属人化とは？原因と解消法、AIで暗黙知を引き継ぐ方法を解説

属人化とは：業務の進め方や判断が、特定の人に依存している状態

属人化（ぞくじんか）とは、業務の手順や判断の基準が特定の担当者の頭の中にしかなく、その人が休んだり異動したりすると業務が止まる、あるいは同じ品質で進められなくなる状態を指します。「属人」は「人に属する」という意味で、仕事が組織ではなく個人に属してしまっていることを表します。

身近な例としては、過去の経緯を知っている一人だけが見積もりの値決めをしている、設備に異常が出たときの対応を特定のベテランに頼っている、社内システムの設定や運用の手順を一人の担当者しか把握していない、といった状況です。どれも普段は問題なく回っているため、担当者が不在になって初めて問題が表に出ることがあります。

業務の属人化を解消するには、まずこうした「その人に聞かないとわからないこと」がどこにあるかを把握する必要があります。

「俗人化」と「属人化」の違い

「俗人化」と「属人化」の違いを調べる人も少なくありません。業務が特定の人に属する状態を指す言葉は「属人化」です。本記事で取り上げる独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「中小規模製造業者の製造分野におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）推進のためのガイド 製造分野DX推進ステップ例」（2022年4月改訂）も、この「属人化」という表記を使っています。

社内の資料や検索で使う場合も、表記をそろえておくと関連する情報を見つけやすくなります。

専門性が高いことと、属人化していることは別の問題

特定の人が高い専門性を持っていること自体は、組織にとって強みです。問題になるのは、その専門性がほかの人から見えず、引き継ぐことも、判断が正しいかを確かめることもできない状態です。たとえば、熟練者が最終判断をする業務でも、判断の基準や過去の事例が記録され、ほかの人が同じ考え方をたどれるのであれば、属人化しているとは言えません。

この記事では、属人化を「特定の人をなくすこと」ではなく、その人の知見を、ほかの人も使える形にすることで解消する問題として扱います。

属人化が起きる原因と、放置したときのリスク

属人化は、担当者が知識を抱え込もうとして起きるとは限りません。知識を書き残す必要に気づきにくいことや、書き残す時間、教える相手がいないことが重なって起きる場合があります。ここでは、研究論文と公的な調査をもとに原因を整理し、放置したときに起きることを確かめます。

原因1：本人も、自分が何を知っているかを自覚していない

独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）の『日本労働研究雑誌』No.724（2020年11月）に掲載された森和夫氏の論文「熟練技の特性と次世代への継承，育成における課題」は、熟練者にインタビューして勘やコツを聞き出そうとすると、熟練者自身が暗黙知がどこにあるかを認識していないことがわかる、と述べています。

作業を自然に進めているため特に考えたことがなく、人に説明する機会もないため、表現もできないという指摘です。

同じ号に掲載された楠見孝氏の論文「熟達したホワイトカラーの実践的スキルとその継承における課題」も、事務や管理の仕事について同じ問題を挙げています。熟達者が、自分の持つスキルのうち何を後輩に伝えるべきかを自覚していないため、伝えることがわからず、継承がうまくいかないという説明です。二つの論文の指摘からは、属人化の背景に、本人にも見えていない知識があることがわかります。

原因2：教える時間と、教わる人が足りない

JILPTが2026年5月27日に公表した「ものづくり産業における人材確保・定着と技能継承に関する調査」の結果は、時間と人の不足を示しています。調査は2025年11月25日から12月22日にかけて、製造業のうち金属製品や機械器具など11の業種に属する、従業員30人以上の企業20,000社を対象に行われ、4,342社から有効な回答を得ています。

技能継承が「うまくいっていない」「あまりうまくいっていない」と答えた企業（n=2,797）に理由を尋ねた質問（複数回答）では、「若年従業員を十分に確保できていないから」が62.5％と最も多く、「時間的な余裕がないから」が50.0％で続きました。

知識を書き残すにも、隣で教えるにも時間がかかります。日々の業務で手一杯の職場では、引き継ぎが後回しになり、結果として一人の担当者に業務が集まり続けます。製造業以外の職場でも、担当者が少ない業務や、専任が一人しかいない社内システムの運用などで同じことが起きます。

