1. 前提：暗黙知と言語化の難しさ
1-1. 暗黙知の特性
暗黙知は「身体的な技能」「直感的な判断」「状況に応じた柔軟な意思決定」「長年の経験からくる“勘”」などが一体となった、本人でさえ言葉で明確に説明しづらい知識を指します。そのため、従来の「マニュアル化」や「文書化」では十分に捉えきれない要素が多く、組織でも課題として認識されがちでした。
1-2. 言語化の障壁
暗黙知は、たとえば次のような難しさを伴います。
- 本人の自覚の薄さ
- 「どうしてそうやっているのか分からないが、体が勝手に動く」「経験上、そのほうがうまくいく」という状態。
- 複雑なコンテクスト
- 多くの場合、状況や環境（コンテクスト）に依存するため、定型的に整理しにくい。
- ノンバーバル要素
- ジェスチャー、身体的バランス、声のトーンなど言語的に表現しづらい部分が大きい。
しかし、組織や社会全体を考えると、少しでも暗黙知を「形式知（＝言語・図解などで共有・再利用可能な知識）」として取り出し、後続の人材育成やイノベーションの源泉にしたいニーズは非常に高いです。ここに大規模言語モデル（LLM）が、どのように寄与できるのでしょうか。
2. 大規模言語モデル（LLM）の基本と可能性
2-1. LLMとは
近年の自然言語処理（NLP）の飛躍的な進歩により、膨大なテキストコーパスを用いて学習した「大規模言語モデル」が台頭しています。これらのモデルは、
- 文脈を捉えてテキストを生成する能力
- 多様な文章スタイルへの対応
- 膨大な知識を統合し推論する力
などを兼ね備えており、従来のルールベースのシステムとは一線を画す高度な性能を示します。
2-2. 暗黙知との関連
暗黙知の言語化において、LLMが注目される主な理由は次のとおりです。
- 非構造化・多様な言語情報の統合能力
- 暗黙知を引き出す際には、熟練者の発話や会話記録、現場メモ、社内ドキュメントの断片など、多様な文脈を含むテキスト情報が生成・保存されます。LLMはこうした非構造化データを取り込み、ある程度の一貫性をもった文章に再構成するのが得意です。
- 対話型インターフェイスとしての柔軟さ
- LLMを活用したチャットボットや対話システムを介して、熟練者や専門家に追加の質問を行い、暗黙知の断片を徐々に掘り起こすことが可能。人間のインタビュアーのように質問を工夫し、回答を深掘りしてくれます。
- 自然言語生成（NLG）による分かりやすい説明
- LLMは得られた情報を基に、人が理解しやすい文章を自動生成できます。単なる要約や翻訳だけでなく、解説・例示・類推など、多面的な説明形式を提供しやすいという強みがあります。
3. LLMが貢献できる具体的なステップ
3-1. 熟練者のインタビュー内容の整理・分析
- 音声データ → テキスト化 → LLMによる要約・カテゴライズ
たとえば熟練者のロングインタビューを録音し、自動音声認識（ASR）で文字起こしをします。そのテキストをLLMに入力し、「よく出現するキーワードは何か」「どの段階でどのような判断基準が示されているか」を分類・要約させることができます。- 従来は人間が丹念に聞き返しながら手作業で行っていた作業が、LLMのテキスト処理能力によって効率化される可能性があります。
- 感情・ニュアンスの抽出
LLMには感情分析や文脈理解の機能も組み合わせることができるため、熟練者がどの部分で強い自信を持っているか、あるいはどの部分を曖昧に語っているか等の“ニュアンス”を捉える補助にもなります。こうした微妙なニュアンスの違いが暗黙知の核心を探るヒントになります。
3-2. 作業記録・ログの解釈支援
- 複雑な作業ログのコメント生成
ソフトウェア開発の場面であれば、Gitリポジトリのコミットメッセージやコードレビューのやり取り、あるいは設備保守の場面であれば、機械ログやエラーレポート、点検記録など、あらゆる“作業痕跡”をLLMにかけることで、人が見落としていたパターンや判断の変遷を推測し、簡易レポートを自動生成してくれます。 - センサーデータとの組み合わせ（説明生成）
たとえば製造現場のモーションキャプチャデータ・環境センサーデータ・作業者コメントなどを時系列で合わせ込み、LLMに「このとき熟練者はなぜ作業を中断したのか？」といった推測を述べさせると、言語化されていなかった“理由”の仮説を生成することも可能です。もちろん最終的には本人への確認や検証が必要ですが、“仮説生成”の段階で効率的なガイドとして機能します。
3-3. 対話的ナレッジエンジンとしての活用
