Microsoft Forms）からの送信をトリガーに、履歴書・職務経歴書のPDFをAI Builderで読み取り、必要な経験年数、保有資格、スキルキーワードの有無を自動判定します。スクリーニング結果をSharePointリストに一覧化し、評価スコアに基づいて「面接推薦」「保留」「不合格」を自動分類。面接推薦者のリストを採用担当者に自動通知します。
これにより、応募書類の初期スクリーニング時間を約90%削減し、人事担当者は面接や候補者とのコミュニケーションに集中できるようになります。
自動化例7. 在庫データの異常検知と自動発注
在庫管理業務では、在庫の急な減少や需要の変動を見逃すと、欠品や過剰在庫につながります。
Power AutomateのAI Builder Prediction（予測）モデルを活用すれば、過去の販売データ・季節変動・イベント情報をもとに需要予測を行い、在庫が設定した閾値を下回った時点で自動的に発注処理を実行できます。
具体的には、定期的に在庫データベースを監視し、AI Builderの予測モデルが「今後7日間の予測需要に対して在庫が不足する可能性が高い」と判定した商品を自動検出。発注書をExcelで自動生成し、サプライヤーにメール送信。同時にSlackやTeamsで購買担当者に通知するフローです。
この自動化により、欠品率を50%以上削減しつつ、過剰在庫による管理コストも最適化できます。
【実践ガイド】Power Automate × AI フロー構築の手順5ステップ
ここからは、実際にPower Automate × AIのフローを構築する具体的な手順を解説します。
ステップ1. 自動化する業務プロセスを選定する
最初のステップは、自動化の対象となる業務プロセスの選定です。すべての業務を一度に自動化しようとせず、以下の選定基準に従って優先度の高い業務から着手しましょう。
自動化に適した業務の選定基準：
- 反復性が高い：毎日・毎週・毎月など、定期的に繰り返される業務
- ルールが明確：「Aの場合はX、Bの場合はY」のように判断基準が言語化できる
- 例外処理が少ない：イレギュラーなケースの発生頻度が低い（最初は例外の少ない業務から始める）
- 工数が大きい：自動化による時間削減効果が月間10時間以上見込める
- ミスの影響が大きい：手作業によるヒューマンエラーがビジネスに悪影響を及ぼしている
ステップ2. Power Automateでクラウドフローを設計する
業務プロセスを選定したら、Power Automateでフローを設計します。フローの基本構造は「トリガー → アクション → 条件分岐」の3要素で構成されます。
トリガー（起動条件）の例：
- メールが届いたとき（Outlook / Gmail）
- ファイルが追加されたとき（SharePoint / OneDrive）
- フォームが送信されたとき（Microsoft Forms）
- スケジュール実行（毎日9時、毎週月曜など）
- 手動実行（ボタンクリック）
- メールを送信する
- Excelの行を追加・更新する
- Teamsにメッセージを投稿する
- SharePointリストにアイテムを作成する
- HTTP要求を送信する（外部API連携）
- 金額が10万円以上なら部長の承認を要求、10万円未満なら課長の承認のみ
- メールの送信元が社内ドメインなら社内向け処理、外部ドメインなら顧客向け処理
ステップ3. AI Builderモデルをフローに組み込む
フローの基本構造ができたら、AI Builderのモデルをアクションとして組み込みます。用途に応じて適切なモデルを選択しましょう。
Document Processing（ドキュメント処理）を使う場面：
- 請求書、領収書、注文書などの帳票からデータを抽出したい
- 名刺から連絡先情報を読み取りたい
- 契約書から特定の条項や日付を抽出したい
Text Classification（テキスト分類）を使う場面：
- 問い合わせメールをカテゴリ別に自動分類したい
- 顧客レビューのセンチメント（肯定的・否定的・中立）を判定したい
- 社内チケットの緊急度を自動判定したい
Prediction（予測）を使う場面：
- 顧客の解約リスクを予測したい
- 売上や需要を予測したい
- 承認にかかる日数を予測したい
ステップ4. テスト実行と例外処理の設定
フローを構築したら、本番運用の前に必ずテスト実行を行います。Power Automateには「テスト」機能が組み込まれており、フローの各ステップの入出力を確認しながらデバッグできます。
テスト時に特に確認すべきポイントは以下の通りです。
- AI Builderの抽出精度：異なるフォーマットの書類を10〜20件テストし、抽出精度を確認する
- 条件分岐の網羅性：すべての分岐パターンが正しく動作するか検証する
- エラー時の動作：外部サービスの一時的な障害やタイムアウト発生時に、フローが適切にリトライまたはエラー通知するか確認する
ステップ5. 運用開始と継続的な精度改善
テストが完了したら、まずは限定的な範囲（特定の取引先の請求書のみ、など）で運用を開始し、問題がないことを確認してから対象範囲を段階的に拡大します。
運用開始後に重要なのは、AI Builderモデルの継続的な精度改善です。具体的には以下のサイクルを回します。
- モニタリング：Power Automateのフロー実行履歴とAI Builderのモデルパフォーマンスを定期的に確認
- 誤判定の収集：AIが誤って分類・抽出したケースを記録し、原因を分析
- 再学習：誤判定のケースを正解データとしてモデルに追加学習させ、精度を向上
