はじめに
製造業で働いていると、設備トラブルや品質不良が発生した際に報告資料を作成する機会があります。
しかし、
- 事実関係を整理する
- 原因をまとめる
- 再発防止策を書く
といった作業には意外と時間がかかります。
私自身、製造業の管理職として働いていますが、以前はトラブル報告資料の作成に1時間半ほどかかることも珍しくありませんでした。
そこで試してみたのがChatGPTの活用です。
結論から言うと、ChatGPTを活用することで資料作成時間を約1.5時間から30分程度まで短縮できました。
今回は実際に私が行っている方法と、使ってみて感じたメリット・注意点を紹介します。
ChatGPT導入前の悩み
トラブル報告資料で最も時間がかかっていたのは文章作成でした。
現場から集めた情報はあるものの、
- 何から書けばいいか迷う
- 情報の順番がバラバラ
- 読み手に伝わりにくい
という状態になることがよくありました。
特に上司や他部署へ説明する資料では、内容を簡潔にまとめる必要があります。
その結果、
「文章を何度も書き直す」
という作業が発生していました。
また、自分では理解している内容でも、第三者から見ると分かりにくい資料になっていることもありました。
実際に使った方法
私が行っている方法は非常にシンプルです。
まずトラブル内容を箇条書きで整理します。
例として、
- ○月○日に設備停止
- 原因はセンサーの誤作動
- 部品交換で復旧
- 再発防止として点検頻度を見直し
といった情報をまとめます。
その後、ChatGPTに入力します。
使用したプロンプト例
以下の内容を管理職向けのトラブル報告資料として分かりやすく整理してください。
・設備停止日時
・発生状況
・原因
・対策
・再発防止策
読み手が短時間で理解できるよう簡潔にまとめてください。
すると、報告書の骨子や文章案を作成してくれます。
私はその文章をそのまま使うのではなく、会社のフォーマットや実際の状況に合わせて修正しています。
実際に変わったこと
最も大きかったのは「文章をゼロから考える時間」がなくなったことです。
以前は、
「どう書けば伝わるだろう」
と悩む時間が長くありました。
現在はまずChatGPTに下書きを作らせることで、全体の構成がすぐに完成します。
結果として、
- 作成時間：約1.5時間 → 約30分
- 情報整理がしやすい
- 報告内容の抜け漏れが減る
という効果を感じています。
特に管理職になると資料作成以外の業務も多いため、この1時間の差は非常に大きいと感じています。
使ってみて感じた注意点
便利なChatGPTですが、一つ注意点があります。
それは、
「出力された文章をそのまま使わないこと」
です。
ChatGPTが作る文章は丁寧ですが、少し堅苦しく感じることがあります。
また、
- 現場の温度感が伝わらない
- 自社独特の言い回しが反映されない
- AIっぽい文章になる
こともあります。
私の場合は、
「このトラブルで実際に困ったこと」
「現場担当者の反応」
などを追記しています。
そうすることで、読み手に伝わりやすい資料になります。
ChatGPTはあくまで下書き作成ツールとして活用し、最後は自分の言葉で仕上げることが大切だと感じています。
どんな人におすすめか
この方法は特に次のような人におすすめです。
- 製造業の管理職
- 技術職のリーダー
- 報告書作成が苦手な人
- 会議資料作成に時間がかかる人
- AIを仕事で活用してみたい人
逆に、情報を整理せずにChatGPTへ丸投げしても良い資料にはなりません。
まずは事実を整理し、その後にAIを活用することが重要です。
まとめ
私は製造業管理職として働く中で、ChatGPTを活用することでトラブル報告資料の作成時間を1.5時間から30分程度まで短縮できました。
ただし、ChatGPTに任せきりではなく、最後は自分で内容を確認し、自分の言葉で修正することが大切です。
AIは仕事を奪うものではなく、面倒な下書き作業を代わりにやってくれる優秀なアシスタントだと感じています。
忙しい会社員や管理職の方は、一度試してみる価値があると思います。