生成AIでノウハウの形式知化 ＜人でなければできないのでは？＞

「若手から学びたい」「経験を伝えたい」　ベテランシステム管理者の“胸の内”
福澤陽介 TECH.ASCII.jp (2025/07/23)

記事では、マイスター60が発表した「システム管理者の世代間協働」に関する調査結果から、
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シニアエンジニアの36.4%が、生成AIによる「ベテランの知識・ノウハウの形式知化」に期待している（全体では29.8%）。マイスター60は、「（シニアエンジニアが）長年培った経験を次世代に伝えたいという思いがうかがえ、生成AIが世代間の知識継承を支援する可能性を秘めている」とコメントしている。

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と紹介している。

考えてみた。
生成AIによる「ベテランの知識・ノウハウの形式知化」が可能なのか？

そもそも、ノウハウの多くは暗黙知だ。
そして、暗黙知の形式知化は難しいから、ノウハウの形式知化も難しい。
「あなたの暗黙知を話してください」と言われても話せる人はいないだろう。それが暗黙知だからだ。

生成AIは、多くの文章や画像などの形式知を収集して、それを基に、それなりの回答を出力するシステムだから、暗黙知を収集していなければ、それが出力される可能性は低いだろう。

伝えたいノウハウは、特定の業種や職場固有のノウハウであることが多い。
文章を作成するような、汎用的な作業のノウハウはネットに転がっているから、ユーザは学習データを用意する必要はない。
一方で、特定の業種や、職場固有のノウハウは学習データはネットに転がっていないから、ユーザが用意する必要がある。
しかし、ユーザが、学習データとして使用できるノウハウを用意するのは難しい。
それができるくらいなら、ノウハウは継承されている可能性が高い。

ノウハウの継承
に関しては RAGの実証実験結果報告書(2025/09/04) にも書いた。
ノウハウを含む大量のデータを学習すると、生成AIが解決方法を出力してくれるかもしれない。
あたかも、ノウハウを学習して解決方法を出力していると感じるかもしれない。
しかし、必要な結果を得るための方法を論理的に推論しているわけではなく、確率的に出力しているだけだから、生成AIが出力した解決方法とその結果は、疑似相関である可能性が高い。

疑似相関の罠に陥らないためには、
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• 現場に行く
• 仮説を持つ
• 仮説を振り返る

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ことが必要だ。
おそらく、これがこそ、生成AIにはできない、ノウハウの継承方法ではないかと思う。

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