ChatGPT × RPA（UiPath / Power Automate） ChatGPT活用術

ChatGPTにRPAロボットの“改善提案”をさせる方法｜不具合削減と効率化につながるアプローチ

RPA（UiPath、Power Automate Desktop、WinActor など）を運用していると、次のような悩みが必ず出てきます。

  • ロボットが突然エラーになり原因がわからない
  • 処理速度が遅く、月末になると詰まる
  • フローが複雑でどこを改善すべきか判断できない
  • 人によって作り方が違い、品質にばらつきがある
  • セレクタや変数の命名が統一されておらず保守が大変
  • 例外処理が弱く、ちょっとした変更で止まる
  • “根本改善”ではなくその場しのぎになってしまう

こうした課題の多くは 「ロボットの改善ポイントが明確でない」 ことが原因です。

そこで非常に効果的なのが、
ChatGPTにロボットの改善提案をさせる方法 です。

ChatGPTは、

  • ロボット設計の問題点を分析
  • 処理の最適化案
  • セレクタ改善
  • 例外処理の強化案
  • データ構造改善
  • フロー全体のリファクタリング
  • 実行スケジュール最適化

など、多角的な視点で「改善案」を生成できます。

この記事では、ChatGPTを活用して ロボットの改善点を見つけ、改善提案を自動生成させる方法 を徹底解説でお届けします。

目次

✅ ChatGPTがRPAロボット改善に強い理由

・ロボットフローの構造を「文章から理解」できる

処理手順をテキストで入力するだけで、処理の意味を理解し改善点を抽出します。

・複数視点（速度・安定性・例外処理・保守性など）で改善案を生成

ChatGPTは改善の観点を自動で切り替えられるため、偏りがありません。

・“改善すべき理由”まで説明できる

人間が納得して取り入れやすい提案にしてくれます。

・セレクタ（画面要素）の改善も提案可能

セレクタパターンや安定化のコツも文章から判断できます。

・手順の冗長さ、無駄なループ、無駄な変数などを検出

ロボットが遅くなる大きな要因を簡単に特定できます。

・最適なRPA設計の原則（再利用性・疎結合・例外強化）を理解している

ChatGPTはRPAの“ベストプラクティス”に沿った改善提案が可能です。

✅ ChatGPTに改善提案をさせるために必要な情報

ChatGPTに改善案を作らせる際、以下の情報を渡すと精度が跳ね上がります。

  • ロボットの目的
  • 使っているRPAツール（UiPath／Power Automate／WinActor等）
  • 現在の処理手順（文章・箇条書きでOK）
  • 使用しているアプリ（Excel、Outlook、ERP等）
  • 動作が遅い or 不安定な箇所
  • 例外が発生するポイント
  • 開発・運用で困っている点
  • 期待している改善方向
  • 実行環境（VM／オンプレ／クラウド）

例：

UiPathで売上データと在庫データを突合し、レポート作成するロボットを運用しています。
最近動作が重く、在庫データのロードで5分以上かかります。
改善案を提示してください。