放置したときのリスク：不在や退職で業務が止まり、知見が失われる

属人化の最も直接的なリスクは、担当者の不在で業務が止まることです。内閣府（防災担当）の「事業継続ガイドライン」（令和5年3月）は、人員を確保する観点からの対策として、重要な業務を続けるのに欠かせない要員について、代わりを務める要員をあらかじめ育成・確保しておくことを挙げています。同ガイドラインが扱うのは災害などの危機的な事象ですが、特定の人しかできない業務は、病気や退職といった日常の出来事でも止まるおそれがあります。

退職による知見の喪失も、多くの企業が不安に感じている点です。前述のJILPTの調査では、将来の技能継承について「不安がある」「やや不安がある」と答えた企業が、技能継承が必要と考える企業（n=4,262）の85.4％でした。不安を感じている企業（n=3,641）に内容を尋ねると（複数回答）、「熟練技能者の高齢化・退職が進んでいる（熟練技能者が不足している）」が63.0％と最も多くなっています。

このほかにも、担当者によって判断がばらつく、判断の理由を後から説明できない、といった問題が起きやすくなります。生成AIを導入しても、AIが参照できるのは書き残された情報だけです。知見が個人の頭の中にとどまっている限り、AIに尋ねても一般的な答えしか返ってきません。製造業の技能伝承を、経営の視点で問題の構造と解消の順序から整理した記事「業務の属人化を解消するには？製造業の技能伝承が進まない理由とAI活用の進め方」もあわせてご覧ください。

属人化の反対は標準化：誰が担当しても同じ手順と基準で進められるようにする

属人化の反対の考え方として挙げられるのが標準化です。業務の手順、判断の基準、使う道具や書式を決めて文書にし、誰が担当しても同じ進め方で同じ結果に近づけるようにすることを指します。手順書やマニュアルの整備、チェックリストの導入、書式の統一などが代表的な取り組みです。

標準化には、新しい担当者が早く仕事を覚えられる、担当者によるばらつきが減る、ミスが起きたときに原因をたどりやすくなる、といった効果があります。一方で、標準化を進めても属人化がなくならない業務もあります。違いを生むのは、手順として書ける部分と、判断として書きにくい部分の差です。

手順は標準化しやすく、判断は標準化しにくい

「どの画面で何を入力するか」「どの順番で部品を組むか」といった手順は、文書にしやすく、標準化の効果も出やすい部分です。難しいのは、「この程度の傷なら出荷してよいか」「この問い合わせはどの部署に回すか」といった判断の部分です。判断は状況ごとに変わり、ベテランは過去の経験から無意識に条件を見分けているため、手順書に一行で書くことができません。

マニュアルを作ったのに属人化が解消しない職場では、手順は書かれていても、判断の基準や例外の扱いが書かれていない場合があります。この「書きにくい判断」が、次の章で扱う暗黙知です。標準化は属人化を解消するための前提になる取り組みですが、それだけでは足りず、暗黙知を言葉にする取り組みと組み合わせる必要があります。

代わりを務められる人を、計画的に育てる

文書化と並ぶもう一つの手段が、業務を担える人を増やすことです。内閣府の「事業継続ガイドライン」は、訓練の方法の例として「クロストレーニング」を挙げ、その内容を「欠勤者が出た場合にその重要業務の代替を可能とするため、他の重要業務の担当者とお互いに相手方の業務を訓練する」と説明しています。担当者同士が互いの業務を経験しておくことで、どちらかが不在でも業務を続けられるようにする方法です。

実際の取り組みの状況を見ると、文書化よりも人に残ってもらう方法が多く選ばれています。JILPTが2026年に公表した調査で、技能継承が必要と考える企業（n=4,262）に取り組みを尋ねたところ（複数回答）、「再雇用や勤務延長などにより高年齢者従業員に継続して勤務してもらう」が54.8％で最も多く、「継承すべき技能の見える化（テキスト化・マニュアル化・デジタル化）を図る」を挙げた企業は31.2％でした。

