ナレッジマネジメントとは、社員一人ひとりが持つ知識や経験、仕事のコツを会社で共有し、仕事に生かす取り組みのことです。目的は書類を集めることではなく、必要なときに必要な人が探して使え、その人がいなくても仕事が止まらない状態をつくることです。AIを使うと、探す・下書きする手間を大きく減らせます。
この記事は、社内の知識が人や場所にばらばらにあって困っている経営者・管理職・担当者の方に向けて、ナレッジマネジメントの意味と目的、進め方、続かない理由と失敗例、AIの使い方をまとめたものです。
ナレッジマネジメントとは
ナレッジマネジメントとは、社員一人ひとりが持つ知識や経験（ナレッジ）を会社で共有し、仕事に生かす取り組みのことです。
ナレッジは、仕事に役立つ知識・経験・コツのことです。手順書や規程のように書かれた知識だけでなく、ベテランの判断の基準や、取引先ごとの対応のしかたのように、言葉にしにくい知識も含みます。前者を形式知（文章・図・数字で表され、伝えられる知識）、後者を暗黙知（経験から身につき、言葉にしにくい知識）と呼びます。
日本でこの考え方が広まるきっかけの1つになったのが、野中郁次郎氏と竹内弘高氏の『知識創造企業』（英語の原著は1995年、日本語版は1996年に東洋経済新報社、梅本勝博訳）です。この本で示されたSECIモデル（セキモデル）は、暗黙知と形式知が、共同化（一緒に働いて伝え合う）・表出化（言葉や図にする）・連結化（組み合わせて整理する）・内面化（実際の仕事で身につける）の4つの段階で行き来し、組織の知識が増えていくと説明しています。
情報共有との違い
| 比べる点 | 情報共有 | ナレッジマネジメント |
|---|---|---|
| 扱うもの | 連絡、予定、資料など | 仕事のやり方、判断の基準、経験 |
| ねらい | 同じ情報を全員が知る | 知識を使って仕事の質と速さを上げる |
| 続け方 | 届けば終わり | 使われ、直され、増えていく |
| 例 | 会議の日程を共有する | 請求の例外の扱いを手順書にして、誰でも処理できるようにする |
情報を配るだけでなく、仕事のやり方そのものを会社の財産にするのが、ナレッジマネジメントの特徴です。
ナレッジマネジメントの目的
| 目的 | 変わること |
|---|---|
| 仕事を止めない | 担当者の休み・異動・退職でも、仕事が回る |
| くり返しの手間を減らす | 同じ質問、同じ調べもの、同じ資料づくりが減る |
| 質をそろえる | 担当者によって対応や金額がばらつかなくなる |
| 育つ時間を短くする | 新しい人が、手順書を見ながら早く覚えられる |
担当者が入れ替わることは、どの会社でも起こります。厚生労働省の「令和7（2025）年雇用動向調査結果の概況」では、2025年の離職率（年の初めに働いていた人の数に対する、1年間に離職した人の割合）は13.7%でした。知識が人の中だけにあると、人が替わるたびに、知識も一緒に出ていってしまいます。
教える側の余裕も多くありません。厚生労働省の「令和7年度 能力開発基本調査」では、人材育成の問題点として「指導する人材が不足している」を挙げた事業所が59.5%でした。人が横について教える形だけに頼らず、知識を会社に残す仕組みが求められています。
扱うナレッジの種類
| 種類 | 例 | 向く形・置き場所 |
|---|---|---|
| 作業の手順 | 請求書の発行、受注の入力 | 手順書（1つの作業に1本） |
| 判断の基準 | 値引きの基準、確かめる金額の目安 | 手順書の中の表、判断の一覧 |
| よくある質問と答え | 社内の規程への問い合わせ、お客様からの質問 | 質問と答えの一覧 |
| 過去の成果物 | 提案書、見積書、報告書 | 共有フォルダ（名前の付け方を決める） |
| 経験・失敗の記録 | トラブルの原因と対応 | 短い記録の一覧 |
| 言葉にしにくいコツ | 機械の音の聞き分け、相手の様子の見方 | 写真・動画と説明、一緒に働く機会 |
すべてを最初からそろえる必要はありません。困りごとに一番関わる種類から始めます。
ナレッジマネジメントの進め方（6つの手順）
- 困りごとを1つ決める：「請求の担当者が休むと止まる」「同じ質問が毎週届く」など、知識が共有されていないことで起きている困りごとを1つ選びます。
- 今ある知識を棚卸しする：その困りごとに関わる知識が、今どこに、どんな形であるかを書き出します。誰かの頭の中、個人のフォルダ、古いマニュアルなど、ばらばらなことが多いです。
- 置き場所と形を決める：置き場所を1か所に決め、ファイルの名前の付け方と、手順書のひな型を決めます。見られる人の範囲もここで決めます。
