情報開発と利活用

令和維新

2004年4月から企業を離れ、コンサルタントや情報起業を試行しながら、失われた２０年を取り戻し、日本再生をめざす私の歩みをみて一人でも多くの後継者が出てくれることを祈りつつ友達から紹介されたこのホームページの更新を続け、これまでの活動の記録と今やビッグデータ、AI,、IOT,ブロックチェーン、仮想通貨の時代になってしまいましたが、私の現状認識と関連技術を紹介していきたい。

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2026.08.20

（2）2026年の5つの知識マネジメントのトレンド定義（5 Knowledge Management Trends Defining 2026）

テーマ：知識(102)

カテゴリ：人工知能

As these requirements advance, knowledge managers will step into expanded roles guiding AI strategy within knowledge operations. Beyond traditional content stewardship, they will define usage guidelines, establish standards for structure and quality, set rules for human oversight, and ensure AI systems operate in alignment with organizational objectives, risk frameworks, and compliance obligations. Zooming out to a company-wide view, knowledge managers also need to build an organizational knowledge culture. This includes encouraging knowledge sharing, coaching teams, and setting incentives.
これらの要件が進展するにつれ、ナレッジマネージメント者は知識運用内におけるAI戦略を導く拡大された役割へと踏み出していくことになります。従来のコンテンツ管理を超えて、彼らは利用ガイドラインを定義し、構造と品質の基準を確立し、人間の監視に関するルールを設定し、AIシステムが組織の目標、リスクの枠組み、および法令準拠上の義務に沿って運用されることを保証するようになります。会社全体に視点を広げると、ナレッジマネージメント者は組織的な「知識共有の文化」を構築することも求められます。これには、知識共有の促進、チームへのコーチング、そして動機付けの設定が含まれます。

4. Capturing Tacit and Implicit Knowledge
暗黙知および潜在知を捕捉すること

While the concept of capturing tacit and implicit knowledge is not new, AI raises the stakes. AI can only scale explicit information. Without capturing tacit and implicit knowledge, AI systems amplify existing knowledge gaps, leading to oversimplified outputs and incorrect assumptions.
暗黙知および潜在知を捕捉するという概念は新しいものではないが、AI はその重要性を高めている。 AI は明示的な情報しかスケールできない。暗黙知および潜在知を捕捉しなければ、AI システムは既存の知識ギャップを増幅し、過度に単純化された出力や誤った前提につながるのである。

Beyond addressing AI system requirements, capturing tacit and implicit knowledge will dampen the growing risk of knowledge loss. Veteran employees are retiring, hybrid work reduces informal knowledge transfer, and competitive job markets accelerate employee turnover. The solution lies in systematically capturing the valuable insights that live in experts’ minds.
AI システムの要件に対処することを超えて、暗黙知および潜在知を捕捉することは、増大する知識喪失のリスクを抑制する。ベテラン従業員は退職し、ハイブリッドワークは非公式な知識伝達を減少させ、競争の激しい労働市場は従業員の離職を加速させる。解決策は、専門家の頭の中に存在する価値ある洞察を体系的に捕捉することにある。

To preserve it, companies must move beyond documentation alone and focus on supporting knowledge exchange with the right tools and processes. Successful strategies require both infrastructure and action:

Workplace knowledge sharing: Establish communities of practice, internal forums, and collaborative spaces. These are places where people of all expertise levels come together to share knowledge freely.
職場での知識共有：実践コミュニティ、内部フォーラム、協働スペースを確立する。これらはあらゆる専門レベルの人々が自由に知識を共有する場所である。

Knowledge networks: Connect internal teams directly with experts and not just content. These interactions facilitate knowledge transfer and provoke valuable questions and discussions that AI can document.
知識ネットワーク：内部チームをコンテンツだけでなく専門家と直接つなぐ。これらの相互作用は知識移転を促進し、AI が文書化できる価値ある質問や議論を生み出す。

Technology enablement: Invest in tools that support collaboration. This includes AI knowledge documenting tools, internal communication tools like Slack and Notion, and Product Knowledge Platforms like Fluid Topics.
技術の活用：協働を支援するツールに投資する。これには AI による知識文書化ツール、Slack や Notion のような内部コミュニケーションツール、Fluid Topics のようなプロダクトナレッジプラットフォームが含まれる。

Cultural transformation: Create a work culture where employees value teamwork and sharing learnings. Teams can build this into performance expectations and rewards to drive transformation.
文化的変革：従業員がチームワークと学びの共有を重視する職場文化を創出する。チームはこれを業績評価や報酬に組み込み、変革を推進することができる。

The payoff is substantial. Organizations that capture institutional knowledge before it disappears will gain a competitive advantage, reduce training time for new hires, and build resilience against workforce changes.
その成果は大きい。消えゆく前に制度的知識を捕捉する組織は競争優位を獲得し、新入社員のトレーニング時間を短縮し、労働力の変化に対する回復力を構築するのである。

