ナレッジ マネジメントとは
ナレッジ マネジメント (KM) とは、社内に存在するあらゆる知識を処理し、監視するために使用されるプロセスです。ナレッジ マネジメントは、個人が持つ個々のスキルや無形のスキルで構成される知識の理解が基盤となります。
ナレッジ マネジメントの分野では、主要な 2 種類の知識を識別します。形式知とは、簡単に表現および理解できるために、他者に簡単に移転できる知識やスキルです(明示知とも呼ばれます)。指示、数学の方程式など、マニュアルに書き留めることができるものはすべて、形式知です。一方、暗黙知とは、うまく表現したり、まとめたり、他者に移転したりするのが困難な知識です。暗黙知は一般的に教えることが難しい直感的なスキルセットであり、ボディランゲージ、美的感覚、革新的な思考などがその例です。(3 つ目の種類の知識は隠れた知識 (implicit knowledge) です。この知識はまだ体系化も移転も行われていない情報ですが、教えることは可能です。隠れた知識は、体系化できる可能性が低い暗黙知とは異なります。ただしこの記事では、主に形式知と暗黙知について説明します。）
これらの種類の知識は、さらに以下の 4 つのカテゴリに分けることができます。
- 事実的知識は、測定、観察、検証が可能なデータです。
- 概念的知識は、観点や仕組みに関連します。
- 予想的知識は、予想、仮説、判断を基にした知識です。
- 方法論的知識は、意思決定と問題解決を扱います。
ナレッジ マネジメントは、組織的な学習を可能にします。組織的な学習とは、企業が製品やサービスの信頼できる専門家の育成だけでなく、そのような育成プロセスの根底にある知識に投資する概念です。組織的な学習に打ち込む企業は、社内の知識を組織レベルで維持し、構築することに関心があります。そのため個人が専門的なスキルを身に付けるのを支援するだけでなく、その知識をすべての従業員が利用でき、すべての従業員に普及させるようにします。
マサチューセッツ工科大学 (MIT) の論文の 1 つに記されているように、ナレッジ マネジメントの主要目的は、「ナレッジ ノード」を接続すること、すなわち知識を持つ人と知識を求める人を結び付けることであり、それによって最終的に組織内の知識を高めることです。論文の著者たちは、その主要目的に沿った KM の目標として、知識の取得、知識へのアクセス向上、知識環境の強化、資産としての知識の管理という 4 つの目標を定めています。
結局のところ、ナレッジ マネジメントとは、チームや組織の中で知識を蓄積し、保存し、共有する統合システムです。KM は複数のコンポーネントと、KM の導入を成功させるための戦略で構成されています。これについては、後ほどこの記事内で詳しく説明します。
ナレッジ マネジメントの使用者
ナレッジ マネジメントは、さまざまな業界で全社的に導入することができます。ただし、KM の導入方法は、業界や会社の規模といった要素によって異なる可能性があります。
KM は通常、小規模な組織と大規模な組織とでは異なる方法で使用されます。小規模企業や創業間もない企業は、早い段階で市場での競争上の優位性を築き上げなければならないため、最初から社内の知識を体系化して保存することによって、KM の恩恵を受ける必要があります。大規模な組織は、たとえ市場で揺るぎない強さを発揮している組織であっても、KM を使用すれば、通常は何の前兆もなくビジネスが絶え間なく変化するデジタル時代に迅速に行動できます。既存の知識を保存し、新しい知識を蓄積する信頼性の高いシステムがなければ、このような市場の変化に対応することは困難でしょう。しかし、KM はあらゆる個人がもたらす知識を資産として扱うため、大規模な企業も小規模な企業も、KM の恩恵を享受できます。従業員は、職場で自分のスキルが尊重されていると感じます。
特定の部門にナレッジ マネジメントを導入したい場合は、実施方法をその部門に合わせてカスタマイズできます。エンタープライズ KM 以外のナレッジ マネジメントは、IT/情報システムや科学、組織管理、業務管理、人材管理、コンテンツ管理などの分野に最もよく導入され、個人的な用途でも使用されます。
ナレッジ マネジメントの歴史
知識を正式に管理するための取り組みは、過去半世紀の大半の期間で行われてきました。しかし、20 世紀後半、コンピューターの進化に伴い、組織はより信頼性の高いストレージ システムを導入し始めました。1990 年代に、最高知識責任者 (CKO) の地位をスウェーデンの金融サービス プロバイダーである Skandia が初めて創設したことで、他の企業がナレッジ マネジメントを組織構造に不可欠なものとして扱う道が築かれました。
