ChatGPTソラ先生と学ぶ！中級者のためのAI実践講座【第7回】ChatGPTで業務改善を進める方法｜仕事のムダ・手戻りを見つけ、品質を高める実践講座
こんにちは、ソラ先生です。
前回は、ChatGPTを使って問題の原因を分析し、仮説を立て、実際の結果から改善につなげる方法を学びました。
今回は、その考え方を日常の仕事に応用してみましょう。
テーマは「業務改善」です。
会社で仕事をしていると、こんなことはありませんか？
「毎日、同じ情報を何度も入力している」
「担当者が変わると、仕事の進め方が分からなくなる」
「確認したはずなのに、同じ間違いが繰り返される」
「急ぎの仕事が入るたびに、予定していた仕事が止まってしまう」
「仕事が忙しいのに、何に時間がかかっているのか分からない」
こうした問題に対して、ChatGPTを使えば、改善の方法を考える手助けができます。
しかし、業務改善とは、単純に作業時間を短くすることではありません。
時間を短縮しても、間違いが増えたり、お客様への対応が悪くなったりしては意味がありません。
大切なのは、必要な仕事の品質を維持しながら、ムダや手戻りを減らし、より良い仕事の流れをつくることです。
今回は、製造業の受発注業務を中心に、ChatGPTと一緒に業務を整理し、改善策を考え、実際に試すところまで学んでいきましょう。
1．業務改善は、何から始めればよいのでしょうか？
例えば、ある会社で営業事務の担当者が、毎日の仕事に追われているとします。
見積書の作成。
お客様からの注文受付。
社内への製作指示。
材料や部品の手配。
納期の確認。
出荷の手配。
請求書の作成。
これらの仕事が重なり、残業が増えています。
そこでChatGPTに質問してみましょう。
質問①
「営業事務の仕事が忙しいので、業務を効率化する方法を教えてください」
この質問に対して、AIは次のような提案をするかもしれません。
- 業務管理システムを導入する
- 定型作業を自動化する
- Excelの入力作業を減らす
- 作業マニュアルを整備する
- 担当者間の情報共有を改善する
どれも検討する価値があります。
しかし、ここで考えたいことがあります。
そもそも、何が原因で忙しくなっているのでしょうか？
仕事量そのものが増えているのかもしれません。
同じ情報を何度も入力している可能性もあります。
お客様からの変更依頼が多く、その対応に時間がかかっているのかもしれません。
原因が違えば、必要な改善方法も変わります。
そのため、最初からシステム導入や自動化を決めるのではなく、現在の仕事の流れを理解することから始めましょう。
2．仕事の流れをChatGPTと一緒に見える化する
業務改善の第一歩は、普段行っている仕事を整理することです。
毎日当たり前のように行っている作業でも、順番に書き出してみると、意外な発見があります。
例えば、製造業の注文受付から出荷までの流れを考えてみましょう。
- お客様から注文を受ける。
- 注文内容と図面を確認する。
- 社内で製作可能か確認する。
- 納期を調整する。
- 材料や部品を手配する。
- 加工・製作を進める。
- 完成品を検査する。
- 出荷する。
- 納品記録や請求情報を整理する。
実際の会社では、もっと細かい工程や確認作業があるでしょう。
ここでChatGPTに、次のように依頼します。
実践プロンプト①
「製造業の受注から出荷までの業務を改善したいです。現在の仕事の流れを整理するために、一つずつ質問してください。最初から改善策を提案するのではなく、実際の作業内容と情報の流れを把握するところから始めてください」
こうすると、AIは現在の業務について質問できます。
例えば、
「注文はメール、電話、FAXのどの方法で受けていますか？」
「受注内容はどこに記録していますか？」
「納期は誰が決定していますか？」
「製作指示はどのように現場へ伝えていますか？」
「注文内容が変更された場合、どのように共有していますか？」
こうした質問に答えていくことで、業務の流れを整理できます。
ここで重要なのは、AIが一般的な業務の流れを知っていても、実際の会社の仕事を知っているわけではないことです。
現場の実態を確認することが、業務改善の出発点になります。
3．ムダな作業と、必要な作業を区別する
仕事を整理すると、同じような作業が何度も行われていることに気づく場合があります。
例えば、受注した内容をExcelに入力し、別の管理表にも入力し、さらに製作指示書へ転記しているとします。
同じ情報を3回入力しているわけです。
この場合、重複入力を減らせれば、作業時間を短縮できる可能性があります。
