2025.12.10

ChatGPTでワークフローをまとめる方法：図解・文章化・プロセス整理

はじめに

なぜChatGPTがワークフロー整理に適しているのでしょうか？業務プロセス分析に活用できる理由とは

ワークフロー整理の課題解決にChatGPTが有効な理由を解説します。単なる文章作成を超えた、業務プロセス分析能力に注目しましょう。

ワークフロー整理の3大課題：属人化・非効率・ブラックボックス

「今の業務フロー、本当にこれで合ってる？」そう疑問に感じたことはありませんか？多くの企業、特に部門を横断するような複雑な業務において、ワークフロー整理は大きな壁となります。法人担当者として、まず解決すべき「3大課題」を確認しておきましょう。

1. 属人化（非公開化）： 特定の担当者しか業務プロセス全体を把握しておらず、その人が休んだり異動したりすると業務が停滞してしまいます。暗黙知が多く、マニュアル化が進みません。
2. 非効率（冗長化）： 過去の慣習で無駄な承認ステップが残っていたり、同じ情報を何度も入力する作業が発生したりと、ムダな手間が多い状態です。ボトルネックがどこにあるのか、全体像が見えにくいのです。
3. ブラックボックス（不透明化）： プロセスが複雑すぎて、なぜその手順を踏むのか、誰が最終責任者なのかが明確になっていません。特に外部監査が入る場合や、新しいシステムを導入する際に大きな問題となります。

これらの課題は、企業の生産性を低下させ、ミスや手戻りを誘発する根本原因です。そして、この「情報が整理されていない状態」こそ、ChatGPTが最も得意とする領域なのです。

ChatGPTが持つ「構造化・要約・分析」の能力

ChatGPTがワークフロー整理に画期的な力を発揮するのは、単に文章を生成するだけでなく、入力された情報を高度に処理できる「構造化・要約・分析」の能力を持っているからです。

要素	記述すべき内容	インプット例（NG例/OK例）
役割（Who）	業務に関わる担当者、部署、またはシステムを明確にする。	NG: 「担当者がやる」 / OK: 「営業担当者（Aさん）、経理部、承認システム」
トリガー（When/Why）	業務が始まるきっかけや条件を明確にする。	NG: 「適当な時」 / OK: 「顧客からの発注メールを受信した時」「月の締め日が近づいた時」
アクション（What/How）	実行される具体的な操作、使用するツール、判断基準を記述する。	NG: 「処理する」 / OK: 「Salesforceに受注情報を入力し、確認後、Slackで経理部に通知する」

これらの機能により、ChatGPTは人間が数日かけて行うような情報の読み込みと整理を、瞬時に正確に実行できます。特に、プロセスを構成する要素を洗い出す段階で、その分析力は強力な武器となります。

【応用】複雑なプロセスを「図解・フロー図」として整理する方法は？

文章化だけでなく、視覚的に分かりやすいフロー図（Mermaidなど）の元データや指示書を作成させる、より高度な活用法を解説します。

フロー図作成を促すChatGPTへの具体的な指示プロンプト例

ワークフローは文章化するだけでなく、視覚的に表現するフロー図にすることで、複雑なプロセスや分岐点を一目で理解できるようになります。ChatGPTは、直接図を描くことはできませんが、図を作成するための「設計図（コード）」を生成させることができます。

特にビジネスシーンで活用が広がっているのが、テキストベースでフロー図を作成できるMermaid記法やPlantUML記法です。これらのコードを生成させるための具体的なプロンプト例を以下に示します。

目的の図の種類	プロンプト設計のポイント	具体的な指示プロンプト例
一般的なフローチャート	業務の開始・終了、判断分岐、実行ステップを明確にする。	「以下の業務プロセスをMermaidのフローチャート記法（graph TD）で記述してください。各ステップは【ステータス名】で表現し、判断（Yes/No）を必ず含めてください。」
システム連携のシーケンス図	部門やシステム間の情報のやり取り（メッセージの順序）を明確にする。	「この業務における『営業部』『経理システム』『顧客』間のやり取りを、Mermaidのシーケンス図（sequenceDiagram）として出力してください。」

このコードをコピーし、Mermaid対応のツール（例：Notion、GitHub、一部のMarkdownエディタなど）に貼り付けるだけで、複雑な業務フロー図が即座に完成します。これにより、図の作成にかかる時間と手間が大幅に削減されます。

