業務フロー設計におけるChatGPT活用法｜抜け漏れを防ぐためのプロンプト設計術

はじめに

業務フロー設計は、一見すると「現状の業務手順をそのまま図にするだけ」と思われがちです。しかし、実際には関係者ごとの業務理解の違いや、言語化されていない前提条件、業務プロセス間の暗黙の連携など、多くの「見えない要素」が絡んでいます。

そのため、

• 必要なステップを抜かしてしまう
• 業務の流れが循環せず、破綻してしまう
• 他部門との連携フローが考慮されていない

といった問題が発生しやすくなります。特に、業務知識の属人化が進んでいる場合は、設計段階での認識齟齬が原因となり、後工程で手戻りが頻発するリスクも高まります。

ChatGPTが業務フロー設計に向いている理由

ChatGPTの支援内容	効果・目的
網羅的な仮説生成支援	抜け漏れ防止
第三者視点でのフロー検証	認識齟齬・矛盾の検出
異常系パターンの洗い出し	トラブル・例外対応設計支援

網羅的な仮説生成支援

ChatGPTに業務概要や対象範囲を伝えると、一般的なフローだけでなく、さまざまな業界特有のプロセスも含めた多角的な仮説を生成してくれます。設計初期段階で幅広い可能性を出すことができ、抜け漏れ防止に効果を発揮します。

業界ごとの標準プロセスを踏まえつつ、ユーザー固有の業務特性に応じたバリエーションも引き出せるため、自身で一から網羅リストを作成する手間を大幅に削減できます。

第三者視点でのフロー検証

自ら作成した業務フローに対し、ChatGPTに「矛盾や抜けがないか」をチェックさせることで、自己バイアスを排除し、客観的な検証が可能になります。

特に、抜けやすいプロセスの隙間、前提条件の不整合などを検出する際に効果的であり、人的レビューだけでは気づきにくい盲点の洗い出しに役立ちます。

異常系パターンの洗い出し補助

通常の成功パターンだけでなく、「異常時にどう対処するか」という視点でもChatGPTを活用できます。例外処理やトラブル対応フローの設計に役立ちます。

特に、想定外のエラー発生時や例外処理フローを自然な流れで追加検討できるため、実運用での障害リスクを事前に低減できます。

業務フロー作成に使えるChatGPTプロンプト例

基本的な業務フローのたたき台を作るプロンプト

やり方

1. 対象業種を指定する
   • 例：「物流業界」「飲食業界」「IT業界」など。
2. 対象範囲を具体的に絞る
   • 例：「倉庫管理業務」「在庫管理だけ」「受発注プロセス」など。
3. ステップ数（粒度）を明確に伝える
   • 例：「おおよそ5ステップ程度」「10ステップ以内で」など、指示する。

この3点を必ずセットでプロンプトに入れることで、ChatGPTが出力すべき内容のスコープ（範囲と細かさ）をきちんと理解してくれます。

プロンプト例

「物流業界の倉庫管理業務における、入庫から棚入れ、保管、出庫、出荷までの流れを、5ステップ程度で整理してください。」

ポイント

• 「物流業界」という業界、「倉庫管理業務」という対象範囲、「5ステップ程度」という粒度、この3つを必ず明示すること。
• 抽象的な指示（例：「業務フローまとめて」など）だと、ChatGPTの回答が漠然としやすくなるため、必ず業界・範囲・粒度の3点を指定するクセをつけると、初心者でも安定した品質のたたき台を引き出せます。

例外処理や異常系パターンを洗い出すプロンプト

やり方

1. 通常の業務フローができたら、それに紐づく異常パターンを想定する
   • 例：「入庫検品で不良品が出たらどうする？」「在庫棚卸で差異が出たらどうする？」など。
2. 異常発生時に「どの時点で」「誰が」「何をするか」を明確に依頼する
   • 例：「検品時に不良品が見つかったら、倉庫担当者が返品処理を行う流れを書いてください。」

プロンプト例

「上記業務フローに対して、①入庫検品で不良品が発見された場合、②棚卸で在庫差異が発生した場合、③出荷検品で誤出荷が見つかった場合、それぞれの対応フローを整理してください。」