人に残ってもらう方法は当面の業務を支えますが、知見はその人の中にとどまったままです。見える化と組み合わせてはじめて、属人化の解消につながります。

暗黙知とは、形式知とは：言葉にしにくい知識と、言葉で書ける知識

属人化の正体を考えるうえで欠かせないのが、暗黙知と形式知という二つの言葉です。前述の森和夫氏の論文「熟練技の特性と次世代への継承，育成における課題」は、暗黙知を「表現が困難で記述しづらい知」、その反対語である形式知を「表現が容易で言葉で記述ができる知」と定義しています。

同論文は、暗黙知は人の行為を通じて身につき、体で保持されるため、文書にするのが難しいと説明しています。また、暗黙知は状況によって中身が変わるため、どの場面にも通用する暗黙知はない、とも述べています。ベテランの判断を一つのルールにまとめようとしてもうまくいかないのは、このためです。

事務や管理の仕事にも暗黙知はある

暗黙知は工場の熟練技能だけの話ではありません。楠見孝氏の論文「熟達したホワイトカラーの実践的スキルとその継承における課題」は、ホワイトカラーの実践的なスキルが暗黙知と形式知によって支えられているとし、暗黙知を、実際の仕事の中に埋め込まれていて言葉や形になっていない知識だと説明しています。具体的には、仕事についての考え方といった思考のスキルや、ノウハウのような行動のスキルです。

同論文は、ポランニー（Polanyi 1966）を引いて、暗黙知を「言語化できない経験知」としています。

一方の形式知について、同論文は、言語で表現できる客観的な知識であり、職場のマニュアルや仕様書、書籍や論文に書かれているもの、研修で言葉を通して教えられるものだと説明しています。社内システムの運用や問い合わせ対応、取引先との調整といったIT部門や事務部門の仕事にも、マニュアルに書かれていない判断は少なくありません。

暗黙知の4つの種類と、言葉にできる深さ

森和夫氏の論文は、暗黙知を4つの種類に分ける考え方を仮説として示しています。質の良し悪しを見分けて状況を診断する「判定型」、量の加減や微妙な調整にかかわる「加減型」、目や手などの感覚に頼る「感覚型」、作業の進め方や考える過程にかかわる「手続き型」の4つです。同論文は、判定型では良否の境目、いわゆるグレーゾーンの扱いが最も重要だとし、手続き型には企画や設計、管理、コンピュータを使う業務が含まれるとしています。

同論文は、暗黙知には表面から奥深いところまで4つの層があるという仮説も示しています。外から見て書き取れる浅い層から、本人が意識しておらず言葉にもできない最も深い層までがあり、その間に、見えにくくても言葉にできる層と、「作業者が自覚していないか無意識に行うもので聞き出せば言語化できるもの」とされる層があります。

そのうえで、技術・技能の伝承では当面、3つ目の層までを対象に明確にし、ある程度明らかになった段階で4つ目の層に取り組むのがよい、としています。聞き取りをするときは、この4つの種類を「何を聞くか」の手がかりに、4つの層を「どこまで言葉にできそうか」の見通しに使えます。

形式知化とは：暗黙知を、ほかの人が読める形に変えること

形式知化とは、個人の中にある暗黙知を、言葉や図、手順、データなど、ほかの人が読んで使える形に変えることを指します。ベテランへの聞き取りをもとに判断の基準を書き出す、作業の様子を動画に撮って解説を付ける、過去の問い合わせと回答を整理して事例集にする、といった取り組みが当てはまります。

ただし、形式知化は文書を一度作れば終わる作業ではありません。書き出した知識をほかの人が読み、実際に使い、使った経験からまた新しい知識が生まれる、という循環があってはじめて組織の知識として定着します。この循環を説明する考え方が、次の章で扱うSECIモデルです。

SECIモデル：暗黙知と形式知を行き来させ、知識を組織に広げる

楠見孝氏の論文は、野中郁次郎氏と竹内弘高氏の知識創造理論（野中・竹内 1996）にもとづいて、暗黙知と形式知を4通りに変換しながら知識を職場全体に広げ、継承していく方法を検討しています。この4つの変換の考え方は、一般にSECIモデルと呼ばれます。同論文の説明を、この記事の言葉で整理すると次のとおりです。