- 得意な人のやり方を書き出す：本人に書かせず、聞き手が作業を見て、判断の分かれ目と例外を聞いて書きます。パソコンの作業なら、2週間ほど記録すると、くり返しの手間と判断の場面が見えてきます。記録するときは、取るもの・見る人・消し方を決めて説明します。
- 探せるようにする：作業の名前や質問の言葉で探せるようにします。量が増えてきたら、AIで探して答える仕組みも役立ちます。
- 毎月見直す：使われた件数、直した件数、困りごとが減ったかを確かめ、古い文書を直し、足りない知識を足します。
小さく始める例
総務の担当者に、社内の規程についての同じ質問が毎週届いている、という場面で考えます（説明のための例です）。
- 困りごと：総務の担当者が、同じ質問への答えに毎週時間をとられている
- 棚卸し：届いた質問を1か月分集め、件数の多い順に並べる。答えの元になる規程の置き場所も確かめる
- 置き場所と形：「質問と答えの一覧」のひな型を決め、社内のwikiの1か所に置く
- 書き出し：担当者が口で答えている内容を聞き手が書き、担当者が確かめる
- 探せるように：質問の言葉で探せるようにし、量が増えたらAIで探して答える仕組みを足す
- 見直し：毎月、担当者に届いた質問の件数を前の月と比べ、答えが古くなった所を直す
1つの困りごとで効き目が見えると、ほかの部署にも広げやすくなります。 最初から全社の文書を集めるより、続きやすい進め方です。
続かない理由と失敗例
ナレッジマネジメントは、始めるより続けるほうが難しい取り組みです。よくある失敗と、その代わりにやることをまとめました。
| 失敗例 | なぜ起きるか | 代わりにやること |
|---|---|---|
| 道具を入れたが、誰も書かない | 忙しい人に書く手間がかかる | 書くのは聞き手が引き受け、本人は確かめるだけにする |
| 書いたが、誰も読まない | 置き場所がばらばらで探せない | 置き場所を1か所にし、作業の名前で探せるようにする |
| 最初は使われたが、やがて使われなくなる | 古くなって信用されなくなる | 文書ごとに直す人を決め、毎月見直す |
| 全社の文書を一度に集めて止まる | 量が多すぎて整理が終わらない | 困りごと1つから始め、使われてから広げる |
| 書く人の評価につながらない | 書いても本人に得がない | 使われた件数や減った問い合わせを見えるようにし、伝える |
| 結局ベテランに聞いている | 判断の基準や例外が書かれていない | 判断の分かれ目と例外を表で書き足す |
多くの失敗は、知識を持っている人に負担が集まることから起きています。 得意な人の負担を増やさない進め方を選ぶことが、続けるための一番の工夫です。
AI時代のナレッジマネジメント
AIの登場で、ナレッジマネジメントの手間のかかる部分が変わってきました。総務省の「令和8年版 情報通信白書」では、回答した日本の企業のうち、何らかの業務で生成AI（文章や画像を作るAI）を使っている企業は86.4%でした（使っているかを「わからない」と答えた企業を除く）。一方で、生成AIを使った業務の見直しについて「組織的な取組はない」と答えた企業は、回答した日本の企業の27.0%でした。道具を使い始めることと、会社の知識の使い方を変えることは別の話だと分かります。
AIでできること
| 使い方 | 中身 | 気をつけること |
|---|---|---|
| 探して答える | 社内の手順書・規程・過去の資料から、質問に合う所を探して答える（RAGと呼ばれる仕組み） | 答えの元になった文書を示す。古い文書を直す人を決める |
| 下書きを作る | 聞き取りの録音から手順書の下書きを作る。問い合わせの答えを下書きする | 本人や担当者が読んで確かめる |
| 記録から見つける | 作業の記録から、時間のかかっている所や、くり返しの手間を見つける | 記録のルール（取るもの・見る人・消し方）を先に決める |
| 手順に沿って進める | 手順書に沿って、くり返しの作業をAIエージェント（指示を受けて作業を順に進めるAI）が進める | 送信や金額の確定など大事なところは人が確かめる |
AIで探せる形にするときの注意
- 見られる人の範囲を決める：人事や給与など、見られる人を限る文書は、AIで探せる範囲からも分けます。
- 古い文書を残さない：古い手順書と新しい手順書が両方あると、AIが古いほうを元に答えることがあります。直したら古いものは片づけます。
- 入れない情報を決める：個人情報や取引先の秘密は、法人向けの設定を使ったうえで、入れる範囲を決めます。