ただし、注意が必要です。
一見すると同じ情報を入力しているようでも、それぞれに異なる役割がある場合もあります。
例えば、受注管理表はお客様との取引記録を管理するもの。
製作指示書は、現場に加工条件や注意事項を伝えるもの。
出荷記録は、納品した製品を追跡するためのもの。
このように目的が違う場合、単純に一つへ統合すると、必要な情報が失われる可能性があります。
そこでChatGPTに質問します。
実践プロンプト②
「同じ注文情報を複数の書類へ入力しています。重複している作業と、それぞれの書類に必要な役割を整理してください。必要な確認や記録を削除せず、入力の手間を減らす方法を考えてください」
このように依頼すると、単なる作業削減ではなく、書類の役割を踏まえた改善を検討できます。
業務改善で重要なのは、作業を減らすこと自体ではありません。
必要な情報と機能を残しながら、重複や手戻りを減らすことです。
4．実践例｜同じ情報を3回入力している業務を改善する
ここからは、具体的な業務改善の例を考えてみます。
ある会社では、お客様からの注文を受けると、担当者が次の作業を行っています。
まず、注文内容を受注管理表に入力します。
次に、同じ情報を製作指示書へ転記します。
さらに、出荷予定表にも入力します。
この3つの作業に、1件あたり合計15分かかっていると仮定します。
1日に20件の注文があれば、入力作業だけで300分、つまり5時間です。
もちろん、実際には確認や判断が必要な作業も含まれているかもしれません。
そこで、まず時間の内訳を調べます。
| 作業 | 1件あたりの時間（仮定） |
|---|---|
| 受注管理表への入力 | 5分 |
| 製作指示書への転記 | 6分 |
| 出荷予定表への入力 | 4分 |
| 合計 | 15分 |
この作業を改善するには、どのような方法が考えられるでしょうか。
例えば、受注管理表の情報をもとに、製作指示書や出荷予定表へ必要な内容を反映する仕組みが考えられます。
Excelの関数や参照機能を使える場合もあります。
業務の内容によっては、Power Queryやマクロ、既存システムの連携機能なども選択肢になります。
ただし、具体的な方法は実際のファイル構成や運用条件によって異なります。
そのため、ChatGPTには次のように質問します。
実践プロンプト③
「現在、受注管理表、製作指示書、出荷予定表へ同じ注文情報を入力しています。それぞれの書類の役割を残しながら、重複入力を減らす方法を3つ提案してください。導入費用、操作の難しさ、保守のしやすさも比較してください」
これによって、複数の改善方法を検討できます。
重要なのは、最初から高度なシステムを導入する必要はないということです。
現在の業務や担当者の操作方法に合った仕組みを選ぶことが大切です。
5．どの業務から改善すればよいのか？
業務を整理すると、改善したい項目がたくさん見つかる場合があります。
しかし、すべてを同時に変更するのは簡単ではありません。
そこで、改善する順番を考えます。
例えば、次の4つの項目で評価してみましょう。
① 発生頻度
毎日行う仕事なのか、月に数回の仕事なのか。
② 作業時間
1回の作業に、どの程度の時間がかかっているのか。
③ 間違いが起きた場合の影響
小さな修正で済むのか、お客様や納期に影響するのか。
④ 改善の難しさ
簡単な手順変更で改善できるのか、大きなシステム変更が必要なのか。
これらを整理すると、優先順位を考えやすくなります。
例えば、毎日発生している重複入力は、1回あたりの作業時間が短くても、積み重なると大きな負担になる場合があります。
一方、発生頻度が低くても、間違えると重大な品質問題につながる作業は、優先して改善する必要があるかもしれません。
ChatGPTには次のように依頼します。
実践プロンプト④
「改善候補が複数あります。作業頻度、作業時間、ミスの影響、改善の難しさを基準に、優先順位を検討するための比較表を作成してください。根拠のない点数をつけず、追加で確認すべき情報も整理してください」
このようにすることで、改善の優先順位を考える材料が得られます。
6．改善効果を数字で確認する
業務改善では、実際にどの程度の効果があるのかを考えることも重要です。
例えば、先ほどの入力作業について、1件あたり15分かかっていたものが、改善後は7分になったと仮定します。
1件あたり8分の短縮です。
1日に20件の注文があれば、160分の短縮になります。
月20営業日なら、3,200分。
時間に換算すると、約53時間20分です。
ただし、これはあくまで仮の計算です。
