デジタルトランスフォーメーション（DX）が加速する今も、多くの業務現場はベテランの「経験と勘」に支えられています。

その見えない知恵（暗黙知）を AI とデータの力で可視化し、再現可能な価値へと昇華させるには、どうすればいいのでしょうか。

今回は、「経験と勘をDXする！ 暗黙知 × AI で現場力をアップデート」というお話しをします。

暗黙知とは何か

　暗黙知と形式知

ハンガリー出身の哲学者マイケル・ポランニーは……

「私たちは言葉で説明できる以上のことを知っている」

……と指摘し、暗黙知（Tacit Knowledge）と形式知（Explicit Knowledge）を区別しました。

形式知はマニュアルやルールとして文書化できる一方、暗黙知は個人の経験や直感に根差し、しばしば無意識に発揮されるため言語化が困難です。

例えば、熟練溶接工の火花の色で温度を推し量る「勘」や、トップセールスが顧客の声色から真意を読み取る「洞察」などは、説明しようとしても「やってみればわかる」としか言いようがありません。

　現場に潜む暗黙知の具体例

現場で実際にどのような暗黙知が発生し、それがビジネス価値につながるのかを整理したのが次の表です。

業界	暗黙知の一例	価値創出のポイント
製造	金属音や振動から機械のコンディションを察知	予防保全と品質安定につながる
小売	常連客の行動パターンを踏まえた品出しタイミング	販売機会ロスの最小化と顧客満足向上
商品企画	トレンドの「兆し」を感じ取る感性	ヒット商品の早期創出

暗黙知は「現場で培った微細な判断基準の集合体」であり、企業が模倣しにくい差別化要素となります。

しかし、属人化している限りは組織全体に波及せず、熟練者の退職や異動と同時に消えてしまうリスクを孕みます。

　暗黙知が DX 時代に重要な理由

DX 推進の文脈で暗黙知が注目される理由は、主に以下の 3 点に集約されます。

理由	詳細
競争優位の源泉	コモディティ化が進む製品やサービスにおいて、暗黙知こそが独自性を生む最後の砦。
業務の最適化余地	ベテランの「目利き」を AI に学習させることで、品質や効率を底上げできる。
人材育成サイクルの短縮	学習データとして再利用すれば、経験則を短期間で若手に伝承可能。

これら 3 つの視点を踏まえると、暗黙知の活用は部分最適の改善にとどまらず、企業戦略そのものを強化する取り組みであることがわかります。

　暗黙知活用に立ちはだかる課題

とはいえ、暗黙知を組織的に取り込もうとすると、次のような壁が立ちはだかります。

課題	詳細
言語化の限界	当人が無意識に行う判断は、インタビューだけでは抽出しきれない。
状況依存性	環境要因や個別顧客の事情など、文脈が変われば最適解も変わる。
測定困難性	定量指標に落とし込みづらく、ROI 設定があいまいになりがち。

これらの課題を乗り越える鍵が、センシング技術と AI 分析です。

映像・音・行動ログといったリッチなデータを収集し、パターン認識アルゴリズムで特徴量を抽出することで、暗黙知を徐々に「見える化」し、再現性のあるスキルへと昇華できます。