- フロー改善：新たに発見された例外パターンに対応する条件分岐を追加
Power Automateの料金プランとAI機能のコスト
Power Automateの料金プランは機能と用途によって複数の選択肢があります。AI Builder機能を利用する場合は、Power Automate Premium以上のプランが必要です。
| プラン | 月額料金 | AI機能 | フロー実行回数 | おすすめ用途 |
|---|---|---|---|---|
| Power Automate Premium | 2,500円/ユーザー | AI Builder含む | 無制限 | 個人の業務自動化 |
| Power Automate Process | 22,500円/ボット | AI Builder含む | 無制限 | RPA（デスクトップフロー）利用 |
| AI Builder アドオン | 月額$500/テナント | AI Builderクレジット追加 | - | 大量のAI処理が必要な場合 |
- Microsoft 365 E3/E5のライセンスを契約している企業は、Power Automateの基本的なクラウドフロー機能が追加料金なしで利用可能です。ただし、AI Builder機能とデスクトップフロー（RPA）機能は含まれないため、別途Premium以上のライセンスが必要です
- AI BuilderクレジットはPremiumライセンスに一定量が含まれており、テナント全体で共有されます。AI処理の実行回数に応じてクレジットが消費され、大量に処理する場合はAI Builderアドオンで追加購入が必要です
- Power Automate Processは、無人実行（Unattended Mode）が必要なデスクトップフロー向けのライセンスです。人がログインしていないPCでもRPAを自動実行できるため、夜間バッチ処理や大量データ処理に適しています
Power Automate × AI vs 他のRPA×AIツール比較
Power Automate AIは優れたツールですが、企業の環境や要件によっては他のツールが適している場合もあります。主要なRPA×AIツールを比較します。
| ツール名 | AI機能 | 強み | 料金目安 | おすすめ企業 |
|---|---|---|---|---|
| Power Automate + AI Builder | Document Processing、Text Classification、Prediction、GPT連携 | Microsoft 365との統合が圧倒的。Teams、Outlook、Excel、SharePointとシームレスに連携 | 月額2,500円〜/ユーザー | Microsoft 365を基盤とする企業 |
| UiPath + AI Center | Document Understanding、ML Models、Communications Mining | エンタープライズ向けRPA市場で最大手。大規模展開時の管理・ガバナンス機能が充実 | 要見積もり（年額数百万円〜） | 大規模RPA展開を計画する大企業 |
| Automation Anywhere + IQ Bot | IQ Bot（ドキュメント処理）、Process Discovery | ドキュメント処理（帳票読取）のAI精度が高い。クラウドネイティブ設計 | 要見積もり（年額数百万円〜） | 帳票処理の自動化がメインの企業 |
| BizRobo! + AI | OCR連携、AI-OCR、外部AI連携 | 国産RPAで日本語サポートが充実。日本企業の業務慣行に精通したサポート体制 | 月額20万円〜 | 日本語サポートを重視する中堅企業 |
| Zapier + ChatGPT | OpenAI連携、テキスト生成・分析 | クラウドサービス間連携に特化。7,000以上のアプリ連携に対応。設定が簡単 | 月額$20〜 | SaaS中心の業務でライトに自動化したい企業 |
- 既存のIT環境との親和性：Microsoft 365を利用しているならPower Automate、Google Workspaceを利用しているならZapierが導入障壁が最も低い
- 自動化の規模：部門単位の小規模な自動化ならPower AutomateやZapier、全社規模で数百のBotを管理するならUiPathやAutomation Anywhereが適している
- 必要なAI機能：帳票読取がメインならAutomation Anywhereの IQ Bot、生成AIの活用がメインならPower Automate + GPT連携またはZapier + ChatGPTが有利
導入時の注意点
Power Automate × AIの導入を成功させるために、事前に把握しておくべき注意点を解説します。
注意点1. すべての業務を一度に自動化しようとしない
RPAとAIの導入で最も多い失敗パターンが、「全社の業務を一気に自動化しようとして、プロジェクトが頓挫する」ケースです。
推奨されるアプローチは、スモールスタートです。まず1つの部門の1つの業務プロセス（例：経理部の請求書処理）を自動化し、効果を数値で実証してから、同じ部門の他の業務、さらに他の部門へと段階的に展開します。
最初のパイロットプロジェクトは2〜4週間で成果が出る小規模な業務を選びましょう。早期に成功事例を作ることで、社内の理解と協力を得やすくなります。
注意点2. AI Builderのモデル学習にはデータ量が必要
