昨年末、ハマースが主導したイスラエルへの攻撃は、9.11以来の軍事情報における最大の失敗と呼ばれている。いずれの場合も、情報機関は差し迫った脅威を警告する重要な情報をうまくまとめられなかった。情報機関で働く知識労働者たちは、攻撃が迫っていることを示す多くの手がかりを持っていたが、その情報を迅速に統合し、悲惨な結果を正確に予測することはできなかった。データは豊富にあったが、オープンな対話を通じて意味を引き出すことは難しかった。
こうした問題に対処するため、米国は9.11テロ事件後に国土安全保障省を設立し、情報の収集、共有、分析を連携させるため、多くの改革を実施した。これらの改革は有効であり、その後、米国本土で外国によるテロ攻撃は発生していない。しかし、テロリストやならず者国家の戦略に適応するという課題は依然として続いている。特に、軍事情報機関に殺到する膨大なデータ量が急増している。
かつて統合特殊作戦軍を指揮したスタンリー・マクリスタル将軍は、次のように述べている。「軍が歴史的に抱えてきた情報不足の問題は、新たな課題へと変化した。それは、圧倒的な量の情報を管理することである。そのためには、敵が迫り来る中、未知のイメージの1,000ピースパズルを完成させるような、状況の正確な理解に必要な関連データを迅速に特定し、収集する必要がある」。
生成AIの幕開けとともに、経営学の権威たちは、すぐに使える「学習型組織」や「ナレッジマネジメント」の概念を提唱し続けている。ナレッジマネジメントは業務プロセスの改善を目的としているが、それを取り巻く大げさな宣伝文句によって、最も価値のある派生品であると考えられるものが埋もれてしまうことがある。それは、リーダーや従業員がミッションを追求する上で、どのように知識を組み立てるのかということだ。
知識の集合を定義する
知識の集合とは、組織の内外を問わず、デジタル化されたデータソースや非デジタル化されたデータソースから、多種多様な、しばしば相反する情報を収集する、ダイナミックで創造的なプロセスである。 情報を積極的に探し、組み合わせ、統合し、新たな洞察や視点を生み出すことが求められる。知識の集合は、知識創造の予測不能で時に偶発的な性質を認識し、オープンな情報共有を奨励する文化が必要とされる。
知識の集合が実際に機能している様子
企業が知識の収集に失敗する理由を深く理解するには、まず知識の収集がどのように行われるかを理解する必要がある。そのためには、いくつかの基本的な概念から始める必要がある。
データとは、数字、テキスト、画像など、整理されていない生の事実であり、それだけでは文脈や意味を持たない。
情報を意味と関連性を持たせるために、データを整理、処理、文脈化することで得られる。これにより、「誰が」、「何を」、「いつ」、「どこで」といった具体的な質問に答えることが可能になる。
知識とは、ある問題や行動についてより高いレベルの理解を得るために、情報を収集、統合、分析、解釈する体系的なプロセスを経て生み出されるものである。
科学的手法は、知識を生み出すための金本位である。科学者は観察（データ）から、観察された現象に対する可能な説明となる明確で具体的な仮説を立てる。次に、科学者は仮説を検証するために実験を行い、情報を収集・分析して、仮説を支持または反証する結論を導く。科学的手法は、知識を生み出すための体系的で透明性の高いアプローチを促進する。
ビジネス界の例を挙げると、世界的な大手ココア・コーヒー豆生産会社は、豆を栽培し、乾燥させ、粉砕している。粉砕機の生産量はそれぞれ異なるため、同社の経営陣は、この違いを調査することで貴重な知識が得られる可能性があると考えた。 毎月、全粉砕機のデータを集計し、生産量が多い粉砕機と少ない粉砕機を特定する。その後、エンジニアの「タイガーチーム」が、その違いの原因を調査するために派遣される。あるエンジニアは、特に生産性の高い機械を数週間観察し続けた。 ある日、エンジニアと機械のオペレーターが同じ時間に偶然同じ場所に現れた。エンジニアは、オペレーターが朝のコーヒーを飲む前に機械のスイッチを入れ、それから15分後に粉砕機の操作を始めたことに気づいた。エンジニアは、生産量が増えたのは機械を暖機運転させたためだと推測した。そこで、施設内のいくつかの機械を暖機運転させ、他の機械は暖機運転させないようにして、この仮説を検証した。温まったグラインダーが最も高い収穫量をもたらした。観察、考察、研究、そして社会的な交流を通じて得られたこの知識は、全社的な新しい方針「グラインダーを15分間温める」につながり、追加コストなしで数百万ドルの追加利益をもたらした。