暗黙知がもたらす競争優位とリスク

暗黙知は企業にとって「両刃の剣」です。

暗黙知は模倣困難な強みとなり、市場で独自のポジションを確立する原動力になります。

他方で、個人に閉じたままでは属人化や継承断絶のリスクを高め、事業継続性を脅かします。

　競争優位の源泉としての暗黙知

優れたベテランは、経験の蓄積からわずかな兆候を察知し、形式知では説明できない微調整を行います。

こうした暗黙知は外部から容易に真似できず、高い参入障壁を形成します。

トヨタ生産方式の「止める勇気」や、一流バリスタの「抽出感覚」などは、マニュアルだけでは再現できない価値を生み出す好例です。

　属人化リスクと継承喪失

しかし、暗黙知が特定個人に集中すると、退職・異動・高齢化によってノウハウが一夜にして失われる恐れがあります。

さらに、ブラックボックス化が進むと品質異常の原因究明が遅れ、内部監査やコンプライアンスの観点でも問題が顕在化します。

DX を推進するうえでは、競争優位を確保しつつリスクを低減するバランスが欠かせません。

　優位性とリスクを比較する

下表は、暗黙知がもたらす主なメリットとリスクを対比し、それぞれに対する代表的な対応策を示したものです。

観点	競争優位にもたらすメリット	同時に孕むリスク	主な対応策
知識の非模倣性	外部模倣が困難で差別化が持続	属人化により退職（喪失）	動画・センサーで可視化し AI に学習させる
意思決定速度	経験則に基づく即応でチャンスを逃さない	判断根拠が曖昧で再現性に欠ける	ログ取得→ルール抽出→ガイドライン共有
品質安定性	長年の「勘どころ」で微調整し歩留まり向上	異常時の原因特定が困難	統計的プロセス制御＋教師あり学習で監視

この表からも分かるように、メリットとリスクはコインの裏表です。

メリットを最大化しつつリスクを制御するには、可視化・共有・自動化を段階的に進めるシステム設計が求められます。

　DX 時代に求められるバランス戦略

DX のゴールはテクノロジー導入そのものではなく、ビジネス価値の最大化です。

暗黙知を形式知へ単純に置き換えるのではなく、「人が持つ感覚」と「AI が捉えるパターン」の相互補完で現場力を底上げする視点が重要になります。

ステップ	詳細
価値の棚卸し	どの暗黙知が競争力に直結するのかを定義する
リスク評価	喪失確率とインパクトを定量化し優先度を付ける
ロードマップ化	PoC → 横展開 → 自動最適化の段階を描く

これらのステップを経営と現場が共有することから始めましょう。

暗黙知のシステム化が難しい 3 つの壁

　言語化困難性の壁とその対策

暗黙知が暗黙知たるゆえんは、言葉にしようとしても「ニュアンス」でしか説明できない点にあります。

例として、熟練検品員が製品を手に取った瞬間に感じる「わずかな違和感」は、重量・匂い・手触りといった複数要素の即時総合判断であり、単一指標では表現できません。

この壁を越えるためには、映像・音・触覚センサーなどのマルチモーダルデータを収集し、ディープラーニングに判断パターンを学習させるアプローチが有効です。

　状況依存性の壁とその対策

暗黙知のもう一つの特徴は「その場の空気を読む」ように、環境条件や相手の反応に応じて振る舞いが変化する点です。

たとえばカスタマーサポートでは、同じ問い合わせ内容でも顧客属性や過去履歴によって対応トーンが変わります。

ルールベースで全ケースを網羅しようとすると破綻しやすいため、オンライン学習や強化学習でモデルを継続更新する仕組みが欠かせません。

　再現性・測定困難性の壁とその対策

DX プロジェクトでは KPI・ROI が意思決定の鍵を握ります。

しかし暗黙知の活用は「当たり前に良くなった」という形で現れることが多く、定量指標に落とし込みづらいのが現実です。

そこで、プロセス指標（作業時間短縮率・不良率）と結果指標（売上増・CS 向上）を組み合わせた多層 KPI を設計し、A/B テストやシャドーモード運用で効果を検証する方法が推奨されます。

可視化・形式知化の技術アプローチ

3 つの壁を乗り越えるには、暗黙知を「感じ取る」だけでなく「捉えて・蓄積し・再現する」ための技術的仕組みが不可欠です。

　動画＋AI で動作を数値化する

製造や保守点検など、身体動作に暗黙知が含まれる業務では、作業風景を高解像度カメラで撮影し、姿勢推定・キー点抽出（Pose Estimation）を行うことで、熟練者特有の動きのリズムや角度をデジタル化できます。

たとえば自動車溶接ラインでは、腕の速度とトーチ角度の微妙なコンビネーションが品質を左右します。

深層学習モデルにこれら時系列データを学習させると、作業手順書では表現しきれなかった「しなやかな手首の返し」までパラメータとして定義でき、新人教育や自動ロボット制御に転用可能となります。

