生産技術部でChatGPTを使う3つの実践事例——設備保全・改善提案・作業手順書

「ChatGPTは知っているけど、製造現場の仕事では使えないんじゃないか」

そういう声をよく聞きます。確かに、設備の前でボルトを締めているときにAIは要りません。

でも、仕事の前後にある「考える・書く・整理する」作業には、今すぐ使えます。今回は、ChatGPTのような生成AIを生産技術の業務に組み込む3つの場面を、指示文の例と、使うときに必ず守るルールまで含めて整理します。

なぜ生産技術の仕事にAIが使いやすいのか

生産技術の仕事は、情報を扱う仕事でもあります。

▪ 設備の異常記録を読んで、原因の見当をつける
▪ 改善案を整理して、上司に提案する
▪ ベテランの作業を言葉にして、手順書を作る

どれも「考えて、言葉にする」作業です。生成AIが得意なのは、まさにこの部分です。

設備を動かし、現物を確かめるのは人の仕事。その前後の「言葉にする」部分をAIに手伝わせる。これが基本の考え方です。

事例① 設備保全：異常の原因候補を洗い出す

こんな場面で

設備が止まった。アラームが出た。でも原因がすぐに絞れない。

こういうとき、「状況を書いて、考えられる原因を並べてもらう」使い方が効きます。

指示文の例

以下の設備異常について、考えられる原因を可能性の高い順に挙げてください。

設備：サーボモータ駆動の搬送コンベア
症状：起動時に過電流アラームが出る。昨日までは正常だった
変えたこと：先週、ラインの速度を上げた
確認済み：配線の断線なし、減速機の油量は正常

返ってくる回答の例

▪ 速度を上げたことで、加速時間が相対的に短くなり、加速時のトルクが不足している
▪ 搬送物の負荷に対して、モータの容量が足りなくなった
▪ ガイドやベアリングの損傷で、機械的な引っかかりが出ている
▪ サーボのゲイン設定が、新しい速度に合っていない
▪ モータ巻線の劣化・絶縁の低下

5〜8個の候補が出てきます。「先週速度を上げた」と書いたので、それに関係する候補が上に来ています。条件を具体的に書くほど、候補は的確になります。

ポイント

AIの回答を、そのまま答えにしないでください。設備の状態は現場でしか確かめられません。

AIの回答は「次に何を見るか」のチェックリストとして使います。ベテランが頭の中でやっている「考えられる原因の網羅」を、短時間で下書きしてもらう。そのくらいの位置づけが正しい使い方です。

事例② 改善提案：提案書の骨組みを作る

こんな場面で

ラインの問題は見えている。でも上司への提案書にしようとすると手が止まる。言いたいことはあるのに、文章にまとまらない。

指示文の例

生産技術エンジニアとして、以下の問題について改善提案書の骨組みを作ってください。

問題：組立工程で手待ちが多く、作業時間の約20%が待ちになっている
自分の見立て：前工程の品質のばらつきで、手直しが頻発している
対策の候補：前工程での中間検査の追加、または工程の条件の見直し

・問題 → 現状 → 原因 → 対策 → 期待効果 の順でまとめてください
・数字は「◯◯」のように空欄にして、あとから自分で入れられる形にしてください

返ってくる回答の例

1. 問題
   組立工程の手待ちが作業時間の約20%を占め、生産性を下げている

2. 現状
   手待ちの時間は1日あたり◯◯分。そのうち約◯◯%が手直し待ち

3. 原因
   前工程の品質のばらつき（主に寸法・キズ）で、手直しが下流で発生している
   品質の確認が工程の最後だけで、不良が下流まで流れている

4. 対策 …

ポイント

2つ目の指示「数字は空欄にして」が大事です。これを書かないと、AIはもっともらしい数字を勝手に入れてきます。

骨組みができたら、数字は必ず自分の現場のデータで埋めます。AIが作るのは「構造」で、「証拠」は現場のデータです。この役割分担を崩さなければ、「何から書けばいいか」で止まる時間が大きく減ります。

事例③ 作業手順書：口頭の説明を手順書に直す

こんな場面で

ベテランが口頭で教えていた作業を標準化したい。でも自分で書くと専門用語だらけで、新人に伝わらない。逆に、既存の手順書が長すぎて誰も読まない、という悩みにも使えます。

