【製造業向け】ChatGPTで生産スケジュール作成！プロンプト例を紹介

毎日のように予定表とExcelをにらめっこしているのに、生産スケジュール作りはいっこうにラクにならない。
多品種少量・短納期が当たり前の今、現場の経験と勘に頼った重労働になりがちです。

その一方で、経営からは「もっとムダを減らせないか」「属人化を解消したい」とプレッシャーがかかる。
システム化の必要性は分かっていても、目の前の調整やトラブル対応で手一杯…という方は少なくないはずです。

そんな中で気になってくるのが、ChatGPT に代表される生成AIです。
「文章作成や要約には使っているけれど、生産スケジュールのような専門領域にも使えるのか？」「ChatGPTのスケジュール例を見ても、いまいち現場イメージが湧かない……」という声をよく伺います。

本記事では、「ChatGPTで生産スケジュールはどこまで作れるのか？」を、現実的なラインで整理しつつ、実際に試せるプロンプト例と、ChatGPTだけでは厳しくなる限界ポイントまで解説します。

まず確認したい「ChatGPTで生産スケジュール」はどこまで現実的か

ChatGPTで生産スケジュールは作れる？よくある疑問

「ChatGPT スケジュール 製造」で検索しても、「うちの工場でも本当に使えるのか？」という疑問は残りやすいです。

ChatGPTで本当に現場で使える生産スケジュールが作れるのか

多品種・段取り・設備制約など製造現場の事情をどこまで反映できるか

すでに検討している生産スケジューラー（専用システム）と、役割がどう違うのか

結論から言うと、

• 「今日1日の大まかな生産計画の叩き台を作る」レベルなら、ChatGPTでも十分試せる
• 「工場全体を毎日まわす中核システム」にするには、ChatGPT単体では厳しい

というのが現実的なラインです。

まずは“全部任せる”発想を捨てて、“叩き台づくりと頭の整理役”と割り切ると、ChatGPTの立ち位置が見えやすくなります◎

生産スケジューラーとChatGPTの違い

ここで一度、従来の生産スケジューラーとChatGPTの役割を整理しておきます。

• 生産スケジューラー
  • 数理計画（最適化アルゴリズム）＋データベースで動く専用システム
  • 受注データ、在庫、設備能力、リードタイムなどを持ち、条件を満たす計画を機械的に計算
  • 「毎日安定して回す」「履歴を残す」「他システムと連携する」ことが得意
• ChatGPT
  • 会話型AI。文章や表の生成、ルールの整理が得意
  • 「こういう条件で並べ替えて」「理由も説明して」といった“相談相手”として使える
  • スケジュールロジックを言語化する、たたき台を素早く作る、といった場面に向いています

「全部ChatGPTでやる」のではなく、

ルールの棚卸しや簡易スケジュール案 → ChatGPT
日々の本番スケジューリング → 専用ツールや既存システム

と役割分担する前提で考えると、現実的なイメージがつきやすくなります。

「ChatGPT or スケジューラー」ではなく、「ChatGPT ＋ スケジューラー」で考えるのがコツです！

ChatGPTを使う前に

今のスケジュール作成の課題を考える

ChatGPTに投げる前に、一度「いまのやり方」を整理しておくと効果が上がります。

よく見られるパターンは、例えばこんな状態です。

• ベテラン担当者の頭の中に、段取り順序や「この設備ならこの製品が早い」といったルールが詰まっている
• 表向きは「納期優先」と言いつつ、実際は段取り回数や材料待ちなどの事情で順番を変えている
• Excelの行を入れ替えつつ、ホワイトボードにざっくり設備ごとの予定を書き出している
• トラブルが起きるたびに、「じゃあここを前倒しして、こっちは夜勤に回して…」と担当者が手計算

この「暗黙のルール」と「実際の調整の仕方」を言葉にしておくことが、ChatGPTを使うときの土台になります。

ChatGPTを使う前に、なんとなく抱いている課題や不安を箇条書きで整理しておくと◎

「ルールと制約」の書き出し方

最低限、次のような情報を箇条書きにしておきましょう。

例として、こんな感じです。

• 優先順位：①納期遅れゼロ、②段取り回数を減らす、③残業を抑える
• 設備X：製品Aは1時間10個、製品Bは1時間5個。A→Bの切替に30分
• 設備Y：A・B共通で1時間20個。段取り替えはほぼゼロ

