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野中郁次郎のSECIモデル解説：理論・場・実践の6視点

🗓 Created on 8/9/2025

📜 要約

主題と目的

本調査の主題は、野中郁次郎の発言・論文に基づいてSECIモデル（暗黙知と形式知の相互変換）を詳述し、その理論的核（4つの変換プロセス）、「場（Ba）」概念、組織設計上の必須要件、実務への落とし込み（手順・KPI・ツール設計）までを整理・提示することです。目的は、単なる理論説明に留めず、実務でSECIを回すための具体的なチェックリストと短期〜中期の実行ロードマップを提供することにあります。参照の主要文献は野中の総説・解説や企業事例解説等です（例：

jst.go.jp

、

hit-u.ac.jp

、

nii.ac.jp

）。

回答

概要：SECIモデルの構成要素と実務的含意

SECIは4つの知識変換プロセス（共同化→表出化→連結化→内面化）が螺旋的に回ることで個人→集団→組織へ知が増幅されるフレームワークです。暗黙知を中心に据える点が特徴で、各プロセスは適切な「場（Ba）」に対応します（理論・事例の整理：
jst.go.jp
、
hit-u.ac.jp
、
nii.ac.jp
）。

SECIの4プロセス（比較表）

プロセス	変換方向	本質的内容	具体例	実務的注意点
共同化（Socialization）	暗黙知→暗黙知	共体験・観察を通じて言語化されない技能や感覚を共有	OJT、シャドウイング、共同作業	「偶発性」だけに頼らず定期化・場設計が必要（参照： daikin.co.jp ）
表出化（Externalization）	暗黙知→形式知	メタファー、図、ストーリで暗黙知を言語化・概念化	ワークショップでのコンセプト化、動画＋注釈	ファシリテーションと試作（プロトタイピング）が鍵（参照： fujifilm.com ）
連結化（Combination）	形式知→形式知	分散した形式知を統合・編集して再体系化する	社内Wiki、データ統合、報告書編集	メタデータ設計と検索性の確保が重要（参照： ones.com ）
内面化（Internalization）	形式知→暗黙知	形式知を実践で体得して個人のノウハウに落とし込む	OJT、シミュレーション、実運用での反復	反復学習・心理的安全性と評価の導入が必要（参照： it-trend.jp ）

視覚化（SECIの螺旋）

「場（Ba）」の役割とタイプ化

Baは知識創造が起こる「共有された文脈」で、物理・仮想・メンタルを含む動的な場です。SECIの各段階に対応する場は次の通りです（出典：
nii.ac.jp
、
jst.go.jp
）。

組織設計上の主要要件（野中の提示）

知識ビジョン：方向性と価値判断の共有（例：NECの技術ビジョン）[
jst.go.jp
]
自律性：現場の裁量を認めること
ゆらぎ・冗長性：外部情報の導入や情報の重なりを許容すること
最小有効多様性：問題解決に必要な多様性を保つこと

短期〜中期で試せる実務施策（チェックリスト）

知識ビジョンを文書化して経営判断の基準に組み込む（参照：
jst.go.jp
）。
小さな「場」を設計する：創発場（共同作業）、対話場（ワークショップ）、システム場（Wiki）、実践場（OJT）を意図的に連結する（参照：
nii.ac.jp
）。
ミドル層に「知識プロデューサー」役の裁量と評価を与える（参照：
jst.go.jp
）。

実行ロードマップ（短縮版：5ステップ）とKPI

現状診断（2–4週）
- 活動：暗黙知候補の抽出、知識ホルダー面談
- KPI：暗黙知候補件数、ヒアリング件数
創発場の小規模試行（1–3ヶ月）
- 活動：週次共創セッション、シャドウイング
- KPI：参加者数、生成されたナレッジ断片数
表出化テンプレ導入（2–4ヶ月）
- 活動：ワークショップテンプレ、映像記録＋文字起こし
- KPI：形式知ドキュメント件数、品質スコア
システム場整備（並行、6–12ヶ月）
- 活動：社内Wiki/DB、メタデータ設計、AIタグ付け試験（参照：
  ones.com
  ）
- KPI：検索ヒット率、ドキュメント再利用率
内面化と定着（12–24ヶ月）
- 活動：OJT・シミュレーション、評価制度組込
- KPI：time-to-competency（習得日数）、新規改善件数

AI活用の示唆と注意点

利点：音声→文字起こし、映像の自動タグ付け、埋め込み検索による連結化の高速化（参照：
fujifilm.com
、
ones.com
）。
注意点：AI要約は文脈を欠く可能性があるため人の再編集（ファシリテーター）を必須にすること、ガバナンス（個人情報・機密）や評価指標の設計を忘れないこと（参照：
daikin.co.jp
、
it-trend.jp
）。

実務テンプレ（すぐ使える短い例）

表出化ワークショップ（90分）テンプレ：事前映像（5分）→当事者プレゼン（10分）→比喩カードで議論（30分）→プロトタイプ・スケッチ（30分）→アクション（15分）。
連結化メタデータ最小セット：タイトル／作成日／作成者／関連業務／キーワード（暗黙知のヒント）／利用シナリオ。

主要出典（参照リンク）

野中解説（総説PDF）:
jst.go.jp
一橋大学プロフィール（理論要旨）:
hit-u.ac.jp
「場（Ba）」論考:
nii.ac.jp
実務解説（富士フイルム）:
fujifilm.com
暗黙知解説（Daikin）:
daikin.co.jp
事例・導入効果（ONES）:
ones.com
導入上の課題整理（IT‑trend）:
it-trend.jp

追加提案（もし続けるなら）

貴社の業種・規模に合わせた「どの暗黙知を優先して表出化するか」の診断（業務フローを頂ければ、事例ベースでプロセスマップ化します）。
表出化ワークショップの詳細台本・評価テンプレート、またはメタデータ設計テンプレの提供。

結果と結論

主要な結果

SECIは暗黙知中心の知識創造を説明する有力な枠組みであり、4プロセス（共同化→表出化→連結化→内面化）を螺旋的に回すことと、各プロセスに対応した「場（Ba）」の意図的設計が成功の鍵である。参照：
jst.go.jp
、
nii.ac.jp
。
実務的には、場の設計（創発場・対話場・システム場・実践場）とミドル層のナレッジ・リーダーシップ、そしてメタデータ・検索性を備えたIT基盤を同時に整備することで、知識創造が定着する傾向がある（事例：
fujifilm.com
、
ones.com
）。

結論（実行に向けた要点）

当面は「場」と「ファシリテーション力」に投資すること。技術（AI・Wiki等）は重要だが補助役にすぎず、場がなければ形式知化や内面化は進まない。
短期では小さなパイロット（1チームでの表出化→連結化試行）を回し、定量KPI（検索ヒット率、再利用率、time‑to‑competency）と定性KPI（場の満足度、暗黙知伝承の質）を組み合わせて評価する。
AI導入時は「AIは草案・タグ付けを作るが最終解釈は人が行う」というワークフローを明確にし、ガバナンス（機密・個人情報）をルール化すること。

次のアクション提案（選択肢）

特定企業の事例マッピング（NEC、花王、セブン‑イレブン等）をプロセスマップ化しますか？
表出化ワークショップの台本（90分）と評価テンプレを作成しますか？
貴社業務フローを提供いただければ、優先暗黙知の診断と場整備の優先順位を提示します。

どの方向を優先しますか。希望を教えてください。

コード実行

# 必要ライブラリのインポート
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import networkx as nx
from matplotlib.patches import FancyArrowPatch, Rectangle, Arc
from IPython.display import HTML, display

sns.set(style='whitegrid')

# データ準備：SECI各プロセスの要旨と対応するBa、代表的出典URL
data = [
    {"プロセス": "共同化 (Socialization)", "方向": "暗黙知 → 暗黙知",
     "メカニズム": "共体験・模倣・同行、OJT",
     "場 (Ba)": "創発場 (Originating Ba)",
     "代表出典": "https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsrpim/34/1/34_39/_pdf"},
    {"プロセス": "表出化 (Externalization)", "方向": "暗黙知 → 形式知",
     "メカニズム": "対話・比喩・メタファーによる言語化、ワークショップ",
     "場 (Ba)": "対話場 (Dialoguing Ba)",
     "代表出典": "https://www.jstage.jst.go.jp/article/soshikikagaku/29/4/29_20220630-187/_pdf"},
    {"プロセス": "連結化 (Combination)", "方向": "形式知 → 形式知",
     "メカニズム": "体系化、データベース化、分析、再編",
     "場 (Ba)": "システム場 (Systemizing Ba)",
     "代表出典": "https://www.fujifilm.com/fb/solution/dx_column/efficiency/SECI-model01.html"},
    {"プロセス": "内面化 (Internalization)", "方向": "形式知 → 暗黙知",
     "メカニズム": "Learning-by-doing、OJT、シミュレーション",
     "場 (Ba)": "実践場 (Exercising Ba)",
     "代表出典": "https://aisaas.pkshatech.com/cx-journal/article/seci-model-cases"}
]

df = pd.DataFrame(data)

# Figure: 2列レイアウト（左: 四象限図、右上: テーブル、右下: Baネットワーク）
fig = plt.figure(figsize=(14,9))
ax_quadrant = plt.subplot2grid((3,3),(0,0),rowspan=3,colspan=2)
ax_table = plt.subplot2grid((3,3),(0,2))
ax_net = plt.subplot2grid((3,3),(1,2),rowspan=2)

# --- 左：SECI四象限図（図解） ---
ax = ax_quadrant
ax.set_xlim(0,10); ax.set_ylim(0,10)
ax.axis('off')
# 四分割矩形
ax.add_patch(Rectangle((0,5),5,5,edgecolor='black',facecolor='#f0f8ff'))
ax.add_patch(Rectangle((5,5),5,5,edgecolor='black',facecolor='#fff5ee'))
ax.add_patch(Rectangle((0,0),5,5,edgecolor='black',facecolor='#f5fff0'))
ax.add_patch(Rectangle((5,0),5,5,edgecolor='black',facecolor='#fffaf0'))