実際、複数の学者がこのテーマを正式なものにしたため、ナレッジ マネジメントは科学の一分野と見なされるようになりました。1990 年代半ばに、野中郁次郎氏と竹内弘高氏は、ナレッジ マネジメントに関する最初の学術研究を発表し、知識移転の道筋として、SECI モデル (共同化、表出化、連結化、内面化) を作り出しました。それ以来、野中氏と竹内氏は他の学者と同様に、企業が持つ知識の他の複数の側面を研究してきました。知識を保存して組織全体に普及させる方法を詳しく示したナレッジ マネジメント ライフサイクルも、1990 年代から 2000 年代初頭にビジネス学者によって定められました。最も普及しているモデルは、ウィグ (Wiig)(1993 年)、ザック (Zack)(1996 年)、ビュコウィッズ (Bukowitz) およびウィリアム (Williams)(2000 年)、マクルロイ (McElroy)(2003 年) の 4 つです。
一般的に、ナレッジ マネジメントは、チームや組織の中で知識を蓄積し、保存し、教育する (つまり増やす) という緩やかな傾向から、知識の豊富な労働力を築くことを優先させる方式へと進化してきました。すべては競争上の優位性を獲得するためです。後で説明するように、知識を最適に保存し、組織内の知識移転を活発化させる方法については、いくつかの理論があります。現在のナレッジ マネジメントは「一時的な流行」に過ぎないと言う懐疑論者がいる一方で、テクノロジーやビジネスの進化とともにその戦略、手法、実施体制も進化し続けるという原則は不変であると主張する人もいます。
ナレッジ マネジメントの主なメリット
ナレッジ マネジメントの戦術とは直接関係ないように思えるかもしれませんが、会社の効率性を高めてビジネス上の意思決定を向上することがナレッジ マネジメントの主な目的です。組織内で専門知識を構築し、従業員の間に普及させることで、最終的に高い収益性を生み出す意思決定を、より迅速に、より多くの情報に基づいて下せるようにするという考え方です。
もちろん、副次的なメリットもいくつかあります。KM を成功させると、以下が可能になります。
- 共同作業とアイデアの生成を向上する
- 知識共有の文化を最適化する
- 知的資本を保護する
- 人的資本を資産として扱う(従業員は自分の知識が尊重されていると感じるようになる)
- 将来的な労働力のために知識を取得して保存する
Kevin D. Murray, CPP, CISM is a technical surveillance countermeasures (TSCM) specialist with an extensive career in information security and counterespionage consulting for business and government. He breaks the benefits of KM into four value areas:
制御: 情報がどこにあるかを知らないのは、情報を失う第一歩です。
セキュリティ: 「池ではなくバケツに餌を保管する必要があります。」
アクセス: 情報が必要な場合は、迅速に取得できます。
責任: すべての卵を 1 つのかごに入れると、かごをより慎重に運ぶことを余儀なくされます。つまり、情報の保護が改善されます。
関連情報: [インフォグラフィック] サイロ化された情報によって無駄にされる時間
ナレッジ マネジメントの課題
ナレッジ マネジメントを導入する際に企業が直面する課題は数多く存在します。最も一般的な課題のいくつかを以下に示します。
- 柔軟性と共同作業の文化の創出: これは KM の最も重要で永続的な課題の 1 つです。人々は変化に対して必然的に抵抗する傾向があるため、企業はすでに、新しい方針を実施するのに苦労しています。KM はことのほか困難な可能性があります。従業員が自分のスキルや知識を守りたいと考えたり、同僚から学ぶことに消極的であったりする場合があるからです。
- セキュリティ: 機密情報や個人の知識を部外者から保護しながら、適切な人が情報に簡単にアクセスできる知識移転システムを設計する必要があります。
