AI時代の知識経営革命：SECIモデルの進化とLLMによる暗黙知の形式知化

### 主題と目的 本レポートは、AI技術、特に大規模言語モデル（LLM）が急速に発展する現代において、伝統的な知識経営理論である「SECIモデル」や、その中核概念である「暗黙知」「形式知」がどのように変容し、応用されているかについての最新の研究動向と実践事例を調査・分析することを目的とします。 具体的には、LLMやAIが組織や個人の持つ暗黙知をどのように引き出し、形式知として共有・活用するのか、その具体的なメカニズム、成功事例、そして新たな理論的フレームワークを探ります。さらに、この技術革新がもたらす課題と、未来の知識創造における人間の役割についても考察し、AI時代の知識経営の全体像を明らかにします。 ### 回答 #### AIが加速するSECIモデル：伝統的知識経営の再評価 生成AIの登場は、野中郁次郎氏らが提唱した知識創造理論「SECIモデル」に新たな光を当て、その価値を再評価させています[6](https://zenn.dev/globis/articles/82d4a231847b73)。SECIモデルは、個人の経験や勘といった「暗黙知」と、言語化された「形式知」が相互に変換される4つのプロセスを通じて、組織の知識が螺旋状に高まる様を描いた理論です。 | プロセス | 知識変換 | AIによる影響 | |---|---|---| | **共同化 (Socialization)** | 暗黙知 → 暗黙知 | AIが専門知識の翻訳者となり、異分野間のコラボレーションを促進[13](https://zenn.dev/globis/articles/82d4a231847b73)。 | | **表出化 (Externalization)** | 暗黙知 → 形式知 | **劇的に加速**。AIが対話を通じてベテランの経験や勘を引き出し、形式知化[12](https://www.jri.co.jp/file/advanced/advanced-technology/pdf/15800.pdf)。 | | **連結化 (Combination)** | 形式知 → 形式知 | **飛躍的に向上**。AIが膨大な形式知を瞬時に分析・統合し、新たな知見を発見[2](https://zenn.dev/globis/articles/82d4a231847b73)。 | | **内面化 (Internalization)** | 形式知 → 暗黙知 | AIが個別最適化された学習を提供。ただし、物理的な体験の重要性も指摘される[5](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844025011958)。 | 特に、これまで多大な時間と労力を要した「表出化（暗黙知→形式知）」と「連結化（形式知→形式知）」のプロセスをAIが飛躍的に効率化することで、「知の螺旋」は前例のないスピードで回転し始めています[11](https://zenn.dev/globis/articles/82d4a231847b73)。 #### LLMによる暗黙知発見：94.9%の成功率が示す新時代の幕開け この変革を象徴するのが、LLMベースのエージェントが**94.9%という驚異的な成功率**で、組織内に分散した暗黙知を発見・再構築したという最新の研究成果です[8][11]。この研究では、LLMエージェントが仮想従業員との対話を繰り返すことで、文書化されていない知識を正確に復元できることが示されました。 この成功の背景には、以下のメカニズムがあります。 1. **対話を通じた知識精錬**: エージェントが不完全な知識から質問を生成し、得られた回答で知識を更新するサイクルを繰り返します[8][11]。 2. **自己批判フィードバックループ**: 生成した知識の矛盾や不足を自ら評価し、次の質問に活かすことで、効率的に知識のギャップを埋めます[8][11]。 このプロセスは、SECIモデルの「表出化」と「連結化」をLLMが自律的に実行する姿そのものであり、これまで「属人化」という壁に阻まれていた組織の集合知を掘り起こす強力な手法となり得ます。 #### 研究から実践へ：多様な分野での応用事例 LLMによる暗黙知の形式知化は、研究室のシミュレーションに留まらず、すでにビジネスや教育の現場で具体的な価値を生み出しています。 | 企業・組織名 | 課題（暗黙知） | LLM/AIによる解決策と成果 | 出典 | |---|---|---|---| | **鴻池運輸株式会社** | 部門間に散在するナレッジデータの活用停滞 | AIチャットで「部門間の暗黙知を全社共通知へ」。社内ナレッジの**アクセス数が10〜15倍に向上**。 | [4](https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS_Summit_2025_A-01A_%E7%94%9F%E6%88%90AI%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E9%9B%86.pdf) | | **株式会社JDSC** | ベテランにしか対応できない専門性の高い問い合わせ | 生成AIアシスタントにより、若手社員でもベテラン同等の回答が可能に。**回答時間を1時間から1〜2分へ約97%短縮**。 | [4](https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS_Summit_2025_A-01A_%E7%94%9F%E6%88%90AI%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E9%9B%86.pdf) | | **KDDI株式会社**| ネットワーク作業における個人のノウハウ（「仙人化」） | Jupyter手順書でノウハウを形式知化。手順書作成時間を**約4営業日から約0.5営業日へ短縮**。 | [1](https://www.janog.gr.jp/meeting/janog55/wp-content/uploads/2024/11/janog55_nwauto_%E3%80%90%E5%85%AC%E9%96%8B%E8%B3%87%E6%96%99%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E8%87%AA%E5%8B%95%E5%8C%96%E3%81%B8%E3%81%AE%E9%81%93_%E4%BF%A1%E9%A0%BC%E6%80%A7%E3%81%A8%E5%8A%B9%E7%8E%87%E6%80%A7%E3%81%AE%E4%B8%A1%E7%AB%8B-1.pdf) | | **デロイトトーマツ** | ベテラン社員の意思決定基準やスキル | 「AIインタビューエージェント」が対話で暗黙知を引き出し、形式知（グラフ型データ）として蓄積。 | [6](https://www.jri.co.jp/file/advanced/advanced-technology/pdf/15800.pdf) | | **立命館大学・京都大学** | 大学教員の優れた授業実践知 | AIが「省察的質問」を投げかけ、教員自身も意識していないノウハウを形式知化。 | [7] | さらに、日本政府もこの技術を国家戦略として重視しており、経済産業省とNEDOは「製造業の暗黙知の形式知化」をテーマに懸賞金プログラム「GENIAC-PRIZE」を実施しています[0]。これは、本技術が日本の産業競争力を左右する重要な鍵と認識されていることの証左です。 #### AIとの共創へ：新フレームワーク「GRAIモデル」の登場 AIの役割が単なる「道具」から知識創造に能動的に参加する「アクター」へと進化する中、SECIモデルを拡張した新たな概念モデル「**GRAI（generative, receptive artificial intelligence）フレームワーク**」が提唱されています[search_results/0](https://realkm.com/2025/05/21/the-grai-framework-extending-the-seci-model-to-reflect-generative-ai/)。 このフレームワークは、SECIの4つのプロセスを「人間」と「機械（AI）」の相互作用の観点から再定義し、知識創造の具体的な協働の形を示します。 > GRAIは、AIが知識創造のプロセスに能動的・受動的に参加するアクターであることを前提とし、人間と機械が対等なパートナー、あるいは互いを拡張し合う存在として知識を共創する未来像を描き出します[additional_sources/2](https://realkm.com/2025/05/21/the-grai-framework-extending-the-seci-model-to-reflect-generative-ai/)。 例えば、「表出化」のプロセスでは、人間がAIにドメイン固有の資料を与えることで暗黙知の形式知化を促し（人間→機械）、AIは非構造化データから構造化コンテンツを生成して応答する（機械→人間）といった双方向のインタラクションが想定されています[additional_sources/2](https://realkm.com/2025/05/21/the-grai-framework-extending-the-seci-model-to-reflect-generative-ai/)。 #### 未来への挑戦：信頼性の確保と「内面化」の壁 AIによる知識経営の輝かしい未来には、乗り越えるべき二つの大きな壁が存在します。 1. **信頼性の課題**: AIが生成する情報の正確性（ハルシネーションのリスク[14](https://www.jri.co.jp/file/advanced/advanced-technology/pdf/15800.pdf)）、学習データに起因するバイアス、そして機密情報や個人情報の保護といったセキュリティ・倫理面の課題です[2](https://zenn.dev/globis/articles/82d4a231847b73)。これらの課題に対処するため、医療分野でLLMの報告を標準化する「TRIPOD-LLM」ガイドラインが策定されるなど、社会全体で信頼を構築する動きが進んでいます[0](https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:5872cf1d-fc00-489f-8a9f-fd5de804723b/files/s1n79h669b)。 2. **「内面化」の壁**: SECIモデルの最終プロセスである「内面化」は、形式知を実践を通じて体得し、自らの新たな暗黙知へ昇華させる段階です。AIは個別学習支援などで貢献できますが、真の内面化に不可欠な**物理世界での実践や身体を伴う体験**までは提供できません[4](https://zenn.dev/globis/articles/82d4a231847b73)[5](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844025011958)。これは、AI時代においてこそ、人間ならではのリアルな体験の価値がより一層高まることを示唆しています。 ### 結果と結論 調査の結果、生成AIやLLMは、伝統的な知識経営理論であるSECIモデルを過去のものにするのではなく、むしろそのポテンシャルを最大限に引き出し、知識創造のサイクルを前例のないレベルで加速させる**強力な触媒**として機能することが明らかになりました。 特に、これまで属人化しがちだった「暗黙知」を、対話やデータ分析を通じて効率的に「形式知」へと変換する能力は革命的であり、94.9%という驚異的な研究成果や、国内外の先進的な企業事例がその可能性を裏付けています。 しかし、この変革を成功させるには、単にAIツールを導入するだけでは不十分です。AIが生成する知識の「信頼性」をいかに担保するかという技術的・倫理的課題、そしてAIでは代替できない「内面化」プロセス、すなわち人間によるリアルな体験を通じた深い学びの価値を再認識することが不可欠です。 結論として、AI時代の知識経営の成功の鍵は、AIに全てを委ねるのではなく、**人間とAIがそれぞれの強みを活かして協働する「知の共創モデル」を構築すること**にあります。AIの分析結果を批判的に吟味し、倫理的な判断を下し、新たな問いを立てる「知のプロデューサー」としての人間の役割は、今後ますます重要になるでしょう。この新たなパートナーシップを前提とした組織文化、人材育成、そして経営戦略の再構築こそが、これからの企業の持続的な競争優位の源泉となります。

### AI時代の知識経営：SECIモデル再評価の深層と実践への道筋 ご依頼いただいた「AI時代におけるSECIモデルや暗黙知・形式知のLLM/AIへの共有」に関する調査結果を基に、貴社の意思決定と問題解決に貢献するための深い洞察と戦略的な示唆を提供します。 ### 調査の本質 今回の調査依頼の核心は、単にAIと知識経営に関する最新の研究動向を把握することに留まりません。その本質は、**AIという破壊的技術を、組織の競争力の源泉である「知」、特にこれまで属人化しがちだった「暗黙知」とどう結びつけ、持続可能な成長エンジンへと昇華させるかという、現代の経営における根源的な問いに対する実践的な答えを探求すること**にあります。 求められているのは、漠然とした未来像ではなく、具体的な方法論、潜在的なリスク、そしてAIと人間が共存する未来の組織像を示す羅針盤です。本考察は、この本質的なニーズに応えることを目的とします。 ### 分析と発見事項 調査結果を多角的に分析すると、いくつかの重要なパターンと発見事項が浮かび上がります。 * **SECIモデルの「ルネサンス」**: かつて古いと見なされることもあったSECIモデルが、AI時代に再び脚光を浴びています。