技術継承に悩む現場へ――ベテランの暗黙知、雑談混じりの録音でもChatGPTがきちんと手順書に「社内AI先輩」のつくりかた

2026年9月14日 14:30

「あの人しかやり方を知らない」。長く現場を支えてきたベテラン社員が持つ知識は、マニュアルになっていないことがほとんどです。本人にとっては当たり前すぎて、わざわざ書き残そうと思わないまま、日々の仕事がまわっています。今回はそうした言葉になっていない知識（暗黙知）を、ChatGPTで手順書として書き出し、さらに一歩進めて「新人が質問すれば答えてくれる仕組み」にまで発展させる方法についてお話しします。

現場でよくある「技術継承」の悩み

数十年にわたって事業を続けてきた専門商社では、こうした状況がよく見られます。商品知識も、取引先ごとの細かい対応も、長年その仕事を担当してきたベテラン社員の頭の中に集中してしまっていて、次の世代にどう引き継げばよいか分からない、という状態です。

本人に聞けば答えられるのに、それが文字になっていないため、他の人には共有できません。かといって、日々の業務をこなしながら分厚いマニュアルを一から書き起こす時間も体力も、現場にはなかなか残っていません。結果として、「その人が休むと止まる仕事」がいくつも生まれます。本人が退職や異動をするタイミングで、知識ごと失われてしまうリスクが常にある状態です。これは特定の業種に限った話ではなく、製造業や建設業など、経験がものを言う現場に共通して見られる課題だと感じています。

実際に、AIで技術継承に取り組んでいる会社があります

こうした課題に、ChatGPTを使って向き合い始めている会社があります。

建設業の株式会社田頭建設ではChatGPTを使って業務手順書を自動作成する仕組みを整えたうえで、「社内AI先輩」と呼ぶ独自の仕組みを構築しました。現場のスタッフが分からないことを質問すると、AIが社内のルールに基づいてその場で回答し、該当するマニュアルの箇所まで示してくれるといいます。これにより、それまで先輩社員に直接聞くしかなかった細かい質問への対応が減り、先輩社員の手が止まる回数が大きく減ったと報じられています（出典：ChatGPTが建設業の働き方を変える）。

ポイントは、いきなり大がかりなシステムを外部に発注したわけではなく、手元にあるChatGPTを使って「①知識を手順書として書き出す」→「②その手順書に基づいて質問に答えてもらう」という2段階の仕組みを、自分たちで組み立てていることです。今回はこの2段階を実際に自分の手で試してみます。

今回試すのは「手順書化」と「社内AI先輩」の2段階

ステップ1：ベテランの話をChatGPTで手順書にする

まず、ベテラン社員に自分の仕事のやり方を話してもらいます。iPhoneのボイスメモアプリなどで録音し、標準の文字起こし機能でテキスト化するのが手軽です。実際のインタビューは質問した内容だけを順序立てて話してくれるとは限らず、雑談を挟んだり、話が前後したり、あとから言い忘れが出てきたりするのが普通です。そこで、そうした雑談混じりの長い文字起こしをそのまま渡しても、業務手順の部分だけを正しく拾い出せるようなプロンプトにします。

以下は、ベテラン社員に新人育成のためのインタビューをした音声を文字起こししたものです。
雑談や業務に関係のない話題も混ざっていますが、その中から、新人が実務で使える「業務手順」に該当する部分を漏れなく見つけ出し、
それぞれ独立した業務手順書としてまとめてください。
同じ手順について、話の途中や後半で言い忘れの補足がある場合は、該当する手順書に統合してください。

【出力形式】
・見つかった業務手順の数だけ、手順書を作成する（いくつ見つかったかも明記する）
・各手順書には、タイトル（業務名）／目的（なぜこの手順が必要か、一言で）／番号順のステップ／各ステップの【注意点・例外】／よくある質問（3つ程度）を含める
・雑談・業務に関係のない発言は手順書に含めない
・文字起こしの中に誤字・不明瞭な箇所があれば、文脈から自然に推測して直してよいが、意味を変えないこと

