製造業の話ですが、管理部門AI化にも参考になる良い話です。

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＜ニュース概要＞ 製造業の現場では、温度・音・においなど五感に基づく判断が品質を左右する。国の懸賞金プログラムGENIAC-PRIZEに58件が応募し、釜炊き（シャボン玉石けん）、鋳造（黒野金属）、西陣織（養父織物）などの企業が挑んだが、課題は3つに集約された。暗黙知の完全な抽出が困難なこと、AIに学習させるだけでは形式知にならないこと、そして知識を得ても身体的な技能習得には直結しないこと。AIは万能ではなく、人の関与と継続的な技能の高度化が不可欠だと指摘されている。

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＜AI時代への考察＞ AIは入力と出力の関係を学習するが、その論理的つながりを説明するわけではない。属人的な暗黙知が「属AI的な暗黙知」に変わるだけのリスクがあり、形式知化には人間側の意図的な知識構造化が不可欠だ。AIを「答えを出す機械」ではなく「知識を引き出す道具」として使う発想転換が求められている。

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＜管理部の視点から＞ この記事は製造業の技能継承がテーマだが、管理部門にも同じ構造の課題がある。決算の判断基準、税務申告のノウハウ、内部統制のチェックポイントなど、ベテランの「勘所」が属人化しているケースは多い。AIチャットボットに業務マニュアルを学ばせるだけでなく、まず判断基準を構造化・言語化するステップを挟むことが、真の形式知化への第一歩となる。（※経理・内部監査部門は特に注目）

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＜出典＞ 出典：日経クロステック・2026年4月2日 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00138/033101990/