TOP > 技術経営論・半導体産業論 > 暗黙知の再評価：AI時代における人間の価値
AIの進化により、知識の扱い方が大きく変容しつつあります。AI（人工知能）は、明文化・形式化された知識（形式知）の生産・編集・運用においては人間を凌駕する一方で、経験や直感に基づく暗黙知の扱いは依然として人間固有の領域です。
このような形式知を偏重することは、人間社会に本来的に備わる「暗黙知」の価値、暗黙知を通じた知識生産、さらに人間社会の連帯性を見失う危険性も孕んでいます。
暗黙知（tacit knowledge）は、「言葉で説明しづらいが、身体化・経験化された知識」であり、マイケル・ポランニーが初めて提唱した概念です ([ロンドン経済大学], [Wikipedia])。形式知（explicit knowledge）は、文書化・符号化できる知識であり、データベースやマニュアルとして管理・伝達が容易です ([Wikipedia])。
AIは大量データのパターン認識・分析、ルールベースの自動化に優れ、情報検索や数値予測、レポート生成など「形式知型タスク」を迅速にこなします ([McKinsey & Company], [McKinsey & Company])。一方で、AIは「文脈依存」「直感的判断」「倫理的・感情的配慮」といった暗黙知的要素を完全には捉えきれず、自律的判断には未だ限界があります ([ハーバード・ビジネス・レビュー])。その意味で、AIは人間の知識生産活動の置き換え可能性のほんの一部しか担えないのです。人間の知識生産の大方は暗黙知にあり、形式知はAIによって爆増するとしても、その影響は限定的なものなのです。
AI時代における人間の知識生産活動の価値について、以下で詳細に見ていきましょう。
暗黙知とは何か：定義と背景
「暗黙知（tacit knowledge）」とは、言語や記号に還元できず、個人の経験や身体性、直観、状況判断などに基づいた知識を指します。この概念はハンガリー出身の科学哲学者マイケル・ポランニー（Michael Polanyi）によって提唱され、「私たちは言葉にできないことも知っている（We know more than we can tell）」という言葉で広く知られています。
暗黙知は、工芸や熟練職人の技、医師の診断勘、看護師の患者対応、教師の教室運営、さらにはリーダーシップや組織マネジメントにも深く関わる要素です。
形式知と暗黙知――AIの得意・不得意領域
人間の知識は大きく「形式知」と「暗黙知」の二つに分けることができます。
形式知は、言葉や文章、マニュアル、データベースに表現できる知識です。これに該当するものは、AIや機械学習アルゴリズムにとって得意な領域です。具体的な手順やパターンを学習し、膨大なデータに基づいて最適化された結果を出すことができます。例えば、予測分析や画像認識、推薦システムなどが典型的な例です。マニュアルやデータベース、ソフトウェアに文字や数値で定義可能な知識を指し、AIは大量のデータ処理やルールベースの推論を通じてこれを高速・高精度に扱えます。
暗黙知は、言葉や文章に表現しきれない、個人の経験や直感に基づいた知識です。これには、熟練した職人が持つ「手の感覚」や、ビジネスリーダーが培った「判断力」などが含まれます。暗黙知は経験を通じて得られるものであり、個人ごとに異なるため、言語化やデータ化が難しいという特性があります。「私たちは知っているが、言葉にできないもの」であり、経験や身体的技能、情緒的判断などが含まれるため、機械に明示的命令として与えられません。この点を指摘したのが、マイケル・ポラニーの「ポラニーの逆説」であり、「私たちは語るよりも多くのことを知っている」と述べています ([Wikipedia])。
暗黙知のAI的限界と人間の価値
AIや機械学習は、特に形式知を扱う領域においては非常に優れた能力を発揮します。膨大なデータを解析し、パターンを見つけ出す能力は、人間を圧倒するほどです。例えば、AIが大量の医療データを解析して病気の予測を行ったり、金融市場での取引戦略を構築することは既に実現されています。これらは形式知に基づいた知識を扱っており、AIが非常に効率的に生産・編集・運用できる領域です。
しかし、AIには暗黙知を生み出したり、経験に基づいた直感的な判断を行ったりする能力はありません。これがAIの最大の限界であり、人間が持つ唯一無二の特性として残る部分です。AIは「知識の蓄積や分析」には強みを持っていますが、「知識の創出」や「人間の感情・価値観に基づいた意思決定」には限界があるのです。
AIは暗黙知をデータ化しようとする試みに取り組んでいます。たとえば、人の表情や声のトーンから感情を推定する「感情認識AI」や、職人の手さばきを模倣するロボティクスなどがその一例です。しかし、こうした試みはあくまで暗黙知の“外形”を模倣するものであり、その本質に迫ることは困難です。
暗黙知の本質は「状況依存性」「身体性」「相互主観性」にあります。これは、人が五感を通じて空気を読み、文脈を察し、他者と非言語的なレベルで信頼を構築する過程で獲得されます。たとえば、商談の微妙な空気の読み取り、組織の力学を見極めた判断、災害現場での即応的な行動などは、AIにとっては依然としてブラックボックスです。
したがって、AI時代における人間の独自性とは、まさにこの暗黙知を獲得・運用できる能力にかかっているといえるでしょう。
日本における暗黙知の伝承と再評価
