若者の働き手が少子化によって続々と減るといったことで、世代交代に伴う知識継承の課題に直面するケースは増え続けています。しかし、ベテラン社員の経験や勘、ノウハウといった暗黙知は、組織の宝とも言える貴重な資産です。とはいえ、次世代に引き継ぐことは、並大抵のことではありません。だからこそ、暗黙知のデジタル化は、組織の持続的な発展のためにも必要な取り組みです。そこで今回は、暗黙知とはどのようなものか、その特性と課題、デジタル化技術、具体的な活用イメージ、そして注意点まで、包括的に解説します。この記事を通じて、組織に最適な暗黙知のデジタル化の方法を見つけ出し、知識継承の課題を解決しましょう。暗黙知のデジタル化に取り組むなら、専門家のサポートが不可欠です。ベテラン社員の知識を効果的に継承し、組織の発展につなげるための最適な方法を一緒に考えましょう。暗黙知とは暗黙知とは、個人の経験や直感に基づく知識で、言語化や文書化が困難な知恵のことです。長年の実務経験から得られた独自のノウハウや、熟練した技能者の「匠の技」などが該当します。暗黙知は、その保有者にとっては当たり前すぎて説明が難しく、また、状況に応じて柔軟に適用される性質があるため、単純なマニュアル化が困難です。暗黙知の定義と特徴暗黙知の定義は、「個人の経験および勘を基軸とした、言語化や形式化が困難な知識や技能」です。この概念は、科学哲学者のマイケル・ポランニーによって提唱されました。暗黙知の主な特徴は、以下のとおりです。個々人の経験や感覚に基づく特定の文脈や状況に強く結びついており、一般化が難しい言語や数式で明確に表現しにくい実際の行動や経験を通じて得られる直感的で瞬時に判断や行動に結びつくこの特徴により、暗黙知はその人そのものに価値を生み出し、単純なデジタル化の技術よりも組織にとって価値ある資産となっているわけです。「暗黙知」と「形式知」の違い暗黙知の対義語は「形式知」です。形式知とは、言語や数式、図表などによって明示的に表現された知識を指します。以下に、暗黙知と形式知の主な違いをまとめました。特性暗黙知形式知表現方法言語化や文書化が困難マニュアルや教科書など、明確な形で表現可能獲得プロセス経験や実践を通じて個人的に蓄積学習や教育を通じて体系的に習得共有の簡単さ個人間での直接的な相互作用が必要文書やデータベースを通じて簡単に共有可能応用の柔軟性状況に応じて柔軟に適用可能定型的な適用が中心デジタル化の難易度高度な技術や工夫が必要比較的簡単にデジタル化可能これでも、まだまだイメージが上手く湧かない方も多いはずです。そのため、以下では図解を作成してみました。まず、暗黙知は常に新しい経験や練習によって更新され続けます。この更新は意識的に行われるものもあれば、無意識のうちに進行するものもあります。一方で、形式知の形成は、科学研究、技術開発、教育システムの構築などで見られます。例えば、新しい科学理論の確立、業務マニュアルの作成、教育カリキュラムの開発などが、このプロセスを経て形成された形式知の例といえるでしょう。暗黙知は、形式知のように単純にデータ化できず、本質的な価値もそう簡単に捉えきれません。なぜここまで暗黙知は本質的な価値を捉えきれないのか。これには、暗黙知そのものの特性と、それに伴う課題が関係しています。ここからは、もう少し深く掘り下げていきましょう。暗黙知の特性と課題暗黙知は、組織にとって貴重な資産でありながら、その特性ゆえに継承が困難な知識だとお伝えしました。もっと具体的にイメージしてもらうため、以下では、暗黙知の主要な側面の2つと、それに関連する課題を詳しく見ていきます。ベテラン社員の経験や技術日常業務の中で培われる知識1.ベテラン社員の経験や技術ベテラン社員の暗黙知は、長年の経験から得られた直感的な判断力や、独自のノウハウの集積です。社員の頭脳に蓄積された知識は、その人物の経験や価値観と密接に結びついているため、単純な言語化や数値化が困難です。さらに、この暗黙知は属人化しやすいという特徴があります。つまり、特定の個人に紐づいた知識となりやすく、その個人が組織を離れると同時に失われてしまうリスクをはらむものだということです。2.日常業務の中で培われる知識日常業務を通じて蓄積される暗黙知は、往々にして意識されずに使用されるため、その存在自体が認識されにくいという特徴を持ちます。