コーヒー業界とはかけ離れた世界ではあるが、成果を向上させるために知識の集合に依存している別の企業組織として、マフィアが挙げられる。 私たちの著書『Relentless: The Forensics of Organized Crime Business Practices』では、ニューヨークの犯罪組織に潜入したFBIの覆面捜査官の日々の日常について述べている。 ギャングたちは、自分たちのプライベートな社交クラブに集まって、その夜に行う可能性のある犯罪について話し合っていた。 盗んだ宝石や毛皮、その他の商品をどのように転売するかについて話し合っていたのだ。この日常的な行動によって、各犯罪者が盗み可能な商品の情報を提供し、他のメンバーが法執行機関の動向に関する情報を入力し、さらに他のメンバーが盗んだ商品の転売方法に関する情報を入力するという形で、知識が集約されていた。 1 日の間に集約された知識は、犯罪組織の意思決定者にその日の夜の活動について知らせる役割を果たしていた。
知識の獲得方法の中には、より偶然性に富んだものもある。例えば、ペン・メディシン研究所の研究者と、ノーベル賞受賞者のカトリン・カリコ博士とドリュー・ワイスマン博士は、mRNAの画期的な発明につながる思いがけない共同研究のきっかけが、オフィスのコピー機の使用を巡って言い争っている最中の何気ない会話から始まったことを明らかにした。
セレンディピティとは、画期的な発見につながる新たな洞察、アイデア、解決策を意図せずに発見することである。セレンディピティによる知識創造には、予期せぬ発見の価値を認識する能力が必要である。経営幹部は、未知の領域を探求し、偶然の発見を受け入れることで、新たな知識を生み出す意欲を持たなければならない。
知識管理に関する8つの神話
知識の集合の基礎となるいくつかの基本的な概念を説明したところで、多くの企業が強固な知識の集合プロセスから最大限の利益を得られない原因となっている、一般的な神話や誤解について議論しよう。
神話 1: 知識管理は知識の収集と同じである
知識管理とは、組織内の知識を体系的に収集、整理、保存、そして普及させるビジネスプロセスである。 既存の知識資源を維持し活用することで、学習、意思決定、イノベーションの向上に重点を置いている。 このプロセスは、有形資産の管理に似ており、組織内の資源の効率的な活用と流通に重点が置かれている。
「知識の集合」という用語は、「知識管理」ほど広く認知されている用語ではない。知識の集合は、知識管理を含む、さらに幅広い概念である。知識の集合とは、さまざまな情報源から集められたさまざまな情報を収集し、洞察を得るプロセスである。一方、「知識管理」は、在庫などの既知の量を管理することを意味し、知識創造の集合プロセスや偶然性については考慮しない。
メドトロニックは、この違いを理解している企業のひとつです。インスリンポンプ、植え込み型除細動器、脊椎インプラントや機器など、さまざまなヘルスケア製品を開発・販売する同社は、医療従事者とのやり取りに膨大なリソースを費やしており、その情報をメドトロニックの意思決定者にフィードバックしています。メドトロニックのエンジニア、上級管理職、科学者は、顧客から提供された情報を、政府規制、製造プロセス、新技術に関するその他の情報と組み合わせ、長期戦略、研究開発予算、設備投資計画の見直しを行う。メドトロニックの多数の従業員が保有する数百もの情報が「統合」され、管理されるのではなく、適切な意思決定者に集約されることで、新たな知識が生み出される。
知識の集約には、経営幹部が新しい情報を生み出すさまざまな情報源を理解し、組織内外の関係者が個人的に所有する情報を率直に開示するような社内プロセスを設計することが必要である。例えば、新製品企画のための社外合宿や四半期ごとの事業レビューは、知識を集約する効果的な手段となり得る。
神話2：従業員が情報を自由に共有し、知識の集合につながる
集団の成功よりも個人の業績を優先する企業文化では、情報は共有すべきリソースではなく、個人的な資産となってしまう。知識労働者は、しばしば個人的な利益のために非公開情報を利用してしまう。情報共有に対する明確な金銭的および非金銭的インセンティブを提供しないことで、そのような組織は、従業員が雇用安定、キャリアアップ、同僚に対する競争優位性の維持のために情報を独占することを無意識のうちに助長してしまう。信頼、協力、情報共有に対する明確なインセンティブの文化を育むことは、個人が情報を自由に提供できると感じられる環境を作るために不可欠である。
