仕事において「段取りがすべて」と言われるほど、段取りは業務の質とスピードを左右する重要な要素です。特に工場などの現場では、段取りが1つ狂えば全体の生産性に大きく影響を与えることもあります。
しかし、段取りの改善は一筋縄ではいきません。時間のかかる作業、属人化した業務、情報の整理不足……こうした課題を抱える中、近年注目されているのが「ChatGPT」による業務改善のアプローチです。
本記事では、ChatGPTを活用して段取りを改善する方法や、実際に使えるプロンプト、そして業種別の活用事例までを初心者向けに解説します。特に「カイゼン」活動を実践している現場においては、ChatGPTの導入がどのように生産性向上に貢献するのかを詳しく見ていきます。
「段取りに悩んでいる」「ChatGPTの活用法がわからない」という方は、ぜひ最後までご覧ください。
段取りとは何か?
段取りの定義と基本概念
「段取り」とは、仕事や作業を進めるにあたっての準備や手順を事前に決めておくことを指します。これは単なる作業前の準備だけでなく、工程全体の最適化や、スムーズな進行のための戦略的な設計も含まれます。
たとえば製造現場では、工具の準備、部品の配置、作業者の配置計画などが段取りにあたります。これが不十分だと、現場で手戻りが発生し、生産性が大きく低下します。
段取りが仕事に与える影響
段取りがうまくできていると、作業が流れるように進行し、トラブルが少なくなります。逆に段取りが曖昧なままだと、以下のような問題が発生します:
- 作業ミスや手戻りの発生
- 納期遅延
- 作業者の混乱
- 工数やコストの増大
段取りは作業そのものの質を左右するだけでなく、職場全体の信頼性や効率性にも直結する重要な要素なのです。
工場現場における段取りとカイゼンの関係
日本の製造業においては、「カイゼン(改善)」という考え方が根付いています。カイゼンとは、現状を分析し、小さな変更を積み重ねてより良い状態にしていくプロセスです。
このカイゼン活動の中で最も重視されるのが「段取り改善」です。たとえば、「段取り替えの時間を短縮する」「作業標準を明確化する」「属人化を排除する」などが代表例です。
ChatGPTのような生成AIは、こうした段取り改善において、情報整理やプロセスの見える化、教育支援などの面で強力なツールとなり得ます。
*段取りの改善の詳細は下記の記事を参照願いします。
関連記事:段取り八分!生産性を向上させる 段取りの改善の進め方【図解】

ChatGPTとは?初心者向け解説
ChatGPTの概要とできること
ChatGPTはOpenAIが開発した対話型AIで、自然言語でのやり取りを通じて質問に答えたり、文章を生成したり、アイデアを提案することができます。特徴としては、
- 膨大な知識に基づいた自然な応答
- 作業補助やアイデアのブレストに最適
- 自分専用の「仮想アシスタント」として使える
など、業務の多くの場面で活用が可能です。
ビジネスへの応用事例(簡易紹介)
- 文章作成(報告書、提案書)
- データ整理や要約
- タスク管理・計画立案
- FAQの自動応答
初心者でも使いやすいチャット形式で、まさに業務の相棒として活躍します。
段取り改善にChatGPTを使う理由
文章生成AIの強みを活かした「思考の整理」
段取り改善においては、業務の棚卸しや手順の整理が重要です。ChatGPTは、対話形式で「どこに問題があるのか」「何を優先すべきか」といった思考を整理する手助けをしてくれます。
プロンプト活用による段取りの明確化
プロンプト(ChatGPTへの指示文)を活用することで、段取りの各ステップを明確にできます。たとえば「作業を効率よく進めるには?」という曖昧な問いも、プロンプトを工夫すれば具体的な改善案を引き出せます。
時間短縮・見える化・属人化防止のメリット
ChatGPTを使うことで、段取りの見える化が進み、他のメンバーとも共有しやすくなります。さらに、経験者のノウハウを文章化することで、属人化の解消にもつながります。
具体的な製造業での段取り改善 × ChatGPTの活用
段取り時間の短縮
-
作業指示書や標準手順をAIが要約 → 「次に必要な工具・治具・材料」を即リスト化
-
過去の事例データから「どの治具・段取りが最短だったか」を提示
ナレッジの形式知化
-
熟練者の段取りノウハウを会話形式で吸い上げ → AIがマニュアル化
-
属人化(“あの人しかできない調整”)を減らせる
ミス防止
-
ChatGPTが「段取りチェックリスト」を自動生成
-
「必要工具の不足」や「治具調整忘れ」を事前に指摘
教育コスト削減
-