保有者にとっては「当たり前」のことであり、明確に説明することが難しい場合が多いです。例えば、熟練した製造ラインの作業者が持つ、製品の品質を瞬時に判断する能力は、その作業者自身も「なんとなく」わかるという程度の認識かもしれません。また、この種の暗黙知は個人差も大きい上、特定の環境や条件下でのみ有効な知識である場合が多く、そのまま他の状況に適用しにくいのも特徴です。両者の課題ベテラン社員の経験や技術、そして日常業務の中で培われる知識には、以下の共通した課題があります。知識の言語化・形式化の困難さ属人性の高さと失うリスクどちらの課題でも、組織における知識管理や技能伝承の難しさを浮き彫りにします。この問題に対処するためには、暗黙知のデジタル化とそれに伴う共有の仕組みづくりが求められます。次節では、本記事のテーマでもある具体的なデジタル化技術について詳しく見ていきます。システム開発やAI活用を想定されている方に役立つ情報を発信中！=>お役立ち資料はこちらからダウンロード暗黙知を継承するためのデジタル化技術とは属人化しやすい暗黙知を継承するソリューションとして、以下のデジタル化技術が特に有効です。ナレッジマネジメントシミュレーション仮想現実（VR）・拡張現実（AR）AI（人工知能）ナレッジマネジメントナレッジマネジメントは、組織内の知識を効果的に収集、蓄積、共有するためのシステムと手法です。主に、検索機能の高度化により、文脈や状況に応じた知識を抽出します。暗黙知を対象とする場合は、以下で情報を管理します。機能説明タグ付けキーワードやカテゴリーを付与し検索を容易にコメント質問や補足情報を追加し理解を深める版管理更新履歴を管理し変化を追跡関連付け知識間の関係性を明示し文脈理解を促進この機能により、暗黙知の文脈や適用条件までも含めた包括的な知識の継承が可能です。ベテランの知識を事例とともに記録し、それに対する他の社員のコメントや質問、さらには本人の補足説明などを加えるといえばイメージしやすいでしょう。シミュレーションシミュレーション技術は、暗黙知に基づいた意思決定の事前検証に有効です。主な利点は、実際の状況を仮想的に再現し、様々な条件下での結果を予測できることです。つまり、ベテラン社員の暗黙知を、具体的なシナリオを通じて可視化し、共有するわけです。例えば、製造業における生産ラインの最適化を考えてみましょう。熟練した生産管理者は、様々な要因を総合的に判断して、最適な生産計画を立案します。この暗黙知をシミュレーションモデルに組み込むといった具合です。そうすると、シミュレーションモデルで多様なシナリオを検証し、リスク評価できます。また、モデルそのものが知識の形式化となり、教育訓練にも活用して継承できます。仮想現実（VR）・拡張現実（AR）仮想現実（VR）と拡張現実（AR）技術も、暗黙知の共有・伝承に役立つ方法です。この技術は、言語化が困難な経験や感覚を、視覚的・聴覚的・触覚的に再現することで、より直感的な知識の伝達を可能にします。VRの主な利点は、完全に仮想の環境を創出できることです。現実世界では再現が困難、または危険な状況下での訓練を実施でき、暗黙知の想定をシミュレートできます。一方、ARは現実の環境に仮想の情報を重ね合わせる技術です。ARグラスを通じて手順や注意点を視覚的に表示することで、熟練技術者の暗黙知を効果的に伝達できます。AI（人工知能）最後に、近年急速に発展を遂げたAI（人工知能）技術です。特に機械学習やディープラーニングの発展により、人間の専門家が長年の経験で培った判断基準や直感的な意思決定を、ある程度再現することが可能になってきました。機能説明パターン認識データから微妙なパターンや相関関係を発見予測モデリング過去データを基に将来の傾向を予測自然言語処理テキストから情報を抽出し暗黙知を形式化画像・音声認識視覚・聴覚情報を分析し判断基準を学習高性能なAIモデルの構築には、質の高いデータが必要となるものの、暗黙知のデジタル化にも有効な手段です。ここまで、暗黙知のデジタル化技術について理解を深めたところで、次はこの技術を実際のビジネス現場でどのように活用できるか、具体的なイメージを見ていきましょう。