【文字起こし】
〔ここに実際の文字起こし全文を貼り付け〕

〔置き換え箇所〕：【文字起こし】には実際に録音・文字起こしした内容を貼り付けてください。取引先の実名・個人が特定される情報は、貼り付ける前に「A社」「Bさん」のような仮名に置き換えてください。

ステップ2：手順書をもとに「社内AI先輩」を作る

手順書ができたら、それを使って質問に答えてくれる仕組みを作ります。ChatGPTには特定の役割や知識を持たせた「自分専用のAI」を、プログラミングの知識なしに作れる「GPTを作成する」という機能があります（この機能はChatGPT Plus以上の有料プランで使えます。無料プランでは利用できないため、試す場合はプランをご確認ください）。

ChatGPTの左側メニューから「GPTを作成する」を選ぶ
名前・役割を設定する（例：「〇〇先輩」。指示文には「あなたはこの会社で長年働いてきたベテラン先輩です。新人からの質問に、アップロードされた業務手順書の内容に基づいて具体的に答えてください。手順書に書かれていないことを聞かれた場合は、絶対に推測で答えず、『その点は手順書に記載がないので、担当者に確認してください』と正直に伝えてください」のように、分からないことは分からないと言わせる一文を必ず入れる）
「Knowledge（知識）」の欄に、ステップ1で作った手順書ファイルをアップロードする
新人になったつもりで質問を投げ、手順書の内容に沿って答えてくれるか確かめる

〔置き換え箇所〕：役割設定の会社名・役職名は実際のものに置き換えてください。

3つの実験で、実務に使えるかを確かめました

一度きりの質問がうまくいっただけでは、実際の現場で使えるかどうかは分かりません。そこで今回は性質の異なる3つの実験を通じて、この仕組みがどこまで安定して機能するか、どこに限界があるかを確かめることにしました。

実験1：雑談混じりの長いインタビュー音声からでも、業務手順を正しく拾い出せるか

実際のベテランへのヒアリングは質問した内容だけを整然と話してくれるとは限りません。雑談を挟んだり、話が前後したり、あとから「あ、言い忘れてたけど」と補足が出てきたりするのが普通です。そこで今回はあえてそうした「生の状態」を再現しました。自分自身が先輩役になり、後輩からのインタビューを想定した会話をiPhoneのボイスメモで録音してみました。

忘年会や新しいシステムの愚痴といった雑談を交えながら、A社への納品ルール・冷蔵商品の扱い・見積もり前の在庫確認という3つの話を、あえて時系列も前後させながら話し、後半で「あ、そういえば言い忘れてた」と2つの話に補足を付け足す、という散らかった構成にしました。

録音の文字起こし自体はiPhone標準のボイスメモアプリで一瞬で終わりました。「えーっと」「あー」といった言い淀みもそのまま文字になっていましたが、それでも特に問題はありませんでした。

その文字起こし全文を、丸ごとそのままChatGPTに渡したところ、3つの業務手順が漏れなく、しかも正しい形でまとまって返ってきました。話の後半で付け足した2つの補足（写真記録のルール、温度記録の回数）も、それぞれ該当する手順書の中にきちんと統合されていました。雑談の内容を業務手順として誤って混ぜ込んでしまう、ということもありませんでした。

もう一つ良かった点は文字起こしに書かれていない部分について、AIが正直に「書かれていない」と明記したことです。たとえば「やむを得ず月末になる場合の具体的な対応方法は、文字起こしでは示されていないため、上長等に確認する」というように、推測で断定せず、確認すべき点として注意書きにしてくれていました。話が前後しても、雑談が挟まっても、思っていた以上にきちんと拾ってくれる、という手応えを持てました。

実際に話した内容の一部は、こんな感じです。

……えーっと、まず、A社さんとの取引について。A社さんへの納品なんだけど、これ、他の取引先と結構違うから覚えといてほしいんだよね。（中略）それがあってから、A社さん向けの納品だけは、必ず検品を二重にやるようにしてるんだ。（中略）あ、そういえば、今度の忘年会っていつだっけ……（中略）そうそう、あとA社さんはね、月末の納品をすごく嫌がるんだよ。（後半、話が一通り終わってから）あ、そういえばさっきのA社さんの話、一個言い忘れてた。検品を二重にやるっていう話したと思うんだけど、あれ、もし片方の担当者が休みとかでどうしても二人でできない場合は、代わりにスマホで写真を撮って記録に残しておくっていうルールもあるから。

