暗黙知を形式知にするには、ベテランが何を見て判断しているかを聞き取り、「重視する順番」「必ず確かめる質問」「例外の扱い」として言葉にし、過去の実例で確かめて直す。経験や勘のような暗黙知は、そのままでは本人にも説明しにくいが、具体的な場面を題材に聞き取ると言葉にしやすい。言葉にした判断の軸は、マニュアルやチェックリストにするほか、生成AIに設定して相談や資料のレビューに使うこともできる。
本記事では、暗黙知と形式知の違い、知識を共有する考え方として知られるSECIモデル、暗黙知を言葉にする手順、形式知のかたちの選び方、言葉にした判断の軸を生成AIで使う方法を解説する。ベテランの退職に備えた技術伝承の進め方は「技術伝承・属人化をAIで解消するには？」で解説している。
暗黙知とは、言葉や数字で表現しにくい技能やノウハウのことである。形式知とは、言葉や数式で表現でき、文書やデータとして共有できる知識を指す（野村総合研究所 用語解説「ナレッジ・マネジメント」）。
| 比較項目 | 暗黙知 | 形式知 |
|---|---|---|
| 中身 | 経験から身についたコツ、勘、判断の観点 | 手順、規程、数値の基準、記録 |
| ある場所 | 個人の頭の中 | マニュアル、資料、システム |
| 伝え方 | 一緒に働く、相談する、見て覚える | 読む、検索する |
| 例 | 「この顧客にはこの点を先に説明する」「この数値なら念のため再確認する」 | 作業手順書、検査基準、FAQ |
| 失われやすさ | 異動や退職で、人と一緒に失われる | 残るが、更新しないと古くなる |
業務で問題になりやすいのは、手順そのものよりも「なぜそうするのか」「例外のときにどう判断するのか」という判断の観点である。手順書には書かれていても、判断の理由が書かれていないため、同じ質問がベテランに集まり続ける。
SECI（セキ）モデルは、1990年代初頭に野中郁次郎氏が発表した、組織で知識を生み出す過程を表す考え方である。暗黙知と形式知が、共同化・表出化・連結化・内面化の4つのプロセスを通じて変換されていくと説明される。
共同化（暗黙知から暗黙知、一緒に働き体験から学ぶ）、表出化（暗黙知から形式知、言葉や図にする）、連結化（形式知から形式知、資料を組み合わせて体系化）、内面化（形式知から暗黙知、使いながら身につける）の順に循環する。生成AIで活用する出発点は表出化。 1 共同化 暗黙知 → 暗黙知 一緒に働き、 体験から学ぶ 2 表出化 暗黙知 → 形式知 言葉や図にする AIで活用する出発点 3 連結化 形式知 → 形式知 資料を組み合わせ、 体系化する 4 内面化 形式知 → 暗黙知 使いながら、 身につける 図1：SECIモデルの4つのプロセス
| プロセス | 知識の変換 | 職場での例 |
|---|---|---|
| 共同化 | 暗黙知 → 暗黙知 | 若手がベテランと同行し、現場で判断の仕方を見て覚える |
| 表出化 | 暗黙知 → 形式知 | ベテランが重視している点を、聞き取りを通じて言葉や図にする |
| 連結化 | 形式知 → 形式知 | 言葉にした観点を、既存の規程や手順書と組み合わせて整理する |
| 内面化 | 形式知 → 暗黙知 | 若手が整理された観点を使って仕事をするうちに、自分の判断として身につける |
多くの職場で止まりやすいのは「表出化」である。ベテラン本人にとって判断はあたりまえになっており、改めて説明を求められても「ケースバイケース」「慣れ」としか言えないことが多い。次の章では、この表出化を進める手順を紹介する。
「ベテランの知識をすべて」では範囲が広すぎて進まない。ベテランがくり返し受けている相談や、若手がつまずきやすい判断を1つ選び、そこから始める。
「普段どうしていますか」と一般論で聞くと、答えは手順書と同じになりやすい。過去の案件や資料を手元に置き、「このとき最初に何を見ましたか」「なぜこちらを選びましたか」「どうなっていたら止めましたか」と、具体的な場面で判断の理由を聞く。聞き取りの進め方は「技術伝承・属人化をAIで解消するには？」で詳しく紹介している。
聞き取った内容を、「何を重視するか（重視する順番）」「必ず確かめる質問」「例外のときの扱い」「自分では決めず、人に任せる条件」に分けて書き出す。文章で長く書くより、項目ごとに短く書くほうが、後から使いやすい。
