ChatGPT活用で見積書作成が月40時間→8時間に！町工場の業務改革実録

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「パソコンは苦手」な62歳工場長が、ChatGPTで見積書作成を月40時間から8時間に削減した話

「俺、キーボード打つのも遅いし、AIなんて若い人がやるもんだと思ってた」

そう話すのは、愛知県豊田市で金属加工業を営む有限会社ナカムラ精工の工場長・中村義雄さん（62歳）。従業員15名、創業38年の町工場だ。自動車部品の試作品や小ロット加工を主力とし、地元の中堅メーカー数社と長年の取引を続けてきた。

そんな中村さんが2025年の秋、ChatGPTとExcelマクロを組み合わせた業務改革に踏み切った。きっかけは「このままでは体が持たない」という切実な危機感だった。見積書と仕様書の作成に月40時間を費やし、残業と休日出勤が常態化。月額わずか3,000円のツール導入で、その時間を8時間まで圧縮することに成功した。

この記事では、ITの専門知識ゼロから始めた中村さんの試行錯誤を、実際のプロンプト例・失敗談・具体的な数字とともに余すことなく公開する。「難しそう」と感じている製造現場の方にこそ、読んでほしい。

第1章：月40時間を奪っていた「見積書地獄」の実態

1枚の見積書に2〜3時間かかっていた理由

ナカムラ精工に持ち込まれる仕事の多くは「図面を見て、加工方法を考えて、材料費・工賃・外注費を計算して、見積書にまとめる」という流れだ。一見シンプルに聞こえるが、実際には複雑な作業が積み重なっている。

まず、材料の種類（SUS304、SS400、A5052など）ごとに単価が変わる。加工方法（旋盤、フライス、ワイヤーカット、研削など）によって時間単価も異なる。さらに表面処理（メッキ、アルマイト、焼き入れ）を外注する場合は、協力会社への問い合わせが必要なこともある。

中村さんはこれらをすべて頭の中と紙のメモで管理していた。Excelのひな形はあったが、計算式が壊れていたり、品目が増えるたびにセルを手動で追加したりと、使い勝手が悪かった。

「見積書1枚に2〜3時間かかることもざらでした。急ぎの案件が重なると、夜10時まで事務所に残って計算してる。家族にも申し訳なくて」（中村さん）

月間の見積件数は平均18〜22件。1件あたり平均1.8時間とすると、月に約36〜40時間が見積業務だけで消えていく計算だ。これに加えて仕様書（加工条件や検査基準をまとめた書類）の作成が月8〜10件あり、こちらも1件1〜2時間かかっていた。

「若い子に任せればいい」ができない理由

「なぜ若い社員に任せないのか」という疑問は当然だ。しかし中村さんには明確な理由があった。

見積書の精度は、長年の経験から来る「勘」に依存する部分が大きい。「この形状だと旋盤より5軸加工機の方が早い」「この材料は切削性が悪いから工賃に1.3倍乗せる」といった判断は、図面を見た瞬間に頭の中で完結する。しかし、それを若手に教えるには膨大な時間がかかる。

結果として、見積業務は中村さん一人に集中し続けた。これが「属人化」という問題だ。中村さんが体調を崩したり、急な出張が入ったりすると、見積書が出せずに案件を逃すリスクもあった。

転機は息子の一言だった

変化のきっかけは、東京でSEとして働く息子・健太さん（33歳）の帰省だった。残業続きの父親を見かねた健太さんが「ChatGPTって知ってる？文章を書いてくれるAIだよ」と話したのが2025年8月のこと。

中村さんの最初の反応は「俺みたいな機械屋に関係ない話だ」だった。しかし健太さんが実際にスマートフォンでChatGPTに仕様書の文章を書かせてみせると、中村さんの目の色が変わった。

「これ、俺がいつも書いてる文章と同じじゃないか。しかも速い」

第2章：ゼロから始めたChatGPT導入——最初の3週間

まず「何ができるか」を把握する

健太さんのサポートを受けながら、中村さんはまずChatGPT Plus（月額約3,000円）に登録した。無料版もあるが、応答速度と安定性を考えてPlus一択にした。これが冒頭で触れた「月3,000円」の正体だ。