こうした情報は、紙やExcelで良いので項目ごとに整理してからプロンプトに貼ると、ChatGPTの回答精度がぐっと上がります。
（こうした整理を手伝う「制約条件ヒアリングシート」のようなテンプレートを、自社の標準として持っておくのもおすすめです）

ChatGPTを使ったスケジュールの作成がうまくいかない原因は、「ChatGPTが賢くない」のではなく、「材料が足りない」ことがほとんどです

基本的なプロンプト例

それではプロンプト例を紹介します
すべてコピペOKです◎

プロンプト例① 1日分の“ざっくり生産計画”を作る

いきなり完璧な1週間計画を作らせるのではなく、まずは1日分のざっくり計画から試してみましょう。

例）最小限の情報を渡すプロンプト：

あなたは中小製造業の生産管理コンサルタントです。
以下の条件をもとに、明日1日分の生産スケジュール案を作成してください。

# 目的
・納期の早い順を優先しつつ、
・設備XとYの稼働時間が大きく遊ばないようにしてください。

# 受注一覧（抜粋）
- 製品A：100個　納期：3日後
- 製品B：60個　 納期：2日後
- 製品C：80個　 納期：5日後

# 設備
- 設備X：1日8時間。Aは1時間10個、Bは1時間5個。
- 設備Y：1日8時間。AとCは1時間20個。

出力形式：
「時間帯」「設備」「製品」「数量」を列にした表形式で出力してください。

ChatGPTの解答例
※有料版ChatGPT（Plusプラン）の GPT‑5.2 Thinking モデル

この程度でも、ChatGPTは
「9:00-10:00 設備Xで製品B…」といった形で、叩き台の表を生成してくれます。

プロンプト例② 計画の“意図”まで文章で説明させる

単に表だけ出されても、「なぜこの順番？」が分からないと現場としては不安です。
そこで、計画の理由やボトルネックの仮説も一緒に出させるようにします。

（ここに表を貼り付ける）

上記のスケジュール案について、

1. その順番にした理由（納期・処理能力の観点）
2. ボトルネックになりそうな設備や時間帯
3. 改善の余地がありそうなポイント

を、それぞれ3〜5行で説明してください。

ChatGPTの解答例
※有料版ChatGPT（Plusプラン）の GPT‑5.2 Thinking モデル

こうすると、

• 「製品Bの納期が最も近いため、午前中に優先して組みました」
• 「設備Xの負荷が高く、ここがボトルネックになる可能性があります」

といったコメントも返ってきます。
これを見ながら、生産管理者の感覚と突き合わせて「ここは分かってる／ここは現実と違う」を判断していきます。

「正解を出してもらう」より、「考え方を見える化してもらう」つもりで使うと、ChatGPTの価値が上がります

応用的なプロンプト例

プロンプト例③ 段取り時間・ロットサイズ・優先順位を条件として追加する

慣れてきたら、段取りやロットの考え方も加えていきます。

追加条件です。

- 設備Xで製品A→Bに切り替えるときは、30分の段取り時間が必要です。
- 段取り時間をできるだけ少なくしたいので、「同じ製品をまとめて生産する」案を優先してください。
- ただし、製品Bの納期が遅れないようにしてください。

この条件を考慮したスケジュール案を、3パターン提示し、
それぞれのメリット・デメリットも簡単に説明してください。

ChatGPTの解答例
※有料版ChatGPT（Plusプラン）の GPT‑5.2 Thinking モデル

（省略）

こうすると、

• 「段取り最小」「納期優先」「バランス型」のような複数案
• それぞれの長所・短所

をまとめて出してくれるので、人間は案を選んで微調整するだけという形に近づけられます。

プロンプト例④ トラブル時の“当日リスケ”を想定する

現場で一番大変なのは、トラブル発生時の当日リスケです。
このシーンこそ、ChatGPTに「考え方」を出させると楽になります。

途中でトラブルが発生しました。

- 設備Xは本日13:00以降、稼働できません。
- 現在の進捗は、設備Xで製品Aを50個まで完了しています。

この前提で、
1. 今日中に間に合わない可能性が高い受注
2. 代わりに設備Yで前倒ししたほうがよい製品
3. 現実的な当日スケジュール案（13:00以降）

を提案してください。

ChatGPTの解答例
※有料版ChatGPT（Plusプラン）の GPT‑5.2 Thinking モデル

特に「1.今日中に間に合わない受注」をリストアップさせると、どこで顧客に事情説明が必要かの目安にもなります。

現場で実際に試したところ…

ある加工工場では、

• 3製品×2設備の簡易モデル
• 実際の受注数と稼働時間を少し変形したテストデータ

を使って上記のようなプロンプトを試したところ、

• 毎朝2時間かかっていた「1日分の初期スケジュール案作り」が数分で叩き台まで出せる
• 段取り回数を意識した案／納期最優先案を並べて比較できるので、工場長と現場担当の会話がスムーズになった