1. 共同化：一緒に仕事をする経験を通じて、暗黙知を身につけ、共有する段階。熟達者と若手が同じ現場で働く機会を組織として設けることが重要とされています。
2. 表出化：身につけた暗黙知を、ほかの人に伝えるために形式知に変える段階。比喩やたとえを使うこともあり、勉強会やワークショップを通じて集団の形式知にしていきます。
3. 連結化：形式知どうしを組み合わせ、体系的な知識にまとめる段階。組織の形式知として整理され、研修などを通じて共有されます。
4. 内面化：まとめられた形式知を現場で実践し、経験と振り返りを通じて体得する段階。体得した知識は、その人の新しい暗黙知になります。

暗黙知を聞き出す方法と、ナレッジマネジメントの4つの工夫

楠見孝氏の論文は、スキルの継承の難しさは暗黙知の部分を取り出して言葉にする難しさにあるとし、継承すべきスキルを特定し、それを取り出して整理して伝えるための指針を組織が作ることを解消策に挙げています。取り出す方法としては、技能分析表を使って業務の作業を書き出してもらう方法、認知タスク分析と呼ばれる手法によるインタビューでコツやノウハウを集める方法、経験の浅い人がワークショップに参加して熟達者に知りたいことを質問する方法を紹介しています。

さらに同論文は、4つの変換それぞれを進める工夫も挙げています。要点をまとめると、熟達者と経験の浅い人が一緒に働く時間を業務の中に定期的に確保すること、対話の場で知見を引き出す道具を用意すること、その場にいなかった人にも伝わるよう記録の形式をそろえてノウハウ集やデータベースにまとめること、受け継いだやり方を次の世代が今の状況に合わせて見直しながら実践すること、の4つです。

社内の知識を集めて共有し、使われ続ける状態を保つナレッジマネジメントは、この4つを回し続ける取り組みと言い換えられます。

言葉にできない暗黙知は、言葉以外の手段で残す

暗黙知の中には、どれだけ聞き出しても言葉にしきれないものが残ります。森和夫氏の論文は、暗黙知を明らかにすることはできても表現できない場合があり、そのときは言語以外の手段で表現する、としています。方法として、言語表現を中心にする方法と、体験や経験を中心にする方法を挙げ、どちらでも表現の精度が重要だとしています。

同論文は、街中で若者が親方の仕事ぶりをスマートフォンで撮影している場面を見たことにも触れ、日常的にビデオを撮れる時代になったと述べています。作業の動画や写真、計測データは、言葉だけでは伝わらない部分を補う形式知の一つです。

AIで属人化を解消する方法：公的資料と研究が示す、AIの役割

暗黙知を形式知に変え、必要な人が必要なときに使えるようにする。この作業を支える手段の一つが生成AIです。ここでは、公的資料や研究論文が、AIによる暗黙知の継承をどう位置づけているかを確かめます。

IPAとNEDOの資料が示すAIへの期待

前述のIPAのガイドは、DXの推進に使う代表的なデジタル技術の一つとしてAIを挙げ、「特定の人にしかできなかった経験による判断についても、大量のデータを使うことで判断が可能となります」と説明しています。正確性は人の判断に劣る場合があるとしたうえで、「判断にかかる時間がなくなる、または属人化しないという効果が期待できます」としています。

国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）は、2025年5月9日に公表した懸賞広告「NEDO懸賞金活用型プログラム／GENIAC-PRIZE ～国産基盤モデル等を活用した社会課題解決AIエージェント開発～」で、「製造業の暗黙知の形式知化」をテーマの一つに掲げました。同広告は、熟練者が長年の経験から得た暗黙知は言語化されていないことが多く、将来失われる可能性があることを課題に挙げ、生成AIでその知識を形式知にし、技術の伝承や生産性の向上に役立てるAIエージェントの開発と実証を募りました。

応募期間は2025年9月末までとされ、NEDOは2026年3月25日のニュースリリース「NEDO懸賞金活用型プログラム『GENIAC-PRIZE』の受賞者を発表しました」で受賞者を公表しています。