ポイント

「異常が起きたら何をするか」だけでなく、「誰が担当するか」「どのタイミングで判断するか」まで明確にさせると、より実務的な対応フローを引き出せます。 たとえば、不良品が見つかった場合は「検品担当者が即座に不良品タグを付け、倉庫管理者へ報告し、返品処理を指示する」など、具体的な役割とアクションを流れとして整理することが重要です。 また、あらかじめ「よくある異常ケースリスト」を作成しておくと便利です。例としては以下のようなものが挙げられます

• 入庫時の不良品発見
• 在庫棚卸時の数量差異発生
• 出庫時の誤品ピッキング
• 出荷検品時のラベル誤貼付
• 受領時の誤納品・破損品発見 このリストを参考に、異常が発生しうる工程ごとに必ず1〜2パターンずつ異常対応を想定すると、抜け漏れが大幅に減ります。初心者でもこのやり方を踏めば、現場運用に耐えるレベルの異常対応設計ができるようになります。

フロー間のつながり矛盾を指摘させるプロンプト

やり方

1. 作成した業務フロー全体をまとめて提示する
   • 例：「入庫 → 検品 → 棚入れ → 在庫管理 → 出庫 → 出荷検品 → 出荷」のように、順番通りに並べる。
2. 次の3点を質問する
   • 「前後のつながりに不自然さはないか？」
   • 「抜けている重要なステップはないか？」
   • 「論理的に矛盾している箇所はないか？」

プロンプト例

「作成した業務フローに対して、プロセス間の不自然なつながりや論理的矛盾、不足している重要工程がないか指摘してください。」

ポイント

1つ1つのプロセス単体ではなく、プロセス間のつながり（接続）に着目するよう依頼すると、より効果的なチェックができます。具体的には、「この作業が完了した後、次に自然につながる作業は何か？」を常に意識してチェックします。たとえば「検品作業の後に棚入れ作業が行われているか？」「棚卸の後に在庫更新処理が正しく行われているか？」といった流れを1つずつ確認するイメージです。

初心者でも迷わないコツは、業務フローを一連のストーリーとして想像することです。「このプロセスが終わった直後に、現場ではどんな動きが自然に起きるだろうか？」という視点で、自分が現場担当者になったつもりで流れを追うと、違和感や抜け漏れを発見しやすくなります。

実務で活かすためのプロンプト設計のコツ

対象業務・業界特性を必ず伝える

ChatGPTに依頼する際は、単に「業務フローを作ってください」と頼むだけでは、曖昧な内容になりやすいです。必ず、

• 業界（例：物流業界、医療業界）
• 業務範囲（例：倉庫内の入庫・出庫作業）
• 期待する粒度（例：5〜7ステップでまとめる） の3点を具体的に伝えるようにしましょう。

具体例：

「物流業界の倉庫管理業務における、入庫から棚入れ、在庫管理、出庫ピッキング、出荷検品までの流れを、5ステップ程度で整理してください。」

このように指定すれば、実務に即したフロー案が得られ、後の修正も最小限で済みます。

成功パターンだけでなく異常パターンも要求する

通常業務がうまくいったケースだけではなく、「想定外のトラブル」が発生した場合のフローも忘れずに作成しましょう。

やり方としては

• まずは通常パターンのフローを作成
• 続いて、「この業務のどこで失敗・問題が起こりうるか」を想像し、異常ケースごとの対応を追加で依頼する

具体例：

「倉庫入庫作業で不良品が混入していた場合は、どのように処理すればよいかも教えてください。」

異常パターンを追加することで、現場運用にも耐える強固な業務設計になります。

プロンプトを逐次ブラッシュアップしていく

ChatGPTの最初の回答をそのまま使うのではなく、

1. たたき台として受け取る
2. 不足している点や気になる点を洗い出す
3. さらに深掘りするプロンプトを追加する

という流れで対話を繰り返します。

• 「この部分はもっと具体的にしてほしい」「この分岐の場合の流れも追加して」といった形で細かくリクエストを続ける
• 最終的には、自分が現場担当者になったつもりで「これで本当に問題ないか？」を何度も検証する

このブラッシュアップを続けることで、初心者でも確実に実践レベルの業務フローを作成できるようになります。