- 質問応答による暗黙知の深掘り
LLMを用いて、熟練者やチームメンバーが“自分たちの業務に関連する質問”を随時投げかけられるシステムを構築すると、やりとりを通じて暗黙知の欠片が出てくることがあります。- 例：「〇〇の不具合が起きたときは、普段どうやって対処している？」「こういう状況で優先的に見るデータは何？」といった質問をすると、熟練者が「いつも暗黙的にやっているけど、そういえばこれが大事なんだ」と語り出すきっかけを作れます。
- プロンプトエンジニアリングで知識引き出しを最適化
LLMへの質問（プロンプト）を工夫することで、暗黙知をより深く掘り下げるよう誘導できます。たとえば「その判断を行うときの成功例・失敗例を3つ挙げてください」と具体的に尋ねると、LLMが対話データの中から該当部分を検索・要約し、まとめてくれます。
4. LLMが「暗黙知の言語化」に役立つ理由
4-1. 大量のテキスト処理能力
暗黙知の言語化には、膨大なインタビュー記録・議事録・チャットログなどを対象にする場合が多いですが、人力での分析には限界があります。LLMは多量のテキストを一度に扱い、短時間で要約や整理が行えるため、人間が“読む前に疲れてしまう”量の情報を一定水準で俯瞰し、関連する箇所を抽出できる点は大きなアドバンテージです。
4-2. 自然言語生成による再構成
ただ要約するだけではなく、さまざまな観点から説明文を再構成できる点もLLMの強みです。たとえば、
- たとえ話や事例を添えて説明
- 別の業界や分野の概念と比較しながら解説
- 箇条書きか物語調かなど、スタイルを変えて出力
など、多様な生成を試しながら“専門家も気づかなかった視点”を見つけることがあります。
4-3. 未文書化部分の仮説提案
LLMには“推論”や“文脈補完”の能力があります。これは事実に基づく厳密な証明ではありませんが、「こういう理由では？」という仮説を言語として提示し、人間がその仮説を検証・修正する形で、暗黙知の輪郭を一歩ずつ顕在化させていく手助けになります。
5. 具体的ユースケースのイメージ
5-1. 職人技の継承支援
- 作業映像の実況解説＋LLM要約
- 職人が実作業している映像をリアルタイムで実況しながら説明音声を録音（Thinking Aloud）。それを文字起こしし、LLMが要点と因果関係を整理・視覚化する。
- ここで得られた暫定的なルールや基準を職人にフィードバックし、「これは合ってる」「ここは違う」と補足をもらうことで言語化精度を高める。
- 新人の質問への自動応答
- 工程ごとにナレッジベースを構築し、チャットボット形式で「こういう状況の時はどうやって判断すればよいか」を尋ねると、LLMが過去の類似ケースや職人の説明記録を引き合いに回答し、新人の学習をサポート。このときに、暗黙知が不足している回答があれば新人が追加で質問し、それに対して職人が修正回答を出すプロセスを継続することで、ナレッジがさらに強化される。
5-2. ソフトウェア開発における熟練者の「勘」の抽出
- コードレビュー履歴の分析
- GitHubなどのプルリクエストコメント、チケット管理システムの会話記録を大量にLLMに読み込ませ、「バグを見つけるときのパターン」「設計上の優先順位の付け方」「リファクタリングのタイミング」など、熟練エンジニアが暗黙のうちに発揮している判断基準を抽出。
- それらをルールや例示としてまとめ、新人育成マニュアルに反映。
- 即時Q&Aで暗黙のクセをあぶり出す
- エンジニア同士のチャットやSlackなどでのやり取りをすべて蓄積し、LLMが「この質問に対してなぜこう答えたのか？」をリアルタイムで要約・解説させる。熟練者が「え、これって言うまでもないでしょ？」と思っている部分が、他のエンジニアにとっては重要な暗黙知であるケースも多い。
5-3. カスタマーサポート業務
- ベテランオペレーターの応対記録集積→LLM生成マニュアル
ベテランのコールセンターオペレーターが持つ「顧客の声から潜在ニーズを推察するコツ」や「クレームを円満に収束させる話し方」などを、通話録音やチャット履歴から抽出し、LLMが解説付きのトレーニング教材を自動生成する。- ベテランが暗黙的に身につけている“声のトーンから察する感情状態”“隠れた課題のヒント”などの要素が、文章化される中で新たなノウハウとして共有される可能性が高まります。
6. LLM活用における留意点
6-1. ハルシネーション（事実ではない情報生成）のリスク