研究論文が示す、AIと人の分担

森和夫氏の論文は、AIによる伝承活動はまだ未知数だとしたうえで、AIを使った暗黙知の分析を今後の方向の一つとしています。今は一つずつインタビューをして暗黙知を言葉にしているが、熟練者の活動をキーワードに沿って入力すれば、AIが暗黙知を表す文章の候補をいくつか示すことはできる、という見方です。そのうえで、人が候補の中から最も適切な文章を選び、書き足すことで暗黙知を記録できるだろう、と述べています。AIが下書きを作り、人が選んで直す、という分担です。

楠見孝氏の論文も、熟練者が積み重ねてきたスキルや知識を継承する方法として、熟練者の作業や解説を録画し、テキストとあわせてAIを使ってデータベースにすることを挙げています。同時に同論文は、AIの出力をうのみにせず、状況を踏まえて批判的に判断する力が必要になったと指摘しています。二つの論文からは、AIの出力を人が確かめながら使う、という分担が読み取れます。

現場で使われているデジタル技術

JILPTが2026年に公表した調査では、デジタル技術を使う目的として「技能継承の円滑化」を挙げた企業（n=943）に、使っている技術を尋ねています（複数回答）。「デジタル手順書・電子マニュアル」が57.2％、「動画によるマニュアル作成・共有」が41.7％、「AI（人工知能：画像・言語認識技術、生成AI含む）」が35.1％でした。

同じ企業に効果を尋ねた質問では、「継承すべき技術の見える化・標準化」が77.8％と最も多く挙げられています。

技能継承のために使われている技術としては、知識を文書や動画として残す手段が、AIよりも多く挙げられています。AIに社内の知見を使わせる場合も、まず知見を文書や動画として残すことが出発点です。

RAGとは：社内の文書を検索し、その内容をもとにAIが回答する仕組み

社内の知見を生成AIで使えるようにする代表的な方法がRAG（検索拡張生成）です。質問を受けると、まず社内の文書やデータベースから関連する情報を検索し、見つかった内容をもとにAIが回答を作ります。AI自体に社内のことを学習させるのではなく、回答のたびに社内の文書を参照させる点が特徴です。仕組みの詳細は「RAGとは？検索拡張生成の仕組み・ハルシネーション対策と企業活用を解説」で解説しています。

総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（令和8年3月31日）は、AIが推論する際には、利用者が入力するプロンプトなどに加えて、RAGなどを通じて外部の知識を補った情報も使われると説明しています。生成AIには、事実と異なる内容をもっともらしく出力するハルシネーションと呼ばれる問題があります。

同ガイドラインは脚注で、「RAG（検索拡張生成）の活用等により、ハルシネーションの抑制や出力過程・根拠の透明性向上等が期待されている」と述べています。別の脚注では、RAGを使うと回答が似た内容に収束しやすくなるため、多様さや独創性が求められる業務には向かない場合があることにも注意を促しています。社内の決まりや過去の判断に沿った答えを返すことはRAGの得意分野ですが、新しい発想を求める用途とは分けて考える必要があります。

AIに社内の知見を使わせる進め方と、回答で確かめること

IT・DXの担当者が属人化の解消を頼まれたとき、最初からすべての業務を対象にする必要はありません。問い合わせが特定の人に集中している業務を一つ選び、知見を集めて整理し、AIに参照させて試す、という小さな範囲から始めると、効果と課題を確かめながら広げられます。ここで示す手順は、前の章までの公的資料や論文を踏まえた一般的な進め方です。

1. 対象の業務を一つ決める：「あの人に聞かないとわからない」と言われている業務のうち、問い合わせの件数が多いもの、担当者の退職や異動が近いものから選びます。
2. 今ある資料と、過去のやり取りを集める：手順書、仕様書、過去の問い合わせと回答、トラブルの記録など、すでに文書になっているものを先に集めます。
3. 担当者に聞き取る：集めた資料に書かれていない判断や例外を聞き出します。暗黙知の4つの種類を質問の手がかりにし、経験の浅い人にも同席してもらい、知りたいことを質問してもらいます。
4. 決まった書式で整理する：1件ごとに、場面、判断や手順、その理由、例外、根拠になる資料、確認した人と日付をそろえて書きます。
5. AIに参照させて試す：整理した知見をRAGで参照できるようにし、担当者自身が実際の質問で回答を確かめます。
6. 回答を見直し、知見を更新する：誤りや不足があれば元の文書を直し、新しく生まれた判断を書き足します。

