AIで資料づくりを速くした職場の末路：半日の企画書が数分で仕上がった翌月、現場の作業手順は前のままだった

企画部の担当者が、社内の資料をAIに読ませた。

AIは資料を要約し、組み合わせ、企画書の下書きを作った。半日かかった作業が、数分で終わった。

翌月、担当者は現場を訪ねた。

作業手順は、前のままだった。

資料の数は増えていた。現場の人の手の動きは、前と同じだった。

浮いた半日は、どこへ消えたのか。

資料の山だけが、高速で積み上がる

文書を読み、要約し、組み合わせ、新しい文書を書く。AIが速くしたのは、どれも文書から文書を作る仕事だ。

一方で、体験を共にする時間と、手を動かして体得する時間には、人の時間が要る。AIが速くなっても、人の時間は同じだ。

仕事の値段に差がつくと、組織は安い仕事ばかりを回す。

AIが作ったマニュアルを、AIが要約する。AIは要約から、新人研修の資料も作る。

文書の数は増える。文書が増えると、知識まで増えたように見える。

放っておけば、現場で手を動かした人の勘は、どの文書にも入らないまま残る。

SECIモデルの正体は、知識の形を変える四つの変換だった

ナレッジマネジメントと聞くと、資料をためて共有する管理が浮かぶ。在庫（ストック）の管理だ。

SECIモデル（セキモデル）が見るのは、知識の形が変わる流れ（フロー）である。

知識は、人と人のやりとりの中で生まれ、変わり、増える。

野中郁次郎氏と竹内弘高氏が、共著『知識創造企業』（1995年）でSECIモデルを提唱した。

土台には、二種類の知識がある。暗黙知は、経験、直観、体の技能のように、言葉になる前の知識だ。

形式知は、文章、数式、図表、マニュアルのように、形に表して共有できる知識である。

共同化は、暗黙知を暗黙知へ移す変換だ。観察や模倣を通じて、人から人へ移る。

表出化は、暗黙知を形式知へ移す変換だ。コツを言葉にする。

連結化は、形式知を形式知へ移す変換である。既存の資料を組み合わせ、新しい体系をつくる。

内面化は、形式知を暗黙知へ移す変換である。実務で繰り返し試すうちに、自分の技能にする。

冒頭の担当者がAIに任せた仕事は、四つのうち連結化だけだった。

生成AIで起きたのは、連結化の値崩れである。共同化と内面化に要る人の時間は、前と同じだ。

スパイラルは、同じ高さを回り続ける

四つの変換は、回るたびに一段上がる。

個人から組織全体へ、螺旋状に広がる。この動きを、知識スパイラルと呼ぶ。

一段上げる鍵は、表出化にある。四つの中で、最も重要で、最も難しい変換とされる。

安い連結化だけを回すと、現場の勘は、流れに一度も乗らないままだ。

スパイラルは、同じ高さを高速で回り続ける。

冒頭の職場で起きたのも、同じ現象だ。資料は増え、手の動きは変わらなかった。

浮いた時間を、予定表の上で三つに割り振る

表出化では、AIを聞き手にする。ベテランの勘を、頭の外に書き出す。

次の文面のかっこの中を書き換えて使える。

あなたは聞き手です。（例：設備の点検）を20年担当してきたベテランに、一問ずつ質問してください。
質問の柱：迷った場面、迷った場面で見たもの、例外になる条件
答えを受けたら、手順の文に書き直して見せ、本人に直してもらってください。

内面化では、言葉になった知識を自分用のAIに組み込む。AIを相談と演習の練習相手にして、体で覚える。

新人は、点検の手順をAIに出題させて答える。答えた手順を、翌日の現場で試す。

共同化に要る、体験を共にする時間は、人の予定に残す。新人がベテランの点検に同行する時間を、先に予定表に入れる。

連結化で浮いた半日は、予定表の上で三つの変換に割り振る。

来月、現場で確かめるのは手の動きだ

AIが数分で仕上げた企画書は、四つの変換の一つにすぎない。

来月、現場を訪ねる。確かめるのは、資料の数より、人の手の動きである。

拙著『GoogleのAI NotebookLM 意思決定の強化書』の3章1節に、この記事の考え方を書きました。読むと、AIがまとめた資料のうち、どれを自分の言葉で人に説明できるまで落とし込むべきかを考えられるようになります。