- AIの答えをうのみにしない：答えの元になった文書を示す形にし、大事な判断は人が確かめます。
社内の文書をAIで探せる仕組みの作り方と費用は社内AI（RAG）構築の費用と手順｜ナレッジAI導入の発注ガイド2026に、法人プランの標準機能で足りるかの見極め方は社内ChatGPTの作り方｜3方式の比較に、扱うデータの確かめ方はAI開発のセキュリティ｜発注前に確認すべきデータの扱い・学習利用・保管場所にまとめています。
道具の選び方
| 道具 | 向く知識 | 弱いところ |
|---|---|---|
| 共有フォルダ | 過去の提案書・見積書などの成果物 | 名前の付け方を決めないと探せない |
| 社内のwiki（みんなで書き足せる社内の文書の場所） | 手順書、よくある質問と答え | 書く人と直す人を決めないと古くなる |
| チャットの専用の部屋 | 質問と答えのやりとり | 流れていくので、後から探しにくい |
| AIで探して答える仕組み | 量の多い手順書・規程・資料 | 元の文書が古いと、古い答えが出る |
道具より先に、置き場所・書き方・直す人を決めます。 これが決まっていれば、どの道具を使っても続けやすくなります。量が増えて探すのに時間がかかるようになったら、AIで探して答える仕組みを足す、という順番がおすすめです。
成果の測り方
| 見ること | 測り方 |
|---|---|
| 仕事が止まらなくなったか | 担当者が休んだ日に、止まった・遅れた仕事の件数 |
| 同じ質問が減ったか | 特定の人に届いた質問の件数（前の月との比べ） |
| 手順書が使われているか | 開かれた回数、AIで探された回数 |
| 手順書が生きているか | この1か月で直された手順書の数 |
| 手間が減ったか | くり返しの作業にかかった時間（前の月との比べ） |
当社も、自社のサイト（500ページ超・記事600本超）をAIを使って開発・運用しています。記事の書き方や使わない言葉などの決まりを文章にまとめてAIに渡し、AIの下書きは公開前の検査と人の確認を通してから出しています。会社の決まりを文章にして1か所に置くと、人にもAIにも同じやり方を伝えられます。 仕組みは自社サイトをAIで開発・運用した記録で公開しています。
当社に頼む場合
当社の業務改善AIでは、パソコンの作業を2週間ほど記録して測り、得意な人のやり方を本人と一緒に手順書（AIも読める形）にし、くり返しの手間をAIエージェントが進めます。大事なところは人が確かめ、毎月、前の月と比べて減った時間を見て、手順書を直す・任せる作業を足す、をくり返します。
社内の方と一緒に作る形は月300,000円（税抜、最低3か月・以降1か月単位）で、AIの利用料（AIの作業にかかる費用）は実費で、月額とは別にかかります。社内の文書を探して答えるAIなどを開発ごと任せる場合（AI開発）は、要件を整理してから個別にお見積もりします。進め方と納品物は業務改善AIのページにまとめています。
相談のときに伝えるとよいこと
| 伝えること | 例 | 何に使うか |
|---|---|---|
| 困っていること | 担当者が休むと止まる、同じ質問が多い | 最初に扱う知識の決め方 |
| 共有したい知識 | 手順書、規程、提案書、問い合わせの答え | 置き方と道具の判断 |
| 今の置き場所と量 | 共有フォルダに数百のファイル | 整理の手間の見当 |
| 使う人の人数と部署 | 営業と事務の20名 | 見られる人の範囲の決め方 |
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出典
確認日はいずれも2026-11-15です。
- 野中郁次郎・竹内弘高『知識創造企業』（梅本勝博訳、東洋経済新報社、1996年3月刊。原著はOxford University Press、1995年）。書誌は国立情報学研究所 CiNii Books で確認
- 厚生労働省「令和7（2025）年雇用動向調査結果の概況」（2026年8月31日公表）。2025年の離職率13.7%
- 厚生労働省「令和7年度「能力開発基本調査」の結果を公表します」（2026年7月31日公表）と「調査結果の概要」。人材育成に関する問題点の内訳「指導する人材が不足している」59.5%
- 総務省「令和8年版 情報通信白書（生成AIの業務利用状況）」。何らかの業務で生成AIを利用している日本の企業86.4%（生成AIの利用について「わからない」と回答した企業を除く）
- 総務省「令和8年版 情報通信白書（組織的な取組状況）」。生成AI活用による業務変革等について「組織的な取組はない」と回答した日本の企業27.0%