はじめに
組織や個人が持つ「言葉にできない知恵」である暗黙知は、競争力の源泉でありながら共有が極めて困難な知識です。熟練者の退職や組織間の壁により、貴重な暗黙知が失われる課題が深刻化する中、知識グラフとAI技術を活用した分散型暗黙知システムが注目を集めています。
本記事では、暗黙知の特性と共有の課題から始まり、最新の技術的アプローチと実用例、さらに学術組織での応用まで、分散型暗黙知システムの現状と展望を詳しく解説します。
暗黙知とは何か：組織に眠る「見えない知識」の正体
暗黙知の本質的特徴
暗黙知（tacit knowledge）とは、人が経験や文脈から得た知見であり、言語化や形式化が困難な知識を指します。哲学者ポラニーが「人は言語で表現できる以上のことを知りうる」と述べたように、暗黙知は私たちの認知活動の根幹を成しています。
具体的には、自転車の乗り方や熟練技術者の勘所など、本人は深く理解していても明確な言葉で伝えるのが難しい知識が暗黙知に該当します。一方、「形式知（explicit knowledge）」は文書や数式などで表現・共有できる知識であり、誰もがアクセスしやすい形で伝達可能です。
暗黙知が組織にもたらす価値と課題
暗黙知は個人や組織の競争力の源泉となりますが、その非言語的性質ゆえに共有・継承が困難という課題を抱えています。特に以下の状況で問題が顕在化します：
- 世代交代時の知識損失: 熟練者の退職により貴重なノウハウが失われる
- 組織間連携の阻害: 部署や企業間での知識共有が進まない
- 新人教育の非効率性: 「背中を見て学べ」式の教育では時間がかかりすぎる
実際の企業事例では、設計ナレッジの大部分が個人の記憶に留まり、問題発生時に「誰が知っているか」を探し出す非効率なコミュニケーションが発生していたケースが報告されています。
暗黙知共有の認知的メカニズム：共同注意と社会化の重要性
認知科学が明かす暗黙知伝達の仕組み
暗黙知はどのように形成され、他者に伝えられるのでしょうか。認知科学の観点から、共同注意（Joint Attention）と共有経験が鍵となることが明らかになっています。
NonakaらのSECIモデルでは、暗黙知から暗黙知への伝達プロセスを「共同化（Socialization）」と呼び、日常の共同作業や対話を通じた暗黙知の共有を位置づけました。熟練者と初心者が現場で共に作業し、動作を観察・模倣する中で、言葉では説明されないコツが自然と受け継がれていくプロセスがこれに当たります。
集合的暗黙知という新たな視点
Collins（2010）は暗黙知を以下の3つに分類しました：
- 身体的暗黙知: 個人の身体技能に根ざす知識
- 関係的暗黙知: 個人間の関係性や文脈に依存する知識
- 集合的暗黙知: 組織文化やチーム内に存在する知識
特に集合的暗黙知は、単独の個人ではなく複数人の相互作用から生まれる知識であり、例えば熟練の研究チームが長年の協働で培った暗黙の合意や作業様式などが該当します。このような知識はチーム全体の共有経験に依存するため、他組織への移転が一層困難となります。
知識グラフとAIによる暗黙知の可視化技術
知識グラフが拓く新たな知識表現
知識グラフ（Knowledge Graph）は、知識をノード（エンティティ）とエッジ（関係）のグラフ構造で表現するデータベース手法です。従来のリレーショナルDBでは難しかった異種の情報を柔軟に統合し、複雑なつながりを表現できる点が大きな特徴です。
Googleの検索エンジンが2012年頃に飛躍的に賢くなった背景にもKnowledge Graphの導入があり、人物や事物の関係性をグラフで捉えることで文脈に沿った検索結果を提示できるようになりました。
暗黙知と知識グラフの融合アプローチ
暗黙知は形式化しにくいにも関わらず、それをグラフという構造化データに落とし込むことは可能なのでしょうか。研究者たちは段階的なアプローチを提案しています：
- 断片化と関係性の抽出: 暗黙知に含まれる要素（経験則、判断基準、事例など）をできる限り言語化し、その断片同士の関係を知識グラフ上に表現
- AI支援による自動化: 大規模言語モデル（LLM）を活用して、会話や文書から知識要素を抽出・グラフ化
実用例：漁業コミュニティの暗黙知保存
Swinburne大学とMonash大学のKanijらの研究（2025年）では、バングラデシュとインドネシアの漁業コミュニティにおける漁民の暗黙知に着目し、会話インタビューから知識グラフを構築する手法を提案しました。
この研究では、フォーカスグループや対話から得た知識をまず手作業でグラフに整理し、その後GPT系の大型言語モデルを用いて自動的にテキストから知識要素を抽出する手法を試みています。結果として、知識グラフは漁業コミュニティの貴重な知恵を体系的に「見える化」し、保存・共有できる有望な手段であることが示されました。
AI技術による暗黙知抽出の最新動向
NLPアルゴリズムの比較分析
MoroccoのZaouiら（2025年）の研究では、組織内文書に埋もれた暗黙知を発掘・共有するためのNLPアルゴリズムの比較分析が行われました。この研究は、業務報告書や議事録など半構造化テキストからAIで「人間の洞察」を抽出し、知識共有に役立てるアプローチです。