# ラベル配置
ax.text(2.5,8.5,'共同化\nSocialization',ha='center',va='center',fontsize=12, fontweight='bold')
ax.text(7.5,8.5,'表出化\nExternalization',ha='center',va='center',fontsize=12, fontweight='bold')
ax.text(7.5,2.5,'連結化\nCombination',ha='center',va='center',fontsize=12, fontweight='bold')
ax.text(2.5,2.5,'内面化\nInternalization',ha='center',va='center',fontsize=12, fontweight='bold')

# 各象限下に短いキーワード
ax.text(2.5,7.3,'共体験・OJT',ha='center',fontsize=10)
ax.text(7.5,7.3,'対話・メタファー',ha='center',fontsize=10)
ax.text(7.5,1.3,'データ統合・DB',ha='center',fontsize=10)
ax.text(2.5,1.3,'実践・シミュレーション',ha='center',fontsize=10)

# 螺旋矢印（中央を巡る）
spiral = Arc((5,5),8,8,theta1=45,theta2=405,edgecolor='crimson',lw=2)
ax.add_patch(spiral)
ax.annotate('', xy=(6.9,6.9), xytext=(7.4,7.4), arrowprops=dict(arrowstyle='->',color='crimson',lw=2))
ax.text(5,9.6,'SECIスパイラル',ha='center',fontsize=12,color='crimson')

# タイトルと出典表示（図上）
ax.text(0,10.3,'図A: SECIモデルの四象限図（野中郁次郎 ベース）',fontsize=14,weight='bold')
ax.text(0,9.9,'出典: 一部解説・事例（J-STAGE, 富士フイルム, 事例集）',fontsize=9)

# --- 右上：DataFrameを表として表示（HTML と matplotlib tableの併用） ---
ax_table.axis('off')
# HTML表示でURLをリンク化
html_table = df.to_html(index=False, escape=False)
html_caption = ('<div style="font-size:12px">データ出典（例）:<br>'
                '<a href="https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsrpim/34/1/34_39/_pdf" target="_blank" rel="noopener noreferrer">J-STAGE: 「場」と知識創造</a><br>'
                '<a href="https://www.jstage.jst.go.jp/article/soshikikagaku/29/4/29_20220630-187/_pdf" target="_blank" rel="noopener noreferrer">J-STAGE: 知識創造理論の現状と展望</a></div>')

# display HTML table above the matplotlib area
display(HTML('<div style="font-family:sans-serif">' + html_table + html_caption + '</div>'))

# 代替的に matplotlib の表も描画（小さめ）
ax_table_table = ax_table.table(cellText=df.values, colLabels=df.columns, cellLoc='left', colLoc='left', loc='center')
ax_table_table.auto_set_font_size(False)
ax_table_table.set_fontsize(8)
ax_table_table.scale(1,1.5)
ax_table.set_title('表A: SECIプロセス一覧と対応Ba', fontsize=10)

# --- 右下：Ba と SECI の関係をネットワーク図で可視化 ---
G = nx.DiGraph()
# ノード定義
nodes = [
    ("共同化",{"pos":(0,1)}), ("表出化",{"pos":(1,1)}),
    ("連結化",{"pos":(1,0)}), ("内面化",{"pos":(0,0)}),
    ("創発場\nOriginating Ba",{"pos":(-0.6,1.5)}), ("対話場\nDialoguing Ba",{"pos":(1.6,1.5)}),
    ("システム場\nSystemizing Ba",{"pos":(1.6,-0.5)}), ("実践場\nExercising Ba",{"pos":(-0.6,-0.5)})
]
G.add_nodes_from([n for n,_ in nodes])
# エッジ：プロセスとBaを結ぶ
edges = [
    ("創発場\nOriginating Ba","共同化"), ("共同化","表出化"),
    ("表出化","対話場\nDialoguing Ba"), ("表出化","連結化"),
    ("連結化","システム場\nSystemizing Ba"), ("連結化","内面化"),
    ("内面化","実践場\nExercising Ba"), ("実践場\nExercising Ba","共同化")
]
G.add_edges_from(edges)
pos = {n:attr['pos'] for n,attr in nodes}

ax_net.axis('off')
# ノード描画
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=1800, node_color=['#a8d5e2' if 'Ba' in n else '#f7c6c7' for n in G.nodes()], ax=ax_net)
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=9, ax=ax_net)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=edges, arrows=True, arrowstyle='-|>', arrowsize=12, ax=ax_net)
ax_net.set_title('図B: 各「場 (Ba)」とSECIプロセスの連関図', fontsize=10)

# --- 最小限の箇条書き（実務的注意点：短く） ---
notes = [
    '導入手順（推奨）：小規模パイロット → 場の設計 → ミドル育成 → ツール整備 → 評価と拡張',
    '注意点：暗黙知は完全に言語化できない点を前提に運用設計を行うこと',
    'AI含意：連結化は自動化可能、共同化・表出化は人間の場設計が鍵'
]
# 表示（図の下にテキスト）
fig.text(0.02,0.02,'• ' + '\n• '.join(notes), fontsize=9)

plt.tight_layout(rect=[0,0.05,1,0.98])
plt.show()

# 補助：出典リンクを別表示（HTML）
html_links = ('<div style="font-size:12px;margin-top:6px;">'
              '<strong>主要出典（例）:</strong> '
              '<a href="https://www.jstage.jst.go.jp/article/soshikikagaku/29/4/29_20220630-187/_pdf" target="_blank" rel="noopener noreferrer">J-STAGE: 知識創造理論の現状と展望</a> | '
              '<a href="https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsrpim/34/1/34_39/_pdf" target="_blank" rel="noopener noreferrer">J-STAGE: 「場」と知識創造</a> | '
              '<a href="https://www.fujifilm.com/fb/solution/dx_column/efficiency/SECI-model01.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">富士フイルム: SECIモデル解説</a>'
              '</div>')

display(HTML(html_links))

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🔍 詳細

🏷野中郁次郎と知識創造理論の全体像

野中郁次郎と知識創造理論の全体像

野中郁次郎が提唱した知識創造理論は、組織を「単なる情報処理装置」ではなく「知を継続的に生み出す動的プロセス」として再定義する試みです。中心にあるのが、暗黙知（tacit knowledge）と形式知（explicit knowledge）の相互変換を説明するSECIモデルであり、さらにそのプロセスを可能にする「場（Ba）」や組織的要件を含めた体系的な理論枠組みになっています（研究の総説としての整理が行われている議論）

jst.go.jp

、

hit-u.ac.jp

。

SECIモデルの核――4つの知識変換モード

共同化（Socialization）：暗黙知→暗黙知。共体験や観察、徒弟的学習など、言葉にしにくい技能や感覚が人から人へ伝わる場面を指します（例：OJT、ワークショップ）
jst.go.jp
、
nii.ac.jp
。
表出化（Externalization）：暗黙知→形式知。暗黙知をメタファーや概念、図示などで言語化・モデル化することで組織内で共有可能にします（研究開発でのコンセプト化や熟練者のマニュアル化が該当）
jst.go.jp
。
連結化（Combination）：形式知→形式知。分散した形式知を収集・編集・体系化して新たな形式知を作るプロセスで、会計報告書や市場データの統合などがこれにあたります
jst.go.jp
。
内面化（Internalization）：形式知→暗黙知。得られた形式知を実践（learning-by-doing）で体化し、個人の技能や暗黙知として落とし込む段階です
jst.go.jp
。

これらは独立ではなく螺旋状（スパイラル）に回転し、個人→集団→組織→組織間へと知が増幅されていく、というのが野中の主張です（スパイラル概念）

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。

「場（Ba）」と知識創造のエンジン性野中は、SECIプロセスが自律的に回るためには単なる手続きやIT基盤だけでは不十分で、知が生まれる「共有された文脈＝場（Ba）」の創出が不可欠であると述べます。場は物理的場所、仮想空間、あるいは共有される価値観・ビジョンのようなメンタルスペースまで含む概念で、特に共同化や表出化の段階で対面接触や共体験が重要になることを示しています

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、

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。

組織設計上の「促進要件」と具体事例野中は知識スパイラルを促進するために、組織に備えるべき要件を複数提示しています。代表的なものは「知識ビジョン（組織の意図）」「自律性」「ゆらぎ／カオス（外部情報へのオープンさ）」「冗長性（情報の重なり）」「最小有効多様性（requisite variety）」などです。これらは理論的な枠組みだけでなく、NECや花王、セブン-イレブン、シャープなどの企業事例を用いて具体化されています（たとえばNECの基幹技術による知識ビジョンの形成、セブン-イレブンのPOSと店長の人間系情報の相互補完など）

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。企業境界を越えた知識創造（産業・地域の事例）も提示され、リコーの「コメットサークル™M」や燕市の「磨き屋シンジケート」、東洋ライスの異業種連携などが、場とナレッジ・リーダーシップの重要性を示す実例として整理されています

nii.ac.jp

。

ナレッジ・リーダーシップとマネジメントの役割理論は単なる現象記述に終わらず、実務的には「ナレッジ・リーダー（知識ビジョンを提示するトップ）」「ナレッジ・プロデューサー（ミドル層の実務的推進者）」といった役割分担を重視します。ミドル・アップダウン・マネジメントが、トップのビジョンと現場の実践をつなぎ、SECIの螺旋を組織として回す重要な担い手であるとされています

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、

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。

理論と実務をつなぐ考察（洞察）

SECIは「暗黙知」を中心に置くことで、既存の組織学習論（形式知の伝達重視）と一線を画しています。言い換えれば、形式知化できない「技能」「文化」「文脈」をいかに場で引き出し言語化するかが競争力の源泉になると考えられます
jst.go.jp
。
「場（Ba）」の多層性（物理・仮想・メンタル）を組織設計に取り込むことは、デジタル化が進む現在でもむしろ重要性を増していると示唆されます。つまり、ITで形式知を高速に処理するだけでは知の創発は不十分で、共体験や対話を設計する施策が必要です
hit-u.ac.jp
、
nii.ac.jp
。
組織的イノベーションを促すためには「冗長性」と「最小有効多様性」という一見相反する条件を両立させる設計（たとえばハイパーテキスト型組織のような三層構造）が有効である点は、現代のアジャイルやクロスファンクショナルチーム設計と親和性が高いと考えられます
jst.go.jp
。

