製造業の新規事業創出における「知の継承モデル」の進化 : 家訓からシステム,そしてAIエージェントへ(特集 それぞれの現場における知の継承)

• 資料種別: 記事
• タイトル: 製造業の新規事業創出における「知の継承モデル」の進化 : 家訓からシステム,そしてAIエージェントへ
• 著者・編者: 安田 剛規
• シリーズタイトル: 特集 それぞれの現場における知の継承
• 著者標目: 安田 剛規
• 並列タイトル等: Evolution of "Knowledge Inheritance Models" in New Business Creation for the Manufacturing Industry : From family mottos to systems, and to AI agents
• タイトル（掲載誌）: 研究技術計画 = The journal of science policy and research management / 研究技術計画誌編集部 編
• 巻号年月日等（掲載誌）: 41(1):2026
• 掲載巻: 41
• 掲載号: 1
• 掲載ページ: 12-22
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2026
• ISSN（掲載誌）: 0914-7020
• ISSN-L（掲載誌）: 0914-7020
• 出版事項（掲載誌）: 東京 : 研究・イノベーション学会
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• NDLC: ZM1
• 対象利用者: 一般
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: Z14-1368
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館雑誌記事索引; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 034666930; http://id.ndl.go.jp/bib/034666930
• 整理区分コード: 632

• 要約等: <p>Amidst shrinking labor forces and intensifying global competition, Japanese manufacturing industries face an urgent need to create new businesses and effectively inherit the underlying "knowledge." This paper analyzes the historical evolution of knowledge inheritance models in Japan, categorizing them into six phases ranging from the "Family Mottos" of the Edo period to the contemporary utilization of external knowledge markets and AI. While reliance on implicit "corporate culture" was once a strength, it has become a source of "competency traps" in today's rapidly changing environment, hindering adaptability and innovation.</p><p>This paper argues that the mode of knowledge inheritance is shifting from personal, culture-based approaches to "systemized organizational structures" and "AI augmentation." We examine state-of-the-art methodologies where AI functions not merely as a tool, but as an active "Mediator." Key case studies include the use of Serious Games for transferring relational knowledge, XAI for visualizing somatic skills, and "Autonomous Knowledge Ecosystems" where agents automatically structure tacit knowledge.</p><p>However, the paper emphasizes that AI-driven "externalization" of tacit knowledge alone is insufficient. For genuine inheritance, successors must go beyond uncritical compliance with AI-generated procedures and achieve "internalization" by contemplating the reasoning behind the solutions. Therefore, designing AI not merely as an "answer machine" but as a "sparring partner" or "questioner" that stimulates critical thinking is essential for transferring the underlying "meaning" to the next generation.</p><p>In conclusion, the medium of inheritance has evolved from "Words" (Mottos) to "Systems," and finally to "Agents." The paper suggests that constructing a dynamic ecosystem where humans and AI co-create knowledge—ensuring both efficiency and deep internalization—is the critical pathway for revitalizing innovation in the manufacturing sector.</p>; <p>日本の製造業において，労働力不足とグローバル競争が加速する中，新規事業創出とそれを支える「知の継承」は喫緊の課題である。本稿では，江戸時代の「家訓」から，現代の外部知活用やAI導入に至るまでの日本企業の知の継承モデルの変遷を，6つのフェーズに分類して分析する。かつて成功の源泉であった「家訓」や「企業文化」への過度な固執は，環境変化の激しい現代において「コンピテンシー・トラップ（成功の罠）」を招き，組織の適応を阻害している。</p><p>これに対し，現代の先進企業は，知識の継承を属人的な文化から，「組織構造のシステム化」および「AIによる拡張」へとシフトさせている。特に，シリアスゲームやXAI（説明可能AI），そしてAIが自律的に暗黙知を構造化する「自律型ナレッジエコシステム」など，システムやAIが単なる道具ではなく「仲介者」として機能する最新事例を詳述する。</p><p>しかし，AIによる知識の「外在化」だけでは不十分である。真の継承を実現するには，非熟練者がAIの提示する解を無批判に順守するのではなく，その理由を熟考し自らの知識として「内面化」するプロセスが不可欠である。ゆえに，AIを単なる「答えを出すマシン」としてではなく，思考を深める「壁打ち相手」や「問いかけ役」としてデザインできるかが，「意味」を含めた継承の鍵となる。結論として，知の継承媒体は「言葉」から「システム」，そして「エージェント」へと進化しており，効率性と深い内面化を両立させる共創エコシステムの構築こそが，製造業変革の道筋であることを提示する。</p>
• DOI: 10.20801/jsrpim.41.1_12
• オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
• 連携機関・データベース: 科学技術振興機構 : J-STAGE; http://www.jstage.jst.go.jp

• 要約等: <p>日本の製造業において，労働力不足とグローバル競争が加速する中，新規事業創出とそれを支える「知の継承」は喫緊の課題である。本稿では，江戸時代の「家訓」から，現代の外部知活用やAI導入に至るまでの日本企業の知の継承モデルの変遷を，6つのフェーズに分類して分析する。かつて成功の源泉であった「家訓」や「企業文化」への過度な固執は，環境変化の激しい現代において「コンピテンシー・トラップ（成功の罠）」を招き，組織の適応を阻害している。</p><p>これに対し，現代の先進企業は，知識の継承を属人的な文化から，「組織構造のシステム化」および「AIによる拡張」へとシフトさせている。特に，シリアスゲームやXAI（説明可能AI），そしてAIが自律的に暗黙知を構造化する「自律型ナレッジエコシステム」など，システムやAIが単なる道具ではなく「仲介者」として機能する最新事例を詳述する。</p><p>しかし，AIによる知識の「外在化」だけでは不十分である。真の継承を実現するには，非熟練者がAIの提示する解を無批判に順守するのではなく，その理由を熟考し自らの知識として「内面化」するプロセスが不可欠である。ゆえに，AIを単なる「答えを出すマシン」としてではなく，思考を深める「壁打ち相手」や「問いかけ役」としてデザインできるかが，「意味」を含めた継承の鍵となる。結論として，知の継承媒体は「言葉」から「システム」，そして「エージェント」へと進化しており，効率性と深い内面化を両立させる共創エコシステムの構築こそが，製造業変革の道筋であることを提示する。</p>
• DOI: 10.20801/jsrpim.41.1_12; https://doi.org/10.20801/jsrpim.41.1_12
• 関連情報（URI）: http://id.ndl.go.jp/bib/034666930; https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I034666930
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : CiNii Research; https://cir.nii.ac.jp/
• 提供元機関・データベース: Japan Link Center; https://japanlinkcenter.org/top; 雑誌記事索引データベース; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 034666930; http://id.ndl.go.jp/bib/034666930