町工場（製造業）の作業手順書と図面メモを生成AIでデジタル化する実務手順

旋盤の前で、入って3年目の若手がスマホを握りしめて立っていました。図面の余白には、先代の班長が鉛筆で書いた「ここ、油多め」「面取り0.3くらいで様子見」というメモ。意味は分かる。でも、なぜそうするのかが分からない。班長は先月、定年で工場を去りました。

僕が中小の町工場で現場改善の手伝いを始めたとき、いちばん多かった相談がこれでした。「段取りが人の頭の中にしかない」。手順書はあることはある。でも10年前のワープロで作られて、ファイルがどこにあるか誰も知らない。結局、現場は紙とベテランの記憶で回っている。

ベテランが一人辞めるたびに、工場から段取りが一つ消えていく。これは精神論で片づく話ではありません。記録の問題です。今日は、この「頭の中の段取り」と「図面の余白メモ」を、Claude Codeと生成AIで形にして残していくやり方を、僕が現場で試した範囲で書きます。

この記事の要点

• 町工場（製造業）の手順書が形にならないのは、書く時間がないからではなく「しゃべった内容を文章に起こす」手間が重いから。ここを生成AIに肩代わりさせる。
• ベテランの作業を録音して文字起こし → Claude Codeで手順書のひな型に整形、という流れが現場で一番つまずきにくい。
• 図面の余白メモは、撮影 → 文字起こし → 「なぜそうするか」を聞き出して追記、の3ステップで知識として残せる。
• AIに任せるのは「整形」「下書き」「抜け漏れ指摘」まで。寸法・公差・安全に関わる判断は必ず人が確認する。
• 図面や顧客名が入った情報は社外に出さない設計にする。ここを外すと信用問題になる。

まず、町工場（製造業）の現場で何が起きているか

この記事が想定している読者は、従業員5人から50人くらいの町工場で、工場長や現場リーダーをしている人です。金属加工、プレス、樹脂成形、組立、なんでもいい。共通しているのは、figmaもクラウドも縁遠くて、現場はExcelと紙とFAXで回っている、という感覚です。

典型的な業務フローを並べてみます。

1. 客先から図面が来る（PDFか、ときどき紙）
2. ベテランが図面を見て段取りを決める（材料、治具、加工順、注意点）
3. その段取りを、口頭か手書きメモで現場に伝える
4. 加工する。問題が出たらベテランが飛んでくる
5. 完成。次に同じ品番が来たとき、また誰かが思い出しながら段取りする

問題は3と5です。段取りが「その場のやりとり」で消えていく。だから同じ部品を半年後に作るとき、また一から思い出す。あるいは、思い出せる人がもういない。

よくある手戻りと困りごと

現場でよく聞く、具体的な困りごとを挙げます。

• 「前にこの品番やったよな？」と言いながら、誰も手順を残していない
• 図面の余白メモが達筆すぎて、本人以外読めない
• 新人教育のたびに、同じことを口で説明している
• ベテランが休むと、その人しか知らない段取りで生産が止まる
• 客先から「あのときの加工条件は？」と聞かれて、答えられない

どれも「記録がない」一点に集約されます。そして記録がないのは、サボっているからではありません。油まみれの手で、その日のうちに文章を書く時間なんてないからです。ここを正直に認めるところから始めます。

生成AIに任せる範囲と、人が必ず判断する範囲

先に線引きをします。これを曖昧にすると、AIが書いた手順書をそのまま現場に出して事故る、という最悪の流れになります。

工程	AIに任せる	人が必ず判断する
作業の聞き取り	録音の文字起こし、要点抽出	何を録音するか、誰に話してもらうか
手順書の作成	下書き、構成、抜け漏れの指摘	寸法・公差・加工条件の正しさ
図面メモの整理	手書きメモの文字起こし、清書	読み取りが正しいかの照合
安全注意の記載	一般的な注意点の提案	その機械・その材料での実際の危険
完成版の承認	しない	現場リーダーが必ず目を通す

ポイントは1行で言えます。AIは「文章にする係」、人は「合っているか決める係」。寸法を間違えたら不良品が出る。公差を読み違えたら客先に迷惑がかかる。だから数字に関わるところは、最後に必ず人が見る。ここだけは譲りません。

Use case 1：ベテランの作業を録音して手順書にする

一番効果が大きく、つまずきにくいのがこれです。やり方はシンプル。

ベテランに、実際に作業しながら「いま何をしているか」をしゃべってもらう。スマホのボイスメモで録音するだけ。「まず材料をチャックにくわえて、芯出しを……」と、いつもやっていることを声に出してもらえばいい。10分の作業なら10分の録音です。

