機械の知能に頼るのであれば、まず二種類の知識を理解する必要がある。
知識を理解することで、機械に単純で退屈な作業を任せるべき場面と、人間が直感的な業務を担うべき場面を区別できるようになる。
このような取り組みは、ビジネスにとっても教育にとっても有益である。
仮想世界と物理世界の相互依存が強まるにつれ、知識、そしてそれをどのように管理するかが、状況を乗り切るための秘訣となる。そして、成長を遂げるための秘訣にもなる。
仮想技術は急速に物理世界と結びつきつつあり、企業はそれに適応する必要がある。しかしそれは、単に人間をロボットに置き換えたり、すべての意思決定を人工知能（AI）に委ねたりすることを意味するわけではない。
テクノロジーは強力ではあるものの、方程式の一部にすぎないからである。実際、今日の第4次産業革命（FIR）において人間の知能は最も価値ある資産の一つとなり、自動化されたテクノロジーと人間の洞察の適切なバランスを取れなければ、企業は行き詰まる可能性がある。
これは知識マネジメントの問題に帰着する。人間と機械の両方からなるチームを率いる際、経営幹部は、暗黙知と形式知という二つの主要な知識の種類を理解し、それぞれをどのように最も効果的に活用するかを知る必要がある。
ここに至るまでの経緯は？
「第4次産業革命は、製造業における仮想システムと物理システムが、グローバルなレベルで柔軟に相互に協働する世界を生み出す」” と記している。 世界経済フォーラムの創設者兼執行会長クラウス・シュワブは、2016年の著書で次のように述べている。第4次産業革命。
同書の中で、彼はこの用語そのものを生み出し、次のように記している。「私たちは、生活、仕事、そして互いとの関わり方を根本的に変えつつある革命の始まりにいる。」”
過去の三つの産業革命と同様に、FIRは私たちの生活様式や企業の事業運営のあり方を根本的に変えることになる。これまでの革命は、蒸気機関や機械化から、電力や大量生産に至るまで、あらゆるものをもたらしてきた。直近では、第3次産業革命がデジタル化とコンピューターを加えた。
FIRはすでに、多くの産業で劇的な変化を引き起こしている。とりわけ重要なのは、私たちの物理的な体験と、AI、機械学習、仮想現実・拡張現実、ロボティクス、バイオエンジニアリング、クラウドコンピューティングといった急速に進歩する技術との融合が進むことである。
この革命は、オンラインとオフライン、技術と生物学の境界を曖昧にしていく。例えば、リアルタイムの自動音声認識、災害救助ドローン、ゲノム編集、AIを活用したカスタマーサービスのチャットボットなどを思い浮かべてほしい。
FIRは仮想的な革命だと語られることが多いが、それは全体の半分にすぎない。その核心において、FIRは知識の革命でもある。今後、私たちは人間と機械の知能を組み合わせることで、真に変革をもたらすビジネス、サービス、製品を生み出していくことになる。
あなたは知識とは何か、本当に理解しているだろうか？
FIRの時代に成功するためには、ビジネスリーダーはまず知識がどのように機能するかを理解する必要がある。要するに、知識には形式知と暗黙知の二種類がある。
形式知は、容易に言語化、数値化、体系化、共有、プログラム化することができる。例えば、社内マニュアル、調査報告書、ホワイトペーパー、ハウツー動画、データセットなどがそれにあたる。これらは定型的な業務や手順にプログラムされ、その後機械に割り当てられる。
一方、暗黙知ははるかに捉えにくい。それは無形であり、個人的な経験から得られる洞察や、蓄積された専門性、さらには基本的な勘に至るまで多岐にわたる。
例えば、ベテランの営業担当者は、取引をまとめられると直感的に感じることがあるし、医師は、患者の症状と一致しない病気の診断検査を指示する勘を働かせることがある。
人間は形式知を機械に容易に引き継ぐことができるが、暗黙知を機械が内在化し再現することは、不可能とまでは言わないにせよ、はるかに困難である。
とはいえ、暗黙知が組織内で孤立したまま存在しなければならないわけではない。
暗黙知の一部は、インタビュー、研修、メンタリング、ワークショップ、フォーラムを通じて捉えることができる。その後、企業はAI音声認識ソフトウェアを用いて、そこから得られた洞察を書き起こし、分析し、整理することで、貴重な組織の知識ベースを構築し、新入社員の育成に活用できる。
知識をどう管理するかが、ビジネスの成功を左右する
知識をどのように管理するかは、業務手順から研修、高度な意思決定、カスタマーサービスに至るまで、ビジネス運営のあらゆる側面に影響を与える。当然ながら、多くの人々は、ロボットや自動化によって人間が不要になることを恐れ、FIRに抵抗してきた。しかし実際には、変わるのは私たちの役割の性質だけである。
過去15年間で、テクノロジーは英国において80万人の雇用を失わせた一方で、350万人の新たなポジションを生み出した。注目すべきは、これらの新しい仕事は、失われた仕事と比べて平均で年間1万ポンド多く支払われており、英国経済に約1,400億ポンドを加えている、という点である。これは、デロイト英国による調査によるものである。
AIと機械は、暗黙知に基づく定型的で反復的な業務を引き受け、人間を、知性、創造性、経験、直感、才能を必要とする役割へと引き上げた。これは暗黙知の領域である。
この変化の重要性について、シュワブは次のように記している。 「私は一つのことを確信している。それは、将来において、資本よりも人材こそが、生産における決定的な要素となるということである。」
もちろん、知識マネジメントの形は産業によって異なる。例えば銀行業では、預金、送金、さらには一般的な顧客からの問い合わせといった定型的な業務プロセスがすでに自動化されている。
一方で、高度な取引や複雑な顧客対応は人間が担当している。
取引においても、同様の流れをたどってきた。機械は基本的な取引を処理できる一方で、豊富な暗黙知を持つアナリストは、複雑な取引戦略を管理し、そもそも取引アルゴリズムをプログラムするために、実際のデータポイント、すなわち何を、いつ、どれだけ売買するかを入力している。
教育における知識マネジメント
教育分野にも、知識マネジメントを向上させる大きな可能性がある。
学校は、掛け算の九九や化学の原理など、形式知に関わる学習目標や、事務作業、書類業務、授業計画、在庫管理、準備作業などを自動化できる可能性がある。
そうすることで、過重労働の教員は、批判的思考や創造性の育成、個別のフィードバック、実践的な研修、コーチング、メンタリング、実社会でのキャリア研修など、より直感的な業務に集中できるようになる。
一方、医療業界は暗黙知に依存している。多くの症状、診断、治療が予想通りのパターンに従わないため、長年の医学教育を体系化することは極めて複雑である。また、不良データのコストは人命に関わる
しかし、AIは診断に応用することができる。例えば、人間は機械に検査結果やX線写真を読み取るよう訓練し、人間の医師が治療方針を決定する前に、予備的な診断を提示させることができる。
産業を問わず、ビジネスリーダーが暗黙知と形式知を真に理解し管理すれば、業務を最適化し、より優れた製品やサービスを生み出し、そして最終的に第4次産業革命の時代に成長を遂げることができるだろう。
James Linはマサチューセッツ工科大学で、統合エネルギー、経済、環境モデリングを専門とする博士号を取得している。