実践への示唆（短期〜中期で試せる施策）

知識ビジョンを明文化する：組織の「存在価値」を含めた知識ビジョンを示し、判断基準を共有することで表出化と内面化の精度が高まる（理論的根拠：
jst.go.jp
）。
小さな「場」を設計する：対面ワークショップ（創発場）、対話セッション（対話場）、ITベースの知識統合（システム場）、現場実践（実践場）を意図的に配置し、SECIの各段階が連続的に移行できる仕掛けを作る（根拠：
nii.ac.jp
）。
ミドル層に「知識プロデューサー」役の裁量と評価を与える：トップのビジョンと現場の知を接続するミドルの役割を明確にし、実績で評価する（理論的示唆：
jst.go.jp
）。

簡潔な図解（SECIの螺旋）

参考一次情報（まず読むべき文献）

野中の総括的な解説やSECIの現場適用についての解説（PDF）
jst.go.jp
。
一橋大学の教員紹介ページ（理論のキーメッセージや「場」概念の説明）
hit-u.ac.jp
。
企業の境界を越えた知識創造事例の整理（実務事例と場の扱い）
nii.ac.jp
。

図版（理論の入門PDFへのリンクを画像形式で提示）

結び：実務家へのメッセージ SECIモデルは「知識をどう貯めるか」ではなく「どう生み出し続けるか」を問う枠組みです。重要なのは理論を教科書的に模倣することではなく、自社固有の暗黙知を引き出す場を設計し、知識ビジョンで方向付けしつつ、ミドルを通じて現場と経営をつなぐ運営力を磨くことだと考えられます（示唆：

jst.go.jp

、

nii.ac.jp

）。

さらに掘り下げたい点（提案）

特定企業の事例（NEC、セブン-イレブン、花王など）の詳細なプロセスマップ化（どの場でどのSECIが起きたか）を作成しますか？（該当事例は総説に示されています）
jst.go.jp
、
nii.ac.jp
。

必要であれば、上記のどの方向（理論の深堀／事例マッピング／実践プランのワークショップ設計）を優先するか指示してください。さらに一次資料を逐語的に引用しながら、章立てでより長い解説を作成できます。

hit-u.ac.jp

nii.ac.jp

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🏷SECIモデルの4プロセス詳解（共同化〜内面化）

SECIモデルの4プロセス詳解（共同化〜内面化）

野中郁次郎の知識創造理論の中核を成すSECIモデルは、暗黙知と形式知の相互変換を通じて組織的な「知」を継続的に生み出すフレームワークです。野中氏自身の研究・解説に基づけば、このモデルは単なる知識の移転手順ではなく、組織のイノベーションを駆動する深層メカニズムとして位置づけられます（野中氏の教員プロフィール等）

hit-u.ac.jp

。以下では、各プロセスの特徴・実務的な働きと、実践上の留意点・応用アイデアを、調査結果を引用しながら解説します。

共同化（Socialization）――暗黙知を「体験」で共有する場

定義と本質：共同化は、言語化されていない感覚や技能（暗黙知）を、直接の相互作用や共体験を通じて他者に伝えるプロセスです。徒弟制度やOJTのように、見る・模倣する・一緒にやることが中心になります
daikin.co.jp
。
具体例と効果：熟練者の作業を横で見て手を動かす、営業同行、ランチや雑談でのノウハウ伝承などが典型です。ここで得られるのは「言葉で説明しにくい動き方・勘どころ」であり、組織の創発的アイデアの出発点となります
it-trend.jp
。
実践上の示唆：共同化を促す「創発場（Ba）」を設計することが鍵です。物理的スペース（共作エリア、オープンデスク）、時間（シャドウイング時間）、またはバーチャルな共体験（リアルタイムのツールや短尺動画の共有）を意図的に作ると効果的だと考えられます
fujifilm.com
。

表出化（Externalization）――暗黙知を「言葉・モデル」に転換する技術

定義と本質：表出化は、個人の暗黙知を比喩、ストーリー、図、プロトタイプ、仮説などによって形式知に変換するプロセスです。ここでの核心は「言語化・概念化の工夫」で、メタファーやナラティブ、ダイアグラムが重要な手段になります
hteam8.work
。
具体例と効果：職人の“手の動かし方”を動画＋注釈で分解したり、営業の暗黙の判断基準をチェックリスト化したりすることにより、個別経験が再利用可能な資産へ変わります
daikin.co.jp
。
実践上の示唆：表出化が成功するには「語る・試す・外在化する」ための仕掛け（ワークショップ、ペアレビュー、プロトタイピングセッション）が必要です。言い換えると、単なる文書化ではなく、共創的な言語化のプロセスを設計することが重要だと考えられます
hteam8.work
。

連結化（Combination）――形式知を「組み合わせて体系化」する段階

定義と本質：連結化は、既存の形式知同士を結合・再編し、より高次の形式知（マニュアル、データ分析、事業計画、理論）を作るプロセスです。ここでは情報収集・編集・体系化・配布が中心になります
fujifilm.com
。
具体例と効果：部署横断での報告書統合、データベース化、ナレッジベースの構築、複数の顧客事例を統合して新製品要件を抽出する等が該当します。連結化により、個別の知が組織全体で活用可能な「資源」へと昇華します
it-trend.jp
。
実践上の示唆：連結化はIT・ツールの支援が効く領域です。ドキュメント管理やナレッジ検索、データ統合ツールを活用することで、スピードと精度が高まります。ただしツール導入だけでは不十分で、形式知の「品質管理」やメタデータ設計が重要だと考えられます
fujifilm.com
。

内面化（Internalization）――形式知を「実践で体得」して暗黙知化する

定義と本質：内面化は、組織で整備された形式知を個人が実践を通じて習得し、新たな暗黙知として体化するプロセスです。これは学習を通じた「知の帰属化」とも言えます
hteam8.work
。
具体例と効果：新マニュアルを現場で試して定着させる、研修→実務→フィードバックのサイクルにより個々の判断力が向上する、プロトタイプを実運用して運用ノウハウを獲得する等が挙げられます。内面化により得られた暗黙知が再び共同化の素材となり、SECIの螺旋が継続します
it-trend.jp
。
実践上の示唆：内面化を促すには「実践場（実運用・実験の場）」と心理的安全性が重要です。単なる形式知の供給だけでなく、反復・試行・失敗から学べる仕組み（評価基準、振り返り会、実践支援）を組み込むと、形式知が深く個人の経験として定着しやすくなります
pkshatech.com
。

「場（Ba）」と螺旋的回転：4プロセスを有機的に回す設計

野中らが強調するポイントは、各プロセスが適切な「場（Ba）」で実行されることと、単発ではなく螺旋的に回り続けることです。共同化には創発場、表出化には対話場、連結化にはシステム場、内面化には実践場がそれぞれ作用し、組織知が累積されていきます
daikin.co.jp
、
fujifilm.com
。
つまり、場の設計（物理・心理・デジタル）とプロセスをつなぐ仕組みこそが、SECIの成功確率を左右すると考えられます。

実務的なチェックリスト（導入時の着眼点）

共同化を支える「共体験」の機会を定期化しているか（シャドウイング、現場訪問、短尺動画）
it-trend.jp
表出化を促すファシリテーション（比喩・ストーリーテリング・プロトタイプ）が機能しているか
hteam8.work
連結化に向けた情報基盤（メタデータ設計、検索性、統合ツール）が整備されているか
fujifilm.com
内面化を支える「実践場」と失敗学習の仕組みがあるか（振り返り→改善→再実践）
pkshatech.com

注意点と限界の認識

暗黙知のうち「存在が認知されていない領域」は形式知化が極めて難しく、SECIで扱えるのはまず「認知可能な暗黙知」である点に注意が必要です。Polanyi的な暗黙知の深部は、徒弟的・体験的な学習でしか伝わらない場合があり、SECIでは形式知化可能な範囲を見極める必要があります
daikin.co.jp
。
また、SECIは長期的な知識創造を前提とするため、短期KPIでの効果が見えにくく、運用が停滞するリスクも示唆されています。導入時には「評価指標」と「継続するためのインセンティブ設計」を同時に設計することが推奨されます
it-trend.jp
。

図解（SECIの4プロセスを視覚化）

結びと実践的示唆

野中のSECIモデルは、暗黙知と形式知を往復させる「設計された学習の螺旋」を示しています。現代ではデジタルツールやリモート環境が加わることで「場（Ba）」の作り方が変わりつつありますが、基本原理は変わりません。言い換えると、ツールや場の形は変えられても、共同化→表出化→連結化→内面化の流れをどう「意図的に」回すかが知識創造の成否を決める、と考えられます
fujifilm.com
、
hteam8.work
。

追加で深掘りしたい点（提案）

野中氏の原典（『知識創造企業』等）や、実際の企業事例（NTT東日本、エーザイ、富士フイルム等）の導入プロセスをケーススタディとして詳細に分析することを提案します。実務的には「どの場にどのツールを当てるか」「どのKPIで継続性を担保するか」を定量化することが次のステップになります（必要であれば具体的な調査設計を提示します）
fujifilm.com
、
pkshatech.com
。

参考（本セクションで引用した主な情報源）

野中郁次郎教員プロフィール・理論の概説:
hit-u.ac.jp
SECIモデルの実務解説（富士フイルム）:
fujifilm.com
暗黙知とSECIの解説（ダイキン）:
daikin.co.jp
組織知創造の概説（Team8）:
hteam8.work
導入事例・実践ポイントのまとめ:
it-trend.jp

以上を踏まえ、特にご関心がある箇所（例えば「表出化を促す具体ワークショップ設計」や「連結化を支えるメタデータ設計のテンプレ」など）を指定いただければ、より実践的な手順とテンプレートを作成します。

hteam8.work

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学ぶ暗黙知とは？企業内の知識を形式知に変換するための考え方を解説 2024年3月28日

学ぶナレッジマネジメントとは？仕事に役立つ知識の蓄積と活用について解説 2023年11月30日

学ぶ市場不具合の再発防止に、今こそ原点回帰 2023年9月6日

学ぶ工場内の不具合対策を考える 2023年6月7日

学ぶ品質コストを削減しよう～品質投資と顧客満足度の関係を考慮した理想の品質コストマネジメントとは～ 2023年2月22日

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調査のまとめ

野中郁次郎氏が提唱されたSECIモデルは、組織における知識創造のダイナミズムを解き明かす画期的なフレームワークです。このモデルは、知識創造活動に焦点を当てたナレッジ・マネジメントの重要な枠組みとして位...