- 知識の測定: 組織内の知識を測定する指標を定義することは難しいこともあります。特に、簡単に定量化できない暗黙知の場合はこの限りです。これを克服するために、一部の専門家は、努力や結果ではなく(これらも通常は定量化できません)、知識の目的に焦点を当てることを勧めています。
- 専門家の特定: すべての種類の知識に必ずしも 1 人の「保持者」がいるわけではありませんが、社内の誰がその知識を保持しているかを特定し、構築したい知識レベルの基準として使用する必要があります。このプロセスは戦術的に困難であり、スキルレベルについて競争心が旺盛な従業員の間では、細心の注意を要するプロセスでもあります。
- ドキュメントの保存と管理: すべての知識が単純にドキュメントを生み出すわけではありませんが、知識は何らかの形で保存して整理する必要があります。ドキュメント管理は多くの企業にとって課題ですが、組織は KM の重要な側面です。ドキュメントを管理できなければ、保存した知識を見つけて使用することはできません。専用のドキュメント管理システムを使用してすべての知識を整理することを検討してください。
- 組織全体への知識の普及: 知識を保存したら、他のチーム メンバーがその知識にアクセスできるプロセスを考案する必要があります。これは理論上も戦術的にも複雑であるため、多くの組織はこの目的のために特別に設計されたソフトウェア システムを選択しています。KM システムについては、後ほど詳しく見ていきます。
- 継続的な改善: ほとんどのプロセス主導の戦略と同じく、導入したナレッジ マネジメント システムは継続的に改善する必要があります。定期的にレビューを行うか、可能であれば、プロセスを継続的に最適化するためのリソースを確保してください。
- KM の保管場所の決定: KM を組織全体で実施する場合、どの部門が戦略を「所有」するかを決定します。企業の場合、人事部門や IT 部門に KM を保管するのが最も一般的です。この部門は、知識そのものを効果的に管理するだけでなく、知識共有や組織的学習のコミュニティを維持する責任も担います。
ナレッジ マネジメントの仕組み: 基本的な構成要素と戦略
前述のとおり、ナレッジ マネジメントの背後にあるのは、最適なビジネス上の決定を下すためには、全従業員が可能な限り教育を受け、熟練していなければならないという理論です。すべての従業員が教育を受け、継続的に学習できるようにする 1 つの方法は、組織的な学習を活発化させることです。企業は、ナレッジ マネジメントを導入することでこれを行うことができます。これを実践すれば、既存の知識 (形式知と暗黙知の両方) が体系化され、保存されるだけではありません。それらの知識を他の従業員に普及させることができるため、従業員はスキルを蓄積し続けることができます。もう 1 つのメリットは、KM によって知識が均等に分散されるため、サイロ化を生み出す人がいなくなる点です。
大きな影響を与えた学術論文で野中氏と竹内氏が最初に記したように、ナレッジ マネジメントへの主なアプローチ方法は以下の 3 つです。
- 人中心: 人や人間関係、学習コミュニティの形成方法、その他の非公式な知識共有方法に重点を置きます。このアイデアは、生態学的 KM 理論としても知られています。
- テクノロジー中心: 知識の保存と移転を容易にするテクノロジーに焦点を当て、知識共有を促進するテクノロジー システムの構築を目指します。
- プロセス中心: 組織の構造とプロセスがどのように知識共有と組織的学習に適応し、それらを促進するかに関心を向けます。この概念には、生産プロセス、組織階層、文化的な枠組みが含まれます。
どのアプローチを選択するかは、貴社が現在どのように運営されているかによって異なります。組織の構造、方針、管理方法、既存のプロセスはすべて、どのように KM を導入できるかを判断するための要素を作り出します。ただし、選択したアプローチにかかわらず、KM を導入すると必然的に組織の人材、テクノロジー、プロセスに影響が及びます。したがって、ナレッジ マネジメント戦略を実行する際は、3 つのアプローチをすべて心に留めておきましょう。
理論上のアプローチは別として、知識を扱う戦術的な方法で一般的なものがいくつかあります。一般的な戦略は次のとおりです。
- 知識の保存と知識の共有: 知識を保存するには、知識を蓄積し、体系化し、信頼できるストレージ システムで保守する必要があります。これは最初のステップとしては適切ですが、ナレッジ マネジメントを成功させるには、保存した知識を普及させるシステムも必要です。
