ChatGPTを用いたQC工程表作成の具体的な手法を解説【図解】

QC工程表の基本と構成要素

AIでQC工程表を作成する前にQC工程表の基本学ぶ必要があります。

何故ならばAIの出力ミス（たとえば桁違いや条件矛盾など）を評価する為に、必ず人間によるチェックが必要です。

QC工程表（QC工程図、ＱＣ管理図）の詳細は下記の記事を参照　願いします。

トヨタ式　QC工程表（QC工程図、ＱＣ管理図）の作成と活用、事例、フォーマット【図解】

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ChatGPTを活用したQC工程表作成の重要性

1. 作業標準化・属人化防止

ChatGPTを活用すると、経験やスキルに依存せず、誰でも同じ基準でQC工程表を作成できます。これにより、現場の属人化を防ぎ、標準化が促進されます。

2. スピードと効率性の向上

ChatGPTは入力された作業フローや製品情報から、自動で工程表のフォーマットを整えたり、表現を統一したりすることが可能です。手作業よりも圧倒的に早く、短時間で高品質なドキュメントが完成します。

3. 漏れ・曖昧さの防止

AIは「どの工程にどんな検査が必要か」「管理項目が抜けていないか」などをチェックリスト化できます。ChatGPTはこれらを元に論理的な構成で文書化し、ミスや記載漏れを減らす手助けをします。

4. 多言語対応によるグローバル展開

ChatGPTの強みは多言語対応力。日本語→英語・中国語・スペイン語へのQC工程表の翻訳も正確かつ高速で、海外工場や外国人スタッフへの展開がスムーズになります。

5. 継続的な改善（Kaizen）の支援

QC工程表は更新が不可欠。ChatGPTは過去の記録と比較し、どこを改善すべきかの提案やリスク分析の自動化も可能。PDCAサイクルの加速につながります。

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■ 活用例

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ChatGPTは、現場のナレッジを形式知化し、QC工程表の作成・改善・展開を飛躍的に効率化できます。特に製造現場において「時間短縮・ミス防止・教育簡素化・多言語化」が同時に実現できる点は、従来の方法にはない大きな価値です。

【ChatGPTでQC工程表を作るための7ステップ】

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ステップ1：目的を明確にする

まず、**「誰のために」「何の目的で」**QC工程表を作成するかを整理します。

• 例）現場スタッフ教育用、ISO文書用、社内標準化用、顧客提出用

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 ステップ2：必要な工程と作業内容を洗い出す

対象製品やサービスに対して、工程ごとに作業内容をリストアップします。

• 例）「原料受入 → 混合 → 成形 → 加熱 → 包装」

• Excelや付箋を使って工程の流れを見える化しておくと◎

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ステップ3：管理項目・基準・チェック方法を整理する

各工程で品質に影響する管理ポイントを洗い出します。

管理ポイント（管理項目）は原因の確認をする管理特性と出来栄えの結果を確認する品質特性があります。

原因系(加工）と結果系（検査）から管理点を明確にし、管理し異常に対してアクション」を取ります。

しかし、現在のChatGPTの回答では原因系(加工）と結果系（検査）から管理点が明確でないのでChatGPTに明確に指示し、再確認する必要があります。

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 ステップ4：ChatGPT用プロンプトを設計する

ChatGPTに与えるプロンプトを構造化します。

🔹プロンプト例：

あなたは品質管理の専門家です。
以下の工程と管理項目をもとに、QC工程表を作成してください。
出力は「工程名／作業内容／管理項目／管理基準／チェック方法／使用機器／不良の例／是正処置」の表形式でまとめてください。

工程：原料受入 → 計量 → 混合 → 成形 → 加熱 → 冷却 → 包装
製品：冷凍ハンバーグ

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ステップ5：ChatGPTで初版を生成する

上記プロンプトを使い、ChatGPTにQC工程表を作成させます。

• Word／Excel形式での出力想定ならその旨も記載

• 表形式で出力するように依頼すると見やすい

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 ステップ6：現場や担当者とレビュー・修正

生成された工程表を、現場の作業員や品質担当と一緒に確認・改善します。

• 管理項目に抜けがないか

• 実際の現場で実行可能な手順か

• 専門用語の言い換えなども必要に応じてChatGPTに再依頼

 