　NLP で会話ログから意思決定パターンを抽出

顧客対応や営業現場では、音声・チャットのやり取りに経験則が潜んでいます。

通話録音を音声認識（ASR）でテキスト化し、BERT 系モデルで意図・感情・キーフレーズをタグ付けすると、トップオペレーターが持つ「間合い」や「言い換え」の巧みさを構造化できます。

抽出したパターンを FAQ ボットや次善案レコメンドに組み込めば、サポート品質を底上げしながら対応時間を短縮できます。

　成功・失敗事例データベースと類似検索

企画・設計など創造性の高い業務では、過去プロジェクトの成否を体系的に蓄積し、類似度検索でアイデアのヒントを提示する手法が有効です。

メタデータ（市場、ターゲット、コンセプト、KPI など）を付与した事例リポジトリを構築し、ベクトル検索（例：FAISS、Elasticsearch k‑NN）で「今回の条件に近い成功パターン」を即座に呼び出します。

経験の浅い担当者でも、暗黙知に裏付けられた判断根拠を参照できるため、企画立案の質とスピードが向上します。

　ルール＋機械学習のハイブリッド設計

熟練者が「最低限守るべき勘どころ」をルールとして明示し、その上で機械学習に微調整を委ねるハイブリッドアーキテクチャも効果的です。

異常検知システムを例に取ると、工程停止につながるクリティカル条件はシンプルな閾値ルールとし、グレーゾーンは教師あり学習モデル（XGBoost など）がコンテキストを加味してスコアリングする。

この二段構えで機械学習モデルによる誤分類を抑えつつ、現場が安心してモデルを受け入れられる設計になります。

現場 × IT の協働プロセス

暗黙知を AI システムに取り込むには、テクノロジーだけではなく 「人と人」 の協働プロセス をデザインすることが欠かせません。

　ヒアリングと共感

プロジェクトの出発点は、現場で何が課題と感じられているかを 当事者の言葉で 捉えることです。

ジョブシャドーイングやワークショップを通じて、作業の流れ・感情の動き・判断の勘どころを洗い出し、ペルソナや現状プロセスマップに落とし込みます。

その際は次のような観点を意識すると、暗黙知を拾い漏らさずに済みます。

• 動作・判断のきっかけ を具体的な瞬間まで掘り下げる
• 例外処理 や 「とっさのアドリブ」 を重点的に聞き取る
• 感情的ハイライト（不安・喜び）をメモし、UX 改善に生かす

　小さく作って早く学ぶ

要件を文書化したら、次は 2～4 週間スプリントで動くプロトタイプを作り、現場に触ってもらいます。

目的は完璧な製品ではなく 学習スピードの最大化。

計測指標（ex. 手戻り率、操作時間）をあらかじめ設定し、毎スプリントで「捨てても良い試作品」を高速に回します。

現場の「肌感覚」を即座にフィードバックへ取り込み、PoC を 2～3 周回すころには主要 UX が固まっていきます。

　フィードバックループと継続的改善

PoC で価値仮説が確認できたら、本番環境へ展開しつつ 計測 → 振り返り → 改善 のループを定着させます。

具体的には OKR／KPI ダッシュボードを共有し、週次または月次でレビュー会を開催。

現場からの「ここが使いにくい」「モデルが合っていない」などの声をプロダクトバックログに反映し、継続的デプロイで迅速に修正します。

レビュー会では、次の 3 点を毎回確認すると学習効果が高まります。

確認項目	内容
仮説と測定値のギャップ	想定通りか、乖離の原因は何か
定量的インパクト	時間短縮％・不良率減少％などの最新値
次スプリントの優先度	ROI の高い改善項目から着手

ハイブリッド人材の育成

暗黙知をデジタルに昇華し続ける組織には、テクノロジーと現場業務の両方を橋渡しできるハイブリッド人材が欠かせません。

　ハイブリッド人材とは何か

ハイブリッド人材は、大別すると次の 2 タイプに分かれます。

タイプ	コア強み	補完スキル	主な役割
現場を知る IT 人材	ソフトウェア開発、データ分析	業務フロー理解、現場コミュニケーション	PoC 設計、データパイプライン構築、モデル運用
IT を理解する現場リーダー	業務経験、判断勘所	SQL 基礎、BI 操作、デジタル用語	要件定義、ユーザーテスト、変革推進

