熟練の職人が行う作業には、長年の経験に裏打ちされた“暗黙知”が多く含まれてることが多いもの。
その一方で、どこに時間がかかっているのか、どこを改善すれば効率化できるのか？可視化が難しいのが現状です。
そこで本記事では、職人の作業工程をAIに分解させ、無理のない作業時間短縮策を提案させるためのプロンプトを紹介します。
現場での「工程の見える化と改善」の第一歩として、誰でも活用できる形式でお届けしますので、お試しくださいませ。
提案プロンプト（ChatGPT向け）
あなたは熟練の製造改善コンサルタントです。以下に示す職人の作業工程を分解・分析し、それぞれの工程ごとの時間短縮策を3つ以上提案してください。提案にあたっては安全性と品質を最優先としつつ、作業手順・道具・配置・人の動きなど、あらゆる観点から改善案を考えてください。
【作業概要】
- 作業名：〇〇（例：木材加工、溶接、金属研磨など）
- 作業対象：〇〇（例：家具パーツ、鉄骨部材など）
- 所要時間：平均〇〇分
【工程の詳細（時系列）】
- 〇〇を準備する（約〇分）
- 〇〇を固定する（約〇分）
- 〇〇を加工する（約〇分）
- 加工後のチェックを行う（約〇分）
- 清掃・片付けを行う（約〇分）
出力形式：
【工程ごとの改善提案】
- 準備工程（約〇分）
- 改善案：〇〇
- 根拠／効果：〇〇
- 固定工程（約〇分）
- 改善案：〇〇
- 根拠／効果：〇〇
…以下略
プロンプトとの比較（Claude・Gemini）
Claude風プロンプト（安全性・現場配慮型）
職人の作業をより安全かつ無理のない形で効率化するために、現場の状況に寄り添った改善案を工程ごとに考えてください。
Gemini風プロンプト（構造分解＋数値重視）
以下の作業プロセスを工程別に分解し、それぞれの処理時間・作業内容・使用ツールに基づいて、時間短縮につながる改善策を3案以上提示してください。各案に想定削減時間（分）も記載してください。
プロンプトの構造解説
このプロンプトでは以下の点が鍵となります：
- 役割明示：「製造改善コンサルタント」とすることで、品質・安全・効率のバランスをとった実務的な提案を引き出せます。
- 工程の時系列提示：AIに工程の前後関係と時間配分を理解させるために、時系列で提示することが重要です。
- 多角的な改善視点の誘導：手順・道具・配置・人の動きと明示的に複数観点を与えることで、思考の幅が広がります。
応用例の提案
- 新人教育用の作業マニュアルの見直し・最適化
時間のかかる部分を重点指導項目として明示。 - 動画マニュアルの編集ポイント抽出
時間短縮につながる工程を可視化して重点的に映像化。 - 作業台や設備の再配置計画の指針
作業動線の無駄をAIが洗い出し、改善案に反映。 - 職人の動作を記録した動画×プロンプトで分析精度向上
実写を見せて、その内容を言語化しプロンプトへ再投入。 - 複数職人による作業時間比較と最短手順の抽出
「最も効率の良い手順は誰か？」をAIが傾向抽出。 - 建設現場など複数人作業の役割分担見直し
「誰がどこで詰まっているか」から改善配置案を作成。
まとめ
熟練職人の作業には、効率化しづらい“経験値の蓄積”が多く存在します。
しかし今は、それをAIで分解・分析することにより、「どこに無駄があり、どこを改善できるか」を誰にでも理解できる形で可視化が可能。
本記事で紹介したプロンプトを活用すれば、現場から得た作業データをもとに、品質と安全を損なわずに、作業時間を短縮する提案をAIが導き出してくれます。
またこのアプローチは、ベテランと若手の技術差を埋める教育ツールとしても有効であり、かつ、設備導入や作業配置転換の判断材料としても活用可能です。
「時間短縮＝スピードアップ」ではなく、「ムダの削減による効率最適化」と捉えれば、現場の抵抗感も少なく、継続的な改善活動として受け入れられやすいのでないでしょうか？
ということで、興味をいだいたあなたは、まずは1つの作業工程からAIによる分解分析を試してみてください。
職人の知恵とAIの分析力を融合させることで、新しい現場改善の形が見えてくるはずですよ。
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