これは、生成AIが持つ圧倒的な形式知の処理能力が、SECIモデルのボトルネックであった「表出化（暗黙知→形式知）」と「連結化（形式知→形式知）」を劇的に加速させる触媒として機能するためです[11](https://zenn.dev/globis/articles/82d4a231847b73)。理論から実証（94.9%の再現率研究[8](https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS_Summit_2025_A-01A_%E7%94%9F%E6%88%90AI%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E9%9B%86.pdf)）そしてビジネス実装（KDDIや鴻池運輸の事例[1](https://www.janog.gr.jp/meeting/janog55/wp-content/uploads/2024/11/janog55_nwauto_%E3%80%90%E5%85%AC%E9%96%8B%E8%B3%87%E6%96%99%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E8%87%AA%E5%8B%95%E5%8C%96%E3%81%B8%E3%81%AE%E9%81%93_%E4%BF%A1%E9%A0%BC%E6%80%A7%E3%81%A8%E5%8A%B9%E7%8E%87%E6%80%A7%E3%81%AE%E4%B8%A1%E7%AB%8B-1.pdf)[4](https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS_Summit_2025_A-01A_%E7%94%9F%E6%88%90AI%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E9%9B%86.pdf)）へと急速に進展しています。 * **新たなフレームワークの登場**: AIを単なる「ツール」ではなく、知識創造の「アクター」と位置づける**「GRAIフレームワーク」**の登場は、AIと人間の関係性を再定義する大きな転換点です[search_results/0](https://realkm.com/2025/05/21/the-grai-framework-extending-the-seci-model-to-reflect-generative-ai/)。これは、SECIの4プロセスを「人間と機械」の相互作用として捉え直し、具体的な8つの活動フィールドを提示する画期的な試みです。 * **残された聖域「内面化」**: AIが形式知の処理で絶大な力を発揮する一方、「内面化（形式知→暗黙知）」のプロセスには顕著な影響を与えにくい、という研究結果は極めて重要です[5](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844025011958)。真の理解やスキル習得には、AIが提供する形式知に加え、物理的な体験や人間同士の共感が不可欠であることが示唆されています[4](https://zenn.dev/globis/articles/82d4a231847b73)。 * **「信頼」という共通課題**: 技術的な信頼性（ハルシネーション）、倫理・法的な信頼性（セキュリティ、プライバシー）、プロセス上の信頼性（ブラックボックス化）といった「信頼」の問題が、分野を問わず共通の最重要課題として浮上しています。医療分野における「TRIPOD-LLM」[0](https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:5872cf1d-fc00-489f-8a9f-fd5de804723b/files/s1n79h669b)のような標準化の動きは、この課題への先進的な対応策として注目されます。 ### より深い分析と解釈 これらの発見事項の背後にある本質的な意味を探ります。 * **暗黙知は「新たな石油」である** なぜ今、SECIモデルがこれほどまでに注目されるのか。その本質は、**これまで組織内に膨大に存在しながらも、活用コストが高すぎて手付かずだった「暗黙知」という巨大な資源を、AIという「精製プラント」で「形式知」という高価値なエネルギーに変換する道が、初めて経済的に開かれた**からです。これは、産業革命における石油の発見にも匹敵するパラダイムシフトであり、組織の競争原理を根本から覆す可能性を秘めています。 * **「対話」こそが暗黙知を掘り起こすドリル** 調査結果を俯瞰すると、デロイトの「AIインタビューエージェント」[6](https://www.jri.co.jp/file/advanced/advanced-technology/pdf/15800.pdf)から立命館大学の「省察的質問」[7]、94.9%の再現率を達成した研究[8](https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS_Summit_2025_A-01A_%E7%94%9F%E6%88%90AI%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E9%9B%86.pdf)に至るまで、成功の鍵は**「対話」**にあります。暗黙知の形式知化は、データを一方的に投入するプロセスではありません。AIが触媒となり、人間が自己や他者と「対話」し、内省を繰り返す中で、初めて深層にある知が引き出されるのです。AIは、知識の生産者であると同時に、人間の思考を深める最高の「壁打ち相手」となり得ます。 * **AIと人間の弁証法的発展** 「AIは知識創造を加速させるが、内面化には貢献しない」という一見矛盾した事実は、AIと人間の理想的な協働関係を示唆しています。 * **テーゼ（正）**: AIが「表出化」「連結化」を担い、形式知を高速・大量に生成する。 * **アンチテーゼ（反）**: しかし、人間は物理的体験や共感を通じてしか、その知を真に「内面化」できない。 * **ジンテーゼ（合）**: したがって、未来の知識経営の成功は、**AIによって創出された時間と形式知を、人間が「内面化」するための質の高い体験（顧客との対話、現場での実践）にいかに戦略的に再投資できるか**にかかっています。AIと人間は互いの弱点を補完し合い、より高次の知識創造サイクルを実現するのです。 ### 戦略的示唆 これらの深い分析に基づき、貴社が取るべき具体的なアクションを提案します。 | 段階 | 提案内容 | 目的 | |---|---|---| | **短期（〜6ヶ月）** | **パイロットプロジェクトの始動**<br>特定の部署（例：技術サポート、営業企画）で、ベテラン社員のノウハウをAIチャットボット化する実証実験（PoC）を開始する。 | 具体的な効果（例：問い合わせ工数削減）と課題（例：AIの回答精度、社員の利用促進）を肌で感じ、全社展開への知見を蓄積する。 | | | **「対話ログ」の資産化**<br>社内チャットやビデオ会議の文字起こしデータを、将来の知識抽出のための「原油」として体系的に蓄積・管理する仕組みを整備する。 | 将来のAI知識経営に向けた最も価値あるデータ資産を、今から確保する。 | | **中期（〜2年）** | **GRAIフレームワークに基づくプロセス再設計**<br>自社の知識創造プロセスを「GRAIフレームワーク」[search_results/0](https://realkm.com/2025/05/21/the-grai-framework-extending-the-seci-model-to-reflect-generative-ai/)に沿って分析し、AIと人間の役割分担を再定義する。これは人事評価や組織設計を含む全社変革プロジェクトとして位置づける。 | AIの導入効果を最大化し、人間がより創造的な役割にシフトするための組織基盤を構築する。 | | | **「内面化」への戦略的投資**<br>AI導入で創出された時間を、社員が顧客や現場と直接触れ合う機会の創出、部門横断ワークショップなどに意図的に再配分する。これをKPIとして設定・評価する。 | AI時代に最も重要となる、人間ならではの暗黙知を深化させ、新たな知識創造の源泉とする。 | | **長期（3年〜）** | **自社版「信頼性ガイドライン」の策定と運用**<br>自社の事業内容に合わせ、AI利用に関する倫理・セキュリティ・品質ガイドラインを策定し、継続的に更新する。特に、扱う情報の機密レベルに応じたAIツールの使い分けを徹底する。 | 「信頼」を競争優位の源泉とし、AI活用のアクセルを安心して踏み込める企業文化を醸成する。 | ### 今後の調査 本分析を一過性のものとせず、継続的な改善につなげるため、以下のテーマに関する追加調査とモニタリングを提案します。 * AIによる知識創造が組織文化（創造性、自律性、心理的安全性）に与える影響の長期的追跡調査 * 「内面化」プロセスの効果（行動変容やパフォーマンス向上）を定量的に測定する手法や指標の開発 * 様々な業種・企業における「GRAIフレームワーク」の具体的な実装と有効性に関するケーススタディの収集・分析 * 暗黙知の形式知化を最も効果的に促進する、人間とAIのインタラクションデザイン（UI/UX）に関する研究 * AIが生成した知識や発明に関する、知的財産権の新たな法的枠組みの動向調査