中小製造業の生成AI×自動化
――手戻りを減らして、現場にちょっとだけ余裕を。
まずは「中小製造業」にコミットします
私たちが想定しているのは、少人数で回す多品種少量・短納期対応の現場です。
「今ある道具を活かす」「難しい仕組みは増やさない」を基本に、小さく始めて、すぐ効果を出します。
- 今ある道具で：メール／スプレッドシート／GAS＋ChatGPT中心。専用端末や大規模システムは原則不要。
- 現場の言い方に合わせる：顧客向け表現・品質用語・社内ルールをプロンプトに反映。
- 人の判断を残す：AIは“下書き・一次対応・提案”まで。確定は人が押す。
- 運用が軽い：ボタン1つ・テンプレ1枚・シート1枚からスタート。
忙しい工場ほど、「仕様・見積のやり取り」「品質対応の文書」「在庫・調達の判断」に時間が取られがち。ここに生成AI（ChatGPT）×ちょい自動化を組み合わせると、現場の“詰まり”がスッと取れていきます。
今日は、効果が出やすい3領域に絞ってやさしくご紹介します。
1）問い合わせ・見積前後の“半自動”対応（メール／チャット）
効果のイメージ
- 顧客からの仕様質問・納期確認にAIが一次応答の下書きを生成
- 型番・材質・表面処理など抜け漏れチェックのテンプレ案内
- やり取りはメール／既存チャットのまま。履歴を残して属人化を軽減
中小製造業向けポイント
- NGワード（価格確約・保証表現など）と許容表現をプロンプトに固定
- 図面差し替え・版管理の案内文を定型化してミスを減らす
私（制作者側）で実装できる範囲
- Gmail（またはGoogle Chat）＋スプレッドシート＋GAS＋ChatGPTで、定型Q&A／ドラフト返信生成
- 件名・顧客名・案件番号から関連履歴を検索→要約して返信の材料に
まずは“ドラフト生成だけ”でも、返信スピードと品質が安定します。
2）品質対応の“下書き自動化”（不具合報告／是正処置）
効果のイメージ
- クレームメールや現品票、写真・検査結果から事実関係を要約
- 5Whyや8D／CAPAの下書きを作成 → 品質文書の作成時間を短縮
- 社内展開用の是正内容サマリや、議事録の要点抽出も自動化
中小製造業向けポイント
- 固有の品質用語・表記（例：工程名・検査基準）を辞書化して統一
- 個人名や機微情報のマスキングルールをテンプレに組み込み
私（制作者側）で実装できる範囲
- GoogleドライブのPDF／画像をOCR → スプレッドシートに整理 → ChatGPTで要約・文案生成
- ひな形（8D／是正処置報告）に自動流し込み、最終チェックだけ人が実施
「ゼロから書く」をやめて「直して承認」に。スピードが上がります。
3）生産・在庫・調達アシスト（“予測ガチ”の手前から）
効果のイメージ
- 受注・出荷・在庫CSVを集約し、不足／滞留／欠品リスクを要約
- 天候・カレンダー・サプライヤー納期情報から注意喚起
- 発注案の叩き（数量・希望納期・備考）を自動生成し、最終判断は人
中小製造業向けポイント
- まずは閾値アラート＋要約から。BOMはCSV/Excelで簡易取り込み
- 現場が見るのは1枚のサマリ（赤黄緑）と、発注書のひな形
私（制作者側）で実装できる範囲
- スプレッドシート with GASで日次集計 → ChatGPTで“明日の発注提案メモ”を生成
- メール／LINEに自動通知、発注書（PDF/スプレッドシート）をワンクリック出力
まず“判断材料の整備”から。人の勘と経験を、データで後押しします。
海外の動き（カンタンに）
海外の製造業では、設計・保全ドキュメントの生成、現場ナレッジの検索／要約、保守手順の自動下書きなど、生成AIの現場適用が進んでいます。共通しているのは、全部をAI化せず「忙しい接点をほどく」ことに注力している点です。
まずは“小さく導入、すぐ効果”
- ステップ1： 問い合わせ・見積の定型ドラフトをAIに任せる
- ステップ2： 品質文書（8D／CAPAなど）の下書き自動化
- ステップ3： 在庫・調達の要約と発注提案でムダ取り
この3つは、ChatGPT＋スプレッドシート＋GAS（＋必要ならLINE/Chat）だけで始められます。最初は自社の表現・基準に合わせてプロンプトを馴らし、その後はボタン1つの運用に寄せていきます。
「まず1つだけ」でも十分です。手が回らないところから、ゆっくり整えていきましょう。