2026.01.10

AI時代のナレッジマネジメント：負債を資産に変える「3Rモデル」という提案

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「新しいメンバーが入ってくるたびに、一から同じことを説明している」
「過去の資料を探すだけで、午前中が終わってしまった」
「生成AI（Copilot）を導入したけれど、結局『いい回答』が返ってこない」

もしあなたがこうした悩みを抱えているなら、それは組織のナレッジが「資産」ではなく「負債」になってしまっているサインかもしれません。

今回は、AI時代に私たちが目指すべき新しい働き方と、それを支えるナレッジマネジメントの概念「3Rモデル」、そして具体的なアプリ活用のイメージについて私が考えてみたものをご紹介します。

1. Before：ナレッジが「負債」化している現場のリアル

多くの職場では、ナレッジマネジメントが機能しておらず、組織としての仕事ができていないのが実情です。

「毎回が初めて」の繰り返し：一人ひとりが毎回初めて取り組むのと同然の状態。過去の知見が蓄積されていないため、同じミスや無駄が繰り返されます。
「無から無は生まれない」AIの壁：Copilotなどの生成AIを導入しても、参照できる「データ」が社内に存在しなければ、AIは本来の力を発揮できません。
新メンバーの長いリードタイム：新しい人が入っても即戦力になれないのは、引き継ぎが属人的で、「仕組み」が存在しないからです。この時間の無駄を、誰も問題視していないことが最大の問題かもしれません。

ナレッジを蓄積しないままAIを使おうとするのは、教科書のない学校でテストを受けるようなものです。

ナレッジを蓄積する必要があるのは分かっていても、なぜ今までうまくいかなかったのでしょうか。それは、上長を巻き込んだ強力な仕組みと、「手段（テクノロジー）」の選択が欠けていたからです。

今、私たちは「Dataverse」のようなプラットフォームと「Copilot」の進化により、かつてないチャンスを迎えています。

単にファイルをフォルダに放り込むだけの管理は終わりです。これからは、「AIが参照しやすい形でデータを自動で蓄積する業務プロセス」へと変革する必要があります。

ここで提案したいのが、環境配慮の3Rをナレッジ管理に応用した「3Rモデル」です。

Reduce（リデュース）：ゴミを出さない、構造化する
口頭やバラバラなチャット（ゴミ）を減らし、最初から構造化して蓄積します。
Reuse（リユース）：高品質なデータを長く使い倒す
高品質なデータは「革靴やフェラーリ」のように、メンテナンスして長く使う方が長期的には安く済みます。
Recycle（リサイクル）：仕組みを循環させ、スケールさせる
一つのチームで作った仕組みを他部署へ横展開し、組織全体で価値を循環させます。

では、この3Rモデルをベースにアプリを作ると、業務はどう変わるのでしょうか。いくつか具体的なシーンを見てみましょう。

Before: 新メンバーが入るたびに「〇〇さんは何に詳しいか」を周囲に聞いて回る。
After: 全員の経歴やスキル、過去の担当案件をアプリに登録。新メンバーがCopilotに「このチームで〇〇について相談できる人は？」と聞くだけで、AIが過去のデータから最適な担当者を紹介してくれます。引き継ぎのリードタイムは劇的に短縮されます。

Before: 似たようなプロジェクトを始める際、過去の資料を検索し、当時の担当者にヒアリングする。
After: 実績や「つまずきポイント」をアプリで管理。Copilotが「去年はここで遅延が発生したので、今回はこの準備を早めましょう」と、過去のデータに基づいたアドバイスを自ら提案してくれるようになります。

Before: 良いアイデアをチャットに投げても、忙しさに流されて消えてしまう。
After: カテゴリ別にアイデアを投稿。断片的なコメントや「ちょっとした気づき」も、Copilotが自動で集計・分析し、優先度や具体的な実行プランへと仕上げてくれます。AIを「出口」にすることで、アイデアが形になるスピードが圧倒的に上がります。