といった効果がありました（もちろん、そのまま本番採用する前に人のチェックは必須です）。

“完璧な自動化”ではなく、“初期案づくりの時間短縮”から狙うのが、成功しやすい入り口です

ChatGPTでExcelや画像を書き出せる？

ChatGPTでそのままExcelで書き出せたら便利なのですが…

結論から言うと、ChatGPTから直接「Excelファイル」や「PDFファイル」を書き出すこともできます◎
…が、テキストで表形式を出させてコピペするのが現実的です

一番扱いやすいのは、Excelやスプレッドシートにそのまま貼れるCSV形式（カンマ区切り）かタブ区切りです。

プロンプト例⑤ Excel貼り付けを想定したテキスト出力

先ほど作成してくれた生産スケジュール案を、
Excelに貼り付けやすい形式で出力してください。

条件：
・1行目は「時間帯,設備,製品,数量」の見出しにする
・2行目以降はデータをカンマ区切り（CSV形式）で出力する
・余計な説明文や日本語の文章は出さず、データ行だけを出力する

出力例（形式イメージ）：
時間帯,設備,製品,数量
9:00-10:00,設備X,製品A,20
10:00-11:00,設備X,製品B,10

ChatGPTの解答例
※有料版ChatGPT（Plusプラン）の GPT‑5.2 Thinking モデル

出てきたCSVを丸ごとコピーして、ExcelのA1セルに貼り付ければ、列ごとに分かれた表になります。

プロンプト例⑥ Excelファイル（.xlsx）で出力させる

先ほどあなたが作成した生産スケジュール案をもとに、Excelファイル schedule.xlsx を作成してください。

【目的】
Excelでそのまま開けるスケジュール表ファイルとしてエクスポートしたいです。

【ファイル仕様】
・ファイル名：schedule.xlsx
・シート名：Schedule（1シートでOK）

【レイアウト】
・1行目にヘッダーを入れてください：
　A列：時間帯
　B列：設備
　C列：製品
　D列：数量
・2行目以降に、生産スケジュールのデータ行だけを入れてください
・列幅は内容が読みやすい程度に自動調整してください

【出力方法】
・セルの中身をテキストで画面に表示せず、
　schedule.xlsx という名前のExcelファイルを回答に添付してください
・回答には、schedule.xlsx ファイル以外の文章や説明は一切含めないでください

ChatGPTの解答例
※有料版ChatGPT（Plusプラン）の GPT‑5.2 Thinking モデル

↓ schedule.xlsx をダウンロードして開くと…

プロンプト例⑦ 表をガントチャート風の画像にする

先ほど作成した生産スケジュール表をもとに、
見やすい画像として書き出してください。

条件：
・1日分のタイムラインを横軸にした、ガントチャート風のイメージにする
・縦軸は「設備X」「設備Y」など設備ごとに分ける
・各バーの中に「製品名」「数量」をテキストで表示する
・凡例として「設備ごとの色分け」を右上に小さく入れる
・チラシや資料に貼れるような、シンプルで見やすいデザインにする
・出力は画像（PNG）でお願いします

ChatGPTの解答例
※有料版ChatGPT（Plusプラン）の GPT‑5.2 Thinking モデル

↓ schedule.png をダウンロードして開くと…

もう少しシンプルに、「ただの表を画像にしたい」場合は、こんな書き方でもOKです。

この生産スケジュール表を、資料に貼れる画像として出力してください。

条件：
・1枚の画像に収まる横長レイアウト
・1行目に「生産スケジュール（○月○日）」というタイトルを入れる
・列は「時間帯 / 設備 / 製品 / 数量」
・表の罫線をはっきり見えるようにする
・スマホ画面でも読める文字サイズにする
・出力は画像（PNG）にする