実際の業務では、注文内容の違いや確認作業の増減によって結果が変わります。
また、作業時間が短くなったからといって、その時間がすべて会社の利益になるわけではありません。
短縮できた時間を、どのように活用できるかも重要です。
例えば、お客様への対応を充実させる。
納期管理を丁寧に行う。
見積内容の確認に時間を使う。
新しい仕事に対応する。
業務改善の価値は、削減した時間だけでなく、その時間を何に使えるようになったかにも表れます。
7．ChatGPTでExcel業務を改善する
日常業務では、Excelを使用している会社も多いでしょう。
受注管理、売上集計、在庫管理、納期管理など、さまざまな仕事に利用されています。
ChatGPTは、Excelの関数や表の構成を考える手助けができます。
例えば、納期管理表で、納期が近づいた案件を目立たせたい場合です。
ChatGPTに次のように相談します。
実践プロンプト⑤
「Excelで納期管理表を作っています。納期が3日以内に迫っている未完了案件を目立たせたいです。現在の列構成を確認してから、条件付き書式を使った方法を一つずつ教えてください」
ここで重要なのは、実際のExcelファイルを確認してから具体的な操作を決めることです。
例えば、納期が入力されている列や、完了状況を記録している列によって、設定する数式は異なります。
また、営業日と暦日では、納期までの日数の意味が変わります。
そのため、単に数式を作るだけでなく、仕事の条件を正しく反映させる必要があります。
AIが提案した数式は、実際のデータで動作を確認してから使用しましょう。
8．業務マニュアルをAIと一緒に作る
業務改善では、仕事の手順を整理することも重要です。
例えば、担当者が休んだときに、ほかの人が業務を引き継げないという問題があります。
原因の一つとして、作業手順が担当者の経験や記憶に依存している可能性が考えられます。
そこで、マニュアルの作成を検討します。
ただし、マニュアルを作れば、必ず問題が解決するわけではありません。
内容が複雑すぎたり、実際の仕事と違っていたりすれば、使われない資料になってしまいます。
ChatGPTには、次のように依頼できます。
実践プロンプト⑥
「営業事務の受注処理マニュアルを作成したいです。実際の業務手順を一つずつ確認しながら、初めて担当する人でも作業を進められる構成を考えてください。確認が必要な内容を推測で補わないでください」
AIと会話しながら、手順を整理していきます。
例えば、受注内容の確認、注文情報の登録、納期確認、製作指示、出荷手配などです。
さらに、通常の作業だけでなく、例外的な対応も整理する必要があります。
図面が変更された場合。
注文数量が変更された場合。
希望納期に対応できない場合。
材料の入荷が遅れている場合。
こうした例外処理まで考えることで、実際に役立つマニュアルに近づけられます。
9．マニュアルを増やしすぎないことも大切
ここで、もう一つ考えておきたいことがあります。
業務改善のためにマニュアルを作成したものの、資料が増えすぎて、必要な情報が見つからなくなる場合です。
例えば、同じ作業について複数のマニュアルが存在し、内容が少しずつ異なっていたらどうでしょうか。
担当者によって、違う手順で作業してしまう可能性があります。
また、業務内容が変更されたとき、すべての資料を修正しなければなりません。
そのため、マニュアルを作るときは、管理方法も考える必要があります。
例えば、正式な最新版を明確にする。
更新日と更新内容を記録する。
変更があった場合、誰が修正するのか決める。
必要な情報をすぐに見つけられる構成にする。
このような仕組みが必要です。
ChatGPTには、次のように質問できます。
実践プロンプト⑦
「社内マニュアルが増えてきたため、最新版の管理が難しくなっています。内容の重複を減らし、必要な手順を探しやすくするための管理方法を考えてください」
重要なのは、資料を増やすことではありません。
必要な人が、必要なときに、正しい情報を使える状態をつくることです。
10．AIによる自動化は、いつ検討するべき？
ChatGPTを利用していると、さまざまな作業を自動化したくなるかもしれません。
例えば、問い合わせメールの分類。
データの集計。
定型書類の作成。
予定やタスクの整理。
こうした業務には、自動化を検討する価値があります。
しかし、自動化すれば必ず効率が良くなるわけではありません。
例えば、注文内容を自動的に読み取り、製作指示書へ反映する仕組みを考えたとします。