新人がAIに「この段取りの注意点は?」と質問可能
-
手順を画像・フローチャートに変換して即学習教材化
改善提案
-
工数データと照らし合わせ「Aラインは平均15分、Bラインは20分 → 原因は治具の配置」と仮説提示
-
ChatGPTが「段取り時間ヒストグラム」や「改善案」を生成
具体的な作り方(ステップ別)
ステップ1:データ準備
-
段取り標準書、作業手順書、写真、動画、ヒヤリハット事例を集める
-
ExcelやCSVで「段取り時間」「設備名」「製品」「作業者」を整理
ステップ2:ChatGPTへの入力設計
-
プロンプト例:
-
改善系プロンプト:
ステップ3:アプリ化(カスタムGPT/ノーコード)
-
カスタムGPT:
ChatGPTの「カスタムGPT」機能で専用アシスタントを作成
→ 段取り標準書をアップロード、回答を返す -
ノーコード連携(Googleスプレッドシート+Zapier+ChatGPT API)
→ データ入力 → ChatGPTで要約・分析 → 自動レポート化
ステップ4:現場実装
-
タブレットやPCで「段取りAIアシスタント」として現場に配置
-
工具リストをQRコード化 → 作業者がスマホでチェック
-
改善サイクルに組み込み(週次でAIの提案をレビュー)
*下記が電子機器製造工場における機種切り替え時の段取り改善について、改善案・チェックリスト・マニュアルのたたき台を作成してくれるカスタムGPSです。
ChatGPTで使える段取り改善プロンプト集
基本 まずは3点だけ決めればOK
- 目的:何のためにやる?(1文)
- 成果物の形:表? 箇条書き? 何文字くらい? 誰が読む?
- 締切:いつ必要?(日付・時間)
今日から使えるテンプレ
3-1 会議準備(30分アジェンダ)
3-2 依頼メール(再質問ゼロ)
3-3 1ページ企画書(迷子防止)
3-4 チェックリスト(準備漏れ防止)
3-5 逆算WBS(締切から設計)
3-6 RACI(役割の重なり防止)
3-7 ふりかえり(学びを次回に活かす)
ChatGPTを使用した段取り 改善事例
製造:金型交換の準備
- Before:治具や条件が人によってバラバラ。着手まで45分。
- After:チェックリストと写真指示を先に作成。22分で準備完了。
- 使ったテンプレ:3-4(チェックリスト)、3-5(逆算WBS)
建設:週次打合せ
- Before:議論が脱線。決めるべきことが決まらない。
- After:30分アジェンダと決定事項メモを固定化。会議時間が約30%短縮。
- 使ったテンプレ:3-1、3-3
物流:繁忙日の出荷
- Before:人員配置が毎回曖昧。
- After:導線・人繰りを事前に文章化。遅延率が半減。
- 使ったテンプレ:3-5、3-6
医療:外来の問診
- Before:問診の抜けで確認が後回しに。
- After:分岐つきチェックリストで取り違えゼロを維持。
- 使ったテンプレ:3-4
コールセンター:新人立ち上げ
- Before:FAQが散在。
- After:1ページ企画書で基本方針→想定問答を整理。平均応答時間が短縮。
- 使ったテンプレ:3-3
ChatGPTを使った段取りカイゼンの実践ステップ
- 課題の明確化:現状のどこにムダがあるかをChatGPTと一緒に分析。
- プロンプトの設計と入力:目的に合わせて最適な指示文を考える。
- 出力の活用と改善アクション:得られた回答をもとに改善を実行。
よくある失敗とその対策
- プロンプトが曖昧すぎる:具体的な指示や条件を加えることで精度向上。
- 出力を鵜呑みにしてしまう:ChatGPTの提案はあくまで“たたき台”と考える。
- 現場との乖離:実際の現場の声を取り入れて調整することが重要。
段取り改善を継続するための仕組み作り
- PDCAサイクルの導入:Plan(計画)→Do(実行)→Check(評価)→Act(改善)
- 社内ナレッジ化:ChatGPTとのやり取りを保存・共有して知見を蓄積。
- 定着のコツ:まずは1部署から導入し、小さな成功体験を積み上げる。
まとめ
ChatGPTは、段取り改善において非常に心強いパートナーです。
- 業務の洗い出しや可視化に役立つ
- 段取りの属人化を防げる
- カイゼンの継続をサポートする
初心者でも簡単に使い始められるのが魅力です。ぜひ、日々の業務の中に取り入れて、「段取り力」を一段上へ引き上げていきましょう。
*ChatGPTによる段取り改善の事例をnoteに投稿しました、参考、願いします。

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