具体的には、以下の手法が評価されています：
- テキストマイニング: 大量の文書からパターンを発見
- 情報抽出: 構造化されていないテキストから特定の情報を抽出
- クラスタリング: 類似した概念や事例をグループ化
- レコメンデーション: 関連する知識や専門家を推薦
研究結果では、各手法には強みと限界があり、目的に応じて適切な組み合わせを選ぶ必要があると指摘されています。例えば、キーワード抽出や分類器は大量の文書からパターンを見つけるのに有用ですが、暗黙知特有の文脈ニュアンスを捉えるには限界があります。
企業での実装事例：Jatco社の取り組み
日本の自動車部品メーカーであるJatco社では、社内のベテラン設計者が持つノウハウ（暗黙知）を形式知化し、ナレッジグラフと生成AI（RAG: Retrieval-Augmented Generation）を組み合わせた自動設計支援システムを構築しました。
この取り組みでは、以下のプロセスで暗黙知の活用を実現しています：
- 設計文書のデジタル化: 社内ドキュメントや熟練者の経験談をデータ化
- 知識グラフの構築: 設計要素間の関係性をグラフ構造で表現
- AI支援システムの開発: 生成AIが知識ベースを参照しながら設計案を提案
この結果、属人的な「匠の勘」を組織全体の資産として活用し、新人でも高度な設計判断を支援してもらえる環境が整備されつつあります。
学術組織における知識共有の新展開
研究知識のオープン化とORKG
学術分野においても、暗黙知の共有は重要な課題です。論文や報告書として公表される成果の背後には、実験上のノウハウ、失敗から得た教訓、研究者間の共通理解など、多くの暗黙知が伏流として存在しています。
この課題に対するアプローチの一つが**Open Research Knowledge Graph（ORKG）**です。AuerらによるORKGは、従来の論文中心の知識流通から脱却し、研究知識を知識グラフ上で統合することで分野や組織を超えた知識検索・比較を可能にしようとしています。
例えば、ある研究テーマについて関連論文の仮説や実験条件をグラフ上で一覧できれば、明示的な知識だけでなく「どのようなアプローチが多く試され、何が暗黙の常識となっているか」を可視化できます。
コミュニティ・オブ・プラクティスの活用
**コミュニティ・オブ・プラクティス（CoP）**の考え方も学術知識共有に応用されています。同じ関心や課題を持つ研究者グループが定期的に集まり、互いの経験談や失敗例を語り合うことで暗黙知を交換する取り組みです。
例えば、大学間連携プロジェクトでシニア研究者が知見を語り、ジュニア研究者がメモを知識ベース化するといった活動が暗黙知の形式知化に貢献しています。
世代間継承におけるAIの役割
Falckenthalら（2025年）は、ヨーロッパの組織で進む大量退職に備え、世代間の暗黙知移転（Intergenerational Tacit Knowledge Transfer）にAIを組み込む方策を検討しました。
36件のインタビュー調査から、シニアとジュニアのペアによるメンタリングにAIアシスタントを加えることで、以下の効果が期待できるとしています：
- 対話の促進: AIが会話の仲立ちを行い、質問を引き出す
- 知識ベースの提示: 過去の類似事例をリアルタイムで提供
- コラボレーションの強化: ロールプレイや対話を通じた信頼構築
著者らは、AIはあくまで補助的役割であるものの、適切に組み込めば世代間継承の「触媒」として機能しうると結論づけています。
分散型暗黙知システムの今後の展望
技術的課題と解決の方向性
分散型暗黙知システムの発展には、以下の技術的課題の解決が不可欠です：
- 文脈理解の向上: AIが人間の微妙なニュアンスや文脈を正確に捉える能力の向上
- プライバシー保護: 機密性の高い暗黙知を安全に共有するセキュリティ技術
- スケーラビリティ: 大規模組織での実用に耐える処理性能の確保
これらの課題に対し、最新のAI技術や分散データベース技術の活用が期待されています。
組織文化との統合
技術的な進歩だけでなく、暗黙知共有を促進する組織文化の醸成も重要です。知識を独占するのではなく、共有することで組織全体の価値を高めるという意識改革が求められます。
まとめ
分散型暗黙知システムは、組織やコミュニティに分散して存在する貴重な暗黙知を可視化・共有する革新的なアプローチです。知識グラフが暗黙知の断片をつなぎとめる「地図」として機能し、AIが大量のテキストや対話から人間の洞察を掘り起こす「触媒」として期待されています。
企業での実用例から学術機関での応用まで、様々な分野で実証実験が進められており、その有効性が徐々に明らかになってきています。今後は、技術的な進歩と組織文化の変革を両輪として、分散型暗黙知システムがさらに発展していくことが予想されます。
このシステムの発展は、単に知識管理の高度化に留まらず、人間の創造的協調をテクノロジーで支援する新たな地平を拓くものとして大いに注目されます。
コメント