投稿者 global-ai-media 
AIの議論において「仕事が奪われる」という恐怖は頻繁に語られますが、ウォール・ストリート・ジャーナル（WSJ）の最新記事は、より構造的で深刻な問題提起を行っています。それは、AIによる「ナレッジ・キャプチャ（知識の取り込み）」と、組織内におけるパワーバランスの不可逆的な変化です。本稿では、この「個人の暗黙知が組織のアルゴリズムへと移転する」現象を、日本の雇用慣行や技能継承の文脈から読み解き、企業が取るべき戦略を解説します。
「代替」ではなく「抽出」：AI導入の隠れた本質
生成AIや大規模言語モデル（LLM）の導入現場において、多くの従業員は「自分の仕事がAIに置き換わること」を恐れています。しかし、WSJが指摘するように、真に注目すべきは「代替（Replacement）」の前段階で起きる「知識の抽出（Knowledge Capture）」です。
企業がチャットボットやAIアシスタントを導入する際、従業員は日々の業務でAIと対話します。このプロセスを通じて、ベテラン社員が長年培ってきた経験則、判断基準、顧客への微妙なニュアンスといった「暗黙知」が、デジタルデータとして記録され、モデルの一部として学習・蓄積されていきます。つまり、従業員自身の知能が、企業の資産である「モデル」へと移転していくのです。
日本企業における「暗黙知」と「2025年の崖」
この議論は、日本企業にとって極めて重要かつ二面性を持つテーマです。日本企業、特に製造業や専門職の現場では、言語化されにくい「匠の技」や「現場の勘」が競争力の源泉となってきました。一方で、少子高齢化による労働力不足とベテラン層の大量退職（いわゆる2025年の崖）が迫る中、この暗黙知の継承は喫緊の課題です。
欧米では「知識を吸い上げられて使い捨てにされる」という労働者側の警戒感が強いのに対し、日本では「AIを使ってベテランの技を残さなければ、事業が継続できない」という切実な経営課題が存在します。したがって、日本におけるナレッジ・キャプチャは、単なるコスト削減や人員整理の手段としてではなく、「技能継承のDX（デジタルトランスフォーメーション）」として位置づけられるべき側面が強いと言えます。
AIガバナンスとデータオーナーシップの課題
しかし、リスクがないわけではありません。従業員の知識がAIモデルに統合された後、その「知」のコントロール権は誰にあるのでしょうか。個人の頭の中にあったスキルが、会社のサーバー（あるいはクラウド上のSaaS）にあるベクトルデータベースに移った瞬間、交渉力は個人から組織へとシフトします。
実務的な観点では、以下のリスクへの対応が必要です。
- モチベーションの低下：「AIに教えると自分の価値が下がる」と感じた従業員が、意図的に質の低いデータを入力したり、重要なノウハウをAIに入力することを拒んだりするリスク。
- 責任の所在：AIが従業員の過去のデータに基づいて誤った判断を下した場合、それは学習元の従業員の責任か、モデルを運用する企業の責任か。
- プロプライエタリデータの流出：LLMのファインチューニングやRAG（検索拡張生成）の構築において、従業員が入力した機微な情報が、意図せずベンダー側の学習データとして利用されるリスク。
日本企業のAI活用への示唆
ナレッジ・キャプチャの流れは不可逆ですが、日本企業がこれを成功させるためには、欧米流のトップダウンな導入とは異なるアプローチが求められます。
1. 「監視・収奪」ではなく「共創・継承」のストーリーテリング
AI導入を「効率化による人員削減」の文脈で語るのではなく、「ベテランの知恵を次世代に残し、若手の育成を加速させるツール」として定義づけることが重要です。AIへの知識提供を評価制度に組み込み、質の高いデータやプロンプトを提供した従業員を「AIトレーナー」として遇するなど、インセンティブ設計を見直す必要があります。
2. データの透明性とガバナンスの確立
入力されたデータがどのように利用され、誰がアクセスできるのかを明確にする必要があります。特に社内WikiやチャットログをRAGで検索可能にする場合、公開範囲の権限管理（ACL）を厳格に行わないと、人事情報や機密プロジェクトの内容が平社員のAI回答に表示される事故が起きます。
3. 人間中心のAI（Human-in-the-loop）の維持
知識がAIに移転したとしても、最終的な意思決定や、例外的な事象への対応は人間が行うというプロセスを残すべきです。AIはあくまで「過去の知識の集合体」であり、未知の状況への適応力は人間に分があります。AIを「優秀な後輩」として育て、人間が「監督者」となる役割分担を明確にすることで、現場の心理的抵抗を和らげつつ、実効性の高いAI活用が可能になります。