作成したフロー図の「誤りチェック・ボトルネック発見」

図解やコードを作成させた後、そのまま満足してはいけません。フロー図は、業務の改善点（ボトルネック）を見つけるための最高の材料となります。この検証作業も、ChatGPTに委ねてしまいましょう。

作成されたMermaidコードまたは図の構成要素をChatGPTにフィードバックし、以下の視点で質問を投げかけることで、人間の目では気づきにくい非効率な部分を発見できます。

1. 論理的な矛盾の指摘:
   • 「このフロー図には、データ入力前に承認を行うステップがありますが、これは論理的に正しいですか？矛盾点があれば指摘してください。」
2. 冗長なステップの削除提案:
   • 「この業務プロセスにおいて、もし○○のツールが導入された場合、どのステップが削減可能ですか？」
3. 分岐の抜け漏れチェック:
   • 「この判断ノード（Decision）の『No』の場合の処理が定義されていません。どのような処理を追加すべきですか？」

このように、ChatGPTを単なるアウトプットツールとしてではなく、業務プロセス改善のための「壁打ち相手」として活用することで、整理されたワークフローの精度は飛躍的に向上します。

法人担当者が導入前に知っておくべきChatGPT利用の注意点とは？

業務利用において最も重要な、機密情報の取り扱い、セキュリティ、そして情報正確性の確保に関する導入時の懸念点を解消します。

データの機密性とセキュリティ：入力情報の取り扱いガイドライン

ChatGPTは非常に強力なツールですが、業務プロセスを整理するうえで、絶対に守らなければならない壁があります。それは「情報セキュリティ」です。特に法人担当者にとって、機密情報や個人情報の漏洩は経営リスクに直結します。

ワークフロー整理の際に、ChatGPTに情報をインプットする際の基本的なガイドラインは以下の通りです。

1. 機密情報を入力しないこと:
   • 顧客の氏名、住所、電話番号などの個人情報。
   • 未公開の財務データ、開発中の製品情報などの企業秘密。
   • これらは、たとえプロセス整理のためであっても、絶対にインプットしないでください。
2. 抽象化して利用すること:
   • 具体的な顧客名ではなく、「取引先A」や「未公開プロジェクト」といった抽象的な仮名に置き換えて入力しましょう。
3. 法人向け環境を利用すること:
   • 一般の無料版ではなく、「ChatGPT Enterprise」などの法人向け有料プランを利用すれば、入力したデータが学習に利用されない設定が担保されます。
     （出典：OpenAI公式サイト情報より）

ワークフローの整理対象が機密性の高い業務である場合は、まずは「プロセスの構造」だけを抜き出し、具体的なデータは社内環境で処理するなど、インプット情報の取捨選択を徹底しましょう。

最終チェック：ChatGPTの回答を「鵜呑みにしない」確認プロセス

ChatGPTがどれほど論理的に整理されたワークフローを提示したとしても、それが現場のリアルと合致しているかは必ず人間が確認する必要があります。

「AIの回答＝正解」ではないことを常に念頭に置き、以下の3つの視点で最終チェックを行いましょう。

チェック項目	現場で確認すべきこと	なぜChatGPTだけでは不十分か
リアリティ	記載された担当者や使用ツールが、現場で実際に使われているものと一致しているか？	ChatGPTは入力された情報のみで処理するため、現場の「暗黙のルール」や「裏技的な手順」を把握できません。
倫理性・法令遵守	プロセスに、ハラスメントや法令違反につながるようなグレーな判断基準が含まれていないか？	AIは事実の整理は得意ですが、倫理的な判断や最新の法令遵守が必要な業務には、人間の判断が不可欠です。
例外処理	通常の手順から外れた「イレギュラーなケース」（例：クレーム対応、システムエラー）の処理が定義されているか？	業務の非効率の原因は多くの場合、イレギュラー処理にあります。この定義がなければマニュアルとして機能しません。

ChatGPTは強力な「下書き作成ツール」であり、最終的な責任は業務を管理する法人担当者にあります。現場の担当者と協力し、整理されたワークフローを「現場の行動基準」として定着させるプロセスこそが、最も重要であることを忘れないでください。

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