日本文化では、暗黙知の価値が古くから重視されてきました。例えば、「匠の技」や「おもてなしの心」は、言葉では表現しきれない技術や精神性を含んでおり、長い時間をかけて磨かれてきました。また、企業文化や組織運営においても、日本独自の経験則や暗黙知が大きな役割を果たしています。日本の多くの企業は、個々の社員が持つ暗黙知を組織全体の知恵として活用するために、OJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）やメンターシップといった方法で、経験を次世代に引き継いできました。
今後、AI時代においても、こうした暗黙知の伝承はますます重要となります。特に、日本が直面している高齢化社会や労働人口の減少において、ベテラン社員の知識を次世代にどのように伝えるかは、企業や社会全体の競争力を左右する問題です。暗黙知の再評価と再検討が、組織文化や社会構造の中で重要な課題となるでしょう。
ものづくり（Monozukuri）：単なる製造ではなく、職人技や誇り、細部へのこだわりを含む「モノづくり精神」を指します。製品の品質や改善力は、明文化しづらい技能とノウハウの積み重ねによって支えられています ([Wikipedia])。
おもてなし（Omotenashi）：茶道に起源をもつ心尽くしのホスピタリティで、客の暗黙のニーズを先読みし、行動に移す経験知が核です ([Wikipedia])。
以心伝心（Ishin-denshin）：「腹の底から心を通わせる tacit understanding」を意味し、言葉を超えた直感的コミュニケーションを評価する日本的価値観です ([Wikipedia])。
日本企業における暗黙知の伝承モデル
日本社会はもともと「言わずもがな」「以心伝心」など、暗黙知に重きを置いた文化圏です。職人文化、徒弟制度、間（ま）を読むコミュニケーションなどはその典型例です。経営学者・野中郁次郎は「知識創造企業」理論において、暗黙知と形式知を相互変換するSECIモデル（Socialization, Externalization, Combination, Internalization）を提示し、日本的経営の強みを「暗黙知の動態的運用」に見出しました。
かつて日本企業が世界市場で競争優位を築いたのは、製品の品質や生産現場のカイゼン、現場力に支えられた暗黙知の蓄積が背景にありました。これは単なるスキルではなく、組織文化やチームワークの中で醸成される複雑な知識体系でした。
SECIモデル（野中郁次郎・竹内弘高）
日本発祥の知識創造理論であるSECIモデルは、暗黙知と形式知を「社会化（Socialization）→表出化（Externalization）→連結化（Combination）→内面化（Internalization）」の４段階で相互転換し、組織知として蓄積します。
野中郁次郎・竹内弘高による知識創造理論（SECIモデル）は、暗黙知と形式知の相互転換プロセスを四つのモードで説明します：
1. Socialization（社会化・暗黙知→暗黙知）：観察や模倣を通じた技能伝承
2. Externalization（表出化・暗黙知→形式知）：メタファーや図式化による言語化
3. Combination（結合・形式知→形式知）：データベース統合や編集による知識構築
4. Internalization（内面化・形式知→暗黙知）：学習・実践を通じた身体化
この知識の螺旋的拡大を通じ、組織は持続的イノベーションを実現するとされます ([Wikipedia])。
トヨタ生産方式におけるモノづくり現場
トヨタは“現場（Genba）”での職人の熟練技（暗黙知）をデジタルツールと融合し、生産プロセスの半減を目指す取り組みを進めています ([トヨタイムズ])。
グローバル展開と現地暗黙知の活用
海外拠点では、Toyota Wayを土台にしつつ、現地スタッフの暗黙知を取り込みながら生産性を向上させる戦略が成果を上げています ([ResearchGate])。
暗黙知を活かす組織・社会のあり方
1. Ba（場）の創出）
物理的・仮想的・精神的な「知の共有空間」を設け、職人や専門家同士の共同作業や対話を促進 ([Wikipedia])。
2. 師弟関係・アプレンティスシップ
OJTやメンタリングを通じて、観察・模倣・反復実践により暗黙知を伝承。
3. コミュニティ・オブ・プラクティス
異分野交流やクロストークを通じ、多様な暗黙知の融合と新たな発見を創出。
4. デジタル補助
VR/ARやナレッジグラフで暗黙知を「体験的に」可視化し、再現性を高める試み。
グローバルに高まるタシットスキルの価値
未来の労働市場で求められるスキル
WEFの「Future of Jobs Report 2025」では、AI・ビッグデータなどのテクニカルスキルに加え、創造的思考、柔軟性・適応力、好奇心・学習意欲、リーダーシップ・社会的影響力などの“ヒューマンスキル”が急速に重要性を増すと指摘されています ([World Economic Forum])。
組織的知識マネジメントの課題
OECDは、急速に変化する環境下で組織が暗黙知を捉え、共有・活用するためには、新たなプラットフォームやコミュニティ・オブ・プラクティスの整備が必要だと論じています ([OECD])。
暗黙知を再検討・再評価するための戦略
非明示的知識（暗黙知）は、多くの理論に基づいて解釈できます。ポラニーの暗黙知の概念や、野中と竹内のSECIモデル、体現的認知（embodied cognition）などが挙げられます。このテーマは、技術的な発展が進む中でも人間独自の価値を示す重要な要素であり、特にものづくりや意思決定者の役割が関連しています。現在のAI時代には、暗黙知の評価が再度見直されていますが、この議論においては、明示的な引用は必ずしも必要ないかもしれません。
