製品
業務に精通した担当者が、暗黙知の形式知化に着手しようとして手が止まっているシーンです。

暗黙知の形式知化で欠けやすいのは、判断の条件です

成果を出している営業担当者のやり方を、資料にまとめて共有する取り組みは各社で進んでいます。ただ、暗黙知の形式知化で難しいのは、手順を書き出すことよりも、その手順をいつ選ぶのかという判断の条件を言葉にするところです。

UMUのソリューションを見る

暗黙知の形式知化とは何を言葉にすることか

言葉になっていない判断の積み重ね

暗黙知とは、担当者が経験を重ねる中で身につけ、まだ言葉になっていない知識を指します。営業であれば、商談のどの段階でどの資料を出すか、相手の反応をどう読み、どこで提案の中身を変えるか。こうした判断は本人の中で完結しており、資料にも記録にも残っていません。形式知化とは、この知識を他のメンバーが読んで理解し、自分の担当先で使える形に置き換える取り組みです。

他のメンバーが説明できるまで

取り組みが機能したかどうかは、文書ができた時点では判断できません。材料になるのは、読んだメンバーが自分の抱える案件に当てはめ、なぜその進め方を選ぶのかを自分の言葉で説明できるかどうか。同じ資料を読んでも、担当する市場や顧客の規模が違えば、そのまま持ち込める部分は限られます。そこまで来て、はじめて組織の中で再利用できる知識になったと言えます。作成した文書の本数や分量は、その手前にある目安にとどまるのです。

言葉になりにくい、使い分けの判断

差がつくのは手順の使い分け

手順そのものは、新人でも研修の初日に覚えられます。差が出るのは、その手順をどの状況で使い、どこで切り替えるかという見極めのところです。予算の権限を持つ相手か、実務で使う相手か。同じ提案書を持っていても、相手の役職や検討の段階によって、先に触れる部分は変わってきます。この使い分けのもとにあるのが判断の条件であり、手順の一覧を配っただけでは伝わりにくい部分と言えます。

本人も意識していない前提

その条件は、本人に聞けばすぐ出てくるとは限りません。同じ判断を繰り返すうちに手数は短くなり、本人にとっては考えるまでもない前提になっていきます。なぜそう進めたのかと尋ねても、いつもそうしているという答えで止まりやすいのは、このためなのです。具体的な案件を一つ挙げ、その商談の流れに沿って聞いていくと、はじめて条件が言葉として出てきます。

3分で、相手を説得できるか試してみよう

業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です
3分で、相手を説得できるか試してみよう

業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です

時間も回数も足りない、条件の聞き取り

一人の担当者の判断にチームが頼っており、メンバーごとに対応が分かれているシーンです。

頼みたい相手ほど埋まっている予定

条件を語れるのは、いま成果を出している担当者です。その担当者は担当顧客を抱え、四半期の目標も負っています。書き出しにまとまった時間を充てにくい立場であり、依頼しても着手が後ろに回りやすくなるのです。結果として、担当者が出せるのは手順の箇条書きまでで、判断の条件は入らないままになります。

状況ごとに聞き直す必要

条件は、一つの状況につき一つずつしか出てきません。新規の引き合い、既存顧客への追加提案、競合が入った案件。見るべき点は、それぞれ違います。一通りそろえるには相手や状況を変えて何度も聞くことになりますが、その回数を日々の業務の合間に確保するのは簡単ではありません。

一から書く側から、内容を確かめる側へ

下書きに手を入れる形での関与

商談の記録や提案資料、案件の振り返りメモといった手元の素材から、AIが下書きを組み立てられるようになると、担当者が白紙から書き起こす必要は薄れます。目の前に文章がある状態であれば、この場合はこう進めるという形で直しを入れられます。まとまった時間を確保しなくても、短い時間を重ねて条件を足していけるようになるのです。

担当者に残る、線引きの判断

担当者が担う部分は、案件ごとに判断の条件を示すことと、できあがった内容が実務に合っているかを見ることへ移っていきます。変わるのは、労力の向け先。専門的な責任がなくなるわけではありません。適用してよい範囲の線引きや、社内に公開してよいかどうかの判断。この部分は、引き続き担当者の側に残ります。軽くなるのは、そこへ至るまでの整理の負担です。

形式知化は、一度の棚卸しから日々の更新へ

判断の条件を書き出して共有し、メンバーが同じ材料を見ながら業務を進めているシーンです。

案件が終わるたびに足す条件

これまでの形式知化は、期の変わり目などにまとめて時間を取り、一度で仕上げる形になりがちでした。短い時間で関与できるようになると、新しい案件が終わるたびに、そのとき効いた条件を書き足す進め方を取りやすくなります。内容が古くなってから作り直す工数も、そのぶん抑えやすくなると言えます。

読み手が説明する場面の組み込み

配って読んでもらうだけの形からも、進め方を変えやすくなります。書き出した条件をもとに、メンバーが自分の担当先ならどう進めるかを説明する場面を、学習の流れに組み込めるためです。どの条件で解釈が分かれるのかを、部門の責任者が確かめやすくなるのです。ただし、そこから分かるのは用意した場面での学習の状況にとどまり、商談での成果を示すものではありません。

重要なポイント

残りにくいのは判断の条件

暗黙知の形式知化でつまずきやすいのは、手順を書き出す作業そのものではありません。同じ手順をいつ選ぶのかという判断の条件が、書き手にとって当たり前になっているために、言葉として残りにくいのです。書き出す対象を条件まで広げられるかどうか。それが、この取り組みの成否を分ける要素の一つになります。

条件の書き方と、読み手の使い方

進め方を見直すときは、書き出した内容に、その判断を選ぶ状況が添えられているかを確かめると、手をつける場所が定まります。あわせて確かめたいのが、読んだメンバーが自分の担当先に当てはめて説明する工程を、流れの中に置いているかという点。この二つがそろうと、文書の本数だけでは見えない差をつかみやすくなります。

UMUが選ばれる理由

28,000社突破
国内導入企業
1億人超
世界203カ国でユーザー
100社が導入
Fortune 500企業
約5,000製品中で1位
ITreview Best Software in Japan 2022
UMUとは
2015年に設立されたグローバルAIソリューションカンパニーです。AIを活用したオンライン学習プラットフォーム「UMU」を核に、学術的な根拠に基づいた実践型AIリテラシー学習プログラム「UMU AILIT(ユーム エーアイリット)」、セールスイネーブルメントソリューション「UMU AIロープレ」などの提供により、AI時代の企業や組織における学習文化の醸成とパフォーマンス向上を支援しています。
導入実績
業界トップクラスの生命保険会社・電機メーカー・製薬会社など、日本を代表する大企業が導入
製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
従業員1,000名以上の大企業を中心に、営業教育や新入社員研修で導入が拡大
導入事例インタビューを公式サイトで多数公開
セキュリティ・コンプライアンス
ISO/IEC 27001:情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS) の国際規格
ISO/IEC 27017:クラウドサービスに関する情報セキュリティ管理策
SOC 3:トラストサービス規準報告書
ISO/IEC 27018:クラウドサービス上における個人情報セキュリティに関する国際規格
ISO/IEC 27701:プライバシー情報マネジメントシステム (PIMS)
GDPR:EU一般データ保護規則
HIPAA:医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
AI活用基盤
最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
エンタープライズ水準の高度なAIカスタマイズ
ハルシネーションのリスクを効果的に低減
多様なデータに対応し、実務での活用を支援
お問い合わせ