その音声を文字起こしして、Claude Codeに渡します。プロンプトはこれをそのまま使えます。

あなたは製造現場の技術文書を書く担当です。
以下は、ベテラン作業者が加工をしながら話した内容の文字起こしです。
これを「作業手順書」のひな型に整形してください。

ルール:
- 工程ごとに番号を振る
- 各工程に「作業内容」「注意点」「使う治具・工具」を分けて書く
- ベテランが言った数値（寸法・回転数・送りなど）は、勝手に変えず、そのまま【要確認】と付けて残す
- 言葉が曖昧な箇所は、推測で埋めず「※確認が必要」と書く
- 専門用語はそのまま使い、新人向けの注釈を1行添える

文字起こし:
（ここに文字起こしを貼る）

ここで大事なのは「数値は勝手に変えるな」と「曖昧なら埋めるな」の2つです。AIは親切心で、足りない数字を「だいたいこのくらいでは」と補ってきます。製造現場でこれをやられると危ない。だから【要確認】タグを必ず付けさせて、あとで人が一つずつ潰す。

導入前と後で何が変わるか

導入前は、手順書づくりが「誰かが時間を作って、一から文章を書く」仕事でした。だからいつまでも後回しになる。

導入後は、ベテランは「いつも通り作業しながらしゃべる」だけ。文章にする重い部分はAIがやる。人がやるのは、出てきた下書きの数字を確認して直す作業だけになります。ゼロから書くのと、下書きを直すのとでは、心理的な重さがまったく違います。

Use case 2：図面の余白メモをデジタル化する

図面の余白に手書きされた「油多め」「面取り様子見」。これがいちばん失われやすい知識です。図面が差し替わったら、メモごと消えます。

手順はこうです。

1. 余白メモが書かれた図面をスマホで撮影する（顧客名・図番が写っても、この時点では手元だけ）
2. その画像をマルチモーダル対応のClaude（Claude.aiやClaude Code経由）に読ませて、手書き文字を起こす
3. 起こした内容を見ながら、ベテランに「これ、なんで油多めなの？」と理由を聞く
4. 理由を追記して、品番ごとの「加工ノート」として保存する

3が肝です。「油多め」というメモだけ残っても、新人には伝わりません。「この材料は粘りがあって切粉が絡みやすいから油を多めにする」という理由まで残すと、初めて知識になります。AIに文字起こしさせて時間が浮いた分を、この「理由を聞く時間」に回すわけです。

図面メモを清書させるプロンプトの雛形も置いておきます。

これは部品図面の余白に手書きされたメモです。
読み取れる文字を、推測を交えず、読めた通りに書き出してください。
読めない箇所は「（判読不能）」と明記してください。
そのうえで、各メモについて「作業者に確認すべき質問」を1つずつ添えてください。
寸法や公差の数値は、絶対に補完しないでください。

「読めた通りに」「補完するな」を毎回入れておく。これがないと、AIは達筆な字を“それっぽい正しい字”に変換してしまい、間違いに気づけません。

Use case 3：散らばった既存手順書を棚卸しする

3つ目は、すでにある古い手順書の整理です。多くの工場で、Excelやワープロの手順書がフォルダのあちこちに散らばっています。まずどこに何があるかを把握したい。

ここで簡単な検証スクリプトが役立ちます。指定フォルダ以下の手順書ファイルを一覧にして、最終更新日と一緒に表に出すだけのものです。Node.jsが入っていれば動きます。

import { readdir, stat } from "node:fs/promises";
import path from "node:path";

// 手順書が置いてあるフォルダを指定する
const root = process.argv[2] || ".";
// 手順書とみなす拡張子
const targets = [".xlsx", ".xls", ".doc", ".docx", ".pdf", ".txt"];

async function walk(dir) {
  const rows = [];
  for (const name of await readdir(dir)) {
    const full = path.join(dir, name);
    const info = await stat(full);
    if (info.isDirectory()) {
      rows.push(...(await walk(full)));
    } else if (targets.includes(path.extname(name).toLowerCase())) {
      const updated = info.mtime.toISOString().slice(0, 10);
      rows.push({ file: full, updated, kb: Math.round(info.size / 1024) });
    }
  }
  return rows;
}

const rows = await walk(root);
// 古い順に並べる（古い手順書ほど見直しが必要）
rows.sort((a, b) => a.updated.localeCompare(b.updated));
console.log("最終更新日\tサイズKB\tファイル");
for (const r of rows) console.log(`${r.updated}\t${r.kb}\t${r.file}`);
console.log(`\n合計 ${rows.length} 件の手順書が見つかりました。`);

実行は node list-sop.mjs "C:\手順書フォルダ" のように、対象フォルダを引数で渡すだけ。一覧が出たら、更新日が古いものから「これ今も使ってる？」と現場に確認していきます。使っていない手順書を消すだけでも、現場の混乱はかなり減ります。