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 ステップ7：フォーマットに落とし込み＆展開

WordやExcel、Googleスプレッドシートなどに転記して、社内フォーマットに展開します。

• 必要であればPDF化して配布や保存

• 翻訳機能（多言語展開）もChatGPTで対応可能（例：英語、中国語）

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QC工程表作成　ChatGPTでのプロンプト設計方法

ChatGPTでQC工程表を効率よく作成するためのプロンプト設計方法を以下にまとめます。
重要なのは、「目的」と「必要な情報」を明確に伝えることです。

 基本のプロンプト設計フレーム（QC工程表向け）

以下のような構成でプロンプトを設計すると、ChatGPTが意図通りに出力しやすくなります。

①【目的】

「○○業種のQC工程表を作成したい」

②【必要な出力形式】

「表形式で」「セクションを分けて」「Word形式で使いたい」など

③【具体的な情報】

「どんな製品」「どんな工程」「管理項目」「検査方法」「使用設備」など

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プロンプト例①（食品工場用）

あなたは品質管理の専門家です。
以下の情報をもとに、食品工場向けのQC工程表を表形式で作成してください。
出力は「工程名 / 作業内容 / 管理項目 / チェック方法 / 使用機器 / 不良例 / 是正処置」欄を含めてください。

製品：冷凍ハンバーグ
工程：原料受け入れ → 混合 → 成形 → 加熱 → 冷却 → 包装

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＜Chat GPT40の回答結果＞　　2025年05月02日

冷凍ハンバーグ製造のQC工程表（Excel形式）

問題点：現在のChatGPTの回答では現在のChatGPTの回答では管理項目の原因系(加工）と結果系（検査）の管理点の区分が不明確。

 

参考　＜Geminiの回答結果＞　　2025年05月0６日

問題点：現在のGeminiの回答では管理項目の原因系(加工）と結果系（検査）の管理点の区分が不明確。

 

プロンプト例②（金属加工業）

金属加工現場で使用するQC工程表を作成したい。
工程は「切断 → 穴あけ → 曲げ → 溶接 → 塗装」
出力形式は表で、以下の項目を含めて：
「工程名 / 品質管理項目 / 管理基準 / 測定方法 / 頻度 / 使用機器」
また、想定される不良とその是正処置もそれぞれ記載してください。

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＜Chat GPT40の回答結果＞　　2025年05月02日

QC工程表_金属加工.xlsx

問題点：現在のChatGPTの回答では管理項目の原因系(加工）と結果系（検査）の管理点の区分が不明確。

 

プロンプト例③【電子部品組立】

電子機器組立ラインにおけるQC工程表を作成してください。
各工程に対して「作業内容／管理項目／検査内容／測定方法／エラー例／対策案」を記載してください。

対象製品：電子制御基板
工程：基板準備 → 半田印刷 → 部品実装 → リフロー → 検査 → 梱包

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＜Chat GPT40の回答結果＞　　2025年05月02日

QC工程表_電子制御基板組立.xlsx

現在のChatGPTの回答では管理項目の原因系(加工）と結果系（検査）の管理点の区分が不明確。

プロンプト例④【清掃・ビルメンテナンス】

清掃業務の品質管理用工程表を作成してください。
以下の工程を元に「作業工程／使用道具／品質管理ポイント／確認方法／不良状態例／対応方法」を表で整理してください。

清掃対象：オフィスビルの床
工程：準備 → ほこり除去 → モップ清掃 → ワックス塗布 → 乾燥確認

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プロンプト例⑤【介護・福祉施設】

介護施設における日常業務のQC工程表を作成してください。
対象業務：入浴介助
工程に対し、「工程名／手順概要／リスク／安全確認ポイント／異常時の対応」を表形式で記載してください。
対象者は新人スタッフを想定してください。

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プロンプト例⑤【物流・倉庫業】

倉庫内での出荷作業に関するQC工程表を作成してください。
「工程名／作業内容／管理基準／確認方法／使用設備／ミス例／再発防止策」を表でまとめてください。

工程：ピッキング → 検品 → 梱包 → ラベル貼付 → 出荷

応用：ChatGPTに質問させるプロンプト（情報不足の時）

もし現場情報が不完全な場合は、ChatGPTに逆に質問させて情報を集めてもらうことも可能です。

私はある工場でQC工程表を作ろうとしています。
工程内容はまだ曖昧なのですが、どのような情報を整理すればよいか、質問形式で確認してもらえますか？
最終的には工程ごとに「作業内容」「管理項目」「チェック方法」などを明確にしたいです。