🏷『場（Ba）』の概念：哲学的背景と組織的機能

『場（Ba）』の概念：哲学的背景と組織的機能

野中郁次郎のSECIモデルにおける「場（Ba）」は、単なる物理的な空間やITプラットフォームを指すのではなく、知識創造を可能にする「共有された文脈（時間・空間・関係性）」として定義されています。野中らは場をSECIの各プロセスを駆動する媒介・触媒と位置づけ、創造的な相互作用が起きる条件そのものを場の整備と捉えています

nii.ac.jp

。言い換えると、場は「人々が何を共有し、どのように出会い、どのように意味を作るか」を規定する枠組みであり、それが知識の移転や変換の成否を左右すると考えられます

nii.ac.jp

。

哲学的背景――間主観性・間身体性・場の生成野中の場の概念は、現象学的な問い（人と人のあいだで意味がどのように生成されるか）と深く結びつきます。近年の研究は、フッサールの間主観性やメルロ＝ポンティの間身体性といった概念を用いて、場を「人間の間主観的・間身体的関係性によって意味を与えられた時空間」と定義し直す試みを示しています。これにより知識は個人内に閉じるものではなく、身体的なやり取りや共感的理解を通して生成されることが強調されます

jst.go.jp

。注目すべきは、場の生成は単なるインフラ整備で済む話ではなく、身体や間主観のレベルでの「共鳴」をいかに設計するかにかかっている点です

jst.go.jp

。

SECIの各プロセスと4つの場（Ba）の対応野中らはSECIの4プロセスに対応して場を4タイプに整理しています。代表的な対応関係は次のとおりです（以下は野中系文献の整理に基づく概念図的な対応）

nii.ac.jp

：

共同化（Socialization） ⇄ 創発場（Originating Ba）：対面や共同体験を通じて暗黙知が共有される場。暗黙知の「感覚的共有」が起こりやすい。
表出化（Externalization） ⇄ 対話場（Dialoguing Ba）：暗黙知を言語や図に表現して概念化するための議論や対話が活性化する場。
結合化（Combination） ⇄ システム場（Systemizing Ba）：形式知を集約・編集・統合するためのドキュメント・データベース・ITが機能する場。
内面化（Internalization） ⇄ 実践場（Exercising Ba）：形式知を現場で試行・習得し、暗黙知へと転換する実践の場
nii.ac.jp
。同様の整理は他の解説でも確認されており、場のタイプごとに求められる設計・支援の仕方が異なることが示唆されています
keio.ac.jp
。

（視覚化：SECIとBaの対応）

場の動的・共進化的性格と組織設計への含意場は静的な「箱」ではなく、参加者とともに変化・成熟する「共進化的な場」です。たとえば、創発場での共同体験が深まれば対話場での表出化が容易になり、その後システム場での蓄積が進むことで実践場での内面化が促進される――このような好循環が螺旋的に拡張していくことが理想とされます

nii.ac.jp

。逆に、場の不整合（たとえば形式知ばかり蓄積しても対面での信頼が欠けている等）は知識創造を阻害するため、場のバランスを組織的にマネジメントする必要があります

nii.ac.jp

。

哲学的再解釈が示す実務的示唆現象学的視点が示すのは、「場づくり」は単に会議室を用意したりチャットを導入したりすることでは済まないという点です。場の核心は、共有される意味や身体的・感情的な手触り（間身体性）をいかに設計するかにあります

jst.go.jp

。つまり、ファシリテーション、ルーチン化されない偶発的な対面、身体を介した学び（徒弟制やOJT）、またオンラインであれば同期的なビデオやワークショップ的仕掛けが必要だと考えられます

jst.go.jp

。

批判と注意点――ポランニーからの視点野中の暗黙知／形式知の二項対立や相互変換の主張にはポランニー流の批判も存在します。ポランニー的には暗黙知は個人の行為背景に深く結びつく性質を持ち、単純な移転や言語化で再現できない面があるとされます。この指摘は、場の設計において「言語化だけに頼る施策は不十分である」ことを示唆しています。実務上は言語化（対話場）と並行して、観察、模倣、共同実践といった非言語的な学びを重視することが必要だと考えられます

keio.ac.jp

。

経営実践への具体的アクション（短期〜中期）

創発場（Originating Ba）を整える：新人と熟練者の共同作業・現場合宿・シャドウイングを定期化し、暗黙知の「感覚」共有を促進する。成果指標は観察による行動の近似度や共同作業で生じた改善案数などが使えます
nii.ac.jp
。
対話場（Dialoguing Ba）を活性化する：メタファーやプロトタイプを用いたワークショップ、ファシリテーター支援の対話セッションを設計する。表出化を促すために議論を「言語化可能な断片」にする技術（カードソーティング、ストーリーテリング）を導入する
nii.ac.jp
。
システム場（Systemizing Ba）を整備する：形式知の収集・検索・再利用を高めるナレッジベースやメタデータ設計を行う。だが、システム場だけで完結させないために実践場との接続（事例検索→現場実験）を組織プロセスに組み込む
nii.ac.jp
。
実践場（Exercising Ba）での学習サイクルを設計する：トライアル・アセスメント・反省会を短い反復で回し、形式知→暗黙知への内面化を促す。評価は現場でのタスク遂行パフォーマンスや技能定着の定量化を使う
nii.ac.jp
。

AI時代への含意（短評） AIがデータ整備や形式知の統合を担う一方で、暗黙知の共感的共有や間身体性は人間の役割として残り続けると考えられます。すなわち、AIはシステム場を強化する一方で、創発場や対話場での人間同士の「場」の質を上げることに経営資源を振り向けることが、今後の競争力の鍵になると示唆されています

jst.go.jp

。

図（解説用のビジュアル）

結び――理論から実践へ要約すると、野中の「場（Ba）」は知識創造の場面ごとに異なる機能と設計要件を持つ動的な関係性の場であり、その理解には哲学的な間主観性・間身体性の視座が有効です

jst.go.jp

。実務的には、SECI各段階に対応した場を意図的に設計・連結し、対話・実践・システムを螺旋的に回すことで、組織の知識創造力を高められると考えられます

nii.ac.jp

keio.ac.jp

。さらに深掘りや、貴社の具体的文脈に合わせた場設計（現状診断→介入プラン→効果測定）を希望される場合は、その組織の業務形態と既存の対面／オンライン接点の情報を教えてください。

jst.go.jp

nii.ac.jp

keio.ac.jp

jst.go.jp

🏷事例で学ぶSECIの実践：場整備・ツール・導入事例

事例で学ぶSECIの実践：場整備・ツール・導入事例

野中郁次郎のSECIモデルは、暗黙知と形式知の循環（共同化→表出化→連結化→内面化）を通じて組織的な知識創造を促す枠組みであり、これを回すために「場（Ba）」の設計・活用が鍵になるという点が理論の核心です（出典：富士フイルムによる解説および総説）

fujifilm.com

、

it-trend.jp

。以下では具体的事例とツール、導入上の実務的示唆を「場整備」「ツールと仕組み」「導入事例と効果」「実践ロードマップ／指標」の4ブロックで示します。各要点は出典を明示しますので、現場での設計・実行に直接使える実践的ガイドとしてお読みください。

「場（Ba）」の実務設計：タイプ別の狙いと事例

野中がいう「場」は物理空間に限らず、対話やシステムなどの共有文脈を含みます。SECIの各プロセスに対応する場を意図的に用意することが成功の前提です（出典：慶應・研究要旨等）

keio.ac.jp

。

創発場（共同化を促す）
目的：五感や共体験を通して暗黙知を移転する。
実装例：フリーアドレス、ランチやワークショップ、ペア活動。NTT東日本はフリーアドレス導入で創発場を設けた（出典：事例）
pkshatech.com
。
対話場（表出化を促す）
目的：暗黙知をメタファーや図解で言語化／概念化する場。
実装例：構造化されたワークショップ、プレゼン合宿、ダイアログ・セッション。アイリスオーヤマの毎週プレゼン会議は対話場として機能し大量新商品創出に寄与した（出典：日経）
nikkei.com
。
システム場（連結化を促す）
目的：形式知を収集・統合・再配付して新しい形式知をつくる。
実装例：社内Wiki、ナレッジDB、分析基盤。ONES Wikiやプロジェクト管理ツールが連結化を支援する例が報告されている（出典：ONES事例）
ones.com
。
実践場（内面化を促す）
目的：形式知を繰り返し実践して暗黙知に落とし込む。
実装例：OJT、シミュレーション、VR研修。エーザイは患者との共感体験を実践場に据え、製剤開発に結びつけた（出典：日経／事例まとめ）
nikkei.com
、
pkshatech.com
。

（図解：SECIと場の対応）

ツール／仕組み：場ごとに有効な実装と実務上の留意点

場を作るだけでなく、それが回る仕組み（評価、インセンティブ、検索性）が重要です。導入でよく使われる具体的実装と、それがどのプロセスを支えるかを示します（出典：富士フイルム、IT-trend、ONES事例等）

fujifilm.com

、

it-trend.jp

、

ones.com

。

創発場：社内SNS、非公式コミュニティ、ランチ予算、フリーアドレス。注意点は「一過性のイベント化」を避けること。
対話場：ファシリテーション設計、定例の知識会議、ドキュメンテーションテンプレート。比喩やストーリーテリングを促す仕立てが有効。
システム場：検索可能なナレッジベース（ONES Wiki等）、メタデータ設計、アクセス権管理。形式知の散逸を防ぐ仕組みが必須。
実践場：OJT計画、シミュレーション環境（VR含む）、学習履歴のトラッキング。反復・フィードバック設計を重視。