2014年にサトヤ・ナデラがCEOに就任する前、マイクロソフトには、情報や製品が縦割りで、社員に強制的なランキング制度を導入して過酷な競争をさせ、社内政治が横行するという、有害で革新的な文化があった。ナデラは、イノベーションを実現するには、学習、共有、コラボレーションを奨励する新たな価値観に基づいて文化を再構築する必要があると認識した。彼と経営陣は、新しい「成長マインドセット」を推進し、部門を超えた情報共有と問題解決を推進するために好奇心を解き放った。
ナデラがマイクロソフトの経営陣を指揮し、全社的に実施したハッカソンは、数万人もの従業員が参加し、共に考え、知識を共有し、イノベーションを刺激する場となった。ナデラが経営陣を引き継いでから数年でマイクロソフトの時価総額は急上昇したが、その要因の一つは、ナデラが知識の集合体について再考するきっかけを与えたことにある。
神話3：生成AIはナレッジアセンブリー問題を解決できる
AIは確かに破壊的な技術だが、知識の集合体の一部に過ぎない。AI、特にChatGPTのような大規模な言語モデル（LLM）は、テキスト、画像、音声からデジタル化されたデータのみを使用できる。デジタル化されたデータの量は膨大で増え続けているが、それでもデジタル化および非デジタル化された情報を合わせた量に比べればごくわずかである。デジタル化されていないデータは、誰もが脳内に持っている。これまでに経験したあらゆるものの何兆ビットものデータだ。私たちの生物学的神経回路網は、受け取るすべてのインプットをふるいにかけ、処理する。
メドトロニックのマネージャーが、メドトロニックのインプラントを脳神経外科医が埋め込むのを見学すると、そのマネージャーの脳に情報が作成される。この情報はウェブ上にはなく、LLMでもアクセスできない。つまり、AIはデジタル化されたデータからパターンを見つけるのに役立つが、多くの情報が過去の会話、経験、印象などの形で個人に保持されている場合は、限界がある。人間の脳神経細胞内のデータや情報をクラウドに転送できるブレイン・コンピュータ・インターフェースが登場するまでは、知識の収集には人間の力が頼りとなるだろう。その間、生成AIはプロセスを大幅に強化し、より効率的かつ効果的なものにする。
神話4：リモートワークは知識の集約を促進する
リモートワークは、COVID-19によるロックダウンによって加速された変革的なトレンドであり、柔軟性、利便性、そしてより良いワークライフバランスの実現を約束する。しかし、同時に組織内での知識の集約を妨げる要因ともなる。
経済学者たちは、職場や社会的な場面で偶然発生する「知識の波及効果」について言及している。 こうした波及効果は、人々が集まりアイデアを交換する際に生じる。 テスラのエンジニアは、直接会うことの価値について次のように述べている。「（テスラの）オートパイロットチームのメンバーはいつも一緒に座っていて、アイデアがどんどん生まれ、チームとして行うことは、メンバーそれぞれが単独で行うよりも優れている」。また、イーロン・マスクがリモートワークよりも対面での仕事を好む理由もそこにあったと彼は指摘している（『ウォルター・アイザックソンのイーロン・マスク』519ページ）。また、研究者は、発明家が他の発明家の近くに住んでいると、より多くの特許が生み出されることも発見している。
創造的、革新的な、あるいは型にはまらない活動には、偶然の出会いが重要である。ハーバード大学の経済学者エドワード・グレイザーは、「人類の文明の偉大な成果の多くは、賢い人々が都市で互いに学び合ったからこそ生まれた。…都市が促進する偶然の出会いこそが、人類の進歩の糧である」と書いている。スティーブ・ジョブズは、Apple Parkを設計する際に、個々の作業、チームミーティング、グループ交流のための独立したポッドを設けることで、クラスター化による知識の波及効果の重要性を理解していた。ジョブズは、アイデアが共有スペースでより自由に共有される多孔性構造を構想していた。
リモートワークでは、職場内や公共スペースでの偶発的な交流が妨げられる。予定されたバーチャルミーティングは、対面での交流の即興性を置き換え、より構造化された形式的なコミュニケーション環境を生み出し、コラボレーションや情報共有のダイナミックな性質が損なわれる。最近の調査では、リモートワークにより従業員が組織から疎外されたと感じ、組織の文化が弱まるという回答が大多数を占めた。
別の研究では、スマートフォンの位置情報データを使用して、シリコンバレーのさまざまな企業で働く従業員間の対面での交流を測定した。この研究では、「対面会議の大幅な利益…（および）偶然性の利益」が文書化されている。
