投稿者 global-ai-media 
個人の専門知識をAIでパッケージ化して収益化する海外のトレンドは、日本企業が抱える「暗黙知」の課題解決にも通じます。本記事では、社内に眠る熟練者の知見を生成AIによってデジタル資産や新規サービスへと変換するための実践的なアプローチと、日本特有のリスクや組織文化への対応策を解説します。
労働集約型からの脱却と「デジタル資産」の創出
米Forbes誌において、「個人の専門知識をChatGPTを用いてパッケージ化し、24時間稼働する収益源に変える」というコンセプトが紹介されました。これは主に個人の起業家や専門家に向けたトピックですが、視点を変えれば、日本企業が直面している「属人化」や「労働集約型ビジネス」という課題を解決するための重要なヒントが含まれています。
多くの日本企業、特に製造業やBtoBのサービス業では、ベテラン社員の長年の経験に基づく「職人技」やコンサルティングノウハウが大きな競争力となっています。しかし、これらの専門知識は属人化しており、退職や異動によって失われるリスクを常に抱えています。生成AIを活用してこれらの暗黙知を言語化し、社内システムや顧客向けの新たなサービスとしてパッケージ化できれば、時間や場所の制約を超えて価値を提供し続ける「デジタル資産」へと昇華させることが可能です。
生成AIを活用した専門知識のパッケージ化
専門知識をデジタル資産に変える第一歩は、その知見をAIが処理できる形式（形式知）に落とし込むことです。ここでChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が強力なツールとなります。熟練者の業務プロセスや判断基準をヒアリングし、LLMとの対話を通じてマニュアル化や構造化を行うことで、これまで言語化が難しかったノウハウを効率的に抽出できます。
さらに、実務への応用として「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」の活用が挙げられます。抽出した専門知識を社内データベースに蓄積し、RAGを用いてAIに参照させることで、社内の誰もがベテランレベルの判断を仰げる社内アシスタントを構築できます。また、これを社外向けに展開すれば、24時間365日対応可能な専門特化型のAIチャットボットや、新たなSaaS（Software as a Service）プロダクトとしての収益化も視野に入ります。
日本企業におけるハードルとリスク対応
一方で、日本企業がこの取り組みを進めるにあたっては、特有の組織文化や法制度への配慮が不可欠です。日本では「現場の知見は現場のもの」という意識が強く、専門知識の抽出が「自分の仕事がAIに奪われる」という現場の心理的抵抗を生むケースが少なくありません。そのため、経営層やプロジェクトの推進者は、AIが人の代わりになるのではなく、定型業務や情報検索をAIに任せることで「より高度な対人業務や創造的な仕事に集中するための支援ツール」であるというメッセージを明確に伝える必要があります。
また、ガバナンスとコンプライアンスの観点も重要です。社内の機密情報や顧客データを含む専門知識をパブリックなAIモデルに入力すると、情報漏洩や他社への学習データとしての利用リスクが生じます。企業としてAIを活用する際は、入力データが学習に利用されないエンタープライズ版の契約や、セキュアなクラウド環境での運用が必須です。あわせて、AIが事実と異なる回答をする「ハルシネーション（幻覚）」のリスクを考慮し、最終的な出力結果を人間が確認するプロセス（ヒューマン・イン・ザ・ループ）を業務フローに組み込むことが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
社内の専門知識をAIによってデジタル資産化し、新たな価値を創出するために、日本企業は以下のポイントを押さえて実務を進めるべきです。
第1に、「自社の競争力の源泉はどこにあるのか」を再定義し、優先的にデジタル化すべき暗黙知を特定することです。すべての業務を一度にAI化するのではなく、特定の部署や業務プロセスに絞ったスモールスタートが成功の鍵となります。
第2に、現場の熟練者を巻き込んだAI開発体制の構築です。エンジニアだけでなく、ドメイン知識（業界特有の専門知識）を持つ実務担当者がプロンプトの設計やAIの回答精度の検証に参加することで、初めて実用に耐えうるシステムが完成します。
第3に、リスクマネジメントとガイドラインの策定です。情報セキュリティの担保、著作権法・個人情報保護法への遵守、AIの出力に対する責任の所在を明確にした社内ルールを設け、組織全体で安全にAIを活用する土壌を育てることが、中長期的なビジネスの成長につながります。