生成AIで業務マニュアルを作りノウハウを残す方法
近年、ベテラン技術者や熟練作業者の引退が進み、長年培われたノウハウをどう継承するかが企業の課題となっています。みなさんは「作業手順書をつくりたいけれど時間もコストもかかって面倒」と感じたことはありませんか?
そこで注目を集めているのがChatGPTをはじめとした生成AIを活用した資料作成です。本記事では、ノウハウ継承の悩みを解消し、生産性を高めるヒントをお伝えします。生成AIを活用することで、文書制作の手間やコストを削減できるだけでなく、高齢化が進む人材の知識を効率よく引き継ぐ体制づくりにも役立ちます。
生成AIを使うメリットとは
1.作業効率の大幅な向上
従来はベテラン技術者や管理者が一から手書きやオフィスソフトでマニュアルを作成する必要がありました。しかし、ChatGPTなどの生成AIを活用すると、膨大な社内資料やデータから短時間で原稿のたたき台を作成し、更新や加筆も容易に行えます。結果として、時間と人的コストの削減につながるのです。
2.属人的なノウハウを形にできる
「ベテランは経験が豊富だけれど口頭で伝えるのが苦手」というケースは少なくありません。生成AIは雑多な情報の中からポイントを抽出し、整理しやすい形で提示できます。これによって、文字や図表などで体系的にまとめられたマニュアルが完成しやすくなり、ノウハウを属人化させずに引き継ぐことができます。
活用事例:技術継承や業務マニュアル作成で具体的な生成AI活用法
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1.業務手順書の作成
- 製造ラインのマニュアル整備
ある自動車部品メーカーでは、作業標準書や検査手順書を作る際、複数の工程を担当する作業者へのヒアリングが必要でした。ChatGPTを導入したところ、「各工程の要点」「使用する工具」「注意すべき危険箇所」などをキーワードとして入力するだけでAIが初期原稿を提示。担当者はそこに現場特有の注意点を追記するだけで済むため、従来の手間の半分以下でマニュアルが完成しました。 - 建設現場の安全マニュアル
建設業界では、現場ごとに異なる安全対策やチェック項目が存在します。現場監督や職長の口伝えに依存することも多かったところ、生成AIを活用して、過去の事故報告や安全指針を一括で取り込み、現場の危険要因を抽出したうえで整形した安全マニュアルを作成。抜け漏れが大幅に減ると同時に、作業者への周知もスムーズに行えるようになりました。
2.FAQやQ&A集の整備
- カスタマーサポートでの活用
IT製品の問い合わせ対応を行うサポートセンターでは、顧客から寄せられる疑問を集約し、生成AIにかけることでFAQデータベースを自動生成。新製品が出るたびに担当者が手作業で更新していたFAQを素早く刷新できるようになり、問い合わせ対応のスピードと質が向上しました。 - 新入社員研修のQ&A集
従業員が1000人を超える大手メーカーの人事部では、新人からよくある質問(書類手続き、出張の交通費精算、社内システムの使い方など)をピックアップし、生成AIを用いて統一的な回答集を作成。作成した文書を社内ポータルに掲載することで、研修担当者の負荷を軽減し、社内問い合わせも大幅に減りました。
3.社内ナレッジベースの構築
- データ統合と要約
大手通信企業のネットワーク保守部署では、膨大な運用ログやエラーレポートが日々蓄積されていました。生成AIにこれらのデータを要約させることで、「どんなエラーが多く起きているのか」「どう対処すればよいのか」を一目でわかるダイジェスト版を自動生成。担当者は核心部分だけを確認すればよくなり、意思決定のスピードが上がりました。 - プロジェクト資料の統合
ソフトウェア開発のプロジェクトでは、仕様書、メールのやり取り、テスト結果などが複数のツールにバラバラに保存されがちです。生成AIに各ドキュメントを読み込ませることで、機能要件やユーザーストーリーを統合した包括的なプロジェクト概要を自動作成。新しいメンバーが入ったときも、短時間でプロジェクト全体を理解できるようになりました。
4.教育・研修プログラムの作成
- 動画や音声の文字起こしと教材化
ベテラン講師の講義動画や、安全講習の記録映像をそのまま放置していないでしょうか?