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良いプロンプトのコツ

以上のように、生成AI　chatGPTの出力結果を見ると、現時点では不具合の点があるが複数の生成AIの出力を比較することで、より良い結果の方を採用するといった必要性が発生します。

その時に役に立つのが天秤AIです。

天秤AIとはGMOインターネットグループが提供する、複数の生成AIモデルを比較できる無料のAIツールです。ユーザーは、異なるAIモデルに同じプロンプトを投げ、得られた回答を比較することで、それぞれのAIの特徴を把握し、最適なモデルを見つけることができます。

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ChatGPTでQC工程表を作成する際の注意点

【実際の工程・現場情報の反映が必要】

• AIは一般的なテンプレートや推論ベースで回答しますが、実際の工場や製品ごとの**固有条件（寸法公差・管理項目・設備仕様など）**は反映されません。

• ➤ 現場の作業者や技術者からのヒアリング結果を元に、後から修正する必要あり

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【使用する測定機器・頻度の具体性を忘れずに】

• AIは「ノギス」「抜き取り検査」などの一般用語は提案しますが、現場で実際に使われている機種名、頻度、検査方法までは自動的に出せません。

• ➤ 「ミツトヨ製ノギス」「1ロットごと」「X線検査」など、具体的な運用情報は人間が追加する必要あり。

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【AIの出力は“初稿”と捉える】

• ChatGPTの出力内容はあくまで下書き・雛形。そのまま運用文書にするのではなく、社内の標準様式に合わせた整形や表現調整が必要です。

• ➤ 特にISO文書では「文書番号」「改訂履歴」「承認者」などの管理項目も必須。

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【不良項目や是正処置は“実績ベース”で補足】

• AIは「一般的な不良例（寸法不良、外観不良）」は出せても、自社製品で頻出する不具合や対策までは反映されません。

• ➤ 過去の不良報告書・ヒヤリハット記録をもとに、現場独自の対策を追記することが重要。

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 【用語の整合性・現場用語の確認】

• ChatGPTは「正式用語」で記載する傾向があり、現場では通じにくいこともあります（例：「外観検査 → キズ見」など）。

• ➤ 作業者にとって理解しやすい表記・用語に言い換えたローカライズが必要。

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【セキュリティ・機密情報に注意】

• 製造工程や仕様には機密情報が多く含まれるため、クラウド上での直接入力には注意が必要。

• ➤ 社内方針により、ChatGPT使用が制限されている場合はローカル環境での処理を検討。

 

未来のQC工程表｜生成AIの展望

【QC工程表の進化ステージ】

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【生成AIによるQC工程表の革新】

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【導入技術と連携】

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【生成AI活用のメリット】

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 【具体的な活用シーン例】

 電子基板組立工場

• AIがCADと部品表から「静電気対策」「はんだ条件」などを自動抽出してQC工程表を作成。

• 過去の不良データから「特定部品の配置ミス」をAIが学習し、重点検査項目として推薦。

金属加工工場

• 溶接温度のばらつきをIoTで取得→AIが「管理温度幅」を見直し、QC基準を自動更新。

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未来のQC工程表とは？

「AIが作る・AIが直す・AIが教える」QC工程表
人とAIが協働して、品質保証を“動的・リアルタイム・自律型”へと進化させる仕組みです。

まとめ

ChatGPTでのQC工程表のを活用ポイントは下記のとおり

しかし、AIの出力ミス（たとえば桁違いや条件矛盾など）がある可能性もあるため、必ず人間によるチェックが必要です。

• ➤ 特に「管理基準」「測定方法」に関する数値・記述は、専門知識を持つ担当者がレビューします。

QC工程表（QC工程図、ＱＣ管理図）の詳細は下記の記事を参照　願いします。

トヨタ式　QC工程表（QC工程図、ＱＣ管理図）の作成と活用、事例、フォーマット【図解】

トヨタ式QC工程表の具体的作成事例とポイント解説【図解】QC工程表（ＱＣ工程図）の書き方、作り方について下記の点をポイントに図解入れで解説しています。・QC工程表（ＱＣ工程図）の作り方、書き方・QC工程表のテンプレート　エクセル、パワーポイ...

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