富士フイルムは「ツールはSECIを補助するもので、場づくりと運営ルールが伴って初めて機能する」と指摘しており、単なるツール導入が目的化することへの警戒が必要です（出典：富士フイルム）

fujifilm.com

。

具体的導入事例と得られた効果（比較と示唆）

複数企業の公開事例から、場整備×ツールがどのような結果を生んだかを比較します（出典：日経、ONES、aisaas）

nikkei.com

、

ones.com

、https://aisaas.pkshatech.com/cx-journal/article/seci-model-cases。

松下（現パナソニック）事例：職人の下での修業を共同化→表出化して商品化に成功（出典：日経）
nikkei.com
。
アイリスオーヤマ：毎週トップ参加のプレゼン会議（対話場）を継続し、年間多数の新商品を創出（出典：日経）
nikkei.com
。
NTT東日本：4つの場（創発場・対話場・システム場・実践場）を物理・仮想で整備し、実務に落とす仕組みを作成（出典：aisaas）https://aisaas.pkshatech.com/cx-journal/article/seci-model-cases。
製造業A社（ONES事例）：SECI導入で開発サイクル30%短縮といった定量効果を報告（出典：ONES）
ones.com
。

言い換えると、成功例は「場の継続性」と「形式知の検索・再利用性」を両立しており、単発施策では成果が出にくいと考えられます（出典：IT-trendの導入課題指摘）

it-trend.jp

。

実行ロードマップ（現場で使える5ステップ）とKPI

短期〜中期で回せる実行プランを示します。各ステップに対応するKPIも提示します（出典：各事例総合）。

現状把握（2〜4週間）
- アクション：暗黙知の所在マッピング、業務ボトルネック抽出。
- KPI：暗黙知候補リスト件数、ヒアリング件数。
小スコープで創発場を試行（1〜3ヶ月）
- アクション：週次の共創セッション、フリーアドレス試験導入。
- KPI：参加者数、セッションからのナレッジ断片提出数。
対話場＋表出化テンプレ確立（2〜4ヶ月）
- アクション：知識テンプレ・ファシリテーション導入、成果物化回数を目標化。
- KPI：形式知ドキュメント件数、品質評価スコア。
システム場に集約（並行）
- アクション：社内Wiki/DB導入、メタデータ設計、検索速度・ヒット率改善。
- KPI：検索ヒット率、文書再利用率、DB閲覧数。
実践場で内面化→再循環（継続）
- アクション：OJT・シミュレーション導入、学習履歴でPDCA。
- KPI：実務定着率（オンボーディング期間短縮）、プロジェクトサイクル短縮率。

注意点：SECIは一連の「循環」なので評価指標は単発ではなくループ全体の改善（例：新知識の発生率、社内展開スピード）を見るべきです（出典：IT-trend）

it-trend.jp

。

最後に：実務者への示唆

「場」を作ることは目的ではなく、暗黙知を表出化し、形式知を再利用できる仕組みを経営判断で支えることが重要です（出典：野中の知識経営論）
nii.ac.jp
。
技術（AI、VR、Wiki等）は有効だが、最初に投資すべきは「継続的に集まる場」と「ファシリテーション能力」の育成です（出典：ONES事例、富士フイルム）
ones.com
、
fujifilm.com
。

参考図（場と事例の可視化）

（出典：日経）

nikkei.com

もしご希望なら、貴社の業務フローをもとに「どの暗黙知をまず表出化するか」「どの場を最初に整備すべきか」を具体的に診断して、ステップごとのテンプレ（会議設計、テンプレ文書、メタデータ設計）を作成します。どの業種・規模での適用を想定しますか。

pkshatech.com

ones.com

ONES.com

ONES Wiki

ONES Project

it-trend.jp

nikkei.com

調査のまとめ

野中郁次郎氏が提唱するSECIモデルは、組織内で新しい知識を創造し、革新を生み出すためのフレームワークです。これは、ナレッジマネジメントの中心的な理論として世界的に認知されており、個人の持つ「暗黙知」...

🏷導入課題と実行ロードマップ：評価指標とAI時代の適用

導入課題と実行ロードマップ：評価指標とAI時代の適用

SECIモデルの導入は単に「仕組み」を入れるだけでなく、暗黙知と形式知の往還（共同化→表出化→連結化→内面化）を組織の習慣として回すことを意味します。SECIの基本的な定義と4段階は広く整理されており、入門的な解説でも同様の枠組みが提示されています1、

fujifilm.com

。一方で、実務での定着には「場（ba）」「ナレッジ・リーダーシップ」など理論の周辺概念の整備も不可欠であるとされています

nii.ac.jp

、

jst.go.jp

。

導入課題（要点と根拠）

暗黙知の可視化・表出化の難しさ：熟練者の「体の知」や文脈依存の判断は言語化が困難で、徒弟的学びや対話の場を要するため、単なるマニュアル化では不十分と指摘されています
daikin.co.jp
。
「場（ba）」と文化の欠如：対話や共同作業を生む物理・バーチャル・メンタルの場がなければSECIの循環は始まらず、場設計と知識ビジョンを推進するリーダーが鍵になります
nii.ac.jp
。
評価指標の不在：形式知の数だけを測ると本質（暗黙知の共有や実践への応用）を見誤るため、質的指標と定量指標の複合が必要です
jst.go.jp
。
技術導入と人間的判断のバランス：AIやツールで文書化・検索は効率化できるが、文脈や価値判断を失う危険があり人の関与設計が必要です
ones.com
、
fujifilm.com
。

実行ロードマップ（段階的） — 各段階ごとの目的・主要活動・評価指標

現状診断（0〜2ヶ月）
- 目的：知識フローと「場」の実態を可視化する。
- 主要活動：業務ごとの暗黙知リスクマップ、主要知識ホルダーの特定、対話・会議ログのサンプリング。
- KPI例：主要プロセスでの暗黙知依存度（定性的）、知識ホルダー数。
- 補足：J‑Stageや学術的枠組みで示される「知識ベース」の観点からの診断が推奨されます
  jst.go.jp
  。
小規模パイロット（2〜6ヶ月）
- 目的：表出化と連結化のプロトコルを検証する。
- 主要活動：ストーリーテリング、映像記録（短尺動画）によるナレッジ共有、ワークショップ、AIでの議事録自動化試行。
- KPI例：表出化された事例数、共有コンテンツの利用回数、パイロット内での問題解決時間短縮率。
- 根拠：動画や対話スペースの活用は暗黙知共有の実践的手法として有効とされています
  fujifilm.com
  。
ツール連携と「場」整備（6〜12ヶ月）
- 目的：形式知リポジトリ（検索性・参照性）と現場の場をつなぐ。
- 主要活動：ナレッジベース構築、AIによる要約・タグ付け、バーチャル／物理の対話場整備、管理職向けナレッジ・リーダーシップ研修。
- KPI例：検索ヒット率、AIによる要約の精度（定量評価）、クロスファンクショナル会合の開催頻度。
- 参考事例：AIや社内Wikiを組み合わせた事例では、連結化・検索性の向上によりプロジェクト立ち上げ時間が短縮した報告があります（事例では立ち上げ時間を40%短縮した例）
  ones.com
  。
定着化と評価制度組込（12〜24ヶ月）
- 目的：内面化を促すルーチンと評価を定着させる。
- 主要活動：KPIを人事評価やプロジェクト評価に組み込む、学習経路（ラーニングパス）整備、成功事例の横展開。
- KPI例（指標群）：
  - 定量：プロジェクトごとの再利用率（形式知が再利用された割合）、習得までの平均日数（time-to-competency）、新規事業・改善件数、ナレッジベース参照頻度。
  - 定性：現場回収の「暗黙知伝承の質」スコア（評価ワークショップで運用）、当事者の「場」に対する満足度。
- 考え方：単一指標に依存しないバランス指標が重要と考えられます
  jst.go.jp
  。

AI時代への適用（利点・留意点）

利点（実務利用例）
- 表出化支援：音声→文字起こし＋要約、映像の自動タグ付けで暗黙知の初期形式化を加速できます
  fujifilm.com
  、
  ones.com
  。
- 連結化の効率化：埋め込み検索や自動推論により、異なるドメインの知識を結び付けやすくなるため、新しい組み合わせ（アイデア創発）が増えると考えられます
  ones.com
  。
留意点（リスク管理）
- 文脈・ニュアンスの喪失：AIが抽出・要約した内容は文脈が薄くなりがちで、暗黙知の核心を取りこぼす危険があります。したがってAI出力は「下書き・促進材」として人が再編集するワークフローが必要です
  daikin.co.jp
  。
- ガバナンスと倫理：個人情報・企業秘密の扱い、AIモデルのバイアス、説明可能性を評価指標に入れる必要があります。
- 人的役割の再定義：ナレッジリーダーはAIの導入で不要になるのではなく、AI出力の精査・解釈・場のファシリテーションという高度な役割にシフトすると考えられます
  nii.ac.jp
  。

実践的チェックリスト（短期で着手できる項目）

まず「知識の価値マップ」を作る（重要知識と交換コストを可視化）。
映像＋文字起こしの実験を1チームで行い、表出化→連結化のプロセス時間を計測する（KPI化）。
AI検索の評価基準（精度、再現率、ユーザー満足度）を設定し、四半期ごとに運用改善する。
ナレッジ・リーダーシップ研修を計画し、場づくり（物理・バーチャル）に予算を割く。

図（イメージ）：

結び：SECIを生かすための本質は「人間中心の場設計」と「技術の補助的活用」の両立にあります。理論的にはSECIの枠組みや「場」の重要性が整理されており

nii.ac.jp

、実務的には動画やAIを組み合わせた短期改善で効果が出ている事例もあります

fujifilm.com

、

ones.com

。言い換えると、まず「場」と「評価指標」を設計し、次にAIやツールを「表出化→連結化」のアクセラレータとして慎重に組み込むことが、現実的で実効性の高いロードマップだと考えられます。

出典（参照した主な資料）

SECIモデル解説（グロービス）: https://mba.globis.ac.jp/about_mba/glossary/detail-11667.html
SECI導入の実務ヒント（富士フイルム）:
fujifilm.com
「場（ba）」「ナレッジ・リーダーシップ」論考:
nii.ac.jp
野中氏の知識創造理論に関する論考（J‑Stage）:
jst.go.jp
AI・ツールを組み合わせた事例報告:
ones.com
暗黙知と伝承の解説（技術現場寄り）:
daikin.co.jp

さらに特定の業種（製造、サービス、R&D）に合わせたKPI候補やAI活用ルール、現場向けテンプレートを作成できます。続けてその業界向けの具体案をご希望ですか。

lhlunoaghomffbnrcfkx.supabase.co

...