偶然の出会いから生まれる知識は限られている。しかし、多くの逸話的な証拠が、偶然の出会いが新しい知識、斬新な製品、予想外の組み合わせを生み出す上で重要な役割を果たしていることを示している。例えば週3日程度は対面でのコミュニケーションが必要なハイブリッド型リモートモデルは、完全にリモートワークよりも偶然の出会いから新しい知識が生まれる機会が多い。しかし、職場内外での偶然の出会いが減るため、ハイブリッド型ワークモデルは知識の波及効果が少なく、知識の集合も少ない。
皮肉なことに、かつては貴重な新しいアイデアやイノベーションを生み出すきっかけとなった従業員同士の偶然の出会いを再び生み出すために、経営幹部は新たな方法を奨励しなければならない。
神話5：予算編成は知識の集約とは無関係である
予算編成は、計画と管理という2つの主要な機能を持つ、時間のかかるプロセスである。計画では、組織全体の数百もの情報から収集した知識に基づいて、活動を組織の目標に整合させ、目標を設定し、リソースを配分する。計画という役割において、予算編成は通常四半期ごとに更新されるローリング予測という、最新の知識を集約する強制的な機能である。
管理手段としては、予算は計画目標に対する業績を測定し、従業員の行動に影響を与える。予算の達成や超過達成に報酬や昇進を結びつけることで、予算達成と支出管理のために経営陣がさらなる努力をするインセンティブが生まれる。
しかし、これらの機能の間には緊張関係が存在する。報酬が予算目標と結びつけられると、経営者が売上予測を控えめに報告したり、コストを過大に報告したりして、達成しやすい低い目標を設定するという歪んだ情報（「サンドバッグ」）につながる可能性がある。予算を上回ったことを基準に経営者の給与を決定すると、知識の集約を妨げることになる。
知識が急速に陳腐化するダイナミックな業界では、予算目標の達成に給与を連動させるべきではない。そうすることで、予算編成プロセスで収集した個人的な情報を偏らせるインセンティブが排除され、知識の収集と意思決定が改善される。その代わりに、企業は報酬の指標として予算目標以外のものを使用すべきである。例えば、多国籍ヘルスケア企業のジョンソン・エンド・ジョンソンは、予算目標を達成したかどうかではなく、新市場開拓能力、問題解決能力、組織への付加価値創出能力、部下への管理・動機付け能力などを基準に、子会社のシニアマネージャーを評価している。
神話6：学習型組織は日常的に知識を収集している
学習型組織は、あらゆるレベルでのトレーニングと継続的な学習を促進し、絶えず自己変革と変化に適応する。 社員育成とイノベーションを大切にし、オフサイトやオンラインコースを提供している。 多くの企業が社内に「大学」を運営し、AIからリーダーシップまであらゆる分野のコースを提供している。 しかし、トレーニングと知識の収集は同じではない。 これらのプログラムは価値があるものの、新しい知識の創出に直接つながるものではなく、既存の知識の活用方法を社員に教えるものである。
これに対し、知識の収集は情報を新たな知識に変換することである。Nvidiaは、継続的な学習とスキル向上を重視した、従業員の能力開発のための幅広い教育機会を提供している。しかし、従業員の学習機会の提供にとどまらず、Nvidiaは13社以上の新興企業に対して約15億5000万ドルを投資し、技術トレンドの開発に目を光らせている。こうした戦略的な投資により、Nvidiaの経営陣は、次世代のチップにどのような機能が求められるかについての情報を入手できる。新興テクノロジーのスタートアップ企業がマイクロプロセッサに何を求めているかを把握することで、Nvidia の経営幹部は研究開発プログラムを推進する知識を組み立てることができます。
成功を収める企業は、継続的な学習と知識の収集を提供しなければならない。どちらも非常に重要だが、大きく異なる。経営幹部はこの2つを混同すべきではない。
神話7：すべての企業は積極的に知識の収集に取り組むべきである。
ダイナミックで競争が激しい、あるいは生死を分けるような状況にある企業は、生き残るために日常的に知識を収集しなければならない。そのような組織には、イノベーション主導型企業、研究開発に重点を置く企業、ヘルスケアサービス、多様な市場を持つグローバル企業、プロフェッショナルサービス企業、顧客中心主義の組織、複雑なコンプライアンス要件を持つ規制の厳しい業界などが含まれる。これらの業界では、新しいテクノロジーが市場を混乱させ、新規参入者が現れるたびに、知識の有用性は急速に失われていくため、陳腐化した知識は新しい知識に置き換えられなければならない。
