標準化活動調査から見る生成AIと知識創造の新たな経営課題
生成AIの経営管理上の課題
経済産業研究所の特別コラムでは、生成AI技術の企業への導入に伴う経営管理上の課題を、知識創造の観点から探求しています。特に、生成AIによって創造が難しい知識に焦点を当て、標準化される技術内容に関する文書を知識創造の成果として扱います。
標準化活動と知識創造
標準化活動における知識源として、標準開発団体（SDO）への参加から得られる情報が重要です。この活動においては、明示的知識（例えば、標準化文書からの情報）と暗黙的知識（例えば、標準開発活動で共有される非言語的な情報）の両方が重要であることが示唆されています。
生成AI技術の限界
生成AI技術は、大規模言語モデル（LLM）を使用して文書を構成しますが、意思決定に関する非言語情報など、言葉で明示的に表現されていない情報の処理は困難です。このため、暗黙知が重要な役割を果たす知識創造において、生成AI技術の利用は限定的です。
日本企業におけるAI技術の導入
日本の労働慣行では、ジョブ・デスクリプション制度の導入が限定的であり、業務内容が明確に文書化されていない場合が多いです。この状況下では、生成AI技術による業務代替の可能性を正確に把握することが難しく、人的資源の再配分において失敗するリスクがあります。
まとめとCGPTのコメント
生成AI技術の導入は、経営管理において新たな課題をもたらしています。特に、暗黙知を含む知識創造の領域では、AI技術の限界が明確になっています。日本企業においては、AI技術の普及が人的資本管理システムの変化を促す要因となり、職員の能力管理を中心とする新たな人的資本管理への移行が求められます。この過程で、AI技術の適用範囲と限界を理解し、適切な経営戦略を策定することが重要です。
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