最初の1週間は「試し打ち」に費やした。健太さんが作ってくれた簡単なメモを見ながら、実際の見積業務に関係しそうな質問を片っ端から投げてみた。

最初に試したのは、仕様書の定型文作成だ。ナカムラ精工では、加工品を納品するたびに「加工仕様書」を添付する慣習がある。加工条件、使用機械、検査方法、表面粗さの基準などを記したA4一枚の書類だが、品目ごとに微妙に内容が変わるため、毎回ゼロから書き直していた。

中村さんが最初に試したプロンプト（ChatGPTへの指示文）はこうだ：

旋盤加工でSUS304（ステンレス）の丸棒を外径50mm、長さ100mmに
仕上げる場合の加工仕様書を書いてください。
表面粗さはRa1.6、寸法公差は±0.05mmです。

返ってきた文章は、中村さんが普段書いている仕様書の構成とほぼ同じだった。「材料規格」「加工手順」「使用工具の種類」「検査基準」が整理されて出力された。

「正直、びっくりした。俺が1時間かけて書く内容が、30秒で出てきた。細かいところは直す必要があるけど、ゼロから書くより全然楽」

失敗談①：「任せすぎ」で恥をかいた

最初の大きな失敗は、ChatGPTの出力をほぼそのまま客先に送ってしまったことだ。

仕様書の中に「切削油はISO VG32相当を使用」という記述があった。中村さんはその表記に違和感を覚えたが、「AIが言うんだから合ってるだろう」と確認をスキップした。ところが客先の品質担当者から「御社はいつからISO VG32を使ってるんですか？以前は46番を使ってると聞いてましたが」と問い合わせが来た。

ChatGPTは「一般的な旋盤加工で使われる切削油」として回答したが、ナカムラ精工の実際の設備や慣行とは合っていなかったのだ。

改善策：出力された内容は必ず「自社の実情に合っているか」を確認してから使う。特に材料の規格番号、工具の種類、検査方法などの技術的な数値は要注意。ChatGPTは「一般論」を答えるので、自社固有の情報は必ず手動で修正する。

プロンプトを育てる：最初の「型」を作る

失敗を経て、中村さんは「自社の情報をあらかじめChatGPTに教えておく」方法を覚えた。健太さんに教わりながら、以下のような「前置き情報」を毎回プロンプトの冒頭に入れるようにした：

【会社情報】
・会社名：有限会社ナカムラ精工
・主な加工：旋盤、フライス、ワイヤーカット
・切削油：ユシロ化学 ユシロンカットEC46（ISO VG46相当）
・使用機械：森精機NL2500、マキノV33i、三菱電機FA20S
・表面粗さの基準表記：JIS B 0601:2013に準拠

上記の情報をもとに、以下の加工品の仕様書を作成してください。
【加工品情報】
・材料：A2017（ジュラルミン）
・形状：フランジ付き円筒　外径80mm、内径50mm、長さ60mm
・表面粗さ：Ra0.8（内径面）、Ra3.2（外径面）
・寸法公差：内径H7、外径h6

この方法にしてから、出力の精度が大幅に上がった。「自社の言葉」で仕様書が出てくるようになり、修正箇所が格段に減った。

第3章：Excelマクロとの組み合わせで「自動化」を実現

「ChatGPTだけ」では限界があった

仕様書の作成はChatGPTで大幅に効率化できたが、見積書はそう簡単ではなかった。見積書には計算が必要だからだ。

材料費（重量×単価）、加工工賃（加工時間×時間単価）、外注費、諸経費、利益率——これらを正確に計算してExcelに入力するのは、ChatGPTが直接できる作業ではない。ChatGPTはあくまで「文章を生成するAI」であり、リアルタイムの計算や既存のExcelファイルへの書き込みはできない。

そこで健太さんが提案したのが「Excelマクロとの組み合わせ」だ。マクロとは、Excelに組み込める簡単なプログラムのこと。決まった操作を自動でやってくれる「自動化ボタン」だと思えばいい。