- 体系化とパーソナライゼーション: これらの戦略の違いは、前の例と似ています。体系化とは、知識を収集し(データベースの作成と保守、コンテンツのアーキテクチャ、ソフトウェア ストレージ システムをサポートするためのトレーニング)、これらの収集システムを認識してもらう活動です。パーソナライゼーションとは、学習コミュニティを形成し、積極的な議論と知識移転を促進し、グループ間の交流を促進することにより、従業員とこの体系化された知識を結び付けることです。
- プッシュとプル: この 2 つは正反対の戦略を表します。プッシュ戦略では、個人は積極的に自分の知識を伝えられる形にして、他の人が利用できるようにします。プル戦略では、チーム メンバーが専門家を探して知識共有を依頼するため、必要な場合にのみ知識を移転します。
- SECI モデル: 1996 年に野中氏と竹内氏が初めて提案した知識移転戦略モデルであり、ナレッジ マネジメント理論の基礎と考えられています。以下の 4 種類の知識移転が解説されています。
- 共同化: 観察、指導、実践を通じて知識を直感的に移転する、暗黙知から暗黙知への変換。
- 表出化: 直感的で無形の知識を教えることができるようにするために体系化する、暗黙知から形式知への変換。暗黙知は消化可能な指示に分解することが非常に困難なため、この種類の知識移転は最も困難です。
- 連結化: 体系化された知識を移転する、または別の体系化された知識と組み合わせる、形式知から形式知への変換。この種類の知識移転が最も簡単です。
- 内面化: 組織が体系化された知識に従って実践することで、その知識が直感的になる、形式知から暗黙知への変換。
データ マイニングは、アルゴリズムに基づいてデータ パターンを発見するプロセスであり、高度なナレッジ マネジメント プログラムのもう 1 つの一般的な要素です。社内のすべての知識を体系化すると、巨大な知識ライブラリが作成されるため、データ マイニングがパターンの特定やデータ抽出に役立ちます。データ マイニングは依然として定性的な方法でデータを分析しますが、プログラムを自動化すれば、アルゴリズム処理に依存できる可能性が高いでしょう。
ナレッジ マネジメントのライフサイクル
前述のとおり、ナレッジ マネジメントのプロセスは一般的なステップに従います。この工程は現在、知識を保存して組織全体に普及させる方法とともに、複数の学者によって正式なものになっています。この工程には、ナレッジ マネジメントのライフサイクルを構成するプロセス、ツール、テクノロジーが含まれます。
各ライフサイクルはステップごとに異なりますが、このインフォグラフィックは基本的なステップを示しています。
ナレッジ マネジメントのライフサイクルには、半競合する複数の理論があります。微妙な理論的な違いや構文上の違いはありますが、上位 4 つのモデルはすべて、類似のパターンに従います。以下は、上位 4 つの KM ライフサイクル モデルです。
- ウィグ (Wiig) モデル (1993 年): このモデル は、情報を有用なものにするには整理が必要であるという原則に基づきます。したがって、このモデルは主に、すべてのデータを体系化した後に整理することを重視しています。ただし、知識をどのように構築し、保存し、(保存された他の知識とともに) 保管し、組織内に広めるかもまとめています。ウィグ (Wiig) モデルのフェーズは、作成、調達、編集、変換、応用です。
- ザック (Zack) モデル (1996 年): このモデルのフェーズはウィグ (Wiig) モデルと似ていますが、ザック (Zack) モデルは、新しい段階に進む際に標準化された論理的なプロセスを優先させます。71 ザック (Zack) モデルのフェーズは、習得、改良、保管/検索、分散、提示です。
- ビュコウィッズ (Bukowitz) およびウィリアム (William) モデル (2000 年): このモデルは 、前述の 2 つのモデルを基盤としていますが、知識ストレージの定義を拡張して、この学習コミュニティ (コミュニケーション、階層、職場での関係など) をサポートするインフラストラクチャを含めています。ビュコウィッズ (Bukowitz) 氏とウィリアム (William) 氏は、知識リポジトリを維持するだけでなく、時間をかけて構築する必要性も強調しています。このモデルのフェーズは、取得、使用、学習、貢献、評価です。