どちらのタイプも片方の専門性だけでは不十分であり、「二刀流の深度 × 横断連携の広さ」 が価値を決定づけます。

　育成施策：ローテーションとデジタルリテラシー研修

育成は「実務経験」と「体系学習」を組み合わせるのが効果的です。

代表的な施策を整理すると以下の通りです。

施策	対象者	目標成果	期間・頻度
現場ローテーション	若手 IT エンジニア	作業手順・暗黙知の肌感を理解	3–6 か月 / 部門間で交代
デジタルリテラシー研修	現場リーダー	データ分析・SQL・クラウド基礎を習得	週 1 回 × 10 週
共同ハッカソン	混成チーム	PoC プロトタイプを短期間で開発	2 日間スプリントを隔月開催
メンタリング制度	両タイプ全員	継続的にスキルと視座を高める	月 1 回 1 on 1

これら施策は単発イベントで終わらせず、学び→実践→振り返りを組み込んだサイクルに乗せることが成功の鍵です。

　評価指標とキャリアパス設計

ハイブリッド人材のパフォーマンスは、従来の「開発完了件数」「KPI 達成率」だけでは測り切れません。

そこで、価値創出と組織学習への貢献を両輪で評価する指標を設定します。

指標カテゴリ	具体的な KPI	測定方法	評価周期
ビジネス価値	工程短縮率、CS スコア向上、ROI	OKR ダッシュボードから自動取得	四半期
知識伝播	社内勉強会登壇回数、ナレッジ記事投稿数	社内ポータルのログ集計	半期
コラボ度	異部門プロジェクト数、レビュー参加数	PM レポート & 工数管理	四半期

キャリアパスは「専門性の深化」と「横断リーダーシップ」の 2 軸で設計し、スペシャリスト ⇔ ブリッジマネージャーの相互移行を可能にするラダーを用意すると、離職防止とモチベーション維持に寄与します。

成功事例と失敗事例から学ぶ

　製造ライン：動作データ可視化で品質歩留まりを 10% 向上

高齢化による技能者不足が差し迫る A 社は、歩留まり 10 % 以上の改善を掲げてセンサー実装とモデル構築を同時並行で進めました。

項目	内容
企業概要	A 社（精密部品メーカー）／従業員 1,200 名／多品種少量生産
課題	熟練オペレーターが 3 年で 40 % 減少見込み。不良率が 2.8 % → 4.1 % に悪化
アクション	1) 4K カメラ＋ IMU センサーで 0.1 秒粒度の動作データ収集 2) 12 万サンプルを 3D-CNN＋LSTM で学習し 「良品動作」 をモデル化 3) AR グラスとラインモニターに偏差をリアルタイム表示
結果	歩留まり +10 %、不良解析時間 −40 %、新人習熟期間 3 か月 → 6 週間
成功要因	失敗動作も含めたメタデータ化で「学ばない理由」を排除し、好事例を即 e-learning 化

センサー設計とモデル開発を同一チームが担ったことで、データの意味づけがぶれることなく現場に浸透しました。

歩留まりという成果指標は日次で共有され、現場全体が数字を自分ごととして追い続ける文化が醸成されました。

　カスタマーサポート：NLP による会話解析で CS スコア +8pt

コールセンターを運営する B 社は、応対のバラつきが CS 低下を招いていました。

音声認識と感情分析で高パフォーマーの会話パターンを抽出し、全オペレーターに横展開することで応対品質を底上げしています。

項目	内容
企業概要	B 社（大手通信キャリア）／コールセンター 5 拠点・1,500 席
課題	平均処理時間 (AHT) 520 秒で高止まり、CS スコア 76 → 74
アクション	1) 通話 20 万件を Whisper でテキスト化し BERT で感情・行為ラベル付与 2) 優秀オペレーター 8,000 件から「謝罪→共感→解決」の黄金パターン抽出 3) ダッシュボードと e-learning モジュールで即共有
結果	AHT −12 %、CS +8 pt、新人離職率 15 % → 7 %
成功要因	KPI 可視化とスキル学習を連動させ、自己成長が評価に直結