ChatGPTにマクロのコードを書いてもらう

ここで重要なのが、「マクロのコードもChatGPTに書いてもらえる」という点だ。プログラミングの知識は不要。日本語で「こういう動きをするマクロを作って」と頼めばいい。

中村さんが実際に使ったプロンプトはこうだ：

Excelの見積書作成マクロを作ってください。
条件は以下の通りです：

・シート名「入力」に品目名、材料、数量、加工時間（分）を入力する
・材料の単価はシート名「単価表」のA列（材料名）B列（単価/kg）を参照する
・加工工賃は1分あたり80円で計算する
・材料の重量はC列に入力した比重と体積（cm³）から自動計算する
・合計金額に1.15を掛けた金額を「見積金額」として表示する
・ボタンを押すとシート名「見積書」に自動で転記される

VBAコードで書いてください。初心者でも使えるようにコメントを入れてください。

ChatGPTはVBAコード（ExcelマクロのプログラムはVBAという言語で書く）を出力した。中村さんはそれをコピーして、健太さんに教わりながらExcelに貼り付けた。最初は動かない部分もあったが、エラーメッセージをそのままChatGPTに貼り付けると「このエラーはこの部分を直してください」と修正案を出してくれた。

「プログラムなんて一生縁がないと思ってたけど、コピペするだけなら俺でもできた。エラーが出たらChatGPTに聞けばいいってわかってから、怖くなくなった」

失敗談②：単価表のメンテナンスを忘れて大赤字寸前

マクロが完成して2ヶ月後、ヒヤリとする出来事が起きた。ステンレス（SUS304）の材料費が市場で15%ほど値上がりしていたのに、単価表を更新していなかったのだ。

幸い、見積書を提出する前に中村さんが「なんか安すぎる気がする」と気づいて確認したため、実害は出なかった。しかし気づかずに受注していたら、その案件は赤字になっていた。

改善策：毎月1日を「単価表更新日」と決め、主要材料（SUS304、SS400、A5052、A2017）の市況価格を確認してExcelの単価表を更新するルーティンを作った。さらにChatGPTを使って「材料費確認チェックリスト」を作成し、見積書提出前の確認項目として運用している。

毎月の材料単価チェックリストを作成してください。
対象材料：SUS304、SS400、A5052、A2017、C3604（快削黄銅）
確認先：鉄鋼メーカーの公表価格、商社からの価格改定通知
チェック項目には「前月比の変動率」「見積単価の更新要否」「更新した場合の担当者サイン欄」を含めてください。
A4一枚に収まるフォーマットで、表形式にしてください。

第4章：導入から6ヶ月後の成果と、次のステップ

数字で見る変化

2025年8月に試験的に始め、10月から本格運用したナカムラ精工のAI導入。2026年3月時点での成果をまとめると以下の通りだ。

削減された32時間は、中村さんにとって「現場に出る時間」に変わった。以前は事務所に籠もって見積書を書いていた時間が、機械の段取り確認や若手社員への技術指導に使えるようになった。

ツール比較：なぜChatGPT Plusを選んだか

中村さんがChatGPT Plusを選んだ決め手は「技術用語への対応力」だ。SUS304、Ra値、H7公差といった金属加工の専門用語を正しく理解した上で文章を生成してくれる。無料版でも同じ機能は使えるが、利用が集中する時間帯は応答が遅くなることがあるため、業務での安定利用を考えてPlusにした。

現在進行形：若手への技術伝承にも活用

副次的な効果として、中村さんが驚いたのは「技術伝承への応用」だ。

以前は「なんとなく経験でわかる」としか説明できなかった加工のコツを、ChatGPTを使って言語化する試みを始めた。たとえば「SUS304を旋盤加工するときに工具が欠けやすい理由と対策」を中村さんが口頭で説明し、それをChatGPTに整理させると、若手社員向けの技術メモが完成する。