野中郁次郎一橋大学大学院国際企業戦略研究科 SECIモデル - Google 検索

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調査のまとめ

回答

現在、野中郁次郎氏の発言や論文に基づいたSECIモデルの発展、応用、そして「賢慮資本主義」に関する最新の見解について、詳細な情報をお届けするには至っておりません。J-STAGEウェブ...

🖍 考察

調査の本質

ユーザーの問いは「野中郁次郎の発言や論文をベースにSECIモデルを詳しく解説してほしい」というものです。表面的にはSECIの4プロセス（共同化・表出化・連結化・内面化）や「場（Ba）」の説明が期待されますが、本質的なニーズは次の点にあります。

組織内の暗黙知をどう引き出し、どう持続的なイノベーションにつなげるかという実務的手立ての理解。
理論（野中の論考）を自社の組織設計・評価指標・ツール選定に落とし込む方法。
デジタル化／AI時代におけるSECIの適用限界と補完策の見極め。

価値提供の方向性は、理論の正確な解説だけでなく「どの暗黙知を優先して表出化するか」「どの場をまず整備すべきか」「短期で試せる具体施策とKPI」を提示することにあります。参考一次情報としては野中の概説や総説が有用です（例: 一橋大学教員ページ、J‑Stageの総説）

hit-u.ac.jp

jst.go.jp

。

分析と発見事項

以下、調査結果を多角的に分析した上での主な発見です。

SECIの構造的特徴（要点）

4プロセスは暗黙知⇄形式知の双方向変換を螺旋的に拡大するメカニズムであり、暗黙知の扱いを中心に据える点で従来の知識管理と一線を画す（共同化→表出化→連結化→内面化）。出典：J‑Stageの総説
jst.go.jp
。

「場（Ba）」が作動条件であること

SECIは場の設計（物理・仮想・メンタル）なしには回らない。場は共体験・対話・システム・実践といった役割別に設計されるべきである（創発場・対話場・システム場・実践場）。一橋大の解説や総説がこれを支持する
hit-u.ac.jp
jst.go.jp
。

組織設計要件の具体性

野中は「知識ビジョン」「自律性」「ゆらぎ／カオス」「冗長性」「最小有効多様性」など、知識スパイラルを促す具体的条件を提示している。これらはクロスファンクショナル設計やアジャイル的組織に親和的である
jst.go.jp
。

デジタル／AIの役割と限界

デジタルは連結化と形式知の流通を劇的に加速する一方で、暗黙知の共鳴や間身体性を代替することはできない。結果的に「ツールだけ」では知識創造は止まるという実務上の観察が複数事例で指摘される（富士フイルムの解説ほか）
fujifilm.com
。

（視覚化：SECIの螺旋）

より深い分析と解釈

ここからは「なぜ？」を3段階以上掘り下げ、矛盾や想定外の結果に対する複数の解釈を示します。

問い1：なぜ野中は暗黙知を中心に据えたのか？

1層目（表層）: 暗黙知は競争優位の源泉だから。
2層目（理由）: 暗黙知は個人や現場に蓄積された文脈依存の技能や判断基準で、模倣が困難な差別化要因となるため。
3層目（深層）: 組織が形式知だけを蓄えると「標準化された量産的知」しか得られず、環境変化に対する柔軟な解釈力や創造が失われる。したがって、暗黙知の引き出しを制度化することが、持続的イノベーションの条件となる。

問い2：なぜ「場（Ba）」が不可欠なのか？

1層目: 暗黙知は言語化しにくいため共体験が必要。
2層目: 共体験は間主観性や間身体性を生み、そこから初めて意味化（表出化）が可能になる。
3層目: 場は単なる設備ではなく、価値観・ビジョン・心理的安全性を含む「関係性の設計」であり、これがないと表出化で生じた断片が組織に拡張しない。

問い3：デジタル化・AI導入はSECIをどう変えるか？（弁証法的解釈）

ポジティブ側面：AIは記録→転写→タグ付け→検索という連結化工程を加速し、形式知再利用性を高める。事例では開発サイクル短縮等の定量効果が報告される
ones.com
。
ネガティブ側面：AIの抽出は文脈を薄める（要約は文脈喪失のリスク）ため、表出化の「意味深長さ」を削ぐ危険がある。
中間結論：AIは「下書きと接着剤」として有効だが、人間の再解釈・ファシリテーションが不可欠。ガバナンスと評価基準（説明可能性、プライバシー）も必要。

矛盾点と対応案（短表）

矛盾	典型例	対応案
冗長性 vs 経済性	情報の重複は非効率に見える	意図的冗長（クロスレビュー）を文化として評価する指標を設ける
ツール導入 vs 場の質	高機能なナレッジDBがあるのに現場が使わない	初期は人が介在する「ナレッジキュレーター」制度を設置する
定量指標の容易さ vs 質的本質	形式知数は増えるが暗黙知共有は進まず	定性評価（場満足度、事例の深み評価）をKPIに組み込む

シナリオ分析（3つ）

成功シナリオ：知識ビジョンを掲げ、ミドルが知識プロデューサーとして働き、AIで連結化を高速化。結果：新規事業創出率増。
失敗シナリオ：ツール先行で場を作らず、形式知だけが蓄積。結果：活用率低下、導入投資が無駄に。
ハイブリッド戦略：小規模創発場の連続実験＋AIでの形式知整備を並行運用。初期は人的評価と改善ループでPDCAを回す。

戦略的示唆

実務に落とし込むための具体アクションを短期（0–3ヶ月）、中期（3–12ヶ月）、中長期（12–24ヶ月）に分けて示します。

短期（0–3ヶ月）：迅速に試す

知識ビジョン作成ワークショップを開催。トップが「何を知識とみなすか」を宣言する（出典：野中の要件）
jst.go.jp
。
パイロットチームで「表出化ワークショップ」実施（熟練者の操作を短尺動画化＋メタファー抽出）。成果物テンプレを用意（目的・場面・判断基準）。参考：富士フイルムの実務解説
fujifilm.com
。
第一段階KPI（短期）: 表出化ドキュメント数、ワークショップ参加率、動画視聴回数。

中期（3–12ヶ月）：連結化と場の連結

ナレッジベース（社内Wiki）を導入し、メタデータ設計（業務コンテキスト、判断トリガー、熟練度）を必須フィールドにする。ONESや事例を参考に検索性重視で設計する
ones.com
。
ミドル層を「知識プロデューサー」として役割定義し、活動を評価制度に組み込む。
AIの導入は逐次：議事録の自動文字起こし→要約→候補タグを出す仕組みを試し、人が最終編集するワークフローを確立する。
中期KPI: 文書再利用率、検索ヒット率、time-to-competency（習得に要する日数）。

中長期（12–24ヶ月）：内面化の定着と評価組込

OJT/シミュレーションによる学習経路（ラーニングパス）を整備し、内面化を測る評価指標（実務パフォーマンス）を導入。
場の「健全性」指標を設ける（例：場満足度、対話の深度スコア）。
ガバナンス：AI出力の利用ガイドライン、プライバシー管理、データ分類ルールの運用。
中長期KPI: プロジェクトサイクル短縮率、新規改善・新商品数、定性評価による暗黙知伝承スコア。

実行チェックリスト（導入時の必須項目）

知識ビジョン（トップメッセージ）を文書化し社内公開する。
小さな創発場（週次30–60分の対話セッション）を定常化する。
表出化用テンプレ（問題・判断基準・事例・映像）を作成する。
ナレッジベースのメタデータ設計と運用ルールを決める。
AIは人の補助（下書き）として運用し、最終的には人が品質保証する。

役割設計（短文）

ナレッジ・リーダー（トップ）：知識ビジョン提示。
ナレッジ・プロデューサー（ミドル）：場の運営、表出化ワークショップの実行。
ナレッジ・キュレーター（専門家）：形式知の品質管理・メタデータ付与。
ファシリテーター：対話場の進行と心理的安全の担保。

今後の調査

示唆を実行に移すために推奨する追加調査・実験テーマをリストアップします。

特定企業の事例マッピング（NEC、セブン‑イレブン、花王、アイリスオーヤマ等）：どの場でどのSECIが起きたかをプロセスマップ化する。参考文献例: 日経事例や総説
nikkei.com
、
jst.go.jp
。
AI支援による表出化実験：映像＋文字起こし＋自動要約→人による再編集で工数と質を比較するABテスト。参考: ONES事例
ones.com
。
「場（Ba）」の質を測る評価指標の開発：場満足度・対話深度・暗黙知伝承スコア等の定量化手法の検証。学術的背景はJ‑Stage総説等を参照
jst.go.jp
。
業種別テンプレの作成（製造／サービス／R&D）：どの暗黙知を優先して表出化するか、KPIとツールセットの最適化。
倫理・ガバナンスの検討：AIで自動抽出された知識の取り扱い、従業員プライバシー、説明責任のフレーム作成。
ロングitudinal評価：SECI施策を導入した部署の2年間追跡調査（KPI群と定性インタビューの併用）でROIを評価する。