AI時代が進展する中で、形式知の生産・編集がますます活性化し、増大していく中、その形式知の指数関数的増産によって、人間の形式知信仰が過度に進む一方で、暗黙知の価値は一層高まります。なぜなら、AIや機械学習によって既存の業務や製品は効率化され、標準化されることが予想されるためです。その結果、より高度な判断力や創造性が求められる領域で、暗黙知が大きな役割を果たすようになると考えられます。
例えば、AIによって自動化された業務の中でも、顧客との対応や創造的な企画作成など、人間ならではの柔軟性や感受性が必要な領域では、暗黙知が重要となります。これからの時代、人間の価値は単に知識を持っていることにとどまらず、その知識をどれだけ人間的な直感や判断力に変換し、実践的に活用できるかにかかってくると言えるでしょう。
AIは膨大なデータから暗黙的ルールを統計的に推論する例（AlphaGo等）を示しましたが、汎用的・文脈依存的な暗黙知を人間並みに扱えるほど解明・再現できていません ([Medium], [Wikipedia])。
ビジネス環境においては、 tacit knowledge が「Wisdom」「Judgment」「Empathy」を担い、AIと補完関係を築くと指摘されています ([Forrester])。しかし、「専門家が暗黙知を外在化するほど、AIにさらなる自動化を促し、結果的に専門家の価値を減殺する」という逆説的リスクも論じられています ([arXiv])。
1. 教育・研修プログラムの再設計
大学や企業トレーニングでの「体験型学習（実践・ケーススタディ・インターン）」を強化し、暗黙知習得の機会を制度化。
2. 組織文化と働き方改革
メンター・プログラム、逆メンタリングなど双方向学習を促進し、異世代・異職種間で暗黙知を共有。
3. デジタルツールと暗黙知の橋渡し
AR/VRやコラボレーションプラットフォームを活用し、リモート環境下でも職人技やフィードバックをリアルタイムで伝搬。
4. 政策・産業支援
経産省や文科省による「暗黙知産業クラスター」支援事業の創設。地方中小企業の匠技継承に対する税制優遇や助成金制度。
暗黙知の生産・編集・運用における人間の役割
暗黙知の生産とは、単に知識を蓄積することではなく、経験を通じて新しい洞察を得たり、独創的なアイデアを生み出すことを意味します。職人の技術やリーダーシップの判断力は、数多くの経験から培われ、一般的なルールではなく、個々の状況に応じた直感的な理解に基づいています。これは人間独自の特性であり、AIには模倣することができません。
さらに、暗黙知の編集・運用とは、知識を他者と共有し、実際の業務や日常生活に活かすプロセスを指します。例えば、仕事を通じて蓄積された知恵や経験を他者に伝える際、言葉だけでは十分に伝わらない場合があります。そのような時、人間は「身体的なデモンストレーション」や「共感」を通じて、暗黙知を効果的に共有します。これにより、チーム全体のスキルや能力が向上します。
暗黙知の未来：AIとの協働に向けて
今後、AIがより高度化するなかで、暗黙知を担う人間の役割は「AIとの共進化（co-evolution）」において重要性を増すと考えられます。以下のような方向性が注目されます。
1. ケア・感情労働の高度化
教育、介護、看護、接客など、人間関係の構築が本質となる仕事では、暗黙知の質がサービスの価値を左右します。
2. 創造的問題解決
経験や直感に基づいて、未定義な問題に対し解決法を生み出す力は、形式知では代替できない領域です。
3. 意思決定における直観とバランス
単なる合理性を超えた「熟慮ある直観」（reflective intuition）は、リーダーシップにおいて不可欠です。
4. 知識の触媒（ファシリテーター）役
暗黙知を形式知に変換し、他者に伝播させる「ナレッジ・マネージャー」的な役割が今後の教育や組織運営に求められます。
結論
AIは形式知を飛躍的に高める一方で、暗黙知の生産・編集・運用は人間に固有の価値領域です。日本は長らく暗黙知の重要性を説いてきた文化的土壌を持ちますが、今後は国内外において「暗黙知をいかに体系化し、持続的競争力に昇華するか」が焦点となるでしょう。教育機関、企業、政府が連携し、体験型学習や組織文化改革、デジタル技術を組み合わせた新たな知識創造エコシステムの構築が急務です。こうした取り組みによって、AI時代においても人間ならではの暗黙知が真価を発揮し、持続可能なイノベーションと成長を実現できると考えられます。
AIは膨大なデータを処理し、効率的に情報を生産することに長けていますが、経験や直感に基づく判断、個々の状況に応じた柔軟な対応については人間にしかできません。日本社会や世界にとって、今後はこの「暗黙知」の再評価とその伝承方法の確立が、次の時代の鍵を握ることになるでしょう。
AIの台頭は、人間が単純処理や反復作業に従事する時代の終焉を意味します。一方で、それに代わる人間の価値は「不可視で文脈依存的な知」、すなわち暗黙知の再発見と活用にあります。
AIにできないこと、言語化できないこと、場の空気を読むこと、直感で判断すること。こうした人間ならではの知が、これからの知識社会を支える基盤となるのです。今こそ日本が持つ暗黙知文化を再評価し、それを世界に向けて発信・活用することが求められています。AIと人間の補完関係を築く未来において、暗黙知の担い手としての人間の価値は、ますます輝きを放つでしょう。
AIが形式知を一層扱いやすくする一方で、経験・直感・情緒に基づく暗黙知は依然として人間固有の領域です。日本に根づく「ものづくり」「おもてなし」「以心伝心」といった文化的資産は、まさに暗黙知の体現と言えます。今後は、暗黙知の価値を再検討し、組織的・社会的に再評価することで、人間とAIがそれぞれの強みを最大限に活かす新たな知識創造の時代を切り拓く必要があります。