AI Builderのカスタムモデルを高精度に動作させるには、一定量の学習データが必要です。
- Document Processing（カスタムモデル）：最低5枚のサンプル書類。推奨は20枚以上
- Text Classification：最低100件のラベル付きデータ。推奨は500件以上
- Prediction：最低50件の過去データ。推奨は500件以上
注意点3. デスクトップフロー（RPA）は画面変更に弱い
Power Automateのデスクトップフロー（RPA機能）は、PCの画面上のUI要素（ボタン、テキストフィールドなど）を認識して操作を実行します。そのため、対象アプリケーションのUIが変更された場合、フローが正常に動作しなくなるリスクがあります。
この問題への対策として、以下を推奨します。
- 可能な限りAPIやコネクタを使用する：デスクトップフロー（画面操作）よりもクラウドフロー（API連携）の方が変更に強い。まずコネクタが提供されていないか確認し、ない場合のみデスクトップフローを使う
- UI要素の指定方法を工夫する：画面上の座標ではなく、要素のIDやCSSセレクタで指定することで、レイアウト変更への耐性を高める
- 定期的な動作確認：対象アプリケーションのアップデート後は、必ずフローの動作確認を実施する
注意点4. ガバナンスとセキュリティポリシーを事前に整備する
Power Automateは「ノーコードで誰でもフローを作れる」のが強みですが、管理が甘いと以下のリスクが発生します。
- シャドーIT化：各部門が独自にフローを乱立させ、管理者が把握できなくなる
- データ漏洩：外部サービスとの連携で、社内の機密データが意図せず社外に送信される
- ライセンスコストの膨張：不要なフローが放置されたままクレジットを消費し続ける
よくある質問
Q1. Power Automateは無料で使えますか？
A. Microsoft 365のビジネスプラン（Business Basic以上）を契約していれば、Power Automateの基本的なクラウドフロー機能は追加料金なしで利用できます。ただし、AI Builder機能やデスクトップフロー（RPA）を利用するには、Power Automate Premium（月額2,500円/ユーザー）以上のライセンスが必要です。
Q2. プログラミング知識がなくてもフローを作れますか？
A. はい、Power Automateはノーコードでフローを構築できます。さらにCopilot機能により、「毎週月曜に売上レポートをメールで送信するフローを作って」のように日本語で指示するだけでフローが自動生成されます。ただし、複雑な条件分岐や変数操作が必要な場合は、多少の学習が必要です。
Q3. AI Builderの精度はどの程度ですか？
A. ドキュメント処理（請求書、領収書の読取）は、一般的なフォーマットであれば90〜95%の精度で情報を抽出できます。カスタムモデルを学習させれば、自社固有の帳票でも85〜95%の精度が期待できます。テキスト分類は、100件以上の学習データがあれば80〜90%の精度を達成できます。
Q4. 既存のExcel業務をPower Automateで自動化できますか？
A. はい、Power AutomateはExcelとの連携が非常に強力です。「Excelファイルが更新されたら自動で処理を実行」「Excelのデータを読み取って他システムに転記」「メールの添付ファイル（Excel）を自動保存・集計」などの自動化が可能です。Excel + Power Automate + AI Builderの組み合わせは、Microsoftエコシステムの中で最もコスパの高い業務自動化パターンです。
Q5. RPAとAIの違いは何ですか？
A. RPAは「事前に定義されたルールに従って画面操作を自動実行する」技術で、ルーティン作業の自動化に適しています。AIは「データから学習してパターンを認識・判断する」技術で、非定型な判断を伴う業務に適しています。Power Automate × AI Builderは両方の技術を統合しており、「AIが判断→RPAが実行」という高度な自動化が実現できます。
まとめ
Power Automate × AI Builderは、従来のRPAの「ルール通りに画面操作を自動化する」能力に、AIの「文書を理解し、内容を判断し、テキストを生成する」能力を加えた、次世代の業務自動化プラットフォームです。
本記事で紹介した通り、請求書処理、メール対応、名刺管理、社内問い合わせ対応、レポート作成、採用スクリーニング、在庫管理といった幅広い業務領域で、大幅な工数削減と精度向上を実現できます。
Power Automateの導入を成功させるポイントをまとめると、以下の3つです。
- スモールスタート：まず1つの業務で成功体験を作り、段階的に拡大する
- クラウドフロー優先：デスクトップフロー（画面操作型RPA）よりも変更に強いクラウドフロー（API連携）を優先する
- AI Builderの活用：単純なルール処理だけでなく、ドキュメント処理やテキスト分類など、AIの判断力を活かした自動化に挑戦する
Radineer（ライナー）では、AI×RPA業務自動化サービスとして、Power Automateを含む最適なツール選定からフロー設計・構築・運用定着まで一貫して支援しています。 「どの業務から自動化すべきかわからない」「Power Automateのフロー構築を任せたい」「AI Builderの精度を改善したい」といったお悩みがあれば、まずは無料相談で自動化したい業務についてお気軽にご相談ください。