参考文献（まず読むべき）

野中郁次郎教員プロフィール・理論概説:
hit-u.ac.jp
SECI総説（J‑Stage）:
jst.go.jp
実務的解説（富士フイルム）:
fujifilm.com

最後に：どの方向を優先しますか？（選択例）

「表出化ワークショップのテンプレ化」を作る
「AIでの映像→要約→メタデータ化」実験計画を設計する
「業種別KPIテンプレ（製造／サービス）」を作成する

希望する優先項目を教えていただければ、次のステップ（具体手順・テンプレ・実験設計）を作成します。

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🏷 野中郁次郎と知識創造理論の全体像

[PDF] 企業の境界における組織的な知識創造（上）

すなわち，まず，⑴「SECIモデル」そのもの，⑵知識創造プロセスにお. ける材料と成果としての知識資産，そして⑶知識創造のための共有されたコン. テクストとしての「場（ba）」， ...

nii.ac.jp

NONAKA, Ikujiro先生 | 教員紹介 | 一橋ビジネススクール(HUB)

知識創造理論は、場（共有された動的文脈である）、実践知リーダーシップ、ミドルアップダウンマネジメント、知的機動力など多くの新たなコンセプトを提示してきた。

hit-u.ac.jp

知識創造理論の現状と展望 - J-Stage

璽野中郁次郎(-橋大学産業経営研究所教授）. る． . キーワード. 組織的知識創造，知識変換の4モード，促進要件 (enabling conditions), 場づくり (field build・.

jst.go.jp

『知識創造企業』再訪問

by 野中郁次郎 · 1999 · Cited by 10 — 本稿では，「知識」に関連する90年代の経営理論を総括し，組織的知識創造理論の新たな展開を「知識変換プロセス」，「場」，「知識 ...

jst.go.jp

知識創造理論の現状と展望

by 野中郁次郎 · 1996 · Cited by 12 — 組織的知識創造の基本モデルを提示し，暗黙知と形式知のスパイラルを促進する要件について，新たにそのメカニズムを明らかにする．また，今後は一組織の枠を ...

jst.go.jp

🏷 SECIモデルの4プロセス詳解（共同化〜内面化）

組織の知識創造理論（SECIモデル） - Team8コンサルティング

SECIモデル（野中郁次郎組織の知の創造に関する動態的理論 1994年）. 膨大な暗黙知をもった個人と個人がぶつかり合い、組織の中で知がどのように創造されていくかを説明して ...

hteam8.work

SECIモデルで暗黙知を活かす！実践のための4つのプロセスとは

SECIモデルは暗黙知を組織の形式知へと変換する、ナレッジマネジメントのプロセス ... 野中郁次郎教授が提唱した理論; 4つのプロセスで構成される. 共同化 ...

fujifilm.com

暗黙知とは？企業内の知識を形式知に変換するための考え方を解説

そのきっかけが、野中郁次郎氏の組織的知識創造理論と、SECI（セキ）モデルと呼ばれる、組織に埋もれる暗黙知と形式知の相互交換の考えです。この ...

daikin.co.jp

調査のまとめ

🏷 『場（Ba）』の概念：哲学的背景と組織的機能

「場」と知識創造 - J-Stage

［7］野中郁次郎，企業の知識ベース理論の構想，組織科. 学，36（1）, 4–13（2002）．［8］野中郁次郎，知的機動力を錬磨する−暗黙知，相互. 主観性，自律分散リーダーシップ， ...

jst.go.jp

[PDF] 組織的知識創造理論の理論的前提 - 千葉商科大学学術リポジトリ

野中郁次郎の組織的知識創造理論は, ナレッジマネジメント研究を理論的な見地から考察する点で,. 大きな学的営為を築き上げてきた。現在も発展過程にあるこの理論 ...

nii.ac.jp

[PDF] 知識と組織制度についての考察 - 慶應義塾大学商学部

分野では，野中郁次郎らが提示した暗黙知の概念がしばしば用いられ ... これは，言語や明. 示的な概念で表現することで，暗黙知を形式知に変換するプロセスである。

keio.ac.jp

「場」と知識創造

by 露木恵美子 · 2019 · Cited by 11 — [6] 野中郁次郎・紺野登，「ダイナミックな組織知に向けて」一橋大学イノベーション研究センター発足記念論文集-2-イノベーション研究理論編 (1997)． [7] ...

jst.go.jp

🏷 事例で学ぶSECIの実践：場整備・ツール・導入事例

SECIモデルを事例で学ぶ｜ナレッジマネジメントへの活用方法

SECIモデルの実践事例. SECIモデルはすでに多くの企業で実践されています。その代表的な3例の「場」と「プロセス」の整備について、ポイントをまとめたので参考にして ...

pkshatech.com

SECIモデルを活用した企業事例：ナレッジマネジメントの成功秘話

日本の大手自動車メーカーA社は、SECIモデルを活用して製品開発プロセスを革新しました。A社では、以下のようにSECIモデルを実践しています：. 共同化： ...

ones.com

SECIモデルとは？具体例や導入事例をもとにわかりやすく解説

花王株式会社では、消費者の多様なニーズに応える製品開発と品質向上を目指し、研究者同士の知識共有に力を入れています。具体的には、会議や共同研究 ...

it-trend.jp

ナレッジマネジメントとは？提唱者、野中教授の理論と企業の実践例

製薬会社のエーザイもSECIモデルの実践によるナレッジマネジメントを行っている。野中理論の鍵である、社内外の思いを集め、知を生み出す「場」の創出に ...

nikkei.com

調査のまとめ

🏷 導入課題と実行ロードマップ：評価指標とAI時代の適用

野中郁次郎一橋大学大学院国際企業戦略研究科 SECIモデル

野中郁次郎一橋大学大学院国際企業戦略研究科 SECIモデル - Google 検索数秒たってもリダイレクトされない場合は、ここをクリックしてください。ユーザー補助のリンクメインコンテンツ...

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一橋大学大学院国際企業戦略研究科の公式ウェブサイト https://www.ics.hit-u.ac.jp/ にアクセスします。,サイト内のメニューや検索機能を使って、「野中郁次郎」や「SECIモデル」といったキーワードで、研究者紹介、出版物、研究室のページなどを探します。,特に、野中郁次郎氏のプロフィールページや研究業績リストが見つかれば、そこに掲載されている論文や著書の情報を確認します。,関連する学術論文や書籍のタイトルが見つかった場合、その概要や公開されている部分を読んで、SECIモデルの初期の定義や背景に関する記述がないか確認します。,もしサイト内に「知識創造」や「知識経営」に関する専門ページがあれば、そこもSECIモデルの文脈で関連情報がないか確認します。

<step>1</step> <url>about:blank</url> <title>Starting agent 9577...</title> <thoughts><thinking>ユーザ...

lhlunoaghomffbnrcfkx.supabase.co

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Advanced search Toggle navigation J-STAGE home Browse All titles All subject areas All publishers Se...

jst.go.jp

J-STAGEのウェブサイト https://www.jstage.jst.go.jp/ にアクセスします。,サイト内の詳細検索オプションを利用し、著者名に「野中郁次郎」と入力し、発行年を絞り込んで比較的新しい論文（例: 2010年以降）を検索します。,検索結果の中から、「賢慮資本主義」「ワイズカンパニー」「知識創造経営のプリンシプル」といったキーワードを含む論文、またはSECIモデルの「発展」「深化」に直接言及している論文を探します。,論文のタイトル、著者、概要を確認し、関連性の高い論文のPDF全文を閲覧します。,閲覧した論文内で、野中氏自身の最新の見解、理論の発展、あるいは「賢慮資本主義」に関する具体的な記述を重点的に抽出し、メモします。

<step>1</step> <url>about:blank</url> <title>Starting agent 101e...</title> <thoughts><thinking>ユーザ...

lhlunoaghomffbnrcfkx.supabase.co

調査のまとめ

#### 回答現在、野中郁次郎氏の発言や論文に基づいたSECIモデルの発展、応用、そして「賢慮資本主義」に関する最新の見解について、詳細な情報をお届けするには至っておりません。J-STAGEウェブ...

📖 レポートに利用されていない参考文献

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野中郁次郎の「場」概念に関する研究レビュー - note

2. 企業経営や知識創造における「場」の役割 · 創発の場（Originating Ba） – 個人同士が直接顔を合わせ、暗黙知を共有する場です。 · 対話の場（Dialoguing Ba ...

note.com

[PDF] 知識創造のワークプレイス・デザイン

日本の「場（ba）」だと考えている。それは，知. 識創造のための「弁証法的 ... 野中郁次郎 , 紺野登（2012）『知識創造経営のプリンシプル─. 賢慮資本主義の実践 ...

jil.go.jp

暗黙知と形式知の相互変換による知の創造プロセス［ナレッジ ...

