「背中を見て覚えろ」はもう限界。Google × 生成AIで実現する、自律的な『暗黙知』継承

はじめに：なぜ、「技術伝承」は失敗するのか

「ベテラン社員の頭の中にしかないノウハウが、定年退職と共に失われていく」問題に関連して、多くの企業がこの課題に直面しています。対策として、マニュアル作成プロジェクトを立ち上げたり、ナレッジ共有ツールを導入したりしたものの、数ヶ月後には形骸化してしまった——そんな経験はないでしょうか。

失敗の最大の原因は、「アウトプットの負担をベテラン社員に強いていること」にあります。

多忙を極める熟練者に「若手のためにマニュアルを書いてくれ」と頼んでも、優先順位は上がりません。また、彼らの持つ「勘所」や「文脈」といった暗黙知（Tacit Knowledge）は、テキストにするのが極めて難しく、無理に文書化しても重要なニュアンスが抜け落ちてしまいます。

本記事では、このジレンマを解消するために、Google Cloud と Google Workspace、そして生成AI（Gemini）を組み合わせた、「書かない」「無理しない」次世代の暗黙知継承モデルを解説します。これは単なるツール導入論ではなく、企業の競争力を維持するための経営戦略です。

従来型ナレッジマネジメントの限界と「AI時代の新常識」

①「形式知化」のコストが見合わない

従来の手法は、暗黙知を形式知（マニュアルや文書）に変換するプロセスを人手に依存していました。

これには膨大な工数がかかります。さらに、業務プロセスは日々変化するため、一度作ったマニュアルはすぐに陳腐化し、更新コストも重くのしかかります。

②AIが「文脈」を理解する時代の到来

生成AI、特にマルチモーダル（テキスト、音声、映像を同時に理解できる）AIの登場により、前提が覆りました。

AIは今や、会議の録画から議論の要点を抽出し、チャットの履歴からトラブル対応のフローを推測し、散乱したドキュメントから「正解」を合成できるようになりました。

つまり、人間が意識的に「残そう」としなくても、日々の業務活動（デジタルフットプリント）そのものを、AIがナレッジとして精製・蓄積できる時代になったのです。

Gemini で実現する「3つの継承ステップ」

では、具体的にどのようなシステムを構築すべきでしょうか。Google のエコシステムを活用した、3段階のアプローチを紹介します。

1. 【収集】 ベテランの動きを「そのまま」記録する

無理にドキュメントを書かせるのではなく、ベテランの業務そのものをデジタルデータとして記録します。

• Google Meet の録画＆文字起こし: 熟練者が若手にレクチャーする様子や、トラブルシューティング会議をすべて録画します。Gemini for Google Workspace を活用すれば、自動的に議事録化され、重要な発言が残さされます。
• 作業ログの動画化: 現場作業やシステム操作の画面を動画として Google ドライブに保存します。これだけで、テキストでは伝わらない「操作のスピード感」や「確認のタイミング」が記録されます。

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2. 【抽出】 生成AIが「暗黙知」を構造化する

蓄積された膨大な動画やテキストデータは、そのままでは検索できません。ここで Google Cloud の AI技術（Gemini / Vertex AI）が活躍します。

• 動画のマルチモーダル解析: Google Cloud、Vertex AI を活用すると、数時間の動画の中から「特定のエラーランプが点灯したシーン」や「ベテランが『ここがコツだ』と発言した瞬間」だけを検索可能にできます。
• 非構造化データの構造化: チャットやメールに残る断片的なアドバイスを Gemini に読み込ませ、「トラブルシューティングQ&Aリスト」や「対応フローチャート」を自動生成させます。

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3. 【検索】 「聞けば答える」エージェントを構築する

整理されたデータがあっても、フォルダの奥底に眠っていては意味がありません。目指すべきは、若手社員が「先輩にチャットで聞く感覚」でAIに質問できる環境です。

• Vertex AI Agent Builder (旧 Enterprise Search): Google 検索の技術を自社データに適用します。社内規定、マニュアル、過去のトラブル報告書、そしてAIが解析した動画データを横断的に検索し、「〇〇エラーの対処法は？」という自然言語の質問に対して、ピンポイントで回答と出典（該当する動画の再生位置など）を提示します。