もし注文内容の読み取りを間違えた場合、その誤りが次の工程へ引き継がれてしまう可能性があります。
手入力のミスが減っても、自動処理による別の問題が発生することがあるのです。
そのため、自動化する前には、何を自動化し、何を人間が確認するのか整理する必要があります。
実践プロンプト⑧
「受注情報を製作指示書へ反映する作業を自動化したいです。自動処理に適した部分と、人間による確認を残すべき部分を整理してください。誤入力や仕様変更が発生した場合の対応も考えてください」
自動化は、仕事を理解したうえで取り入れることが大切です。
11．小さな改善から試してみよう
業務改善を進めるとき、最初から大きな仕組みを変更する必要はありません。
例えば、注文情報の転記を減らす仕組みを考えた場合です。
いきなりすべての受注業務を変更するのではなく、特定の取引や製品だけで試してみる方法があります。
まず、実際の業務で問題なく使えるか確認します。
次に、作業時間がどの程度変わったか調べます。
さらに、入力ミスや確認漏れが増えていないか確認します。
そして、担当者が使いやすいと感じているかも確認します。
ここで大切なのは、単に作業時間が短くなったという結果だけで判断しないことです。
例えば、入力時間が短縮されても、確認作業が複雑になっていれば、全体としての負担は減っていないかもしれません。
そこで、ChatGPTに次のように相談します。
実践プロンプト⑨
「業務改善策を一部の仕事で試したいです。作業時間、入力ミス、確認作業、担当者の負担を比較するための評価方法を考えてください。改善前と改善後を同じ条件で比較できるようにしてください」
12．改善した結果をどう評価する？
改善策を試したら、実際の結果を確認しましょう。
例えば、先ほどの注文入力作業について、次のような結果が得られたとします。
| 評価項目 | 改善前 | 改善後 |
|---|---|---|
| 1件あたり作業時間 | 15分 | 7分 |
| 100件あたりの入力ミス | 4件 | 1件 |
| 確認作業 | 3回 | 2回 |
※数字は説明用の仮定です。
この結果だけを見ると、作業時間も入力ミスも減っています。
しかし、ここで確認したいことがあります。
確認作業を3回から2回に減らしたことで、必要なチェックまで省略していないでしょうか。
また、改善前と改善後で、扱った注文の難易度は同じだったでしょうか。
新しい仕組みに慣れた後も、同じ効果が続くでしょうか。
こうした点を確認しなければ、改善が成功したと断定することはできません。
数字を比較することと、その数字の意味を理解することは別なのです。
13．業務改善で、人間の働きやすさを忘れない
業務改善では、作業時間や費用の削減が注目されることがあります。
しかし、数字だけで評価すると、大切なことを見落とす場合があります。
例えば、作業を効率化するために、新しいシステムを導入したとします。
管理者にとっては、進捗が一覧で確認できる便利な仕組みになりました。
ところが、現場の担当者は、以前より入力する項目が増え、仕事の負担が大きくなっているかもしれません。
この場合、管理する側の効率が上がっていても、会社全体で改善したとは限りません。
そのため、実際に仕事をする人の意見を確認することも重要です。
「どの作業が負担になっていますか？」
「新しい仕組みで使いにくいところはありますか？」
「以前より確認しやすくなったことはありますか？」
「間違いが起こりやすくなったところはありませんか？」
こうした情報を集めることで、数字だけでは分からない問題が見えてくる場合があります。
業務改善とは、現場の人間を単に速く働かせることではありません。
仕事を進めやすくし、必要な品質を安定して実現できる環境をつくることです。
14．改善がうまくいかなかった場合は？
実際に改善策を試しても、期待した結果にならないことがあります。
例えば、Excelの管理表を新しくしたものの、以前より入力に時間がかかるようになった場合です。
そんなとき、すぐに元へ戻すべきでしょうか。
それとも、新しい方法を使い続けるべきでしょうか。
判断する前に、原因を調べる必要があります。
操作に慣れていないだけなのか。
管理表の構成に問題があるのか。
入力する項目が多すぎるのか。
そもそも業務の進め方に合っていないのか。
ChatGPTには、次のように相談できます。
実践プロンプト⑩
「業務改善のために新しい管理表を導入しましたが、作業時間が増えてしまいました。原因の候補を整理し、改善方法を見直すために必要な情報を質問してください」
ここでも、AIの提案をそのまま採用する必要はありません。