このスクリプトはファイルの一覧を作るだけで、中身は何も変更しません。だから安全に何度でも回せます。Claude Codeの基本的な使い方は Claude Code入門ガイド にまとめてあるので、ターミナルを触るのが初めてならそちらを先に読んでください。

セキュリティと個人情報の注意点

ここを軽く見ると、信用そのものを失います。町工場が扱う図面は、客先の知的財産です。品番、寸法、加工条件は、競合に渡れば大問題になります。

守ってほしい線を3つ。

1. 顧客名・図番が写った画像や図面PDFを、無料の一般向けAIに気軽にアップしない。利用規約で「入力が学習に使われる」サービスがある。業務利用なら、データを学習に使わない契約・設定のサービスを選ぶ。
2. 文字起こしや手順書から、客先を特定できる情報を外す運用にする。品番を社内コードに置き換える、図番を伏せる、といった一手間を標準化する。
3. AIに渡す前に「これは外に出ても困らない情報か」を一度考える。迷ったら出さない。これだけで事故の大半は防げます。

このあたりの「何をAIに見せて、何を見せないか」という考え方は、非エンジニアのためのClaude Code入門 でも触れています。現場のリーダーが最初に押さえるべき感覚です。なお、生成AIの企業利用におけるデータ保護の考え方は、総務省の情報通信白書のような公的資料でも整理されているので、社内ルールを作るときの参考になります。

簡単なROIの目安

数字にしないと、現場も社長も動きません。ざっくりですが、目安を出します。

手順書1本を一から手で書くと、聞き取りと清書で半日（4時間）はかかる、というのが僕の実感です。これを「ベテランがしゃべる10分＋AI整形＋人の確認1時間」に置き換えると、おおよそ1.5時間。1本あたり2.5時間の短縮です。

項目	導入前	導入後
手順書1本あたりの作業時間	約4時間	約1.5時間
年間50本作成した場合	200時間	75時間
浮く時間	—	約125時間

年間125時間は、人ひとりの3週間分の労働に近い。しかも、これは「これまで作れていなかった手順書が作れるようになる」という、時間短縮以上の効果が乗ります。費用は文字起こしと生成AIの利用料くらいで、月数千円から始められます。回収はかなり早いはずです。

よくある質問

Q. パソコンが苦手なベテランでも使えますか？ A. ベテラン本人がAIを操作する必要はありません。本人がやるのは「しゃべる」だけ。録音と整形は、現場リーダーや事務の人が担当すればいい。役割を分ければ、機械が苦手な人も巻き込めます。

Q. 文字起こしの精度が心配です。 A. 専門用語や方言で誤変換は出ます。だから完璧を目指さず「下書きの土台」と割り切る。誤変換は人が直す前提で、それでもゼロから書くより圧倒的に速い、という使い方が現実的です。

Q. 手書きメモが汚すぎて、AIでも読めないのでは？ A. 読めないものは正直に「判読不能」と返させます。そこは結局、書いた本人に聞くしかない。ただ、本人が現役のうちに聞いておけるのが大きい。辞めてからでは手遅れです。

Q. 小さい工場でも費用対効果はありますか？ A. むしろ小さい工場ほど効きます。人が少ない＝一人辞めたときの打撃が大きいから。属人化の解消は、規模が小さいほど切実です。

Q. もっと指示の出し方を工夫したいです。 A. プロンプトの精度を上げると、手戻りがさらに減ります。Claude Codeのプロンプト設計（応用編） に、具体的な指示の組み立て方をまとめています。

実際に試した結果

知り合いの金属加工の工場で、Use case 1の「録音して手順書にする」を一緒に試しました。対象は、近く定年を控えたベテランがやっていた、ある治具の段取り作業です。

録音は12分。文字起こしをClaude Codeに渡して、手順書のひな型が出てくるまで数分。出てきた下書きには、回転数や送りの数字に全部【要確認】が付いていて、そこをベテランと一緒に1時間ほどで潰しました。半日仕事だと思っていたものが、午前中で終わった。

面白かったのは、AIが「この工程、なぜこの順番か説明がありません」と抜けを指摘してきたことです。ベテラン本人も「あー、それは無意識にやってたわ」と。当たり前すぎて言語化されていなかった段取りが、AIの質問で表に出てきた。これは予想していなかった収穫でした。

会社全体で技術伝承の仕組みとして回したいなら、ルールづくりとデータの扱いは最初に固めたほうがいい。そのあたりを社内研修や個別相談で詰めたい場合は 研修・相談ページ を見てください。まずは自分の工場で1本、失敗しても困らない手順書から試すのが、いちばん早い第一歩です。