暗黙知とは何か ― 「価値未認識知」としての可能性
1 問題意識
知識管理の分野では、Ikujiro Nonakaによる SECIモデル が広く知られている。
SECIモデルでは、組織における知識創造は
- Socialization（共同化）
- Externalization（表出化）
- Combination（連結化）
- Internalization（内面化）
というプロセスを通じて進むと説明される。
このモデルは、暗黙知を組織内で共有し、新たな知識を創造するプロセスを説明するうえで非常に有用である。
しかし、この理論を現場の経験と照らし合わせたとき、ひとつの疑問が生じた。
そもそも暗黙知はどのようにして表出されるのか。
2 暗黙知が表出されない理由
SECIモデルでは、暗黙知は対話や共同作業を通じて共有されるとされる。
しかし現場では、次のような状況が頻繁に見られる。
ある人が経験的に有効な方法を持っていたとしても、
「これは当たり前のことだ」
と本人が認識している場合、その知識は他者に伝えられることも、言語化されることもない。
つまり、
客観的には価値のある知識であっても、
本人がそれを価値ある情報として認識していなければ、知識は外部に表出されない。
このような状況では、暗黙知は共有される以前の段階で消失してしまう。
3 仮説：暗黙知とは「価値未認識知」である可能性
この観点から考えると、暗黙知の一部は
「言語化できない知識」ではなく、
「本人が価値を認識していない知識」
である可能性がある。
つまり、
暗黙知 ＝ 価値未認識知という仮説である。
人は自分の行動の中に含まれる知識を常に意識しているわけではない。
多くの場合、それは「当たり前のこと」として扱われる。
その結果、組織の中で重要な知識が存在していても、それが知識として認識されないまま失われていく。
4 TLAと生成AIによる暗黙知抽出の可能性
この問題を別の視点から捉えると、次のような可能性が考えられる。
現場では多くの行動がログとして残る。
- トラブル記録
- 作業日報
- 作業履歴
- 生産ログ
これらは一見すると単なるデータに過ぎないが、その中には経験的な判断や行動パターンが含まれている。
三層構造解析（TLA）は、
- Fact（事実）
- Order（構造ルール）
- Insight（洞察）
の三層で事象を分析するフレームワークである。
生成AIとTLAを組み合わせることで、これらのログから
行動の背後にある構造パターン（Order）
を抽出することが可能になると考えられる。
もしこの構造が抽出できれば、
経験（暗黙）
↓
ログ（Fact）
↓
構造抽出（Order）
↓
知識（Insight）
というプロセスを通じて、暗黙知の痕跡を知識として再発見できる可能性がある。
5 SECIモデルとの関係
この視点から見ると、
SECIモデルは
暗黙知が共有されるプロセス
を説明する理論である。
一方、
TLAと生成AIは
暗黙知の構造を発見する方法
として位置付けることができる。
つまり、
TLA＋AI
↓
暗黙知の構造発見
↓
SECI Externalization
という関係が成立する可能性がある。
6 仮説的結論
以上の考察から、次の仮説が導かれる。
暗黙知の一部は、言語化できない知識ではなく、
本人がその価値を認識していない「価値未認識知」である可能性がある。
そして、生成AIと三層構造解析（TLA）を用いることで、
現場データの中からその構造を抽出し、
再利用可能な知識として表面化させることができる可能性がある。
この仮説は、暗黙知研究における新たな視点となるかもしれない。
所感
生成AIが実用化され、AIを用いた思考の拡張が急速に進んでいる。
著者自身も生成AIを活用して思考を整理する中で、これまでの実務経験の中で「当たり前」と考えていた内容が、実は他者（この場合は生成AI）から見れば「価値ある情報」として評価されることが多いことに驚かされた。
本稿は、こうした経験から生まれた仮説である。
著者がそれらの知識を「価値がない」と切り捨てていたのには理由がある。
第一に、その知識が組織内では多くの人が共有しているものであると感じていたためである。
第二に、その知識が自分にとってあまりにも当たり前のことであり、特別な価値を持つとは考えていなかったためである。
しかし、主観的に「価値がない」と判断された知識であっても、その価値の有無を最終的に決めるのは客観的な評価である。
知識管理の分野では、SECIモデルにおいて「暗黙知」を言語化するプロセスが重視されている。しかし、現場で暗黙知が失われている原因は、そもそもその知識に「価値がある」と認識されていないことにあるのではないだろうか。
さらに言えば、その知識を他者に伝えたとしても、同じ環境で働く人間であれば、それをやはり「当たり前」として切り捨ててしまう可能性が高い。
このように考えたとき、生成AIを利用した三層構造解析（TLA）は、知識の価値を客観的に評価する仕組みとして利用できる可能性がある。
著者がTLAというフレームワークに価値を見いだしたのは、この点にある。