以下は私が口頭で説明した加工のコツです。
これを新入社員でも理解できる技術メモとして整理してください。
箇条書きで、理由と対策がセットになるようにしてください。

【私の説明】
ステンレスは粘っこい材料だから、切削速度を上げすぎると
工具が熱で溶けてくっついてしまう。だから速度は低めにして、
送り量を多めにして一気に削る。切削油はたっぷりかける。
工具はコーティングのついたチップを使う。
刃先が少しでも欠けたらすぐ交換する。ケチると余計に時間がかかる。

このプロンプトから生成された技術メモは、ナカムラ精工の「加工マニュアル」として蓄積されつつある。38年分の経験が、少しずつ文字になっていく。

「俺が引退した後も、この工場が続くようにしたい。ChatGPTは、俺の頭の中にある知識を形にする手伝いをしてくれてる。そういう使い方もあるんだなと思った」

今後の課題：セキュリティと情報管理

現在、中村さんが慎重に対応しているのが「情報管理」の問題だ。ChatGPTに入力した情報は、OpenAI社のサーバーに送信される。客先の社名や図面の詳細情報をそのまま入力することは、情報漏洩のリスクがある。

現在の対策として、客先名は「A社」「B社」などの仮称に置き換え、図面の寸法情報は概略値にとどめている。また、ChatGPTの設定で「チャット履歴をモデルの学習に使用しない」オプションをオンにしている（設定→データコントロールから変更できる）。

完全なセキュリティを求めるなら、社内サーバーで動かせるローカルLLM（インターネットに繋がないAI）という選択肢もあるが、導入コストと管理の手間を考えると、現時点では中小企業には現実的でないと中村さんは判断している。

まとめ：「難しそう」と思っている人へ

中村さんの話を聞いて、最も印象的だったのは「完璧を目指さなかった」という点だ。最初から全業務を自動化しようとせず、「仕様書の定型文作成」という一点から始めた。うまくいったら次の課題へ。失敗したら原因を調べて直す。その繰り返しだった。

月3,000円のツールと、息子さんのサポートと、中村さん自身の「やってみよう」という一歩。それだけで月32時間の削減を実現した。

「AIって、賢い部下みたいなもんだと思ってる。何でも知ってるけど、うちの事情は知らない。だから最初にちゃんと教えてやれば、あとはよく働いてくれる」（中村さん）

この記事で紹介したプロンプトは、そのままコピーして使える。まずは自分の業務で一番時間がかかっている「定型文作成」に試してみてほしい。見積書でも、仕様書でも、社内連絡文でも構わない。完璧な出力を期待するのではなく、「ゼロから書くより早い」という体験を積み重ねることが、最初の一歩になる。

中村さんは今日も工場の現場に立っている。以前より2時間早く帰れるようになった夜、息子に「ありがとう」とLINEを送ったそうだ。

この記事で紹介したプロンプト一覧

記事中で紹介したプロンプトを再掲する。自社の情報に書き換えて、そのまま使ってほしい。

①基本的な仕様書作成

旋盤加工でSUS304（ステンレス）の丸棒を外径50mm、長さ100mmに
仕上げる場合の加工仕様書を書いてください。
表面粗さはRa1.6、寸法公差は±0.05mmです。

②自社情報を組み込んだ仕様書作成

【会社情報】
・会社名：有限会社ナカムラ精工
・主な加工：旋盤、フライス、ワイヤーカット
・切削油：ユシロ化学 ユシロンカットEC46（ISO VG46相当）
・使用機械：森精機NL2500、マキノV33i、三菱電機FA20S
・表面粗さの基準表記：JIS B 0601:2013に準拠

上記の情報をもとに、以下の加工品の仕様書を作成してください。
【加工品情報】
・材料：A2017（ジュラルミン）
・形状：フランジ付き円筒　外径80mm、内径50mm、長さ60mm
・表面粗さ：Ra0.8（内径面）、Ra3.2（外径面）
・寸法公差：内径H7、外径h6

③Excelマクロの作成依頼

Excelの見積書作成マクロを作ってください。
条件は以下の通りです：

・シート名「入力」に品目名、材料、数量、加工時間（分）を入力する
・材料の単価はシート名「単価表」の