これが、ChatGPTによって次のような手順書に整理されました（実際の出力を抜粋）。

A社向け納品手順書
目的：A社向け納品時の数量ミスを防止し、先方の業務都合に配慮した確実な納品を行うため
1. 納品時期を調整する：A社は月末納品を避ける傾向があるため、なるべく月の前半に納品を完了できるようスケジュールを組む（やむを得ず月末になる場合は上長に確認）
2. 納品数量を1回目の検品で確認する：担当者自身が数量を数え、注文内容と一致しているか確認する
3. 別の担当者による2回目の検品を行う：過去に数量ミスによるクレームが発生しているため、A社向けは必ず二重検品とする
4. 2人で検品できない場合は写真を残す：スマートフォンで商品・数量が確認できる写真を撮影し、記録として残す
5. 伝票の備考欄に「検品済み」と記載する

雑談を挟みながら、話が前後する形で話した内容が、これだけ整った手順書になりました。話の後半で言い忘れて付け足した「写真を残す」というルールも、きちんと4番目のステップとして自然に組み込まれています。同じように、冷蔵商品の扱い・見積もり前の在庫確認についても、過不足のない手順書ができあがりました。以下の実験2・3ではこの3つの手順書（A社向け納品／冷蔵商品の取扱い／見積提出前の在庫確認）を使って、社内AI先輩に質問していきます。

実験2：社内AI先輩への質問を3種類のパターンで試す

作成した「社内AI先輩」に、次の3種類の質問を投げます。

基本の質問：手順書に書いてある内容をそのまま聞く
類推が必要な質問：手順書に直接は書かれていないが、書かれているルールを組み合わせれば答えが導ける質問
手順書にない質問：手順書の範囲外の、まったく想定外の質問

特に3の質問で、AIが「分からない」と正直に答えるか、それとも自信ありげに間違った答え（もっともらしいが根拠のない回答＝ハルシネーション）を返してしまうかは、実務で安心して使えるかどうかを左右する重要な確認ポイントです。

作成した3つの手順書をKnowledge欄にアップロードし、「社内AI先輩」としてカスタムGPTを作りました。

基本の質問「A社への納品で気をつけることは？」には、手順書の内容をそのまま踏まえて、月末納品を避けること・二重検品・写真記録・伝票への記載という4点を過不足なく回答してくれました。

類推が必要な質問「A社に月末納品しないといけなくなったら、何に気をつければいい？」に対しては、「月末納品を避けるという通常ルールが崩れる場面だが、その場合の具体的な対応は手順書に書かれていないので上長に確認してほしい。そのうえで、通常の二重検品・写真記録・伝票記載といったルールは変わらず必ず実施すること」と、書かれているルールを正しく組み合わせて答えてくれました。

一番気になっていた手順書にない質問「B社への納品で気をつけることは？」に対しては、「今回の資料にはB社向けの納品手順はありません」「この資料だけでは判断できません」と、正直に「分からない」と答えてくれました。それらしい嘘をでっちあげることはありませんでした。

実験3：ChatGPTのカスタムGPT vs Gemini Notebook

同じ3つの手順書を、以前紹介した「Gemini Notebook」にも読み込ませ、同じ3つの質問を試しました。回答の正確さそのものに大きな差は感じませんでしたが、Gemini Notebookのほうが、手順書の内容をそのまま長めに引用するような、やや冗長な回答になる傾向がありました。

もっとも興味深かったのは、「手順書にない質問」（B社について尋ねる質問）への反応の違いです。ChatGPTのカスタムGPTは「資料に記載がない」とだけ答えてシンプルに止まったのに対し、Gemini Notebookは「B社の資料はありませんが、全社共通のルールと思われる在庫確認や冷蔵商品の取り扱いは、B社にも当てはまる可能性があります」と、気を利かせて関連しそうな情報まで補足してきました。