暗黙知のデジタル化に関する課題解決や最適なアプローチの検討をサポートします。専門家による丁寧な支援で、効果的な導入を実現します。暗黙知のデジタル化の活用イメージ暗黙知のデジタル化は、様々な業界で変化をもたらしています。以下では、代表的な分野での活用例を紹介します。製造業顧客サービス研究開発医療現場製造業製造業では、熟練作業員の経験、勘、ノウハウをAIで分析・言語化する取り組みが進んでいます。例えば、ダイキン工業では、エアコン製造ラインにおいて熟練工の作業をAIカメラで分析し、その動きをデジタル化（※1）。NGだと判断した場合はその場で止めて、確認するトヨタ式を採用しています。結果、不良品率も低下し、品質の安定化にも成功しています。このように、暗黙知のデジタル化は技能伝承の課題解決と生産性向上に貢献しています。顧客サービス顧客サービス分野では、ベテラン社員の対応スキルをデジタル化し、組織全体で共有する取り組みなどが挙げられます（※2）。大手通信会社のNTTドコモは、コールセンターにおいて生成AIを活用した「AIエージェント」を導入。待ち時間の減少により顧客満足度が向上し、人材の属人化の解消につながるとしています。こうした暗黙知のデジタル化は、個々人におけるサービス品質のムラをなくし、均一化と効率化をもたらしています。研究開発研究開発分野では、熟練研究者の経験や直感をデジタル化し、イノベーションの創出を加速する取り組みが行われています。例えば、製薬大手の武田薬品工業は、AI技術を活用して選別の効率化を図っています（※3）。効果が高いと判断されるものを治験等のプロセスへ移行する、見る人の暗黙知をデジタル化したイメージです。このような研究者の暗黙知をデジタル化することで、効率的な研究開発も実現できるようになっています。医療現場医療現場では、ベテラン医師や看護師の暗黙知をデジタル化し、診断精度の向上や医療サービスの質的改善に活用する取り組みが挙げられるでしょう。国立がん研究センターでは、内視鏡画像診断支援AIシステムを開発。熟練医師の診断ノウハウをAIに学習させることで、見逃しの回避に加えて、医師による技術格差の解消を進めています。膨大な量の学習データ（25万枚をこえる画像）は必要となっていますが、たゆまぬ暗黙知のデジタル化が、医療の質の向上と効率化をもたらした好例です。ここまで、暗黙知のデジタル化技術の活用イメージを具体的に見てきました。では、実際に導入する場合にはどうしたら良いのでしょうか。次は、この技術を実際に導入する際に注意すべきポイントについて解説します。システム開発やAI活用を想定されている方に役立つ情報を発信中！=>お役立ち資料はこちらからダウンロード暗黙知をデジタル化する上での注意点暗黙知のデジタル化には、特に以下の点に注意を払う必要があります。プライバシーの保護バイアスを検証する責任の所在を明確にする情報格差が生まれないように注意するプライバシーの保護暗黙知のデジタル化では、個人情報の取り扱いに細心の注意を払う必要があります。ベテラン社員の経験や知識を記録・分析する際、意図せず機密情報や個人的な情報が含まれるためです。データの匿名化アクセス制御インフォームドコンセントデータ保護方針の策定などの対策を講じることで、暗黙知のデジタル化と個人のプライバシー保護の両立を目指してください。加えて、技術の進歩に伴い、新たなプライバシーリスクが生じる可能性もあるため、継続的な見直しと改善も不可欠です。バイアスを検証する暗黙知のデジタル化では、潜在的なバイアス（先入観・偏見）や差別意識を排除することも極めて重要です。人間の経験や直感に基づく暗黙知には、意識的または無意識的なバイアスが含まれます。少し、仕組みを見てみましょう。通常、暗黙知の形成には様々な要因があり、意識的または無意識的にバイアスを生み出しています。その上で、意思決定を行えば、そのバイアスに影響された行動や判断を選ぶわけです。この流れは、AIおよびデジタル化でも同様です。つまり、そのままデジタル化すると、偏った判断や不公平な結果を生み出す恐れがあるということです。そのため、偏りのチェックや外部評価、モニタリングによる改善は継続しなければなりません。