リファレンス
[1] "Polanyi's paradox" https://en.wikipedia.org/wiki/Polanyi%27s_paradox
[2] "SECI model of knowledge dimensions" https://en.wikipedia.org/wiki/SECI_model_of_knowledge_dimensions
[3] "Monozukuri" https://en.wikipedia.org/wiki/Monozukuri
[4] "Omotenashi" https://en.wikipedia.org/wiki/Omotenashi
[5] "Ishin-denshin" https://en.wikipedia.org/wiki/Ishin-denshin
[6] "Why Tacit Knowledge Will Thrive in the Age of AI and Data ..." https://jameschris.medium.com/the-irreplaceable-human-element-why-tacit-knowledge-will-thrive-in-the-ai-age-bb52468ef25
[7] "Balancing AI And Humanity: Insights From Knowledge ...-Forrester" https://www.forrester.com/blogs/balancing-ai-and-humanity-insights-from-kms-biggest-events-in-2024/
[8] "The Paradox of Professional Input: How Expert Collaboration with AI Systems Shapes Their Future Value" https://arxiv.org/abs/2504.12654
[9] "TACIT KNOWLEDGE-LSE" https://www.lse.ac.uk/Economic-History/Assets/Documents/Research/FACTS/reports/tacit.pdf
[10] "Tacit knowledge - Wikipedia" https://en.wikipedia.org/wiki/Tacit_knowledge
[11] "AI in the workplace: A report for 2025 - McKinsey & Company"https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
[12] "What is AI (artificial intelligence)? - McKinsey & Company"https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-ai
[13] "AI Isn't Ready to Make Unsupervised Decisions" https://hbr.org/2022/09/ai-isnt-ready-to-make-unsupervised-decisions
[14] "SECI model of knowledge dimensions - Wikipedia" https://en.wikipedia.org/wiki/SECI_model_of_knowledge_dimensions
[15] "Nonaka's Four Modes of Knowledge Conversion"https://www.uky.edu/~gmswan3/575/nonaka.pdf
[16] "Halving Production Processes with Craftsmanship & Digital Tools"https://toyotatimes.jp/en/toyota_news/1041_1.html
[17] "Tapping tacit local knowledge in emerging markets-The Toyota way" https://www.researchgate.net/publication/228370130_Tapping_tacit_local_knowledge_in_emerging_markets-The_Toyota_way
[18] "Future of Jobs Report 2025: The jobs of the future – and the skills you need to get them | World Economic Forum"https://www.weforum.org/stories/2025/01/future-of-jobs-report-2025-jobs-of-the-future-and-the-skills-you-need-to-get-them/
[19] "Knowledge Management The New Challenge for Firms ...-OECD" https://www.oecd.org/education/innovation-education/2667427.pdf