定量指標（AHT や CS）とスキルラベルを同じダッシュボードに重ねることで、オペレーターは自身の改善ポイントを即座に把握できました。

黄金パターンを短尺動画に落とし込んだマイクロラーニングは、忙しいシフトの合間でも視聴できる設計で、スキル定着と離職率低下の両方に寄与しました。

　商品企画：類似検索 DB でヒット率 1.6 倍

ヒット率が頭打ちになった C 社は、過去 10 年の企画を詳細タグでメタデータ化し、類似検索エンジンに接続しました。

項目	内容
企業概要	C 社（消費財）／ブランド数 60／年間 120 案の新商品
課題	新商品ヒット率 18 % で頭打ち、企画会議が前年踏襲に陥る
アクション	1) 10 年・800 案をターゲット・価格帯・販路・KPI でタグ付け 2) FAISS によるベクトル検索で類似ヒット事例 TOP5 を即提示 3) 売上予測モデルでレンジ試算し、その場で比較
結果	採用案ヒット率 1.6 倍、調査フェーズ 6 → 2 週間
成功要因	成功だけでなく失敗事例も同列検索し「逆張り学習」でリスクを排除

失敗要素を含むタグ付けを初期から徹底したため、成功と失敗の両面を対称的に検索でき、リスク学習の効率が向上しました。

さらに、売上予測をレンジで提示したことで不確実性を議論に織り込みやすくなり、意思決定のスピードが劇的に高まりました。

　失敗事例：要件定義不足と現場巻き込み不足で PoC 止まり

D 社はチャットボット導入を急ぐあまり、経営と現場でゴールの粒度を揃えないままプロジェクトをスタートさせました。

項目	内容
企業概要	D 社（サービス業）、問い合わせ 1 日 12,000 件
課題	経営は「一次対応自動化率 80 %」を掲げたが、現場は FAQ 拡充レベルと認識
アクション	ベンダーへ丸投げし、現場ヒアリングは開始 2 週間後に 2 回のみ
結果	ボット正答率 55 % → 離脱増、CS 悪化で予算停止（PoC で終了）
教訓	1) 現場チャンピオン不在 2) CS ガードレール KPI 設定なし 3) 経営と現場で KGI 粒度が異なる

CS 低下を抑止するガードレール KPI を設けずに進めた結果、成果を測定する軸が欠落し、プロジェクトの価値を説明できなくなりました。

現場の期待値を調整しないまま経営が高い目標を掲げたため、技術的には実装可能だったチャットボットであっても受け入れられず、PoC で頓挫する典型的なケースとなりました。

　成功と失敗を分ける 4 つの鍵

事例を横断すると、下表の 4 観点がプロジェクトの明暗を分けていることが見えてきます。

観点	成功プロジェクトの共通点	失敗プロジェクトでの欠落要素
現場巻き込み	早期にチャンピオン（スーパーユーザ）を指名	責任主体が不明確、現場が受け身
データ品質	収集計画を設計段階で策定しノイズ除去ルールを共有	「集めながら考える」 で欠損・形式不統一
KPI & ガードレール	ビジネス指標と UX 指標を多層で可視化	定量目標が粗く、ネガティブ影響を見逃す
継続改善文化	週次レビューと継続デプロイの仕組み	PoC 成否を単年度予算で判定し打ち切り

暗黙知 × AI プロジェクトの帰趨を決めたのは、現場主体のデータループを構築できたかどうかでした。

チャンピオンを早期に立て、現場が自走する学習サイクルを作れた組織は、モデル改善と経営指標向上を同時に回しています。

対照的に、責任主体が曖昧なままデータ収集を始めた組織では、欠損や形式不統一が頻発し、PoC 段階で評価指標が定まらずに打ち切られる例が目立ちました。

ビジネス KPI と並行して UX や CS をガードレールとして監視し、週次レビューと継続デプロイを制度化することが、PoC 止まりを防ぎ、再現性の高い成功へつながる鍵となります。