- マクルロイ (McElroy) モデル (2003 年): ビュコウィッズ (Bukowitz) およびウィリアム (William) モデルのプロセスを重視して構築されたマクルロイ (McElroy) モデルは、知識の生産と統合に重点を置いています。このモデルでは、グループ学習を改善する取り組みの一環として、チーム メンバーが知識を受け取ったり理解できなかったりした場合に「クレーム」を提出する方法を作成します。マクルロイ (McElroy) モデルのフェーズは、学習、検証、習得、統合、完了です。
これらのモデルのさまざまなフェーズがすべて、どのように関連し合っているかを以下に示します。
キミズ・ダルキル (Kimiz Dalkir) (Ph.D) が提案した統合型のナレッジ マネジメント サイクルでは、これまで説明した複数の概念を 1 つの一般的なフレームワークに統合しています。ダルキル (Dalkir) (Ph.D) は、知識の取得/作成、知識の共有と普及、知識の習得と応用という、モデルの重要な 3 つの段階を特定しています。このモデルでダルキル (Dalkir) (Ph.D) は、保存されている知識の量と品質だけでなく、基礎となるプロセスも継続的に改善できるようにすることを目的としたサイクルの側面を強調しています。
ナレッジ マネジメントを改善する方法
KM のライフサイクルを理解していても、ナレッジ マネジメントの導入が困難な場合があります。ナレッジ マネジメントを改善する方法について、ヒントをいくつか紹介します。
- 組織内の知識の流れを理解する: さまざまな KM ライフサイクル モデルが、従うべきフェーズを列挙していますが、これらは単なる青写真に過ぎません。ナレッジ マネジメントは、貴社が現在どのように必然的に知識を習得、保存、共有しているかを理解している場合にのみ成功するため、既存の情報の流れを使用して正式なナレッジ マネジメント プロセスを構築してください。
- 目標と測定方法を明確に定義する: どのようなプロジェクトでも、明確に定義された目標がなければ、成功したかどうかを判断することはできません。KM を導入する前に、目標と測定方法を選択してください。
- 共同化を促す: 知識移転の環境を育む 1 つの方法は、会話や何気ない共有によって自然に知識移転が起きるようにすることです。チーム メンバーが職場で会話を交わし、関係を形成できるようにすると、情報やアドバイスを求め合ったり、新しいスキルを学んだりする可能性が高くなります。
- 新しい知識を生成する: ナレッジ マネジメントは、既存の知識を保存することを重視しているだけではありません。新しい情報の継続的な流れを管理するプロセスを作成する必要があることに留意してください。組織内で新しい知識を積極的に生成することで、確固たる知識の流れを作り出すだけでなく、新しい知識と各自の知識を資産として扱っていることを従業員に示してください。そうすれば、KM を採用する従業員が増えるでしょう。
- テクノロジーを採用する: テクノロジーは、KM プロセスを標準化し、整理する上で大きな役割を果たす可能性があります。ただし、テクノロジー自体はナレッジ マネジメントではなく、プロセスを強化するための手段に過ぎないことを忘れないでください。ナレッジ マネジメントのテクノロジーについては、次のセクションで詳しく説明します。
ナレッジ マネジメント システムとは
ナレッジ マネジメント システムとは、知識の保存と管理に使用されるあらゆるテクノロジーであり、本質的にはナレッジ マネジメントを監督するツールです。しかし、成功を収めるナレッジ マネジメント システムは、知識の体系化、知識の検索、共同作業の改善、全般的な組織的学習の活発化など、KM の根本的な目標にも対処します。
ナレッジ マネジメント システムは、KM プロセスを最適化する便利なツールから、KM 自体に不可欠な構成要素へと進化してきました。現在、組織は KM システムに依存してナレッジ マネジメントの多くの機能を実行していますが (データ ストレージがその一例であることは明白です)、テクノロジー システムも、他の目標と併せて、共同作業やグループ学習の促進に役立つ可能性があります。
現代のナレッジ マネジメント システムには、いくつかの新しい機能があります。ここでは、主要な機能をいくつか紹介します。