これだけでも ChatGPT は高精度の改善案を生成できます。

参考：ChatGPTで資料の構成案を作る方法｜業務・提案・教育資料の構成力をAIで強化する実務ガイド

✅ ChatGPTにロボット改善提案をさせる全体ステップ

・ステップ1：ロボットの“現状”を箇条書きで渡す

例：

1. Excelから受注データを読み込む  
2. ERPにログイン  
3. 注文番号を検索  
4. 納期と数量を取得  
5. Excelに結果を記載  
6. メールで送付

ChatGPTはフロー構造を読み解きます。

・ステップ2：困っている点を明示する

Excelの処理が重い  
ERP画面のセレクタが頻繁に変わる  
メール送信で止まることがある

問題が具体的だと改善案の精度が飛躍的に向上します。

・ステップ3：ChatGPTに“多角的な視点で改善案”を依頼する

例：

処理速度、安定性、保守性、例外処理の4観点で改善案を提示してください。

ChatGPTはこのような形で出力します：

  • 処理速度改善案
  • 安定性改善案
  • セレクタ改善案
  • Excel処理改善案
  • 例外処理強化案
  • ロボット構造改善案

・ステップ4：改善案の“理由”も説明させる

それぞれの改善案が有効な理由も説明してください。

理由を理解しておくと、現場で採用しやすくなります。

・ステップ5：改善案を「実装レベル」に変換

改善案のうち、実装が必要な箇所だけを抜き出し、実装手順として整理してください。

これだけで 改善計画書の雛形 ができます。

・ステップ6：改善後の“理想フロー”も作成

改善案を踏まえて、理想的なロボット構成案を提示してください。

これにより、新規作り直しが必要か判断できます。

・ステップ7：例外処理を強化する案も追加

発生しうる例外ケースとその対処法を一覧で作成してください。

例外ケースの漏れがなくなります。

参考：ChatGPTでRPA向け要件定義書を作る方法｜誰でも高品質な要件定義を作成できる実践ガイド

 

✅ 実務で使える改善提案プロンプト集

🔹 ① ロボットの改善案を分析してほしい

以下のロボット手順を分析し、改善すべきポイントを抽出してください。

🔹 ② 多角的な改善案を提示

処理速度・安定性・保守性・例外処理の観点で改善案を提示してください。

🔹 ③ セレクタ改善案を詳しく

画面要素が不安定な箇所について、セレクタの改善案を提示してください。

🔹 ④ Excel処理改善案を生成

Excelの読み込み・書き込み処理を最適化する改善案を提示してください。

🔹 ⑤ フローの冗長部分を削除

ロボット処理の中で不要または冗長な箇所があれば指摘してください。
削除した構成案も作成してください。

🔹 ⑥ 例外処理を強化する案

発生しうる例外ケースを洗い出し、例外処理の最適化案を提示してください。

🔹 ⑦ 改善後の理想フローを作成

改善案を取り入れた最適なロボット設計案を提示してください。

✅ ChatGPTが特に得意なロボット改善領域

・Excel読み込み・書き込み処理の最適化

行削減、辞書構造利用、フィルタ処理改善など大量データに強い。

・セレクタ（UI要素）の安定化

UiPath / Power Automate Desktop に特化した提案ができる。

・条件分岐の簡素化

複雑な条件式を短く・安定的に変換できる。

・例外処理の強化

待機、再試行、ログ出力、メール通知まで提案可能。

・ロボット構造のリファクタリング

共通化、部品化、スコープ整理など保守性向上の提案が得意。

・高速化案（パフォーマンス改善）

不要ループ削減、バッチ化、API利用、ファイルI/O最適化など。

✅ ChatGPT改善提案の実務活用例（成功事例）

・月次レポート作成ロボットの速度改善

5分→50秒に短縮。

・不安定だったERP画面操作が安定化

セレクタ改善提案により、失敗率が95％削減。

・Excel処理の大量データの高速化

行削除やフィルタ処理が最適化され、処理時間が半分以下に。

・例外処理を追加して止まらないロボットに

ネットワーク遅延・タイムアウト対応を追加し、稼働率が大幅向上。

・ロボット構造の共通化で保守工数を削減

同じ処理を複数ロボットで流用可能に。

✅ ChatGPT改善提案利用時の注意点

・機密データは必ずマスクする

顧客名・URL・IDなどは伏字に。

・RPAツールの仕様は人間が最終判断

ChatGPTの提案が仕様外の場合もあるため、必ず検証が必要。

・改善案は「全採用」ではなく取捨選択が必要

運用方針に合わせて最適なものだけ採用する。

・現場担当とのすり合わせは必須

ChatGPT案をベースに“現場の実情”に合わせて調整する必要がある。

 

✅ まとめ：ChatGPTはロボット改善の“外部アナリスト”になる

  • ロボットの改善ポイントを文章から読み解ける
  • 処理速度・安定性・保守性など多角的な視点で提案可能
  • セレクタ改善・例外強化など実装に役立つ案も生成
  • 大量データや複雑フローも分析できる
  • ロボット改善のスピードと品質を飛躍的に向上
  • まるで“経験豊富なRPAアナリスト”が横にいる感覚で改善できる

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