成功の鍵は「ツール選定」ではなく「システム実装力」

この仕組みを構築する上で、多くの企業が誤解している点があります。それは、「SaaSを契約して設定スイッチをオンにすれば、自動的にナレッジシステムが完成する」わけではないという事実です。

①「設定」ではなく「開発」が必要な領域

Google Workspace の標準機能でできることと、Google Cloud (Vertex AI) を使って構築すべきことは明確に異なります。特に、以下のような高度な連携には、専門的なシステム開発（インテグレーション）が必要です。

• 動画解析パイプラインの構築: 「Google ドライブに動画がアップロードされたら、自動的にVertex AIを起動し、解析結果をデータベースに格納する」といった処理は、Cloud Functionsなどを利用した開発が必要です。
• 業務アプリとの連携: 現場の社員が使いやすい検索画面（フロントエンド）を AppSheet などで作成し、バックエンドのAI検索エンジンと接続する部分も、業務フローに合わせた設計・実装が不可欠です。

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②セキュリティと権限管理の重要性

また、技術情報は企業の生命線です。一般向けの生成AIサービスに社外秘情報を入力してしまうと、学習データとして再利用され、情報漏洩につながるリスクがあります。

企業が利用すべきは、「入力データがAIの学習に使われない」ことが契約で保証された法人向け環境です。Google Cloud (Vertex AI) はこの基準を満たしており、さらに「このドキュメントは部長以上しか閲覧できない」といった詳細なアクセス権限を、検索結果にも厳密に反映させる設計が求められます。

活用モデルケース：製造業における「技術伝承DX」

ここでは、ソリューション構成を導入した場合、現場の業務がどのように変わるのか、製造業における理想的なモデルケースを紹介します。

【課題背景】 工場の設備保全ノウハウが属人化しており、ベテラン引退後の品質維持が危惧されていたケース。

1. インプット（現場の負担減）:ベテラン社員は、若手に説明する際にタブレットで動画撮影を行い、所定の フォルダへアップロードするだけ。「マニュアルを書く」という工程を廃止。
2. プロセス（自動化・開発領域）:アップロードをトリガー（Cloud Functions）にして、Vertex AI が動画を解析。音声文字起こしだけでなく、映像内の「設備名」や「異常ランプ」を認識してタグ付けし、検索用データベースへ自動格納するパイプラインを構築。
3. アウトプット（若手の自走）:若手社員専用の検索アプリ（AppSheetで開発）から、「ポンプ 異音」と検索すると、過去の動画内の該当シーンと、関連するマニュアルのページが即座に表示される。

このモデルでは、ベテラン社員の負担を増やすことなく、新人エンジニアの単独解決率を劇的に向上させることが可能です。これを実現するためには、SaaSの導入だけでなく、各コンポーネントをつなぐSI（システムインテグレーション）がカギとなります。

XIMIXの支援

暗黙知の継承は、ツールを入れて終わりではありません。「現場が使い続けられるか」「AIが正しく答えられるデータ構造になっているか」という運用視点と、それを支える確かな技術実装が欠かせません。

私たちXIMIXは、単なるライセンス販売代理店ではありません。Google Cloud の専門技術と、数多くのエンタープライズ企業への導入支援で培った開発力を活かし、アーキテクチャ設計から実装、運用保守まで一貫して伴走します。

• PoC（概念実証）開発: 特定部署を対象とした、Gemini × 社内データ検索のプロトタイプ構築
• セキュアな基盤構築:権限管理を含めたセキュアなシステム実装

「何から手をつければいいかわからない」という段階でも構いません。

XIMIXのGoogle Workspace 導入支援についてはこちらをご覧ください。
XIMIXのGoogle Cloud 導入支援についてはこちらをご覧ください。

まとめ

崖を乗り越えるために必要なのは、ベテランにマニュアルを書かせることではなく、テクノロジーを使って彼らの知見を「蒸留」する仕組みです。

Google Workspace で日々の業務を記録し、Google Cloud の AI でそれを価値ある情報に変える。このサイクルをシステムとして実装することで、組織の学習能力は飛躍的に高まります。

次世代へのバトンタッチを、確かな技術力とAIの力で実現しませんか？