大規模言語モデルは、時に架空の情報や間違った説明をもっともらしく生成してしまうことが知られています。これを「ハルシネーション（幻覚）」と呼びます。暗黙知の言語化の場面でも、LLMが“それっぽい”説明を勝手に作り出し、熟練者や他メンバーを誤誘導するリスクがあります。
- 対策1: 熟練者本人のフィードバックを必ず受ける
最終的には人間が「合っているかどうか」をチェックする。曖昧な部分に対しては追加の質問や検証を行い、必要に応じて修正するプロセスが不可欠です。 - 対策2: ソース明示機能の導入（根拠付き生成）
LLMの出力にどのテキスト・どのドキュメントを参照したのかを示す仕組み（いわゆる“ソースアノテーション”）を組み合わせると、検証しやすくなります。
6-2. プライバシーやセキュリティの配慮
- 業務データや機密情報の扱い
多くの場合、暗黙知を含む業務データは企業機密や個人情報が含まれます。外部クラウドを利用するLLMにそのまま入力すると情報流出のリスクがあります。オンプレミスやプライベートクラウドでのモデル運用、あるいは機微情報を匿名化してから活用するなどの対策が必要です。
6-3. 100%の言語化は不可能
LLMを使っても、暗黙知のすべてを完全に言語化できるわけではありません。暗黙知には身体的・感覚的・非言語的要素が多く含まれるため、最終的にはOJTや実習を通じた学習が不可欠です。LLMはあくまで「言語的に取り出せる部分を効率的に可視化・整理する」補助ツールであると位置づけるのが現実的でしょう。
7. まとめ：LLMと人間の協働で暗黙知の言語化を進める
- インタビュー音声や作業ログなど、大量の非構造化情報を処理・整理する作業にLLMは有効
- 従来、人間が莫大なコストをかけて行っていた作業をスピードアップし、かつ自然言語による理解しやすい形で情報を再構成してくれる。
- LLMが出力した暫定的な要約や仮説を、熟練者や関係者が検証・補足するプロセスが重要
- LLM単独では誤情報や曖昧な説明が混ざる可能性があるため、人間との対話を重ねることで完成度を高める。
- 暗黙知の言語化の“限界”も理解しつつ、最大限活用するアプローチ
- そもそも身体性や感覚に根ざす部分まではテキストで表現しきれないことを前提としながら、でも言語化できる部分はLLMを活用して効率的に抽出・共有する。
- 知識構造化の第一歩としての活用
- LLMにより抽出された要素（キーワード、事例、判断基準など）をベースに、最終的には知識ベースや研修カリキュラム、マニュアル作成などへ展開していく。そこに人間の熟練者が解釈や加筆を加えることで、オリジナリティのある「暗黙知×形式知のハイブリッド」なナレッジが構築される。
8. 今後の展望
大規模言語モデルはまだ急速な進化途上にあります。今後は「マルチモーダル化（画像・動画・音声データを統合して理解する）」や「推論の説明可能性（Explainable AI）」がさらに発展し、暗黙知の身体的・感覚的な部分の取り扱いが高度化していくと考えられます。たとえば、
- 動画＋音声＋センサーデータから身体動作や表情の変化をリアルタイムでキャプション化し、それをLLMがテキストで解説する
- 熟練者の行動データを学習して、その人の判断パターンをなぞるエージェントが提案を行う（デジタルツインの発展形）
といった取り組みが現実味を帯びてきています。こうしたAI技術と人間の協働が進めば、**暗黙知に潜む“発想の種”**を掘り起こし、新しい製品・サービス・技術開発へと繋げる道がますます開けるでしょう。
9. 結論
以上、かなりの長文で「暗黙知を言語化する課題に、大規模言語モデルがいかに貢献し得るか」を解説いたしました。
- LLMは、インタビュー記録・会話ログ・作業ログなどの巨大なテキストデータを迅速に処理し、要約や仮説提示、関連情報の検索・整理といった作業に非常に優れた能力を発揮します。
- 暗黙知を100％形式知化するのは依然として難しい一方、LLMを活用すれば“言語化可能な部分”の取りこぼしを大幅に減らし、組織全体で活用可能な知識に昇華する手助けができるのです。
- さらに、LLMが生み出す推論・仮説のアウトプットを熟練者や現場担当者が検証しながらアップデートしていくことで、個人の頭の中に埋もれがちだった知見を、共有・再利用できる形に導くことが期待されます。
最先端のAI時代にあっても、暗黙知は人間の創造性や身体性に深く根ざす非常に魅力的な要素です。だからこそ、LLMのパワーを賢く取り入れ、人間ならではの感覚・インサイトを生かしながら言語化を行うことで、次世代のナレッジマネジメントが一層活性化するでしょう。