知見を集めるとき：書かれていない「判断」と「例外」を聞く

聞き取りで集めたいのは、手順書にすでに書かれている内容ではなく、「なぜそうするのか」「どんなときに例外にするのか」といった判断の部分です。森和夫氏の論文は、作業の進め方や考える過程にかかわる手続き型の暗黙知について、何を見てどう判断したか、なぜそうするのかが理解の鍵になると述べています。「この場合はどうしますか」「普段と違うと感じるのはどんなときですか」と、具体的な場面を示して尋ねると、本人も自覚していなかった判断を引き出しやすくなります。

聞き取りは一度で終わらせず、整理した内容を本人に読んでもらい、違和感のある箇所を直してもらいます。言葉にしきれない部分は、作業の動画や画面の記録で補います。

知見を整理するとき：1件ごとに同じ項目で書く

楠見孝氏の論文が連結化を進める工夫として挙げているように、記録の形式をそろえておくと、その場にいない人にも知見が伝わりやすくなります。書式がそろっていれば、人が読むときにも、AIが検索して参照するときにも、必要な情報を見つけやすくなります。次の表は、知見を1件ずつ記録するときの項目の例です。

AIの回答で確かめること：根拠、新しさ、入力してよい情報

総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」は、AIを事業で使う「AI利用者」にとって重要な事項として、正確で必要に応じて最新のデータを入力すること、AIの出力の精度とリスクの程度を理解したうえで使うこと、個人情報や機密情報を不適切に入力しないよう注意することを挙げています。また同ガイドラインは、AIの出力をうのみにしないための対策として、AIの判断などを人が承認する際には、承認する理由や根拠を人が自分で考えてから承認することなどが提案されている、と説明しています。

これを社内の知見を使うAIに当てはめると、回答を受け取ったときに確かめたい点は、少なくとも次のとおりです。

• 回答の根拠になった社内の文書が示されているか。示された文書を開いて、回答と内容が合っているか
• 参照した文書が最新か。改訂前の手順書や、すでに変わった判断の基準をもとにしていないか
• 回答が一般論になっていないか。自社の条件や例外が反映されているか
• 参照させる文書や質問に、個人情報や外部に出してはいけない情報が含まれていないか
• 最終的に判断するのは誰か。AIの回答をそのまま使ってよい業務と、担当者の確認が必要な業務を分けているか

社内の知見をAIに教える実践例を、講演で聞く

ここまでの手順は、どの会社にも当てはまる一般的な進め方です。実際には、何を聞き取ればAIの回答が変わるのか、どこまで書けば十分なのかは、業務の中身によって変わります。2027年1月27日（水）〜29日（金）に有明GYM-EXで開催する「イプロスAI 2027 冬」では、社内の知見をAIで使えるようにする講演が行われます。

1月28日（木）11:10〜11:40のB会場では、any株式会社 代表取締役の吉田和史氏が、仕事の勘所や判断基準、社内の暗黙ルールを言葉にし、AIが使える知識として整理する考え方と実践例を紹介します。何を聞き取り、どう残し、実際の質問への回答にどう生かすかを扱う講演「AIに『うちの会社ではこうする』を教える！ ～暗黙ルールを言葉にし、『自社を知る右腕』に育てる実践例～」です。この記事の「知見を集める」「整理する」の手順を、具体的な例で確かめられます。

1月29日（金）13:30〜14:00のB会場では、株式会社ミチガエル 代表取締役の今西航平氏が、業務の背景や判断基準、経験から身につけたコツを言葉にし、AIへの指示や参照情報に組み込む考え方を解説します。回答のどこを確かめ、どう修正を重ねるかを扱う講演「AIの答えを『一般論』で終わらせない！ ～『自分の業務がわかるAI』に育てる実践例～」は、現場の利用者が自分の業務に合わせてAIを育てる視点の講演です。