また、バイアスの完全な排除は困難であることを認識し、デジタル化された暗黙知を絶対視せず、人間の判断と組み合わせて活用することを基本としてください。責任の所在を明確にするそして、デジタル化された暗黙知に基づいて行われた判断や行動の結果について、誰がどのような責任を負うのか、事前に明確にしておく必要があります。責任の所在を明確化するためには、以下のような取り組みが有効です。責任範囲の明文化意思決定プロセスの透明化人間の介在ポイントの設定定期的な監査責任の所在を明確化することで、暗黙知のデジタル化システムの信頼性が向上し、組織全体での積極的な活用が促進されます。同時に、問題が発生した際の迅速な対応や改善が可能となり、システムの継続的な進化にもつながります。情報格差が生まれないように注意する暗黙知のデジタル化を進める際、組織内で情報格差が生じないよう細心の注意を払います。組織全体の効率性や公平性が損なわれる恐れがあるからです。誰もが直感的に操作できるように設計し、十分な時間をかけて全社員にトレーニングを実施しましょう。定期的に利用状況を部門や年齢層ごとに分析し、格差が生じていないか確認するのも有効です。さらに、暗黙知のデジタル化が進んだ後も、対面でのコミュニケーションや実地研修の機会を維持することが重要です。情報格差の防止に努めることで、組織全体で暗黙知を効果的に共有・活用できる環境が整い、真の意味でのナレッジマネジメントが実現するのです。まとめ暗黙知のデジタル化は、組織の持続的な競争力維持と知識継承のために不可欠な取り組みです。ナレッジマネジメント、シミュレーション、VR・AR、AIなどの技術の活用によって、これまで困難とされてきた暗黙知の継承が可能になりつつあります。同時に、プライバシー保護、バイアスの検証、責任の所在の明確化、情報格差の防止など、導入時の注意点も踏まえる必要があります。NOVEL株式会社では、AIを活用した知識継承の最適なアプローチを見出し、スムーズな導入をサポートいたします。ぜひ、無料相談からお声がけください。暗黙知のデジタル化に関するFAQ技術継承にAIは使える？はい、AIは技術継承に有効なツールとなり得ます。AIの機械学習やディープラーニングの能力の活用によって、ベテラン技術者の暗黙知を効果的にデジタル化し、次世代に継承できます。ただし、AIの活用には注意点もあります。AIはあくまでツールであり、人間の判断や経験を完全に代替するものではありません。また、AIモデルの精度は学習データの質に依存するため、ベテラン技術者の協力を得ながら、慎重にデータを収集・選別する必要があります。「知のデジタル化」とはどういう意味ですか？「知のデジタル化」とは、人間の知識、経験、ノウハウをデジタル形式で記録、保存、共有可能にするプロセスを指します。特に、言語化や文書化が困難な暗黙知を、デジタル技術を用いて可視化し、組織全体で活用できるようにすることを意味します。暗黙知のデメリットは？暗黙知は組織にとって貴重な資産である一方で、以下のデメリットも存在します。ブラックボックス化属人化客観性の欠如このデメリットを克服するためには、暗黙知の可視化とデジタル化が有効です。ナレッジマネジメントシステムの導入、AI技術の活用、VR・ARを用いた技能訓練など、様々な手法を組み合わせることで、暗黙知を組織の共有資産として活用できます。暗黙知の見える化とは？暗黙知の見える化とは、個人の内面に蓄積された経験や勘、ノウハウなどの言語化が困難な知識を、何らかの形で可視化し、他者と共有可能な状態にすることを指します。暗黙知の見える化は、単なる技術導入ではなく、組織全体の取り組みとして推進することが重要です。適切に実施することで、組織の知的資産を最大限に活用し、持続的な競争優位性を確立できるでしょう。システム開発やAI活用を想定されている方に役立つ情報を発信中！=>お役立ち資料はこちらからダウンロード【本記事の参考文献】※1：次は「デジタルカイゼン」で差を付ける、ダイキン工場の最前線に潜入 | 日経クロステック（xTECH）※2：報道発表資料 : （お知らせ）AIを活用した電話応対業務の自動化に向けた連携協定を締結 | お知らせ | NTTドコモ※3：内視鏡AIグループ | 国立がん研究センター 研究所