役割：発注先選びの相談に答える、決定はしない。重視する順番：品質の実績、納期の守りやすさ、価格。必ず聞くこと：過去の不具合の有無、代わりの発注先。人に引き継ぐとき：新しい取引先、契約条件の変更。 判断軸シート（架空の例） 役割 発注先選びの相談に答える。決定はしない 重視する順番 品質の実績 → 納期の守りやすさ → 価格 必ず聞くこと 過去の不具合の有無、代わりの発注先 人に引き継ぐとき 新しい取引先、契約条件の変更 図2：判断軸シートの記入例（購買の発注先選びの相談・架空の例）
書き出した判断の軸を、過去の案件に当てはめてみる。ベテラン本人の判断と食い違うところがあれば、言葉にし切れていない観点がある。本人に読んでもらい、足りない点や言い過ぎの点を直してもらう。
言葉にした知識を、すべて同じ文書にまとめる必要はない。知識の種類ごとに、使われやすいかたちが違う。
| かたち | 向いている知識 | 使われる場面 |
|---|---|---|
| マニュアル・手順書 | 誰がやっても同じになる手順 | 作業の前や途中で読む |
| チェックリスト | 漏れなく確かめたい項目 | 提出や出荷の前に確認する |
| FAQ・事例集 | くり返し聞かれる質問と答え、過去の判断の実例 | わからないときに調べる |
| 判断軸シート | 重視する順番、確かめる質問、例外の扱い | 相談や資料のレビューのとき |
判断軸シートは、読むだけでは使われにくいかたちでもある。判断の観点は、具体的な相談や資料に当てはめたときに初めて役に立つためだ。そこで、判断軸を生成AIに設定し、相談やレビューの場で使えるようにする方法がある。
chai+ AIエキスパートは、専門家の判断の軸に照らして、社員の相談や資料のレビューに答える生成AIである。公式ページでは、「その人のコピー」ではなく判断の軸を言葉にして共有する仕組みと説明しており、専門家への聞き取りをもとに次の3つを設定する。
専門家への聞き取りは60〜90分ほどで、くり返し受ける相談と、そのときに見ている点を洗い出す。回答は登録された観点に照らしたレビュー案であり、最終的な判断は人が行う。SECIモデルに当てはめると、聞き取りと設定が「表出化」、社内資料と組み合わせることが「連結化」、社員がAIの指摘を通じて観点を学ぶことが「内面化」にあたる。AIエキスパートの仕組みと導入の手順は「社内の判断基準を生成AIに反映するには？」で解説している。
暗黙知は言葉や数字で表現しにくい技能やノウハウ、形式知は文書やデータとして共有できる知識である。SECIモデルでは暗黙知を言葉や図にする段階を表出化と呼び、多くの職場でここが止まりやすい。対象の相談を1つに絞り、具体的な場面で判断の理由を聞き取り、重視する順番・必ず確かめる質問・例外・人に任せる条件として書き出し、過去の実例で試して本人に直してもらう。言葉にした判断の軸は、生成AIに設定すれば相談やレビューの場で使われる形式知になる。
A. 対象の業務や相談を1つに絞り、過去の案件など具体的な場面を題材に、ベテランが何を見てどう判断したかを聞き取ります。聞き取った内容を、重視する順番・必ず確かめる質問・例外の扱いとして書き出し、過去の実例で試して本人に直してもらいます。
A. 暗黙知は、経験から身についたコツや勘など、言葉や数字で表現しにくい技能やノウハウです。形式知は、手順書や規程、数値の基準のように、言葉や数式で表現でき、文書やデータとして共有できる知識です。
A. 1990年代初頭に野中郁次郎氏が発表した、組織で知識を生み出す過程を表す考え方です。暗黙知を共有する共同化、暗黙知を言葉や図にする表出化、形式知を組み合わせる連結化、形式知を使って身につける内面化の4つのプロセスからなります。
A. 一般論ではなく、具体的な場面で聞くと言葉にしやすくなります。過去の案件や資料を見ながら「このとき最初に何を見ましたか」「なぜこちらを選びましたか」「どうなっていたら止めましたか」と、判断の理由を一つずつ聞いていきます。
A. 知識の種類によって使い分けます。誰がやっても同じになる手順はマニュアル、漏れなく確かめたい項目はチェックリスト、くり返し聞かれる質問はFAQ、重視する順番や例外の扱いは判断軸シートにまとめると使われやすくなります。
A. そのまま再現するものではありません。生成AIが使えるのは、聞き取りを通じて言葉にした判断の軸と、登録した社内資料です。chai+ AIエキスパートの回答も、登録された観点に照らしたレビュー案であり、最終的な判断は人が行います。
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