ChatGPTでスケジュール作成は難しいケース

難しいケース① データ量が多い、制約条件が複雑

次のような場合は、ChatGPT単体でのスケジューリングには限界があります。

こうなると、

• プロンプトが異常に長くなる
• 毎回、少しずつ違う回答が返ってきて再現性が低い

といった問題が出てきます。

難しいケース② リアルタイム性と整合性が求められる

生産スケジュールは本来、

• 在庫・進捗・実績データと常に整合性を取りながら
• 毎日／毎時間アップデートされていく

必要があります。

一方、ChatGPTは「会話ごとに答えを返す」仕組みであり、在庫や進捗の最新データを、自動で記録・更新し続けることはできません。

そのため、

• 「在庫マスタと常に同期したスケジュール」
• 「MES（製造実行システム）と連携したリアルタイム再計画」

のような用途は、専用システムの役割になります。

難しいケース③ 人がチェックしないと危ない

特に、次のような条件はAI任せNGです。

• 労働時間・残業時間などの法令遵守条件
• 安全上の制約（高温作業の連続時間など）
• 品質上、絶対に守るべき条件（特定工程の間隔、冷却時間など）

ChatGPTは、それらを「文章として理解しようとする」ことはできますが、100％守れると保証することはできません。

そのため、

ChatGPTが出した案は、必ず生産管理者か現場リーダーが最終チェックする

という前提を崩すべきではありません。

“安全と品質”の判断は、最後まで人が握る！
ここだけはAI時代でも変わりません

ChatGPT運用の流れ

いきなり“システム導入ありき”ではなく、まず小さくChatGPTで試してから、必要な範囲だけをツールにする。
これが中小製造業にとって一番ムダが少ない進め方です◎

スケジューラー選びはこちらの記事をご参考ください ↓

あわせて読みたい

【製造業向け】失敗しない「生産スケジューラー」の選び方

まとめ

ここまで、ChatGPTを使って生産スケジュールの“叩き台”を作る方法と、その限界について見てきました。

この記事のポイントおさらい

これから何をすればいい？

もし、いまこの記事を読みながら「うちでも試せそうかも」と感じていただけたなら、まずは次の3ステップを意識してみてください。

• STEP1：この記事のプロンプト例をそのまま使って、1日分のスケジュール案や当日リスケ案をChatGPTに出させてみる
• STEP2：「うちの工場らしい条件や優先順位」が見えてきたら、プロンプトと出力形式をテンプレート化する
• STEP3：Excelコピペや手入力が限界になってきたタイミングで、実データと連携する専用ツール化を検討する

この流れで進めれば、いきなり高額なシステム導入に踏み切らなくても、「ChatGPTでどこまでできて、どこからが専用ツールの出番か」を、自社の現場感覚に沿って見極めることができます。

そして、「ChatGPTを触ってみた結果、うちのスケジュールはシステム化したほうが良さそうだ」と感じたら、その時点で初めて本格的なツール開発や最適化エンジンの導入を検討すれば十分です。

まずは記事内のプロンプトで“お試しスケジュール”を作ってみて、
「もっとちゃんと回したい」と思ったら、自社向けツール開発を検討する。
気軽にChatGPTを使い始めてみてください◎

ChatGPTだけでスケジュール作成は難しいかも…という方は

• プロンプトがどんどん長くなってきて、管理しきれない
• 毎回、少しずつ違う回答が返ってきて再現性が低い
• 毎回ルールや制約条件を細かく入力するのが面倒になってきた
• ChatGPTの結果を会社のExcelにコピペする作業が多く、結局あまり時間短縮にならない（コピペミスも不安）
• 本当は、Excel出力まで一貫して自動化したい
• 実際の顧客名・製品コード・数量などをそのままChatGPTに入力するのは情報漏えいが心配

もしここまで当てはまるようであれば、そろそろ「ChatGPTだけで頑張るフェーズ」から、「自社向けの生産スケジュールツールを設計するフェーズ」に進むタイミングかもしれません。

当社では、中小製造業向けに生産スケジューラーの導入・開発を支援しています

おすすめ！

工場の「最適解」を、現場で使えるWebアプリに。

• 現場ヒアリングにもとづく、スケジュールルール・制約条件の整理
• ChatGPTを活用した試作スケジュール（プロトタイプ）の作成支援
• 最適化アルゴリズムを使った、生産スケジューリング専用ツールの開発

うちの現場だと、どこまでChatGPTでやれて、どこから専用ツールが必要になりそうか？」など、お気軽にご相談ください。

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