　チャンピオンとは？

ここでいう 「チャンピオン」 は、暗黙知 × AI プロジェクトを現場の最前線で牽引する 「キーパーソン」 を指します。

一般的には、次のような人物像・役割を持つ担当者です。

観点	具体像
立場	現場部門に所属しながら、DX やデータ活用にも強い中堅・リーダークラス（主任・課長級など）が多い
主な役割	・現場の課題を IT／データチームに翻訳して伝える ・データ収集・タグ付けなど現場作業をリードする ・新ツールの試行・フィードバックを率先して実践する
権限・裁量	小規模な PoC（やPoV）などなら即断できる程度の決裁権／調整力を持つ
求められるスキル	現場プロセスへの深い理解、コミュニケーション力、最低限のデータリテラシー（SQLやBI 基礎など）
メリット	・現場の疑問や抵抗を早期に吸収し、導入スピードを維持できる ・成功体験を自ら語れるため、周囲の巻き込み力が高い

要するに 「現場とテクノロジーの橋渡しを担う内側の推進リーダー」 がチャンピオンです。

プロジェクトを回すうえで、トップダウンの号令だけでは足りず、現場が「自分ごと」として動くための旗振り役が不可欠です。

その役割を担う人こそがチャンピオン、という位置づけになります。

小さく始めて継続的に磨くロードマップ

暗黙知 × AI 施策は、いきなり全社展開を狙うよりも 「小さく始めて、早く学び、段階的に拡大する」 アプローチが成功確率を高めます。

　フェーズ設計 — PoV → MVP → スケール

まずは PoV(Proof of Value) で価値仮説を検証し、MVP (Minimum Viable Product) で現場に常用してもらい、効果と運用負荷を見極めたうえで スケール 段階に進みます。

各フェーズの目的・期間・主要成果物を整理したのが下表です。

フェーズ	期間の目安	主な目的	主要成果物	クリティカル成功要因
PoV	2–4 週間	技術的実現性とビジネス効果を数値で検証	ロジック検証レポート、初期 KPI	シンプル指標で効果が見えるか
MVP	1–3 か月	限定範囲で業務に常用し、UX と運用コストを把握	本番相当 UI、データパイプライン、改善 バックログ	現場の声を即反映する改善速度
スケール	3 か月〜	対象ライン・拠点・顧客を段階的に拡大	拡張版モデル、標準運用手順 (SOP)	ガバナンス体制と自動化率

短いイテレーションで検証・学習を繰り返し、「見切り発車」を防ぎつつスケール条件を明文化することがポイントです。

　KPI・ROI 設定とレビューサイクル

フェーズごとに 先行指標 (Leading KPI) と 成果指標 (Lagging KPI) をセットで設計し、ダッシュボードで可視化します。

投資判断を明確にするため、ROI は「人件費削減＋収益インパクト−運用コスト」のシンプル式で統一し、月次でアップデートすると経営判断がブレません。

フェーズ	Leading KPI 例	Lagging KPI 例	レビュー頻度
PoV	正解率、処理時間短縮率	試験ラインの歩留まり改善	週次
MVP	本番投入率、UI 操作ステップ数	CS スコア、作業者あたり処理量	週次＋月次
スケール	自動化対象範囲率、学習データ追加件数	ROI、組織全体の品質指数	月次＋四半期

　組織横展開とカルチャーの定着

スケール段階では 「技術の横展開」と 「学習カルチャーの定着」 を同時に進めます。

• Center of Excellence (CoE) を設置し、成功テンプレートとコードスニペットを共有。
• 現場リーダーを巻き込んだ コミュニティ勉強会 を月次開催し、ベストプラクティスを発表。
• リワード制度（改善提案のポイント付与、バッジ授与）で自発的な参加を促進。

こうした取り組みが「次の暗黙知」を再発見するサイクルを生み、DX の自律成長エンジンとなります。

今回のまとめ

今回は、「経験と勘をDXする！ 暗黙知 × AI で現場力をアップデート」というお話しをしました。

暗黙知は模倣困難な競争優位の源泉です。

AI とデータで可視化し、現場と IT が協働して小さく PoC を回しながら改善を重ねれば、組織全体へスケールできます。

まず現場の課題を棚卸しし、価値の高い 1 シナリオで検証し、KPI ダッシュボードで効果を測り続けましょう。

経験と勘をテクノロジーで拡張する第一歩を、ぜひ今日から踏み出してください。