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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2026.08.21

2026年の5つのナレッジマネジメントのトレンド定義（5 Knowledge Management Trends Defining 2026）

テーマ：人工知能(650)

カテゴリ：文書管理

5 Knowledge Management Trends Defining 2026

2026年の5つのナレッジマネジメントのトレンド定義

2026 knowledge management trends will be driven by AI innovation, shifting workforces, and evolving requirements for knowledge management systems. Discover the five KM trends that will define how enterprises capture, manage, and share knowledge in 2026.
2026年のナレッジマネジメントのトレンドは、AIの革新、変化する労働力、そしてナレッジマネジメントシステムに対する要件の進化によって牽引されるでしょう。2026年に企業がどのようにナレッジを収集・管理・共有するかを定義することになる、5つのナレッジマネジメントのトレンドをご覧ください。

Kelly Dell
ケリー・デル

published Jan 28, 2026
2026年1月28日公開

Table of Contents
目次

1. Preparing Knowledge Systems for the Age of AI
AI時代に向けたナレッジシステムの準備

ナレッジが信頼できるものであることの証明

3. Human-In-The-Loop: A Non-Negotiable for AI Systems
人間の関与：AIシステムにおいて譲れない条件

4. Capturing Tacit and Implicit Knowledge
暗黙知と潜在知の取得

5. Measuring Knowledge Management's ROI
ナレッジマネジメントの投資対効果の測定

Stay Up to Date on Knowledge Management Trends
ナレッジマネジメントのトレンドに関する最新情報を手に入れる

How are leading organizations preparing for the next evolution in knowledge management (KM)? The KM landscape is undergoing its most significant transformation in decades. Organizations that once treated KM as an IT function or documentation project are now recognizing it as a strategic imperative that directly impacts their bottom line, innovation capacity, and ability to retain critical expertise.
先進的な組織は、ナレッジマネージメント（KM）における次の進化にどのように備えているのでしょうか。 KMの状況は、ここ数十年で最も重大な変革を迎えています。かつてKMをITの役割やドキュメント作成プロジェクトとして扱っていた組織も、現在ではそれを自社の収益、技術革新能力、そして重要な専門ナレッジを維持する能力に直接影響を与える戦略的必須課題として認識しつつあります。

2026年における変化は、AI技術の進歩、変化する労働力の動向、そしてナレッジマネージメントシステム（KMS）に対する新たな要件によってもたらされます。適応に失敗した企業は、儲かるビジネスチャンスを逃し、重要な組織上のナレッジを失うリスクを冒すことになります。

Discover the five knowledge management trends that will define how enterprises capture, manage, and share knowledge in 2026.
2026年に企業がどのようにナレッジを収集・管理・共有するかを定義する、5つのナレッジマネジメントのトレンドをご覧ください。

1. Preparing Knowledge Systems for the Age of AI
1. AI時代に向けたナレッジシステムの準備

After the initial surge of AI solutions in 2024, organizations are turning their attention to building robust knowledge management systems that can sustain AI adoption. While companies continue to launch new AI projects this year, Gartner predicts that businesses will discontinue 60% of AI initiatives by the end of 2026 due to a lack of AI-ready data. Studies also indicate that poorly structured knowledge foundations are behind stalled AI projects. Therefore, one core challenge is adapting existing and future knowledge content so AI applications can access and understand the information.
2024年のAIソリューションの初期の導入ラッシュを経て、組織はAIの定着を支えることができる堅牢なナレッジマネージメントシステムの構築へと関心を向けています。企業が今年（2026年）も新しいAIプロジェクトを立ち上げ続ける一方で、ガートナーは、AIに適したデータの不足が原因で、2026年末までに企業がAIの新たな取り組みの60%を中止・廃止すると予測しています。調査でもまた、不十分な構造のナレッジ基盤がAIプロジェクトの停滞の原因であることが示されています。そのため、1つの核心的な課題は、AIアプリケーションが情報にアクセスして理解できるように、既存および将来のナレッジコンテンツを適応させることです。

まずこれには、標準化された用語、一貫したメタデータと分類体系、そしてより豊かなセマンティック・コンテキスト（意味のある文脈情報）が必要となります。こうしたコンテンツの拡充により、AIシステムはナレッジを確実に解釈し、関連する情報を結びつけ、必要な時に適切な回答を提供できるようになります。さらに、AIはナレッジの欠落がある場合に推測したり情報を補足したりすることはできません。これを解決するために、ナレッジチームは自社コンテンツのAI準備度を分析し、場合によっては情報アーキテクトと協力して、コンテンツ構造と戦略を再構築しなければなりません。これらのコンテンツの強化が組み合わさることで、AIの意思決定と業務効率が向上します。

Beyond the quality and structure of content, KM systems matter when AI is concerned. Part of the existing content is properly stored in systems of record, which are reliable, identifiable reference sources of structured information for AI, such as CRMs for customer information or ERPs for financial data. However, most content remains siloed and scattered across the enterprise knowledge ecosystem in file systems that are hardly usable for AI.
コンテンツの品質や構造だけでなく、AIに関する限りはKMシステムそのものも重要です。既存のコンテンツの一部は「記録システム」に適切に保管されています。これは、顧客情報のためのCRMや、財務データのためのERPのように、AIにとって構造化された情報の信頼でき、特定可能な参照元となります。しかし、ほとんどのコンテンツはサイロ化されたまま、AIにとってはほとんど使用できないファイルシステム内の企業ナレッジ・エコシステム全体に亘り散在しています。
To provide AI with a clear, authoritative source of information, knowledge teams must adopt modern solutions that unify fragmented content for each knowledge domain and restructure unstructured content for AI-fitness. Such platforms emerged in 2025 as smart AI-gateways, and they will help organizations fully realize returns on their AI technology investments.
AIに明確で権威ある情報源を提供するために、ナレッジチームは、ナレッジ領域ごとに断片化されたコンテンツを統合し、非構造化コンテンツを「AI適合性」に合わせて再構築する最新のソリューションを採用しなければなりません。そのようなプラットフォームは2025年に「スマートAIゲートウェイ」として登場し、組織がAI技術投資の見返りを完全に実現する助けとなるでしょう。

2. Proving that Knowledge is Trustworthy
2. ナレッジが信頼できるものであることの証明

Adopting new AI tools will force teams to address questions and concerns around knowledge governance, validation, and provenance. AI-generated responses call into question whether users can trust what AI says is true. This is particularly important since 54% of people report being wary about trusting AI systems, according to a 2025 KPMG study.
新しいAIツールの採用により、チームはナレッジの統制、検証、および出所に関する疑問や問題に対処せざるを得なくなります。AIが作成した回答は、ユーザーが「AIが正しいと言っていること」を信頼できるかどうかという疑問を抱かせます。2025年のKPMGの調査によると、54%の人がAIシステムの信頼性に警戒的になっていると報告しているため、これは特に重要です。

To tackle this issue, companies need to demonstrate provenance for each AI output. This means providing transparent information about the AI model used and its outputs. It is also about ensuring that knowledge is governed, validated, and traceable from its source to its point of use.
この課題に対処するため、企業は個々のAI出力に対して出所を示す必要があります。これは、使用されたAIモデルとその出力に関する透明性のある情報を提供することを意味します。また、ナレッジが統制され、検証され、その情報源から利用点まで追跡可能であることを保証することでもあります。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝続く＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

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