- コンテンツとドキュメントの管理: 知識を体系化すると、ほとんどの場合、ドキュメント (または別の形式のコンテンツ) が作成されるため 、これは重要な要素です。KM システムを選択する際は、プラットフォームが必要なファイルのサイズ、種類、量をサポートできることを確認してください。これは、大量のデータを保存し、定期的に拡張する必要がある企業にとって特に重要です。(この機能については、エンタープライズ ポータルを参照してください。)
- 教訓のデータベース: 無形の知識 (多くの場合、暗黙知) を明確にし、他のユーザーが利用できるようにすることを目指すシステムです。教訓のデータベースが焦点を当てているのは、その名のとおり、他の人が従うべき専門家の教訓 (ベスト プラクティスと考えてください) です。ここで重要なのは、このような定性的な情報を格納できるデータベースを見つけ、利用しやすくすることです。
- グループウェア: 前述のとおり、共同作業は KM の重要な構成要素です。グループウェアとは、共同作業プラットフォームのことであり、通常はリモートでコミュニケーションを取る必要がある従業員向けに作成されています。グループウェアは、同期型グループウェア (共同作業と更新がリアルタイム) と非同期型グループウェアという 2 つのカテゴリに分かれています。
- 人工知能 (AI): KM システムに AI (テレプレゼンス) を採用すると、データの分析と KM プロセスの監視を担っていた人間のコンサルタントが AI に置き換わります。現在、とりわけコグニティブ コンピューティング、適応技術、インテリジェントなフィルタリング ツールは、知識の体系化に大きな影響を与えており、今後より多くの KM システムで採用される可能性が高いでしょう。ただし、現在のデータ作業の多くで人間が品質保証 (QA) を行う重要性が指摘されており、AI がこの領域を完全に引き継ぐことについては、AI の能力が不安視されています。
KM システムはナレッジ マネジメントの自動化と標準化に役立つ可能性がありますが、システムを実装する際にはいくつかの課題があります。セキュリティ、データの精度、テクノロジーの変化 (コスト、実装、使いやすさ) は、最初から留意して重点的に取り組むべき課題です。しかし、より広範で継続的な課題は、テクノロジーを通じて共同作業と知識共有の文化を創出することです。従業員は以前から同僚と情報を共有することに消極的かもしれず、テクノロジーによって、情報共有を行う上でさらなる障壁が作り出される可能性があります。したがって、このような知識移転をサポートし、活発化させるプロセスを構築する必要があります。
ケビン・マレー (Kevin Murray) 氏は、KM システムを選択する際に求めるべき重要点として、以下の 4 つを挙げています。
- セキュリティ: 情報は貴重です。他の貴重品と同じく、それを盗む人もいます。
- アカウンタビリティ: 情報は正確な場合にのみ価値があります。アクセスを制限し、徹底的にログに記録し、正確性を検証してください。
- バックアップ: バックアップの価値は誰もが知っていますが、全員がバックアップ方法を知っているわけではありません。CEO のデスクにバックアップ ドライブを隠しておくと、建物が浸水したり火事になったりしたら何の役にも立たなくなります。バックアップの作成、保守、および適切な保存は、自動機能でなければなりません。
- 使いやすさ: システムが難しすぎたり、使いにくかったりすると、ユーザーは手っ取り早い方法を取ります。そのような方法を取ると、通常はセキュリティが低下し、管理している情報の整合性も低下します。
KM システムの将来について議論すると、多くの批評家はナレッジ マネジメント自体が一時的な流行であると主張します。一方で KM と KM システムは、今日のビジネス環境の要求を満たすべく、より多くの AI 主導型システムを組み込みながらひたすら進化するだろうと考える人もいます。マレー (Murray) 氏は後者のグループに同意します。
「一時的な流行ではありません。不可欠なシステムです。作成される情報の量は毎年増加します。情報を役立てたければ、管理する必要があります。」マレー (Murray) 氏はこのように述べています。「タイプライターやワープロ ソフトの進化と同様に、KM システムの普及率、機能性、使いやすさは向上し続けます。人工知能 (AI) は今後さらにナレッジ マネジメント システムに組み込まれるでしょう。」
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