指示文の例

以下の説明を、製造現場の作業手順書の形に整理してください。
読むのは入社1年目の作業者です。
各手順に「なぜそうするか」を1行で添えてください。

説明：
まずクランプを緩める。力は手加減でいい。次にワークを外すんだけど、
このとき左手でしっかり支えること。落としたら傷になるから。
治具は奥まで差し込んでからロックする。ロックし忘れると加工中にズレる。

返ってくる回答の例

▪ 手順1：クランプを反時計回りに回して緩める
　 注意：強い力は要らない

▪ 手順2：左手でワークを支えながら取り外す
　 理由：落とすとキズになるため

▪ 手順3：治具を奥まで差し込む
　 理由：途中で止めると位置がずれるため

▪ 手順4：ロックレバーを最後まで回してロックする
　 理由：ロックを忘れると加工中にワークがずれるため

「なぜそうするか」を添えさせたのがポイントです。理由が書いてある手順は、守られやすくなります。

どのくらい時間が浮くか

手順書1本  ゼロから書く 2時間 → 下書きをAIに任せて確認 45分
月4本 × 12か月 ＝ 48本 × 1.25時間 ＝ 年60時間
60時間 × 3,000円/時 ＝ 180,000円/年

ただし、削れるのは「書く」時間だけです。現場で作業と照らし合わせて確かめる時間は、削れません。削ってはいけない時間です。

※ 時間・本数・チャージレート（人件費に設備費・間接費を含めた1時間あたりの費用）は仮の前提です。自分の現場の数字に置き換えてください。

使うときに必ず守る3つのルール

ルール① 社外に出てはいけない情報を入れない

いちばん大事なルールです。

▪ 入れてはいけない例
　 製品名・品番・図面・客先名・不良率の実数・設備の型番と台数・原価・社内の人名

▪ 置き換えて使う
　 「A社向け」「製品X」「設備1号機」「不良率◯%」のように、特定できない形にしてから入れる

▪ 会社の規定を先に確認する
　 生成AIの使用ルールを定めている会社は増えています。個人のアカウントで業務情報を扱うこと自体を禁止している場合もあります

「入力した内容がどこに残るか」を自分で説明できない状態で、業務情報を入れないでください。

ルール② 回答を丸ごと信用しない

生成AIは、もっともらしい間違いを自信を持って書くことがあります。

▪ 規格の番号や数値
▪ 法令の条文や解釈
▪ 部品の定格や計算式

こうしたものは、必ず規格書・メーカー資料・公式の情報で裏を取ってください。とくに設備保全の原因候補は「参考」にとどめ、最終判断は現場で行います。

ルール③ 使ったことを隠さない

提案書や手順書をAIで下書きした場合、隠す必要はありません。「骨組みはAIで作り、内容は自分で確認・修正した」と言える状態にしておくことが大切です。確認した責任は、使った人にあります。

現場でよくあるつまずき

▪ 条件を書かずに聞く
　 「過電流アラームの原因は？」だけでは一般論しか返らない
　 何を変えたか、何を確認済みかを書くほど、候補が絞れる

▪ AIが入れた数字をそのまま使う
　 数字は空欄で出させ、自分のデータで埋める

▪ 下書きを現場で確かめずに配る
　 手順書が実作業と違うと、守られないどころか事故のもとになる

▪ 業務情報をそのまま貼る
　 置き換えてから入れる。会社のルールを先に確認する

4つ目は取り返しがつきません。便利さより先に、ここを守ってください。

まとめ

▪ ChatGPTなどの生成AIは「考える・書く・整理する」作業に使える。設備の前の仕事はしない
▪ 事例① 保全：条件を具体的に書いて原因候補を出させ、チェックリストとして使う
▪ 事例② 改善提案：骨組みを作らせ、数字は空欄にさせて自分のデータで埋める
▪ 事例③ 手順書：口頭説明を手順に直させ、各手順に「なぜ」を添えさせる
▪ 手順書の下書きで 2時間→45分、月4本なら年60時間＝18万円
▪ 削れるのは書く時間だけ。現場で確かめる時間は削らない
▪ ルール① 社外に出てはいけない情報は入れない。置き換える。会社の規定を先に確認
▪ ルール② 規格・法令・数値は必ず公式情報で裏を取る
▪ ルール③ 使ったことを隠さない。確認の責任は使った人にある

使い始めるのに特別なスキルは要りません。まずは社外に出しても問題のない内容で、手順書の下書きを1本試してみてください。

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