Amazonは、いくつかのダイナミックで競争の激しい市場に参入しているため、強固な知識創造プロセスに大きく依存している。ジェフ・ベゾスの創業理念は、顧客に絶えず焦点を当てることであった。彼は、顧客からのフィードバックや要望を優先する企業文化を築いた。Amazonは、顧客により良いサービスを提供するために、絶えず学び、戦略を適応させている。特に、迅速な配送時間を実現するために、顧客とのやり取り、購入、閲覧行動に関する膨大なデータを活用し、実行可能な洞察を導き出している。同社の知識集約文化は、絶え間ないイノベーションと、実験とリスクテイクを通じた学習へのコミットメントを反映しており、それが E コマースからクラウドコンピューティングまで、幅広い事業分野へとつながっている。また、パートナー、販売業者、開発者からなる広範なネットワークを活用することで、知識も生み出している。
成熟し安定した業界に属する企業は、長期間にわたって既存の知識に頼ることができるため、強固な知識集約システムに対する需要はそれほど高くない。 これらの業界は、成長率が低く、製品やサービスが確立されており、市場構造が比較的安定している。 これらの業界に属する企業は、予算管理システムを活用して予算超過を防ぐパフォーマンス評価指標を構築する（予算の管理的役割）ことが最も効果的である。
神話8：ナレッジマネジメントソフトウェアは知識を収集できる
NASAジョンソン宇宙センターの最高知識責任者は、NASA Knowledge Onlineについて、過去の宇宙遊泳からアーカイブされた講義まで、あらゆるものが検索可能な巨大なデータベースを含む知識共有の総合情報センターであると説明している。しかし、彼は続けて、NASAの退職者は「頭の中に書き留めていない膨大なデータ」を抱えて退職すると嘆いている。NASAが退職者の「データ」を収集していないという事実は、NASA Onlineが知識管理システムではなく、単なる情報総合情報センターであることを示している。それを「ナレッジマネジメントシステム」と呼ぶだけでは、そうはなりません。
コンテンツ管理システムからポータルサイト、CRMシステム、プロジェクト管理ツールに至るまで、数多くのナレッジマネジメントシステムが、ナレッジをより効率的に管理する方法を提供すると約束している。 これらのシステムを「ナレッジマネジメントシステム」と表現することは、虚偽の広告、あるいはせいぜい誤解を招く広告である。 これらのシステムは、コラボレーションと情報共有のためのツールである。これらのシステムは、顧客、方針、プロジェクトを通じて生成されたデジタルデータのみを扱うものであり、対話、偶然の発見、あるいはリーダーが一歩下がって大局的に考えることを余儀なくされるような、より熟考的なプロセスを通じてのみ表面化される人間の頭脳の中にある情報や知識は扱わない。
結論
変化の激しい業界でリーダーとなる人物は、従来の知識管理から脱却し、よりダイナミックで創造的な知識集約プロセスを採用する必要がある。知識は静的なものではなく、動的な資源であることを理解しなければならない。
知識の収集に関しては、画一的なアプローチは通用しない。各企業はそれぞれ独自であり、異なる環境で事業を展開し、技術革新や政府規制の度合いも異なる。企業の知識収集プロセスを管理するには、顧客価値を生み出すための組織のコアコンピテンシーについて、経営幹部が高いレベルで理解している必要がある。CEOやCOOは、知識収集をどこで実施すべきかを正確に把握できる立場にあることが多いが、経営陣の誰もが8つの神話を無視できるわけではない。どのような知識を集約することが重要か、誰が情報の重要なインプットを持っているか、自由な情報共有を促す文化やインセンティブをどのように作り出すか、そしてさまざまな意思決定者がどのような知識を必要としているかを把握することが不可欠である。CIOや最高デジタル責任者（CDO）は、戦略的および運用的な計画を、知識集約が最も重要な企業の重要な瞬間に結びつけることで、その力を倍増させることができる。
効果的な知識集約への道のりは、単にテクノロジーを活用したり、責任を割り振ったりすることだけではありません。インセンティブが一致し、オープンな情報フローを促進する文化を育み、日常的にイノベーションのきっかけとなる偶然の出会いが生まれ、学習が日常的な追求となるような文化を育むことです。これらの神話を覆すために、私たちはリーダーたちに、情報を単に管理したり機械に処理させたりするのではなく、知識を入念かつ意図的に組み立てて組織を前進させ、共有された洞察をひとつずつ前進させていく未来を受け入れるよう促しています。