プロジェクトマネージャー／ディレクター向けの勉強会レポート。「知識＝ナレッジこそが企業の最大の資源」と説いた経営学者の野中郁次郎先生。

copilot.jp

SECIモデル（ナレッジ・マネジメント） - Osamu Hasegawa Films

SECIモデル（SECIプロセス）とは、一橋大学の野中郁次郎氏と竹内弘高氏らが提示した広義のナレッジ・マネジメントのコアとなるフレームワークです。のちに、野中氏は紺野 ...

osamuhasegawa.com

JAIST 梅本研究室ナレッジマネジメントの研究

すなわち、（1）「SECIモデル」、（2）知識創造のための共有されたコンテクストとしての「場」（これも[Nonaka 98]によって、baとしてナレッジ・マネジメントの分野で基本的な ...

jaist.ac.jp

企業の知識ベース理論の構想 - J-Stage

この論文の目的は，知識創造理論（野中 1990；. Nonaka 1991,1994；Nonaka and Takeuchi. 1995）を弁証法的企業理論へ展開し（Nonakaand. Toyama2002），そのうえで，企業の知識 ...

jst.go.jp

知識創造のフレームワークSECIモデルとは - 1on1総研 - KAKEAI

野中氏と多摩大学の紺野登教授は、SECIモデルの4つのプロセスに対応する「場」という概念を提唱しました。これは欧米でも“ba”という言葉で提起され、 ...

kakeai.co.jp

経営戦略概史（26）ピーター・センゲの「学習する組織」と野中郁次郎の ...

keieikanrikaikei.com

知識創造の方法論 | 野中郁次郎, 紺野登 |本 | 通販 | Amazon

amazon.co.jp

野中郁次郎知識創造理論（SECIモデル）｜ふかみどり

note.com

知識創造経営のプリンシプル」（野中郁次郎・今野登著）は、すごく ...

takoume.co.jp

知識創造企業

amazon.co.jp

Amazon.co.jp: 源泉――知を創造するリーダーシップ : ジョセフジャ ...

amazon.co.jp

知識創造理論とは？基礎から実践までわかりやすく解説！

知識創造理論は野中郁次郎氏によって提唱された理論で、1996年に出版された『知識創造企業』により世界中で広く知られることになりました。本書では、 ...

techno-producer.com

【知識創造理論】SECIモデルを回すのが難しい理由

組織が抱える生産性向上や戦略的課題を、動画を活用して解決するための実践ノウハウが詰まった一冊。野中郁次郎氏監修のもと、動画が持つ力を最大限に ...

diamond.jp

創造経営理論と知識創造理論

このサイクルのうち、「知の創造」を初めて理論として描き切り、世界的にも認められた理論が一橋大学名誉教授野中郁次郎先生の「知識創造理論」である ( ...

sokei.co.jp

知識創造企業(新装版) | 野中郁次郎, 竹内弘高, 梅本勝博 |本 | 通販

個々人の暗黙知から組織の形式知へと変換し、イノベーションに高めていくプロセスは、「知識創造理論」「SECIモデル」として、世界の経営学でもよく知られている。四半世紀 ...

amazon.co.jp

【提言】人間とは未来の共通善に向かって他者と共に価値を創造 ...

故野中郁次郎教授によって構築・提唱された知識創造理論は、集合知創造（組織的イノベーション）の原理を明らかにしました。根底にあるのは、「人間 ...

inochi-forum.org

野中郁次郎×楠木建特別対談「理論は創るもの」―その1 好き嫌い

知識創造理論を世界に広めたナレッジマネジメントの権威として世界中のビジネスリーダーに多大な影響を与え、知識創造理論は多くの組織経営に応用されて ...

hitachi.co.jp

これからの時代こそ、「野中理論」が必要になる

しかし、この世に一つだけ、知の創造プロセスを描き切った理論がある。それが、一橋大学名誉教授・野中郁次郎のSECIモデルだ※1 。筆者は、野中教授が日本 ...

diamond.jp

学习型组织：知识创造的SECI螺旋模型| 芒格学院

madewill.com

The Knowledge-Creating Company = Chishiki sozo kigyo [Japanese Edition]

amazon.com

野中郁次郎氏が明かす「知識創造がうまくいく組織」に共通する特徴 ...

oricon.co.jp

知识创造管理：适应未来组织发展的管理新模式-[日]野中郁次郎[日]绀野 ...

qq.com

Amazon.com: Chishiki sōzō no keiei: Nihon kigyō no episutemorogī ...

amazon.com

知識創造理論とは】基本的な概念やSECIモデルをわかりやすく解説 ...

liberal-arts-guide.com

知识创造的螺旋》，个人或组织的知识管理理论| 小斯想

cas01.com

SECIモデルとは？ナレッジマネジメントのプロセスや事例を解説

SECIモデルとは、組織内で知識を共有するためのフレームワークのことです。SECIモデルの特徴や運用における問題点や、企業の導入事例を解説します。

kaonavi.jp

SECIモデルとは？知識創造の仕組みや実施の具体例を解説 - JAMステ

SECIモデルには、共同化・表出化・連結化・内面化に対応する形で、創発場・対話場・システム場・実践場という4つの場があります。それぞれの「場」 ...

jamss-station.jp

SECIモデルとは？企業におけるナレッジマネジメントへの活用と ...

実践場の具体例. 個人が業務を行う場所（デスク、作業場など）. 社内でナレッジマネジメントを推奨するナレッジリーダーは、これら4つのプロセスに応じた場を従業員に ...

brains-tech.co.jp

【事例5選】ナレッジマネジメントを成功させる3つのポイントとは？

「SECIモデル」や「場」の整備によって社内で共有されたナレッジを有効活用するためには、求めるナレッジに素早くアクセスできる環境を整えることが重要 ...

narekan.info

SECIモデルとマネジメントの力とは？組織の知識を力に変えた事例 ...

SECIモデルとマネジメントの力とは？組織の知識を力に変えた事例紹介 · SECIモデルの4つのプロセス · SECIモデルと実際の開発の例 · 日本型組織のミドルアップ ...

shikigaku.jp

ourlyはSECIモデルを実現できる唯一のサービスかもしれない！？

こんにちは。今回は「SECIモデルを社内に根づかせる」ためのポイントをお伝えしたいと思います。実は、ourlyは日本企業が得意と ...

note.com

SECIモデルとは？4つのプロセスや活用事例をわかりやすく紹介

hubspot.jp

SECIモデルの企業における活用事例とは？暗黙知と形式知をナレッジ ...

inmybook.jp

SECIモデルとは？ナレッジマネジメントへの活用と具体例

skillnote.jp

図解あり】SECIモデルとは｜実践プロセスや運用のポイントを解説 - d's ...

dodadsj.com

形式知とは？暗黙知との違いから形式知化の法まで解説 - saguroot

野中郁次郎が提唱した理論で、4つの頭文字をとって「SECIモデル」と名付けられました。形式知化する「場」を⽤意する. SECIモデルの4つのプロセスに合わせ ...

tanseisha.co.jp

情報共有だけで、”暗黙知⇒形式知”は、進むのか？ | JIIMA 公式サイト

「暗黙知」を「形式知」に変換して行くことで、「技術・情報の伝承」と「知の創造」に結びついていきます。その具体的手法として、当初からSECIモデルが ...

jiima.or.jp

人間の「共感」をベースにしたマネジメント : ダイナミックな世界で ...

hitachihyoron.com

SECIモデルとは？ナレッジマネジメントの軸になる考え方を概要から具体 ...

knowledgewing.com

SECIモデルと思考地図：思考地図の活用｜小林郁央

note.com

企業の知識ベース理論の構想

by 野中郁次郎 · 2002 · Cited by 22 — 本稿は，知識創造理論を企業の知識ベース理論へ展開する構想である．その第一歩として，知識創造の多層プロセスの動態化を意図して，弁証法の方法論を ...

jst.go.jp

ナレッジ・イネーブリング：知識創造理論の実践を目指して

by 一條和生 · 2002 · Cited by 4 — 知識創造理論の実践が難しい原因もそこにある．とりわけ組織内に ... 遠山亮子・野中郁次郎（2000）「“よい場”と革新的リーダーシップ」『一橋 ...

jst.go.jp

協創と場の論理

(Lambe 2011)「ポラニーの認識論は、野中郁次郎の影響により、ナレッジマネジメ. ントの文献において誤解され、誤って適用されてきた。この誤解は、野中の暗黙知がポラニー ...

jst.go.jp

組織的知識創造理論が示す AI 時代の人間の役割

by 西原(廣瀬)文乃 · 2019 · Cited by 1 — ［9］野中郁次郎，竹内弘高，知識創造企業，東洋経済新報社（1996）．［10］野中郁次郎，紺野登，知識創造の方法論，東洋経済新報社（2003）．［11］野中郁次郎，遠山亮子，平田透，流れを ...

jst.go.jp

イノベーターを生み出すのは，誰か?

jst.go.jp

原子力分野におけるマネジメントの基礎理論

jst.go.jp

超スマート社会に向けた新しい価値創造研究：経営情報学会の取り組み

jst.go.jp

知識・技術・技能の伝承支援に関する考察

jst.go.jp

PDF) A New Departure in Innovation Design:: The Role of Synthesis ...

jst.go.jp

社会起業家への知財マネジメント調査 Research on Intellectual ...

jst.go.jp

要約の参照

共同化はSECIの「第1のモード」と定義されており、個人に体化された暗黙知を共体験・観察・徒弟的学習などで他者へ移転・共有するところから知識変換が始まるため、理論上の起点に置かれます。[18](htt...

📊 ドメイン統計

参照ドメイン数: 46引用済み: 13総文献数: 104

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skillnote.jp

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jiima.or.jp

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野中郁次郎のSECIモデル解説：理論・場・実践の6視点

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🏷野中郁次郎と知識創造理論の全体像

野中郁次郎と知識創造理論の全体像

🏷SECIモデルの4プロセス詳解（共同化〜内面化）

SECIモデルの4プロセス詳解（共同化〜内面化）

調査のまとめ

↪️ 回答のワークフロー:

🏷『場（Ba）』の概念：哲学的背景と組織的機能

『場（Ba）』の概念：哲学的背景と組織的機能

🏷事例で学ぶSECIの実践：場整備・ツール・導入事例

事例で学ぶSECIの実践：場整備・ツール・導入事例

「場（Ba）」の実務設計：タイプ別の狙いと事例

ツール／仕組み：場ごとに有効な実装と実務上の留意点

具体的導入事例と得られた効果（比較と示唆）

実行ロードマップ（現場で使える5ステップ）とKPI

最後に：実務者への示唆

調査のまとめ

↪️ 回答のワークフロー:

🏷導入課題と実行ロードマップ：評価指標とAI時代の適用

導入課題と実行ロードマップ：評価指標とAI時代の適用

調査のまとめ

↪️ 回答のワークフロー:

回答

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分析と発見事項

より深い分析と解釈

戦略的示唆

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🏷 事例で学ぶSECIの実践：場整備・ツール・導入事例

🏷 導入課題と実行ロードマップ：評価指標とAI時代の適用

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