5. Measuring Knowledge Management’s ROI
５．ナレッジマネジメントの ROI を測定すること

Gone are the days when KM success was measured by the number of documents in your repository. In 2026, organizations are demanding concrete proof that their knowledge initiatives deliver measurable business value. The key is to choose analytics that clearly illustrate how knowledge contributes to tangible ROI and affects business goals. These goals include revenue, customer satisfaction, employee retention, and more.
リポジトリ内の文書数で KM の成功を測定していた時代は終わった。 2026年、組織は知識イニシアチブが測定可能なビジネス価値を提供しているという具体的な証拠を求めている。鍵となるのは、知識が収益、顧客満足度、従業員定着率などのビジネス目標にどのように貢献し、ROI に影響するかを明確に示す分析を選択することである。

Time to resolve issues: Track how quickly your teams close support tickets, resolve customer issues, or address internal requests. Slower resolution times often signal that employees can’t find the right information quickly enough, or that existing documentation lacks clarity. This metric directly ties knowledge accessibility to productivity.
問題解決までの時間：サポートチケットのクローズ、顧客問題の解決、内部リクエストへの対応がどれほど迅速かを追跡する。遅い解決時間は、従業員が適切な情報を迅速に見つけられない、または既存の文書が不明瞭であることを示す。これは知識アクセス性と生産性を直接結びつける指標である。

Repeat error rate: High rates indicate that knowledge capture isn’t effective, solutions aren’t clear, documentation doesn’t address root causes, or knowledge isn’t shared. This metric identifies where processes are breaking down and which documentation or training needs improvement. Related metric: reduction in operational errors.
再発エラー率：高い率は知識捕捉が効果的でない、解決策が明確でない、文書が根本原因に対処していない、または知識が共有されていないことを示す。この指標はプロセスがどこで崩壊しているか、どの文書やトレーニングが改善を必要としているかを特定する。関連指標：運用エラーの減少。

Time to proficiency (TTP): This is the time it takes for a new employee to perform their role independently. Extended onboarding periods often indicate problems with content discoverability, search functionality, or outdated information. Reducing time to proficiency not only accelerates productivity but also cuts training costs significantly. Related metric: reduction in training costs.
職務習熟までの時間（TTP）：新入社員が独立して役割を遂行できるようになるまでの時間。長い新人研修期間は、コンテンツの発見性、検索機能、情報の古さに問題があることを示す。習熟時間の短縮は生産性を加速するだけでなく、トレーニングコストを大幅に削減する。関連指標：トレーニングコストの削減。

Knowledge helpfulness ratings: Views and downloads don’t tell the whole story. What matters is whether the information actually solves problems. Collecting direct feedback on content usefulness alongside related metrics like customer satisfaction (CSAT) and Net Promoter Score (NPS) reveals whether your knowledge base is truly serving its purpose.
知識の有用性評価：閲覧数やダウンロード数は全体像を示さない。重要なのは情報が実際に問題を解決するかどうかである。コンテンツの有用性に関する直接的なフィードバックを収集し、顧客満足度（CSAT）や NPS などの関連指標と組み合わせることで、ナレッジベースが本当に役割を果たしているかが明らかになる。

Knowledge retention for critical roles: To track tacit knowledge, teams should measure the percentage of identified critical knowledge that is documented or otherwise transferable. This is particularly important for mission-critical processes and high-risk decisions.
重要役割における知識保持：暗黙知を追跡するために、チームは特定された重要知識のうち文書化されている、または移転可能な割合を測定すべきである。これはミッションクリティカルなプロセスや高リスクの意思決定に特に重要である。

8 Knowledge Management Metrics to Track for Business Success
ビジネス成功のために追跡すべきナレッジマネジメント指標8項目

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Stay Up to Date on Knowledge Management Trends
ナレッジマネジメントのトレンドを最新の状態に保つこと

We expect these five trends to dominate headlines in the knowledge management world this year as companies continue to launch and refine AI projects. The quality of AI outputs is determined by the quality of the content feeding the model, so these projects are intrinsically linked to knowledge workflows, systems, and strategies. Still, 80% of all AI projects don’t make it past pilot stages. The 20% of successful projects will come from organizations that embrace these trends — preparing AI-ready knowledge foundations, integrating human validation workflows, implementing knowledge capture processes, and ensuring trustworthy AI outputs.
今年、企業が AI プロジェクトを開始し、洗練させ続ける中で、これら 5 つのトレンドがナレッジマネジメントの世界で見出しを支配すると予想される。 AI の出力品質はモデルに供給されるコンテンツの品質によって決まるため、これらのプロジェクトは知識ワークフロー、システム、戦略と本質的に結びついている。それでも、AI プロジェクトの 80% はパイロット段階を超えられない。成功する 20% のプロジェクトは、AI 対応の知識基盤を準備し、人間による検証ワークフローを統合し、知識捕捉プロセスを実装し、信頼できる AI 出力を確保する組織から生まれるのである。

New technologies and tools are driving change, and companies need to keep up to transform and reinforce their knowledge systems. Thriving teams won’t necessarily adopt every tool at once. Rather, they will be strategic in their selection based on organizational goals, personnel trends, and digital readiness.
新しい技術とツールが変革を推進しており、企業は知識システムを強化するためにそれに追随する必要がある。成功するチームはすべてのツールを一度に採用するわけではない。むしろ、組織の目標、人材の傾向、デジタル準備状況に基づいて戦略的に選択するのである。

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