社内に入れた仕組みを、利用者がどう使えば回答がよくなるかを考える参考になります。

社内の文書を探して使う段階については、1月27日（水）11:40〜12:10のC会場で、株式会社Box Japan 執行役員の園田和美氏による講演「社内に眠る知識を、誰もが使える力に！ 〜AIで『探す手間・経験の差・言葉の壁』を打ち破る〜」が行われます。AIで文書の検索・要約・翻訳を支援し、必要な情報を理解して使いやすくする方法を紹介する講演です。

同じ日の12:20〜12:50には、B会場で株式会社NTTデータビジネスシステムズの講演「『あの人だけが知る』を、組織の資産へ 〜属人化した知見を引き継ぐナレッジ活用の考え方〜」があり、ナレッジ管理の仕組みが形だけになって使われなくなる背景と、知見を組織の資産として生かし続ける考え方を扱います。1月27日に来場すれば、文書を探して使う話と、知見を引き継ぐ考え方の話を続けて聞けます。いずれの講演も、聴講は無料で、事前の申し込みが必要です。

属人化についてよくある質問

属人化と俗人化はどちらが正しい表記ですか

業務が特定の人に属する状態を指す言葉は「属人化」で、読み方は「ぞくじんか」です。本記事で取り上げたIPAのガイドも「属人化」と表記しています。社内の文書でもこの表記にそろえておくと、検索で関連する資料が見つかりやすくなります。

マニュアルを作ったのに属人化が解消しないのはなぜですか

手順は書かれていても、判断の基準や例外の扱いが書かれていないことが、理由の一つとして考えられます。森和夫氏の論文が暗黙知の種類の一つとして挙げる「判定型」のように、良否の境目を見分ける判断は、手順書の形では書き表しにくい部分です。マニュアルの各手順に「迷ったときはどう判断するか」「どんなときに例外にするか」を書き足し、担当者に聞き取って埋めていくと、属人化している部分が見えてきます。

生成AIを導入すれば、属人化は解消しますか

生成AIを導入するだけでは解消しません。RAGのような仕組みでAIが参照できるのは、文書やデータとして残された知見だけです。担当者の頭の中にある判断を聞き取り、書き残す作業は人が行う必要があります。また、森和夫氏の論文が仮説として示す4つ目の層のように、本人が自覚しておらず言葉にもできない暗黙知も残ります。

AIは、知見を探しやすくし、下書きを作る作業を助ける手段として位置づけ、回答は人が確かめる前提で使うことが大切です。

聞き取りや整理は、誰が担当するのがよいですか

業務を知る担当者だけでは、何が暗黙知なのかに本人が気づきにくいため、業務をよく知らない人も加わると進めやすくなります。楠見孝氏の論文が紹介するように、経験の浅い人が熟達者に知りたいことを質問する形にすると、継承すべき知識を取り出しやすくなります。IT・DXの担当者は、聞き取りの場を設け、記録の書式とAIで参照する仕組みを整える役割を担うと、業務の担当者の負担を抑えられます。

まとめ：属人化の解消は、暗黙知を言葉にし、使い続ける仕組みづくり

属人化の背景には、担当者本人にも見えていない暗黙知が書き残されないことがあります。最後に要点を整理します。

• 属人化とは、業務の手順や判断が特定の人に依存している状態。専門性が高いこと自体ではなく、その人の知見をほかの人が使えず、確かめられないことが問題です。
• 標準化だけでは、判断の部分が残る。手順は文書にできても、良否の境目や例外の判断は書きにくく、暗黙知として個人に残ります。代わりを務められる人を育てる取り組みとあわせて進めます。
• 暗黙知は、聞き取りと決まった書式で形式知化する。森和夫氏の論文の定義では、暗黙知は「表現が困難で記述しづらい知」です。何を見てどう判断したかを具体的な場面で聞き出し、統一した書式で蓄積します。
• AIは人が確かめる前提で使う。AI事業者ガイドラインは、RAGの活用などで出力の根拠の透明性が高まることが期待されているとしています。回答の根拠と新しさを確かめ、個人情報や機密情報を入力しないよう注意し、見つかった誤りは元の文書に戻して直します。