実際の作業を確認し、必要なら元の方法と比較しながら検討します。
期待した結果にならなかったことも、改善のための重要な情報です。
15．今日の実践課題｜自分の仕事を一つ改善してみよう
今回は、ChatGPTを使って、日常業務の改善案を考える練習です。
題材は、毎日行っている小さな仕事で構いません。
例えば、メールの整理、注文情報の入力、資料の作成、予定の管理などです。
ステップ① 改善したい仕事を選ぶ
まず、日常業務から一つ選びます。
今回は「メールの整理」を例にします。
ステップ② 現在の作業を説明する
ChatGPTに次のように質問します。
「毎日のメール整理に時間がかかっています。業務改善のために、現在の作業内容を整理したいので、必要な質問を一つずつしてください」
ステップ③ 作業の流れを整理する
例えば、受信、確認、分類、返信、保管という流れを整理します。
ステップ④ ムダや手戻りを考える
「この作業の中で、重複している可能性がある作業や、手戻りが発生しやすい部分を整理してください」
ステップ⑤ 改善方法を考える
「現在の作業方法を大きく変えずに、改善できる方法を3つ提案してください」
ステップ⑥ 一つ試してみる
提案された方法から、安全に実施できそうなものを選びます。
例えば、メールの分類ルールを見直す方法などです。
ステップ⑦ 結果を確認する
数日間試して、作業時間や使いやすさが変わったか確認します。
期待した効果がなければ、その理由をChatGPTと一緒に考えます。
この練習で重要なのは、改善案をたくさん出すことではありません。
実際に一つ試し、その結果を確認することです。
16．改善を一度きりで終わらせない
業務改善は、一度実施すれば完成するものではありません。
仕事の内容は変化します。
お客様の要求も変わります。
使用する設備やソフトウェアも変わっていきます。
今は適切な方法でも、数年後には見直しが必要になるかもしれません。
だからこそ、改善後も状況を確認し、必要に応じて変更していくことが重要です。
例えば、注文数が増えた場合。
以前はExcelで十分だった管理方法が、仕事量の増加によって対応しきれなくなる可能性があります。
逆に、業務の種類が減ったことで、複雑な管理システムが不要になることもあるでしょう。
このように、仕事の状況に合わせて仕組みを変えていくことも、業務改善の一つです。
AIを使えば、現在の仕事を整理し、改善案を比較し、新しい方法を検討することができます。
しかし、実際に何が必要なのかは、現場の状況を確認しなければ分かりません。
AIの提案を参考にしながら、人間が考え、試し、結果を確認する。
この繰り返しが大切なのです。
まとめ｜業務改善とは、仕事の価値を高めること
今回は、ChatGPTを使って業務改善を進める方法を学びました。
大切なポイントは、次のとおりです。
- 最初から改善策を決めず、現在の仕事を理解する。
- 作業の流れを整理し、重複や手戻りを見つける。
- 必要な確認や記録まで削除しない。
- 改善する項目に優先順位をつける。
- 複数の改善方法を比較する。
- 影響範囲を限定して試す。
- 作業時間だけでなく、品質や負担も確認する。
- 結果から学び、必要に応じて改善を続ける。
業務改善というと、作業時間を減らすことや、自動化することに注目しがちです。
しかし、それだけでは十分ではありません。
仕事には、お客様との約束を守ること、必要な品質を確保すること、正確に情報を伝えることなど、さまざまな役割があります。
その大切な部分を維持しながら、不要な負担や手戻りを減らしていくことに意味があります。
ChatGPTは、そのための考え方や方法を整理する手助けができます。
ただし、実際の仕事を最もよく知っているのは、その仕事に関わっている人たちです。
AIの知識と、現場の経験。
その両方を組み合わせることで、新しい改善方法が見つかるかもしれません。
業務改善の目的は、人間の仕事を単純に減らすことではありません。必要な仕事に、より多くの時間と力を使えるようにすることです。
そして、改善して終わりではなく、結果を確かめ、学び、次の改善につなげていく。
それが、ChatGPTを実務で活用する一つの方法です。
次回【中級編・第8回】
「ChatGPTで仕事の優先順位を決める方法｜緊急度・重要度・納期を整理する実践講座」
次回は、複数の仕事が重なったとき、何から取り組むべきかを判断する方法を学びます。
単純に急ぎの仕事を優先するのではなく、仕事の重要性、納期、関係者への影響、必要な時間などを整理しながら、現実的な優先順位を考えていきましょう。
