暗黙知を形式知にする 生成AI時代のナレッジマネジメント

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社内のナレッジをもっと有効に活用できれば／共有する文化があれば、例えばこんな場面で、業務の効率化・コスト削減・作業負荷低減が叶うことも。

・過去の試作・実験データや設計変更履歴が散在し、活用されないまま埋もれている
・知識が特定の人に偏り、マニュアルも不十分なため、新人や異動者が学びにくい
・複数の開発プロジェクトが並行している場合、似た技術課題に対して別々に解決策を模索している
・実験や試作で起こる不具合の原因と対策が次に活かせず、同じ現象が起きても対応に時間がかかる
・熟練者の技能やコツが属人的になっている場合、新人や異動者に伝えるのが難しい
・設備メンテナンスの方法が現場ごとに異なり、担当者の技量に左右されてコストが増加している

そのためには、共有するシステムではなく、マネジメントや推進する手腕が重要です。今回は推進上の留意点・工夫点・考え方・事例だけでなく、"完全に生成AI利用を前提にするパラダイムに変わった"という講師の見解をもとに、生成AIによりナレッジマネジメントがいかに変わり、どう活用していけばよいかが学べるセミナーです。

　暗黙知を形式知にし共有化・伝承していく取り組みは、ナレッジマネジメントと呼ばれ、各社での取り組みが始まってから30年近くなります。ＩＴインフラが整い、社員の情報リテラシーも高まった今日、知識や情報の共有・活用・成長が上手くいっていない原因は、まちがいなくその推進方法やマネジメント方法の誤りにあります。同じようなシステムを使っていても、うまくいっている会社や部門もあれば、うまくいっていない会社や部門もあります。このことはつまりナレッジマネジメントの成否は、システムで決まるのではなく、マネジメントや推進の巧拙によって決まるということです。マネジメントと呼ばれる所以です。
　そして現在は、AIの発達により「情報の検索」から「AIに相談」にパラダイムが変わっていく段階にあります。これからは「形式知を検索してファイルを見つける」のはなく「自分の知りたいことをAIと対話して内面化していく」ことがナレッジマネジメントの基本動作になっていきます。

　本セミナーでは、講師が長年（およそ25年）クライアント現場でナレッジマネジメントを推進してきた経験から、ナレッジマネジメントというとりくみの本質、推進上の悩ましさを解く考え方、アプローチ方法、いくつかの細かな推進テクニックをお伝えします。加えて、AIにより進行しているパラダイムシフトについても解説いたします。

１．ナレッジマネジメント（ＫＭ）の基本
　1.1　ＳＥＣＩモデル
　1.2　場の創出の重要性
　1.3　ＩＴによる経営変革の２側面
　1.4　KMの成果は人の動きで見えてくる
　1.5　情報共有・知識共有 が進まない理由
　1.6　変えるべきことは、基盤
　1.7　ナレッジマネジメントの手段・基盤系でなすべきこと
 
２．ＫＭ推進方法
　2.1　推進の概略ステップ　（一例）
　2.2　現場の話を聞くときの留意点
　2.3　参考になる良質なドキュメントになっていない理由
　2.4　「知識を集める」ではなく、「困りごとを集める」から始める
　2.5　ナレッジマネジメントの改善余地を見つける視点例
 
３．ＫＭ具体論
　3.1　技術のナレッジ化とは
　3.2　まず、成果の出る場面から考えること
　3.3　思考業務支援ツール設計における２つの基本型
　3.4　プロジェクト型　か　工程分担型なのかを考慮する
　3.5　知識を使いやすくするための５つの方法
　3.6　ＩＴシステムを活用した取り組みの展開パターン
　3.7　各種KMシステム化の特徴
　3.8　知識伝達の３段階
 
４．ＳＮＳ的なナレッジマネジメント
  4.1　ナレッジマネジメント　２つの型
  4.2　一載千遇の時代
  4.3　ＳＮＳで繋がることにより、新たな貢献ができるようになる
  4.4　見守る（安心感を与える）貢献、励ましねぎらう貢献
  4.5　適切な人を紹介する貢献、場を作る貢献
  4.6　経験知を伝える貢献、専門家として相談にのる貢献
  4.7　参考になる過去の事例・文脈を教える貢献
  4.8　問答を通じて、知識（技術）を伝承する貢献
  4.9　ネット上のスルーパス
 
５．ＡＩ時代のナレッジマネジメント
  5.1　生成AIがもたらすナレッジワークの本質的な変化
  5.2　生成AIは、検索ツールの高度化ではない、思考スタイルの変質をもたらす
  5.3　検索パラダイム　対話パラダイム
  5.4　「検索精度」でなく「思考品質」の次元になる
  5.5　AIで自分の能力を拡張する、AIで自分を賢くする
  5.6　AI指令パラダイム、AI相談パラダイム
  5.7　文書での学習とAI活用での学習の違い
  5.8　Prompt Engineeringでなく、Inward listeningが重要になる
  5.9　AIと対話して思考するとは
  5.10　AI学習では、従来のマニュアル品質が不要になる
  5.11　ヒューマンフレンドリーとAIフレンドリー
  5.12　分類の意味や #（ハッシュタグ）の意味が薄れていく
  5.13　ナレッジの玉石混交を恐れなくてもよくなる
  5.14　ナレッジのアップデートが「修正」ではなく「追加」となる
  5.15　チェックリストに対する感覚が忌避感から安堵感に変わる
  5.16　ベテランにとってナレッジの残し甲斐が劇的に高まる
 
　　□ 質疑応答 □　

　R&Dの現場で研究者・技術者集団を対象に、ナレッジマネジメントやプロジェクトマネジメントなどの改善を支援。変えることに本気なクライアントのセコンドとして、魅力的なありたい姿を真摯に構想し、現場の組織能力を信じて働きかけ、じっくりと変革を促すコンサルティングスタイル。ていねいな説明、わかりやすい資料づくりをこころがけている。

【専門】プロジェクトマネジメント、ナレッジマネジメント、ネゴシエーション等

【HP】https://www.jmac.co.jp/column/opinion/008/