生成AIを活用すると、動画の音声を自動で文字起こしし、要点をまとめた資料を作れます。さらに、補足説明や図解の追加、クイズ形式の確認問題まで盛り込んだ教育教材に仕上げることも可能です。 - デジタル学習教材の自動生成
オンライン研修用の教材づくりに苦労しているケースでは、既存の社内ドキュメントやマニュアル、図表を生成AIにかけることで、それらを組み合わせたモジュール形式の研修資料がスピーディに完成します。事例紹介やケーススタディも含めて構成を提案してくれるため、研修担当者が編集・校正作業に専念できます。
5.現場作業支援ツールとの連携
- 作業者向けチャットボットの導入
スマートフォンやタブレットからアクセスできるチャットボットを整備し、現場作業者が疑問点をすぐに質問できる環境を作る事例が増えています。
例えば、「この機械がエラーコードE-201を表示したらどう対処すればいいのか」といった質問をAIが即座に回答。さらに関連するマニュアルや動画リンクまで提案してくれるため、作業の遅延を最小限に抑えられます。 - IoTデバイスからのデータ解析
工場の機器やセンサーから取得したリアルタイムの稼働データをもとに、発生しうる不具合を予測したり、メンテナンス周期を最適化する試みがあります。ここでも生成AIが過去の不具合事例や関連ログを統合し、分析レポートをまとめることで、作業者や管理者への情報伝達が簡単になります。
業務マニュアルと技術継承で生成AIを活用する時の注意点
1.情報の精度と誤りのリスク
生成AIは膨大なデータを元に文章を作成しますが、場合によっては誤った情報を提示することもあります。最終的には人間の目によるチェックや、専門家の監修が不可欠です。「AIが言うことだから正しい」と過度に信頼せず、裏付けを取るプロセスを組み込みましょう。
2.機密情報の取り扱い
社内の機密情報や個人情報などを外部のクラウドAIサービスに投入する際は、セキュリティやプライバシーの観点で慎重な対応が求められます。利用規約の確認やアクセス範囲の制限など、リスクを最小化する対策が必要です。
3.必要なプロンプトの設計
「AIに何をどのように質問するか」が結果の質を大きく左右します。技術的な背景がないと難しく感じるかもしれませんが、要点をまとめたプロンプトを作成するだけで精度が向上します。逆に曖昧な質問をすると、望む内容と異なる回答が返ってくる可能性が高いです。
業務マニュアルと技術継承でローカルLLMを利用するメリット
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1.社内データを安全に活用
機密情報をクラウドに送る必要がないため、セキュリティリスクや漏えいリスクを低減できます。社内ネットワーク上で完結するため、外部への通信が制限されるケースでも安心してAI技術を活用できます。
2.モデルのカスタマイズが可能
ローカル環境で運用できるLLM(Large Language Model)は、社内の独自データや業務用語を学習させることで、より正確で業務に即した回答が得られます。業界特有の用語に特化したカスタマイズも柔軟に行えるのが強みです。
3.ネットワーク障害の影響を受けにくい
ローカル環境で動作するため、インターネット接続が不安定な環境でも安定した稼働が期待できます。大規模災害や通信障害が発生した際も、基本的な社内文書作成やナレッジ参照は継続できるのが大きな利点です。
ローカルLLMについてもっと知りたい方は以下をクリックしてみてください。
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まとめ
生成AIは、ベテラン技術者の貴重なノウハウを文書化し、作業マニュアルとして形に残すうえで非常に効果的です。しかし同時に、誤情報やセキュリティなどのリスクもあるため、人間のチェックや利用範囲の管理が欠かせません。
ローカルLLMを利用すれば、さらに安全性とカスタマイズ性を高めて運用できるでしょう。高齢化による技術継承問題を解決する手段として、生成AIを活用するメリットは今後ますます注目されるはずです。