一見親切に見えますが、これは「本当にB社にも同じルールが適用されるのか」を裏付ける根拠がないまま、もっともらしい推測を混ぜてしまっているとも言えます。手順書にない質問への回答は、余計な気配りをしてくれない分、ChatGPTの「分かりません」で止まる回答のほうが、実務では安全だと感じました。

使ってみて感じたこと

3つの実験を通して感じたのは、技術的なハードルの低さです。録音・文字起こし・手順書化・GPT作成・質問という一連の流れは、どの工程でも大きくつまずくことはなく、それぞれ数分程度で終わりました。特に、文字起こしがここまで簡単に、しかも雑談混じりの話でもきちんと使える形になるとは思っていなかったので、率直に驚きました。

この体験を通して、これはベテランの知識に限った話ではなく、社員一人ひとりが自然に持っている知識を、同じやり方でデータ化できるのではないか、という期待も持てました。

一方で、率直な感想として見えてきた課題は、AIやツールの使い方そのものよりも、「先輩に、何を聞くべきか」という質問設計そのものです。今回はあらかじめ3つの業務手順を意識して話しましたが、実際の現場では、何が「暗黙知」として埋もれているのかを見極め、適切な質問を用意する作業は、人が担うべき領域だと感じました。この技法は、聞き出した後の「整理」と「共有」を劇的に楽にしてくれますが、「何を聞き出すか」という一番大事な部分は、AIに任せきりにはできません。

安全に使うための前提

社内の知識を扱う以上、次の点は前提として守ってください。

手順書のもとになる説明・質問には、取引先の実名や個人が特定される情報を入力せず、「A社」「Bさん」のような仮名に置き換える
会社が契約する法人アカウント（入力内容が学習に使われないオプトアウト設定）を使う
「社内AI先輩」として作成したGPTの公開範囲は、必ず「自分のみ」または「リンクを知っている人だけ」に設定する。社内資料を読み込ませたGPTを、誤って「全員が使える」公開設定のまま外部に公開してしまわないよう注意する
AIの回答は、あくまで「たたき台」「一次回答」として扱い、最終的な判断や込み入った例外対応は、必ず人（先輩社員や責任者）が確認する

明日から真似できる勘所

雑談が入っても、話が前後しても心配しすぎない：実際に試したところ、忘年会の話やシステムの愚痴を挟んでも、後から付け足した補足も、AIはきちんと該当する手順に整理してくれました。「きれいに順序立てて話さないと使えない」と身構える必要はありません
「何を聞くか」は人が決める：AIが得意なのは、聞き出した内容を整理・構造化することです。何が暗黙知として埋もれているかを見極め、良い質問を用意する部分は、人にしかできません
「分からない」と言わせる一文を必ず入れる：手順書にない質問への対応は、AIやツールによって振る舞いが違います。今回の検証では、ChatGPTは正直に「分かりません」で止まった一方、Gemini Notebookは関連しそうな情報まで気を利かせて補足してくることがありました。親切に見えても根拠のない推測が混ざるリスクがあるため、「書かれていないことは書かれていないと言う」よう明確に指示しておくことが安心材料になります
手順書は「育てるもの」として運用する：AI先輩が「分からない」と答えた質問は、次に手順書へ追記すべき内容のヒントになります。使いながら少しずつ手順書を厚くしていく前提で始めてください
ベテラン本人にも「答え合わせ」をしてもらう：AIが作った手順書やAI先輩の回答を、実際のベテラン社員に見てもらい、間違いや言葉足らずな部分がないか確認してもらう工程を、運用の最初に必ず入れてください

おわりに

ベテランの頭の中にある知識は、意識して書き出さない限り、その人がいなくなると同時に失われてしまいます。ChatGPTを使えば、聞き取った内容を手順書に整え、さらに新人がいつでも質問できる仕組みにまで発展させることも、特別なシステム開発なしに始められます。小さな効率化を一つずつ積み重ねていくことが、やがて会社全体の力になっていきます。今回もその一歩として、ぜひ試してみてください。

なお、技術継承についてはより体系的に、拙著『「仕組み化」で会社の知恵を資産にする稼ぐ力を生み出す技術継承の極意』でも詳しく書いていますので、よろしければこちらもぜひ読んでください。

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